금속 3D프린팅 부품 내부결함 발생 예측…재료연, AI 모델 개발 작성일 01-15 34 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">"항공·우주 등 고성능 부품 산업 전반 생산 효율성 향상 기대"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qHGGhcgRGw"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="85309d25709859cb63d486385947e9e56d36a9e3b48f471e04d36c306a64b85a" dmcf-pid="BXHHlkae1D" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="금속 3D프린팅 부품 내부 결함 예측 AI 모델 개발한 연구팀 (창원=연합뉴스) 왼쪽부터 독일 막스플랑크연구소 왕재민 박사(제1저자), 재료연 박정민 박사(교신저자), 독일 막스플랑크연구소 디어크 라베 교수(교신저자). [재료연 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/yonhap/20260115100928748enxo.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="zWyyONnQGr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/yonhap/20260115100928748enxo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 금속 3D프린팅 부품 내부 결함 예측 AI 모델 개발한 연구팀 (창원=연합뉴스) 왼쪽부터 독일 막스플랑크연구소 왕재민 박사(제1저자), 재료연 박정민 박사(교신저자), 독일 막스플랑크연구소 디어크 라베 교수(교신저자). [재료연 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="e5dd584118fb7bee66c06e649a36783a4f4303e28af4436eb7fec78957e8e057" dmcf-pid="bZXXSENd1E" dmcf-ptype="general">(창원=연합뉴스) 김선경 기자 = 한국재료연구원(재료연, KIMS)은 금속 3D프린팅 부품의 내부 결함 발생을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 모델을 개발했다고 15일 밝혔다.</p> <p contents-hash="3d1d89008a239e36b2de00b862346fe90e041becd81a7df1cf9c897520beae89" dmcf-pid="K5ZZvDjJXk" dmcf-ptype="general">이번 연구는 재료연 나노재료연구본부 박정민 박사 연구팀과, 독일 막스플랑크 연구소(Max Planck Institute) 왕재민 박사, 디어크 라베(Dierk Raabe) 교수 연구팀이 공동 수행했다.</p> <p contents-hash="24acc34ad040abae6128e571f92a28a9fcc677b0fc75b2264008ce90cc047c85" dmcf-pid="9gooMK71tc" dmcf-ptype="general">금속 3D프린팅은 복잡한 형상의 고부가가치 부품을 제조할 수 있는 차세대 제조 기술이다.</p> <p contents-hash="b504f9f6d7b270ee99b20a833c996411556402e3bc5c4468b8b035f52db90be8" dmcf-pid="2aggR9zt5A" dmcf-ptype="general">그러나 공정 중 미세한 내부 결함이 발생하면 부품 파손과 성능 저하의 원인이 돼 산업 적용에 한계가 있다.</p> <p contents-hash="fcc6e07b4f280fd6c1aa57e74f61f1b9646817d764e016cfda7acd86b78d8468" dmcf-pid="VNaae2qFXj" dmcf-ptype="general">기존에는 기공률(금속 내부에 존재하는 빈 공간이 차지하는 비율)과 같은 단순 지표를 중심으로 품질을 평가해왔지만, 실제로는 결함의 모양, 크기, 위치, 분포에 따라 기계적 성능에 미치는 영향이 크게 달라지는 문제가 있었다.</p> <p contents-hash="f22d44f110a01fcb8251f1fb6c5cccf99687a949c1d8bb81ee59966e10ee18ff" dmcf-pid="fjNNdVB3YN" dmcf-ptype="general">연구팀은 이를 해결하기 위해 금속 3D프린팅 공정 조건-결함 형상-기계적 성능 간 관계를 체계적으로 분석·예측할 수 있는 '설명 가능한 AI 모델'을 개발했다.</p> <p contents-hash="63d004a0bde04b91d667338d13bb56e75562575c19a9f66cd964605d863e09b9" dmcf-pid="4AjjJfb0Ha" dmcf-ptype="general">AI 모델의 핵심은 금속 3D프린팅 기술인 레이저 분말 베드 용융(LPBF) 공법에서 발생하는 내부 결함을 단순 개수나 비율이 아니라, 모양과 배치와 같은 '형태학적 특성'을 기반으로 분석·예측한다는 점이다.</p> <p contents-hash="c5c4f3d83cf7d2505e0e0059e3bbe4bd6917af725b016ea797178507c5f8c3ea" dmcf-pid="8cAAi4KpHg" dmcf-ptype="general">이 모델은 미세조직 이미지를 활용해 기공의 크기, 비원형성, 공간적 분포 등을 자동으로 분석하고, 이를 기계적 물성과 직접 연결해 결함이 실제 성능에 미치는 영향을 정량적으로 설명하는 게 가능하다.</p> <p contents-hash="7b7e3471f086e2e8c0886dc883e65ac93f2309af832ce7b5b02edac8218e3f95" dmcf-pid="6kccn89UZo" dmcf-ptype="general">특정 공정 조건에서 결함이 증가하고 성능이 저하되는 이유를 함께 설명할 수 있는 구조를 갖춰, 결과 도출 과정을 알 수 없는 기존 블랙박스 AI 모델과 차별화했다고 연구팀은 설명했다.</p> <p contents-hash="7c2562251e486794625d5d846b86fb44c1b03c5e3ab9ab35d4c4cb83af6ab913" dmcf-pid="PEkkL62uZL" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 기술로 금속 3D프린팅 부품의 품질 신뢰성을 획기적으로 높여 고부가가치 부품의 양산 적용을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다.</p> <p contents-hash="4ef761220fed3e73da562962f98933f3be852bcc74cee373fb4e7fe8bc4c4134" dmcf-pid="QDEEoPV7Gn" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 금속재료 분야 학술지인 '악타 머티리얼리아'(Acta Materialia, IF 9.3)에 지난 1일 온라인 게재됐다.</p> <p contents-hash="3dce8a0daca9c6785b17babf67459870c9bf4a14cab72ab10383b9d20cf97665" dmcf-pid="xwDDgQfz1i" dmcf-ptype="general">주 발명자인 박정민 박사는 "향후 항공·우주·국방 등 고성능 부품 제조 분야에서 금속 3D프린팅의 산업적 활용도를 높이는 데 기여할 것"이라며 "이를 통해 부품 제조의 불량률을 낮추고 재료 낭비와 재작업 비용을 줄여 산업 전반의 생산 효율성 향상에도 도움을 줄 것으로 기대한다"고 말했다. </p> <p contents-hash="c0d038fb6ef9d2efcae44e785d19831de4cbdeb8877851ba38f7b987d34cf2c5" dmcf-pid="yBqqFTCEZJ" dmcf-ptype="general">ksk@yna.co.kr</p> <p contents-hash="310597acbd556d770c6c90f2dbf11ec19d0896e82c7d13e6aa2b3c9ad98aa3ae" dmcf-pid="Y299UGvmte" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p> 관련자료 이전 김태원, 두 차례 쓰러져 간신히 의식 회복..“이번에 위험했다” 01-15 다음 AI 기본법 대비…생성A 콘텐츠 워터마크 삽입·판별 무상 SW 01-15 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
