• 제목/요약/키워드: 균열 인식

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음향방출을 이용한 금속의 피로 균열성장 패턴인식 기법 (A Pattern Recognition Method of Fatigue Crack Growth on Metal using Acoustic Emission)

  • 이수일;이종석;민황기;박철훈
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권3호
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    • pp.125-137
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    • 2009
  • 음향방출 기법은 작동중인 상태에서 기계 설비를 비파괴 검사할 수 있는 기법이며, 균열성장 같은 장애의 신뢰성 있는 감시를 위해서 순간적인 균열신호뿐만 아니라 동특성을 이용하는 것이 중요하다. 균열성장을 검출하기 위해 널리 사용되는 물리적 파괴 3단계는 음향방출 현상이 시간에 따라 서로 겹치는 문제점이 있어 정확한 균열성장 시간을 추정하기 어렵다. 제안한 패턴인식 기법은 오경보와 미탐지를 최소화하기 위해서 음향방출 동특성을 입력으로 사용하고, 균열성장 시간을 정확히 추정하기 위해 시간에 따른 클러스터링 기법을 사용한다. 실험결과는 제안한 패턴인식 기법이 압력의 변화에 의한 음향방출의 변화의 강인함 때문에 실용화에 효율적임을 보여준다.

YOLO 딥러닝 기법을 이용한 드론카메라 영상 내 건물 외벽 균열 검출 시스템 (Crack detection system for exterior wall in a drone camera image using YOLO deep learning technique)

  • 윤태진;전진우;고병윤;우현구
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.303-304
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    • 2019
  • 본 논문에서는 자연재해나 노후화로 인해 많은 건물의 외벽에 균열(Crack)이 생기고 있고, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 텐서플로우(Tensorflow)기반 균열 데이터의 학습 과정을 거쳐 가중치 파일을 획득하고, 이를 기반으로 효율적으로 건물 관리를 할 수 있는 드론(Drone)에 장착된 카메라를 이용한 실시간 영상으로 건물 외벽 균열을 촬영하고 균열을 감지하여 사용자 모니터에 감지된 균열을 경계 상자를 통해 검출하고, 검출 사진과 위치를 기록하도록 시스템을 개발하였다.

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DCPD법에의한 316LN 스테인레스강의 고온 피로균열진전특성

  • 맹완영;남호윤;강영환;조만;김문환;권혁무;남태운
    • 한국원자력학회:학술대회논문집
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    • 한국원자력학회 1997년도 춘계학술발표회논문집(2)
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    • pp.36-41
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    • 1997
  • 액체금속로는 고온 하중 효과(피로, 크립, 크립-피로)를 고려한 내열응력설계가 중요하다. 최근에는 액금로 후보재료로서 종래의 스테인레스강에 질소를 첨가하여 고온강도를 계량한 316LN 스테인레스강이 개발되었다. 본 연구에서는 액체금속로 재료의 가장 지배적인 손상 기구로 인식되고 있는 피로-크립 파손에 대한 설계자료를 확보하기 위해 DCPD(Direct Current Potential Drop)법에 의한 고온피로균열 측정 시스템을 개발하고 316L 및 스테인레스강인 316LN 스테인레스강에 대한 고온 피로균열진전시험을 수행하였다. 본 연구에 의해 개발된 피로균열진전속도 측정 시스템에 의하면 25$\mu\textrm{m}$ 이하의 분해능으로 균열길이를 측정할 수 있다. 한편 316L 스테인레스강에 질소를 적당량 첨가하면 상온에서 $600^{\circ}C$사이의 온도에서 피로균열진전에 대한저항성이 증가하는 것을 확인하였다.

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회전 경계박스 기능의 변형 FASTER R-CNN 딥러닝 알고리즘을 이용한 암석 CT 영상 내 자동 균열 탐지 (Automatic Fracture Detection in CT Scan Images of Rocks Using Modified Faster R-CNN Deep-Learning Algorithm with Rotated Bounding Box)

  • 추엔 팜;장리;염선;신휴성
    • 터널과지하공간
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    • 제31권5호
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    • pp.374-384
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    • 2021
  • 본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

콘크리트 구조물의 자동화 균열탐지를 위한 라인 레이저 영상분석 (Line Laser Image Processing for Automated Crack Detection of Concrete Structures)

  • 김준희;신윤수;민경원
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제31권3호
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    • pp.147-153
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    • 2018
  • 콘크리트 구조물 표면에 발생하는 균열은 사용자에게 심리적인 불안감을 제공하며, 장기간 열려있는 큰 폭의 균열은 구조물의 사용성능 및 내구성에 영향을 준다. 국내에서는 건축물을 포함한 시설물의 노후화에 따른 안전관리를 위해 균열정도를 파악하는 조사가 인력에 의한 육안조사로 수행되고 있지만 인력의 고비용성과 객관성 미흡 등의 문제점이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 영상분석을 통한 균열 추출 등 다양한 연구가 수행되고 있으나 균열인식 정확도 향상에 2차원 영상 분석만으로는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 2차원 영상 분석의 한계를 극복하기 위하여 3차원 특성을 정확하게 파악할 수 있는 3차원 광삼각 스캐닝기법을 활용하여 콘크리트 구조물 표면의 균열정보를 획득하는 기법을 개발하였다. 본 하드웨어의 개발과 더불어 균열 패턴분석을 위한 획득된 균열의 세분화와 균열의 특성분석 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 콘크리트 빔의 균열 탐지 적용을 통해 검증하였다.

고강도 알루미늄 합금 용접부에 있어서의 피로균열전파에 미치는 과하중 효과 (Fatigue Crack Growth Retardation after Single Overload Cycle in High Strengh Aluminium Weldments)

  • 이택순;김상태;김인식
    • Journal of Welding and Joining
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    • 제6권1호
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    • pp.46-52
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    • 1988
  • Retardation or delay in fatigue crack growth due to overloads are important for the accurate prediction of fatigue lives of structural materials. In this study, retardation of fatigue crack growth in Al 6061-T6 weldments and heat affected zones (HAZ) after single overload cycle had been investigated. Retardation in both weldments and HAZ was observed. It was concluded that retardation in both weldment and HAZ was greater than in base metal due to microstructural change and crack branching and crack closure were major governing factor in retardation.

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용접부의 균열발생과 방지대책

  • 황선효
    • 기계저널
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    • 제30권2호
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    • pp.141-145
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    • 1990
  • 용접시에 발생하는 균열의 발생원인과 그 방지대책에 대해서 간단하게 기술하였다. 대부분의 구 조물이 용접에 의해서 제작되고, 용접부위가 파괴발생에 가장 취약하기 때문에 구조물의 파괴 사고는 대부분 용접부위에서 발생하고 있다. 현재 국내에서는 용접구조물이 많이 제작되고 있 으며 앞으로도 증가할 것이다. 그러나 용접부에서 발생하는 파괴 사고에 의한 인명피해, 막대한 경제적 손실 등에 대해서 인식이 부족하여 충분한 대책을 세우지 못하고 있다. 선진국에서는 이미 이 분야에 많은 연구가 되어 많은 기술정보가 공급될 수 있으므로, 국내에서도 이를 적극 활용 용접구조물의 파괴사고를 최소화하는데 필요한 연구와 대책을 적극적으로 추진해야 할 것이 다.

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유한평판 및 T-joint 필렛 용접부에 있어서 3차원 표면균열의 피로 파괴거동에 관한 실험적 연구 (An Experimental Study on Fatigue Fracture Behaviour of Surface Crack in Finite Plates and Fillet Welded T-joint)

  • 한문식;김재동;이호섭
    • 대한조선학회논문집
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    • 제28권2호
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    • pp.275-284
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    • 1991
  • 최근 압력용기, 고압배관, LNG Tank 및 선체등의 구조물 파괴에 대한 안전성을 보증하기 위하여, 구조부재의 표면결함에 대한 균열성장 거동을 파악하는 것이 중요한 과제중에 하나라고 인식되어지고 있다. 본 연구에서는 단일 및 복수표면 결함의 피로균열 성장을 바탕으로 표면에서 관통되기까지의 균열성장 수명의 추정등 실질적이고 일반적인 문제들을 해석할려고 시도하였다. 또한, 복수균열 문제에 적용하기 위하여 복수 언더컷의 합체진전현상을 검토하였으며 단일 언더컷과 복수 언더컷의 전파특성이 유사함을 밝혔다.

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혼합모드 하중을 받는 균열시편의 피로균열진전거동 평가 (Estimation of Fatigue Crack Growth Behavior of Cracked Specimen Under Mixed-mode Loads)

  • 한정우;우은택;한승호
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제39권7호
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    • pp.693-700
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    • 2015
  • 혼합모드 피로하중을 받는 균열을 갖은 CTS 시편에 대하여 균열경로 예측이론과 Tanaka 의 등가 응력확대계수식을 적용하여 피로균열진전거동을 평가하였다. 새롭게 생성되는 균열선단의 응력확대계수 산정은 ANSYS 를 이용한 유한요소법을 통해 이루어졌고, 균열경로와 균열증분은 마이크로소프트 엑셀에 프로그래밍한 균열경로예측식과 Paris 식으로 계산되었다. 균열증분으로 새롭게 생성된 균열선단의 기하학적인 정보는 엑셀의 기능을 이용해 ANSYS 의 KSCON 명령어가 인식할 수 있게 변화시켜 균열모델링을 용이하게 하였다. 반복적인 균열해석을 위해 유한요소법과 엑셀을 결합한 FECTUM(Finite Element Crack Tip Updating Method)을 개발하였다. 개발된 FECTUM 을 편측 3 점 굽힘을 통해 혼합모드의 구현이 가능한 SENB 시편(Single Edge Notched Bend Specimen)에 적용해본 결과, 균열경로는 물론 파단될 때까지의 피로하중 반복수의 차이가 3% 미만으로 잘 일치하는 모습을 보여, 개발된 기법의 타당성을 검증하였다.