인공지능(AI)으로 금속 표면을 가상으로 제조하는 기술이 개발됐다.

15일 울산과학기술원(UNIST)은 기계공학과 정임두 교수 연구팀이 인공지능을 응용해 '금속 공정 조건에 따라 예상되는 금속 표면 3D 형상'을 실제 데이터 기반으로 가상 제조하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

UNIST에 따르면 3D 프린팅 기법인 '직접 에너지 적층' (DED·Direct Energy Deposition) 공정은 로켓 부품과 같은 대형 금속 부품을 제조하거나 더는 가공하지 않아 수리가 어려운 파손 부품을 고치는 데 유용하다.

이 공정은 높은 강도와 연신율(인장 시험에서 재료가 늘어나는 비율)을 얻을 수 있지만, 피로 특성에 큰 영향을 미치는 표면 특성을 제어하기 어렵다고 알려져 있다.

이 때문에 해당 장비를 오래 익힌 전문가가 아니면 높은 인장 강도와 연신율, 특정한 표면 형상을 얻어 내기가 쉽지 않다.

특히 티타늄과 같은 고가의 소재를 사용하는 경우 많은 공정 개발 비용이 발생하게 된다.

이에 연구팀은 비숙련자라도 쉽게 원하는 표면 특성을 얻을 수 있도록 인공지능이 DED 공정 조건에 따라 예상되는 표면을 가상으로 만들어 내는 기술을 개발했다.

이 인공지능은 DED 공정인 레이저 출력과 분말 분사 속도, 스캔 속도에 따른 표면 스캔 이미지를 학습하고, 임의의 공정 입력에 대해 예상되는 가상 3D 표면을 만들어 낸다.

이 기술로 수 초 만에 만들어진 금속 표면 이미지는 실제 동일 공정으로 제조한 금속 표면의 특성을 잘 나타냈고, 표면의 미세조직적인 특성도 우수했다고 연구팀은 설명했다.

정임두 교수는 "제조업에서는 작업자의 숙련도에 따라 품질이 크게 좌우되는 경우가 많고, 노하우를 가진 작업자의 부재 시 운영 차질이 발생할 수 있다"며 "이번 가상 제조 인공지능과 같은 기술이 많이 개발될수록 공정 작업자에 따른 품질 편차를 낮추고 디지털화를 통한 궁극적 생산성 향상에 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.

연구 결과는 제조 부문 국제 학술지인 '버추얼 앤 피지컬 프로토타이핑'(Virtual and Physical Prototyping)에 게재됐다.

연구는 미국 카네기멜런대, 조지아공과대, 경상대, 국민대와 공동으로 진행했으며, 한국연구재단 기초연구지원사업의 지원을 받았다.