보이지 않는 결함까지 읽어내는 'AI 금속 3D 프린팅'

[포항=뉴시스]송종욱 기자 = 포스텍은 친환경소재대학원·신소재공학과 김형섭 교수, 통합과정 이정아씨 연구팀이 한국재료연구원(KIMS) 박정민 박사 연구팀과 금속 3D 프린팅 공정에 생기는 미세 결함까지 반영해 소재의 강도를 예측하는 AI 기반 프레임워크를 개발했다고 24일 밝혔다.

이번 연구 성과는 재료 과학 분야의 국제 학술지인 '악타 머티리얼리아(Acta Materialia)'에 실었다.

금속 3D 프린팅은 레이저로 금속 분말을 녹여 쌓는 방식이다. 이 과정에서 내부에 기포처럼 작은 '기공(공간)'이 생겨 부품 강도를 크게 떨어뜨린다. 특히 항공기나 자동차처럼 극한 환경에 치명적인 약점이 된다.

연구팀은 발상을 전환해 결함을 제거하는 대신, 이를 이해하고 예측하는 데 집중했다. 공정 조건과 미세 구조, 기계적 특성 데이터에 기공 정보까지 결합해 AI를 학습시키고, 중요한 변수만 골라내는 '데이터 선택 머신러닝(DSML)' 기법을 적용했다.

이 연구가 주목 받는 이유는 단순히 결과만 제시하는 '블랙박스 AI'에 머물지 않았다는 것이다. 연구팀은 '기호 회귀(해석 가능한 AI 방식)'를 활용해 사람이 이해할 수 있는 '수식 형태'의 예측 모델을 만들었다.
 

수식은 기공이 많을수록 하중을 견디는 면적이 줄어 강도가 낮아지는 실제 물리 현상을 반영, AI가 ‘왜 그런 결과를 내는지’까지 설명한다.

연구팀은 항공기·자동차에 쓰이는 대표적인 3D 프린팅 합금인 AlSi10Mg(알루미늄에 실리콘·마그네슘을 섞은 합금)을 다양한 조건에서 제작해 검증한 결과, 복잡한 실험 없이도 수 초 만에 부품의 강도를 평균 절대 오차(MAE) 9.51MPa(메가파스칼) 수준으로 정확하게 예측하는 데 성공했다. 이는 애초보다 4배 이상 높은 수치다.

이번 연구는 공정 조건에 따른 소재의 성능을 미리 설계할 수 있는 '결함 고려 설계 지도'로 이어질 수 있어, 소재 개발 과정에서 시행 착오를 줄일 것으로 기대한다. 보이지 않는 결함까지 읽어내는 'AI의 눈'으로 설계와 신뢰까지 책임지는 진정한 미래 산업 기술로 도약하는 중요한 전환점이 될 것으로 기대한다.

이정아씨(1 저자)는 "AI를 통해 결함을 과학적으로 이해하고 통제할 수 있다는 것을 증명했다"며 연구의 의의를 전했다. 김형섭 교수는 "이 기술은 금속 3D 프린팅 부품의 신뢰성을 높여, 항공과 자동차 같은 분야에서 상용화를 크게 앞당길 것"이라고 덧붙였다.

이 연구는 한국연구재단 선도연구센터사업, KIMS 기본 사업, 현대자동차그룹의 지원을 받았으며, 이정아씨는 한국연구재단에서 추진하는 학문 후속 세대 펠로우십의 지원을 받아 연구를 수행했다.


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