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저널정보
한국생산제조학회 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 한국공작기계학회 2008 춘계학술대회 논문집
발행연도
2008.5
수록면
459 - 464 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2009

인공신경회로망을 이용한 원공결함을 갖는 유한 폭 판재의 음향방출 음원특성과 파괴거동에 관한 연구
이장규 ,  우창기 한국생산제조학회지 2009.04 학술저널
k-최근접 이웃 알고리즘을 이용한 원공결함을 갖는 유한 폭 판재의 음향방출 음원분류에 대한 연구
이장규 ,  오진수 대한안전경영과학회지 2009.01 학술저널

2008

인공신경회로망을 이용한 원공결함을 갖는 유한 폭 판재의 음향방출 음원특성과 파괴거동에 관한 연구
이장규 ,  우창기 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2008.10 학술대회자료
K-최근접 이웃 분류기를 이용한 원공결함을 갖는 유한 폭 판재의 음향방출 음원특성과 파괴거동에 관한 연구
이장규 ,  우창기 ,  오진수 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2008.05 학술대회자료

초록· 키워드

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The objective of this study is to evaluate an acoustic emission (AE) source characterization and fracture behavior of the SM45C steel by using k-nearest neighbor (KNN) classifier. In previous research continuously, simple tension and AE tests were conducted against the 5 kind of circular hole defect coupons. Also, for this, we used K-means clustering as an unsupervised learning method for obtained multivariate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, risetime, duration and counts to peak. And we applied KNN classifier as a supervised learning pattern recognition algorithm for obtained multivariate AE working data sets. Through the classified results, i.e., determinant criterion (Wilk) and heuristic criteria (Rij & Tou), of the effectiveness of the proposed method is discussed.
#Acoustic Emission Source Characterization(음향방출 음원특성) #Defect(결함) #K-Means Clustering(K-평균 군집화) #K-Nearest Neighbor Classifier(K-최근접 이웃 분류기) #Pattern Recognition(패턴인식) #Heuristic Criterion(귀납적 기준)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 이론
3. 실험 재료 및 방법
4. 패턴인식 학습결과 및 해석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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