UNIST는 정임두 기계공학과 교수팀이 내·외부 물리적 변형을 자체 감지할 수 있는 '지능형 금속 나사(인지 가능 스테인리스 나사)'를 개발했다고 26일 밝혔다.
 

▲ UNIST 연구진.(왼쪽부터 차례대로)김하열, 전홍령, 김태경, 서은혁(제1저자), 이민식 (이미지출처: UNIST)

'인지 가능 스테인리스 나사'는 고정 상태에서 시간이 지남에 따라 나타날 수 있는 풀림 정도, 풀린 위치 등 물리적 변형 상태를 90% 정확도로 감지한다. 사람 손, 망치, 스패너 등 나사와 접촉한 물체도 구분한다. 

또한, 인공지능 기술과 증강현실(VR) 융합기술로 금속 부품 단위의 디지털 트윈(Digital Twin)을 구현해서 해당 금속 내·외부 응력 분포 변화도 실시간을 확인할 수 있게 했다. 

나사 개발에는 3D프린팅 적층 제조기술과 인공지능(AI) 기술을 이용했다.  

▲ 지능형 금속 나사와 인공지능 기술과 증강현실(VR) 융합기술로 만든 디지털 트윈 나사 (이미지출처: UNIST)

기존 금속 기반 기계 시스템은 금속이 변형됐을 때 물리적인 특성 데이터를 제대로 수집하기 어려워 AI 기술을 적용하는 데 한계가 있었다. 

연구팀은 센서를 삽입하는 방식을 택했다. 센서를 직접 삽입하면 표면 센서 부착, 외부 카메라 관찰, 소리 분석과 같은 간접 분석 방식 대비 더욱 정밀한 감지가 가능하다.  

연구팀은 스테인리스 금속 부품 제조 과정에서 변형 센서를 심어 물리적인 상태를 반영하는 데이터를 얻은 뒤, 인공지능 분석을 통해 금속 부품 스스로 상태를 감지하도록 했다. 

섭씨 1천도 이상의 고온 공정인 금속 성형에서는 내부에 센서를 삽입하는 기술이 까다로운데, 연구팀은 독자적으로 보유한 '금속 성형 센서 삽입 기술'을 활용했다. 

이 기술은 분말 재료 위에 고온의 레이저를 조사해 선택적으로 결합하는 금속 3D 프린팅 방식인 'L-PBF'(Laser powder bed fusion)를 이용해 열에 쉽게 파손되는 센서를 안전하게 설계 위치에 삽입하는 것이다. 

연구팀은 센서 삽입으로 금속 부품의 기계적인 특성이 저하되지 않도록 삽입 위치를 설계하고, 삽입 후에는 기계 분석과 미세조직 분석을 통해 안전성을 검증했다. 

제1 저자로 참여한 서은혁 대학원생은 “금속 내부에서 의미 있는 빅데이터를 추출하고 인공지능을 적용함으로써 궁극적으로 다양한 금속기계 기반 제조 산업의 디지털화를 통한 산업 현장의 안전과 생산성 향상에 기여할 수 있는 기술”이라고 밝혔다. 

교신저자로서 연구를 총괄한 UNIST 정임두 교수는 "스테인리스 금속 부품만이 아닌 일반 철강이나 알루미늄, 티타늄 합금 등 제조업에 쓰이는 일반적인 다양한 기계 부품에 응용이 가능하다"며 "자동차, 항공우주, 원자력, 의료기기 등 산업의 디지털 전환을 끌어내는 데 도움을 줄 것"이라고 말했다. 

이번 연구에는 미국 조지아공대, 싱가포르 난양공대, 한국재료연구원, 포항공대(POSTECH), 경상대가 참여했고, 연구 결과는 이번 연구결과는 제조분야 세계 JCR 랭킹 7% 이내 국제 학술지인 '버추얼 앤 피지컬 프로토타이핑'(Virtual and Physical Prototyping)에 5월 5일 게재됐다. 

한편, 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 개인기초연구사업의 지원을 받아 수행되었다. 

글. 이지은 기자 smile20222@brainworld.com | 이미지 및 자료출처 = 울산과학기술원(UNIST)