• 제목/요약/키워드: Non Destructive Testing

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K-PSR 기법을 활용한 회분식 폴리에스터 축합반응에서의 공정 위험성 평가 연구 (Process Risk Assessment for a Batch Condensation Reaction of Polyester Resin using K-PSR Technique)

  • 박경민;이동규;이학일;이준만;안원술
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.35-42
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    • 2019
  • 회분식 축합반응에 의하여 폴리에스터 수지를 제조하는 중 소규모 화학 공장에 대하여 공정안전관리제도 (PSM)의 시행에 활용되는 위험성평가 방법들 중의 하나인 K-PSR 기법을 이용하여 위험성 평가 및 분석을 진행하였다. K-PSR 기법은 중 소규모 화학공장에 대한 위험성 재평가 시에 나타나는 인프라 부족에 의한 어려운 점을 보완하기 위하여 KOSHA에서 개발한 위험성 평가 기법이다. K-PSR 기법을 적용하기 위하여 선택된 화학 공장의 전체 공정을 축합반응공정과 희석/여과 공정의 2 개의 검토구간을 설정하고, 이에 대한 4가지 가이드워드(누출, 화재 폭발, 공정 트러블, 및 상해)를 기초로 하여 공정상의 잠재위험을 찾아내어 분류하였다. 연구의 결과로서, 위험도 등급을 고려한 안전조치로는 첫째, 누출 및 화재 폭발의 잠재 위험성을 예방하기 위한 구체적인 조치로서는 노후설비에 대한 비파괴 검사 및 전기설비의 LOTO 절차서의 마련이 반드시 필요한 것으로 확인되었다. 둘째, 열매체 공급 배관에는 압력계 및 온도계를 설치하여 공정 트러블을 최소화하고, 마지막으로 국소배기장치를 설치하여 잠재적인 상해를 예방해야 함을 알 수 있었다.

공학적방벽재로서 벤토나이트 거동의 X선 단층촬영 기반 비파괴 특성화 현황 (Current Status of X-ray CT Based Non Destructive Characterization of Bentonite as an Engineered Barrier Material)

  • 멜빈;김주연;김광염;이창수;김진섭
    • 터널과지하공간
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    • 제31권6호
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    • pp.400-414
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    • 2021
  • 고준위방사성폐기물 처분장에서 벤토나이트는 공학적방벽재로서 주로 사용되어지는 재료로서 열-수리-역학-화학적 복합적 거동을 겪게 된다. 본 보고에서는 이러한 벤토나이트에 대한 X선 단층촬영 기반의 분석 및 특성화와 관련된 최근 연구 및 기술동향을 고찰하였다. X선 단층촬영 기반 벤토나이트의 평가는 분말형태와 펠렛형태에 대해 적용된 내용을 다루었다. X선 이미징을 통해 마이크로스케일에서 입자의 정보를 추출할 수 있으며 벤토나이트의 불균질성을 야기할 수 있는 펠렛 내부의 균열을 검출할 수 있다. 수화조건하에서 분말과 펠렛이 혼합된 벤토나이트에 대한 X선 분석을 통해 실험과정에서 발생하는 불균질 영역을 특정하고 모니터링이 가능하다. 펠렛으로만 구성된 벤토나이트가 펠렛과 파우더의 혼합으로 이루어진 벤토나이트보다 더 빨리 팽윤되는 특성이 보고되기도 하였다. 벤토나이트의 입자와 블록에 존재하는 작은 균열들이 건조-수화 조건하에서 각각 균열의 닫힘과 열림이 발생하는 것도 확인되었다. 전문 소프트웨어를 이용하여 시공간 단층 이미지로부터 변형률분포를 추출한 경우도 있었다. 최근의 연구들에서는 X선 단층촬영 기술을 이용하여 시간경과에 따른 벤토나이트의 건조밀도, 함수비, 입자의 이동 등을 평가하기도 하였다. 또한, 수화과정에 온도 조건을 고려하여 시간에 따른 재료의 전체 밀도 및 국부적 밀도 변화를 관찰하는 연구도 진행되고 있다.

FT NIR 분광법 및 이진분류 머신러닝 방법을 이용한 소나무 종자 발아 예측 (Prediction of Germination of Korean Red Pine (Pinus densiflora) Seed using FT NIR Spectroscopy and Binary Classification Machine Learning Methods)

  • 김용율;구자정;구다은;한심희;강규석
    • 한국산림과학회지
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    • 제112권2호
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    • pp.145-156
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    • 2023
  • 본 연구에서는 -18℃ 및 4℃에서 18년간 저장된 소나무 종자 963개에 대해 FT NIR 스펙트럼을 조사하여 7개 머신러닝 방법(XGBoost, Boosted Tree, Bootstrap Forest, Neural Networks, Decision Tree, Support Vector Machine, PLS-DA)을 이용한 종자발아 예측모델을 만들고, 그 성능을 비교하였다. XGBoost 및 Boosted Tree 모델의 예측성능이 가장 우수하였으며, 정확도, 오분류율 및 AUC 값은 각각 0.9722, 0.0278, 0.9735과 0.9653, 0.0347, 0.9647이었다. 2개 모델에서 종자발아 유무를 예측하는 데 있어 상대적 중요도가 높았던 54개 파수 변수들에 대한 파장대는 크게 6개(811~1,088 nm, 1,137~1,273 nm, 1,336~1,453 nm, 1,666~1,671 nm, 1,879~2,045 nm, 2,058~2,409 nm) 그룹으로 나눌 수 있었으며, 방향족 아미노산, 셀룰로스, 리그닌, 전분, 지방산 및 수분과 관련된 것으로 추정되었다. 이상의 결과를 종합할 때, 본 연구에서 얻어진 FT NIR 스펙트럼 데이터과 2개의 머신러닝 모델은 소나무 저장종자의 발아 유무를 정확도 96% 이상으로 예측할 수 있기에 장기저장 종자 유전자원의 비파괴적 활력검정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

픽셀내 다수의 산화물 박막트랜지스터로 구성된 동영상 엑스레이 영상센서와 디텍터에 대한 평가 (Evaluation of Dynamic X-ray Imaging Sensor and Detector Composing of Multiple In-Ga-Zn-O Thin Film Transistors in a Pixel)

  • 전승익;이봉구
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.359-365
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    • 2023
  • 높은 초당 프레임 속도와 낮은 영상지연을 갖는 동영상 엑스레이 디텍터의 요구조건을 만족하기 위해서는 픽셀내 포토다이오드와 금속 배선간 중첩 영역의 기생정전용량을 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 리드아웃 박막트랜지스터, 리셋 박막트랜지스터, 그리고 포토다이오드로 픽셀이 구성된 듀오픽스TM(duoPIXTM) 동영상 엑스레이 영상센서를 처음으로 제시하였다. 이후 150 × 150 mm2 영상영역, 73 ㎛ 픽셀 크기, 2048 × 2048 해상도(4.2 M pixels), 최대 초당 50 프레임의 특성을 갖는 duoPIXTM 동영상 엑스레이 디텍터를 제작하여 초당 프레임 속도, 감도, 노이즈, MTF, 영상지연과 같은 엑스레이 영상 성능을 기존 엑스레이 영상센서를 적용한 동영상 엑스레이 디텍터와 비교 평가하였다. 평가 결과 이전 연구에서 기대했던 것과 같이 duoPIXTM 동영상 엑스레이 디텍터가 기존 동영상 엑스레이 디텍터 대비 모든 특성에서 우위의 성능을 보여 주었다.

비파괴 시험 기법을 이용한 숏크리트 배면 접착상태 평가에 관한 실험적 연구 (Evaluation of bonding state of shotcrete lining using nondestructive testing methods - experimental analysis)

  • 송기일;조계춘;장석부;홍은수
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제11권1호
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    • pp.71-83
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    • 2009
  • 숏크리트는 터널에서 적용되는 요요한 주지보재이다. 숏크리트의 품질평가는 터널의 안전한 시공과 효과적인 운영을 위한 핵심 요소이다. 숏크리트가 암반에 적절히 타설되었다 하더라도, 막장 및 벤치부에서의 발파, 수축, 지반의 변형 등으로 인해 숏크리트 균열발생 및 배면공동 등의 문제를 야기한다. 본 논문에서는 비파괴 시험인 충격 반항 기법(Impact-Echo) 및 지하레이다 탐사(GPR)를 이용하여 경임에 타설된 숏크리트 배면의 접착상태를 평가하고자 하였다. 기존의 수치해석 연구에 대한 검증과 더불어 현장 적용성에 대한 검토를 위해 실험적 연구를 수행하였다. 숏크리트의 접착상태는 완전 접착, 접착력 상실 및 공동 조건으로 구분할 수 있다. 실내 실대형 시험체에 이 세 가지 숏크리트 접착상태를 조사하였다. 충격반향시험으로부터 획득된 신호는 시간영역, 주파수 영역, 및 시간-주파수 영역에서 각각 분석되었다. 능동적 신호 처리 기법인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 이용하여 숏크리트 배면의 접착상태를 효과적으로 예측할 수 있었으며, 그 결과는 기존의 수치해석 연구로부터 획득한 신호특성과 잘 부합하였다. 숏크리트 배면의 접착상태가 불량할수록 다음과 같은 특징들을 나타낸다. 즉, 주파수 영역에서 자기스펙트럼밀도가 커지며, 기하학적 감쇠비는 감소하고, 시간-주파수 영역에서 윤곽선은 시간축에 평행한 형상을 나타내며, 숏크리트 두께가 얇을수록 그 공진시간이 길어진다. 또한 본 연구에서 제시한 상관계수를 이용하여 숏크리트의 접착상태를 정량적으로 평가할 수 있다. 본 연구 결과를 바탕으로 숏크리트의 접착상태를 평가할 수 있는 평가 기법 및 평가 기준을 제안하였다.

폴리에틸렌 배관 버트융착부 열용융거리 측정에 대한 연구 (A study for detection of melt flow zone about polyethylene butt fusion joints)

  • 길성희;김영구;조영도;이연재
    • 에너지공학
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    • 제25권4호
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    • pp.103-109
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    • 2016
  • 폴리에틸렌(Polyethylene) 배관은 가요성이 좋고 부식이 되지 않는 등의 장점으로 가스배관 뿐만 아니라 원자력 발전소의 배수관, 석유화학 및 정유사 공정배관 등으로 그 사용범위가 점차 확대되고 있다. 그러나 폴리에틸렌 배관의 연결부를 직접적으로 검사할 수 있는 검사방법이 개발되지 않아서 사용범위를 확대하는데 제한을 받고 있다. 폴리에틸렌 배관의 연결방법은 전기융착 방법과 버트융착 방법으로 구분할 수 있는데 이 중에서 가장 많이 사용하는 방법은 버트융착이다. 버트융착은 배관과 배관을 열판에 맞닿게 하고 일정한 온도 및 압력을 가한 후 열판을 제거하고 용융된 배관의 말단부를 서로 연결하는 방법으로서 별도의 연결구가 필요하지 않아 가장 많이 사용하고 있는 연결방법이다. 버트융착 시에 열판으로부터 열이 용융된 후 압력을 가하면 용융부는 비드를 형성하는 부분과 연결부를 형성하는 부분으로 분리되고 냉각과정을 거쳐 버트융착부가 된다. 본 연구는 연결부를 형성하는 부분에서 열판으로부터 열이 전파되어 용융된 거리를 측정하고 이 결과를 연결부에 대한 건전성 평가 방법 중의 하나로 제시하고자 한다. 외경 225mm, 두께 20.5mm의 중밀도 폴리에틸렌 가스용 1호관의 초음파 속도를 측정한 결과 2,200m/s 였다. 열용융 거리를 측정하기 위하여 열판으로부터 열이 전파되어 폴리에틸렌을 가열하는 시간을 0%~130%까지 변화시켜 시험편을 제작하였다. 또한 정상적인 가열시간(100%의 가열)을 제공하고 스크레핑 처리를 하지 않은 시험편과 토양을 삽입한 시험편 그리고 자갈을 삽입한 시험편과 비닐류를 삽입한 시험편을 제작하였다. 총 20개의 시험편에 대한 열용융 거리를 측정하기 위하여 3.5MHz 및 5.0MHz 센서를 이용하였으며 1개의 시험편에 대하여 총 3곳에서 초음파 탐상을 실시하였다. 열용융 신호를 명확하게 구분하기 위하여 모든 탐상 결과에 대하여 동일한 post image processing을 수행하였고 이미지 레벨, contrast, sharpen 및 threshold를 적용하였으며 결과 탐상은 가장 직관적으로 파악할 수 있는 gray scale로 표현하였다. 탐상 결과 가열시간이 짧은 시험편일수록 융착이 이루어지지 않아 멀티플 에코가 반사되는 영역이 증가하였으며 이 부분을 최대한 배제할 수 있는 위치에서 데이터를 획득하였다. 정상적인 가열시간의 80%인 168초의 시간을 가한 시험편부터 열용융 거리에 대한 반사신호가 뚜렷이 구분되었으며 이 시험편부터 거리 측정을 실시하였다. 가열시간이 정상가열시간의 7%인 15초의 가열시간을 가한 시험편부터 더 낮은 가열시간을 가한 시험편의 경우 융착이 이루어지지 않아서 3곳 모두 데이터 영상을 획득할 수 없었다. 위 실험 결과로 위상배열초음파를 통해 폴리에틸렌 배관 버트융착부에서 열이 용융되어 전파된 거리 측정이 가능함을 확인하였으며 또한 열이 용융되어 전파된 거리 측정을 통해 정상적인 융착과 불완전 융착을 구분할 수 있음을 확인할 수 있었다.

이물 객체 탐지 성능 개선을 위한 딥러닝 네트워크 기반 저품질 영상 개선 기법 개발 (Development of deep learning network based low-quality image enhancement techniques for improving foreign object detection performance)

  • 엄기열;민병석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.99-107
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    • 2024
  • 경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.