합성곱 신경망과 초음파 기반 상수도관 수질 및 부식 분석용 이중모드 진단 시스템 = Dual-mode diagnosis system for water quality and corrosion in pipe using convolutional neural networks (CNN) and ultrasound
저자
문소연 ( So Yeon Moon ) ; 전현주 ( Hyeon-ju Jeon ) ; 성영호 ( Yeongho Sung ) ; 김민서 ( Min-seo Kim ) ; 김대훈 ( Daehun Kim ) ; 최재엽 ( Jaeyeop Choi ) ; 오정환 ( Junghwan Oh ) ; 이오준 ( O-joun Lee ) ; 임해균 ( Hae Gyun Lim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
685-686(2쪽)
제공처
상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.
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