개발한 지능형 스텐인리스 금속부품.[UNIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 나사 풀림 위험이나 내외부 물리적 변형요인을 정확하게 구분할 수 있는 인공지능(AI)으로 무장한 똑똑한 금속부품이 개발됐다.

울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 정임두 교수 연구팀은 3D 프린팅 적층제조기술과 인공지능 기술을 이용해 ‘인지 가능한 스테인리스 금속 부품’을 개발하는 데 성공했다. 연구진은 인공지능 기술과 증강현실 융합기술로 금속 부품단위의 디지털 트윈을 구현해냈다.

이번 연구는 미국 조지아공대, 싱가포르 난양공대, 한국재료연구원, 포스텍, 경상국립대와 공동 연구로 진행됐다.

연구팀이 개발한 기술은 스테인리스 금속 부품 제조 과정에서 변형 센서를 심어 물리적인 상태를 반영하는 데이터를 얻은 뒤, 인공지능 분석을 통해 금속 부품 스스로의 상태를 감지하도록 하는 기술이다.

이 지능형 스테인리스 금속 부품은 스스로 주변 고정 나사의 풀림 정도와 풀린 나사 위치 등을 약 90%의 정확도로 감지할 수 있었다. 자신을 때린 물건의 종류(손, 망치, 스패너 등)까지 구분할 수도 있다.

또 디지털 트윈 금속부품을 통해 혼합현실에서 해당 금속 외부·내부 응력 분포 변화를 실시간으로 확인할 수 있게 됐다.

주로 섭씨 1000도 이상의 고온 공정인 금속 성형에서 내부에 센서를 삽입하는 기술이 아주 까다로운데, 독자적으로 보유한 ‘금속 성형 센서 삽입 기술’을 활용했다. 연구진은 센서 삽입으로 금속 부품의 기계적인 특성이 저하 되지 않도록 삽입 위치를 설계하고, 센서 삽입 후에는 기계 분석과 미세조직 분석을 통해 그 안전성을 검증하였다.

기존 금속 기반 기계 시스템에서는 변형에 대한 물리적인 특성 데이터를 제대로 수집하기 힘들어 인공지능 기술을 적용하는 데 한계가 있었다. 데이터에 물리적 특성이 잘 반영될수록 인공지능은 더욱 자세한 분석을 수행할 수 있다. 연구팀이 제시한 센서 삽입 방식은 표면 센서 부착, 외부 카메라 관찰, 소리 분석과 같은 간접 분석 방식 대비 더욱 정밀한 감지가 가능하다.

정임두 교수는 “이번 연구 결과는 스테인리스 금속 부품만이 아닌 일반 철강이나 알루미늄, 티타늄 합금 등 제조업에 쓰이는 일반적인 다양한 기계 부품에 응용이 가능해 기존 생산, 자동차, 항공우주, 원자력·의료기기 산업의 디지털 전환을 이끌어 내는 데 도움을 줄 수 있을 것”이라고 밝혔다.

한국연구재단 지원으로 수행된 이번 연구결과는 제조 분야 국제학술지 ‘버츄얼 앤 피지컬 프로토타이핑’ 5월 5일자로 게재됐다.