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저자정보
임소영 (한국원자력연구원) 서호건 (한국원자력연구원) 이항로 (한국원자력연구원) 김진섭 (한국원자력연구원)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제42권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
34 - 42 (9page)
DOI
10.7779/JKSNT.2022.42.1.34

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본 연구에서는 다채널 음향방출 신호로부터 발진 위치 좌표를 예측하는 딥러닝 모델을 활용함에 있어서 손실함수 및 데이터 전처리 조건에 따른 성능을 평가했다. 7 채널의 음향방출 신호를 이미지 형태로 모델의 입력으로 활용하였고, 출력은 X, Y, Z 좌표를 각각 출력하는 경우와 한 번에 출력하는 경우를 고려하였다. 딥러닝 모델로는 EfficientNet B3을 활용했으며, 평가지표는 평균 절대 오차를 채택했다. 손실함수로는 평균제곱오차와 평균절대오차, 시계열 데이터 전처리 기법으로는 스케일링(MinMaxScaler, StandardScaler, MaxAbsScaler), 신호 전처리(Abs, MA, LPF), 샘플링 길이(1024, 512, 342)에 따른 위치 표정 성능을 비교했다. 그 결과, 손실함수로는 평균제곱오차를 사용하는 것이 유리했고, 스케일링으로는 MaxAbsScaler가 효과적이었다. MaxAbsScaler 적용 후, 절대값을 취해준 후 저역통과필터나 이동평균을 적용한 데이터의 단순화는 성능에 악영향을 미쳤다. MaxAbsScaler 적용 후, 512 개만 샘플링 했을 때 더 좋은 성능을 보였고, X, Y, Z의 각 좌표를 개별적으로 추정하는 방식이 최고 성능을 보였다.
#음향방출 #심층신경망 #딥러닝 #다채널 신호 #위치 표정 #Acoustic Emission #Deep Neural Network #Deep Learning #Multi-channel Signals #Source Localization

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. AE 신호 딥러닝 기반 3차원 위치 표정
3. 데이터 전처리 따른 위치 표정 성능 비교
4. 실험 결과 비교 및 고찰
5. 결론
References

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