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  • 기사등록 2020-12-02 17:18:11
  • 수정 2020-12-02 17:23:29
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▲ 멜트풀 소프트웨어를 활용해 불량을 감지한 사례. 빨간 부분이 좋은 품질이고 빨간색이 아닌 부분이 불량이 발생한 부분이다. 이를 인공지능을 통해서 검출을 한다.


금속 적층제조
(AM) 서비스 전문기업 메탈쓰리디(메탈3D, 대표 여환철)가 개발한 인공지능(AI)을 활용한 양산부품 불량 예측 시스템이 우수 사업화 아이디어로 선정됐다.

한국정보통신진흥협회가 개최한 ‘AI·블록체인 기술사업화 아이디어 경진대회에서 주승환 메탈쓰리디 CTO 등으로 구성된 메탈쓰리디팀이 우수상(한국표준협회장상)을 수상했다.


이번 경진대회에는
32개 팀이 출전했으며 심사위원도 AI 업계 권위자로 구성돼 치열한 경합이 이뤄졌다는 후문이다.


주승환
CTO는 직접 개발한 인공지능(GAN) 기술을 활용한 대량 생산에 적합한 금속 3D프린팅 불량 예측 시스템을 출품했다.


현재 양산공정에
3D프린팅 적용되면서 품질 관리에 대한 필요성이 제기되고 있다. 금속 3D프린팅 공정 상 불량을 모니터링하기 위해 이미지 마커를 잡아내는 모델을 얻는 것은 매우 어려운 일이다. 기존에는 많은 양의 데이터를 기반으로 이미 알려진 불량 샘플과 대조했기 때문에 불량을 확률적으로 잡아내는데 그쳤다.


이에 주승환
CTO는 인공지능 기술인 GAN(적대적 신경망)을 사용해 자체 개발한 멜트풀 모니터링 소프트웨어의 빅데이터를 처리, 금속 3D프린팅시 불량을 자동 검출하는 인공지능 품질 관리 시스템을 개발했다.

GAN 기술은 알려지지 않은 불량을 감지할 수 있어 효율성이 높은 것이 특징이다. GAN 기술은 이미지에서 결함을 찾기 위해 정상 가변성을 표현하는 모델을 학습하고 이렇게 생성된 모델과 실제 데이터를 동시에 구분하는 판별기(discriminator)를 학습시킨다.


이 기술은 부품 생산시에 취득한 멜트풀 데이터를 이용해
, 불량을 자동으로 검출하는 방식이다. 이 시스템을 사용할 경우 불량을 100% 예측을 할 수 있으며 월 2만개 이상 부품의 각각 품질을 관리할 수 있어 양산 공정에 적합하다.


현재 메탈쓰리디는 각 소재 별 공정 데이터를 수십
GB 이상 보유하고 있다. 주승환 CTO는 이를 기반으로 인지 오류에 대한 재학습 알고리즘 추가와 GAN의 인지 오류 알고리즘을 개선해나갈 계획이다.


주승환
CTO 기존의 멜트풀은 공정 모니터링 정확도는 높으나 대량의 데이터로 인해 실질적인 검출을 위한 많은 인력이 필요했다“3D프린팅에 GAN을 처음으로 국내에서 적용하면서 많은 인력이 검출하는 효과를 거두게 됐으며 이는 3D프린팅 양산제품의 신뢰성을 높여 시장을 확대하는데 기여할 것이라고 밝혔다.

한편 메탈쓰리디는 인공지능(GAN) 기술을 활용한 불량 예측 시스템을 현재 회사에서 판매 중인 공정관리 시스템 ‘MPT-tools’에 옵션으로 판매를 할 예정이다.


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