금속 표면을 가상으로 제조하는 AI 기술이 개발돼 제조현장에서 공정 작업자에 따른 품질 편차를 낮춰 생산성 향상에 기여한다.
 
UNIST 기계공학과 정임두 교수팀은 15일 ‘금속 공정조건에 따라 예상되는 금속 표면 3D 형상’을 실제 데이터 기반으로 가상 제조하는 기술 개발에 성공했다고 밝혔다.
 
이 기술은 3D프린팅 기법 중 하나인 ‘직접 에너지 적층(DED) 공정’에 AI 기술을 발전시킨 것으로, 이 기법은 로켓 부품과 같은 대형 금속 부품을 제조하거나, 더는 가공하지 않아 수리가 어려운 파손 부품을 고치는 데 유용하다.
 
그러나 피로 특성에 영향을 미치는 표면 특성에 따라 제어가 어려워 전문가가 아닌 경우 티타늄과 같은 고가의 소재를 사용하는 경우 많은 공정 개발 비용이 발생한다는 문제점이 존재해왔다.
 
정임두 연구팀의 AI를 활용해 DED 공정조건에 따라 예상되는 표면을 가상으로 만들어내는 기술로 비숙련자라도 쉽게 원하는 표면 특성을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
 
AI는 레이저 출력과 분말 분사속도, 스캔 속도에 따른 표면 스캔 이미지를 학습하고, 임의의 공정 입력에 대한 예상되는 가상 3D 표면을 만든다. 다양한 공정조건에 따라 예상되는 금속 표면 이미지를 수초 만에 빠르게 만들었다.
 
연구팀은 실제 동일 공정으로 제조한 금속 표면의 특성을 잘 나타냈고, AI가 추천한 공정조건으로 제조된 표면은 미세조직적인 특성도 우수하다고 밝혔다.
 
한편 연구 결과는 제조 부문 세계 JCR 랭킹 5% 이내 국제학술지인 ‘버츄얼 앤 피지컬 프로토타이핑(Virtual and Physical Prototyping)’에 게재됐다.
 
교신저자로서 연구를 총괄한 정임두 UNIST 기계공학과 교수는 “제조업에서는 작업자의 숙련도에 따라 품질이 크게 좌우되는 경우가 많고 노하우를 가진 작업자의 부재 시 운영에 차질이 발생할 수 있다”며 “이번에 개발한 가상 제조 인공지능(AI) 같은 기술이 많이 개발될수록 공정 작업자에 따른 품질 편차를 낮추고 디지털화를 통한 궁극적 생산성 향상에 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.