금속 3D프린팅 부품 내부결함 발생 예측…재료연, AI 모델 개발

"항공·우주 등 고성능 부품 산업 전반 생산 효율성 향상 기대"

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]

(창원=연합뉴스) 김선경 기자 = 한국재료연구원(재료연, KIMS)은 금속 3D프린팅 부품의 내부 결함 발생을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 모델을 개발했다고 15일 밝혔다.

이번 연구는 재료연 나노재료연구본부 박정민 박사 연구팀과, 독일 막스플랑크 연구소(Max Planck Institute) 왕재민 박사, 디어크 라베(Dierk Raabe) 교수 연구팀이 공동 수행했다.

금속 3D프린팅은 복잡한 형상의 고부가가치 부품을 제조할 수 있는 차세대 제조 기술이다.

그러나 공정 중 미세한 내부 결함이 발생하면 부품 파손과 성능 저하의 원인이 돼 산업 적용에 한계가 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

연구팀은 이 기술로 금속 3D프린팅 부품의 품질 신뢰성을 획기적으로 높여 고부가가치 부품의 양산 적용을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다.

이번 연구 결과는 금속재료 분야 학술지인 '악타 머티리얼리아'(Acta Materialia, IF 9.3)에 지난 1일 온라인 게재됐다.

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.

ksk@yna.co.kr

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