Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.4.285
Keonhyeok Park, Choon-Su Park, Jun-Hyeong Park, Hyung-Jin Lee, Seungchul Lee
{"title":"Deep Learning-Based Conversion of Phased Array UltrasonicImaging using U-Net","authors":"Keonhyeok Park, Choon-Su Park, Jun-Hyeong Park, Hyung-Jin Lee, Seungchul Lee","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.4.285","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.4.285","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":"68 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135988005","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.4.268
Minah Kim, Seung-Il Kim, Jong-Moon Ha, Wonjae Choi, Hong-Min Seung
본 연구에서는 기존에 개발한 전방향 전단파 트랜스듀서의 주파수 특성을 분석하고자 하였다. 해당 트랜스듀서는 분절된 사다리꼴 무연 압전 소자를 환형으로 연결하여 구성한 형태이며 전방향으로 고르게 전단파를 발생 및 측정할 수 있음을 최근 연구를 통해 확인하였다. 하지만 본 트랜스듀서의 주파수 응답에 대해 체계적인 분석이 수행되지 않아 이론과 실험을 통해 이를 수행하고자 하였다. 주어진 트랜스듀서 조건에서 응답을 이론적으로 파악하기 위하여 환형 배열 트랜스듀서 이론을 기반으로 응답을 계산하고 다양한 조건에서 실험한 후 결과를 상호 비교하였다. 실험 결과를 얻기 위해 개발된 트랜스듀서는 송신기로 사용하였고 수신기로는 특정 방향의 전단파를 뚜렷하게 측정할 수 있는 자기변형 패치 트랜스듀서(MPT)를 여러 각도에 설치하여 주파수별로 신호를 취득하였다. MPT를 사용함에 있어 발생하는 주파수 응답 변화를 함께 고려하기 위하여 한 쌍의 MPT를 송신기와 수신기로 사용한 실험을 통해 전달함수까지 취득하여 최종 결과에 반영해주었다. 이를 통해 이론적으로 구한 주파수 특성이 실험 결과와 잘 일치하는 것을 확인하였으며 본 연구의 결과를 토대로 추후 무연 압전 전방향 전단파 트랜스듀서를 활용하는 과정에서 특정 주파수에서 출력이 최대화될 수 있도록 하는 설계가 가능할 것으로 기대된다.
{"title":"Frequency Characteristic Analysis of Omnidirectional Shear Horizontal Wave Transducer Using an Array of Segmented Lead-free Piezoelectric Elements","authors":"Minah Kim, Seung-Il Kim, Jong-Moon Ha, Wonjae Choi, Hong-Min Seung","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.4.268","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.4.268","url":null,"abstract":"본 연구에서는 기존에 개발한 전방향 전단파 트랜스듀서의 주파수 특성을 분석하고자 하였다. 해당 트랜스듀서는 분절된 사다리꼴 무연 압전 소자를 환형으로 연결하여 구성한 형태이며 전방향으로 고르게 전단파를 발생 및 측정할 수 있음을 최근 연구를 통해 확인하였다. 하지만 본 트랜스듀서의 주파수 응답에 대해 체계적인 분석이 수행되지 않아 이론과 실험을 통해 이를 수행하고자 하였다. 주어진 트랜스듀서 조건에서 응답을 이론적으로 파악하기 위하여 환형 배열 트랜스듀서 이론을 기반으로 응답을 계산하고 다양한 조건에서 실험한 후 결과를 상호 비교하였다. 실험 결과를 얻기 위해 개발된 트랜스듀서는 송신기로 사용하였고 수신기로는 특정 방향의 전단파를 뚜렷하게 측정할 수 있는 자기변형 패치 트랜스듀서(MPT)를 여러 각도에 설치하여 주파수별로 신호를 취득하였다. MPT를 사용함에 있어 발생하는 주파수 응답 변화를 함께 고려하기 위하여 한 쌍의 MPT를 송신기와 수신기로 사용한 실험을 통해 전달함수까지 취득하여 최종 결과에 반영해주었다. 이를 통해 이론적으로 구한 주파수 특성이 실험 결과와 잘 일치하는 것을 확인하였으며 본 연구의 결과를 토대로 추후 무연 압전 전방향 전단파 트랜스듀서를 활용하는 과정에서 특정 주파수에서 출력이 최대화될 수 있도록 하는 설계가 가능할 것으로 기대된다.","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":"62 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987692","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.4.292
Yong-Rak Choi, Changhee Kim, Jae-Beom Lee, Wonjae Choi, Hong-Min Seung, No-Cheol Park, Jong Moon Ha
{"title":"Fault Diagnosis of a Gearbox using Physics-information-based Artificial Intelligence","authors":"Yong-Rak Choi, Changhee Kim, Jae-Beom Lee, Wonjae Choi, Hong-Min Seung, No-Cheol Park, Jong Moon Ha","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.4.292","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.4.292","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":"6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135988017","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.4.249
Soomin Lee, Junpil Park, Hunhee Kim, Jaeseok Park, Jaesun Lee
{"title":"A Study on Deep Learning-based Defect Analysis Using TOFD Signal on CRDM Nozzle","authors":"Soomin Lee, Junpil Park, Hunhee Kim, Jaeseok Park, Jaesun Lee","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.4.249","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.4.249","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":"4 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135988011","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.4.259
Ji-Wook Jeong, Yoonseon Song, Sooyeul Lee
항만 및 공항을 통과하는 화물 내 위험화물을 감지하기 위해 X-선 영상을 촬영하고 판독관이 육안으로 적발하고 있으며, 검출 정확도 및 일관성을 위해 위험화물 사전 스크리닝을 위한 영상 검색 분야에 딥러닝 인공 신경망 학습기법을 이용한 다양한 객체 검출 알고리즘이 적용되고 있다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 비전 트랜스포머 백본을 이용한 Faster R-CNN, PAA, D2Det 등의 다양한 디텍터 알고리즘을 휴대수하물 영상 내 위험화물 검출에 적용하였다. 또한, 다양한 학습기법을 적용하여 검출 성능을 개선하기 위해 Soft Teacher, MAE (Masked Auto-Encoder), SimMIM 등의 자기지도학습 뿐만 아니라, DeiT, BEiT 등의 사전학습기법으로부터의 전이학습을 적용하였다. SIXray 데이터셋 내 객체 검출에 적용해본 결과, Swin Transformer 백본의 경우, mAPSUB0.5/SUB = 86.1 %, ViT 백본의 경우, mAPSUB0.5/SUB = 85.5 %의 검출 성능을 달성하였다.
{"title":"Deep Learning-based Artificial Neural Network Object Detection Methods for Inspection of Hazardous Items","authors":"Ji-Wook Jeong, Yoonseon Song, Sooyeul Lee","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.4.259","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.4.259","url":null,"abstract":"항만 및 공항을 통과하는 화물 내 위험화물을 감지하기 위해 X-선 영상을 촬영하고 판독관이 육안으로 적발하고 있으며, 검출 정확도 및 일관성을 위해 위험화물 사전 스크리닝을 위한 영상 검색 분야에 딥러닝 인공 신경망 학습기법을 이용한 다양한 객체 검출 알고리즘이 적용되고 있다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 비전 트랜스포머 백본을 이용한 Faster R-CNN, PAA, D2Det 등의 다양한 디텍터 알고리즘을 휴대수하물 영상 내 위험화물 검출에 적용하였다. 또한, 다양한 학습기법을 적용하여 검출 성능을 개선하기 위해 Soft Teacher, MAE (Masked Auto-Encoder), SimMIM 등의 자기지도학습 뿐만 아니라, DeiT, BEiT 등의 사전학습기법으로부터의 전이학습을 적용하였다. SIXray 데이터셋 내 객체 검출에 적용해본 결과, Swin Transformer 백본의 경우, mAPSUB0.5/SUB = 86.1 %, ViT 백본의 경우, mAPSUB0.5/SUB = 85.5 %의 검출 성능을 달성하였다.","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987694","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.4.303
Jong-Moon Ha
Minimum Entropy Deconvolution(MED) 필터는 복잡한 진동 신호에서 충격성(Impulsive) 형태를 띄는 회전 설비의 미세 결함특성을 추출하기 위해 널리 사용되는 신호분석 기법이다. 하지만 MED 필터는 신호내에 포함된 모든 충격성 결함 유사 특성을 강조하기 때문에 외부 노이즈에 민감하다는 단점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 회전설비의 회전주기별로 MED 필터링 결과를 분할한 후 앙상블(Ensemble) 평균을 취하는 시간동기평균화 기법을 도입하여 반복 결함신호의 추출 및 노이즈 제거가 가능하다. 하지만 회전설비의 특성상매 회전마다 같은 결함특성이 발생하지 않는다면 시간동기평균화를 통한 결함특성의 효과적인 추출이 불가하다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MED 필터링 신호의 유사도 기반 시간동기 평균화기법을 제안한다. 제안 기법은 MED 필터링 신호를 회전 주기별로 나누고, 각 신호에 대한 유사성에 기반하여 결함 특성을 공통적으로 가지는 신호를 선별한다. 이후 선별된 신호에 대한 시간동기평균화를 통해 결함과 관련된 특성만을 추출하고, 결함과 무관한 노이즈성 신호를 제거하는 것을 특징으로 한다. 유성기어박스 테스트베드를 활용한 검증 결과 제안된 기법은 기존의 MED 필터 및 시간동기평균화기법 대비 고장진단 성능이 뛰어남을 확인하였다.
{"title":"Fault Diagnosis of Rotating Machinery using Similarity-based Time Synchronous Averaging of a Minimum Entropy Deconvolution (MED)-Filtered Signal","authors":"Jong-Moon Ha","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.4.303","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.4.303","url":null,"abstract":"Minimum Entropy Deconvolution(MED) 필터는 복잡한 진동 신호에서 충격성(Impulsive) 형태를 띄는 회전 설비의 미세 결함특성을 추출하기 위해 널리 사용되는 신호분석 기법이다. 하지만 MED 필터는 신호내에 포함된 모든 충격성 결함 유사 특성을 강조하기 때문에 외부 노이즈에 민감하다는 단점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 회전설비의 회전주기별로 MED 필터링 결과를 분할한 후 앙상블(Ensemble) 평균을 취하는 시간동기평균화 기법을 도입하여 반복 결함신호의 추출 및 노이즈 제거가 가능하다. 하지만 회전설비의 특성상매 회전마다 같은 결함특성이 발생하지 않는다면 시간동기평균화를 통한 결함특성의 효과적인 추출이 불가하다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MED 필터링 신호의 유사도 기반 시간동기 평균화기법을 제안한다. 제안 기법은 MED 필터링 신호를 회전 주기별로 나누고, 각 신호에 대한 유사성에 기반하여 결함 특성을 공통적으로 가지는 신호를 선별한다. 이후 선별된 신호에 대한 시간동기평균화를 통해 결함과 관련된 특성만을 추출하고, 결함과 무관한 노이즈성 신호를 제거하는 것을 특징으로 한다. 유성기어박스 테스트베드를 활용한 검증 결과 제안된 기법은 기존의 MED 필터 및 시간동기평균화기법 대비 고장진단 성능이 뛰어남을 확인하였다.","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":"40 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987696","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.4.277
Seung-Il Kim, Minah Kim, Wonjae Choi, Jong-Moon Ha, Jungho Ryu, Hong-Min Seung
압전 단결정 섬유 복합체는 압전 특성이 우수하고 두께가 얇아 유연성을 갖도록 제작하여 에너지 하베스팅, 액추에이터 등과 같이 다양한 분야에 활용된 바 있다. 하지만 유도초음파 측정에 적용되지 않아 본 연구에서 이를 처음으로 시도하고자 하였고 평판 구조물에서 유도초음파 트랜스듀서로 활용 가능성을 실험적으로 파악하였다. 유도초음파는 입자의 진동 및 전파 방향에 따라 모드 특성이 다르기 때문에 우선 알루미늄 평판에 압전 단결정 섬유 복합체를 부착하여 발생되는 모드와 주파수에 따른 특성을 방사 패턴 실험을 통해 확인하였다. 방사 패턴 실험은 압전 단결정 섬유 복합체와 전자기음향 트랜스듀서를 한 쌍으로 구성하였으며 10° 간격으로 각도를 바꿔가며 신호를 취득하였다. 다음으로, 방사 패턴 실험 결과를 통해 압전 단결정 섬유 복합체를 송신기와 수신기로 동일하게 사용하였을 때 최대 성능을 가지는 각도를 도출하였으며 이에 맞추어 평판에 재구성하여 신호를 측정하였다. 해당 실험을 통해 전단파와 램파 대칭 모드의 신호 크기가 모두 기준으로 정한 초기 각도(0°) 조건 대비 약 5배가량 증가했음을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통해 압전 단결정 섬유 복합체를 평판 유도초음파 측정 용도로 사용할 수 있는 가능성을 확인하였으며 특정 각도 조건으로 신호 크기를 향상시킬 수 있는 데이터도 확보하였다. 추후 성능을 개선하여 초음파 검사 응용 연구로 확장하고자 한다.
{"title":"Guided Wave Transduction Using a Single Crystal Fiber Composite in Plates","authors":"Seung-Il Kim, Minah Kim, Wonjae Choi, Jong-Moon Ha, Jungho Ryu, Hong-Min Seung","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.4.277","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.4.277","url":null,"abstract":"압전 단결정 섬유 복합체는 압전 특성이 우수하고 두께가 얇아 유연성을 갖도록 제작하여 에너지 하베스팅, 액추에이터 등과 같이 다양한 분야에 활용된 바 있다. 하지만 유도초음파 측정에 적용되지 않아 본 연구에서 이를 처음으로 시도하고자 하였고 평판 구조물에서 유도초음파 트랜스듀서로 활용 가능성을 실험적으로 파악하였다. 유도초음파는 입자의 진동 및 전파 방향에 따라 모드 특성이 다르기 때문에 우선 알루미늄 평판에 압전 단결정 섬유 복합체를 부착하여 발생되는 모드와 주파수에 따른 특성을 방사 패턴 실험을 통해 확인하였다. 방사 패턴 실험은 압전 단결정 섬유 복합체와 전자기음향 트랜스듀서를 한 쌍으로 구성하였으며 10° 간격으로 각도를 바꿔가며 신호를 취득하였다. 다음으로, 방사 패턴 실험 결과를 통해 압전 단결정 섬유 복합체를 송신기와 수신기로 동일하게 사용하였을 때 최대 성능을 가지는 각도를 도출하였으며 이에 맞추어 평판에 재구성하여 신호를 측정하였다. 해당 실험을 통해 전단파와 램파 대칭 모드의 신호 크기가 모두 기준으로 정한 초기 각도(0°) 조건 대비 약 5배가량 증가했음을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통해 압전 단결정 섬유 복합체를 평판 유도초음파 측정 용도로 사용할 수 있는 가능성을 확인하였으며 특정 각도 조건으로 신호 크기를 향상시킬 수 있는 데이터도 확보하였다. 추후 성능을 개선하여 초음파 검사 응용 연구로 확장하고자 한다.","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":"46 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987700","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.4.318
Sun-Ho Lee, Choon-Su Park, Dong-Jin Yoon
타공사에 의한 매설 배관 파손 사고는 파열로 인한 다량의 누출을 동반하여 사회적 문제로 주목받고 있다. 이러한 사고는 제 3 자에 의해 갑작스럽게 발생하는 관계로 예방과 조기 대응을 위해서는 매설 배관 모니터링 기술이 중요하다. 음향방출 위치 표정 기법은 접근이 제한되는 구조물을 대상으로 손상원 검출에 효과적인 방법으로 주목받아 왔다. 본 연구에서는 잡음 환경에서도 음향방출 위치 표정 기법을 적용하기 위해 시간-주파수 영역의 특성 응답을 이용한 신호처리 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 특성 응답 결과를 비교하였으며, 이를 실제 운용중인 매설 배관에 적용하여 실험적으로 검증하였다. 대상 배관의 관경은 1,200 ㎜이며, 길이 564 m에서 진동 가속도계를 부착하여 충격 손상의 검출이 가능함을 확인하였다. 특히, 특성 응답 관찰을 통해 인위적인 주파수 분석 없이 최적 주파수 대역을 도출하였다. 그 결과, 다양한 잡음조건에서 자동적으로 신호 대 잡음비 향상이 가능하였으며, 실제 충격 위치와 잘 일치함을 확인하였다.
{"title":"Experimental Verification of Damage Source Location in Buried Pipelines using Feature Response in the Time-Frequency Domain","authors":"Sun-Ho Lee, Choon-Su Park, Dong-Jin Yoon","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.4.318","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.4.318","url":null,"abstract":"타공사에 의한 매설 배관 파손 사고는 파열로 인한 다량의 누출을 동반하여 사회적 문제로 주목받고 있다. 이러한 사고는 제 3 자에 의해 갑작스럽게 발생하는 관계로 예방과 조기 대응을 위해서는 매설 배관 모니터링 기술이 중요하다. 음향방출 위치 표정 기법은 접근이 제한되는 구조물을 대상으로 손상원 검출에 효과적인 방법으로 주목받아 왔다. 본 연구에서는 잡음 환경에서도 음향방출 위치 표정 기법을 적용하기 위해 시간-주파수 영역의 특성 응답을 이용한 신호처리 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 특성 응답 결과를 비교하였으며, 이를 실제 운용중인 매설 배관에 적용하여 실험적으로 검증하였다. 대상 배관의 관경은 1,200 ㎜이며, 길이 564 m에서 진동 가속도계를 부착하여 충격 손상의 검출이 가능함을 확인하였다. 특히, 특성 응답 관찰을 통해 인위적인 주파수 분석 없이 최적 주파수 대역을 도출하였다. 그 결과, 다양한 잡음조건에서 자동적으로 신호 대 잡음비 향상이 가능하였으며, 실제 충격 위치와 잘 일치함을 확인하였다.","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":"382 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987695","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-30DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.3.218
Young-In Hwang, Hyosung Lee, Jaewon Jang, Yongtak Kim, Mu-Kyung Seo, Geonwoo Kim, Yong-Il Kim, K. Kim
{"title":"Study on Barkhausen Noise Probe and its Signal Processing Circuit for Railway Applications","authors":"Young-In Hwang, Hyosung Lee, Jaewon Jang, Yongtak Kim, Mu-Kyung Seo, Geonwoo Kim, Yong-Il Kim, K. Kim","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.3.218","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.3.218","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2023-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48046788","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-30DOI: 10.7779/jksnt.2023.43.3.185
Seunghwan Lee, Yeseul Kong, Hyeonwoo Nam, Hoyeon Moon, J. Jeon, Jonggil An, Gyu-Youl Baek, Yongseok Gwak, G. Park
{"title":"Development of AI-based Diagnosis Model for On-line Fault Detection for Washing Machines","authors":"Seunghwan Lee, Yeseul Kong, Hyeonwoo Nam, Hoyeon Moon, J. Jeon, Jonggil An, Gyu-Youl Baek, Yongseok Gwak, G. Park","doi":"10.7779/jksnt.2023.43.3.185","DOIUrl":"https://doi.org/10.7779/jksnt.2023.43.3.185","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":43524,"journal":{"name":"Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2023-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41795802","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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