딥러닝 기술을 이용한 캐비테이션 자동인식에 대한 연구

지바한; 안병권

doi:10.3744/SNAK.2021.58.2.105

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자료유형: 학술저널

저자정보: 지바한 (충남대학교) 안병권 (충남대학교)

저널정보: 대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제58권 제2호(통권 제236호)

발행연도: 2021.4

수록면: 105 - 111 (7page)

DOI: 10.3744/SNAK.2021.58.2.105

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The main source of underwater radiated noise of ships is cavitation generated by propeller blades. After the Cavitation Inception Speed (CIS), noise level at all frequencies increases severely. In determining the CIS, it is based on the results observed with the naked eye during the model test, however accuracy and consistency of CIS values are becoming practical issues. This study was carried out with the aim of developing a technology that can automatically recognize cavitation images using deep learning technique based on a Convolutional Neural Network (CNN). Model tests on a three-dimensional hydrofoil were conducted at a cavitation tunnel, and tip vortex cavitation was strictly observed using a high-speed camera to obtain analysis data. The results show that this technique can be used to quantitatively evaluate not only the CIS, but also the amount and rate of cavitation from recorded images.

#Tip Vortex Cavitation(TVC #날개 끝 보텍스 캐비테이션) #Cavitation Inception Speed(CIS #캐비테이션 초생속력) #Convolution Neural Network(CNN #합성곱 신경망) #Deep learning(딥러닝) #Image recognition(영상인식)

참고문헌 (8)

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최경훈 / 2019 / 에지 분류 CNN 을 이용한 U-Net 기반 에지 검출 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 25(8):684~689

김수민 / 2020 / U-Net에 기반한 이미지 복원 기법을 이용한 콘크리트 균열 탐지 방안 / 한국컴퓨터정보학회논문지 25(10):35~42

권소윤 / 2018 / 유방 영상에서 딥러닝 기반의 유방 종괴 자동 분할 연구 / 멀티미디어학회논문지 21(12):1363~1369

이필호 / 2011 / 프로펠러 캐비테이션의 초기발생과 소음특성에 대한 실험연구 / 대한조선학회 논문집 48(1):1~7

McCormick, B. W. Jr / 1962 / On cavitation produced by a vortex trailing from a lifting surface / Journal of Basic Engineering 84(3):369~378

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안병권

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