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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권석진 (한국철도기술연구원) 김민수 (한국철도기술연구원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제21권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
53 - 60 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2021

철도차량의 대차연결부의 비파괴 평가
권석진 ,  서정원 ,  이동형 외 1명 대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집 2021.11 학술대회자료

2020

CNN 기반 철도차량 차체-대차 연결부의 결함 평가기법 연구
권석진 ,  김민수 한국산학기술학회 논문지 2020.11 학술저널
웨지 초음파에 의한 차체-대차연결부 표면결함 검출 평가
권석진 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2020.09 학술대회자료

2019

자동스캔형 UT 를 이용한 차량 이종접합부의 결함 탐상
권석진 ,  김민수 ,  서정원 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2019.10 학술대회자료
웨지형 자동스캔 UT를 이용한 차체-대차연결부의 결함탐상
권석진 ,  김민수 ,  서정원 외 1명 한국도시철도학회논문집 2019.06 학술저널

초록· 키워드

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철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
#Convolutional Neural Network #Railway Bogie #Damage #Weldment #Defect

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 결함신호 취득 및 데이터베이스 구축
3. CNN의 설계 및 학습
4. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Science technology of high-speed train, The science times, April 19, 2004, Available From: https://www.sciencetimes.co.kr/news H.K.Jun,S.J.Kwon,D.H.Lee,J.W.Seo, “Fatigue crack analysis in a bolster of a metro train,” Engineering Failure Analysis, vol. 76, pp.44?54, 2017 DOI: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2017.02.005 Crossref Railway serious incident investigation report, RI2019-1-I, Japan Transport Safety Board, March 28, 2019, Available From: https://www.mlit.go.jp/jtsb/eng-rail_report/English/ H.K Choi, K.S. Seo, “CNN Based detection of surface defects for electronic parts,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 27, no. 3, pp.195-200, 2017 DOI: https://doi.org/10.5391/JKIIS.2017.27.3.195 Crossref Y. Park, and I. S. Kweon, “Ambiguous surface defect image classification of AMOLED displays in smartphones,” IEEE Trans. on Industrial Informatics, vol. 12, no. 2, pp.597-607, 2016 DOI: https://doi.org/10.1109/TII.2016.2522191 Crossref

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