• Journal of Welding and Joining
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• v.2 no.2
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• pp.22-28
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• 1984

$CO_2$ 용접은 50년 중반경에 실용화되어 조선물량의 증가와 더불어 발전해 왔다. 당사(대우조선)에서는 81년 CO$_{2}$ 용접기를 도입한 이래 84년 초부터 $CO_2$ 용접법의 확대 보급을 목적으로, 페인트가 용접성에 미치는 영향을 연구하였다. 유기페인트와 무기페인트 등 페인트 종류를 달리했을 때 용접결함의 발생정도, 도막 두께를 달리했을 때 결함의 원인 중 가장 크게 영향을 미치는 용접결함의 발생 정도, 기타 용접조건에 따른 용접결함의 발생정도를 실험을 통하여 연구하였다. 연구 결과에 의하여 당사에서는 무기페인트의 사용이 권장되고 있다.

• Journal of Welding and Joining
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• v.9 no.3
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• pp.10-17
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• 1991

용접구조물에서 용접이음부가 차지하는 비율은 매우 작은 경우가 많지만 용접이음부에는 각종 초기결함(이들 결함으로부터 진전하는 피로 균열, 환경에 의한 균열등을 포함) 및 용접 초기의 부정형을 비롯해서 형상적 불연속 등에서 유기되는 국부적인 응력, 변형률의 집중, 잔류응력, 구속응력, 용접금속이 갖는 숙명적인 야금적 특성의 불균일, bond부 및 HAZ부에서의 용접열 싸이클에 의한 재질의 국부적 강도저하등 용접부의 강도를 저하시키는 인자들이 복합되기 쉽고, 용접구조물 전체의 내파괴 건전성평가에서 용접부가 파괴 강도는 매우 중요하다. 용접구조물의 설계, 시공의 목적은 소요성능의 확보에 있고 구조물이 사용중에 성능손실이나 불안정 파괴가 발생하지 않도록 하는 것이 주요요건이 될 것이다. 현재의 제강기술수준에서 볼 때 모재의 강 도보다 오히려 용접부의 강도 특히 피로강도 및 파괴 인성을 적절하고 합리적으로 평가하는 것이 매우 중요하다고 해도 과언이 아닐 것이다. 용접부의 강도를 평가하는데 있어서 용접부에 발 생하는 용접결함에 대한 평가는 매우 중요하며 이들 결함에 대한 허용결함한계를 평가하여 보수 여부 및 용접구조물의 신뢰성을 평가 할 필요가 있다.

• Journal of Welding and Joining
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• v.1 no.1
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• pp.6-12
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• 1983

탄산가스 아아크 용접법은 다른 용접법에 비해 전자세 용접의 기능, 용접능률의 우수성, 생산적인 측면에서의 뛰어난 경제성으로 인해 중공업 분야에서 그 적용 추세가 증가일로에 있다. 당사( 현대중공업)에서는 1981년에 탄산가스 아아크 용접법이 현장 구조물 시공에 최초로 적용된 이래 꾸준히 증가하여 보편적으로 시용되는 용접법 중위 하나가 되었다. 탄산가스 아아크 용접법의 여러 가지 장점을 적극적으로 이용하기 위해서는 탄산가스 아아크 용접시 발생하는 결함의 원 인을 분석하여 결함을 최소화하는 대책이 강구되어야 한다. 탄산가스 아아크 용접시 발생하는 결함의 빈도를 조사하여, 빈도수가 많은 결함의 원인을 분석하고 그 방지대책을 세우는데 본고의 목적이 있다.

• Journal of the KSME
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• v.33 no.5
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• pp.435-448
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• 1993

용접부결함은 구조물 건전성측면에서 항상 문제가 되어 왔다. 따라서 용접시 발생 할 수 있는 결함들을 사전에 방지하기 위한 대책들이 꾸준히 연구되어 왔으며, 용접부의 최종 품질확인 및 부품 사용중 용접부의 건전성을 평가하기 위한 수단으로 비파괴시험법들이 오래전부터 적용되어 왔다. 따라서 이 글에서는 용접부의 특성, 용접부결함의 중요성에 대해 기술하고 부품 건전성의 진단목적으로 결함의 유무 및 크기측정을 위해 사용되는 비파괴시험법의 종류 및 특징, 비파괴 시험법 중에서 결함의 길이 및 두께방향의 높이측정을 위해 유일하게 이용되는 초음파시험법에 대해, 특히 결함크기 측정법 중 현재 널리 사용되는 몇 가지 방법에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1999.06a
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• pp.175-180
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• 1999

대부분의 강구조물에서 주부재를 연결하는 경우 강재중량의 감소를 도모하거나 구조물의 미관을 고려해서 맞대기 용접이음방법을 주로 적용하고 있다. 일반적으로 횡방향 맞대기 용접부에서 발생할 수 있는 용접결함의 예로써는 그림1∼그림 3에서 알 수 있는 바와 같이 용입부족, 용융불량 등과 같은 평면적 결함과 공동, 슬래그혼입 등과 같은 입체적 결함을 거론할 수 있다. (중략)

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.1
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• pp.65-72
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• 2007

In this study, we used nondestructive test based on ultrasonic test as inspection method and compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as pattern recognition algorithm of weld flaws. For this purpose, variables are applied the same to two algorithms. Where, feature variables are zooming flaw signals of reflected whole signals from weld flaws in time domain. Through this process, we compared advantages/ disadvantages of two algorithms and confirmed application methods of two algorithms.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.3
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• pp.605-610
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• 2008

Through welding fabrication, user can feel unsatisfaction of surface quality because of welded defects, Generally speaking, these are called weld defects. For checking these defects effectively without time loss effectively, weldability estimation system setup is an urgent thing for detecting whole specimen quality. In this study, by laser vision camera, catching a rawdata on welded specimen profiles, treating vision processing with these data, qualitative defects are estimated from getting these information at first. At the same time, for detecting quantitative defects, whole specimen weldability estimation is pursued by multifeature pattern recognition, which is a kind of fuzzy pattern recognition. For user friendly, by weldability estimation results are shown each profiles, final reports and visual graphics method, user can easily determined weldability. By applying these system to welding fabrication, these technologies are contribution to on-line weldability estimation.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.1
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• pp.101-106
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• 2020

This research is related to a development of the ultrasonic detector for an internal defect detection of various assembly part's welding zone. In this research, measurement S/Ws including system's motion control, S/W ultrasonic transmitter/receiver control, defect judgment standard setting, etc. have been designed for ultrasonic detection, and welding defects sample network, etc. were also designed for comparison between products in good condition and defective products. Through this kind of system, automatic detection function can be performed for the depth and the defect location of the assembly parts welding zone, and the system is able to make a judgment of internal defect detection which is used to be performed by an expert in the past.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.11 no.1 s.38
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• pp.1-11
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• 1999

The aim of this study is to construct a machine vision monitoring system for an automatic visual inspection of weld joint in steel structure. An image processing algorithm for a visual weld defects detection on weld bead is developed using the intensity image. An optic system for getting four intensity images was set as a fixed camera position and four different illumination directions. The input images were thresholded and segmented after a suitable preprocessing and the features of each region were defined and calculated. The features were used in the detection and the classification of the visual weld defects. It is confirmed that the developed algorithm can detect weld defects that could not be detected by previously developed techniques. The recognized results were evaluated and compared to expert inspectors' results.

• Journal of Welding and Joining
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• v.13 no.4
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• pp.132-146
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• 1995

Flaw classification(determination of the flaw type) and flaw sizing (prediction of the flaw shape, orientation and sizing parameters) are very important issues in ultrasonic nondestructive evaluation of weldments. In this work, new techniques for both classification and sizing of flaws in weldments are described together with extensive review of previous works on both topics. In the area of flaw classification, a methodology is developed which can solve classification problems using probabilistic neural networks, and in the area of flaw sizing, a time-of-flight equivalent(TOFE) sizing method is presented.