KCI등재
다채널 음향방출 신호에 대한 딥러닝을 통한 3차원 위치 표정
저자
임소영(Soyoung Lim) ; 서호건(Hogeon Seo) ; 이항로(Hang-Lo Lee) ; 김진섭(Jin-Seop Kim) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국비파괴검사학회지(JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR NONDESTRUCTIVE TESTING)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
34-42(9쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
소장기관
본 연구에서는 다채널 음향방출 신호로부터 발진 위치 좌표를 예측하는 딥러닝 모델을 활용함에 있어서 손실함수 및 데이터 전처리 조건에 따른 성능을 평가했다. 7 채널의 음향방출 신호를 이미지 형태로 모델의 입력으로 활용하였고, 출력은 X, Y, Z 좌표를 각각 출력하는 경우와 한 번에 출력하는 경우를 고려하였다. 딥러닝 모델로는 EfficientNet B3을 활용했으며, 평가지표는 평균 절대 오차를 채택했다. 손실함수로는 평균제곱오차와 평균절대오차, 시계열 데이터 전처리 기법으로는 스케일링(MinMaxScaler, StandardScaler, MaxAbsScaler), 신호 전처리(Abs, MA, LPF), 샘플링 길이(1024, 512, 342)에 따른 위치 표정 성능을 비교했다. 그 결과, 손실함수로는 평균제곱오차를 사용하는 것이 유리했고, 스케일링으로는 MaxAbsScaler가 효과적이었다. MaxAbsScaler 적용 후, 절대값을 취해준 후 저역통과필터나 이동평균을 적용한 데이터의 단순화는 성능에 악영향을 미쳤다. MaxAbsScaler 적용 후, 512 개만 샘플링 했을 때 더 좋은 성능을 보였고, X, Y, Z의 각 좌표를 개별적으로 추정하는 방식이 최고 성능을 보였다.
더보기This study evaluated source localization performance based on the loss function and preprocessing conditions when using a deep learning model that predicts the source coordinates from multi-channel acoustic emission signals. Signals of seven channels were fed as input into a model in the form of an image, and two output cases were considered: outputting X, Y, and Z coordinates one at a time and outputting them at the same time. EfficientNet B3 was used as the model, and the mean absolute error was adopted as the performance index. Mean square error and mean absolute error were used as loss functions. The performance was compared with respect to scaling (MinMaxScaler, StandardScaler, MaxAbsScaler), preprocessing (Abs, MA, LPF), and sampling length (1024, 512, 342). The results show the advantage of using the mean squared error and the effectiveness of MaxAbsScaler. After applying MaxAbsScaler, the simplification of the data, such as taking the absolute value, and applying a low-pass filter or moving average method, had an adverse effect on the performance. The MaxAbsScaler exhibited better performance when 512 samples were input, and each coordinate of X, Y, and Z was separately estimated.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.36 | 0.36 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.21 | 0.19 | 0.467 | 0.14 |
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