2021.10.28~10.29 양일간 여수에서 열린 2021 한국비파괴검사학회 추계학술대회에서 김상일 석박사통합과정 학생이  '딥러닝과 테라헤르츠 기술을 이용한 폴리머 배관 결함 검출에 관한 연구' 주제로 우수논문 발표상을 수상하였습니다.

본 연구에서는 폴리머 배관의 결함을 검출하기 위해 Terahertz time-domain-spectroscopy (THz-TDS) 시스템과 이미지 기반 분류 알고리즘인 convolutional neural network (CNN)를 사용하였다. THz-TDS 시스템의 투과모드를 사용하여 정상 폴리머 배관과 결함이 있는 폴리머 배관의 THz 이미지 데이터를 확보하였다. Augmentation 기법을 사용하여 THz 이미지 데이터수를 증폭시고 이를 정상과 결함으로 class를 나누어 CNN 딥러닝 알고리즘으로 학습시켰다. 딥러닝 학습결과 CNN 모델은 95%이상의 정확도로 폴리머 배관의 결함을 검출할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 테라헤르츠 파를 이용하여 폴리머 배관에 발생하는 결함을 비접촉 및 비파괴적으로 검사할 수 있으며, CNN 딥러닝 알고리즘을 사용하여 정상 및 결함 시편을 자동으로 구분할 수 있음을 확인하였다.