• 지질공학
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• 제6권2호
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• pp.59-64
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• 1996

암석 시료가 파괴될 때에 발생되는 AE신호는 미세한 균열 발생시의 갑작스런 변형에너지 해바에 기인한다. 압전 압력형 탐촉자와 다채널 기록장치를 이용하여 AE 신호파를 기록하여 분석하므로 외적인 하중조건과 그에 따른 미세균열의 특징에 대하여 연구하였다. 연구결과 미세균열의 체적은 수 $\mu\textrm{m}^3$ 내지 $150,000\mu\textrm{m}^3$로 산출되어서 그 크기가 넓은 범위로 분포하였고 인장형 미세균열이 대체적으로 전단형 보다 큰 체적을 보였다. 또한, 균열원에서의 에너지 강도는 모드 I 하중조건하에서 발생하는 AE 신호가 혼합모드 조건하에서 발생한 신호보다 약 3배정도 크게 나타났으나,시료가 파괴되는 동안 기록된 AE 신호의 숫자는 반대로 모드 I의 경우가 혼합모드의 25%에 불과하였다. 이러한 사실은 같은 크기의 파괴면을 형성하는데 필요한 에너지 요구량이 대체적으로 동일함을 암시하는 것으로 보인다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권6호
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• pp.48-57
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• 1998

Abrasive waterjet(AWJ)은 가공시 열에 의한 가공경화가 없기 때문에 유리, 세라믹, 타이타늄및 금속복합재료와 같은 난삭재의 가공기술로 사용이 증가되었다. Acoustic emission(AE)신호에 의한 AWJ 세라믹 drilling가공시 On-Line Monitoring의 가능성이 고찰되었다. 기계 적인 물성이 서로 상이한 3종류의 세라믹이 본 연구에서 사용되었으며, AE신호는 AWJ drilling의 깊이를 monitoring하는데 유용함을 알 수 있었고 또한 세라믹의 material removal mechanisms을 규명하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.54-61
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• 2001

웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제7권6호
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• pp.64-71
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• 1998

This paper investigates the relationship between cutting conditions and Acoustic Emission(AE) signals; $AE_{avg}$, $AE_{rms}$, $AE_{mode}$$AE_{avg}$ and $AE_{rms}$ are increased as the increasing of cutting velocity and depth of cut respectively. The new parameters, derived from $AE_{avg}$ and $AE_{rms}$, which may be used for the in-process detection of tool wear is discussed. It is also known that $AE_{mode}$

• Composites Research
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• 제14권1호
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• pp.1-7
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• 2001

본 연구에서는 유리 섬유 강화 열가소성 복합재료의 손상평가를 음향방출법을 이용하여 관찰하였다. 시편은 PET와 유리섬유를 7겹으로 적층시켜 만들었으며 두께는 1.7mm이다. 노치 시험편과 풍격 시험편을 제작하여 단순인장 시험과 부하-제하 시험을 수행하였다. AE 신호의 파라미터와 파괴모드간의 관계를 찾아내기 위해 충격 에너지와 노치비의 함수로 AE신호를 측정하였다. 실험견과 모재의 미소균열과 성장 때문에 저진폭 AE 신호가 나타났고, 중진폭 신호는 섬유와 모재간의 층간분리와 계면분리에 대응됐다. 또한 90dB의 고진폭 영역에서는 유리섬유의 파단과 대응되었다 층간분리와 모재의 균열과 음력집중의 영향 때문에 노치비와 충격 에너지가 증가할수록 인장강도는 감소했다. 손상영역의 비율에 따라 AE 신호는 넓은 영역의 주파수가 나타날 뿐만 아니라 신호도 증가하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제31권5호
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• pp.500-507
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• 2011

본 연구에서는 치아 시편에 AE 센서를 직접 부착하는 방법과 웨이브 가이드(waveguide)를 사용하는 방법을 이용하여 치아에 충전된 치과용 복합레진의 광중합 수축에 따른 AE 신호를 검출하여 해석하였다. PMMA, 스테인리스 스틸, 인간 치아 시편을 사용하여 AE hit와 AE 진폭(amplitude) 거동을 비교하였다. 웨이브 가이드를 사용한 경우 전파 중에 발생하는 반사파에 의한 파형의 변형으로 진폭 및 hit 수의 감소가 나타났으나, 시편의 재질에 따른 신호의 발생빈도와 1차 중심주파수의 대역은 웨이브 가이드 사용 여부에 따라 차이가 없었다.

• Composites Research
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• 제18권2호
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• pp.1-12
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• 2005

본 연구에서는 음향방출법을 이용하여 편측노치를 갖는 단일 Al판재 및 유리섬유/알루미늄 적층판에 대해 인장하중하의 파괴거동을 살펴보았다 단일 알루미늄의 AE신호는 2가지 형태로 분류될 수 있었다. 유리섬유i알루미늄 적층판의 경우에는, 고진폭의 긴 유지시간의 신호를 대상으로 한 FFT 주파수 해석 결과 이러한 신호들은 거시적인 균열진전 및 층간분리에 해당하는 신호임을 알았다. 또한 도달시간차를 이용한 위치표정은 균열의 개시 및 진전과정의 특징을 보여주었다. 위와 같은 AE해석과 파괴관찰을 토대로, 편측노치를 갖는 섬유/알루미늄 적층판의 파괴특성을 해명하였으며 이는 섬유층 배향 및 섬유/알루미늄층 구성비에 의존하여 변화하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제16권3호
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• pp.155-161
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• 1996

회전 기계의 저어널 베어링 상태를 음향 방출(AE) 기술을 활용하여 감시하기 위한 진단 시스템을 개발하였다. AE 기술은 베어링 시스템에 있어서 비정상 상태를 탐지하기 위하여 이용된다 모의 저어널 베어링시스템을 이용한 실험과 실제 발전 설비에 대한 적용 시험의 결과로부터 AE 신호 파라메타 중에서 rms voltage가 가장 유효한 것으로 판명되었으며, 이러한 연구 결과를 토대로 하여 진단 시스템의 알고리즘과 판단 기준들이 설정되었다. 베어링 진단 시스템은 AE 센서 및 전치앰프로 구성된 신호 감지부, AE rms voltage를 측정하기 위한 rms-to-DC 변환 회로부로 구성된 신호 처리부, A/D 변환기를 이용하여 rms voltage 신호를 PC에 연결해 주는 인터페이스부, 베어링 상태 보기와 진단 프로그램을 포함하는 그래픽 디스플레이 및 소프트웨어부의 4부분으로 구성된다.

• Composites Research
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• 제23권6호
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• pp.39-46
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• 2010

치아의 와동에 수복된 치과용 복합레진을 광(LED) 조사를 통해 정화 수축시키면서 음향방출(acoustic emission, AE) 신호를 검출하였다. 비모수 통계법인 Mann-Whitney법과 Kruskal-Wallis법을 이용하여 시편의 재질과 계면의 접착조건에 따른 AE hit event 수와 최대진폭을 비교 평가하였다. PMMA와 치아시편으로부터 검출된 선호의 최대진폭은 정착조건에 따른 차이가 없었지만 스테인리스 시편으로부터 검출된 신호는 접착조건에 따라 최대 진폭의 차이가 있었다(p<0.05). AE hit event 수는 양호한 접착조건에서 시편의 재질에 따라 차이가 있었고(p<0.05), 세가지 재질의 시편 모두 접착조건이 양호한 실험에서 AE 신호가 적게 검출되었다. SEM을 이용하여 계면에 생성된 캡을 측정한 결과 AE가 많이 검출되고 검출된 신호의 최대 진폭이 큰 시편에서 갱의 폭이 넓고 형성 비율이 높았다.

• 동력기계공학회지
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• 제13권4호
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• pp.43-48
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• 2009

The purpose of this study is to show how to eliminate the noises and to obtain the data related with the relationship between AE signal characteristics and mechanical behaviors for the pressure vessel steel. Various kinds of noises are introduced into the AE data in the course of experiments. Accordingly, real AE data have to be obtained after tests. AE test was carried out under four point bending load. Among AE signals, counts and signal strength are used to find out the differences of AE characteristics between the basemetal and weldment. After tests, this paper shows the procedures of filtering the noises against basemetal of the pressure vessel steel to obtain the real data around crack tip. Relationships between plastic zone size and cumulative AE counts are shown also. AE signals were absent within an elastic region, regardless of the specimens. Most of AE signals are produced in the process of plastic deformation. The deformation and fracture modes of basemetal and weldment are quiet different.