• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.997-1003
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• 2005

Laser welding of dissimilar metals has been widely used to improve a wear resistance and a corrosion resistance of the industrial parts. The objective of this research works is to investigate the influence of the process parameters, such as the welding for SM45C and STS304 with CW Nd:YAG lasers. The bead-on-plate welding tests are carried out for several combinations of the experimental conditions. In order to quantitatively examine the characteristics of the dissimilar welding, the welding qualify of the cut section, stain-stress behavior and the hardness of the welded part are investigated. From the results of the investigation, it has been shown that the optimal welding condition without defects in the vicinity of the welded area and with a good welding quality is 1600W of the laser power, 0.85m/min of welding speed and 4m/min of pressure for shielding gas.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.61-67
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• 2018

용접예열은 본 용접 전에 금속이 융착되는 모재면을 일정한 온도로 가열하는 것을 의미한다. 냉각속도 조절에 따른 재료 경화 정도 감소, 불순물 편석억제, 열적 변형방지, 그리고 수분제거 등 인접 영향부의 균열을 방지할 수 있다. 이러한 이유에서 고품질의 용접을 위하여 반드시 필요한 작업이다. 유도가열은 전자기유도 현상을 응용하여 전기에너지를 열에너지로 변환시키는 효율적인 가열방식이다. 기체 및 액체를 이용한 연소발열과 비교하여 신속한 가열뿐만 아니라 청결하고, 안정적이며, 경제적이다. 단순한 구조로 주파수와 코일의 형태를 변형하여 가열체의 형상, 깊이, 재질에 관계없이 가열할 수 있다. 본 논문에서는 유도가열 기법을 이용하여 저주파 용접예열 시스템을 구현하였으며, 3종의 자동차 변속기 부품을 대상으로 권선코일 내에서 각 변속기 높이에 따라 권선코일 저항, 인덕턴스 및 자동차 변속기 부품의 온도변화를 관찰한 결과 전류의 변화는 저주파 가열에 있어 매우 중요한 요인으로 작용함을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.343-344
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• 2008

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.115-116
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• 2008

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.193-194
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• 2007

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.437-438
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• 2009

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.425-426
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• 2009

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.405-406
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• 2008

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.341-342
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• 2008

• 비파괴검사학회지
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• 제15권4호
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• pp.531-539
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• 1996

본 연구에서는 초음파 신호형상인식법을 이용하여 용접부의 인공 결함을 분류하기 위한 연구를 실시하였다. 이를 위해 신호처리 및 특징 변수를 추출할 때에 많은 사용자 정의 변수를 가지는 신호 형상 인식 패키지를 개발하였으며 디지탈 신호처리, 특징 변수 추출, 특징 변수의 선택, 분류기 선정 등의 과정을 일괄적으로 처리하였다. 특히, 선형 분류기, 경험적 Bayesian 분류기 등의 통계적 분류기와 신경회로망 분류기를 함께 사용하여 비교, 검토하였다. 이에 관한 적용 연구로 노치와 구멍으로 이루어진 인공 결함을 분류하였다. 그 결과 인공결함 분류에서 높은 인식률을 얻었으며, 특히 적절히 학습 시켰을 경우 신경회로망 분류기가 통계적 분류기에 비하여 인식률 면에서 유리하였다.