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목차 1

머신러닝에 AE 신호를 적용하기 위한 Burst 신호 추출 및 특징개발 ＝ Burst signal extract and features analysis for using acoustic emission in machine learning / 이정준 ; 정덕영 ; 박동희 ; 최병근 1

초록 1

Abstract 1

1. 서론 2

2. 머신러닝 적용을 위한 특징 분석 2

2.1. AE 신호의 특징 2

2.2. 특징기반 머신러닝 3

2.3. AE 신호를 특징기반 머신러닝에 적용하기 위한 고려사항 3

3. AE 신호의 머신러닝 적용기술 개발 4

3.1. Burst 신호 추출 기술 개발 4

3.2. Burst 신호의 특징 개발 5

4. 실험 및 적용 결과 6

4.1. Pencil Lead Break Test 6

4.2. Burst signal 추출 결과 7

4.3. 특징기반 머신러닝 적용 결과 7

5. 결론 8

Author contributions 8

References 8

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
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디젤엔진발전기세트 보호장치 내부에서의 열유동해석 = Thermal and flow analysis inside enclosure of diesel engine generator set 조수용, 조종현 p. 22-32

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머신러닝에 AE 신호를 적용하기 위한 Burst 신호 추출 및 특징개발 = Burst signal extract and features analysis for using acoustic emission in machine learning 이정준, 정덕영, 박동희, 최병근 p. 49-57

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흡착기 개수 제어를 통한 흡착식 히트펌프의 성능향상 연구 = Research on performance enhancement of adsorption heat pump by controlling number of adsorber 설성훈, 권오경 p. 69-78

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참고문헌 (10건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Y. S. Joo, S. H. Lim, H. S. Eom and J. H. Kim, 2003, “Acoustic Emission Technology and Application”, Korea Atomic Energy Research Institute. 미소장
2 J. H. Kim, J. S. Kim, J. Lee, N. G. Kwag and B. Y. Lee, 2009, “The Basic Study on the Method of Acoustic Emission Signal Processing for the Failure Detection in the NPP Structures”, Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing, 29(5), 485-492. 미소장
3 F. W. Sebastian, B. Stefan and D. Söffker, 2019, “Experimental Results of Acoustic Emission Attenuation Due to Wave Propagation in Composites”, Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society, 11(1), 821. (https://doi.org/10.36001/phmconf.2019.v11i1.821) 미소장
4 Y. S. Lee, 2011, “Detection of Multiple Leak Locations in Underground Water Supply Pipes”, Korean Society for Noise and Vibration Engineering spring conference, 128-129. 미소장
5 K. R. Park et al., 2022, “Feature Analysis of Acoustic Emission Signals for Diagnosis of Loosened Bolt in Tubular Steel Tower”, Korean Society for Noise and Vibration Engineering, 32(2), 195-203. (https://doi.org/10.5050/KSNVE.2022.32.2.195) 미소장
6 D. Y. Cheong, B. H. Ahn, D. H. Park, H. J. Kim and B. K. Choi, 2019, “Feature-based Trend Monitoring of Vibration Signals According to Severity of Gear Tooth Breakage”, Korean Society for Noise and Vibration Engineering, 29(1), 199-205. (https://doi.org/10.5050/KSNVE.2019.29.2.199) 미소장
7 M. Ohtsu, 1995, “Acoustic Emission Theory for Moment Tensor Analysis”, Research in Nondestructive Evaluation, 6, 169-184. 미소장
8 M. G. R. Sause, 2016, In Situ Monitoring of Fiber-Reinforced Composites, 242, Appendix. 미소장
9 V. Barat et al., 2021, “Empirical Approach to Defect Detection Probability by Acoustic Emission Testing”, Applied Sciences, 11(20), 9429. (https://doi.org/10.3390/app11209429) 미소장
10 H. T. Yu, T. H. Min, H. J. Kim, S. G. Kang and B. K. Choi, 2021, “Feature Analysis Based on Acoustic Emission Signal Processing for Tubular Steel Tower Condition Monitoring”, Korean Society for Noise and Vibration Engineering, 31(1), 195-202. (DOI:10.5050/KSNVE.2021.31.2.195) 미소장

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