• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 2003.10a
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• pp.118-124
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• 2003

응축기, 증발기, 전열관에 사용되는 Fin Tube는 열전달효율 향상을 위하여 Fin의 높이 를 증가시키고, Tube의 최소두께를 얇게 가공하는 경향으로 발전하고 있다. 따라서, Fin Tube의 와전류탐상(ECT; Eddy Current Testing)에 의한 결함검출에 더욱 어려움이 예상된다. 본 연구에서는 Fin Tube의 Fin 높이를 3단계로 변화시켜 Tube를 제작하고, Tube에 축 방향결함, 원주방향결함, 원형결함을 각각 Fin Tube의 안쪽에 최소두께의 20%, 40%, 60% 의 동일결함율을 갖는 인공결함 시험편을 제작하였다. 제작한 원형결함시험편에 와전류탐상을 수행하여 Fin 높이에 따른 최적주파수의 변화를 연구하였다. Fin높이가 다른 원형결함 시험편에 1~20KHz 주파수를 적용한 결과 최적주파수는 12KHz로 Fin높이에 크게 영향을 받지 않음을 밝혔다 또한 Fin높이에 따른 최적주파수변화는 크지 않으나 Fin 높이가 높을수록 100%관통결함의 위상각(40')에 근접하여 나타났다. 축방향결함, 원주방향결함, 원형결함을 갖는 시험편에 와전류탐상을 수행한 결과 원형결함을 갖는 시험편의 신호 감도가 축방향결함, 원주방향결함보다 좋게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2006.05a
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• pp.209-212
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• 2006

In this study, Support Vector Machine(SVM) and Artificial Neural Network(ANN) are used for developing the defect diagnostic algorithm of the aircraft turbo-shaft engine. Effect of altitude variation on the Defect Diagnostics algorithm has been included and evaluated. Separate learning Algorithm(SLA) suggested with ANN to loam the performance data selectively after classifying the position of defects by SVM improves the classification speed and accuracy.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.25 no.4
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• pp.294-303
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• 2005

This paper describes the analysis results of a series f Round-Robin test that was performed to intercompare inspection and diagnosis techniques for characterization of pressure tube f a pressurized heavy water reactor under the Coordinated Research Project(CRP) of IAEA's nuclear Power Programme. For this test, six nations, Korea, Canada, India, Argentina, Rumania, and China that currently have pressurized heavy water reactors under operation involved, and the "KOR-1" pressure tube sample prepared by Korea was used. Two kinds of NDE technique, ultrasonic and eddy current test, were applied for these tests. The "KOR-1" pressure tube sample contains total 12 artificial flaws such as crack-like EDM notches, wear that is similar to the real flaws and can be produced on the pressure tubes during plant operation. Test results showed that seven laboratories from six nations detected all twelve flaws in "KOR-1" specimen by using ultrasonic and eddy current test methods, and ultrasonic test method was more accurate than eddy current test method in flaw detectin and sizing. ID flaws in pressure tube sample were more easily detected and accurately sized than OD flaws.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.33 no.1
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• pp.34-39
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• 2013

In the advanced research deducted infrared thermography (IRT) test using 4 inch pipe with artificial wall-thinning defect to measure on the wall-thinned nuclear pipe components. This study conducted for defect detection condition of nuclear small-bore pipe research using deducted condition in the advanced research. Defect process is processed by change for defect length, circumferential direction angle, wall-thinning depth. In the used equipment IR camera and two halogen lamps, whose full power capacitany is 1 kW, halogen lamps and Target pipe experiment performed to the distance of the changed 1 m, 1.5 m, 2 m. To analysis of the experimental results ensure for the temperature distribution data, by this data measure for defect length. artificial defect of 4 inch pipe is high reliability in the 2 m, but small-bore pipe is in the 1.5 m from the defect clearly was detected.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.23-27
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• 2008

In this study, Real Coded Genetic Algorithm(RCGA) and Artificial Neural Network(ANN) are used for developing the defect diagnostics of the aircraft turbo-shaft engine. ANN accompanied with large amount data has a most serious problem to fall in the local minima. Because of this weak point, it becomes very difficult to obtain good convergence ratio and high accuracy. To solve this problem, GA based ANN has been suggested. GA is able to search the global minima better than ANN. GA based ANN has shown the RMS defect error of 5% less in single and dual defect cases.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1992.10a
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• pp.316-320
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• 1992

기계나 구조물등의 부재는 비금속 개재 물이나 가공과 같은 자연 결함과 함께 볼트구멍이나 기름구멍등의 인공 결함들을 가지고 있다. 이러한 인공 결함들은 초기 결함으로서 작용을 하여 반복되는 낮은 응력을 받을 경우 응력 집중원이 되고, 피로파괴의 원인이 된다. 이런 기계구조물에 대한 안전성 보장을 위하여, 금속재료의 제조 및 가공 공정상의 질적 개선과 함께 최적 설계가 강조되고 피로파괴 현상에 대한 많은 연구가 요구되고 있다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.27 no.5
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• pp.393-397
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• 2007

Eddy current standard including an artificial slot for the calibration of absolute type surface probe was fabricated. Developed eddy current standard has the electric conductivity and dimensions, and contains artificial slot as established in ASTM E 1629. The width and depth of artificial slot are 0.1 mm and 0.5 mm respectively. This slot was only possible to measure the depth on the two side edges, and impossible for the middle part with general measurement tools. The ultrasonic test method was applied for measuring depth of the middle part of the artificial slot in the standard. Using this method the dimension could be measured successfully with uncertainty about $15\;{\mu}m$. Calibration of eddy current standard for the absolute probe can be performed by this technique.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.7-10
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• 2023

최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관할 수 있는 용기에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 고압 가스를 저장하는 TypeIII 용기의 노후화 및 안전과 관련되어 결함을 인지하는 연구가 활발하다. 그러나 이 용기의 외각층을 이루는 CFRP 소재는 탄소 섬유와 에폭시가 복잡한 구조로 구성되어 결함별 탐지가 매우 어렵다. 본 논문에서는 음향방출시험과 딥러닝을 활용하여 CFRP 결함 데이터셋을 구축하고 이를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 특히 CFRP 시편을 직접 제작하여 AE 센서를 부착하고 파괴하여 파형 데이터를 수집하였다. 이후 표현 학습을 통해 데이터의 특징을 압축/추출하고 유사도를 비교해 결함별 데이터를 판별하는 알고리즘을 개발하였다. 구축된 데이터셋의 실루엣 계수는 0.86으로 높은 군집도를 보였다. 마지막으로 구축된 데이터셋을 실시간으로 분류할 수 있는 1D-CNN 딥러닝 모델을 개발하였으며 99.33%의 높은 분류 정확도를 보였다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.15 no.4
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• pp.531-539
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• 1996

The research for the classification of the artificial defects in welding parts is performed using the pattern recognition technology of ultrasonic signal. The signal pattern recognition package including the user defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection. The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian classifier are compared and discussed. The pattern recognition technique is applied to the classification of artificial defects such as notchs and a hole. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the artificial defects.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.151-154
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• 2017

소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.