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저자정보
김다현 (포항공과대학교) 황병일 (포항공과대학교) 김호연 (포항공과대학교) 서영주 (포항공과대학교) 김동주 (포항공과대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제62권 제3호(통권 제568호)
발행연도
2025.3
수록면
74 - 86 (13page)
DOI
10.5573/ieie.2025.62.3.74

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탄소섬유강화폴리머(CFRP)는 경량성, 높은 인장강도, 낮은 열팽창률 등의 특성으로 항공우주, 토목 건축, 군사 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 그러나 이종 소재의 결합으로 인해 피로가 누적되면 결함이 발생하기 쉬우며, 이러한 결함을 구별하는 것이 매우 중요하다. 하지만 결함 구별이 어려워 정확한 데이터 구축이 어렵고, 이에 따라 관련 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 CFRP 시편을 제작하여 음향방출시험(AET)과 인장 시험을 통해 파괴 과정에서 발생하는 이벤트 파형을 수집하고, 딥러닝 기반 표현 학습을 통해 결함 발생 별 소재와의 특징 유사도를 비교하여 우수한 데이터셋을 구축하였다. 또한, 이 데이터셋을 바탕으로 딥러닝 모델을 통해 결함 종류를 구별하고 데이터셋의 품질을 검증하였다. 본 연구는 CFRP 소재의 실시간 결함 인지를 위한 데이터셋 및 모델 구축에 기여할 것으로 기대된다.
#CFRP #Failures #Deep learning #Representation learning #Acoustic emission testing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅲ. 표현 학습 기반 CFRP 결함 데이터셋 구축
Ⅳ. 딥러닝 기반 CFRP 결함 분류 모델
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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