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본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 축대칭 결함 및 특징 추출
3. 신경회로망의 구조와 일반화 성능
4. Bagging
5. 컴퓨터 모의실험
6. 결론
참고문헌
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1. [학술지(정기간행물)] - E. E. Kriezis / 1992 / Eddy currents: theory and applications / Proceedings of the IEEE 80 (10) : 1559 ~ 1589
2. [학술지(정기간행물)] - H. B. Lee / 2000 / Impedance calculation for a plate with crack in eddy current NDT using 3D indirect BIEM / IEEE Transactions on Magnetics 36 (5) : 3131 ~ 3133
3. [학술지(정기간행물)] - K. Miya / 2002 / Recent advancement of electro- magnetic nondestructive inspection techno- logy in Japan / IEEE Transactions on Magnetics 38 (2) : 321 ~ 326
4. [학술지(정기간행물)] - M. Rebican / 2006 / Shape reconstruction of multiple cracks from ECT signals by means of a stochastic method / IEEE Transactions on Magnetics 42 (4) : 1079 ~ 1082
5. [학술지(정기간행물)] - S. J. Song / 2000 / Eddy current flaw characterization in tubes by neural networks and finite element modeling / NDT & E International 33 : 233 ~ 243
2. [학술지(정기간행물)] - H. B. Lee / 2000 / Impedance calculation for a plate with crack in eddy current NDT using 3D indirect BIEM / IEEE Transactions on Magnetics 36 (5) : 3131 ~ 3133
3. [학술지(정기간행물)] - K. Miya / 2002 / Recent advancement of electro- magnetic nondestructive inspection techno- logy in Japan / IEEE Transactions on Magnetics 38 (2) : 321 ~ 326
4. [학술지(정기간행물)] - M. Rebican / 2006 / Shape reconstruction of multiple cracks from ECT signals by means of a stochastic method / IEEE Transactions on Magnetics 42 (4) : 1079 ~ 1082
5. [학술지(정기간행물)] - S. J. Song / 2000 / Eddy current flaw characterization in tubes by neural networks and finite element modeling / NDT & E International 33 : 233 ~ 243
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