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UNIST, 3D프린팅 제품결함 예방 기술 개발
  • 박설민 기자
  • 기사입력 2022.11.15 16:15

    금속 형상 표면 예상 AI기술 발표

    • 울산과학기술원 연구팀에서 개발한 인공지능(AI)기반 3D프린팅 가상 표면 제조 예측 기술 개념도/ 울산과학기술원
      ▲ 울산과학기술원 연구팀에서 개발한 인공지능(AI)기반 3D프린팅 가상 표면 제조 예측 기술 개념도/ 울산과학기술원

      ‘직접 에너지 분사 적층 공정(DED)’은 가장 기본적인 3D프린팅 기술 중 하나다. 금속 분말과 고밀도 열원을 이용해 형상을 3차원으로 쌓아올리는 방식으로 작동한다. 빠른 제작 속도 때문에 군수 기계 부품 제작 등에 유용하게 사용된다. 그러나 형상 표면의 특성 제어가 어려워 갈라지고 파손되는 등 내구성이 약하다는 단점이 있었다.

      국내 연구진이 이런 문제를 해결하기 위해 3D프린팅 작업 전 형상 표면을 미리 확인해볼 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 정임두 UNIST(울산과학기술원) 기계공학과 교수팀은 금속 표면 3D형상을 가상으로 제조할 수 있는 AI기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

      연구팀은 ‘CGAN(조건부 생성적 적대 신경망)’ 기반으로 제작한 AI모델이 DED공정 조건에 따른 3D프린팅 형상 표면 스캔이미지를 학습시켰다. 학습한 공정 조건은 레이저 출력, 분말 분사속도 등이다. 그다음 임의의 공정 조건을 입력한 후, 예상되는 가상 형상의 3D표면을 제작했다. 그 결과, 실제 동일 공정으로 제작한 금속 표면과 거의 유사한 정확도를 가진 가상 3D금속 표면을 만들어내는데 성공했다. 제작 시간도 수초에 불과했다.

      연구팀은 AI가 추천한 우수공정조건으로 3D프린팅 형상을 제작하는 실험 역시 진행했다. 그 결과, 제조된 형상의 표면은 일반 제작 형상보다 결함이 적은 것으로 나타났다. 또 표면이 매끄러운 상태를 나타내는 ‘낮은 표면 조도 값’도 일반 형상보다 우수했다.

      정임두 교수는 “3D프린팅을 이용한 제조업에서는 작업자의 숙련도에 따라 품질이 크게 좌우되는 경우가 많다”며 “이번에 개발한 가상 제조 AI기술은 공정 작업자에 따른 품질 편차를 낮추고 생산성 향상에 큰 기여할 수 있을 것”이라고 기대했다.

      이번 연구 성과는 국제학술지 ‘버츄얼 앤 피지컬 프로토타이핑’ 온라인판 9월 28일자로 게재됐다.

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