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저자정보
김다현 (포항공과대학교) 황병일 (포항공과대학교) 김경영 (포항공과대학교) 김동주 (포항공과대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제31권 2호
발행연도
2023.7
수록면
7 - 10 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

TypeⅢ 수소저장용기 가동 중 안전 검사를 위한 음향방출시험 기반 딥러닝 CFRP 소재 결함 분류
김다현 ,  황병일 ,  김경영 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023.07 학술대회자료

2022

AET 기반 수소저장 용기 결함 발생 소재 추정 딥러닝 모델 개발
김다현 ,  김경영 ,  김호연 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관 할 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.
#음향방출(Acoustic Emission) #딥러닝(Deep Learning) #표현 학습(Representation Learning)

목차

요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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