KITECH 생산기술 전문지

본 연구에서는 308nm XeCl 엑시머 레이저 시스템을 활용하여 비정질 실리콘(a-Si)을 저온 다결정 실리콘(LTPS)으로 변환하는 공정 기술을 개발하고, 다양한 공정 조건에 따른 결정화 특성을 분석하였다. 기존의 Furnace 및 Rapid Thermal Annealing(RTA)과 같은 열처리 공법이 가진 열적 손상 및 긴 공정 시간의 단점을 극복하기 위해 엑시머 레이저 어닐링(Excimer Laser Annealing, ELA)을 적용하였다. 본 연구에서는 Fused Silica 기판 위에 LPCVD 공법으로 증착한 100nm 두께의 a-Si 박막을 대상으로 레이저 어닐링을 수행하였으며, GI-XRD, AFM, SEM, TEM 분석을 통해 결정립 크기 및 결정 방향성을 조사하였다.
GI-XRD 분석 결과, 레이저 어닐링 공정 이후 a-Si 박막이 111, 220, 311 방향으로 결정화된 것을 확인하였으며, AFM 및 SEM 분석을 통해 결정립계 크기가 레이저 에너지와 반복 횟수에 따라 변화함을 관찰하였다. TEM 분석에서는 강한 레이저 에너지(469mJ)와 반복 횟수(50회) 조건에서 단일 방향의 결정 성장이 유리함을 확인하였다. 연구 결과, 레이저 에너지 200~400mJ 범위와 펄스 횟수 50회가 최적의 조건임을 도출하였으며, 이를 통해 기존 공법 대비 열적 이득을 극대화하면서 더 큰 결정립계를 형성할 수 있음을 입증하였다.
본 연구는 엑시머 레이저 기술이 박막 트랜지스터(TFT) 및 능동형 유기 발광 다이오드(AMOLED) 등 고성능 반도체 및 디스플레이 소자 제조에 적용 가능함을 제시하며, 특히 유리와 같은 열적 내구성이 낮은 기판에서의 활용 가능성을 제시하였다.

반도체, 엑시머 레이저 어닐링, LTPS, 실리콘 박막, 결정화

Directed Energy Deposition (DED) 공정은 Powder Bed Fusion (PBF) 방식과 함께 금속 3D 프린팅 기술 중 가장 널리 연구되고 상용화된 공정 중 하나이다. 레이저 및 플라즈마 아크와 같이 집속된 에너지 열원을 사용하여 모재 및 기 적층된 적층물 표면에 용융풀을 형성하고, 이후 형성된 용융풀에 분말이나 와이어등의 금속재료를 공급하여 한층씩 적층하므로 최종적으로는 복잡한 형상의 부품을 제조하는 3D 프린팅 기술이다. 최근에는, 금속 3D 프린팅 기술이 중대형 구조물을 제작하려는 산업적 요구에 따라, 기존 분말 소재 대신 금속 와이어를 사용하는 DED 방식이 주목받고 있다. 와이어 기반 DED 공정은 금속 분말을 활용하는 기존 적층 제조 방식과 비교했을 때 높은 생산성과 비용 효율성을 제공한다. 공정 비용에 대한 부분만을 비교한다면 와이어 형태의 금속 소재의 경우 동일조성의 구형분말 형태의 소재에 비해 20~50% 수준의 낮은 가격대를 형성하고 있다. 또한 소재의 활용률에서도 차이를 보이는데 와이어 소재의 경우 용융풀에 100 % 용융되어 적층에 활용되는 반면 분말형태의 powder DED의 경우 약 10~50 %의 분말만 용융풀에 참여되고 나머지는 외부로 버려지게 된다. 따라서 소재 비용 측면에서, 같은 무게의 부품을 적층한다고 가정시 와이어 DED 활용에 따라 1/4배에서 많게는 1/20배 가까운 소재비용을 절약할수 있어 공정 비용 측면에서도 유리한 점을 가지고 있다. 그러나, 와이어 DED 공정 특성상 높은 입열량으로 인하여 열축적, 열변형 및 산화와 같은 문제에 상대적으로 취약하며 이를 해결하기 위하여 공정 모니터링 및 경로 제어에 관한 연구가 지속되고 있다. 본 논문은 금속 와이어를 활용한 DED 기술의 최신 연구 현황과 향후 전망에 대해 고찰한다.

3D프린팅, 와이어 DED 공정, WAAM, 지능화SW

본 연구에서는 Cu 마이크로 및 나노 분말 혼합비에 따른 5 종의 Cu 페이스트를 제작 하였으며, 소결 시간 및 Bi-modal Cu 페이스트에 따른 소결 접합부의 미세구조 변화 및 접합부의 기계적 강도를 평가하였다. 소결 공정 후 모든 조건에서 양호한 Cu 소결 접합부가 형성되었으며, 접합 시간이 10분으로 증가함에 따라 우수한 계면 특성 및 미세구조가 관찰되었다. 또한, 25:75 wt.%(1 ㎛ : 0.3 ㎛ Cu 분말) Cu 페이스트에서 가장 양호한 소결 접합부가 관찰되었으며, 가장 높은 전단강도가 측정되었다. 또한, 접합 시간, 압력, 온도가 증가 할수록 접합강도는 증가하였으며, 소결 압력은 소결 시간 및 온도에 비해 Cu 소결 접합부의 전단 강도에 더 큰 영향을 미친 것으로 판단된다.

Power semiconductors, Cu sintering, Bimodal Cu paste, Interfacial properties, Shear strength

블로우 성형은 플라스틱 사출 성형된 프리폼을 목표 온도로 가열하여 금형 내에서 공기를 주입하여 성형하는 공법이다. 1-Stage 블로우 성형은 사출 성형과 블로우 성형이 하나의 장비에서 이루어지는 공정을 말하며 프리폼의 외관 손상이 없어 주로 화장품 용기와 같이 광택 외관이 중요한 제품 생산에 적합하다. 사출 성형 공정에서 프리폼을 완전히 냉각하지 않고 잔여 열을 이용하여 블로우 성형하기 때문에 재가열이 필요 없어 에너지 절약에 유리하지만 제품의 품질을 프리폼 형상에 의존하게 되는 특성이 있다. 제조 현장에서는 아직까지 프리폼 설계를 경험자의 노하우에 의존하고 있어 설계에 대한 디지털 전환이 시급한 상황이다. 본 논문에서는 블로우 성형 시뮬레이션을 이용하여 프리폼 설계를 최적화하는 기법에 대해 고찰하였다. 설계 대상은 열가소성수지인 PET 소재로 용량 500mL의 사각병이다. 목표 무게를 만족해야 하며 블로우 성형 후 제품의 두께가 균일하도록 최적설계하였다. ANSYS Polyflow와 Parameter 자동화 기능을 통해 제품과 프리폼 형상이 자동으로 수정되어 성형해석되도록 프로그래밍하였다. 프리폼의 설계변수는 제품 무게와 두께 균일도에 가장 영향을 크게 미치는 3개를 선정하여 프리폼의 무게와 블로우 성형물 벽 두께 편차를 최소화하는 설계 치수를 예측하였다.

최적설계, 반응표면법, 프리폼 설계, 1-Stage 블로우 성형, 블로우 시뮬레이션

과학기술의 놀라운 진보와 산업화로 야기되는 환경오염문제로 인해 생태계는 생존의 커다란 위협을 맞고 있다. 지구 온난화 등의 세계적인 문제뿐만 아니라 개인의 삶의 질에도 막대한 영향을 미치고 있어 20세기 중반부터 오염물질을 유해 잔류물 없이 완전히 분해하는 방법에 대한 연구개발이 세계적으로 집중되었다. 그리고 1970년대 후반에 TiO₂ 기반 광촉매 기술이 등장하면서 이산화티타늄의 산화력을 활용한 오염물질 제거가 본격화된 이후 이 기술은 실내외 공기 중 휘발성 유기화합물(VOCs)과 유해 미생물을 분해하는 데 주로 사용되었으며, 자외선과 가시광선 하에서 작동할 수 있는 촉매 개발을 중심으로 연구개발이 발전하고 있다[1]. 특히, COVID-19 팬데믹을 계기로 실내 공기 정화의 중요성이 급부상하면서, 효과적이고 안전한 공기 정화 기술의 개발 필요성이 강조되었으며 TiO₂광촉매는 자외선이나 실내조명과 같은 광원 하에서 활성화되어 공기 중 유해 물질과 바이러스(예: SARS-CoV-2)를 효율적으로 제거할 수 있는 솔루션으로 연구되고 있다 [2]. TiO₂광촉매는 활성 산소종을 생성하여 유기 오염물질과 코로나 바이러스 변이종을 포함한 여러 바이러스를 신속하고 효율적으로 분해하며 2차 오염물질을 생성하지 않는 장점을 가지고 있다. 이러한 광촉매 기반 정화 기술은 HVAC (Heating, Ventilation and Air-Conditioning)시스템에 통합하여 실내 공기를 지속적으로 정화하고, 산업현장에서도 사용되어 작업자들의 건강을 보호하는 데 기여할 수 있기 때문에 다양한 산업 및 의료 환경에서 활용함으로서 미래 감염 병에 대비한 중요한 실내 공기 정화 기술로서의 잠재력이 크다. 그러나 TiO₂광촉매는 가시광선 영역인 실내조명 하에서는 활성화 효율이 상대적으로 낮고, 광촉매 표면의 오염이나 노화로 인해 성능이 저하될 수 있는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 본 연구에서는 유해 물질 및 병원체를 보다 효율적이고 신속하게 분해할 수 있도록 나노 크기의 TiO₂ 입자를 활용한 최적화된 바인더 조성 코팅 방식을 적용한 필터 기반 공기 청정기를 제조하고 공기 정화 성능을 평가하였다.

이산화티타늄, 공기청정기, 바이러스, 세균, 휘발성유기화합물

압출금형 냉각 기술은 압출금형 내부에 냉각유로를 형성시키고 이곳으로 상온 혹은 극저온의 질소를 공급하여 압출 다이 (Die) 베어링부 (Bearing) 후방의 인젝터 홀 (Injector hole)을 통해 배출시킴으로써 압출에 중요한 역할을 하는 압출 다이 베어링부와 압출되어 나오는 소재를 동시에 냉각시키는 기술이다. 압출공정에서 압출재의 품질을 결정하는 변수로는 다이 형상과 금형-컨테이너-소재 (빌렛)의 온도 및 램 (Ram) 속도 등이 있지만, 소재의 특성과 생산성을 고려했을 때 각 변수는 이미 어느 정도 정해진 값을 가지므로 기존의 압출 설비를 통해 압출재의 품질을 제어하는 데에는 한계가 있을 수밖에 없다. 이런 점에서 압출 기업으로서는 압출재의 품질을 능동적으로 빠르게 제어할 수 있게 도와주는 압출금형 냉각 시스템을 매력적으로 느낄 수밖에 없을 것이다. 본 원고에서는 현재 활용되고 있는 압출금형 냉각 방법 및 특징을 소개하고 액체질소를 활용한 압출금형 냉각 시스템의 확대적용을 위한 숙제들을 정리하였다.

알루미늄 압출, 압출금형 냉각, 기체질소, 액체질소, 생산성 향상, 품질 개선

본 연구에서는 차량용 램프의 광원을 제어하는 부품인 후육 라이트가이드의 사출 성형 기술에 대한 연구를 수행하였다. 사출성형해석을 통하여 제품 수축과 변형을 최소화 할 수 있는 게이트 위치를 선정하였고, 해석 결과가 반영된 금형을 제작하여 마이크로 패턴 성형 시 사출속도와 보압조건이 전사성에 미치는 영향을 실험을 통하여 평가하였다. 두께가 변화하는 제품의 사출 금형 설계 시 두꺼운 부분의 측면에 게이트를 설치하는 것이 부피 수축 및 변형 감소에 유리하며, 패턴 전사성에 있어 게이트의 위치보다 두께에 의한 수축 영향이 클 수 있음을 확인하였다. 또한 사출 속도와 보압이 증가할수록 패턴 전사오차는 감소하며 사출속도를 증가시키는 것이 상대적으로 효과적임을 확인하였다.

사출성형, CAE, 마이크로 패턴, 패턴 전사성, 후육(thick-walled) 라이트가이드

본 연구에서는 저온 플라즈마를 활용한 분말 표면처리 모듈을 개발하고, 세라믹 분말에 대한 공정 적용 테스트를 진행하였다. 본 모듈은 Quartz 소재의 회전형 챔버 둘레에 유도코일을 적용함으로서 제한된 공간에서 플라즈마 방전이 이루어지도록 설계되었으며, 미세관 가열 히터 및 시린지 펌프로 구성 된 기화 모듈을 추가로 적용하여 기체 (가스) 뿐만 아니라, 물 (H₂O) 또는 과산화수소 (H₂O₂) 등 액상 전구체 공급이 가능하게 하였다. H₂O 플라즈마 발생을 통해 알루미나 분말에 대한 표면처리 공정을 진행한 후 슬러리 형태로 제조하여 시간 경과에 따른 투과도를 관찰 한 결과, 최적 조건 하에서 상대적으로 낮은 값을 나타내어 분산도가 향상 되었음을 확인할 수 있었다.

플라즈마, 분말, 표면처리, 슬러리, 분산

본 실험은 주철(Cast Iron) 시료 내 규소(Si) 함량을 효율적이고 정확하게 분석하기 위해 기존 KS D 1805:2019 규소 정량 방법과 HF(Hydrofluoric acid)를 활용한 전처리 방법을 비교하였다. 주철 내 규소는 흑연 형성을 촉진하여 경도, 인성, 충격 저항성 및 내식성 등 물리적 특성에 큰 영향을 미치므로, 규소 함량의 정확한 측정이 중요하다. 그러나 기존의 KS D 1805:2019 규소 분석법은 산(acid) 전처리에 장시간이 소요된다는 단점이 있다. HF는 주철 내 규소와 반응하여 SiF₄(육불화규소) 기체를 형성함으로써 규소를 완전히 용해할 수 있어, 보다 신속하고 정밀한 분석을 가능하게 한다. 본 실험에서는 HF 전처리법의 분석 시간을 다양하게 조정하여 기존 방법과 비교하였으며, 이를 통해 두 방법의 전처리 시간과 분석 정확도를 평가하였다. 실험 결과, HF를 사용한 전처리법은 KS D 1805:2019 대비 전처리 시간을 크게 단축하면서 유사한 분석 정확도를 보였다. 따라서 HF 전처리법은 주철 내 규소 함량 분석의 신속성과 정확성을 확보할 수 있는 유용한 대안임을 확인하였다.

주철, 규소, 전처리

한국생산기술연구원 국가뿌리산업진흥센터는 인식제고를 위한 기업 지정제도를 정부의 위임을 받아 운영하고 있다. 현재 운영하고 있는 기업 지정제도로는 뿌리기업 확인서, 뿌리기술 전문기업, 일하기 좋은 뿌리기업, 뿌리기업 명가로 각 지정제도 별로 운영 및 평가가 별도로 운영되고 있기에, 평가지표와 점수비중에 대한 명확한 근거가 마련되어 있지 않다. 따라서, 현 뿌리기업 지정제도가 미래 지향적이고, 공정성을 가미하여 경쟁력이 우수한 기업을 선별하여 지원할 수 있도록 현재보다 효율적인 평가체계가 마련되어야 할 필요성이 존재한다. 이에, 본 연구를 통해 모든 뿌리기업 지정제도를 만족시킬 수 있는 기본 공통평가지표와 비중을 기존지표에서 개선 및 도출하고자 한다. 현재 평가지표들의 개선을 위하여 AHP를 이용한 계층구조를 만들고 각 항목 간 상대적 중요도를 분석하였다.

뿌리기업, 지정제도, 평가지표

알루미늄은 소성 변형 특성이 우수하여 판재 및 형재 등으로 소성 가공된 소재들이 다양하게 응용되고 있다. 압연 공정의 경우, 산업적으로 요구되는 다양한 두께로의 압연이 가능하며, 압하율에 따른 소성 변형 특성 변화와 조건에 따른 열처리 공정조건에 관련된 다양한 연구도 진행되어왔다. 산업적 활용 방안의 한계로 고강도의 특성을 갖는 알루미늄 합금들에서 연구가 진행되었으나, 순수 알루미늄에 관련 연구결과는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 압하율, 열처리 공정조건을 변화하여, 순수알루미늄의 적정 풀림 열처리 공정방안을 검토하였다.

주조, 소성, 열처리

제조 현장 및 공사 현장에서 안전장비 미착용으로 인한 안전사고가 지속되면서, 인공지능을 활용한 무인 안전검사 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 기존 2D 영상 데이터 기반 안전검사 방식은 이미지 내 안전장비의 존재 여부만을 확인할 수 있으며, 실제 착용 여부를 정확히 판단하기에는 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 LiDAR 센서와 RGB 카메라 데이터를 융합하여 작업자의 안전장비 착용 여부를 효과적으로 판별하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 탐지된 객체의 경계 내부에 대해 LiDAR 센서를 이용하여 거리를 측정하고, 객체 간 거리 비교를 통해 작업자의 안전장비 착용 여부를 판단하는 방식을 채택하였다. 또한, 배경 부분의 불필요한 거리 측정을 최소화하고, 객체에 대한 정밀한 거리 측정을 수행하기 위해 실시간 이미지 분할 모델인 YOLACT를 적용하여 객체 탐지를 수행하고 탐지된 객체의 분할 중심 좌표 간 비교를 통해 안전장비의 정상 착용 여부를 판별하였다. 실험 결과, 안전장비를 정상적으로 착용한 경우 객체 간 평균 거리 오차가 4cm 이하로 나타나, 제안된 시스템이 매우 정밀한 검사 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구는 무인 안전검사 시스템의 실효성을 향상시켜 제조업 및 건설업에서의 안전관리에 기여할 것으로 기대된다.

Deep Learning, Instance Segmentation, LiDAR Aided Detection, Safety Detection

본 연구에서는 리튬 금속 음극의 균일한 박막 제조를 위해 전해도금 공정을 적용하고, 전해도금 시 발생하는 리튬 덴드라이트 성장 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하였다. 전해도금 공정을 이용한 리튬 음극 제조 시, 리튬이 불균일한 덴드라이트 형태로 성장하여 전극 구조의 밀도가 낮아지고, 이로 인해 충·방전 과정에서 국부적인 전류 집중 및 비균일한 반응이 유발될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 가압 전해도금(pressurized electroplating) 기법을 적용하여 덴드라이트 성장을 억제하고, 균일한 기둥형(columnar) 구조의 고밀도 리튬 전극을 형성하는 방법을 개발하였다. 그 결과, 기존 상용 압연 리튬포일 대비 전극 구조의 균일성이 향상되었으며, 이에 따라 충·방전 과정에서 보다 균일한 전기화학적 반응이 유도되어 안정성이 증가함을 확인하였다. 또한, 연속 제조 공정 적용을 위해 더블 벨트 프레스(double-belt press) 방식을 활용하여, 가압 상태에서 리튬을 연속적으로 전착할 수 있는 장비를 개발하였다. 이를 통해 연속 공정에서도 균일한 리튬 전착층을 형성할 수 있는 기술적 기반을 마련하였다. 본 연구는 가압 전해도금 기법이 리튬 금속 전극의 구조적 균일성과 충·방전 안정성을 확보하는 데 효과적임을 입증함과 동시에, 리튬 금속 음극의 연속 제조 가능성을 확대하는 데 기여할 것으로 기대된다.

가압 전해도금; 리튬 덴드라이트 억제; 리튬 금속 음극; 연속 제조 공정; 더블 벨트 프레스

산업기술의 발전과 변화가 하루가 다르게 고도화되고 급속히 진전됨에 따라 다양한 소재의 성능 임계화가 요구되고 있다. 이러한 요구에 효과적으로 대응하기 위해 신소재의 개발과 아울러 기존 소재 성능 향상을 위한 공정기술의 개발은 필수적이다. 지난 수십 년간 복합소재의 개발이 지속되어온 결과, 획기적인 신소재의 개발에는 어려움이 존재하나, 새로운 제조 공정의 적용을 통한 기존 소재의 성능 향상의 가능성은 비교적 높은 편이다. 두 가지 이상의 이종소재를 결합하는 하이브리드 소재는 단일 소재로는 얻기 힘든 성능을 경제적으로 달성할 수 있다. 이러한 하이브리드 소재의 대표적인 예로는 Cu-Al 합금 전도성 경량 하이브리드 선재를 들 수 있다. Cu합금과 Al합금을 각각 피복재 및 심재로 사용하여, 단일 Cu합금과 Al합금에 비해, 전기전도성, 경량화 및 가격 에서 우수한 장점을 가진다. 선재를 제조하기 위한 소성가공 공정 중의 하나인 정수압 압출은 고압의 유체로 둘러싸인 소재가 유체의 압력이 압출 임계압에 도달했을 때 금형의 형상에 따라 성형되는 방법으로, 금형 내 정수압 상태 및 압력매체를 통한 마찰저감 효과에 의해 압출재의 기계적 특성 향상 및 난성형성 재료의 성형성 해결 등의 장점을 가진다[1]. 이러한 장점들을 가지는 정수압 압출을 통해서 하이브리드 선재를 제조하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다[2-3] 이브리드 소재의 정수압 압출공정을 규명하기 위해, Cu-Al 클래드 봉재 성형에서 유동특성을 예측, 정수압 압출시 접합면 거동에 관한 연구와 하이브리드 소재의 정수압 압출 특성에 관한 연구를 통해 접촉 경계면의 미끄럼 현상을 확인하고, 정수압 압출공정 진행이 양호한 금형반각을 도출한 연구가 수행된 바 있다. 또한 하이브리드 소재의 압출공정에 관해 해석과 실험을 통해 하이브리드 소재의 압출시 피복재 부분에 걸리는 응력 및 피복재 두께에 따른 압출시 결함 발생 가능성 등에 대해 연구된 바 있고[2] 직접 압출공정에서의 압출온도와 압출비 및 다이반각의 공정변수를 변화시켜 압출성[3], 유동상태와 경도 변화에 미치는 영향을 고찰하는 등, 하이브리드 소재의 제조공정 및 특성에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 본 연구에서는 전도성 경량 하이브리드 소재를 위한 정수압 압출 공정 연구를 수행한다. 정수압 압출 공정 중 피복재와 심재간의 유동응력차이에 의한 변형저항의 차이가 존재한다. 이는 심재와 피복재의 단면적비와 함께 유동속도 차이 및 변형량의 차이를 발생시켜, 하이브리드 소재에 다양한 형태의 결함의 원인이 될 수 있다. 이러한 변형저항차이에 의한 결함을 효과적으로 막기 위한 Cu-Al 빌렛을 설계하고 정수압 압출 실험을 통하여 설계상의 문제점을 확인, 검증 하고자 한다. 또한 압출재의 Cu 두께비율과 밀도 및 도전율을 검토하여 전도성 경량 선재용 중간재로써의 타당성을 확인하였다.

정수압 압출, 클래드, 경량 하이브리드 선재

뿌리산업은 제조업의 근간을 이루는 핵심 기반산업으로 주조, 금형, 소성가공, 용접, 표면처리, 열처리 등 6대 기반산업을 중심으로 발전해 왔다. 그러나 최근 4차 산업혁명과 디지털 전환, 친환경 정책 등으로 인해 산업환경이 급격히 변화하면서 뿌리산업도 새로운 도전에 직면하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 정부는 2020년 7월 “뿌리4.0 경쟁력 강화 마스터플랜”을 발표하고, 뿌리산업의 범위를 기존 6개 업종에서 14개 업종으로 확대하는 등 산업 구조 개편을 추진 한 바 있다. 이는 4차 산업혁명 시대의 대응력을 높이고 산업 전반의 경쟁력을 강화하기 위한 조치로, 소재 다원화 및 지능화 공정기술 등을 확보하여 뿌리산업을 미래형 구조로 전환하는 것을 기본방향으로 하고 있다. 그러나 이러한 정책적 노력에도 불구하고, 뿌리산업은 여전히 많은 도전에 직면해 있다. 낮은 영업이익으로 기술혁신을 위한 R&D 투자가 저조하여 국내외 산업환경 변화에 대한 자체 대응력에 한계가 존재하고 설비투자 부족으로 생산설비 노후화, 디지털 전환이 부진하여 생산성이 정체되고, 원자재 가격 상승, 안전·환경 규제 비용 상승 등의 문제도 산업 경쟁력을 약화시키는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 상황에서 뿌리산업의 산업전환 수요를 정확히 파악하고, 이에 기반한 효과적인 정책을 수립하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 뿌리산업의 산업전환 수요조사 결과를 분석하고, 이를 통해 뿌리산업의 경쟁력 강화와 지속가능한 발전을 위한 정책 방향을 모색하고자 한다.

뿌리산업; 산업전환; 수요조사; 직무교육; 교육훈련

알루미늄(Aluminium) 및 그 합금은 가볍고 강도가 높으며 동시에 내식성이 우수하여 철강 다음으로 널리 사용되고 있는 금속 소재이다. 자동차의 연비 향상 및 공해 저감을 위해 자동차 경량화 재료로 알루미늄 합금 소재의 활용이 본격적으로 이루어지고 있다 [1]. 알루미늄 합금을 부품으로 제조하기 위하여 용접 공정이 적용되고 있으며 특히 최근 알루미늄 아크 용접 부품화를 위한 많은 연구가 수행되었다. 알루미늄 합금의 아크 용접 특성 및 용접 결함 등에 관한 연구가 수행되었고[2-9], Cold Metal Transfer (CMT) 등과 같은 새로운 Gas metal arc welding (GMAW, 불활성 가스 활용 시 MIG 용접) 공정을 알루미늄 합금을 적용하여 용접 공정 개선 연구가 이루어지고 있다[10-14]. 그리고 알루미늄 합금의 성분과 강화 합금 성분을 통하여 용접부 기계적 특성 향상시켰다[15-16]. 최근에는 전기차의 수요가 크게 증가하고 있으며 특히 핵심 부품인 배터리를 보호하는 케이스에 알루미늄 합금 소재가 적용되고 있다. 알루미늄 합금 소재로 이루어진 배터리 팩 케이스의 외관 셀 프레임의 경우 다양한 아크 용접 기술 중 많은 부분이 MIG 용접 로봇 시스템에 의해 제작된다. 기존 강재 기반의 자동차 아크 용접부품을 제작하는 현장에서 알루미늄 합금의 아크 용접 부품으로 변경됨에 따라 용접에 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 이유는 알루미늄 합금 소재(모재, 와이어)의 관리 상태, 와이어 송급 상태 등 강재 기반의 아크 용접 품보다 작업자가 신경을 써야 하는 관리 항목들이 많아졌기 때문이다. 아크 용접 중 알루미늄 합금의 MIG 용접을 처음 접하는 작업자와 연구자를 위해 주의해야 하는 사항을 소개하였다.

알루미늄 합금, 자동차 부품, 아크 용접, 용접장치, 용접 방법, 용접 결함

본 연구는 펠티에(Peltier) 소자를 활용한 건식 온도제어 시스템을 개발하고, 기존 실리콘 오일 기반 온도 교정 방식의 대체 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 기존의 액체 항온조 방식은 온도 제어 시간이 길고, 작업자의 안전 문제 및 근골격계 질환을 유발하는 등의 단점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 펠티에 소자를 적용한 건식 온도 교정 장치를 설계 및 제작하였다. 펠티에 소자는 전류 조절을 통해 정밀한 냉각 및 가열이 가능하며, 소형화, 친환경성, 무소음 등의 장점을 갖는다. 연구에서는 영하 40도에서 영상 100도까지의 정밀한 온도 제어를 실현하기 위해 PWM(Pulse Width Modulation) 및 PID(Proportional–Integral–Derivative) 제어 방식을 적용하였다. 또한, 냉각 성능을 극대화하기 위해 공냉과 수냉을 결합한 방열 시스템을 설계하여, 펠티에 소자의 발열부 온도를 효과적으로 제어하였다. 실험 결과, 본 시스템은 기존 실리콘 오일 방식보다 온도 응답 속도가 현저히 빠르며, 2분 이내에 영하 40도까지 냉각하고 1분 안에 영상 100도까지 가열할 수 있음을 확인하였다. 또한, 다채널 온도 교정 기능을 추가하여 여러 개의 센서를 동시에 교정할 수 있도록 설계하였으며, 자동화된 저항 측정 기능을 통해 데이터의 신뢰성을 향상시켰다. 본 연구에서 개발한 시스템은 센서 교정뿐만 아니라 반도체 테스트, 의료 및 생명과학, 전자기기 성능 평가 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있다. 향후 연구에서는 초저온 및 고온 확장 모델 개발과 다중 센서 모듈 적용을 통해 더욱 정밀하고 지능적인 온도 제어 시스템으로 발전시킬 예정이다.

펠티에 소자, 온도 교정, PID 제어, 방열 시스템, 건식 온도제어

높은 경도, 내마모성의 특성을 갖는 고속도 공구강은 주로 절삭공구나 금형등과 같은 가혹한 마모환경에 사용되기 때문에 상온 마르텐사이트를 확보하기 위한 합금설계 및 공정조건 최적화가 필수적이다. 이때, 냉각속도가 충분히 빠르지 않거나 경화능이 부족한 경우, 내마모성 저하 및 치수 변화를 유발할 수 있는 잔류오스테나이트 강이 발생할 수 있다. 때문에 고속도 공구강의 제품 개발 과정에서는 잔류오스테나이트 분율을 정밀하게 측정하는 것이 필수적이며, 이 중 대표적인 분석기법인 고출력 X선 회절분석기는 복잡한 전처리 없이, 시편 전체의 결정구조 및 상 분석을 할 수 있어, 산업에서 널리 활용된다. 본 연구에서는 고출력 X선 회절분석기를 활용하여 고속도 공구강의 냉각조건 및 위치별 XRD를 측정하고 잔류오스테나이트 분율을 계산하는 원리에 대해 상세히 기술하였다.

잔류오스테나이트, 고속도공구강, 고출력XRD, XRD상분석

분말을 기반으로 하는 다양한 산업(야금, 적층 제조 등)에서 분말의 특성을 정확하게 평가하는 것은 매우 중요하다. 특히, 입자의 크기(Particle size)와 형상(Shape)은 분말의 유동성(flowability), 압축성(compressibility), 분산성(dispersibility) 등에 영향을 미치는 주요 변수이며, 정확한 입도 분석은 분말 공정 및 제품 품질 관리의 핵심 요소 중 하나이다. 이를 위해 다양한 분석 방법이 활용되고 있으며, 대표적으로 체 분석(Sieve analysis), 주사전자현미경 분석(SEM, Static image analysis), 레이저 회절법(Laser Diffraction, LD), 동적 이미지 분석(Dynamic Image Analysis, DIA), 동적 광산란(Dynamic Light Scattering, DLS) 등이 있다. 각 방법은 측정 원리와 특징이 다르므로, 분말 특성에 따라 적절한 분석법을 선택하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 레이저 회절법과 동적 이미지 분석법을 중심으로 두 방법의 측정 원리와 특징을 비교하고, 입도 분석에서의 장단점과 적용 가능성을 논의하였다. 이를 통해 실험 목적에 맞는 적합한 입도 분석법을 선택하는 데 필요한 정보를 제공하고자 하였다.

입자 크기 분포, 레이저 회절법, 동적이미지 분석법, 분말 특성, 입자 형태

선박엔진용 실린더라이너 부품에 대한 글로벌 수요에 대응하기 위해 최근 고신뢰성 소재부품 생산을 위한 혁신형 원심주조 플랫폼에 대한 필요성이 부각 되고있다. 이러한 플랫폼의 주요 기능 중 하나는 원심주조 공정에서 발생하는 신호에 대한 DAQ(Data Acquisition) 시스템을 통한 공정상태 예지로 볼 수 있다. 본 논문에서는 실린더라이너 원심주조 공정조건별 DAQ 시스템을 통해 온도, 진동, 회전수 등의 공정 중 센서 데이터를 획득하였으며, 이 센서 데이터를 이용하여 원심주조 공정 상태를 감시할 수 있는 예측 모델을 개발하였다.

실린더라이너, 원심주조, DAQ, 공정상태예측, AI모델

본 연구에서는 AISI 304 스테인리스강(STS304)을 대상으로 펄스 DC 플라즈마를 이용하여 360–560 ℃의 온도 범위에서 플라즈마 질화 실험을 수행하였으며, 다양한 N₂-H₂가스 혼합비와 공정 시간에 대한 연구를 진행하였다. STS 304 강은 오스테나이트계 스틸로 내식성이 우수하여 의료, 식품, 바이오 등의 산업에 널리 이용되어지고 있다. 하지만, 낮은 경도로 인하여 사용에 제약이 있는 실정이다. 본 연구에서는 STS 304 강의 경도는 향상시키면서 내식성을 유지할 수 있도록 플라즈마 질화를 적용하였다. 플라즈마 질화 과정에서 질소 과포화 상(S-상) 및 CrN 상 형성 경향과 기계적 특성을 연구하고, 비(非)질화 시편과 비교하였다. 결국 고경도, 내식성 유지 및 강도 향상을 위해 STS 304 강에 형성되는 형성상이 기계적 물성 변화에 미치는 영향을 확인하였다. 연구 결과, 질화층 내 형성된 상(phase)에 따라 인장 강도뿐만 아니라 경도 및 압입 시험 결과에도 변화가 나타났다. 플라즈마 질화 후 변형된 AISI 304 강판의 표면을 직접 분석하고, 추가적으로 인장 시험기를 이용하여 기계적 특성을 평가하였다. 특히, S-phase 두께가 0.2 mm 시편 두께의 2.5%일 때, 인장 강도는 모재(100 MPa)와 비교하여 최대 110 MPa까지 증가하는 것을 확인하였다.

오스테나이트 스테인리스강, 플라즈마 질화, S-phase, CrN

계측에 있어서 정확한 측정은 실험 및 품질 관리에서 중요한 요소이며, 이는 제품의 성능과 안전성 평가에 큰 영향을 미친다. 측정장비는 기기 자체적으로 가지는 오차가 있을 수 있고, 장비 노후화에 따른 오차 및 사용자의 부주의로 인한 미세한 데미지 등의 여러 이유로 오차가 발생할 수 있다. 기술지원 업무를 하면서 시험을 진행한 기업들을 보면 시험성적서 데이터의 미세한 수치 차이로 결과값의 반올림 여부에 영향을 미치고, 데이터 결과의 그 “1”과 “2”의 차이로 인해 결과적으로 납품의 지연 및 계약의 파기 등의 경우를 수없이 경험하였다. 따라서 이러한 오차를 줄이기 위한 노력으로 주기적인 교정은 필수이다. 일반적으로 교정성적서는 기준기(표준기)와 측정기(시험기)의 측정값을 비교하여 측정기의 정확도를 평가하는 문서이다. 하지만 교정을 하였다고 해서 측정기기의 오차가 줄어드는 것은 아니다. 오차는 여전히 존재하고 그러한 오차를 줄이기 위해 교정성적서의 데이터를 활용하여 측정결과를 보정하여야 한다. 산업현장에서는 주기적인 교정을 하기에는 운영 예산의 문제 및 열악한 환경 등의 문제로 어려움을 겪는 곳들이 있고, 교정을 하더라도 교정성적서를 증빙용으로 소지만 하고 보정방법 자체를 모르는 경우가 많았다. KOLAS를 운영하고 있는 시험기관이나 운영 경험이 있는 시험소는 주기적인 교정과 데이터 보정을 함으로써 측정의 소급성을 잘 유지하고 있었다. 이 시험기관들이 보정하는 방법은 시판되는 S/W를 구입하여 이용하거나 장비제조사에서 제공하는 S/W를 사용하고 있었다. 본 글에서는 앞서 말한 S/W 없이 보편적으로 사용하고 있는 엑셀을 통해 선형회귀분석(Linear Regression) 기법을 활용하여 교정성적서 상의 기준기와 측정기기의 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 보정식을 도출하여 측정기기의 결과값을 보정하는 방법을 쉽고 간단하게 접근할 수 있도록 제시하고자 한다.

회귀분석, 선형회귀분석, 다항회귀분석, 데이터 보정

본 연구에서는 반도체 공정용 배기배관 피팅부품의 변형 최소화를 위해 ETFE 불소수지를 활용한 패밀리 금형을 설계하고, 유한요소해석을 수행하였다. 기존 PVDF 배기배관의 부식 문제를 해결하고자 ETFE를 적용하였으며, 다양한 게이트 랜드 길이 조건에서 제품의 변형량을 비교 분석하였다. 분석 결과, 변형량이 최소가 되는 게이트 랜드 길이를 도출할 수 있었으며, 이를 통해 성형품의 중량 확보와 품질 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다. 향후 시성형 및 기계적 특성 평가를 통해 최적의 공정 조건을 도출할 예정이다.

패밀리 금형(family mold); ETFE 불소수지(ETFE fluoropolymer); 게이트랜드(gate land); 유한요소해석(finite element analysis); 반도체 배기배관 피팅부품(semiconductor exhaust pipe fitting)

PET(polyethylene terephthalate)는 높은 기계적 강도, 가벼운 무게, 우수한 성형성과 투명성 덕분에 액체 포장 용기로 널리 사용된다. PET 용기의 경량화는 원재료 절감뿐만 아니라 제품 운송 과정에서의 에너지 소비 및 탄소 배출 저감 효과를 가져올 수 있다. 그러나 단순히 재료의 사용량을 줄이는 방식의 경량화는 용기의 구조적 강성을 저하시켜 용기의 좌굴 및 과도한 변형을 초래할 수 있어, 용기 경량화에는 구조적 안정성을 고려한 설계가 필수적으로 수반되어야 한다. 이에 본 연구에서는 CAE 해석을 활용하여 대상 제품인 500 ml 사각 PET 용기의 형상을 최적화하고 리브 보강 구조를 적용함으로써 용기의 경량화와 강성을 동시에 고려한 설계를 수행하였다. 이후 복합 리브 구조를 적용하여 용기 무게 변화에 따른 여러 경량 용기 모델의 좌굴 하중 변화를 비교하고, 대상 제품에 가장 효과적인 설계안을 제시하였다.

PET, Blow molding, Lightweight, Geometric optimization, Lib structure

본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 볼트 풀림 감지 기술의 최근 연구 동향을 분석하였다. 진동, 임피던스, 초음파, 비전 기반의 다양한 센서 데이터를 활용한 볼트 풀림 감지 기술의 특징과 한계점을 비교 분석하였으며, 각 센서 데이터별로 적용된 인공지능 알고리즘의 성능을 고찰하였다. 향후 인공지능 기반 볼트 풀림 감지 기술은 단일 알고리즘보다 여러 AI 모델의 강점을 결합하여 진단 성능을 향상시키고 자율 동작이 가능한 모델 구현을 중심으로 발전할 것으로 예상된다. 이러한 기술의 실증 연구 및 현장 적용을 통해 자율 제조 실현과 안전한 사회 인프라 구축에 기여할 것으로 기대된다.

볼트 풀림 감지(Bolt Loosening Detection), 구조 건전성 모니터링(Structural Health Monitoring), 인공지능(Artificial Intelligence), 센서 기술(Sensor technology), 결함 진단(Fault Diagnosis)

금속 소재는 높은 열전도도로 인해 차가운 촉감을 유발하며, 감성품질이 요구되는 응용 분야에서 제약이 있다. 본 연구에서는 Ni–Fe 합금 포일에 마이크로 텍스처를 설계하여 열전도도를 제어하고 온감을 구현한 다층 구조체를 개발하였다. 전주 공정을 통해 두께 30 ㎛, 비드 간격비 1:1 및 1:4의 텍스처 포일을 정밀 제작하고, 스크린 프린팅 기반 솔더링으로 6층 구조체를 형성하였다. 유한요소해석(FEA) 결과, 1:1 구조체는 2.089 W/m·K, 1:4 구조체는 0.049 W/m·K의 열전도도를 나타냈으며, 실측 결과는 각각 2.628 W/m·K, 0.349 W/m·K로 나타나 예측 경향과 일치하였다. 감각 인지 실험에서는 1:4 구조체가 테플론 및 폴리에스터와 유사한 따뜻한 촉감으로, 1:1 구조체는 대리석 수준의 차가운 촉감으로 평가되었다. 이는 구조 설계만으로 금속의 열전도도와 촉감을 효과적으로 조절할 수 있음을 보여준다. 본 기술은 금속의 기계적 강점을 유지하면서도 친환경 감성소재로 확장 가능함을 입증하였으며, 자동차 내장재, 프리미엄 가전 등 고부가가치 산업에서의 응용 가능성이 기대된다.

감성 소재, 전주 공정, 열전도도, 온감, Ni–Fe 합금

금속 소재의 미세조직 분석은 항공, 자동차, 에너지, 전자기기 등 다양한 산업 분야에서 재료의 강도, 인성, 피로 수명 등을 정량적으로 예측하고 최적화하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 티타늄 합금, 코발트-크롬 합금, 스테인리스강, 알루미늄 합금 등 주요 금속 소재의 경우, 결정립 크기, 상분율, 기공 형상과 같은 3차원 미세구조 특성이 재료의 기계적 성능과 신뢰성을 좌우하기 때문에 정밀한 구조 분석이 필수적이다. 기존에는 주사전자현미경(Scanning Electron Microscope, SEM)이나 전자 후방산란 회절(Electron Backscatter Diffraction, EBSD) 기술을 활용하여 2차원 단면의 미세구조를 분석해왔으나, 고가의 장비, 숙련 인력의 필요, 높은 시간 및 비용 소요 등 여러 한계가 존재한다. 최근에는 기계적 연마와 광학 현미경을 조합한 방식이 도입되어 비교적 정밀한 구조 분석이 가능해졌지만, 분석 효율성과 자동화 측면에서는 여전히 제약이 따른다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 금속의 미세조직 특성과 공정 조건 데이터를 통합적으로 활용하여 소재 물성을 예측하는 인공지능(AI) 기반 분석 기법이 활발히 연구되고 있다. 금속 조직과 기계적 특성 간의 복잡한 비선형 관계를 AI로 모델링하는 접근은, 기존의 실험 중심 방식에 대한 효과적인 보완책으로서 주목받고 있다. 본 연구에서는 스테인리스강 SUS316L을 대상으로, 레이저 속도 및 레이저 강도의 다양한 조합에 따라 측정된 상분율, 기공률, 결정립 크기 데이터를 바탕으로, 항복강도 및 인장강도와 같은 기계적 특성을 예측할 수 있는 멀티모달 기반 물성 예측 AI 모델을 개발하였다. 이를 통해 금속 소재 특성 평가와 공정 최적화를 보다 신속하고 효율적으로 수행할 수 있는 인공지능 기반 분석의 실효성을 제시하였다.

적층 제조, 인공지능, 영상분할, 물성 예측

최근 환경오염 문제와 탄소 배출 규제가 강화됨에 따라, 전기자동차를 포함한 미래 모빌리티 및 신재생에너지 발전기의 수요가 증가하고 있다. 여기에 사용되는 모터의 전력변환효율을 높이기 위해서는, 희토류인 네오디늄(Nd)과 내열성 향상에 도움을 주는 디스프로슘(Dy)이 포함된다. 그러나, 중희토류인 Dy는 부존량이 적어 수급이 불안정하고, 가격대가 높게 형성되어 있다는 문제점이 있다. 따라서, 현재 중희토류를 자석 내부로 확산시켜 영구자석의 성능을 높이는 GBDP(Grain Boundary diffusion process)가 주로 사용되고 있다. 하지만, 이러한 GBDP의 확산원으로 합금 리본을 사용할 경우 자석과 확산원 사이 미세 공극이 발생한다는 문제점이 존재하였다. 이에 본 연구에서는 GBDP(Grain Boundary diffusion process) 수행 전, 전처리 공정을 도입하여 확산원인 합금 리본과 모재 사이 공극을 제거하고자 하였다. 확산원으로 사용된 Dy-Al-Cu 리본은 Arc-melt 및 melt-spin 공정을 통해 제조되었으며, 미세구조 변화와 깊이에 따른 원소 분포는 SEM(scanning electron microscope)과 EPMA(electron probe micro analyzer)를 통해 분석하였다. 그 결과 전처리 공정 시 미세 공극이 제거되었으며, 중희토류의 확산 효율이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로 B-H Tracer를 통한 자기적 특성 분석 시에도, 약 40 %의 보자력 향상을 확인하였다.

Nd-Fe-B, Grain Boundary Diffusion Process(GBDP), Coercivity, Pre-treatment

일반적으로 잉크젯 프린팅은 저점도 잉크를 고해상도 패터닝을 통한 빠른 속도로 공정을 진행할 수 있는 장점을 가지고 있으나, 솔더 페이스트, 인캡슐레이션 소재와 같은 고점도 소재의 경우 기존 잉크젯 방식에서는 적용가능한 점도와 드롭 크기의 한계로 미세 프린팅이 어려운 한계가 있다.이를 보완하기 위하여 수직 왕복형 잉크젯(Reciprocating Inkjet) 방식과 같은 대안 공정기술이 필요하다. 수직 왕복형 잉크젯은 마이크로 니들의 기계적인 수직 왕복운동을 통해 잉크챔버에서 미세 잉크를 정밀하게 압출하여 드롭을 형성한다. 수직 왕복형 잉크젯은 1 mPa·s의 저점도 잉크부터 최대 300,000 mPa·s의 고점도 잉크까지 다양한 점도에서 10 μm에서 1 mm까지 다양한 드롭 크기를 구현할 수 있다. 본 연구에서는 수직 왕복형 잉크젯 시스템에서 드롭 사이즈 제어를 위한 상관관계를 도출하고 100 mPa·s에서 100,000mPa·s의 다양한 점도에서 정밀하고 안정적인 프린팅이 가능한 공정 연구를 진행하여 고점도 잉크에서 정밀하고 안정적인 프린팅이 가능함을 실험적으로 검증하였다.

Reciprocating Inkjet, Micro needle, High Viscosity, Drop-on-Demand, Line Patterning

저렴한 조도센서를 이용해서 제조현장의 일반적인 공정장비의 하나인 레이저 가공장비의 가동률을 모니터링을 할 수 있는지 테스트했다. Wifi 통신기능을 가진 IoT 센서 형태로 제작했는데, 센서 H/W의 제작은 물론이고 측정, 전송, 데이터 수집 등 필요한 S/W도 직접 제작해서 매우 저렴한 비용으로 IoT 센서를 제작할 수 있다는 것을 확인했다. 또한 직접 제작이 가능하므로 제조현장의 특성에 따라 맞춤 제작할 수 있어서 특히 중소제조업 현장에서 다양한 종류의 데이터 수집을 큰 부담없이 시작해 볼 수 있다.

제조업, 인공지능, 자동화, 데이터 수집

최근 정밀 의료의 수요가 증가함에 따라, 인체 조직의 손상을 최소화하고 시술의 안전성을 높이는 최소침습시술(Minimally Invasive Surgery, MIS)의 중요성이 크게 부각되고 있다[1]. 특히, 해당 시술에서 주로 사용되는 카테터는 유로 확보와 안정적인 시술 수행을 위한 필수 장비로 심혈관계, 신경계, 비뇨기계 등 다양한 분야에 걸쳐 폭넓게 활용된다. 그러나 현재의 카테터 제조 공정은 다품종·소량 생산 체계 및 고정밀 검사 기술 요구됨에도 불구하고, 대부분의 공정이 작업자 숙련도에 의존한 검사 방식에 머물러 있다. 이로 인해 제품 간 품질 편차가 발생하고, 불량 판별 체계의 부재로 인해 검사 자동화 및 공정 최적화에 한계가 존재한다[2]. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Canny edge detection 알고리즘을 사용하여 카테터의 외곽 형상을 정밀하게 추출하고, 이를 통해 형상의 치수 측정 가능성을 검증한다. 제안하는 접근법은 카테터 이미지로부터 윤곽선을 자동으로 검출하고, 주요 품질 인자를 계측할 수 있는 기반을 마련한다. 향후 본 연구 결과를 바탕으로 치수 측정 결과와 사전 정의된 기준을 비교하여 자동 결함 검사 알고리즘을 개발하고, 이를 통해 카테터 제조 공정의 자율화 및 지능화를 실현할 수 있을 것으로 기대된다.

카테터, 공정지능화, 형상검사, 윤곽선검출

소결광대차는 제철 공정에서 소결광을 운반하고 처리하는 데 사용되는 주요 설비로, 고온 환경에서 반복적으로 발생하는 열 하중과 기계적 응력을 안정적으로 견딜 수 있어야 한다. 소결공정은 일반적으로 1300℃ 이상의 고온에서 진행되며, 이로 인해 대차는 극심한 열팽창과 냉각 수축을 반복적으로 겪게 된다. 소결광대차의 구동부는 철도 차량의 대차와 구조적으로 유사한 제원을 갖추고 있다. Zhang[1, 2], Irena[3] 등의 연구는 주로 철도 차량의 높은 토크와 고속 회전 조건을 고려해 설계되지만 소결광대차는 상대적으로 낮은 토크 조건에서 작동하며, 축에 휠이 아닌 베어링을 조립 하고 큰 잔류응력을 허용하지 않으므로 이러한 선행 연구는 소결대차에 직접적으로 적용하기엔 한계가 있다. 철강 산업에서는 설비의 내구성 향상과 유지보수 효율성 증대를 위한 구조 최적화 필요성이 강조되고 있다[5]. 특히 소결공정 중 대차가 반복적으로 고온에 노출됨에 따라 부품 간의 열팽창 차이로 인해 결합부의 간섭 또는 유격이 발생할 수 있으며[4], 이는 장기 운용 시 구조적 안정성에 영향을 줄 수 있다. 이러한 문제를 사전에 방지하기 위해서는 축과 베어링의 재질 특성, 치수 공차 등을 종합적으로 고려한 정량적 해석이 필요하다[6]. 본 연구에서는 이론식과 구조해석을 기반으로 소결광대차의 설계 타당성을 평가하고, 안정적인 운용을 위한 설계 기준을 제시하고자 한다. 실제 사용 환경과 유사한 조건에서 소결대차용 축 조립의 적합한 공차 범위를 설정하고, 베어링에 작용하는 접촉 압력과 응력을 해석함으로써 최적의 조립 조건을 제시하는 데 목적을 두었다.

소결대차, 베어링, 치수공차

스테인레스강은 연성과 내식성이 우수하여 산업 전반에 다양하게 사용되고 있으나 표면마모 및 경도가 낮아 마찰환경에서 사용하는데 매우 취약한 단점이 있다. 본 연구에서는 오스테나이트계 316L스테인레스 강의 표면활성화 반응을 이용하여 460℃에서 질화 및 침탄공정 반응을 활성화시키고, 시험편 표면에 S-phase(N,C)를 형성하여 표면강도 및 내식성에 대한 물성변화를 연구하였다. 질화처리에 의한 S-phase(N) 처리의 경우 가장 높은 표면경도를 나타내지만 내식성이 감소하는 결과를 분극시험 방법을 통하여 확인하였다. 침탄처리에 의해 형성된 S-phase(C)의 경우에는 표면경도는 모재보다 약 350Hv정도 향상되었고, 내피팅성이 우수한 결과를 나타내었다. 또한 복합처리(침/질열처리) S-phase(N,C) 층의 경우 S-phase(N)층과 S-phase(C)층의 중간정도의 물성이 나타났으며 최적화된 경도특성이 나타났다.

스테인레스, 열표면처리, S-Phase, 표면경화, 진공 가스열처리

본 고에서는 산업용 X-ray 전산화 단층촬영(CT) 기술을 활용하여 제조 부품 내의 미세 결함을 비파괴적으로 시각화하고 정량 분석하는 기술에 대해 소개한다. X-ray CT는 고출력 X-ray 소스와 평면 검출기를 기반으로 내부 구조를 3차원으로 정밀 영상화할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기반 자동 분석 기법과의 융합을 통해 활용성이 확대되고 있다. 본 기술은 주조품 내 수축공 및 기공 분석, 용접부의 내부 공극 평가, 반도체 소자의 결함 진단, 역설계를 위한 형상 복원, 문화재 보존 및 화재 감식 등 다양한 산업·비산업 분야에 적용되고 있다. 특히 CT 기반 분석은 품질 신뢰성 확보와 설계·공정 피드백에 효과적으로 기여하며, 향후 디지털 트윈 및 AI 기술과의 융합을 통해 제조 전주기 품질관리 플랫폼으로의 진화를 기대할 수 있다.

X-ray CT, 비파괴 검사, 주조 결함 분석, 3차원 시각화, 정량 분석, 구형도, 제조 품질

2025년 트럼프 2기 행정부가 출범하자마자 미국 우선주의에서 시작된 전방위 산업변화 시도가 비우호국, 전통적 동맹국을 가리지 않고 급속히 진행되고 있다. 이러한 변화는 중국과의 패권경쟁에서 균형적 우위를 유지하려는 최종적 목표를 가지고 있지만, 그 과정에서 국제관계의 균열과 재집합, 새로운 동맹 또는 비우호 관계의 설정은 불가피해 보인다. 이러한 국제정세의 급변화 속에서 잃을 수 있는 것들을 분석하며 침체의 우려를 표명하는 시각이 증가하고 있으나, 이러한 격동 속에서 한국 산업은 전략산업의 재위치화를 모색해야 할 필요가 있다. 그 중 조선업은 단순한 제조산업을 넘어 국제질서 재편기의 전략적 접점이 될 수 있다. 이 투고문에서는 미국의 재균형(rebalancing) 전략과 중국의 역균형(counterbalancing)이 인도․태평양 지역에서 첨예하게 대립되는 구도를 다루었다. 그리고 그 구도를 형성하고 있는 행위자와 반응자의 관계에서 파생하는 산업적 필요를 분석하였다. 마지막으로 경제적 논리를 넘어서는 전략적 가치로서의 조선업을 분석하며, 국제정치학적 관점에서 의미를 설명하는 것으로 결론부를 마무리하였다. 현재 한국 산업은 기술 우위뿐 아니라 지정학적 연계 가능성을 고려한 전략산업 재정비에 나서야 하며, 그 중 조선업은 단순한 제조업의 범주를 넘어 국제질서 재편기에 한국의 핵심 전략 자산이 될 수 있을 것이다.

미국 중국 패권경쟁,재균형 전략,역균형 전략,조선산업

지속 가능한 지구 환경 만들기를 위한 친환경 정책의 일환으로, 배기가스 배출을 줄이고자 내연기관 차에서 전기차로의 전환이 세계적으로 확대되고 있다. 특히 유럽연합은 2035년부터 배기가스를 배출 하는 내연기관 탑재 신차 판매를 금지하는 법안을 공식적으로 채택하였고, 미국은 2023년까지 신차의 67%를 전기차로 대체하겠다는 방침을 세웠다. 국내에서는 2021년에 “제4차 친환경자동차 기본계획”을 수립하여 2030년까지 신차 판매의 83%를 친환경차(전기차, 수소차, 하이브리드 포함)로 대체하고 전체 전체 차량 중 친환경차 비율을 30%까지 끌어올려 온실가스 배출을 24% 감축하겠다는 목표를 설정하였 다. 이러한 친환경차 보급 정책과 함께 배터리, 인버터, 모터로 이어지는 전기차 구동시스템 부품에 대 한 연구개발도 활발히 이루어지고 있다.
인버터는 배터리에 저장된 직류전류(Direct Current, DC)를 교류전류(Alternating Current, AC)로 전환하여 모터에 전달하는 역할을 하며, 모터에서는 구동을 위한 토크를 생성한다 (그림 1. (a)). 반도체 제조기술 발전에 따라 종래의 Si 기반 전력반도체에서 SiC와 같은 wide nandgap 전력반도체로의 전 환이 이루어지고 있다. SiC 전력반도체는 Si 전력반도체 대비 높은 항복전압을 가져 고전류 밀도 대응 이 가능하고, 높은 열전도도와 동작 온도(junction temperature)를 가져 고온 환경에서도 작동이 가능 하다는 장점이 있다. 또한 SiC는 높은 스위칭 주파수를 가져 고속 모터 활용이 가능하고, 변환 시 스위칭 손실을 줄일 수 있어 에너지 변환효율 및 성능 확대에 유리하다.
2018년 Tesla는 인버터에 사용되는 전력반도체를 전량 SiC 금속 산화막 반도체 전계 효과 트랜지스 터(Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor, MOSFET)를 탑재한 Model 3를 출시하였 다. 아직 SiC Wafer 제조 비용이 많이 들고 반도체 수율이 낮아 대중화되어 있지 않지만, 지속적인 연구 개발을 통해 전기차 인버터용 전력반도체 시장에서 SiC이 점유하는 비율이 지속적으로 상승할 것으로 예상하고 있다. SiC 소자 도입으로 인해 기존 전력모듈 패키징 소재 역시 고온 및 고전류 밀도를 견딜 수 있는 소재 도입이 필요하다 (그림 1. (b), (c)).이 글에서는 차세대 전력반도체 패키지 소재/공정 중 하나 인 Ag 소결접합 기술을 중점적으로 소개하고자 한다.

4차 산업혁명으로 대변되는 산업 패러다임 변화에 따라 도장 처리 등 전통 표면처리 제조 산업 역시 급격한 변화와 혁신이 요구되고 있다. 산업 현장에서는 숙련된 인력의 노화로 인한 생산성 저하, 젊은 인력 기피 업종에 따른 높은 외국인 노동자 의존도, 노동 인구 감소 등의 인력 문제가 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 최근 많은 기업이 로봇 도입을 추진 중이다. 로봇을 도입은 인력 부족 문제를 해결하고 숙련된 노동자 의존도를 낮춰 생산성과 효율성을 모두 높일 수 있을 것으로 여겨지고 있다.
도장 공정은 제품 표면에 도료를 도포하여 표면 코팅층을 형성하는 기술로, 주로 제품의 내마모·내스크래치·내부식 등의 기능을 부여하거나, 다채로운 색상 구현으로 미관을 향상시키는 목적으로 자동차, 가전제품, 건축자재 등 다양한 산업 분야에 활용된다. 일반적으로 도장 공정은 도장 전처리, 도장 공정, 후처리 작업으로 나눠지는데, 도장 전처리 공정에서는 제품 표면과 도장 면과의 밀착력을 높이기 위해 제품 표면에 오염물을 제거하기 위한 공정으로 제전, 제진 공정으로 이루어져 있다. 도장 공정에서는 도료를 제품에 스프레이 방식으로 도장을 진행하고, 도장된 부분을 적절한 온도와 습도 조건에서 건조시키고, 경화 과정을 거쳐 견고한 도장층을 형성하게 된다. 후처리 공정에서는 완성된 도장층을 보호하기 위해 클리어링 공정 등을 진행한 후, 검사 공정을 거치게 된다[1].
현재 도장 공정에서는 도장 전·후 공정을 제외하고 대부분 자동화가 진행되어 있는 상황이다. 단순한 노즐 분사 시스템 자동화 단계에서부터 다관절 도장 로봇 시스템까지 도장 처리 제품에 맞게 설치가 진행되어 있다. 아무래도 도장 공정 도료 물질 분사 특성상 인체 유해한 유·무기 물질을 포함하고 있어 작업자를 구하기 어렵고, 품질을 결정하는 가장 중요한 공정이므로 제품 신뢰도 확보하기 위해 자동화 시스템이 구축되어 있다. 반면 도장 전처리는 공정 단계가 많고, 다품종 소량생산 대응에 표준화가 어려워 현재 수작업으로 진행 중인 곳이 많다. 보고된 연구 결과에 따르면, 도장 처리한 도막의 수명에 영향을 주는 가장 큰 인자는 도장 처리의 종류나 횟수가 아닌, 도장 전처리 공정에 따른 도장 전 표면 상태로 확인되었다. 영향도를 수치화했을 때, 전처리가 약 50%, 도막 두께가 20%, 도료의 종류와 기타 도장 조건이 나머지를 이루었다[2]. 도장 전 표면은 산화층, 수분, 먼지 등이 부착되어 있어 도장 전에 완전히 제거되지 않으면 도막과 제품 간의 밀착력이 저하되어, 도막 결함 및 조기 발청의 원인이 된다. 도막의 내구성을 결정하는 매우 중요한 공정임에도, 앞서 언급한 것처럼 현재 대부분의 공장에서 수작업으로 진행되고 있어 많은 인력이 투입되어 전체 공정에서의 효율을 떨어트리고, 동시에 균질한 표면 상태를 확보하지 못해 생산성이 떨어지는 상황이다. 따라서 로봇 도입을 통해 인력 감소 및 신뢰성 있는 품질 확보가 필요한 상황이다. 본 논문에서는 도장 전처리 공정에 수작업을 대체하여 로봇을 도입하기 위한 공정표준화 사례를 소개하고자 한다.

본 발명은 출원 중이며(10-2323-0140607) 듀플렉스 주강 및 이의 열처리 방법에 관한 것으로, 내식성이 우수한 동시에 원가 절감이 가능한 저Ni 듀플렉스 주강 및 이의 열처리 방법이다.
기존 산업에 적용되는 듀플렉스 스테인리스강은 판재와 강관 형태로 국한되어 그 용도가 제한적이며, 최근 발전 설비의 대형화에 따라 수요가 증가하고 있다. 특히, 임펠러 같은 복잡한 형상의 듀플렉스 스테인리스강 주물품의 제조 기술개발이 필요한 실정이다.
산업 설비에서 사용되는 듀플렉스 스테인리스강의 적용 부품은 주물품으로 임펠러, 디스차지/석션 케이싱, 디스차지 볼, 밸 바디, 밸브 본 네트, 밸브 디스크 등이 있다. 이러한 중대형 듀플렉스 스테인리스강 부품의 경우 상대적으로 큰 질량 효과(mass effect)로 인한 부위별 내부응력 및 유해 석출상(σ상, χ상, 질화물 등)을 제어하기 위해 주조품의 합금 설계, 주조 방안 설계, 용해 주조 기술 및 주조품의 유해상의 미세조직 제어기술 등의 확보와 각 공정의 최적화 기술이 필요하다.
특히, 발전 설비 및 담수 설비용 내식 소재부품(펌프 임펠러/샤프트, 밸브 바디/시스템, 해수 배관 플랜지) 등에 주로 사용되는 듀플렉스 스테인리스강의 시장 규모는 2024년까지 약 36억 달러를 넘어설 것으로 예상된다. 또한, 기존의 물 산업 펌프 및 밸브 소재는 고Ni(11% 이상) 함유 기존 ASTM A743-CF3M(19% Cr-11% Ni-2.2% Mo) 오스테나이트 스테인리스 주강이다. 고Ni의 함유로 가격 경쟁력 낮은 합금을 대체할 수 있는 Ni/Mo 저감형 고강도, 고내식성 듀플렉스 스테인리스강 주물품 원소재의 합금 설계가 필요하다. 소재의 기능성 및 내구성 향상으로 물 산업용 펌프, 밸브, 플렌지용의 핵심 주물품 뿐만 아니라 상하수도 시설 등과 관련 유사 기계 부품에 활용이 가능하여 경쟁력 강화에 기여할 수 있으며 가격 경쟁력을 확보할 수 있다.
따라서, 전술한 문제를 해결하기 위한 고강도 고내식성의 저Ni 듀플렉스 주강의 합금 설계 및 미세조직 제어기술에 대한 연구가 필요하다.

최근 뿌리산업의 경우 제조업의 경쟁력 근간을 형성하는 기반산업임에도 불구하고 위험한 작업 환경과 산업경제의 어려움, 낮은 임금 체계 등으로 인하여 인력 부족 현상이 계속되고 있다. 이러한 구조적 문제를 해결하기 위해서는 인력 구조의 개편이 요구되나 열악한 환경과 처우 등의 좋지 않은 이미지로 인해 청년 인력의 취업 기피는 여전한 것으로 나타나고 있다. 또한 고령화로 인한 노동 인구의 감소와 고임금화, 근로 시간의 단축, 외국인 근로자의 한계 등 노동 시장의 위축으로 인한 인력 문제가 존재하고 있어 이러한 산업계의 문제를 해결하기 위해서 로봇을 적용한 생산 라인의 자동화가 요구되는 추세이다.
본 논문에서는 사출 공정에 있어 수작업으로 진행되고 있는 공정을 로봇 자동화 적용 개발을 통해 생산성과 불량 개선을 하고자 한다. 적용하는 볼밸브 제품은 인서트가 삽입되어 사출되는 형태로 해당 공정의 흐름은 인서트의 입고, 정렬, 삽입 후 사출성형을 진행하고 제품의 취출 후 검사하고 트레이에 적재하여 이송하는 순서로 진행되며 현재는 수작업으로 진행되고 있어 품질의 불균일성이 문제가 되며 생산성의 한계 및 안전사고의 위험이 존재하고 있다. 자동화 시스템 개발을 위해 인서트 트레이 공급, 정렬 장치와 인서트의 로딩, 언로딩을 위한 협동로봇과 검사를 위한 비전 시스템을 적용하였으며, 적용 전후의 사이클 타임 개선 효과와 생산성 향상, 그리고 불량률 감소 효과를 확인하였다.

기존 철강의 부품화 공정을 충분히 활용할 수 있는 알루미늄 판재는 철강 대비 3배나 낮은 비중으로 자동차의 연비 효율 향상을 위해 많은 부품에 적용되고 있다. 코로나 이후 친환경 차량의 급격한 증가에 대한 기대감으로 전 세계 완성차사는 알루미늄 판재 적용을 적극적으로 검토하고 있다. 이를 반영하듯 전문 리서치 기관에서는 2030년에 약 1,335억 불의 자동차용 알루미늄 시장을 예측하고 있으며, 주조재 및 압연재의 시장 증가를 예측하였다(그림 1). 이는 테슬라의 기가캐스팅 기술로 인해 차체 부품에 사 용하던 압출재 부품이 기가캐스팅 부품, 즉 주조재로 대체될 것이라는 예상이 반영된 결과이다.

최근 적층제조 기술이 미래 첨단제조를 이끌어갈 핵심 유망기술로 주목을 받으면서 다양한 산업 분야에서 적층제조 기술 도입을 위한 적극적인 투자들이 이어지고 있다. 특히 항공우주, 국방, 에너지 등의 고부가가치 산업 분야에서는 고성능 부품을 생산할 수 있는 기술로써 금속 적층제조 기술을 주목하며 연구개발에 집중하고 있다.
현재 상용화되어 주류를 이루고 있는 금속 적층 기술은 크게 Powder Bed Fusion(PBF) 방식과 Directed Energy Deposition(DED) 방식이 존재한다. 금속 분말을 베드(Bed)에 도포하여 층층이 고출력 레이저 빔을 스캔하여 3차원 형상을 조형하는 PBF 방식과 달리, DED 방식은 고출력 레이저 빔을 작업 모재에 조사하면서 동시에 금속 분말 등을 공급하여 3차원 형상을 제조하는 공정이다. DED 공정은 PBF 대비 적층 속도(Deposition rate)가 빠르고 CNC 장비나 로봇과 결합되어 제작 가능 크기의 제약이 적으며 기존 부품 위에 일부 형상만 추가 적층이 가능하다는 점 덕분에 대형 부품 제작이나 손상 부품 보수 작업에 활용성이 높다.
DED 공정 역시 다른 적층 공정 방식과 마찬가지로 다품종 소량생산에 주로 활용되는데, 이로 인해 적층하고자 하는 형상이나 소재가 빈번하게 변경되어 작업자가 각 상황에 맞게 적절히 공정 조건을 설계하는 것이 까다로운 면이 있다. 특히, 적층 공정이 장시간 진행될 경우 적층 부품에 열이 누적되어 적정 공정 조건 범위가 공정 초반부에 설정한 최적 공정 조건 값에서 벗어나 자칫 불량으로 이어지는 상황이 발생하기도 한다.

공정 상황을 확인할 수 있는 DAQ가 준비되었다면, 이제는 데이터를 모아보자. 사물인터넷을 이용해서 데이터를 모으려면 센서가 인터넷에 연결되어야 한다. 간단하게 말하면, 센서가 와이파이(WiFi)에 연결되게 하는 것이다. 복잡하다고 한 것은 인터넷에 연결하는 기술이 꽤 여러 가지가 있기 때문이다. 또한 이들 모두가 한결같이 이해하기 어려울 수도 하다. 하지만 돌고 돌아 결국에는 와이파이를 이용하는 것으로 귀결될 가능성이 크다. 와이파이가 인터넷 연결에 가장 많이 사용되기 때문이다. 그러니 여기서 는 와이파이를 이용해서 IoT 센서 시스템을 구현하는 방법에 대해서만 간단히 소개하고자 한다.

최근 차세대 모빌리티(전기자동차, 드론 등) 산업의 급격한 성장으로 인해, 배터리의 핵심 원자재인 리튬 수요가 기하급수적으로 증가하고 있다. 리튬의 사용량은 2010년 23,500톤 사용된 것에 비해 2021년에는 283% 증가한 93,000톤이 사용되었으며 향후 더 증가할 전망이다. 이차전지 시장에서 리튬이온전지가 2020년에 납축전지의 순위를 역전하며 2019년 198GWh와 비교하여 2030년에는 3,392GWh 규모로 증가할 것으로 전망된다. 대표적인 예로 TESLA는 지속 가능한 에너지 생태계 구축을 목표로 전기자동차부터 배터리 시스템까지 영역을 확장 중이며 네바다, 뉴욕주, 상하이 등에 기가 팩토리를 건설하였고, 베를린과 텍사스에도 공장을 신설할 예정이다. 더불어 국내 기업인 LG 에너지솔루션은 세계 시장 1위를 유지하면서 전기자동차 배터리 시장을 주도하고 있다. LG 에너지솔루션은 한국, 중국, 폴란드 등에 공장을 운영 중으로 미국 거점 건설을 통해 북미 최대의 공급 업체로 부상할 것으로 전망된다. 리튬 이차전지의 수요 확대와 활용 범위의 확대가 계속됨에 따라서 시장의 규모도 지속해서 확대될 것으로 예상한다.

기존 리튬의 주요 공급원은 광산 혹은 염호로 지표면 내의 매장량은 매우 한정적이며 생산 시 막대한 양의 지하수 사용 및 화학 물질(H2SO4)의 사용으로 심각한 환경 오염의 문제가 발생하고 있다. 또한, 염호는 남미 삼각지대(볼리비아, 칠레, 아르헨티나)에 분포하며 광산은 호주, 중국, 미국에 주로 분포하는 등 특정 국가에 자원 매장량이 편중되어 있다. 한국은 전 세계 배터리 제조의 25% 이상을 점유하고 있지만, 제조에 사용되는 리튬을 전량 수입에 의존하고 있어 특정 국가 수출 제한 등의 조치나 수급이 불안정한 위험이 존재한다. 이러한 문제의 해결책으로 차세대 리튬 추출 기술의 연구를 통해 환경 오염을 줄이고 리튬 수입 의존도를 줄이는 등 여러 공급망의 다변화가 필요하다.
본 논문에서는 희소금속인 리튬 공급망의 현황을 소개하고, 최근 산업 및 연구 분야에서 개발 중인 리튬 공급망 확보를 위한 연구개발 동향을 소개하고자 한다.

4차 산업혁명을 계기로 우리 제조 산업 현장에서는 기존 전통적인 아날로그 방식에 디지털 기술과 혁신적인 비즈니스 모델을 적용하여 더욱 효율적이고 높은 경쟁력을 확보하고자 노력하고 있다. 이러한 과정에는 흔히 일컫는 디지털 전환(Digital Transformation, DX)이 필수적으로 요구되며, 빅데이터, 인공 지능(AI), 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 블록체인 등의 디지털 기술을 적극적으로 활용함으로써 공정의 운영 방식과 생산 제품의 혁신적 개선과 비용 절감, 최적화가 가능해진다.

초창기 DX가 제조 산업에 소개되었을 당시 대중에서는 단순히 기존 작업자가 공정마다 관여하던 아날로그 방식이 자동화 및 전산화되어 노동력과 제품 생산 비용 절감의 효과가 있는 것으로 이해되었다. 그러나 DX의 핵심 기술들에 대한 관심이 증대되고 관련 연구가 활발해짐에 따라 제조 산업에서의 DX 적용 또한 더욱 고도화되고 확대되었다. 예를 들어 김창호(2022)는 디지털전환 모형에 대한 경험적 근거를 바탕으로 국내 중견 제조기업에서의 효과적인 DX 전환을 위한 실행 모형을 소개한 바 있다. 또한 김원태 등(2020)은 제조 산업 현장에서 DX 도입 간 천문학적으로 쌓이는 제품 설계, 생산, 제품 성능에 대한 정보를 효과적으로 처리하고, 이를 빠른 속도로 실제 생산 활동 개선에 활용하는데 정보 처리 기반 으로써 적용 가능한 디지털 트윈 기술을 소개하기도 하였다.

DX는 제품의 설계나 제조 공정, 제품의 검사 등에서의 활용을 넘어 제조 현장 내에서 다양하게 적용이 가능하다. 그러나 지금까지 대부분의 제조 산업에서 DX 적용은 제품의 효과적 생산, 비용 절감, 제품 품질 향상 등에 먼저 초점이 맞추어져 있었던 반면, 제조 현장 내 작업자를 위한 환경적 측면에서의 DX 적용은 드물었다. 따라서 본 연구에서는 제조 산업 현장에서의 작업자 안전 환경 확보를 위한 DX 적용 방안을 구체화하고, 향후 국내 뿌리산업 촉진 방향에 대하여 모색하고자 하였다.

1. 서 론
현재 전기·전자 제품의 소형화 및 다종다양화로 급격히 발전되고 있으며, 전자 제품의 고성능화도 빠른 속도로 개발이 진행되고 있다. [1] 그리고 고신뢰성이 필요한 전자부품 산업의 전장품에 사용량이 급격히 증가하는 추세이다. 전기·전자 제품의 핵심부품인 MLCCs(Multilayer Ceramic Chip Capacitor)는 제조 공정 중 내부 금속 전극층과 유전층의 소결 온도 차이로 인해 다층 구조 내 층간 응력으로 층간 박리(Peeling)가 발생하게 된다. [2] 또한, MLCCs의 핵심기술 중 하나인 금속 전극층의 입자 미세화는 유전 소재와의 열팽창 차이로 인해 소결 불일치성을 초래한다. [3] 이러한 문제를 해결하기 위해 세라믹 입자를 분산한 복합 나노입자 연구가 진행 되고 있다. [3] 복합 나노입자는 소결 지연 및 분산으로 전극의 균일성을 높이는 소재이다...

1. 서 론
글로벌 제조산업 관련하여 소성가공 분야 생산 트렌드는 기존 소품종 대량생산 방식과 더불어 급변하는 산업적 니즈를 충족하기 위한 다품종 중량생산체제로의 부품화 기술 개발을 요구하고 있으며, 궁극적으로 미래 개인 맞춤형 생산에 대응 가능한 다품종 소량 유연 생산에 관한 연구개발을 점차적으로 확대하고 있다. 종래의 대량생산은 일반적으로 단순 프레스 상/하부 구동 방식을 기반으로 소품종 대량생산에 최적화되어 있으며, 목적 형상의 부품을 생산하기 위한 펀치와 다이 등 주요 금형 제작이 필수적이므로 주기적 부품 생산을 위한 사전 준비 시간과 금형 제작 및 보관에 따른 공간적/비용적 이슈가 뒤따른다...

1. 서론
현재까지 자동차를 비롯한 각종 운송수단 및 산업분야에 이용되는 소재는 다양한 철계 합금이 주로 이용되어 왔다. 하지만 최근 자동차 산업분야에서는 그림 1 (a) 및 (b) 에서 보이는 바와 같이 강화되는 충돌 법규, 제품 단가 및 연비 규제를 동시에 대응하기 위해 높은 강성을 가진 스틸과 경량 소재인 알루미늄을 결합한 이종 접합소재 기술의 중요성이 대두되고 있다[1]...

1. 서론
희토류는1751년Axel Fredrik Cronstedt가Bastnäs 채석장에서 채굴된 세라이트 광석에서 최초로 발견되어 고유한 특성으로 인해 현재까지 응용되어 오고 있는 원소이다. 희토류는 원소번호21번 스칸듐, 원소번호 39번 이트륨과 원소번호57번부터71번까지의 란타넘계 원소15가지를 포함한 총17개의 원소로 이루어져 있다. 희토류는 전자배치를 기준으로 경희토류와 중희토류로 나뉘며 일반적으로, 5d 부각에 전자가 채워지기 시작하는 가돌리늄을 기준으로La~Eu을 경희토류, Gd~Lu을 중희토류로 구분한다. 하지만 일부는 전자 껍질이 안정적인4f7을 기준으로La~Sm을 경희토류, Eu~Lu을 중희토류로 구분하기도 하며 핵분열 생성물인 프로메튬을 기준으로 La~Nd를 경희토류, Pm~Gd을 중(中)희토류, Gd~Lu을 중(重)희토류로 나누기도 한다. Sc, Y의 경우 원자반경과 특성이 중희토류와 비슷하므로 중희토류로 구분된다[1]...

1. 서 론
사출 연신 블로우 몰딩(Injection Stretch Blow Molding, ISBM)은 사출 성형된 예비성형체(프리폼, preform)를 사용하여 블로우 성형하는 방법으로, 성형의 연속성에 따라 1단계(one stage) 공정과 2단계 (two stage) 공정으로 구분된다1). 1단계 공정은 프리폼의 사출 성형과 블로우 성형을 동일한 기계에서 연속적으로 수행하는 방식이며, 2단계 공정은 별도로 사출된 프리폼을 재가열하여 블로우 성형하는 방식이다. 2단계 ISBM은 프리폼을 독립적으로 가열하여 블로우 성형 조건을 더욱 정밀하게 제어할 수 있다는 장점이 있지만, 재가열 과정에서 다수의 적외선 램프 출력을 개별적으로 조정해야 하므로 초기 성형 조건을 설정하는데 많은 시간이 소요된다는 단점을 지니고 있다...

1. 서 론
군 무기체계 운영은 30~50년에 달하고 있지만 부품 수명은 4~7년으로 짧기 때문에 주기적인 부품 교체를 통한 무기체계 준비 태세 유지가 요구되고 있다. 현재 군에서는 내구연한이 지난 무기체계 운영이 증가하고 있으며, 이에 따라 부품 단종, 해외 조달품 증가로 인한 무기체계 운영을 위한 조달애로 부품 증가 문제가 지속적으로 대두되고 있다. 조달 애로 부품은 그 수가 수천 여종으로 증가되고 있으며, 이를 유지하기 위한 부품 공급망 유지 문제로 조달 단가 또한 5~10배 이상 증가하고 있다...

1. 서 론
플라스틱은 우수한 생산성, 경량성, 단열성 등의 다양한 장점으로 인해 수십 년간 다양한 분야에서 널리 사용되어 왔다. 그러나 플라스틱은 구조적 특성상 분해가 잘 일어나지 않아 매립 시 환경오염 문제를 발생시킨다. 따라서, ESG 측면에서 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 그 중 한 가지 방법이 재활용이다. 폐플라스틱을 재활용하면 환경오염 문제를 줄일 수 있으며, 비용 절감 측면에서도 큰 효과를 볼 수 있다. 그러나 재활용 과정에서는 열화(degradation)가 발생하여 플라스틱의 물성이 저하되고 품질 문제가 야기될 수 있다. 따라서 재활용 시 열화로 인한 플라스틱의 물성 변화에 대한 연구는 품질 관리와 실용적 측면에서 중요한 요소로 논의되어 왔다[1,2]...

1. 서 론
티타늄 (Titanium, Ti) 합금은 높은 비강도, 내식성 및 우수한 고온물성으로 인해 항공우주산업에 널리 사용되고 있다 [1-4]. 한편, 항공부품 생산 공정에서, 생산성 효율을 높이고, 중량을 줄이기 위해 용접 공정을 적용한다. 다양한 용접 공정 중 전자빔 용접 (Electron-beam welding, EBW) 방식은 진공 분위기에서 시행되어 표면의 산화를 방지할 뿐만 아니라 좁고 깊은 용입 깊이와 용접부 변형이 적다는 장점이 있기에, 항공기의 구조체 및 엔진 부품의 두꺼운 단면에 적용된다 [2]...

1. 서 론
생활 수준이 크게 높아진 환경에 따라 고객이 요구하는 제품의 품질 기준도 함께 상향 평준화되어 대량 생산과 더불어 품질 최적화를 필요로 하고 있다. 제품을 사용함에 있어 표면거칠기에 영향을 받는 촉감은 제품의 품질을 결정하는 가장 중요한 요소로 가공에 큰 노력을 기울여야 하는 부분이다[2]. 금형을 통해 가공된 제품은 금형의 표면이 제품에 동일하게 전사되며, 이는 금형의 표면거칠기가 곧 제품의 표면거칠기라는 것을 의미한다. 절삭가공을 통해 제작된 금형은 목표된 표면거칠기를 달성하기 위해 일반적으로 절삭모델 활용을 통한 예측과 실험적 연구를 통한 가공 조건 최적화에 의존하고 있다[3]...

1. 서 론
전기, 수소자동차의 등장과 대중화로 인해 자동차의 미래적인 실내 디자인과 탑승자에게 편의를 제공하는 다양한 기능들은 자동차 제조사들의 주요한 경쟁력으로 자리 잡고 있다. 기존의 자동차 운전석 모니터는 계기판과 센터 디스플레이가 분리된 구조였지만, 최근에는 미래적이고 유려한 디자인과 다양한 기능을 통합하는 하나의 커브드 디스플레이 형태가 주목 받고 있다[1]...

1. 서 론
4차 산업혁명의 급속한 흐름에 따라 디스플레이 산업에서도 데이터를 근간으로 하는 스마트 팩토리로 변모될 것으로 전망되며, 대기업 주도의 디스플레이 제조산업은 중간(Level 3~4, 표 1 참고)[1] 수준으로 공정 지능화를 위한 인프라가 갖춰져 있으나 고도화가 필요한 상황이다. 현재 제조실행시스템(manufacturing execution system, MES) 기반 생산과정을 전산화, 자동화시켜 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있는 인프라는 구축되어 있으며, MES 하부에 DC(fault detection and classification), RMS(recipe management system) 등과 같은 모듈로 디스플레이 제조 장비의 데이터를 실시간으로 수집하고 장비의 이상을 실시간 감지 및 모니터링 가능하며, 공정을 진행하는 recipe와 parameter 변경 등을 통합 제어 관리할 수 있는 수준이다...

1. 서 론
현대 사회는 전 세계적인 환경이슈로 인해 탄소 중립과 지구 온난화 대응에 필요성이 대두되고 있다. 에너지 분야에서는 이에 대응하여 에너지 자원의 소비 저감, 재생 가능 에너의 자원의 효율적인 재활용 및 회수가 가능한 바이오매스 발전에 대한 관심이 고조되고 있다. 이와 함께 보일러 발전의 효율성과 부품의 수명향상이 필수로 요구되고 있다. 그러나 바이오매스 발전 연료는 높은 수분 함량과 연소 시 발생하는 알칼리 염화물 등의 배출, 내부 튜브에 부착된 재(ash)의 침전 등에 의한 심각한 부식 문제로 유지 관리 비용이 크게 증가하는 문제가 발생 하고 있다. 특히 고온 부식의 발생으로 내부 튜브의 손상이나 파손으로 인한 운행 중단과 이로 인한 설계온도 이하에서의 보일러 운행으로 인한 효율적 한계 등의 문제가 발생하고 있다...

1. 서 론
LLM(Large Language Model)은 대규모 데이터셋을 바탕으로 학습된 인공지능 모델이다. 특히 인간 언어의 다양한 패턴을 이해하고 생성할 수 있는 능력에 초점이 맞춰 있다, 이러한 모델들은 자연어 처리(NLP) 분야에서 주로 사용되며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 언어 관련 작업에 활용된다[1]...

1. 서론
자동차나 기계의 슬라이딩 부품, 금형 등에 고경도 저마찰 코팅 표면처리는 성능향상을 위해 널리 활용되고 있다. 저마찰 코팅의 특징은 접해있는 상대재에 대한 상대 마찰계수를 낮게 하여 계속되는 마찰 과정에서 상대재와 코팅재의 마모을 현저히 감소시켜 부품의 수명을 향상시킬 수 있다. 저마찰 코팅재는 대표적으로 DLC (Diamond Like Carbon) 코팅, WC/C 코팅, 테프론 코팅, MoS₂ 코팅이 물리적 기상 증착법 (PVD)과 화학적 기상 증착법 (CVD), 스프레이법 등으로 구현되어 적용되고 있다...

1. 서 론
최근 들어 산업용 초정밀 부품 제작에 고출력 펨토초 레이저를 응용하는 사례가 점차 확대되고 있다. 고출력 펨토초 레이저는 레이저 어블레이션, 광경화성 수지의 경화를 통한 초정밀 패터닝 등의 다양한 목적으로 활용된다.
본 논문에서는 고출력 펨토초 레이저를 활용한 레이저 가공 기술의 발전 동향을 소개하고 미래 제조 산업에서의 응용 가능성을 제시하여 해당 분야의 기술적 진보와 산업적 활용에 관해 알리고자 한다...

식품의 품질과 안전은 국민 생활 안전에 직결되는 부분이다. 국내뿐만 아니라 전 세계적으로도 식품의 품질을 관리하고 위험 오염물질을 탐지하기 위한 기술과 방법들이 개발되고 있다. 특히 온라인 쇼핑의 확산으로 신선식품도 온라인으로 구매하고 배송시스템에 의해 배송되는 것이 일반화되어 신선식품에 대한 신선도 및 변질 여부를 판단하는 기술의 수요가 급속히 증가하였다. 계절과 환경적 영향으로 식품의 변질과 유해 물질 그리고 식중독균에 의한 오염이 우려되고 있는 상황에서 국민 생활 연구 및 국민 안전 이슈에 먹거리 안전 분야 기술 개발과 정책이 다수 포함되고 있으며 사회적 기술 수요가 높다고 할 수 있다. 한국생산기술연구원에서는 출연연 빅이슈 사업으로써 사회적 이슈(issue)인 식품의 안전 확보를 연구과제로 반도체식 가스센서와 나노물질을 이용한 식품의 신선도와 유해 물질 및 식중독균을 검출하는 기술개발을 수행하였다. 본 글에서는 식품 신선도 센서와 활용을 위한 기술 개발 체계 및 전략을 소개하고 있으며 기술 개발 결과를 설명하고 있다. 식품 신선도와 안전을 위해 개발된 핵심 요소기술에 대한 설명은 추가로 기술 소개 자료를 함께 기고하여 참고할 수 있도록 하였다.

나노입자로 구성된 나노구조체의 경우 비표면적이 높아 반응성이 높다는 장점이 있어 화학센서, 바이오센서, 광학전자기기 등에 다양하게 활용되고 있다. 기존에는 나노 다공성 구조를 형성하기 위하여 건식증착 후 선택적 에칭공정을 이용하거나, 습식 합성 및 코팅 후 열처리를 통하여 고표면적 나노구조를 형성하였으나 표면적 증가에 한계가 있었다. 또한 선택적 에칭공정이나 습식합성·코팅 후 열처리의 경우 타겟 물질 뿐만 아니라 불순물이 포함되어 전기화학적 특성 저하의 원인이 된다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위하여 중소기업에서 일반적으로 활용되고 있는 열증발증착 방식을 기반으로 다양한 금속 및 산화물의 나노 다공성 박막 구현이 가능한 기술을 개발하였으며, 이를 활용하여 표면증강라만산란(Surface Enhanced Raman Scattering, SERS) 기판 및 가스센서에 적용하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

식중독은 전 세계적으로 심각한 공중 보건 문제로, 유해한 미생물에 오염된 음식물이나 물의 섭취로 발생한다. 주요 병원성 미생물로는 살모넬라균, 대장균, 리스테리아균 등이 있으며, 이들은 식중독의 주요 원인으로 전 세계적으로 인류 건강에 심각한 위험을 초래한다. 식중독의 대표적인 증상으로는 메스꺼움, 구토, 설사, 복부 경련, 발열 등이 있으며, 심한 경우 탈수, 입원, 심지어 사망에 이르기도 한다. 특히, 어린이, 노인 등 면역 저하자들에게 더욱 치명적일 수 있다. 이런 위험 질병인 식중독균을 검출하는 전통적인 방법으로는 중합효소 연쇄 반응(Polymerase chain reaction, PCR)과 효소 결합 면역흡착 분석(Enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA) 등이 있으며, 이들은 높은 정확도를 제공한다[1]. 그러나 이러한 방법은 고가의 특수 장비와 오랜 배양 시간이 필요하며, 결과 검증에 전문가의 분석과 상당한 비용이 요구되어 일상 생활속에서 실시간으로 결과를 얻는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 신속하고 간편하게 살모넬라 균을 검출하기 위해, 폴리디아세틸렌(polydiacetylenes, PDA) 리포좀 센서에 살모넬라균에 대한 탁월한 결합 능력을 나타내는 DNA 분자인 압타머(aptamer)를 결합하여 비색형 바이오센서를 제작하고, 살모넬라균의 농도에 따른 미세한 비색 반응을 정밀하게 관찰하여, 비 전문가도 쉽게 측정할 수 있는 포터블 형식의 측정 장비를 제작하였다.

폴리다이아세틸렌(PDA)는 자가 조립을 통해 이중지질층인 리포좀(liposome)을 구성하며, 외부 자극에 의해 특이한 색상변화를 나타내는 물질로서 색변이 센선에 활용 할수 있다. 이러한 PDA 리포좀은 중금속 검출, VOC 검출에서부터 박테리아 및 바이러스 검출 등 다양한 분야에 유용한 센서로 활용될 수 있고, 지속적인 연구 개발을 통해 그 응용 범위는 더욱 확대 될 것으로 기대 된다. 본 글에서는 PDA 리포좀의 색변이 원리 및 다양한 센서로의 활용을 소개하며, 한국생산기술연구원의 빅이슈 프로젝트중 하나인 PDA 리포좀을 이용한 식품유해균 검출 센서 개발 연구내용을 소개하고자 한다.

용액 공정은 마이크로 및 나노 크기의 물질을 용액에 분산시켜 박막이나 나노구조체로 변환하는 기술이다. 이 공정은 비교적 낮은 온도에서 진행할 수 있고, 공정 비용이 저렴하며, 대량생산이 용이하다는 장점이 있다. 또한, 다양한 나노 소재를 용액 공정을 통해 활용할 수 있어 전자 소자, 에너지, 바이오 등 여러 분야에서 폭넓게 응용할 수 있다.[1-2] 비록 코팅의 균일성과 나노 소재의 정밀한 배열 등에서 한계가 존재하지만, 용액 공정은 마이크로/나노 기술의 발전과 함께 지속적으로 연구되고 있으며, 미래 첨단 기술 개발에 중요한 역할을 하고 있다. 본 글에서는 한국생산기술연구원의 빅이슈 프로젝트 중 하나인 용액 공정을 기반으로 한 가스 센서 제작 공정에 대해 다루고, 특히 용액 공정 기술 중 전기방사법(Electrospinning)을 활용한 연구 내용을 소개하려 한다.

본 발명의 목적은 시계열데이터 이미지 인코딩을 이용한 LOI(Loss on ignition) 예측 방법을 제안하기 위한 것으로 주조품의 품질을 좌우하는 중요한 재료인 주물사를 반복해서 사용할수록 노화 현상이 발생하므로 주물사 관리를 위해 주물사의 성능을 평가하기 위한 것이다. 주물사의 성능을 평가하는 시험으로 작열감량 (LOI, Loss-on ignition)법이 고려될 수 있다.

주조 공정에서 금속의 압탕 방안을 설계하는 것은 제품 품질과 생산 효율성을 높이는 데 핵심적인 역할을 한다. 주조 공정은 고온에서 녹인 금속을 주형에 부어 형태를 만든 후, 이를 냉각하여 고체화시키는 과정이다. 이 과정에서 금속이 응고하면서 나타내는 물리적 변화와 열적 거동을 이해하여 시뮬레이션 하는 것은 주조 제품의 품질 예측을 위해 필수적이다. 응고 해석은 주조 공정에서 금속이 액체 상태에서 고체 상태로 변화할 때의 열적 및 물리적 변화를 분석하는 과정으로, 금속이 응고하면서 부피가 줄어들고, 이로 인해 수축, 기공, 균열 등의 결함이 발생할 수 있다. 이러한 결함은 제품의 기계적 성질과 외관을 저하시킬 수 있으며, 따라서 이를 미리 예측하고 제어하는 것이 중요하다. 정밀한 응고 해석을 통해 이러한 결함의 발생 가능성을 줄이고, 제품의 품질을 개선할 수 있다. 응고 과정 중 발생하는 수축을 보상하기 위해 설계된 압탕 시스템은 주조 품질의 향상과 공정의 안정성 확보에 기여한다. 압탕 방안을 설계하고 최적화 하는 것은 금속이 고체화되는 동안 발생하는 부피 감소를 효과적으로 보충하고, 주조 결함을 줄이며, 생산 공정의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 최적화된 압탕 방안을 설계하기 제품에 발생하는 결함(추축공)을 기반으로 압탕을 자동으로 생성 하도록 하였으며, 주조 공정의 압탕 방안을 최적화하기 위해 최적화 알고리듬으로 ‘직교배열표를 이용한 순차적 알고리듬(Sequential algorithm using orthogonal arrays; SOA)’을 사용하여 최적의 압탕의 위치와 사이즈를 결정하는 압탕 자동 생성 설계 시스템을 개발하였다.

최근 제조업에서는 제품의 품질과 신뢰성을 확보하기 위해 미세 단면 분석의 중요성이 점차 커지고 있으며, 특히 반도체, 디스플레이, 이차전지 등 다양한 산업 분야에서는 높은 정밀도와 대면적의 분석이 요구된다. 이러한 요구를 충족하기 위해 널리 사용되는 집속이온빔(focused ion beam; FIB) 기술은 뛰어난 정밀도를 제공하나, 대면적 가공에서 속도가 느려 효율성에 한계가 있다. 본 연구는 펨토초 레이저 가공 기술을 활용하여 FIB 가공 시간을 단축하고, 레이저 가공 과정에서 발생하는 테이퍼 각도를 줄이는 방법을 제안한다. 펨토초 레이저 가공은 기존 FIB 방식에 비해 수백 배 빠른 속도로 재료를 제거할 수 있으며, 열적 손상을 최소화하면서 미세한 가공이 가능하다. 그러나 레이저 가공 시 발생하는 테이퍼 각도는 후속 FIB 밀링 작업에 필요한 가공량을 증가시키는 주요 요인이 된다. 본 연구에서는 입사각(angle of incidence; AOI)을 조절함으로써 레이저 가공된 측벽의 테이퍼 각도를 효과적으로 줄여, FIB 밀링 시간을 대폭 단축할 수 있는 최적의 가공 조건을 도출하였다. 실험 결과, AOI를 8°로 설정한 경우 테이퍼 각도가 27.9°에서 2.5°로 감소하였으며, 이에 따라 FIB 밀링 시간이 약 90% 감소하였다. 동시에 가공된 표면의 품질도 우수하게 유지되었다. 본 연구 결과는 제조 현장에서 단면 분석 시편 제작의 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 방법을 제시하며, 다양한 산업 분야에서 레이저 가공의 효율성을 극대화하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

고강도 후육 제품의 재질로 주로 사용되는 주강은 강도가 높지만, 비용이 비싸고 열처리가 필수적이며 경량화가 어려운 문제가 있다. 이를 대체하기 위해 구상흑연주철을 700MPa 이상급 재질(GCD700)로 개발하여 고강도 후육 제품에 적용하려는 연구가 진행 중이다. 그러나 GCD700 재질의 양산화에는 많은 난관이 있으며, 단순히 합금 원소를 첨가하거나 증량하는 방식은 여러 문제를 초래할 수 있다. 고강도 후육 제품의 경우, 결함 억제와 특성 확보를 위해 엄격한 기준이 요구된다. 이를 위해서는 청키흑연, 조대흑연, 흑연부상, 수축 결함 억제와 더불어, 미세조직과 기계적 특성에서 높은 성능이 필요하다. 이러한 요구를 충족하기 위해 접종공정의 효율화가 중요한데, 특히 후육주철에서는 Ba계 접종 방법이 주로 사용된다. 최근에는 산업계의 수요에 따라 Ba계 접종제를 Bi계 접종제로 대체하는 연구가 활발히 진행되고 있다. Bi는 청키흑연 억제와 기지조직 강화에 효과적이며, 본 연구에서는 Bi계 접종 방법을 활용하여 GCD700 재질의 고강도 후육주철 양산화를 위한 연구를 수행하였다.

Hammer 부품은 다양한 형상으로 파쇄기 부품에 사용되고 있다. 파쇄기는 광산, 건설, 제철, 제강 등 산업 전반의 내마모성을 요구하는 곳에 사용되고 있으며, 주요 재질로 고망간강을 사용하고 있다. 고망간강은 열처리 를 하게 되면 완전한 오스테나이트 조직을 형성하여 인성 및 내충격성을 향상시키며, 격렬한 충격 하중으로 인해 표면층이 현저하게 가공 경화되어도 재료 자체의 인성이 그대로 유지되어 내마모성이 우수하고, 충격안정성 도 높다.

최근 국내 기업은 극심한 인력난을 겪고 있다. 특히 우리 경제의 근간이자 파급효과가 큰 제조업을 중심으 로 생산인력의 부족현상이 빠르게 확대되고 있다는 점은 우리 경제에 미치는 충격이 클 것으로 예상되고 있 다. 고용노동부 발표에 따르면 연도별 인력 미충원율은 2019년 9.5%에서 2022년 13.6%로 3년만에 4.1% 포인트 증가했고, 인력 부족율도 1.9%에서 3.2%로 1.3%포인트 늘어났다.

국내의 대도시에는 도시 기반구축 당시에 지하에 매설된 상하수도, 냉난방, 가스 배관과 같이 대규모의 배관이 존재한다. 매설된 배관은 지하에 설치되어 있기 때문에 시각적으로 보이지 않지만 도시의 기능과 생활 편의성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 서울과 경기도 등 수도권에 매설된 배관의 경우 대부분이 30년 이상의 장기간 사용된 노후배관으로 보수나 교체가 필요하나 공사비용이 높고 많은 인력이 소모되기 때문에 정부와 지자체 차원의 지원이 필요하여‘2022년 국정감사 이슈분석’보고서에서 도시가스 노후배관 교체를 시급히 해결 해야 할 과제 중 하나로 지목하였다.[1]

글로벌 희소금속 공급망은 희소금속의 수요가 급증하는 반면 생산과 매장이 일부 국가에 집중되어 있어 수급 불안이 항상 우려되는 분야다. 2021년 중국의 요소 수출 중단으로 인한 '요소수 대란' 이후 글로벌 공급망 위기가 심각해지면서 산업 필수 원재료인 희소금속의 공급망 확보에 대한 목소리가 커지고 있다. 이러한 상황에서 한국-키르기즈스탄 희토류 고부가가치화 협력을 통해 희토류 공급망 중국 의존도 분산, 주력산업과 차세대 산업 위기대응 강화는 회소공급망 다변화를 위한 합리적 선택이다. 무엇보다 키르기즈스탄은 중국산 희토류 공급 견제로 한-미-일 등 수급처를 적극적으로 모색하는 상황이다. 본론에서 살펴본 대로 키르기즈스탄은 한국과의 상호협력 희망 의사 높은 편이다. 한국 측 역시 키르기즈스탄 광물 활용과 인프라 지원으로 반도체, 전자부품, 이차전지, 고강도 절삭공구, 항공우주, 드론, 첨단 로봇 등에 필수적인 고순도 고강도 고부가가치 희소금속 협력 파트너 확대할 수 있다. 이를 통해 국내 중소중견기업 희소금속 가공 소재화 장비 납품과 선진 공정 기술이전 등으로 기업진출 지원 가속화도 가능할 것이다. 무엇보다 중앙아시아 자원국(키르기즈스탄, 카자흐스탄, 우즈베키스탄 등)에 국내 희소금속 공급기지 구축으로 글로벌 소재공급망 대응 전략 강화해 차세대 신산업의 필수적인 희토류 금속 공급 교두보를 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

대표적인 뿌리기술 중 하나인 금형기술은 높은 생산성, 가격 경쟁력, 고품질 제품 생산 가능 등의 장점을 바탕으로 하여 현재도 대표적인 양산 생산기술로 제조업 분야에서 활용되고 있다. 이러한 금형 기술로 제조되는 대표적인 제품으로 플라스틱 용기가 있으며 제조 과정에서는 다른 방식의 금형 기술을 적용하고 있다. 먼저 플라스틱 용기의 경우 내용물을 담을 수 있는 공간을 만들어 주기 위하여 열을 가한 상태에서 내부에 공기를 불어 넣어 부풀게 하는 방식인 블로우 금형 기술을 사용하고 있다. 대표적으로 PET 용기가 이러한 공정을 통하여 제조된다. 다음으로 용기 캡의 경우 용기에 비해서 상대적으로 작고 밀폐성 기능 구현이 요구되기 때문에 고정밀 제품 생산이 가능한 사출 금형 기술을 통하여 제조된다. 일반적인 생수병의 경우 용기와 용기 캡으로 매우 단순한 구조를 가지고 있어 분리배출 및 재활용이 매우 용이하나 현재 플라스틱 용기를 사용하는 다양한 제품군 (음료, 의약품, 용액 등)에서 기능성, 심미성을 위하여 추가 실링 소재가 사용되는 용기 캡이 주로 사용되고 있다. 그림 1과 같이 실링을 위한 소재는 대부분 이종 소재로 되어 있고 접착제로 고정되어 있어 제거가 용이하지 않아 결과적으로 분리배출을 어렵게 하여 재활용성을 저해하는 원인이 되고 있다. 따라서 제품의 디자인, 밀폐 기능은 유지하면서도 분리배출이 용이한 플라스틱 용기 캡에 대한 다양한 방법이 연구되고 있으며 그중 하나로 용기 캡의 형상에 가변성을 부여하여 밀폐성 유지 및 접착제를 사용하지 않아 이종 소재 분리가 용이한 용기 캡 구조를 제시하였다.

딥 머신 러닝에 의한 객체 인식 (Object detection)은 생산성을 향상시키거나 뿌리산업 현장 작업자를 지원해줄 가능성이 많다는 것을 그간 성공적으로 보여주었다 [1,2]. 합성곱 인 공신경망 (CNN, Convolutional Neural Networks) 기반의 고성능 알고리즘들이 제시되면서 객체 감지 기술의 적용분야도 점점 더 넓어지고 있다 [3]. 복잡하고 정교한 분석 알고리즘은 물론이지만, 단순한 형태의 객체 인식만을 활용하더라도 부품과 구성 요소가 설계된 대로 조립되었는지 여부 정도는 비교적 쉽게 확인할 수 있다 [4]. 하지만 아직까지도 우리나라의 뿌리 관련 중소기업들에는 객체 인식 기술의 이점을 충분히 누리지 못하고 있는 상황이다. 성능이 우수한 사물인식 시스템을 위해서 양질의 학습데이터를 충분히 확보하는 것이 무 엇보다 중요하다 [5]. 객체 인식 기술을 적용하고자 하는 제조현장에서는 이미 진행하고 있는 생산활동을 방해하지 않으면서 각 부품의 사진을 촬영해야 하므로 우선 학습 데이터 확보에 제한이 따르는 경우가 많다. 여기에 더해서 지도학습 (Supervised learning)에 의한 객체 인식인 경우, 비록 학습 데이터를 많이 확보했다 하더라도 인식 대상 사물을 가리키는 라벨링 박스 그리기 작업을 진행해야 하는데, 이는 사람이 직접 사진을 분석하여 수작업으로 진행해야 하므로 많은 시간과 노력을 들여야 한다 [6,7]. 이러한 제약들이 국내 뿌리기업 현장에 대한 객체 인식 기술 적용을 더디게 하는 중요한 걸림돌이 되고 있다. 학습데이터를 확보하는 과정에서의 이러한 애로사항을 극복하기 위한 많은 노력들이 진행된것도 사실이다. 사진을 자동으로 촬영하는 장치는 일반적인 기계 기술 분야에서 여러 가지가 제안되었고 또 상업용 제품으로 시장에 많이 나와 있다. 이들 기구들을 이용하면 촬영대상을 회전하면서 카메라를 이동함으로써 다양한 각도의 사진을 촬영하는 것도 가능하다. 따라서 이러 한 기구들을 적절히 개선하여 활용하면 객체 인식 시스템의 학습데이터셋을 구성하는데 많은 도움을 줄 수 있다. 하지만 이때의 사진들은 촬영 기구가 있는 정해진 장소에서 촬영하므로 제한된 배경만을 가지고 있다. 제한된 배경은 객체 인식 성능을 크게 떨어뜨리는 것으로 알려져 있다 [5]. 이러한 문제를 피해가는 방법의 하나로 색조 차이를 이용한 화면합성의 한 기법인 크로마키 기법을 적용할 수 있다 [5,8]. 크로마키를 이용하여 대상물의 이미지만 따로 분리하고, 이를 다양한 배경화면에 삽입함으로써 다양한 배경과 장소에서 촬영된 것 같은 사진을 합성해 낼 수 있다. 이 방법은 또한 추가적인 이점을 제공하는데, 크로마키 과정 중에서 얻어진 대상 사물의 마스크(Mask) 정보로부터 라벨링 박스 정보도 자동으로 추출할 수 있다는 것이다. 이것을 이용하면 수작업에 의한 라벨링 작업을 자동화할 수 있다 [6]. 본 연구에서는 이들 두 가지 방안, 즉, 기계화 된 촬영 기구를 이용한 다양한 각도의 사진 촬영기법을 최적화하여 적용하고 여기에 크로마키를 이용한 배경 합성 기술을 함께 적용함으로써 최적의 학습데이터셋을 자동화하여 구성할 수 있는 방안을 찾아보고자 하였다. 이를 통해서, 학습데이터 생성에 있어서 수작업을 최소화 하고 데이터셋 생성 대부분의 과정이 대부분 자동으로 이루어지도록 하는 것을 목표로 하였다.

금속 3D 프린팅 (또는 적층제조)은 금형 없이 복잡 형상 및 정밀 형상의 부품을 제조할 수 있다는 장점을 바탕으로 의료, 항공/우주, 국방, 개인용 스포츠, 고가 수송기기 등의 산업에서 ’22년 현재 상용화의 영역에 이미 진입해 있다. Powder Bed Fusion (PBF)와 Directed Energy Deposition(DED)가 현재 상용화된 3D 프린팅 공정이며, 일반적으로 구형의 금속분말을 사용한다. PBF 공정은 15~53㎛ 크기의 분말을 주로 사용하며, DED 공정은 45~125㎛ 크기의 분말을 사용한다. 두 기술의 우열이 있는 것은 아니나, PBF 공정이 더 정밀 형상의 부품을 제조하는데 유리하고, 분말의 단가가 더 고가에 형성이 되어 있다. 이에 우리나라 분말 제조 기업들의 경우 PBF 공정용 분말 수율을 더 높이는 방향의 기술개발을 주로 수행 중이다. 금속 PBF 공정은 원형의 플레이트 (Plate)가 수직 방향으로 수십 ㎛ 수준의 일정한 높이만큼 하강하며, 하강한 높이만큼 금속분말을 균일하게 채운 후 원하는 영역을 레이저 또는 전자빔(E-beam)으로 빠르게 녹여 부품을 제조하는 공정이다. 금속분말을 균일하게 채울 때 블레이드를 활용하여 수평으로 분말을 밀어서 원형 플레이트에 채우게 된다. 이 과정을 리코팅 (Recoating)이라고도 하며, 분말의 유동도가 매우 낮은 경우 블레이드 (Blade)의 이동이 원활하지 않고, 분말이 균일하게 도포되지 않으며 이는 PBF 공정을 활용한 부품의 건전성에도 영향을 주게 된다. 금속 3D 프린팅도 연구자들에게는 접근성이 높아져, 새로운 조성을 설계하고, 공정을 최적화 하는 등 많은 연구가 진행되고 있으나, 분말은 대부분 해외 수입에 의존하여 활용 중이다. 기존 분말야금 산업의 기술경쟁력이 있는 우리나라 역시 신산업인 3D 프린팅용 분말의 제조 기술을 확보 중이나, 몇 가지 걸림돌이 존재한다. 그중 하나는 PBF 공정에 적용하기 전, 금속분말의 리코팅 특성을 확인하기 위한 특성평가법이 부재하다는 점이며 [1], 종종 발생하는 더 큰 문제는 제조된 분말이 일반적인 PBF 공정에 적용할 수 없는 낮은 유동성을 지닌 경우이다 [2].본 기고문에서는 우리나라 제조 분말을 PBF 공정에 적용하기 위한 특성평가 지원 사례와, 낮은 유동성을 가진 분말의 유동 특성을 개선하여 일반적인 PBF 공정에 적용할 수 있는 분말의 표면처리법에 대해 다루도록 하겠다. 3D 프린팅은 뿌리산업의 신기술로, 소재의 국산화를 위한 고민과 기술개발은 뿌리산업의 전반적인 경쟁력 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 본 기고문의 주요 내용은 기존 문헌인 한국분말재료학회지 [1], Applied Suface Science 등을 기반으로 하고 있으며 [2], 기술의 파라미터 (Parameter) 등 정량정보와, 분말 특성평가법에 대한 더 상세한 정보는 해당 논문에 자세히 기재되어 있다.

주조업종은 대표적인 에너지 대량소비 산업 (사형주조/금형주조 업체의 경우, 매출액 대비 약 5%)이고, 주조설비 유지보수와 제조 파라미터 정보 관리가 대부분 수작업에 의존하고 있 으며, 주조설비는 초보 수준의 예방보전이 시행되고 있으며, 품질 분석 및 공정 제어는 공정자 및 관리자의 경험에 의한 규칙 기반으로 운영되고 있다. 품질 기록 및 공정 DB 또한 수기에 의존되고 있다. 최근, 뿌리업종인 주조 공정에 정보통신기술 (ICT)을 활용하여 생산성 향상 및 제품 불량률 감소 등 생산시스템을 최적화하는 맞춤형 지능형 공장을 구축하고자 시도해왔으나, 사형주조 특히 주철주조와 같은 현장작업자 의존형 주조 공정에서는 매우 제한적으로 적용되고 있는 상황이다. 특히, 사형주조업계의 스마트공장은 생산현황을 모니터링하고 문제발생 시 사람에 의해 분석하고 조치하는 수동형 시스템으로 구축되고 있다. 주철주조의 경우 생산 및 자동화 설비 등에서 제한적인 데이터를 수집하고 있으며, 데이터 활용 측면에서는 기초 수준에 머물러 있으므로, 주요 생산정보 및 품질인자를 집계하여 분석/예측하는 고도화 수준의 기술개발이 필요하다. 본 과제에서는 주철주조 생산공정 모니터링: 생산공정에서 발생하는 공정조건의 데이터를 수집하고, 불량률과의 상관관계를 분석하여 최적의 공정조건을 도출하며, 설비의 온도, 압력, 전류값을 실시간 모니터링하여 설비 고장을 사전에 예측하여 생산성 및 원가절감을 할 수 있는 시스템을 개발하였다.

고순도 흑연 소재인 G5는 모바일 글라스 성형용 금형 또는 열화학적인 안전성이 요구되는 기계 부품에 주로 사용되고 있다. Ashby [1]에 따르면, 우수한 화학적 안정성으로 인해 유리와 흑연 금형 모두에 화학적으로 영향을 덜 미치므로, 열 압축 성형 공정의 금형에 적합하다. 하지만 G5는 일반 흑연과 달리 고경도이면서 큰 취성을 갖는 소재로 기계적 가공 시, 피삭재의 표면이 깨지기 쉽고, 다이아몬드 코팅된 절삭공구의 날 또한 가공조건에 따라 쉽게 손상된다. 따라서 밀링 절삭에서 다양한 다이아몬드 코팅막의 박리 시점 및 마모 형태, 그리고 이로 인한 가공 표면 조도의 변화 경향을 세세히 추적하고 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 고경도 흑연 금형 소재의 밀링 가공 동안 다이아몬드 코팅 종류에 따른 볼 엔드밀의 코팅 마모, 박리 시점 및 이로 인한 가공 표면 조도의 변화 경향을 실험적으로 분석하였다. 이를 통해 고정밀의 표면 품위를 요구하는 흑연 금형소재에 대한, 서로 다른 종류의 다이아몬드 코팅 볼 엔드밀의 마모 및 가공 표면 특성 데이터를 제시하고자 하였다.

최근 뿌리산업의 기반이 되는 공정 기술의 범위가 지능화·첨단화 추세로 6개에서 14개로 확대 개편됨에 따라 뿌리기업들의 기술 융·복합화 및 첨단화 촉진이 필요한 시점이다. 뿌리기업이 4차 산업혁명, 공급망 재편 등 변화된 산업환경에 대응하기 위해서는 노동집약적·저부가가치 산업구조에서 벗어나 디지털화·고부가가치화 등 미래 경쟁력을 갖출 수 있는 차세대 공정 기술개발이 필요하다. 다기능성 나노복합코팅 (Nano-composite coating) 공정 기술은 일반적으로 2가지 이상의상 (Phase)으로 구성되어 다양한 환경에서 요구되는 물성을 동시에 구현하는 기술이다. 전통적인 뿌리기술인 열처리, 표면처리 기술을 이용하여 다기능성 나노복합코팅을 증착할 수 있으며, 이는 로봇, 센서, 우주항공과 같은 다양한 미래산업 부품에 적용할 수 있다. 나노복합 코팅은 물리기상증착법 (Physical Vapor Deposition, PVD), 화학기상증착법 (Chemical Vapor Deposition, CVD), CVD+PVD 방법과 같은 다양한 공정방법으로 증착할 수 있다. 그중 PVD 방법은 다른 공정에 비해 다양한 소재의 선택과 기능성 구현이 가능하기 때문에 산업적으로 연구가 활발히 진행되고 있다. PVD 방법은 가속된 고에너지 입자가 스퍼터 타겟 표면에 충돌될 때 스퍼터 타겟에 있는 원자나 분자가 충돌된 고에너지 입자의 운동량을 흡수하여 그 운동량을 가지고 표면 밖으로 튀어나오는 현상을 이용하여 재료 표면에 박막을 증착시키는 방법이다. 이 방법은 다른 표면처리에 비해 오염원 배출이 전혀 없는 친환경적인 공정이며, 정밀한 공정제어가 가능할 뿐만 아니라 코팅막의 부착력과 내마모성이 우수하다. 최근에는 반도체 제조공정분야, MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) 등과 같은 미세소자의 제조는 물론 각종 공구, 금형, 자동차용 부품의 내마모 향상에도 적용하고 있다. 최근 산업계에서는 한 가지 특성뿐만 아닌 다양한 특성 (내마모성, 고경도, 이형성, 내식성, 전도성, 내열성 등)을 동시에 보유하는 다기능성 나노복합코팅 개발을 요구하고 있다. 단일 합금타겟 을 이용하여 나노복합코팅을 증착할 경우 타겟 조성설계에 따라 독특한 물리, 화학적 특성을 동시에 구현할 수 있다. 본 연구에서는 다성분 단일 합금타겟의 제조 및 이를 이용하여 증착된 나노복합코팅에 대해 기술하였다.

나노 패터닝 기술을 이용한 반도체 제작 기술은 이론적인 한계 수준에 가깝게 도달하였으며, 차세대 형상 기반공정에 대한 연구가 시급한 실정이다. 3차원 자유 형상을 제작하는 방법으로 최근 세계적으로 이광자 광중합에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 실용화를 위한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 이광자 광조형 공정 기술은 기존의 마이크로/나노 공정에서 제작이 불가능한 3차원 자유 형상 제작 공정의 실용화를 가능하게 함으로써 고집적화, 고기능화 된 차세대 초소형 3차원 부품 제작이 가능하다. 또한, 차세대 극미세 부품 제작 기술에 의해 획기적인 신규 시장 창출이 기대된다.

알루미늄 합금은 주요 첨가 원소에 따라 강화기구, 제조 공정, 적용분야 등이 결정된다. 알루미늄 전신재 합금 (Wrought alloy)은 첨가 원소에 따라 1000계열 (Pure Al), 2000계열 (Al-Cu-Mg), 3000계열 (Al-Mn-Mg), 4000계열 (Al-Si), 5000계열 (Al-Mg-Mn/Cr), 6000계열 (Al-Mg-Si), 7000계열 (Al-Zn-Mg), 8000계열 (Al-Li/Fe)로 분류된다. 알루미늄 합금의 첨가 원소 중 마그네슘 (Mg) 성분은 2000, 3000, 5000, 6000, 7000계열에 공통적으로 포함되는 매우 중요한 성분 중 하나이다. 알루미늄에 마그네슘 성분이 첨가될 경우 치환형 고용체를 형성하며 고용강화 효과로 인해 기계적 강도가 증가한다. 이러한 강도 증가는 마그네슘 함량에 비례한다 [1]. 알루미늄 기지에 마그네슘 성분은 최대 약 18wt% 까지 고용이 가능하지만 산업적으로는 최대 5wt%까지만 활용되고 있다. 본 연구는 마그네슘 함량이 5wt% 이상인 새로운 알루미늄 합금을 개발하기 위한 목적으로 진행되었다.

주조공정에 사용되는 주형은 모래입자와 이들을 결합할 수 있는 바인더로 구성되어 있다. 주형내 열전달은 모래입자의 접촉 환경에 따라서 변하게 되는데, 이러한 주형의 열전달 특성을 고려하기 위해서 아래 그림과 같은 입자 간 접촉면에 따른 열저항 모델을 설정함으로써 열전달 특성이 계산되며, 이에 따라 열물성치를 역으로 산출할 수 있다. 주물사의 입도, 바인더양, 충진도 등을 기반으로 주형 열전달의 열저항을 전기회로 모델 이론을 활용하여 열전도/비열 등을 계산한다.

초경합금은 실온경도 및 고온경도가 우수하며 강도가 높고, 물리적 성능 또한 안정한 특성을 가지고 있어 산업전반에 널리 사용되고 있다. 그 중 WC (Tungsten Carbide)는 다이아몬드와 유사 한 강재로 기계분야의 절삭 및 굴착공구에 사용되고 있고 [1-3], TaC (Tantalum Carbide)는 WC-Co계에 입자성장 억제제의 효과로 물성을 상승시키는 첨가제로 사용되고 있다 [4]. 본 연구에서는 외부에서의 에너지 공급 없이 반응물들의 발열 반응열을 이용하는 자전연소합성 공정을 이용하였다. 자전연소합성을 이용해 WC, TaC 분말 제조에 대한 금속탄화/환원 단일공정화 기술을 개발하였다. 그 결과 TaC 및 WC 분말의 순도와 입도는 상용분말의 물성을 상회하는 결과로 분석되었다.

최근 세간의 급격한 관심 하에 급속도로 발전하고 있는 인공지능 기술과 관련하여 제조업에도 큰 변화의 파도가 밀려오고 있는 형국이다. 제조 중소·중견기업은 갑자기 떠오르고 있는 인공지능의 실체를 한편으로는 기대 반, 또 한편으로는 걱정 반의 마음으로 바라보고 있다. 즉, 현존하는 제조업의 많은 문제를 송두리째 풀어줄 것 같은 구세주 같은 신비로운 기대감과 함께 우리 회사는 무얼, 어떻게 그보다도 왜 해야 하는지 (또는 왜 관심이 없는지) 라는 근원적이고 실질적인 의문이 머릿속을 뱅뱅 맴돌고 있기 때문이다. 특히나, ‘우리가 선도적으로 제조업의 지능화를 멋지게 구현해야지’하는 도전의식이나 또는 ‘우리만 뒤쳐질 수는 없지’라는 불안한 마음으로 파이선, 머신러닝, 딥러닝과 같은 다양한 인공지능 교육을 받고 난 다음 황망한 마음의 갈피 잡기는 왜 이리 더 힘들어 지는지 알다가도 모를 일이다. 이러한 현황에서 이러한 문제를 한 발 앞서 학습하고 고민하고, 현실적 개발활동을 시작하고 있는 한국생산기술연구원은 10회에 걸쳐서 제조업의 인공지능 적용 문제를 다루어 보기로 하였다. 모두 9명의 분야별 전문가가 제조데이터 수집시스템 구축, 통신 및 전처리, 데이터 보강을 통한 Good data 생성, 선호되는 알고리즘 후보 학습을 통한 솔루션 도출 등 제조업 인공지능 구현 4단계에 대하여 소개하고자 하였다. 가급적 구체적인 기술적 서술은 배제하고자 하나, 일부 개념 또는 트렌드 소개를 위하여 어쩔 수 없이 전문용어를 소개할 수밖에 없는 상황도 있으며, 필요 시 실제 데이터와 프로그래밍 일부 등을 가급적 쉽게 첨부하여 독자들의 이해를 돕고자 하였다.

최근 제조업이 지능화되면서 인더스트리 4.0을 비롯하여 스마트 팩토리 (Smart factory)와 디지털 트윈 (Digital twin), 메타버스 (Metaverse) 등 새로운 개념들이 나타나고 제시되면서 비 용 및 생산의 효율성 측면에서 많은 발전과 새로운 시도에 직면하고 있다. 이런 개념들은 서로의 영역이 겹치기도 하고 차별화 전략을 추진하면서 새로운 방향 모색을 도모하고 상생 발전 을 거듭하고 있다. 현재 논의되고 있는 메타버스의 정확한 이해를 위해 다수의 연구를 종합하면, SPRI (소프트웨어정책연구소)에서는 가상과 현실이 상호 작용하며 공진화하고 그 속에서 사회·경제·문화 활동이 이루어지면서 가치를 창출하는 세상을 뜻한다. IITP (정보통신기획평가원)는 가상적으로 확장된 물리적 현실과 물리적으로 영구화된 가상공간의 융합으로 정의를 내리고 있으며, ETRI (한국전자통신연구원)에서는 현실과 가상공간을 결합해 초연결·초실감 디지털로 확장 된 세계를 일컫는다. ASF (Acceleration Studies Foundation)에서는 기존 가상세계보다 진보된 개념으로 현실세계와 가상세계의 융합, 교차점, 결합의 개념으로 설명하였다 [1,2]. 또한 김상 균 (2020) 등은 스마트폰, 컴퓨터, 인터넷 등 디지털 미디어에 담긴 새로운 세상, 디지털화된 지구로 포괄적으로 설명하고 있다 [3]. 메타버스의 핵심요소에 대한 용어와 정의를 그림 1에 나타내었다. 일반적으로 한국은 GDP 대비 제조업 비중이 선진국인 일본, 독일, 미국, 프랑스 및 영국 등 보다 높은 것으로 알려져 있어 메타버스를 활용한 새로운 비즈니스 모델의 창출 효과가 더 클 것으로 예측됨에 따라 적극적으로 메타버스 및 그의 핵심 기술인 디지털 트윈에 대해서는 좀 더 면밀한 분석과 확장성에 주목할 필요가 있다. 이와 관련하여 메타버스에 적용된 디지털 트윈 핵심 기술을 정리해 보고자 한다. 디지털 트윈의 개념, 패러다임, 프레임워크, 애플리케이션 등의 기술들은 하루가 다르게 발 전하고 있으며 데이터 관련 기술, 고성능 모델링 기술, 모델기반 시뮬레이션 기술 및 피지털트윈 (Phygital twin)으로 핵심 기술들을 설명할 수 있다. 시뮬레이션은 메타버스 환경에서 모 델의 실험, 예측 및 평가에 사실감과 정확성을 배가시키며 가상 모델이 실시간으로 물리적 대상과 상호 작용하도록 디지털 트윈 시뮬레이션을 구축해야 한다. 피지털 트윈은 디지털 트윈 에 실시간으로 연결되며 물리적 요소와 디지털 요소 모두를 강조한다 [5-7]. 물론 이러한 핵심 기술들은 스마트 팩토리 구현을 위한 중요기술 측면에서도 매우 중요한 항목이다. 그리고 제 조업 전반에 걸친 디지털 트윈의 적용과 확대를 위해서는 각종 아날로그 신호와 정보를 데이터로 축적하는 지능형 센서가 핵심 부품으로 부상하고 있음도 꼭 집고 넘어가야 한다 [8].최근의 메타버스 시도 중에서 실제 산업현장에서 발생 가능한 크레인 충돌을 디지털 트윈을 통해 구성하고 이러한 충돌 현상을 시뮬레이션을 통해 문제의 예측·해결 또는 최적화를 다루었으며 이러한 디지털 트윈 플랫폼 프로토타입의 소프트웨어 구성도를 그림 2에 나타내었다 [9]. 또한 제조공정은 아니지만 식물공장 내에서 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자인 기류해석을 디지털 트윈을 통해 예측모델을 개발하기도 하였다 [10].본 연구에서는 디지털 트윈과 메타버스의 특성을 여러 문헌과 전문가들의 의견을 통해 파악함과 동시에 상호연관성 및 미래 발전 방안을 제조업, 특히나 뿌리산업의 관점에서 분석하고 제시코자 한다. 일명 제조산업 즉 뿌리산업 관점에서 바라본 메타버스를 인더스트리 메타버스 (Industry metaverse) [4]라고 부르며 제조업의 디지털 탈바꿈 (Digital transformation)을 위한 기반기술로써 디지털 트윈의 적용과 메타버스의 확장 방안에 대하여 짧은 의견을 피력하고자 한다.

포스트 코로나 산업 재편 및 미·중 패권 구도에 따른 양극화 정세로 인한 공급망 재편의 흐름 속에서 제조업의 근간이 되는 뿌리산업의 경쟁력 강화가 요구되고 있다. 뿌리산업은 제조업 전반에 걸쳐 활용되는 공정 기술을 기반으로 제조업 전방산업의 제품 품질을 결정하는 중요한 산업이지만, 최근에는 원자재 가격 급등, 금리 인상, 노동력 부족 등 3중고를 겪고 있으며, 제조업 산업전환 국면에 따른 기술 스마트화 개발 및 보급도 매우 중요한 시점이다. 인천광역시는 주력산업 성장과 정부의 뿌리산업 정책 방향에 맞추어 ‘뿌리산업’ 진흥과 육성에 대한 입법화를 추진하며 뿌리산업의 경쟁력 향상을 위해 노력하고 있다. 이러한 노력에 발맞추어 본 기고에서는 인천광역시 뿌리산업의 실태 (2020년 기준)를 분석하고, 인천 지역의 뿌리산업 경쟁력 향상을 기반으로 인천특화 제조업 전방산업의 비전 및 발전전략을 제시하고자 하였다.

열처리 기술이란 피처리물의 물성을 향상시킬 목적으로 그림 1(a), (b)처럼 피처리물을 일정 온도 이상으로 가열 유지시켜 100℃/s 이상의 급냉을 통해 강인성이 높은 조직으로 소입(Quenching)하는 공정과 연속적인 추가 열처리 (Tempering, Annealing)를 강도와 인성을 적절하게 조절하는 기술이다. 그림 1(c)에 열처리를 활용하여 피처리물의 물성을 제어하는 가장 대 표적인 철강 재료에서 열처리에 의해 제어되는 조직을 정리하였다. 이처럼, 열처리 공정은 열원을 통해 조직을 제어하는 분야로 가열 중 에너지 소비가 많고 고온에서 소재의 산화를 방 지하기 위해 분위기가스를 사용하는 등 공정 중 발생하는 에너지가 많은 분야라 할 수 있다. 정부의 전기료 현실화 정책에 의해 급격한 전기료 상승이 발생한 2010년 이후 열처리 분 야의 가장 큰 이슈는 에너지 문제로서 전기료가 열처리 분야 생산원가의 30∼40%에 달할 정도로 높아지고 있는 반면, 수요기업에서는 대부분 비용 감소를 위해 생산단가의 상승을 반영하지 않는 것이 현실이다. 대부분 3, 4차 생산업체로 구성되어 있는 열처리 분야에서 이로 인해 체감되는 경영의 어려움은 상상을 초월하고 있는 것으로 조사되고 있다. 특히, 최근 탄소중립 문제 등으로 기존 화석연료로 생산되는 전기원의 활용이 어려워지고, 러시아의 우크라이나 침공에 따른 원유 및 가스 가격 상승으로 전기 및 분위기가스를 많이 사용하고 있는 열처리 분야의 어려움은 더욱 커질 것으로 사료된다. 본고에서는 국내 열처리 업체의 에너지 소비 현황 및 문제점을 파악하고 에너지 문제에 효율적으로 대응할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.

㈜엠케이켐앤텍은 PCB용 표면처리 화학제품 및 프로세스를 메인 사업 분야로 하는 강소 기업으로 2014년에 한국생산기술연구원의 파트너기업으로 가입하였다. ㈜엠케이켐앤텍은 1996년 설립돼 PCB와 반도체, 전자부품 등의 표면 처리용 약품을 생산하고 있으며, 2021년 매출 914억, 직원 수는 126명이다. ㈜엠케이켐앤텍은 안산 원시동과 목내동, 시화 MTV 및 충북 오창에 사업장을 두고 있다. 사업군은 반도체/PCB용 화학약품과 PCB 표면처리를 외주처리하는 프로세스 부분으로 구성되어 있다. PCB용 표면처리로는 Ni계 표면처리인 ENIG (Electroless Nickel Immersion Gold), ENEPIG (Electroless Nickel Electroless Palladium Immersion Gold), 전해 니켈 도금이 있고, 비Ni계 도금으로 동도금 및 OSP 프로세스를 진행하고 있다. 반도체 향 제품으로는 금범프 및 UBM (Under Bump Metallization)용 도금 약품 및 프로세스를 생산하고 있다. ㈜엠케이켐앤텍은 반도체 및 PCB 표면처리 약품으로 20년 이상 연구개발 (R&D)에 매진해 기술 측면에선 국내에서 독보적 수준이라고 평가받고 있다. 이러한 축적된 기술 노하우를 바탕으로 5G, VR/AR, AI 등 메가트랜드에 대응 가능한 소재 및 공정 기술을 확보하기 위해 철저히 준비하고 있다.

최근 전기자동차 시장이 커짐에 따라 자동차에 사용되는 전력반도체 관련 기술들이 중요해지고 있다. 특히 SiC 등 차세대 소재를 적용한 파워모듈의 경우 정션온도가 150~200℃를 넘어가면서 칩과 기판의 전기적 연결을 담당하는 접합소재 및 기술 개발에 대한 수요도 증가하고 있는 추세이다 [1]. 전통적으로 패키징 접합은 유연 및 무연솔더를 이용한 리플로우 솔더링 공법을 사용해왔다. 하지만 고온 물성이 좋은 유연솔더는 Restriction of Hazardous Substances Directive (RoHS) 환경규제에 의해 점차 적용이 어려워지고 있으며, 무연솔더의 경우 200℃이상의 온도에서 장시간 사용할 경우 금속간화합물 (Intermetallic Compounds, IMCs)의 성장 이슈 및 솔더 열화에 의해 장기적인 신뢰성 확보에 어려움이 있다 [2-3]. 따라서 이를 대체할 여러 접합 기술들이 연구 및 개발되고 있으며, 그중 대표적으로 천이액상접합 (TLP) 접합 기술과 고상 소결 (Sintering) 접합 기술이 있다. TLP 접합 기술은 접합부 전체를 IMC화 하기 때문에 고온에서 안정하다는 장점을 가지고 있어 많은 연구가 있지만, 긴 공정 시간이 소요된다는 점과 접합 후에 양품 검사가 어려워 양산에 적용이 어려운 단점이 있다 [4]. 소결 접합 기술은 고온 환경에서 재용융이나 IMC 성장에 대한 이슈가 없기 때문에 신뢰성 측면에서 장점이 있으며, Ag나 Cu 소재를 사용한다는 점에서 높은 열전도도나 전기전도도를 확보할 수 있다. 최근 접합 페이스트나 공정에 대한 개발을 통해 최적화가 이루어지고 있어 양산 적용 가능성이 높다 [5-6]. 이에 따라, 본 연구에서는 자동차 파워모듈에 적용하기 위해 소결 접합 기술을 연구하였으며, 소재 특성이 훌륭한 Ag 페이스트를 활용하여 소결 접합을 진행하였다. 접합에 사용된 기판과 단자는 열전도도 및 기계적 특성이 우수한 AlN 기판과 Ni 칩을 사용하였다. 접합 Finish는 니켈-금도금 (ENIG) 표면처리를 통해 Au/Ag/Au 접합을 진행하여 공정 최적화를 진행함과 동시에 접합부 특성 및 신뢰성 평가를 진행하였다.

Fe-Si합금은 뛰어난 자기적 특성으로, 모터, 변압기 및 발전기 등에서 에너지 변환을 위해 사용되는 연자성 소재이다. Fe-Si합금의 자기적 특성은 Si 함량에 크게 영향을 받으나, 약 6~7wt.%Si에서 가장 우수한 전자기적 특성을 복합적으로 가지는 것으로 알려져 있다 [1]. 따라서 오랜 기간 6~7wt.%의 고Si 함량을 지닌 Fe-Si합금의 다양한 산업적 활용이 기대되어져 왔다. 고Si 함량을 지닌 Fe-Si합금은 심각한 취성을 가져 연신율과 가공성이 낮아, 전통적인 철강공정을 통한 제조에는 어려움이 있어 왔다 [2]. 현재 상업적으로 이용 가능한 Fe-Si합금은 3~4wt.%Si 조성이 대부분을 차지하며, 주로 압연과정을 통해 생산된다. 반면 Si 함량이 증대된 고Si 함량을 지닌 Fe-Si합금은 심각한 취성으로 인해 박판화에 한계가 있고, 제조된 제품의 형상이 제한되어 다양한 상업적 활용에 어려움이 있다. 최근, 제조기술로 유망받고 있는 적층제조 공정인 Laser-Powder Bed Fusion (L-PBF)을 통한 Fe-Si합금의 제조가 보고되며, 높은 형상 자유도뿐만 아니라 Near-full density를 가진 다양한 Fe-Si부품의 제조 가능성에 대한 기대가 점차 커지고 있다. 본 연구는 6~7wt.%Si의 Fe-Si합금에 적층제조 공정을 적용하여, 이때 형성되는 미세조직을 분석함으로써 적층제조 공정이 고Si 함량을 지닌 Fe-Si합금의 제조에 미치는 영향 및 미세조직의 특수성을 유발하는 금속학적 원인에 대한 고찰을 진행하였다.

현재 열처리 뿌리기술업계의 당면문제는 고질적인 인력문제는 차치하고서라도 크게 3가지로 요약될 수 있다. 하나는 날로 증가하는 에너지 및 가스 비용에 대처하고 중장기적으로 탄소중립정책에 부응하는 것이고, 두 번째로는 숙련기술자를 비롯한 기능인력에 의존을 탈피하고자 하는 스마트 열처리기술 즉 디지털화를 추구하며, 마지막으로 최대시장인 자동차업계의 전기차 전환에 따른 물량감소에 대처해야 한다. 산업계서 이렇게 큰 문제들을 하루아침에 해결하는 것은 어렵기 때문에 문제해결을 위하여 산학연의 공동 노력이 필수적이다. 잘 알려진 바와 같이 내구성을 요하는 자동차 부품들은 표면경화 열처리를 통하여 표면은 경도가 높고 내부는 인성을 부여하는 방식으로 제조되는 경우가 대부분이다. 이러한 목적으로 사용되어온 가스침탄 열처리기술은 국내 자동차산업의 비약적인 발전에 커다란 역할을 수행해 왔다. 국내 적용 중인 가스침탄 열처리 시스템은 장입량 기준 대부분 1000kg급이며 저렴한 생산원가로 인하여 변속기 부품 등 다양한 부품에 가장 많이 적용되고 있다. 그러나 가스침탄 열처리의 속성상 장비는 항상 가동 중인 상태로 되어야 하며, 또한 평형분위기 유지문제로 항상 침탄성 가스를 로 내에 투입하므로 에너지 및 가스 소모량이 많게 된다. 또 한 시스템의 내구성 문제로 인하여 처리온도는 930℃ 이하로 제한을 받기 때문에 결국 침탄 속도가 제한되어 처리시간이 길어지고, 이 때문에 에너지 소모가 많아지게 된다. 과거 에너지 및 가스비용이 저렴한 시기에는 큰 문제가 되지 않았으나 최근 들어 급등하는 에너지비용으로 인하여 국내 열처리업계는 강한 가격인상 압박을 받게 되었다. 결국 침탄속도를 대폭 증가시키고 에너지 소비를 줄이기 위해서는 침탄 가능 온도를 930℃ 이상으로 하고, 로 내 분위기를 비평형으로 하여 제품 표면에 탄소공급량 즉 탄소플럭스를 크게 하며, 비 작업시 즉 주말 등에는 언제든지 장비를 끄고 켤 수 있도록 해야 한다. 이에 부응하는 기술이 바로 진공침탄 기술이다. 여기에서는 진공침탄기술의 원리 이해를 돕고, 유럽 등지의 그간 진공침탄기술의 발전과정과 국내 진공침탄기술의 적용과 개발동향 등을 서술하고자 한다.

접합보드의 금속표면 산화층을 제거하는 것은 미세전자 솔더링에 필수적 단계로 많은 현장에서 사용되어 지고 있다 [7-11]. 일반적인 플럭스 공정에서 가스 상태의 포름산을 사용하는 것은 기본 플럭스를 대체하고 리플로우 전공정 (Pre reflow)에서 잔존 플럭스를 제거하거나 리플로우 후공정 (Post reflow)에서 플럭스를 청소하는 공정 등이 필요 없다는 장점이 있다. 실제로, 포름산 증기는 일반적인 납땜 온도에서 활성화되고 리플로우 온도에서 분해되는 것으로 알려져 있으므로 [12-14] 장치를 오염시키지 않고 질소 압입에 의해 챔버에서 제거된다. 본 연구에서는 결정의 미세 구조와 화학적 조성을 더 잘 이해할 수 있도록 접합 표면에 포름산 증기 하에서 SAC로 솔더링하는 동안 잔존물을 많이 형성시키는 과정을 적용하여 특성평가를 하였다 [16]. 이러한 잔류물의 형성을 최소화하고 솔더링 공정 후에 제거하기 위해서 결정의 화학적 조성에 대한 깊은 이해가 필요하고, 이는 솔더링 공정 및 전자 장치의 신뢰성을 향상시키기 위한 기반이 되기도 한다.

본 신기술 동향 보고서는 2022. 10. 19~29 일정으로 Messe Düsseldorf 주관 하에 독일 뒤셀도르프에서 열린 세계 최고의 플라스틱 고무 성형 관련 기술 박람회인 K 2022 (KDüsseldorf 2022, K-Plastics & Rubber Exhibition)를 참관하여 다양한 성형기술과 금형기술, 가공기술, 소재기술 등 최신 트렌드를 확인하고 온 내용으로 작성하였다. K 2022에는 70여 개국의 3,000여 전시 참가자들이 참석하여 고무, 플라스틱, 플라스틱 가공기계 및 설비류, 각종 장비, 반제품, 보조제, 첨가제, 원료, 공구, 고무기계, 플라스틱 및 고무 원부자재, 가구 공구 및 제품, 관련 액세서리류 (서비스) 전반의 전시 품목이 있으며, 최신기술의 동향 확인 및 기업 간 기술교류와 계약진행 등이 이루어졌다.

최근 우리나라 정부에서는 제조업과 정보통신 기술의 융합된 4차 산업혁명에 선두로 도약하기 위하여, 기존 제조기반 산업의 스마트 대전환을 추진하고 있다. 이러한 스마트 산업 전환에서 핵심 키워드는 총 3가지이다. 첫 번째는, 기존의 제조산업 인력의 IT 및 AI 제반 교육을 통한 전문인력 양성이다. 두 번째는, 낙후된 제조현장에 IoT·AI 기술을 접목한 기 구축장비의 스마트 전환 및 관련 전문가 육성이다. 마지막으로는, 신규 스마트 장비 보급 개발 및 융합인재 양성이다. 즉, 대한민국 제조산업의 중심에는 현장 작업자가 있으며, 이들을 육성하기 위한 산업기술 정책 및 산업교육 보급이 추진되어, 대한민국 제조업이 글로벌 경쟁력을 갖추고 4차 산업혁명을 선도하는 것을 목표로 하고 있다. 그러나 기존의 스마트 산업대전환 방식은 제조현장에 무리한 정보통신 기술 보급 중심으로 이루어져, 정작 현장 인력들은 빠른 전환 속도에 적응하지 못하며 피로감을 호소하고 있다. 기존 공장에서는 놓치기 쉬운 원소재에 대한 기본 정보에서부터, 제조환경, 노하우, 장비 데이터, 제조 결과물 등이 방대한 데이터로 발생하기 때문에, 이를 토대로 유의미한 제조기술 정보 분석이 쉽지 않기 때문이다. 또한, 산업현장마다 각기 다른 작업환경에 획일화된 IT기술 보급 결과는 아날로그 기록물의 디지털 데이터베이스화 (Digitization)로 형태만 변하였을 뿐 정작 작업자는 데이터의 활용하지 않고 있으며, 오히려 작업자는 불편하게 기록작업을 추가로 수행하는 등 업무가 가중되고만 있는 상황이다. 이러한 현상은 우주·항공·반도체 등 후방산업을 떠받드는 금속분말 제조산업에서도 유사하게 나타나고 있다. 다원소 합금소재 개발부터 저마모성·고강도성·고내구성의 특징을 요구하는 제품이 등장함으로써, 금속분말 제조장비인 가스 아토마이저는 다양한 수요에 대응하여 대형화, 복잡화, 시스템화가 되어가고 있다. 하지만, 금속분말 제조 현장에서는 장비를 운영하는 현장조업자는 방대한 제조공정 데이터를 제품 신뢰성·평가 담당자에게 제공은 하고 있으나 제품 결과에 대한 피드백 제공 기회를 원천적으로 박탈당하는 실정이다. 근본적인 이유는 제조 금속분말의 평가시스템이 외부에 있어 접근이 불편할 뿐 아니라, 이를 기록하여 입·출력 데이터를 비교하더라도 손쉽게 해석할 수 있는 체계가 부재하기 때문이다. 본 회보에서는 엣지컴퓨팅의 핵심 방식인 Add-on 모듈 탑재라는 방법을 활용하여 가스 아토마이저를 디지털 전환 (DX, Digital Transformation)하는 것을 다룰 것이다. Add-on 모듈은 공정변수 및 금속분말의 디지털화는 물론, AI 알고리즘 모델 도입을 통한 공정 예측 프로그램을 갖추고 있다. 뿐만 아니라, 실시간 품질 평가·검증할 수 있는 광학계측 모듈에 대해서도 소개하고자 한다. 이 방식은 최종제품의 양품도 (분말입도, 구형도)를 결과값으로 활용하여, 실시간 계측 결과를 AI 알고리즘가 가능하도록 구성하는 내용이다. 최종적으로는 개발 성과의 국내 제조기업에 적용 사례를 설명하고, 스마트 가스 아토마이저로의 대전환을 위한 핵심 과제를 논의하고자 한다.

가스메탈아크 용접(gas metal arc welding, GMAW)은 자동차, 선박, 건설 등의 산업에 적용되고 있으며, 자동차 산업의 경우에는 스틸 및 알루미늄으로 구성된 샤시 부품의 용접에주로 적용되고 있다 [1-3]. 샤시 부품의 아크 용접부 품질은 용접부의 외관, 크기, 형상 등을작업자의 육안 검사 또는 파괴 검사를 통해 평가되며, 이는 용접부의 인장강도 등의 기계적성능이 용접부 형상과 크기와 밀접한 연관이 있기 때문이다 [4]. 근래에는 레이저 비전 센서및 머신 비전 카메라 등의 비전 센서와 이를 통해 얻어진 영상 데이터를 기반으로 한 비파괴적인 아크 용접부 품질 검사(예측) 기술에 대한 수요가 증가하고 있으며, 해당 기술의 현장 적용을 위한 선행 기술 개발 및 적용이 이루어지고 있다. 이러한 용접품질 검사기술의변화의 원인에는 파괴검사의 한계와 영상처리 기술의 비약적 발전 등이 있다. 즉, 파괴 검사의 경우에는 용접 공정의 후속으로 별도의 검사 공정이 필요하기 때문에 추가적인 검사시간과 비용이 소요되고, 생산된 제품에 대한 전수 검사가 불가능하다는 한계가 있다. 그리고 기존에는 처리가 어려웠던 영상 데이터의 처리, 모델링 등의 다양한 기능을 구현할 수있는 인공 신경망(convolution neural network, CNN) 등의 개발이 이루어짐에 따라 영상 데이터 기반의 기술 적용의 제약이 해소되었다.영상 데이터 기반의 용접품질 검사 및 예측에 대한 연구는 레이저 비전 센서 기반의 3차원 영상 데이터를 이용한 품질 검사 기술과 머신 비전 카메라 등을 기반의 2차원 영상 데이터를 이용한 품질 검사 기술로 분류될 수 있다. Lee 등은 용접부의 결함을 검출하기 위한레이저 비전 센서의 설계 및 제작, 레이저 비전 센서의 캘리브레이셔 및 영상처리 기술, 그리고 검사 시스템 구성을 위한 소프트웨어를 개발하였고, 개발된 레이저 비전 센서를 이용하여 용접 비드 외관을 측정하고 측정된 영상 데이터를 이용하여 용접 비드 형상 정보의 추출과 용접부 외관 결함 검출을 위한 기술을 개발하였다 [5-7]. Ye 등은 레이저 비전 센서의불안정한 거동과 용접부 표면의 곡률에 강건한 센서를 개발하기 위해, 레이저 비전 센서와용접부 간의 거리와 각도와 상관없이 용접부에서 비드를 자동으로 분할 할 수 있는 모델 기반 분류 기법을 개발하였다 [8]. Park 등은 적외선 카메라를 아크 용접에 적용하여 용접 중에 용융풀의 열강도 분포 특성 및 열화상 데이터를 측정하였고, 측정된 데이터를 이용하여용접부 비드 형상 및 용접 결함에 미치는 용접 공정 변수의 효과에 대한 연구를 수행하였다[9]. 비전 카메라 기반의 용접품질 검사 기술에 대한 선행 연구는 대부분 3차원 레이저 비전센서 기반의 검사 기술이 주를 이루고 있으며, 이는 2차원 형상 측정 기반 기술은 3차원 영상을 측정하는 것에 한계가 명확하기 때문이다. 또한 레이저 비전 센서 기반의 용접부 품질검사 기술의 현장 적용 및 기술의 확대보급을 위해서는 레이저 비전 센서를 통해 측정된 용접부 외관 형상 정보 및 영상 데이터를 사용하여 용접부의 인장 전단 강도 및 용접부 내부형상 등을 예측하거나 검사하는 기술에 대한 활발한 연구가 필요한 실정이다.본 연구는 자동차 샤시 부품의 가스메탈아크 용접부의 품질 예측 기술에 적용이 가능한레이저 비전 센서 기반의 용접품질 예측 모델과 기술에 대한 것이다. 이를 위해 레이저 비전 센서의 하드웨어 제작, 용접부 외관 형상 프로파일(profile)의 3차원 복원(reconstruction)을 위한 알고리즘 등을 개발하였다. 측정된 용접부 외관 영상 데이터를 입력으로, 그리고용접부 인장강도 및 내부 형상을 출력으로 하는 인공신경망 모델에 대한 연구를 수행하였다. 또한 입력 데이터와 출력 데이터의 형상과 구성에 따른 용접부 품질검사 모델에 대한연구를 진행하였다.

최근 모바일 전자기기의 경박단소화, 고해상도화 추세에 따라, 모바일 디스플레이 시장은 LCD (Liquid Crystal Display)에서 OLED (Organic Light Emitting Diodes)로 급격히 변화하는 상황이다. 모바일 디스플레이의 OLED 점유율은 절반 수준에 달하였고 이는 점차 상승할 것으로 예상된다. 하지만 스마트폰 OLED 디스플레이 모듈을 조립하는 어셈블리 (Assembly) 공정에서 다양한 불량이 빈번히 발생하고 있으며 이는 3D, Flexible 타입 등의 경우 더욱 심화될 것이다. 어셈블리 공정 불량은 OLED 패널과 커버글래스를 투명접착제 (OCA, Optical Clear Adhesive)로 접합하는 과정에서 발생하는데, 기포 발생, 이물 발견, 정렬 불량 등의 유형을 가진다. 높은 불량률로 인해 불량 디스플레이의 재생이 필수적인 상황이며, 특히 디스플레이 커버글래스를 분리시키는 디본딩 (Debonding) 공정 개발의 수요가 증대되었다. 생기원 파트너 기업인 ㈜베오텍은 레이저에 기반한 신규 디본딩 공정 개발 수요를 의뢰하였고 본 연구팀이 해당 목적 달성을 위한 연구개발 지원 과제를 수행한 경우이다. 기존의 디스플레이 분리 공정은 가열식 방법 (Hot plate heating)과 냉각식 방법 (N2 freezing) 등 전체 디스플레이 모듈을 가열 또는 냉각하여 중간층인 OCA 접착제를 열화시킨 뒤 파손에 의한 박리를 유도하는 방식이었다. 한 예시로 LCD 디스플레이 재생 공정에는 제품 가열 후 금속 와이어를 이용한 컷팅 방법이 있는데, 이는 OLED 모듈 내 스크래치와 패널 파손 등의 신뢰성 문제를 유발한다. 최근 OLED 디스플레이의 개발 추세에 따라 제품이 얇아지고 곡면형 Edge 등 구조가 복잡해지면서 기존 디본딩 공정을 적용하기 더 어려워 분리 수율이 매우 낮은 실정이다. 특히 유기재료의 사용으로 고온 내구성이 약해진 OLED 제품의 경우, 기존 방식의 적용이 더욱 어려운 상황이다. 본 지원사례에서는 이러한 기존 분리공정의 문제를 해결하여 OLED 디스플레이 패널의 결함을 줄이며 분리하기 위한 레이저 기반 비접촉식 디본딩 공정 기술을 개발하였다. 디스플레이 모듈 구조에 대응하여 층별 레이저 흡광도 분석이 필요하며 OCA 접착층의 흡광도와 열물성에 따른 레이저 공정 조건의 도출이 필요하였다. 디본딩 공정에서 발생하는 박리 계면에서의 물리적 데미지 여부를 검사함으로써 공정 활용 가능성을 진단하였다.

메조포러스 금속 박막은 기공 크기가 2 나노미터에서 50 나노미터에 이르는 규칙적인 다공성 구조를 가진 금속의 얇은 층으로 구성된 나노물질의 한 유형이다 [1]. 일반적인 다공성 금속 필름은 다양한 크기와 모양의 기공들이 서로 무작위로 연결되어 3차원 기공 네트워크를 구성하는 반면에, 메조포러스 금속 박막은 기공의 크기와 모양에 있어서 매우 규칙적으로 정렬된 구조를 가진다. 이와 같은 메조포러스 구조는 높은 표면적, 빠른 확산 경로, 균일한 광학적·열적 물성 등을 제공하기 때문에 촉매, 센서, 에너지 변환, 약물방출, 조직공학 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다 [2]. 메조포러스 금속 박막의 규칙적이고, 정렬된 기공 구조는 수용액에서 블록 공중합체의 자기조립으로 형성된 미셀을 템플레이트로 적용하고, 금속이온과 결합할 수 있는 환경을 조성함으로써 구현된다. 여기에 적정 전류를 인가함으로써 메조포러스 금속 박막을 얻을 수 있으며, 환원제 투입 등을 통해 메조포러스 금속 나노입자를 합성할 수도 있다 [2]. 그리고, 메조포러스 금속 박막의 기공 크기는 블록 공중합체의 종류에 의해 주로 결정되며, 전해 도금 시간을 통해 박막의 두께를 제어할 수 있다. 그러나, 메조포러스 금속 박막이 구현되는 도금액의 조성 범위가 상당히 좁아 다양한 종류의 금속에 대한 메조포러스 박막 구현 사례가 많지 않다. 이는 블록 공중합체의 종류와 농도에 따라서 금속이온과의 상호작용이 달라지고, 동일한 블록 공중합체라고 하더라도 금속이온의 종류와 그 농도에 따라서 다른 상호작용을 보이기 때문이다. 그리고, 블록 공중합체 미셀 보다 작은 크기의 기공을 구현하는 것은 근본적으로 불가능하므로 표면증강라만산란이나 멤브레인 반응기 등과 같은 나노 스케일 또는 그 이하의 물리화학 공정에 적용하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 전해 도금 공정을 통해 메조포러스 팔라듐 박막을 구현하고, 이 위에 갈바닉 치환 방식의 무전해 도금으로 금속을 올려 기공의 크기를 메조 스케일 이하로 낮추고자 하였다. 무전해 도금을 이용함으로써, 금, 은, 니켈 등 팔라듐이 아닌 이종 금속으로 표면을 치환하는 것이 가능하였으며, 이를 통해 표면증강라만산란에 최적화된 나노포러스 금속 박막을 제조하고자 하였다.

가스질화 열처리의 경우 로 (Furnace)에 제품을 장입하고 450~600℃ 온도에서 반응 가스인 암모니아 (NH3)를 주입하여 제품 표면에서 질소가 침투 확산되어 질화층을 형성시키는 기술이다. 질화층은 표면에 화합물층 (ε, γ’상)과 질소 확산층으로 구성되어 고유한 물성 특성을 지니고 있으며, 특성에 따라 제품의 내마모성, 내부식성, 표면강도를 향상시킨다. 기존 가스질화는 반응챔버 내에서 일어나는 질화반응의 상태를 확인할 수 없기 때문에 제품에 형성되는 질화층 특성에 대한 예측이 어려운 단점이 있다. 최근 북미와 유럽에서는 가스질화 장비에 분위기제어 (질화포텐셜, KN) 모듈을 장착하여 자동차 부품산업을 중심으로 다양한 산업기계 부품에 제어질화를 적용하고 있다. 또한, 사용 환경과 소재 특성에 맞추어 금형, 기어, 구동부품 등의 부품에 제어질화 공정을 적용하여 부품의 고도화가 진행되고 있다 [1-2]. 본 연구에서는 질화층 제어를 위해 가스질화에서 반응가스로 사용하는 암모니아 가스의 분해 수소 (H2)의 분압을 이용하여 질화포텐셜 (KN)을 측정하고 이를 제어하는 기술개발과 기술을 구현하기 위한 공정개발, 그리고 질화층에서 화합물층 상 (Phase)제어를 통한 부품의 양산화 공정 기술을 설명하고자 한다.

전 세계적으로 무분별한 에너지 사용으로 인한 자원의 고갈과 환경 오염 문제가 제기됨에 따라 친환경 에너지에 대한 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 다양한 신재생에너지 중 상대적으로 설치가 쉽고 유지보수가 용이한 태양광 발전이 주목받고 있으며 설치 장소에 구애받지 않아 다양한 형태로 발전되어 왔다. 그러나 태양광 구조물은 구조물 특성상 바람에 의한 영향을 가장 크게 받는다. 경사지게 설치되는 일반적인 태양광 구조물에서 김용우 [1] 등은 태양광 추적 구조물의 태양 전지판의 경사 각도가 변화함에 따라 구조물이 받는 풍하중을 계산하였으며, 서태일 [2,3] 등은 이동의 편리와 설치 용이성 등을 고려하여 접이식으로 설계된 태양광 발전 구조물에서의 풍하중 해석 연구를 진행하였다. 기존 태양광 발전 구조물은 주로 경사형으로 설치되기 때문에 설치 공간 확보에 어려움을 겪었다. 최근에는 구조물을 수직으로 설치하여 지리적 단점을 보완하고 동시에 방풍이나 방음과 같은 부가적인 효과를 창출하려는 움직임이 있다. 그러나 수직형 태양광 패널은 풍하중에 대한 내풍도가 현저히 떨어지기 때문에 구조물이 커지게 되고 설치원가가 상승하여 경제성이 낮아지는 단점이 있다. 본 연구는 상용 해석 프로그램 Abaqus를 사용하여 기준 풍하중을 버틸 수 있는 수직형 태양광 발전 구조물의 형상을 결정하고 더 나아가 태양광 패널을 지지하는 메인 포스트의 경량화 방안을 모색하기 위해 수행되었다.

주조나 단조를 위한 금형장치는 일반적으로 가동 금형을 고정 금형과 합체하여 제품이 성형되는 공간인 캐비티 (Cavity)를 형성하고, 그 캐비티 내로 금속을 가열하여 녹인 금속 용탕을 주입하여 채우거나 (주조) 또는 가압하여 응고 (단조)시킨 후, 가동 금형을 고정 금형에서 이격시켜 성형된 제품을 탈형하게 된다. 성형된 제품의 탈형은 이젝터 핀 (Ejector pin)을 이용하여 성형된 제품을 가동 금형에서 떼어내는 방식으로 하게 된다. 고정 금형에서 가동 금형을 이격시키면 성형된 제품은 가동부 금형에 붙어 있는 상태가 되는데, 이젝터 핀은 가동 금형을 관통하여 캐비티에 이르는 길이를 가지게 형성되어 실린더에 의해 캐비티 쪽으로 전진하면서 성형된 주조품을 밀어 가동 금형으로부터 분리시킨다. 다이캐스팅 금형을 이용한 성형 공정에서는 적정한 온도 유지가 매우 성형품의 품질에 영향을 미친다. 따라서, 다이캐스팅 금형 성형 시의 온도를 측정하고 그에 따라 적절하게 금형을 냉각 또는 가열하여 금형의 온도를 조절하게 된다. 금형의 성형 온도의 관리를 위해서는 주물에 직접 접촉되는 부분의 온도 측정이 요청되는데, 종래에는 설비를 정지하여 금형을 개방한 후 코어의 표면온도를 측정하는 방법이 이용되었다. 그러나 코어의 표면온도를 측정하는 방법은 코어가 냉각된 이후에 온도를 측정하는 한계로 인하여 다이캐스팅 성형과정에서 용융금속 충진 시의 온도 측정이 불가능하여 적절한 온도 유지관리가 불가능하였다. 다이캐스팅 제품의 결함은 크게 용탕의 온도와 흐름 제어가 영향을 미치기 때문에 효율적인 품질관리를 위해서는 금형 내부의 온도 분포를 실시간으로 측정 및 분석하여 다이캐스팅 제품의 불량을 판정해야 한다. 본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 다이캐스팅 금형을 별도로 가공하지 않고 제품 취출을 위한 다수의 이젝터를 이용하여 제품 성형 시 실시간으로 금형 내부의 온도 분포를 측정하여 다이캐스팅 공정의 실시간 불량 판단과 공정 조건의 피드백 제어를 실행할 수 있는 온도 센싱 기능을 구비한 이젝터 모듈을 제공하는 것이다. 온도 감지 부재를 다수의 이젝터 부재에 착탈형으로 구성함으로써 기존 금형에 대한 설치가 용이할 뿐만 아니라, 온도 감지 부재의 손상 시 교체 작업이 수월하여 유지보수를 용이하게 실행할 수 있는 장점이 있다.

뿌리산업기술 중 열처리산업은 다른 뿌리 기술인 주조, 금형, 소성가공과 연계되어 소재의 외형은 가공 혹은 최종 제조물의 형태를 유지하면서 열을 가하고, 급속 냉각하는 등의 공정 기술을 통해 물성을 바꾸어 기계의 구조물 혹은 구동의 핵심 부품으로 사용되는 중요한 기술이다. (사)한국열처리공학회는 학술 및 산업화 연구를 수행하는 대학과 연구소 그리고 기업이 직접 참여하면서 현장에서 일어나는 개발 기술을 같이 발표하고 있다는 것을 특징으로 하는 독특한 학회이다. 한국생산기술연구원 뿌리기술연구소 친환경열표면처리부문은 학회 초기인 1990년대부터 열처리공학회와 활동을 하면서 산업 전반에 퍼져있는 열처리 산업 종사자들의 애로사항을 청취하고 이를 바탕으로 열처리 기술의 발전을 위해 노력해 오고 있다. 최근 급변하는 국제정세와 환경의 요구, 자동차 부품의 수요 급감 등이 몸으로 체감되는 때에 맞추어 춘계열처리공학회에 일부 강사를 초청, 현황을 듣고 어떻게 대처해야 될지 나누는 시간을 가지고 이에 대해 요약하여 알리고자 하였다.

제조공정에 AI 적용이 성공적으로 이루어지기 위해서는 먼저 양질의 데이터를 충분히 확보해야 한다. 데이터가 충분하더라도 데이터에 오류가 존재하면 AI 학습 결과는 만족하지 못하거나 오답을 가져올 수 있다. 예를 들어 같은 품질의 제품을 생산하는 경우에 A 장비는 500℃, 그리고 B 장비는 520℃ 온도 데이터가 취득되어졌다면, 측정된 온도 데이터는 믿을 수 없을 것이다. 즉 제품의 품질이 5℃ 변할 때마다 달라진다면 두 장비의 온도 편차는 5℃보다 더 낮아야 할 것이다. 또한 A 장비는 측정 데이터에 노이즈가 있고 B 장비는 노이즈가 없지만 Offset 오차가 있다면 신뢰할 수 없는 데이터가 취득될 수 있다. 또한 데이터 수집 샘플링 속도가 느리다면 공정의 빠른 변화를 감지할 수 없는 데이터가 취득되어질 것이다. 이렇게 취득된 데이터로 AI 학습을 한다면 신뢰할 수 없는 결과가 될 것이다. 따라서 양질의 데이터를 확보하는 것이 AI를 위한 시작이고, 기본이라고 할 수 있을 것이다.

뿌리산업은 공정 특성상 전주기 공정설계가 필요하고 불량률 관리와 납기가 중요한 산업이다. 특히 단속적 인력 운영에 따른 기술 전수 애로, 엄격한 고객 요구 증대, 전방 가치사슬 산업보다 저조한 디지털화 수준에 머물고 있다. 이러한 상황에서 영업이익은 기저 상태에서 올라오지 못하고 산업 전반에 걸친 위기감이 조성된다. 이를 개선코자 뿌리산업 공정 운영기술은 개방형 인터넷망을 활용한 MES, ERP, SCADA 등 IT 기술로 빠르게 전환하는 노력을 하고있다. 한편 정부는 역시 제조혁신 3.0 전략을 통해 한국 제조산업 혁신을 위한 중점 목표를 설정하였다. 제조 산업 구조 혁신, 제조 디지털화 및 스마트 제조, 사람 중심 제조, 그린 제조, 공동 연구개발 강화 등을 통한 정책지원이 주요 골자다. 이중 제조 디지털화 및 스마트 제조는 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 디지털 기술을 적극 활용해 생산성과 효율성을 높인다는 디지털화 (Digitalization)와 맥을 같이한다. 일반적으로 디지털화는 기업이나 산업 분야에서 디지털 기술을 적극적으로 도입하고 활용하여 업무 프로세스 및 생산 방식을 혁신하는 것을 의미한다. 뿌리산업 디지털화는 이에 더해 공정 전주기 단계 간 작업자에 의해 구현되는 암묵지 영역에 감춰진 공정기술을 데이터로 취득하고 운용해야 하는 어려움도 안고 있다.

뿌리산업은 주조, 금형, 소성가공, 용접, 표면처리, 열처리 등 제조업 전반에 걸쳐 활용되는 기반 공정산업으로, 최근 사출·프레스, 정밀가공, 로봇, 센서 등 소재 다원화 공정기술과 지능화 공정기술이 포함되면서 제조업의 미래 성장 발전에 핵심적으로 요구되는 산업으로 확대되었다 [1]. 이처럼 뿌리산업 범위는 제조업의 근간이 되는 산업이면서 미래산업을 견인하는 중요한 산업으로 확대되었지만, 뿌리기업 대부분은 연이은 코로나 팬데믹과 우크라이나-러시아 분쟁으로 많은 어려움을 겪고 있다. 특히 고물가, 고금리, 고환율이라는 소위 3고(高)로 인해 국내 뿌리산업계의 어려움은 더욱 가중되고 3D (Dangerous, Dirty, Difficult) 산업이라는 인식 또한 여전히 고착된 상황이다. 이에 따라 많은 전문가들은 뿌리산업에 대한 부정적인 이미지를 개선하고, 뿌리기술과 산업에 대해 좀 더 쉽게 이해할 수 있는 정책적인 노력과 인식개선을 위한 뿌리제조문화 조성이 필요하다는 공감대를 형성되고 있다. 본 기고는 국내·외 뿌리산업 현황을 분석하여 노동집약적, 저(低) 부가가치형 뿌리산업구조에서 벗어나, 4차 산업혁명 대응 및 미래 먹거리를 창출할 수 있는 건전한 “뿌리제조문화 정착”을 위한 방안을 제시하여 지속가능한 뿌리산업 발전에 기여하고자 한다.

뿌리산업은 자동차, 기계, 전자, 조선 등 국가 주력산업에서 미래차, 수소·연료전지, 이차전지 등 신산업·첨단산업에 이르기까지 제조업의 근간인 공정기술을 제공하는 기반 산업이다. 특히, 뿌리산업은 수요산업에 필요한‘제조공정기술’을 제공하는 산업으로, 수요산업의 요구에 따른 최적 기술 확보 및 적시 제공이 핵심 경쟁력인 특성을 가지고 있다. 따라서 뿌리산업이 수요산업이 요구하는 기술 및 제품을 적시에 제공하지 못할 경우, 수요산업은 공정 내재화, 국내 뿌리기업과의 거래관계 단절 등을 추진할 것으로 판단되며, 결과적으로 국내 뿌리산업의 경쟁력 상실로 연결될 것으로 예상된다. 특히, 수요기업 자체적으로 뿌리기술 내재화를 진행하는 경우 유사한 뿌리기술이 필요한 수요기업들이 개별적으로 해당 뿌리기술을 개발해야 하므로 국가자원의 투자효율성 저하가 발생할 수 있으며, 개발된 뿌리기술이 중소 뿌리기업으로 기술확산이 이루어지는데 한계가 있을 것으로 판단된다. 아울러, 수요산업의 요구기술을 제공할 수 있는 국내 뿌리기업 부재 시 단기적으로는 해외 뿌리기업과의 협업을 통해 제품생산이 가능할 것으로 보이나 이는 기업경영 측면에서 부가가치의 하락을 유발하고 장기적으로는 공급망 문제로 인해 경제안보에 위협이 될 것으로 예상된다. 뿌리산업은 수요산업의 기반이며 근간이 되는 산업이라는 사실에 대해서는 누구도 부정하지 않으나, 실질적으로 수요산업별 뿌리산업 거래액 등의 구체적인 데이터가 부재한 상황으로, 향후 뿌리산업 발전전략 수립 등을 위해서는 이에 대한 분석이 필요한 실정이다. 본 기고문에서는 한국과학기술정보연구원에서 산업 시장정보 제공을 목적으로 제공하는 시스템인지능형 산업·시장분석시스템 (KISTI Market Analysis and Prediction System: 이하 KMAPS) [1]을활용하여 수요산업 내 뿌리산업이 차지하는 비중을 조사하였다.

일본이 한국과의 관계 악화를 틈타 중요 소재, 부품의 수출을 제한한 시기에 새롭게 깨어나기 시작한 기업이 있다. ㈜동원파츠는 일본 수출규제 시기부터 코로나의 어려운 시기에 기업의 특기인 뿌리기술과 가공기술을 기반으로 수요자가 요구하는 제품을 생산할 수 있는 양산 설비에 공격적으로 투자하여 사상 최고의 매출 및 수출을 성장시키는 계기로 삼았다. 본 고에서는 시흥지역에서 반도체, 디스플레이 장비용 부품제조 강소기업으로 크게 성장하고 있는 한국생산기술연구원의 파트너 기업인 ㈜동원파츠를 소개하고자 한다. 대표이사 : 조덕형 설립일: 1997년 6월 15일 자본금: 12억 직원수 338명 2022년 매출액: 645억 ㈜동원파츠는 1997년 인천 남동공단에서 직원 7명과 함께 기계부품 가공 공장으로 출발했으며 2008년 시흥시 스마트허브에 제2공장을 준공하고, 2014년 본사를 시흥시로 통합·이전했다. 주요 생산품은 반도체, 디스플레이, 의료 장비용 부품으로서 시장 수요를 미리 예측하고 중요 공장과 설비를 공격적으로 증설하여 현재 3D 프린팅과 첨단 가공이 가능한 5공장이 운영되고 있으며 2022년 ㈜세메스에서 생산하는 반도체 장비용 부품의 양산을 위한 스마트 팩토리형 6공장이 평택 드림테크 내에 준공되었다. 우수한 기술력을 인정받아 미국 반도체 장비회사인 램 리서치에 2016년부터 수출을 하고 있으며 2021년부터는 철옹성 같다는 일본 반도체 장비회사에 정전척을 납품하기 시작하였다. 수요자 맞춤형 생산이 가능하고 빠른 납품과 일괄 공정에 의한 값싼 비용으로 향후 수출 전망은 더욱 증가할 것으로 기대된다.

뿌리산업 중 주조(주조공정)는 주요 공정이 수작업과 암묵지에 의존하며, 많은 양의 에너지를 소비하는 산업이다. 최근 산업이 점차 효율화 및 자동화를 요구하는 추세이므로, 주조산업에서도 스마트화 및 인공지능의 적용 필요성이 증가하고 있다. 현재 주조산업을 포함한대부분의 뿌리산업은 수작업 의존, 비효율적인 공정, 품질의 불균일성, 경쟁력 저하 등의 공통적인 문제를 겪고 있으며, 이를 극복하기 위한 적극적인 노력이 요구되고 있다.주조공정은 조형, 장입, 용해, 주입, 냉각, 탈형/탈사, 후처리, 검사 및 출하 등 여러 세부공정들로 구성되어 있으며, 이 중에서도 용해(용탕 용해) 공정은 최종제품의 성능(기계, 열,화학 성능 등) 및 품질(치수, 형상, 결함 등)에 큰 영향을 미치는 중요한 제조 공정이다.주조 과정 중에는 빛, 온도, 진동, 전력 등 다양한 시계열 신호(Signal) 발생이 동반되며,이러한 신호는 각 공정의 변화(이벤트)를 실시간으로 반영한다. 과거에는 숙련공들이 이러한신호의 변화를 직접 관찰하여 암묵적으로 상황 판단 및 공정 제어를 수행하였다. 그러나 이런 방식으로는 작업자에 따라 공정의 효율과 제품 품질에 차이가 발생하는 문제가 있다. 이는 기존 주조공정의 한계이자 효율성과 품질 균일성을 지능화가 필요한 주요한 이유이다.용해 공정(장입→용해→출탕→주입까지의 일련의 과정)에서 발생하는 용해 전력과 용탕온도는 공정 중 수집할 수 있는 주요 신호로, 각 공정 이벤트와 변화량에 신속하게 반응하며, 이에 따라 정성적이고 정량적인 자료수집이 가능해 지능화 기술 적용에 유리하다.

고체윤활기술은 과거 NASA를 중심으로 개발 된 핵심 첨단 기술의 하나로, 일반적인 작동환경과는 상이한 진공, 극저온, 고온 등의 특수환경에서 윤활류 없이 기계운동을 원활하게하고 신뢰성을 유지하기 위한 필수 기술로서 적용되어 왔다 [1]. 특히, 이황화 몰리브데늄(Molybdenum Disulfide, MoS2)은 Mo 원자와 S 원자 사이에 공유결합을 가지고 있고, 각 층이반데르 발스 힘에 의해 결합되어 있기 때문에 흑연과 유사한 효과적인 고체윤활제로 활용되고 있다. 이를 접착형태의 피막으로 구현하기 위해서 열분무 기술, 침지 방법 등을 이용하지만 두께의 정밀한 제어가 어렵고, 상당한 양의 잔류 공극률을 포함하고 있어 나노 및 마이크로 스케일에서의 고체윤활제로서 활용하는 데에는 한계가 있다 [2]. 본 연구에서는 산업 확장성이 용이한 플라즈마 공정을 활용하여 수 나노미터 두께의 균일한 2차원 MoS2 박막을 구현하였으며, 이를 초정밀 기계류 및 시스템 등의 부품에 적용하기위한 적합성을 파악하기 위하여 트라이볼로지 특성을 분석하였다. 또한, 추가적인 저온열처리 공정을 통해 재료구조적 변화에 따른 마찰거동과의 상관관계를 파악함으로서 2차원 소재기반 고체윤활제의 특성 및 수명 향상이 가능한 합리적인 설계 방법을 모색하였다.

최근 세계적으로 우주항공산업 분야에 대한 관심이 높아지면서 국내에서도 이 분야의 연구가활발히 이루어지고 있다. 특히 항공기 부품 소재 개발을 위한 다양한 연구들이 주목받고 있으며, 이러한 연구는 안전성에 대한 고려가 필수적인 항공기 분야의 특성상 안전인증을 획득하기어렵다는 한계를 가지고 있다. 따라서 국내 기업들이 항공 부품 시장에서 경쟁력을 확보하고자한다면 해외에서 부여하는 안전인증을 획득하기 위해서는 이미 안전인증을 받아서 검증된 선진국 제품에 대한 역설계 기술을 보유해야 한다. 그러나 이러한 역설계 기술은 수준 높은 분석및 제조 기술이 필요하다. 특히 다양한 뿌리 기술이 들어가는 브레이크 패드의 소결체(마찰재)부분은 마찰 특성을 위해 많은 종류의 분말 소재가 혼합되어 소결을 통해 만들어지기 때문에완성된 제품을 세밀히 분석하여 소결 전 분말 조성을 정확하게 유추하는 것이 관건이다.본 기업지원을 위한 연구에서는 미세조직 및 상 분율 분석을 통해 소결로 제조된 금속계 항공기용 브레이크 패드의 역설계 기술을 개발하였으며 이 연구를 통해 안전인증을 이미 획득하여 실제 항공기에 사용되고 있는 외산 상용 브레이크 패드(OEM패드) 소결체의 구성과 특성을파악하고, 이를 기반으로 안전성을 충족시키는 새로운 패드의 소결체를 국내 기술로 제조하는방법을 제시하였다. 개발된 역설계 기술을 통해 국내에서도 안전하면서 경쟁력 있는 항공기용브레이크 패드를 개발할 수 있다는 성과를 보여줬으며 소결로 만들어진 다양한 다른 제품들에도 적용가능하기 때문에 향후 역설계가 필요한 연구들에 유용할 것으로 판단된다.

3D 프린팅 기술은 주조 공정에서의 혁신과 생산성 향상을 위해 중요한 역할을 한다. 상부금형의 설계와 제작에 3D 프린팅을 적용하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 하부 금형을 금속 적층 가공의 기판으로 활용하여 상부 금형을 직접 적층하는 제안은 주조 공정의 효율성과 생산성을 높일 수 있는 유망한 방향으로 주목받고 있다. 이러한 연구들은 주조 공정의 품질과 생산성을 향상시키는데 큰 도움을 주고, 고온과 고압 환경에서의 신뢰성 높은 금형 제작이 가능해진다. 본 논문에서는 금속 3D 프린팅 공정 (PBF)를 활용하여 주조용 3D 금형을 개발하는 내용에 대해서 논의하고자 한다.

파인블랭킹(fine blanking)은 한 번의 스트로크(stroke)로 성형품 두께의 대부분을 매끄러운전단면으로 가공할 수 있는 프레스 가공 기술이다[1]. 이러한 파인블랭킹 공정에서 전단(shear)은 필수적으로 수행되는 단계이다. 전단에 사용된 펀치(punch)와 다이(die)는 소재의종류, 성형 판재의 두께 등에 따라 수십에서 수백 중력가속도(g)의 충격을 받게 된다. 따라서 파인블랭킹 금형 구성품 중에서 펀치와 다이는 수명이 가장 짧은 부품에 속한다.일반적으로 프레스 가공에서 펀치 또는 다이의 수명은 매우 다양한 요인 즉, 소재, 금형,성형 장비, 주변 환경 등 수많은 변수에 의존하기 때문에 이를 사전에 예측하는 것은 매우어렵다. Hamnli 등(2009)은 FEM을 활용하여 펀치의 마모와 버(burr)의 상관관계를 분석하였고 이를 통해 마모와 생산비용을 계산하였다[2]. Sari 등(2017)은 프레스 금형으로부터 진동신호를 수집하고 주파수 분석을 통해 펀치의 타발수와 진동신호를 동기화 시켰다[3].Ubhayaratne 등(2017)은 펀치의 마모정도를 구분할 수 있는 음향신호를 분석하였다[4]. 본연구에서는 파인블랭킹 성형물의 버 크기, 타발수, 진동신호를 수집하고 이들 데이터셋을기계학습하여 해당 버 크기에 대한 진동 신호를 인지하는 알고리즘을 정립하였다.

스마트 윈도우는 전기, 광학 또는 열 기술을 사용하여 밀폐된 공간으로 들어오는 햇빛과 열을자동으로 제어할 수 있어 에너지 효율적인 건물이나 자동차를 만드는 데 도움을 주며, 최근 탄소중립 트렌드에 따라 시장이 확대되고 있다 [1,2]. 또한 투명 디스플레이, 센서, 태양전지, 투명히터 등 다양한 기능을 가진 디바이스를 스마트 윈도우에 통합하면 건물 인테리어나 자동차에서편의성과 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 이를 실현하기 위해 광학적 투명성, 기계적 유연성, 발열,센싱, 자가 세정, 적외선 차폐 기능 등을 갖춘 다기능 투명 전극을 최적화하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다 [3-6]. 다양한 투명전극 기반 장치 중에서 광학적 투명성과 히팅 기능을 동시에갖춘 투명 히터는 창문 표면의 김서림과 성에를 제거할 수 있다. 따라서 스마트 윈도우에서 발열기로 사용할 수 있는 다기능 투명 전극의 개발은 필수적이다. 또한 투명 전극 소재의 품질은투명 히터의 발열 성능을 직접적으로 좌우한다. 초기 단계의 투명 히터는 대부분 인듐주석산화물(ITO) 또는 산화아연(ZnO)을 기반으로 하는 투명 전도성 산화물(transparent conductive oxide,TCO)을 사용하여 제조되었다. 그러나 높은 면저항과 기계적 유연성 저하와 같은 심각한 문제가있어 유연성과 신축성이 필요한 웨어러블 히터로 적용하는 데 한계가 있다 [3,7]. 이러한 단점을보완하기 위해 TCO 층 사이에 연성이 높고 시트 저항이 낮은 금속을 도입하는 TCO/금속/TCO구조의 투명 히터에 대한 많은 연구가 수행되었다. 또한 탄소(탄소 나노튜브, 그래핀, 산화 그래핀 등) 또는 금속 기반(금속 나노 와이어, 네트워크, 그리드, 합금 등) 투명 전극이 TCO 기반투명 전극의 대안으로 광범위하게 연구되어 왔다 [3-6]. 나노 와이어, 나노 기공, 나노 섬유, 네트워크 및 합금 필름과 같은 은(Ag) 금속의 다양한 형상을 활용하는 투명 히터 장치가 보고되었다[3,6]. 금속 기반 투명 전극은 탄소 기반에 비해 저렴하고 공정이 비교적 간단하다는 장점이 있다.박막, 나노 와이어, 나노 기공, 나노 섬유, 네트워크, 그리드 구조의 금속 및 금속 합금 투명 전극이 투명 히터에 적용되어 왔지만, 나노 구조와 마이크로 구조를 동시에 갖춘 금속 합금 투명전극 기반의 고성능 투명 히터에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다.따라서 본 연구에서는 나노 구조와 마이크로 구조를 동시에 모두 갖춘 나노 구조 마이크로메쉬(nanostructured micromesh, NSMM) Cu-Ag 합금/ITO 이중층 투명 전극을 기반으로 한 고성능 투명 히터 소자(5 V의 저전압으로 87.5℃의 정상 상태 온도에서 3.97초의 짧은 응답 시간)에대해 보고한다. Ar 보조 열 증발 증착 및 펄스 레이저 제거(pulsed laser ablation, PLA)를 사용하여 뛰어난 유연성과 광학 및 전기적 특성을 갖춘 NSMM 투명 전극을 제작하였다. Cu-Ag 합금기반 나노 구조(NS) 및 NSMM 투명 전극의 광학적, 전기적, 형태학적, 기계적 특성을 자세히 조사했다. 또한, PLA를 사용하여 마이크로 홀의 간격을 조절함으로써 투과율과 적외선 차폐 특성을제어할 수 있음을 입증했다.

지난 기사에서 제조공정에 AI 적용이 성공적으로 이루어지기 위해서는 먼저 양질의 데이터를 충분히 확보해야 함을 강조하였다. 데이터 취득 과정에서 무결함의 데이터가 취득되는 것은 매우 중요하며, 동시에 취득된 데이터를 가공하여 쓸모 있는 데이터로 만드는 것은 AI 학습 결과의 효율을 높이는데 중요하다. 제조공정 데이터 가공을 위해서는 먼저 제조공정에서 어떤 데이터들이 발생하는지에 대해서 살펴보아야 한다. 예를 들어, 뿌리기술 중 사형주조 및 다이캐스팅 공장에서 이루어지는 공정을 보면, 주조공정은 상당히 복잡한 공정들의 복합체로 이루어져 있고, 이들이 유기적으로 연결되어 있다. 여기서우선 금속제품의 변화와 이동 경로만을 살펴보면, 용해→성분조절→구상화, 접종(탈가스,미세화, 진정)→주입→냉각→취출(탈사) 의 순서로 이루어지는 것을 알 수 있다. 좀 더 자세하게 이들이 공장내 설비의 사양과 어떻게 연관되는가를 보면 아래 그림과 같이 나타낼 수 있을 것이다.이를 통해 주조공정의 데이터와 설비의 사양 데이터 등을 정리하며, 어떤 데이터를 취득할 것인가를 결정하는데, 주조공정의 데이터는 공정의 흐름에 따른 취득 데이터의 종류를 선별하여 결정되며, 설비 사양 데이터 등은 주조공정의 데이터가 설비 능력 등에합당한지를 파악할 수 있는 데이터로 사용할 수 있다.

인더스트리얼 4.0 시작과 미디어 콘텐츠 첨단화 기술 개발 관련 급격한 수요증가에 따라 컴퓨터 비전 기술 응용·확산 및 스마트 공정 기술 개발을 위한 디지털트윈(DT, Digital Twin) 기술의연구가 수행되고 있다. DT 기술은 활용 분야의 발전 순서 또는 구현 난이도 수준에 따라 단계(Level 1~5) 구분하는데, 아래 그림 1과 같이 일반적으로 5단계로 구분하여 표현될 수 있다. 그림1의 Level 1은 가장 기본적 단계의 DT으로 모사(Mirroring) 기술의 예시를 표현한 것이다. 모사단계는 현실상에 존재하는 물리적 공간에 구현된 실제의 하드웨어 시스템과 동등한 특성을 가지는 물리적 모델을 디지털화(Digitalization)하여 소프트웨어 공간에 구현하는 기술을 의미하며 DT모델 구현을 위한 플랫폼 기술이 된다. Level 2 단계는 디지털화된 DT 모델을 이용하여 연동되는센서 데이터 등의 정보를 바탕으로 실제의 시스템을 관제(Monitoring)하는 단계의 기술이다.Level 3 단계는 모의(Modeling & Simulation)기술로 DT 모델을 활용하여 시뮬레이션을 수행하고,실제 시스템이 경험할 수 있는 다양한 사용 조건을 미리 파악하여 실제 시스템 설계를 효율화하는 수단으로 활용될 수 있다. Level 4는 현재 국내의 DT 기술이 성장하고 있는 단계로 자율화(Autonomous)가 적용 되는 Level 5의 사전 단계로 다수의 DT 모델이 연동(Federation)되어 실제환경에서 다수 시스템이 통합되어 운용되는 상황과 흡사한 형태로 DT 모델을 활용할 수 있는단계이다. 본 논문의 본문에서는 DT 연동 단계 기술의 예시로 자동차 부품을 제조하기 위한산업 공정에 적용되는 협동로봇·작업자 안전 대응 기술로 제조 현장의 안전관리자 감시 역할의효율화를 위한 DT 모델과 AI 모델이 통합 구현된 연구사례를 설명한다.

생산 공정에서의 디지털 트윈은 4가지 요소가 필수적이다 [1]. 3차원 모델, 공정 데이터, 공정예측 모델, 그리고 연관관계 분석에 대한 모델링에 대한 구성요소로 진행되어야 한다. 기존 디지털트윈의 경우 Shop floor단위에서 모션에 대한 동기화 및 모니터링 기능을 중심으로 개발이 되어왔다면, 각 공정의 끝단으로부터 물리모델을 중심으로 개발이 필요하다. 예를 들면, 로봇 생산시스템을 구성했다면 단위 공정 자체에 대한 물리모델 + 기기 구성 요소가 결합된 디지털 트윈레벨에서 점차 자동화 라인 레벨, 전체 공정 레벨로 확대를 통한 개발이 필요하다고 사료된다.가장 완벽한 디지털 트윈은 가상모델을 통해 feedback이 가능한 Close loop 형태로 개발이 필요하다.

4차 산업의 활성화와 기술의 진보에 힘입어 많은 센서들의 발전과 양산화에 따라 자율주행에 대한 대중적인 관심이 증가하여 많은 스타트업들과 중소기업들이 시장에 뛰어들고 있다. 기존 자율주행 플랫폼은 완성차 회사들만의 전유물이었다면 이제는 다양한 요소기술을가진 기업들의 연합체들이 기술을 결합하여 하나의 플랫폼을 완성하는 생태계가 조금씩 조성되어 가고 있다. 자율주행은 정말 많은 기술들의 결합체이지만 크게 분류해보면 세 가지로 구분해볼 수 있다. 첫째, 차량이 다양한 정보(센서 데이터, 교통 정보 등)를 획득하여 주변 환경(행인, 차량, 신호등, 자기 위치 인식 등)을 인지하는 기술, 둘째, 획득된 정보를 바탕으로 차량의 이동 경로 및 거동(가속, 감속, 정지 등)을 판단하는 기술, 마지막으로 차량의형태(전고, 전폭, 전장 등)와 환경을 고려하여 차량의 움직임을 제어하는 기술이다. 이런 기술들이 집적화된 플랫폼이 국토교통부에 시험 신청을 한 후 자동차안전연구원을 통해 허가요건에 적합한지 여부를 확인한 후 임시운행허가라는 것을 받을 수 있다. 이 임시운행허가를 취득해야만 일반도로에서의 자율주행 기술 수행이 가능하다. 물론 자율주행 기술이 완성되지 않은 현시점에서 특히 국내에서는 자율주행 차량의 상용화는 아직 요원하며 요소 기술위주의 사업화가 이루어지는 것이 현실이다. 임시운행허가를 받기 위한 자율주행 기술 테스트는 먼저 소프트웨어 기반의 테스트인 SILS(Software In the Loop Simulation)와 하드웨어기반 테스트(Hardware In the Loop Simulation), 마지막으로 실차 테스트를 거침으로써 기술성숙도를 확인할 수 있다. 하지만 완성차업체 혹은 대기업이 아닌 대부분의 중소기업/스타트업의 경우 이러한 테스트 시스템을 갖춘 경우가 많지 않으며 바로 실차에 시스템을 장착하여 테스트하는 상황이 많다. 이러한 경우 테스트하는 차량과 시스템 그리고 탑승자의 안전을 담보하기 어렵기 때문에 자율주행 테스트 지원이 매우 중요하다. 따라서 자율주행 테스트가 용이한 수도권에 대부분의 기업들이 몰려 있으며 개발 인력 역시 수도권 집중화가계속 진행되고 있기 때문에 지역 기업의 경우 자율주행 시장의 경쟁력 확보가 매우 어려운것이 현실이다. 이에 서남본부에서는 자동차 제조업체가 밀집되어 있는 광주광역시 내에서자율주행 시장 활성화를 위한 차량 정비 및 시뮬레이션 지원을 수행하고 있다.본 논문에서는 그림 1과 같이 규제자유특구 사업을 통해 진행했던 자율주행 실증사업에대한 개요 및 사전 시뮬레이션 테스트 지원에 대해서 소개하고자 한다.

* 본 논문은 저자들이 한국정밀공학회지 제40권 제5호에 투고한 동일 제목의 논문에서 일부 발췌하여 요약한 내용임을 알려드립니다. (http://doi.org/10.7736/JKSPE.023.034) 4차 산업혁명과 COVID19 팬데믹 등 거대 전환점에서 제조 산업에 급격한 변화 요구가 있었고, 그 중심에 디지털화가 있다[1]. 디지털 전환(Digital Trans-formation)은 정보와 컴퓨팅,통신 및 연결 기술 조합을 통해 중대한 변화를 촉발하여 대상을 개선하는 것을 목표로 하는일련의 프로세스로 정의되고 있다[2]. 제조 산업에서는 수없이 발생하는 경험적, 아날로그적데이터가 디지털로 전환되면서 제조공정의 첨단화, 지능화가 진행되고 있다. 제조 디지털전환과 관련되어 디지털 트윈(Digital twin), 디지털 그림자(Digital shadow), 디지털 쓰레드(Digital thread) 등 다양한 개념들이 정의되고 일부는 표준으로 제정되고 있다[3, 4]. 본 논문은 한국생산기술연구원에서 수행하고 있는 절삭가공을 대상으로 디지털 쓰레드를 구현하는연구를 소개하고 있다.

EU CBAM(탄소국경조정 제도) 시행 현실화에 따라 EU 역외 생산제품에 대해 탄소배출량에상응하는 세금을 부과할 예정이며, 이에 따라서, 국내 수출 공급망 제조산업의 글로벌 경쟁력약화가 우려되는 상황이다. 2023년 1월부터 철강, 알루미늄, 전력, 시멘트, 비료, 수소 산업에대해 잠정 적용되며, 2026년 1월에 본격 시행할 예정이고, 적용 대상 산업은 지속적으로확대될 가능성이 높다. 그러나, 국내 수출 제조기업들은 CBAM과 같은 국제적 탄소중립 규제정책에 대한 정보가 부족하고, 전과정 탄소배출량 산출에 관한 준비가 매우 미흡하다. 이에,수출 공급망 내에 많이 포진해 있는 중견기업군의 관련 현황과 산학연관의 공동 대응 방안을제안해 보고자 한다.

최근 제조업의 트랜드는 인공지능(AI) 기술과 자동화 기술의 발전을 중심으로 진행되고 있고이러한 방향성을 기초로 생산성 향상과 비용절감을 이루는데 큰 영향을 미치고 있다. 이러한트랜드에 발맞추어 실제 국내외 많은 제조업체들이 인공지능(AI) 기술의 도입, 자동화 기술의도입 활용, 사물 인터넷(IoT)의 활용, 빅데이터 분석, 디지털트윈(Digital Twin) 개념 활용 등의노력을 기울이고 있다. 최근에 뿌리산업분야에서도 기존의 생산 공정 방식에 다양한 기술들을접목하고자 하며, 공정의 디지털화와 자동화, 재료 및 공정 혁신 기술, 친환경 및 지속 가능성기술, 제품의 혁신적인 디자인과 공정 솔루션 기술 등을 통해 경쟁력을 강화하고 다양한 산업분야에서 주요한 역할을 수행하고자 노력하고 있다.실제 제조업에서 이러한 노력들이 미래 제조업에 어떠한 영향을 미칠지와 어떤 새로운 비즈니스모델이 탄생할지에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다.[1][2][3] 또한, 제조업이 지능화됨에 따라 인더스트리 4.0을 비롯한 스마트팩토리, 디지털트윈, 메타버스 등의 개념들이 자주 언급되며,이러한 개념들은 제조업의 관점에서 새롭게 정의되고 발전 및 확장되고 있다. 이러한 개념들은최근에 탄생한 단어가 아니라 오랫동안 여러 학자들에 의해 제시되었으며, 산업 분야의 다양화와 관련 비즈니스 영역의 확장에 따라 계속해서 사용되어온 개념이다. 현재 제조업의 새로운트랜드에 따라 이러한 개념들을 정리하고 표준화하여 활용하기 위해 많은 연구자 및 업계 종사자들이 노력하고 있다. 본문에서는 제조업에서 새롭게 정의되고 사용되는 여러 개념 중에서 4차산업혁명, 디지털트윈, 메타버스 개념에 대해 구체적으로 살펴보고, 이를 통해 표준화된 개념의정립과 활용을 기대하며 새로운 비즈니스 기획에도 적용될 수 있도록 내용을 정리해 보았다.

INTERMOLD JAPAN 2023은 금형 전문 전시회로 일본 동경과 오사카에서 매년 교대로 개최되며 올해로 32회째 개최이다. 이번 전시회에는 공작기계 등 설비기기 제조업체와 플라스틱 금형업체, 프레스금형업체 등 408개사가 전시회에 참가하였으며, 금형설계 및 제조, 금속 프레스, 플라스틱 성형에 대한최신 솔루션이 한자리에 모여 소개되었다. 일본금속프레스가공협회장과 일본금형협회장은 인사말에서이전보다 에너지 절감과 자동화를 적극적으로 추진하여 비용 절감과 품질 안정화를 도모해야 한다고 강조하고 있으며, 더 많은 합리화를 위해 IIoT(제조업을 위한 사물인터넷)과 AI(인공지능)을 적극적으로활용함으로써, 산업 현장의 미래를 향한 새로운 강점으로 디지털변혁(DX)을 강조하고 있다. 또한 일본경제산업성이 발표한 통계에 따르면 일본 금형산업은 1991년 약 2조엔의 생산액을 기록하며 절정을 맞은 이후 상승화 하락을 반복하며 서서히 산업 규모가 감소되어 2018년 생산액 30%, 사업자 수 약 50%,종사자 수 30%가 감소한 것으로 파악된다. 이러한 생산량의 감소에도 불구하고 수주 금액은 1.2배 증가하는 추세를 보여주고 있는데 이는 과거 품질, 납기, 가격 중심의 경쟁이 아닌 기술 중심의 고부가가치금형으로 산업이 재편되었음을 의미하고 있다.

항공산업은 20만개 이상의 부품이 요구되는 대형 복합시스템 산업으로서 생산 유발효과 및 부가가치율이 매우 높고 전 세계적으로 약 2.7조 달러 규모의 경제적 이익을 창출하는 선진국형 지식기반의 첨단 뿌리기술 산업이다[1]. 우리나라는 세계 7위권의 항공운수 강국임에도 불구하고 항공산업의 구조적특징인 상호항공안전협정 제도로 인한 높은 시장 진입 장벽과 장기적 대규모 투자가 요구되어 항공기용부품 및 장비품을 전량 해외에 의존하고 있다[2]. 항공기의 인증을 위한 구성 체계는 항공기(Product), 표준부품(Standard part) 및 부품(Parts)으로 구성되며, 항공기는 항공기, 엔진 또는 프로펠러로 구성된다[3]. 표준부품은 관련 규격에 따라 제작된 부품을 말하며, 부품은 항공기 및 기술표준품에 장착되는 소재, 부품 및 장비품이다. 항공기 및 관련부품은 그 특성상 고도의 안전성 및 신뢰성이 요구되고, 제조 측면에서는 품질시스템 요건에 의거한 균일성이 보장되어야 한다. 이를 위해서 민간 항공기와 부품을 개발, 생산 및 운용하는 국가들은 단계별로감항인증(AC; Airworthiness Certification) 기준에 대한 적합성을 입증하기 위하여 자국의 실정에맞는 인증제도를 갖추고 국가적으로 관리하고 있으며, 상호항공안전협정(BASA; Bilateral AviationSafety Agreement)을 통한 배타적 협력과 경쟁으로 진입장벽을 높이고 있는 실정이다. 감항인증은 항공기의 강도, 구조 및 성능 등이 안전성 및 환경보전을 위한 기술상의 기준에 적합하다고 정부가 인정하는 증명으로서 항공기가 운용범위 내에서 비행 안전에 적합하다는 것을 말한다. 상호항공안전협정은 민간항공 제품의 수출입에서 상호 안전성 인증을 용이하게 하기 위한 정부 간의 항공안전에 관한 협정이다. 본 연구에서는 국내 항공산업의 시장 진입을 위한 인증제도의 이해를 돕기 위하여 항공기 및 부품·장비품 등에 적용되는 항공기 기술 기준 및 인증 절차와 부품 및 장비품 등에 적용되는 부품 등 제작자증명(PMA; Parts Manufacturer Approvals)과 특수공정(NADCAP; National Aerospace andDefence Contractors Accreditation Program) 인증제도의 개요에 대하여 정리하였다.

주조 공장에서 회수철(return scrap)은 자원 재활용, 공정 효율, 제품 품질 등 측면에서 매우 중요한 장입재(charge material)이다. 회수철은 철계 주조 공장에서 제품을 만들고 난 뒤에 발생, 회수되며, 다시 용해되어 제품으로 만들어지면서 재활용(recycling)되는 자원이다. 철계 주조 공장의 주요 장입재인 고철, 선철, 회수철 등은 모두 재활용 자원이라는 공통점을 가지고 있는데, 회수철은 공장 내부(in-house)에서 발생 및 재활용의 반복 주기를 가진다는 특징이 있다. 주조 공장 내에서 발생, 재활용하는 회수철은 주조 방안(casting design)과 불량 제품으로 크게 분류된다. 주조방안 회수철은 주입컵(pouring cup), 탕구(sprue), 탕도(runner), 주입구(gate), 압탕(riser), 가스 배출구(gas vent hole)등으로 구성된다. 이 중에서 특히 탕도, 압탕 등이 회수철 중 차지하는 비중이 큰데, 주조 공정 및 에너지에 미치는 영향도 크다.철계 주조 공장에서 회수철은 장입재 총 중량의 절반 정도를 차지하는 경우가 많다. 국내 철계 주물의회수율(casting yield)이 전반적으로 약 50% 수준이기 때문이다. 회수철은 장입재 중 차지하는 비율이높아서 어떻게 사용되느냐에 따라 공정, 제품에 미치는 영향이 클 수밖에 없다. 특히 회수철의 크기, 형태 등은 장입, 용해 공정에 영향을 크게 미치기 때문에 사용하는 에너지에도 영향을 크게 미친다. 주조공정을 개선하고, 에너지를 효율화하기 위해서는 회수철을 절단 전처리하여 소형화하는 것이 핵심이다.절단은 기계적, 열적, 화학적 방법 등으로 분류할 수 있는데, 본 연구에서는 기계적, 열적 방법을 주로 시도하였다.철계 주조 공장에서 에너지 비용은 제조 비용의 12~18% 정도를 차지한다 [1]. 용해 에너지 손실을 최대한 줄이는 것이 정말 중요한데, 다양한 손실 요인을 그림 1과 같이 특성 요인도(fishbonediagram)의 형태로 정리하여 표현하였다. 이는 주조 공장의 에너지 절감 방안 연구 결과 [1]로부터 요약한 것이다. 이 중에서 장입재, 전력 등과 관련된 연구 [2~7]가 최근 진행되었다. 본 연구에서는 주조공정 개선 및 용해 에너지 효율화를 위해 실시한 회수철의 절단 전처리 연구 사례 두 건을 소개해본다.

스프라켓(Sprocket)은 굴착기, 도저, 크레인 등 건설기계의 구동을 담당하는 하부 주행체(Undercarriage)룰 구성하는 핵심부품으로 주형모터의 구동토크를 무한궤도 트랙에 전달하는 역할을하며 무한궤도 장비의 하부 주행체 전체의 내구수명을 좌우한다. 스프라켓은 동력전달부품이기 때문에높은 강도가 필요하며 불균일한 지면을 주행하는 오프로드 장비의 특성상 높은 충격치와 소재 내부의낮은 경도가 동시에 요구된다.최근 Caterpillar, Komatsu 등 Top tier 건설장비 업체들에 대한 부품 공급은 중국 로컬업체의 저가공세로 인하여 국내 업체로서는 아무리 우수한 품질과 합리적인 가격을 내세우더라도 가격 경쟁력에서 크게 밀리고 있는 상황이다. 이러한 현실에 맞서 해외 후발업체들과의 경쟁을 위해서 고성능 대비 저가의 제품 개발이 요구되고 있으며 특히 GET, Undercarriage 등에 필요한 소모성 부품에 대한 차별화전략이 필요한 시점이다.스프라켓은 일반적으로 사형 중력주조를 이용하여 제작하는데, 기계적 특성 향상을 위해 합금원소를첨가하는 것 외에는 차별화할 수 있는 방법이 거의 없는 상황이기 때문에 본 과제에서는 수직 원심주조법을 이용하여 기술적 한계를 극복하고자 하였다. 원심주조법은 제품의 수율 향상을 통한 가격 경쟁력확보 뿐만 아니라 치밀한 조직을 통한 물성 향상 또한 기대할 수 있다.국내의 원심주조기술은 대부분 파이프 등 단순 형상을 주조하기 위한 수평 원심주조가 주종을 이루고있으며 수직 원심주조 공정을 이용하더라도 압연롤 등 단순한 형상이거나 Seal 제품 등 후가공이 필요한 부품에 한정되어 있다. 따라서 스프라켓 주조를 위해서는 원심주조장비 개발 뿐만 아니라 원심주조에 적합한 주조 방안 설계와 공정 조건 확립이 필수적이다. 본 과제에서는 주조해석을 통해 주조방안 설계의 검증 및 최적화, 원심주조 최적 공정 조건을 도출하고 이를 실제 주조 공정에 적용하고자 하였다.

조선, 플랜트 등에 적용되는 아크용접은 자동차 부품 제작 시 적용되는 로봇을 이용한 자동 용접과 달리 구조물의 복잡성 때문에 대부분의 용접이 수작업으로 이루어져 작업자의 숙련도가 용접 품질을 좌우한다. 이러한 아크용접은 용접공정의 종류(피복아크용접, 가스메탈아크용접(GMAW), 가스텅스텐아크용접(GTAW))에 관계없이 강렬한 아크 빛으로부터 작업자의 눈을 보호하기 위해서 용접면을 착용하고용접 작업을 실시한다. 지금까지 아크 용접 작업자들은 강한 아크광으로 인해 과도한 차광 필터를 사용하게 되고 이로 인해 용접 작업부의 정밀한 관찰이 어려웠다. 노련한 숙련자의 경우 희미하게 관찰되는용접 작업부 정보만으로 용접 품질을 만족시킬 수 있으나, 비숙련자의 경우 품질 불량을 야기하기 쉽다.또한 비숙련자의 용접기술을 향상시키는 가장 효과적인 방법은 용접 작업 중 필수 용접 정보(용접 전류,전압 등)를 제공할 수 있는 지원시스템과 용접 아크 주변을 현재보다 더 명확하게 보여줄 수 있는 영상처리 기술 개발이 필요하다.본 연구에서는 용접 작업 가이드를 위한 용접 정보(용접 전류, 용접 전압 등)를 가시적으로 실시간 제공할 수 있는 증강현실 스마트 용접면을 개발하였다. 스마트 용접면 개발을 위한 핵심 요소기술에는 인체공학적 용접면 디자인 기술, 용접부 정밀 관찰용 초소형 카메라 기술, 실시간 용접 정보 증강영상처리기술 등이 있다. 이러한 용접 정보 증강형 고기능 스마트 용접면의 개발은 숙련도와 무관하게 모든 용접작업자의 용접 품질 향상 및 생산성 향상에 기여할 것으로 판단된다. 이 글에서는 핵심 요소기술 중 카메라, HDR(High Dynamic Range) 구현 및 증강영상 처리 기술을 중점으로 소개하고자 한다.

금속은 일정한 광택을 갖고 있으며 이러한 광택은 물질의 고유한 성질에 해당한다. 특히 광택을 갖고있는 은, 금, 알루미늄, 티타늄, 크롬 등의 원소 물질과 광택을 갖고 있지 않거나 어두운 광택을 갖는 금속 물질인 납, 주석, 철 등이 있고, 특히 표면의 변화, 산화 등에 의하여 광택이 무뎌지기도 한다. 폴리싱의 방법으로 금속의 광택을 더 향상시키는 방법도 있다.본 연구에서는 진공 스퍼터링 방식으로 금속의 원료 물질인 타겟에서 떼어져 나와 박막으로 코팅되는 방식으로 티타늄, 크롬, 알루미늄 금속 박막을 형성하고, 이러한 금속의 고유한 광택도를 분석 및 관찰하고 스퍼터링 조건 중 기판 바이어스에 따른 광택도와 금속 박막의 경도, 스트레스 등의 물성치를 확인하였다. 금속 코팅은 자체로는 광택이 나지 않거나 어두운 재질의 모재라도 금속의 광택을 부여하는우수한 방법이 될 수 있다. 또는 광택도가 떨어지는 표면에서도 금속 질감의 광택도를 높이는 방법이 될수 있다. 광택이 나는 금속도 공기나 산소와의 접촉시 산화되거나 오염물질이 부착되어서 본래의 광택을 잃게 되기도 한다. 한편 진공 스퍼터링은 초기 기본 진공도를 5x10-6 Torr 이하의 고진공으로 가져가도, 공급하는 가스 배관의 미세한 리크, 챔버 내부의 아웃개싱(outgassing) 등에 의하여 고진공 환경에서도 산소나 반응성 가스의 유입이 가능하게 된다 [1]. 특히 산화가 잘되는 금속인 알루미늄, 마그네슘, 티타늄 등의 금속은 고진공에서도 미세하게 존재하는 산소가 있을 때, 다른 스퍼터링 조건과의 상호작용으로 표면의 미세한 산화로 인해 색상의 변화가 있기도 하다. 아직은 고진공 특히 1x10-5 - 1x10-6Torr의 고진공 범위에서의 금속 박막의 스퍼터링시 박막의 미세한 표면산화에 대해서는 규명되어 있지않은 형편이긴 하다. 따라서 알루미늄, 티타늄 등의 산화에 민감한 금속의 스퍼터링시는 더욱 스퍼터링조건의 미세한 조절이 필요하다.본 연구에서는 티타늄, 알루미늄, 크롬 타겟을 스퍼터링하여 기본적인 금속 박막 고유의 광택도를 측정하였다. 또한 스퍼터링시 바이어스 조건별 각 금속 박막의 경도와 스트레스, 두께를 비교하여 보았다.

데이터 기반의 인공지능 기술을 개발하고 실제 제조업에 적용하기 위해서는 무엇보다도 데이터 확보가 중요하다. 그럼 데이터란 무엇인가? 데이터는 인공지능이 지능적 판단을 하기 위한 근거가 되는 입력 데이터(예: 이미지, 진동, 온도, 공정 데이터 등)와 인공지능이 어떠한 판단을 내리면 좋겠다는정답 데이터로 이루어진다 (그림 1). 입력 데이터 하나하나에 정답 데이터를 만드는 작업을 레이블링(Labeling) 이라고 한다. 이렇게 입력 데이터와 정답 데이터가 짝을 이루어 학습을 하는 방법을 지도학습(Supervised Learning)이라고 하고, 이와는 다르게 입력 데이터만 있고 정답 데이터가 없는 상황에서 학습하는 방법을 비지도학습(Unsupervised Learning)이라고 한다. 각 방법별로 학습 방법과 얻고자 하는 목표가 다르다. 일반적으로, 정답 데이터가 명확한 상황에서의 지도 학습이 원하는 성능을 얻을수 있는 가능성이 높다. 따라서 제조업에서 인공지능 기술을 성공적으로 적용하기 위해서는 어떤 데이터를 입력으로 하고, 입력 데이터를 어떻게 획득하고 레이블링하며, 각 입력마다 인공지능이 어떠한 출력이 나오도록 하는지에 대한 정의를 명확히 하는 것이 무엇보다도 중요하다.

코로나19로 인해 세계경 제가 마이너스 성장률을 경험한 가운데 세계 3위 수준의 우리 제조업은 우리 경제의 버티목 역할을 감당하여 경제 성장 반등과 고용 안정에 큰 기여를 한 것으로 평가하고 있다.경제성장 기여도 측면에서 제조업은 코로나19 이전 시점인 2018, 2019년에는 서비스업에 줄곧 뒤처졌으나 2020년 2/4분기에 -1.6%포인트로 급락한 이후 2분기 연속으로 서비스업을 상회하고 있다.또한 고용 부분에서도 제조업은 취업자 증감 정도가 일정한 반면 서비스업은 코로나19 발발 후 취업자증감 수가 크게 감소하였다.(그림 1 참조)이와 같은 기여에도 불구하고 우리 제조업은 포스트 코로나 국면에서 고물가, 고금리, 고환율에 저성장 징후까지 겹쳐 대형 복합위기에 직면하고 있다. 2022년 4월 기준 중소제조업 평균 가동률은 72.5%로 정상 수준인 80%에 훨씬 못 미치고 있으며, 소기업(연매출 120억원 이하) 평균 가동률은 코로나 직전까지 70%대를 유지했으나 30개월째 60%대에 머무는 상황이다.(중기중앙회, 2022.4), 또한 2023년 1월 기준 제조업의 제고/출하 비율(재고율)은 120.0%로 이는 IMF 외환 위기 시절인 1998년 7월(124.3%) 이후 가장 높은 수준에 있다.(통계청, 23.1)경기도 안산시와 시흥시 일대에 있는 반월국가산단, 시화국가산단은 인천의 남동국가산단과 함께 수도권 3대 산단으로, 두 산단은 바로 인접해 있어 반월·시화국가산단으로 불리고 있다.반월·시화국가산단은 수도권의 공장 분산 정책의 일환으로 1977년부터 조성되었으며, 국내 최대 규모의 제조업 집적단지를 자랑하고 있다. 산단 입주기업 중 약 80% 이상이 소재·부품·장비 업체로 자동차·전자·기계 등 주력 제조업에 공급기지 역할을 하고 있는데, 특히 이들 소부장 업체의 상당수가 주조·금형·소성가공 등 뿌리기술로 영위하고 있어 경기 반월·시화산단은 우리나라에서 가장 대표적인 뿌리산업 집적단지로 평가받고 있다. 산단 입주기업의 약 65%가 뿌리업종으로 이는 우리나라 전체 뿌리기업의 약 54%에 해당하는 규모이다.이처럼 반월·시화국가산단은 뿌리기술을 중심으로 우리나라 주력 제조업의 경쟁력을 지탱하는 중추적위치에 있으나, △영세 소기업 비중이 매우 높고(영세화), △수도권에 위치해 있음에도 청년인력이 유입되지 못하고 있으며(고령화), △뿌리업종 특성상 재래식 공정 고수로 인해 기업들의 신규투자가 미흡하는(노후화) 등 여러 요인들이 복합적으로 작용하면서 현재 타산단 대비 생산성이 매우 떨어져 있는 상황이다.한국산업단지공단이 제공하는 산단 주요 통계를 통해 살펴보면, 반월·시화산단은 기업 수, 종사자 수등의 “양적 규모”에서는 최고 수준이나 기업당 생산액, 수출액 등의 “질적 규모”는 전국 최하위 수준에있다.(<표 1> 참조)또한 R&D(인력)투자, 디지털(스마트공장) 도입 등 미래투자 수준도 타산단 대비 매우 낮아, 현재 우리 제조업이 직면한 “대형 복합 위기(고물가, 고금리, 고환율, 저성장 등)”에 자체 대응할 수 있는 유일한수단인 “기술혁신·제품혁신”에 큰 걸림돌이 되고 있다.정부는 4차 산업혁명, 공급망 재편 등 산업환경 변화에 대응해 제조업 경쟁력의 근간인 뿌리산업을미래형 구조로 전환하기 위해 뿌리산업법 개정을 통해 뿌리기술의 범위를 전면 확장(6대 → 14대)하였다. 또한 산업단지의 디지털 및 저탄소 전환을 위해 2019년 반월·시화산단과 창원산단을 시작으로 현재15개 산단을 ‘스마트그린산단’으로 지정하고 관련 촉진사업을 지원 중이다.이같은 정부정책 방향에 따라 반월·시화산단은 낙후된 ‘전통’ 뿌리산업을 고도화하는 동시에 새로운‘첨단’ 뿌리산업의 싹을 틔움으로써 ‘반월·시화=뿌리’라는 명성을 되찾을 수 있는 절호의 기회로 자리 잡고 있다.

국제 순수·응용 화학 연합(IUPAC, International Union of Pure and Applied Chemistry)에서규정한 15개의 란탄계 원소(Lanthanides, Ln)와 Sc (Scandium), Y(yttrium)를 포함하여 희토류 원소는 17개 규정된다[1].희토류의 물리화학적 특성을 이해하려면 희토류 전자 구조의 파악을 통해 명확하게 설명할 수 있다.희토류 원소들은 최외각 전자 배열이 비슷하고, 이온 반지름도 유사하다. 이는 광종에 함께 존재하는 희토류 원소 간 각각 분리가 어려운 이유이고, 분리가 어려워 범용금속 중 환경 오염물질을 분리정제 중가장 사용하는 이유이기도 하다[2].희토류 원자번호가 증가하면서 이온 반지름이 약간 작아지는 경향을 나타낸다. 이를 그림 1(a)에 나타내었다. 이는 ‘란탄족 수축 현상(Lanthanide contraction)[3]’이라고 알려진 특성에 의한 것이며,내부의 4f-궤도를 채우지 않고, 5d-, 6s-궤도에 전자가 먼저 위치하는 특성에 기인한 것으로 일반적으로 전자가 증가하면 전자 간 반발 때문에 원자 부피가 늘어나는 일반적 현상과 반대로 일어나기 때문으로 알려져 있다[4].이렇게 희토류 원소들이 특이한 전자 구조를 지녀 내부전이 원소로 분류된다. 내부전이 원소의 특징을 잘 설명한 논문을 인용하여 요약하여 설명하자면[5], aufbau principle로 예측되는 희토류의 전자 구조는 예를 들어 La의 경우 [Xe]6s24f1 순서이나 실제로는 f-궤도에 전자가 충분히 채워지지 않고[Xe]6s24f05d1 순서로 전자가 채워지는 구조를 지닌다. Sc, Y, La까지는 4f-궤도에 전자가 채워지지않지만, 다시 Ce부터는 채워져 명확한 구조로 설명할 수 없다. Ce의 전자구조는 [Xe]4f15d16s2 구조를 띤다. 이렇게 Lantanide계 원소의 전자껍질구조는 4f0,2 to 145d0,16s2 로 표현된다. 희토류 전체 원자와 산화수에 따른 전자배위 구조에 대한 내용을 그림 1(b)에 나타내었다.

디지털 전환(Digital Transformation, DX)은 기업 및 조직이 디지털 기술과 도구를 활용하여 비즈니스 모델과 프로세스를 혁신하는 과정이다. 기업은 디지털 전환을 통해 기존 업무 방식을 자동화하고,데이터 분석과 인공지능 그리고 클라우드 컴퓨팅 등 같은 기술을 활용하여 더욱 효율적으로 운영할 수있는 장점이 있다. DX는 디지털 기술로 중소기업의 업무 프로세스를 개선하면서 제품과 서비스, 비즈니스 모델 자체를 전환하고 동시에 조직, 기업 문화, 풍토도 개혁하여 비즈니스 성장과 경쟁력 확보를 위한 중요한 전략으로 인식되고 있다.DX는 그림 1에서 보는 바와 같이, Digitization(아날로그의 디지털화) 및 Digitalization(공정의 디지털화)가 선행한다. 여기서 대부분 사람들이 단지 아날로그로 진행되었던 업무 환경 공정을 전산화한것만으로 DX가 이루어졌다고 판단하는 경우가 있는데, 이는 잘못된 생각이다.DX의 핵심 기술로는 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 및 분석, 모빌리티/소셜 미디어, 블록체인, AI, IoT,사이버 보안을 들 수 있다. 중소기업 DX의 시장 규모는 2021년 180,949백만 달러에서 무려 3배 가깝게 증가해 2026년 480,304백만 달러가 될 것으로 전망된다.[1]DX를 도입함으로써 얻을 수 있는 장점으로는 첫째, 인프라의 현대화이며, 클라우드 플랫폼의 글로벌네트워크를 활용해 기술 인프라를 보다 효과적으로 사용할 수 있다. 둘째, 공정/업무 데이터 관리로, 새로운 도구와 기능을 활용해 다양한 기기, 소스, 시스템의 방대한 데이터를 더 효율적으로 관리할 수 있다. 셋째, 유용한 정보의 확보로써 데이터에 대한 통찰력을 높이는 최첨단 도구를 사용해서 보다 스마트한 비즈니스 분석에 집중할 수 있다. 넷째, 부서간 장벽 허물기이며, 최신 디지털 도구로 모든 팀 및 지리적 위치에서 공동작업 속도를 높여 고객에게 더 많은 가치와 더 빠른 성과를 제공할 수 있다. 다섯째, 비즈니스 문제의 해결인데, 새로운 디지털 기술을 구현하고 프로세스와 애플리케이션을 현대화해 비즈니스 운영 및 고객 상호작용 방식과 관련된 문제를 신속하게 파악하고 해결할 수 있다. 마지막은 비용 절감으로 디지털 도구로 프로세스를 간소화하고 비즈니스에서 실적이 우수한 영역과 저조한 부분을 파악할 수 있다.코로나19의 유행 확대를 계기로 제조업의 DX에 관한 관심이 증대되고 있다. 생산라인의 스마트화는물론 재택근무나 원격회의, 공장의 무인화, 가상 전시회 개최 등 기존의 틀을 뛰어넘은 도전도 시작되고있다. 공장 내부를 그대로 스캔해 3D 모델화, 이를 웹 브라우저에서 열람할 수 있도록 하는 클라우드 서비스가 시행되고 있다. 레이저 스캐너로 측정한 점군 데이터를 3D 모델로 변환이 가능하다. 위치와 치수 정밀도는 향상 가능하며, 화면상에서 신규 설비 도입 시의 레이아웃이나 수리할 때 작업 난이도를 검토할 수 있기 때문에 사내의 담당자나 외주 시공업자가 공장을 방문하는 횟수를 줄일 수 있다. 공사 계획이나 그 진척 상황을 입력해 3D 모델과 연결하면 일괄 관리가 가능해 생산성이 향상된다.

중소기업 일반이 아닌 기술혁신 성장잠재력을 갖춘 유망기업을‘집중’지원하여 강소기업으로 도약할수 있는 성장 사다리 생태계 구축 및 중소기업을 중소기업으로 머물게 하는 일회성, 형평성 위주의 사회안전망적 성격의 기업지원 시책과 차별화하여 선택을 통한 집중지원(소액, 일회성, 형평성 위주 지원 방식으로는 기업 성장 지원에 한계)를 목적으로 한다