• 한국재료학회지
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• 제8권6호
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• pp.565-570
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• 1998

SiCp/6061AI 복합재료의 파괴인성을 평가하기 위하여 정적파괴인성에 대해서는 복수시험편법을, 동적파괴인성시험에 대해서는 stop block법을 실시하였다. 주균열은 예비균열의 선단에서 시험편두께방향 전역에 걸쳐서 일시에 발생하는 것이 아니고, 균열발생의 초기단계에서 국부적으로 형성된 균열이 시험편두께방향으로의 균열의 확장을 완료한 후 주균열로 이행해 간다. 정적 및 동적시험에서 컴플라이언스변화율법에 의해 검출된 균열발생점은 균열확장의 완료점과 거의 일치하고 있기 때문에 본 재료의 파괴인성 결정에 유효하다. 본 재료에서 동적파괴인성치는 정적파괴인성치보다 크게 나타났다. 이것은 동적충격시 입자파괴에 의한 에너지의 흡수.분산효과와 균열진전경로의 큰 편향에 기인한다고 생각된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.493-500
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• 2009

본 연구에서는 터빈 로터 디스크 키웨이에 발생하는 균열의 상세 정보를 추출하기 위하여 초음파 신호처리 알고리즘을 개발하였다. 초음파 검사 시스템에 의한 터빈 로터 디스크 키웨이 시험편의 초음파 신호로부터 B-주사 이미지를 구성하였다. 구성된 B-주사 이미지를 2차원 신호처리를 위한 입력영상으로 이용하여, 전처리, 균열후보영역 검출, 균열영역 판별 및 균열정보 추출의 4단계로 알고리즘을 구성하였다. 개발된 초음파 신호처리 알고리즘을 이용한 실험을 통하여, 개발된 알고리즘이 키웨이 부위에 발생하는 균열의 특징정보 추출에 의한 균열의 정량적인 평가에 효과적임을 확인하였다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2001년도 춘계학술발표대회 개요집
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• pp.318-321
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• 2001

클래딩은 주요 산업분야에 내마모성, 내부식성의 향상을 위해 사용되고 있다. 그러나 클래딩 공정에서는 모재와 클래딩 재료의 물리적, 화학적 특성의 차이와 여러 가지 공정 변수의 영향으로 제품의 사용에 치명적인 손상을 줄 수 있는 균열, 슬래그 개재물, 기공등의 불연속이 발생하기 쉽다. 본 연구에서는 클래딩 시에 발생되는 불연속을 실시간으로 검출하는데 아주 우수한 검출능력을 갖고 있는 비파괴 검사 방법인 음향방출시험을 적용하고 검출된 신호에 대한 주파수 분석과 2차원 위치표정을 실시하여 균열, 기공 등의 불연속을 검출하였고 이를 주사전자현미경을 통하여 확인하였다. 음향방출법에 의해 클래딩부에서 발생하는 결함에 대한 실시간 평가가 가능함을 입증하였으며, 특히 다층 클래딩이나 넓은 면적의 클래딩시에 불연속을 가장 신속하게 감지할 수 있으므로 이를 생산공정에 활용한다면 클래딩 또는 용접부 품질감시를 위한 효과적인 방법이 될 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.573-577
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• 2009

균열에 초음파가 입사될 경우, 반사파와 투과파가 발생한다. 균열에 의해 발생한 반사파와 투과파는 구조물 내부의 균열을 검출하기 위한 유용한 정보로 사용된다. 본 논문에서는 유한요소해석을 이용하여, 4가지 균열의 경사각도에 대해 균열주위의 모니터링 포인트에서의 동적변위를 계산하였다. 이를 바탕으로 푸리에 변환을 적용시켜 균열 주위에서 위치에 따라 주파수 특성이 변하는 경향을 조사하였다. 모델은 2차원 평면응력 경우를 고려하였고, 유한요소해석 프로그램은 ABAQUS/Explicit을 사용하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권2호
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• pp.197-203
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• 2001

항공기나 대형 플랜트 등의 경년구조물에 있어서 제조 및 설계 혹은 작업환경 등에 의해 발생하는 미소결함은 응력부식파괴로 이어지는 결정적인 원인으로 알려져 있다. 따라서 제조단계에서의 결함의 검출뿐만 아니라 운전개지 후에 있어서도 비파괴검사에 기초를 둔 정기적인 건전성평가가 요구된다. 특히 구조물내의 미소균열 평가는 구조건전성 평가에 있어서 중요한 과제라 할 수 있다. 자기광학소자를 이용한 비파괴탐상법은 균열부근의 누설자속에 의한 자구 및 자벽의 변화를 이용하여 균열정보를 화상형태로 얻는다. 그러므로 빠른 탐상속도와 결과데이터 해석의 용이 그리고 실시간적으로 탐상결과를 획득할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 본 논문은 자기광학소자를 이용한 새로운 비파괴적 탐상법을 제안하고, 본 탐상법을 이용하여 구조물에 존재하는 표면결함의 검출가능성 및 균열깊이의 평가를 실증하였다. 표면결함을 갖는 시험편과 파이프의 내면에 존재하는 피로균열을 대상으로 실험을 실시한 결과, 표면결함의 위치 및 2차원적 형상을 화상형식으로 얻을 수 있음을 증명하였다. 또한 피로시험중의 시험편을 대상으로 균열발생 및 균열진전과정을 평가를 통하여 원격탐상의 가능성을 제시하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.479-484
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• 2009

세라믹스의 비파괴평가 기술은 산업분야에 응용하기 위한 세라믹스 신뢰성 개발에 있어서 필수적인 기술이다. 본 연구는 초음파 C-Scan 방식을 이용하여 SiC 세라믹스의 표면균열을 탐상하기 위한 실험적 연구 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해 SDS-win과 $\mu$-SDS 두 종류의 초음파 장치와 25, 50 및 125 MHz의 초음파센서를 이용하여 세라믹스의 표면균열 탐상 가능성에 대해 실험적인 연구를 수행하였다. 본 연구 결과, 세라믹스의 표면미소균열은 결국 25 및 50 MHz 센스로 정밀하게 검출할 수 없었으나, 125 MHz 센서에 의한 집속법 탐상 결과 희미한 형상 정도를 검출할 수 있었으며, 비집속법의 경우는 비커스 압입자의 형상 검출이 가능함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구를 통하여, 초음파 C-Scan 집속 및 비집속 방법은 미세균열의 탐상방식으로 어느 정도 접근 가능함을 실험적으로 확인하였다

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.161-168
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• 2021

균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능을 보여주었다. 딥러닝 모델의 균열 검출 성능 검증을 통해, DenseNet121를 활용하여 컴퓨팅 자원이 적은 소형 디바이스에서도 높은 균열 검출 성능을 보이는 탐지 시스템을 구축이 가능함을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.377-380
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• 2023

본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)과 탄성왜곡(Elastic Distortion) 기법을 통한 데이터 증강 기법을 활용하여 학습 데이터를 구축하는 프레임워크를 제안한다. 실제 균열 이미지는 정형화된 형태가 없고 복잡한 패턴을 지니고 있어 구하기 어려울 뿐만 아니라, 데이터를 확보할 때 위험한 상황에 노출될 우려가 있다. 이러한 데이터베이스 구축 문제점을 본 논문에서 제안하는 데이터 증강 기법을 통해 비용적, 시간적 측면에서 효율적으로 해결한다. 세부적으로는 DeepCrack의 데이터를 10배 이상 증가하여 실제 균열의 특징을 반영한 메타 데이터를 생성하여 U-net을 학습하였다. 성능을 검증하기 위해 균열 탐지 연구를 진행한 결과, IoU 정확도가 향상되었음을 확인하였다. 데이터를 증강하지 않았을 경우 잘못 예측(FP)된 경우의 비율이 약 25%였으나, 데이터 증강을 통해 3%까지 감소하였음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.599-608
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• 2017

아스팔트 도로표면의 균열은 자동차 속도, 연료 소비량, 도로주행 시 승차감, 도로표면의 내구성 등에 영향을 미친다. 이러한 도로의 균열은 장시간 방치 시 상당히 위험한 결과를 초래할 수 있다. 사람이 직접 균열을 찾아 내어 적절한 조치를 취하기에는 너무 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한 고가의 레이저 장비 차량들을 활용하기에는 초기 비용과 장비 운용에 어려움을 가진다. 이에 본 연구에서는 UAV 영상을 이용해 컴퓨터 비전 기반의 관심영역(ROI: Region of Interest) 설정과 에지 검출 알고리즘을 적용하여 도로표면의 균열탐지 방안을 제시하였다. 본 연구 결과는 무인항공기를 활용한 효율적인 도로표면 결함탐지 및 유지보수 방안으로 제시될 수 있다. 또한 도로 이외 건물빌딩의 외벽, 대규모 저장 탱크 등 다양한 건축, 토목 구조물에 발생된 균열 탐지에 활용이 가능하며 비용저감 효과를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.11-19
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• 2022

본 연구에서는 하수관거 내부에서 촬영된 균열 데이터를 활용하여 균열검출에 대한 시계열 예측 성능을 개선하기 위해 GoogleNet의 전이학습과 CNN- LSTM(Long Short-Term Memory) 결합 방법을 제안하였다. LSTM은 합성곱방법(CNN)의 장기의존성 문제를 해결할 수 있으며 공간 및 시간적 특징을 동시에 모델링 할 수 있다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 하수관거 내부 균열 데이터를 활용하여 학습데이터, 초기학습률 및 최대 Epochs를 변화하면서 RMSE를 비교한 결과 모든 시험 구간에서 제안 방법의 예측 성능이 우수함을 알 수 있다. 또한 데이터가 발생하는 시점에 대한 예측 성능을 살펴본 결과 역시 제안방법이 우수하게 나타나 균열검출의 예측에서 제안 방법이 효율적인 것을 검증하였다. 기존 합성곱방법(CNN) 단독 모델과 비교함으로써 본 연구를 통해 확보된 제안 방법과 실험 결과를 활용할 경우 콘크리트 구조물의 균열데이터뿐만 아니라 시계열 데이터가 많이 발생하는 환경, 인문과학 등 다양한 영역에서 응용이 가능하다.