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저자정보
김진겸 (한국원자력안전기술원) 장창희 (한국과학기술원) 강성식 (한국원자력안전기술원)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제43권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
203 - 209 (7page)
DOI
10.7779/JKSNT.2023.43.3.203

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본 연구는 기계학습 모델을 통해 열화된 원자력 구조재료의 초음파 신호를 생성하는 것을 목표로 한다. 변분 오토인코더(variational auto-encoder) 모델을 통해 초음파 신호를 생성하였으며, 수학적으로 설명가능한 방법으로 생성 데이터의 재현성을 확인하였다. 생성된 신호의 품질을 검증하기 위해 두 가지 기계학습 분류 모델(k-nearest neighbor 및 multi-layer perceptron)을 사용하였다. 이를 통해 생성된 초음파 신호가 실험 데이터와 유사한 특성을 가지고 있음을 확인하였고, 적은 양의 실험 데이터를 활용하여 많은 양의 새로운 초음파 신호를 생성할 수 있음을 확인하였다.
#생성 모델 #초음파 신호 #주조 오스테나이트 스테인리스강 #변분 오토 인코더 #재료 열화 #Generative Model #Ultrasonic Signal #Cast Austenitic Stainless Steel(CASS) #Variational Auto-encoder(VAE) #Material Aging

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

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