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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
서준성 (두산에너빌리티) 김상훈 (숭실대학교) 김창균 (두산에너빌리티)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제43권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
20 - 25 (6page)
DOI
10.7779/JKSNT.2023.43.1.20

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

시계열 분류 모델링을 활용한 복합 소재 적층 구조 초음파탐상검사 결함 분석
서준성 ,  유준우 ,  김창균 외 3명 한국비파괴검사학회 춘계학술대회 초록집 2023.05 학술대회자료
3차원 딥러닝 모델링을 활용한 풍력발전기 블레이드 초음파탐상검사(UT) 결함 분석
서준성 ,  김상훈 ,  김창균 비파괴검사학회지 2023.02 학술저널

2022

초음파탐상검사(UT)에서 딥러닝을 이용한 결함 분석 연구 : 풍력발전기 블레이드 사례를 중심으로
서준성 산업정보경영 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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초음파탐상검사(UT)는 침투력 및 검사 감도가 좋아 두꺼운 단면의 결함 및 미세 결함을 감지할 수 있다. 현재 UT는 시험체에 대한 결함 분석을 실시할 때 검사관들의 전문적인 지식과 경험을 바탕으로 수행되고 있으나 AI 자동평가에 대한 연구도 1차원 신호 데이터 및 2차원 이미지 데이터를 기반으로 활발히 진행되고 있다. 다만, 1차원 신호 데이터에서는 결함의 형상을 확인하기는 어렵고, 2차원의 이미지 데이터로는 결함의 깊이 정보까지는 볼 수 없는 한계가 존재한다. 이에 본 연구는 풍력발전기 블레이드 품질 검사용 UT데이터를 사용하여 3차원 딥러닝 모델링을 활용한 UT의 결함 분석을 다룬다. 연구의 결과는 결함을 3차원으로 예측하여 보여줌으로써 wrinkle, delamination 등의 결함을 검사관들이 쉽게 구분 및 판단할 수 있게 한다. 향후 다양한 데이터의 학습을 통해 AI 자동평가에서 높은 정확도와 예측력을 보여준다면 다양한 산업 영역으로의 확장도 가능할 것이라 기대한다.
#초음파탐상검사 #3D 딥러닝 모델링 #풍력발전기 블레이드 #Ultrasonic Testing(UT) #3D Deeplearning Modeling #Wind Power Generator Blade

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 3차원 딥러닝 모델링
3. 모델링 결과분석
4. 결론
References

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