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금속 3D 프린팅은 기존의 전통적인 제조방식을 획기적으로 변화시킬 수 있는 4차 산업혁명의 핵심기술이다. 기존 절삭가공 방식에 비해 복잡한 형상의 부품 제작이 가능하고, 기존 구조물의 보수 재생까지 가능해 의료, 전자, 자동차, 항공, 우주 등 고도의 안전성이 요구되는 분야로의 활용이 폭넓게 연구되고 있다.
그러나 금속 3D 프린팅은 적층방식으로 제품을 제작하기 때문에 외관으로 보이지 않는 내부결함이 발생할 수 있어 비파괴검사를 통한 품질 고도화가 반드시 필요하다.
이러한 금속 3D 프린팅 제품의 내부결함 및 품질을 비파괴적으로 평가할 수 있는 인공지능 기반 초음파 비파괴검사 기술을 전북대학교 최성호 교수(로스알라모스연구소-전북대학교 한국공학연구소)가 개발해 최근 한국정밀공학회가 수여하는 ‘최다 인용 논문상’을 받았다.
최 교수는 이 연구개발과 관련된 논문을 이 학회가 발행하는 SCI(E) 학술지인 『International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology』에 ‘Porosity Evaluation of Additively Manufactured Components Using Deep Learning-based Ultrasonic Nondestructive Testing(딥러닝기반 초음파 비파괴검사를 이용한 적층가공제품의 기공평가)’라는 제목으로 게재했다.
이 연구 논문은 발표 이후 SCI 학회지에 가장 많이 인용되며 연구 우수성을 세계적으로 인정받고 있다.
이 비파괴검사기술은 금속 3D프린팅 제품 내부의 기공결함에 대한 검출의 정확도를 향상시키기 위해 딥러닝 알고리즘을 초음파 측정데이터에 적용하고 인공지능 기반으로 비파괴검사를 수행하는 방법이다.
최 교수는 “최신 인공지능기반의 비파괴검사기술에 대한 연구결과가 SCI 학회지에 다수 인용되고 세계적으로 연구의 우수성을 인정받아 기쁘다”며 “비파괴평가연구실 구성원들과 최신 비파괴검사 기술 연구에 매진해 안전한 세상을 만드는데 이바지할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.
한편, 로스알라모스연구소-전북대학교 한국공학연구소의 비파괴평가연구실(NDE Lab)은 원자력발전소 구조물, 금속 3D프린팅 제품, 항공기 부품, 탄소복합재의 건전성평가 그리고 인공지능&원격로봇기반 비파괴평가에 대한 연구를 수행하고 있다.
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