주요 연구 성과

주요 연구 성과

  • 이정률 교수님 연구실, 위상 배열 초음파 테스트의 자동 데이터 평가를 위한 신경망 기반 접근법
  • 관리자 |
  • 2024-07-31 12:44:11|
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이 연구는 "A-scan 및 특징 학습 기반의 위상 배열 초음파 테스트에서 자동 데이터 평가"에 관한 것이다. 위상 배열 초음파 테스트(PAUT, Phased-Array Ultrasonic Testing)에서 의심스러운 정상 신호와 실제 결함 신호를 정확하게 분류하기 위해 신경망을 활용한 자동화된 데이터 평가 알고리즘을 개발하였다. 40개의 용접 샘플에서 120개의 결함 데이터를 수집하고, 네 가지 추가적인 특징을 포함한 학습 데이터 세트를 사용해 신경망을 훈련시켰다. 세 가지 실험을 통해 신경망의 성능을 검증한 결과, AI의 평가 결과는 결함 정보를 알고 있는 전문가의 평가와 대부분 일치하였다.

이 연구는 PAUT 데이터 평가의 효율성과 정확성을 높이기 위해 신경망과 학습 데이터를 활용하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 자동 데이터 평가 기술의 중요성을 강조하며, 비파괴 검사 분야에서 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 이 논문은 2024년도 NDT & E International 저널의 141권에 게재되었다. NDT & E International 저널은 비파괴 검사와 평가 분야의 최신 연구와 기술 발전을 중점적으로 다루는 저명한 학술지이다.

https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2023.102974


그림: The overall process of this study.
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