• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.121-127
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• 2018

액체침투탐상법(PT)을 이용한 직경 1 m, 길이 6 m의 초장대형 파이프내면 육성용접부의 표면결함 진단시스템을 개발하였다. 우선 CATIA를 사용하여 주요 유닛 및 PT machine 전체를 3D 모델링하였으며, 이를 구조강도 및 변형 해석에 사용하였고 또한 각 유닛의 동작 간섭현상을 체크하여 2차원 제작도면 생성으로 제작에도 사용하였다. ANSYS를 사용하여 구조강도 해석 및 변형 해석한 결과, 최대 등가응력은 44.901 MPa 발생하였고, 이는 PT machine의 재질인 SS400의 항복인장강도 200 MPa 보다 작으므로 안전하다고 판단되며, 또한 최대 변형은 0.15 mm 발생하였고, 이는 하중이 제거되면 원래대로 돌아간다고 판단된다. 개발된 장비의 성능을 검증하기 위하여 공작물의 최대이동속도 7.2 m/min., 최대회전속도 9 rpm, 반복위치정밀도 1.2 mm, 검사속도 $1.65m^2/min$. 등을 확인하였으며, 이 모든 검사 항목은 개발 목표치를 만족하였다. ASME SEC. V&VIII의 방법에 따라 육성용접층의 균열, 기공, 인더컷 등의 표면결함 유무를 확인하기 위하여 개발한 PT 자동검사시스템을 사용하여 PT검사를 실시한 결과, 표면층의 결함은 관찰되지 않았다. 부가적으로 육성용접부를 평가하기 위하여 ASTM G48-11의 방법으로 Ferric Chloride pitting test에 따라 육성용접층의 부식시험을 실시한 결과 weight loss는 $0.3g/m^2$으로 만족하였으며, 또한 ASTM A751-14의 방법에 따라 육성용접층의 화학성분을 분석 결과 모든 성분이 규격을 만족하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.505-510
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• 2024

철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제47권2호
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• pp.99-107
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• 2017

Purpose: Erosions and osteophytes are radiographic characteristics that are found in different stages of temporomandibular joint (TMJ) osteoarthritis. This study assessed the effectiveness of digital subtraction radiography (DSR) in diagnosing simulated osteophytes and erosions in the TMJ. Materials and Methods: Five intact, dry human skulls were used to assess the effectiveness of DSR in detecting osteophytes. Four cortical bone chips of varying thicknesses (0.5 mm, 1.0 mm, 1.5 mm, and 2.0 mm) were placed at the medial, central, and lateral aspects of the condyle anterior surface. Two defects of varying depth (1.0 mm and 1.5 mm) were created on the lateral, central, and medial poles of the condyles of 2 skulls to simulate erosions. Panoramic images of the condyles were acquired before and after artificially creating the changes. Digital subtraction was performed with Emago dental image archiving software. Five observers familiar with the interpretation of TMJ radiographs evaluated the images. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to evaluate the diagnostic accuracy of the imaging methods. Results: The area under the ROC curve (Az) value for the overall diagnostic accuracy of DSR in detecting osteophytic changes was 0.931. The Az value for the overall diagnostic accuracy of panoramic imaging was 0.695. The accuracy of DSR in detecting erosive changes was 0.854 and 0.696 for panoramic imaging. DSR was remarkably more accurate than panoramic imaging in detecting simulated osteophytic and erosive changes. Conclusion: The accuracy of panoramic imaging in detecting degenerative changes was significantly lower than the accuracy of DSR (P<.05). DSR improved the accuracy of detection using panoramic images.