금속 3D 프린팅 결함 예측 기술, 설명 가능한 AI 모델로 정확도 높인다
금속 3D 프린팅 공정 중 발생 가능한 내부 결함을 형상 기반으로 분석하여 성능 예측까지 가능하게 하는 AI 모델 개발
최근 연구진이 금속 3D 프린팅 부품의 내부 결함을 예측하고 해당 결함이 성능에 미치는 영향을 설명할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발하였습니다. 이 기술은 금속 3D 프린팅 공정의 품질 관리를 혁신적으로 향상시킬 수 있는 기반을 제공하여 항공, 우주, 국방 등 고신뢰성 부품이 요구되는 분야에서 활용도가 기대됩니다.
금속 3D 프린팅의 정확성 확보를 위한 새로운 접근
금속 3D 프린팅은 복잡한 형상과 고강도 소재를 구현할 수 있는 차세대 제조 기술로, 고부가가치 산업에서 주목받고 있습니다. 하지만 적층 방식의 특성상 미세한 내부 결함이 발생하기 쉬우며, 특히 이러한 결함은 부품의 기계적 성능이나 수명을 결정짓는 핵심 요인으로 작용해 왔습니다.
기존에는 기공률과 같은 단순 지표를 바탕으로 품질을 판단하였지만, 실질적인 성능 편차를 설명하기에는 한계가 있었습니다. 이번 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 금속 3D 프린팅의 공정 조건, 결함의 형상, 그리고 기계적 성능 간 관계를 체계적으로 연결하는 분석 방안을 제시하였습니다.
설명 가능한 AI 모델의 구조와 핵심 기능
개발된 AI 모델은 금속 3D 프린팅에서 일반적으로 적용되는 레이저 분말 베드 용융(LPBF) 공법을 대상으로, 공정 중 발생하는 미세 결함을 예측하고 그 형태적 특성을 정량화하는 데 중점을 두었습니다. 기존의 단순한 결함 개수 또는 비율 분석을 넘어, 기공의 형태, 위치, 공간적 분포 등을 종합적으로 분석할 수 있는 것이 특징입니다.
이 AI는 미세조직 이미지를 기반으로 학습하며, 금속 내부 결함의 크기와 배치를 자동 판별하고 기계적 물성과 직접적으로 연결하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 결함이 부품 전체의 내구성 및 강도에 미치는 영향을 사전에 정량적으로 예측할 수 있어 설계부터 제조까지 전 단계에서 품질 제어가 가능해졌습니다.
"결함의 외형과 공간적 분포를 기반으로 실제 성능 저하 가능성을 정량화할 수 있는 수준까지 기술이 고도화되었습니다."
제조 공정 단계에서의 실시간 예측 가능성 확보
이번 설명 가능한 AI 모델의 가장 큰 장점은 예측의 신뢰성과 실제 적용 가능성에 있습니다. 해당 기술은 단순히 데이터 해석에 그치지 않고, 공정 설계 초기부터 발생할 수 있는 결함의 유형과 그에 따르는 기계적 성능 변화를 실시간으로 예측할 수 있습니다. 특히 고성능이 요구되는 항공우주 부품에 적용할 경우, 설계 단계에서부터 안전성을 확보할 수 있습니다.
이러한 접근법은 제조 과정 중 실시간 품질 관리를 실현할 수 있는 가능성을 보여주며, 기존에 반복적인 후검사 및 테스트에 의존해온 방식에서 벗어나 선제적 제어 방식으로의 전환을 가능하게 합니다.
실질적 산업 적용을 위한 기반 마련
연구팀은 이번 설명 가능한 AI 모델을 통해 금속 3D 프린팅 기술의 신뢰도 제고에 기여하고자 하였습니다. 특히 각 결함이 부품에 미치는 영향을 과학적으로 설명함으로써, 고신뢰성 부품에 대한 사전 성능 예측 및 결함 제거 기준 마련에 실질적인 도움을 줄 수 있습니다.
박정민 한국재료연구원 박사는 다음과 같이 밝혔습니다.
"금속 3D 프린팅 부품의 결함을 단순히 줄이는 수준을 넘어 결함이 실제 성능에 미치는 영향을 과학적으로 설명하는 새로운 기준을 제시하였습니다."
이는 설계자, 생산자, 품질 관리자가 공통 언어로 리스크 평가를 수행할 수 있게 해주는 구조를 가능하게 하며, 고성능 부품 제조의 신뢰성과 정밀성을 크게 향상시킬 수 있는 토대를 구축하였습니다.
국제 학술적 검증 및 향후 연구 방향
이번 연구 결과는 금속재료 분야의 권위 있는 국제 학술지 '악타 머티리얼리아(Acta Materialia)'에 2026년 1월 초 게재되어 학문적 신뢰성과 기술의 실용성 모두를 인정받았습니다. 해당 저널은 금속 및 복합소재 분야에서의 선도적인 연구 성과를 소개하는 곳으로, 개념적 완성도와 산업 적용 가능성을 동시에 요구하는 기준이 높습니다.
국제 학계에서도 주목할 만한 이번 연구는 향후 전산 기반 설계와 디지털 트윈 기술과의 결합 가능성을 높이는 방향으로 확장될 수 있습니다. 결함 예측의 정확도를 고도화하는 동시에 실시간 센서 기반 모니터링 데이터를 학습에 반영함으로써 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 AI 기반 설계 및 제조 시스템으로의 진화를 기대할 수 있습니다.
한양3D팩토리는 이러한 설명 가능한 AI 모델 기술을 바탕으로, 더욱 신뢰할 수 있는 금속 3D프린팅 솔루션을 제공하기 위해 지속적으로 연구하고 개선해 나갈 것입니다.향후 관련 분야의 발전에 기여할 수 있는 다양한 혁신적 기술 개발을 지원하고 있습니다.
