KITECH 생산기술 전문지

몰리브덴(Molybdenum)은 합금, 촉매, 전자 소재, 화학 공정 등 다양한 산업 분야에서 활용되는 핵심 희소금속이다. 특히 합금에 첨가할 경우, 경도와 고온 안정성, 부식 저항성을 크게 향상시킬 수 있어 합금 재료로서의 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라는 몰리브덴의 국내 자원이 거의 없어 전량 수입에 의존하고 있으며, 이에 따라 폐자원을 활용한 몰리브덴 회수 및 재활용 기술의 필요성이 점점 더 부각되고 있다. 몰리브덴을 재활용할 수 있는 방법은 대표적으로 용매 추출, 화학적 침전법, 이온교환법 등이 있다. 이 중 이온교환수지를 활용한 습식 공정은 높은 선택성과 금속 이온에 대한 친화성, 그리고 재사용 가능성으로 인해 환경친화적이고 경제적인 대안으로 주목받고 있다. 특히 유기용매를 최소화할 수 있고, 유해가스 발생이 없다는 점에서 지속가능한 기술로 평가된다. 하지만 산업 폐수나 반도체 공정수 등 몰리브덴 함량이 높은 폐액을 대상으로 할 경우, 기존 상용 이온교환수지로는 흡착 성능이 부족하여 회수 효율에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 상용 음이온교환수지인 MP-62의 표면에 아민화 첨가제(Ethylenediamine, Trioctylamine)을 도입하여 아민 기능화(amino-functionalization)를 진행함으로써 흡착 사이트를 증가시키고 몰리브덴 흡착 성능을 향상시키고자 하였다.

몰리브덴, 아민 기능화, 이온교환수지, 재활용

전자기기의 소형화, 다기능화, 고집적화 및 3D 구조화 요구로 절연성 기판상의 고접합 정밀 배선층 형성은 필수 과제로 떠오르고 있다. 무전해 구리도금 기술은 전기 없이 촉매 반응만으로 균일한 구리층을 형성할 수 있어 인쇄회로기판 및 웨이퍼, 플라스틱, 폴리머, 세라믹, 유리, 섬유 등 비전도성 기판에 적합한 기술로 각광받고 있다. 또한 LDS(Laser direct structuring) 및 MID(Mold interconnect device) 기술로 무전해 도금기술과 함께 3D 곡면에 고밀도 고정밀 패턴 배선층을 구현할 수 있어, 첨단 전자 패키징 및 웨어러블 기기 분야에 핵심 공정으로 부상하고 있이며, 배선의 접합력과 배선층의 미세화에 대한 신뢰성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 비전도 플라스틱 소재에 무전해 구리도금 방식으로 고접합 미세배선 형성을 목적으로, 무전해 구리 전해질 2종에 대하여 도금속도를 비교하였고 자체합성액에 계면활성제를 적용하여 도금속도 및 두께를 측정 비교하였다. 초기 석출균일도 및 도금 처리시간에 따른 두께균일도, MTO를 통한 전해질 수명시험을 진행하였고, 피막층 평가를 위하여 2종 석출피막의 조직평가 및 번짐성 평가, 접합력을 측정하고 영향 요인들에 대하여 연구를 진행하였다. 본 연구는 다양한 소재에 대한 접합력 확보 및 고해상도 회로 구현을 통해 국내 부품 산업의 기술 자립도 제고와 고부가가치 시장 창출에 기여하며, 향후 이 기술은 자유곡면 회로 형성, 친환경 제조공정, 3D 배선 기반 소형화 및 패키징 단순화 등 전방산업 전반에 실질적 파급효과를 창출할 것으로 기대된다.

무전해 도금, 표면처리, Electroless Copper, LDS, MID

3D 프린팅 기술은 소재, 공정, 장비 등의 세부 기술 분야에서 많은 발전을 이루어왔다. 현재의 3D 프린팅 기술은 시제품 및 프로토타입 제작 단계를 넘어, 기존 기성 제조공정과 경쟁하며 성과를 창출하고 그 가치를 입증해야 하는 단계에 놓여 있다. 본 기술 소개에서는 BAAM(Big Area Additive Manufacturing) 방식의 3D 프린팅 기술과 이를 활용한 실증 사례를 통해, 3D 프린팅 기술이 미래 제조공정으로 확장될 가능성을 제시하고자 한다. BAAM은 고속 압출 방식으로 수 미터 크기의 부품을 수 시간 내에 제작할 수 있는 기술로, 대형 구조물 및 부품 제작에 적합하다. 본 연구에서는 항만 구조물의 하나인 방충재 시스템의 핵심 부품인 방충재 판낼을 BAAM 기술로 제작하고, 이를 실제 적용한 사례를 소개한다. 개발된 경량 방충재 판낼은 기존 대비 최대 60% 이상 무게를 줄였으며, 별도의 레진패드 부착 없이도 선박 외부 손상을 방지할 수 있는 내구성과 구조적 안정성을 확보하였다. BAAM 공정에 적합한 경량 일체형 방충재 판낼의 모델 설계와 최적 적층 조건을 도출하여 실제 부품을 제작하였고, 해당 부품이 적용된 방충재 시스템은 현재 부산항만공사 관리 구역에 설치되어 실증 단계에 있다. 제작된 방충재 판낼은 기존 대비 40% 이상의 경량화, 20%의 제작비용 절감, 50%의 납기 단축 성과를 달성하였으며, 이는 향후 항만 구조물의 대형화 및 자율 제조 기술로의 확장을 위한 핵심 기반 기술로 작용할 것으로 기대된다.

적층제조, 경량화, 일체화, 방충재, BAAM, 3D 프린팅

알루미늄 합금은 우수한 기계적·열적 특성과 경량성으로 항공우주, 자동차, 에너지 저장 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 높은 열전도도와 산화막 형성 등으로 기존 용융 접합 방식에는 한계가 존재한다. 이에 따라 고주파 진동을 이용한 고상 접합 공정인 초음파 용접이 주목받고 있으며, 본 논문에서는 알루미늄 합금 초음파 용접의 재료 특성, 표면 상태, 진폭·압력·시간 등 주요 변수의 영향을 고찰하였다. 또한 산화막 파괴, 금속간화합물 형성, 기공 등 결함 원인과 대책을 제시하고, 전기차 배터리 탭·버스바 및 전자기기 부품 적용 사례를 통해 초음파 용접의 고속·고신뢰성 접합 가능성을 검증하였다. 끝으로 실시간 모니터링, AI 기반 품질 예측, 디지털 트윈 등 미래 지능형 접합 기술로의 발전 방향을 논의하였다.

초음파 용접, 알루미늄 합금, 고상 접합 기술, 이종 금속 접합

주조산업은 자동차, 기계, 전자 등 다양한 전방산업에 필수적인 부품 소재를 공급하는 핵심 뿌리산업이지만, 1,000℃ 이상의 고온 용탕을 정밀하게 금형에 주입해야 하는 용탕 주입 공정은 고위험·고난도 작업으로 분류된다. 수작업 중심의 공정 운영은 산업재해만 아니라, 만성적인 인력난을 초래하는 주요 원인이 되어왔다. 본 연구는 주조 산업의 당면 과제 해결과 경쟁력 강화를 위해 국가뿌리산업진흥센터가 2013년부터 2025년까지 추진해온 공정 자동화 지원 사업 중 용탕 주입 공정을 중심으로 분석하여 주요 성과 분석 및 정책적 시사점을 제시하고자 한다. 분석 결과, 용탕 주입 공정의 자동화는 사업 초기 로봇팔 활용에서 시작하여 레일 이송, 센서 기반 정밀 제어, 겐트리 타입 시스템 등으로 꾸준히 발전해 왔음을 확인하였다. 이러한 공정 도입은 생산성 증대(17%~200% 증가), 불량률 감소(최대 86% 감소), 품질 안정화 등 정량적 측면과 아울러, 육체적 부담 감소, 안전사고 위험 감소, 작업 편의성 증대, 작업자 심리적 안정감 증진 등 정성적 측면에서도 긍정적인 효과를 창출하여 주조산업의 경쟁력 강화와 지속 가능성 제고에 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구는 용탕 주입 공정 자동화의 실제 적용 사례와 그 성과를 구체적으로 제시함으로써, 주조산업 공정자동화의 효과성을 실증적으로 규명하고, 나아가 뿌리산업 전반의 경쟁력 강화에 기여하는 바가 크다. 또한, 분석 과정에서 도출된 초기 투자 비용 부담, 전문 인력 및 유지보수 어려움과 같은 현실적인 과제들을 바탕으로, 정부의 지속적인 관심과 전략적인 지원 확대, 초기 투자 부담 완화를 위한 금융 지원 방안 검토, 그리고 기술 역량 강화를 위한 맞춤형 교육 및 컨설팅 지원 체계 구축 등 구체적인 정책적 시사점을 제공한다. 궁극적으로 인공지능 기반 공정 최적화, 디지털 트윈 접목 등 미래 기술 동향을 고려한 종합적인 스마트화 전략의 필요성을 강조하며, 주조산업의 효율성, 안정성, 지속 가능성을 동시에 강화하는 실질적인 전략 마련에 기여하고자 한다.

공정자동화, 성과사례, 연도별 공정 변화, 지원정책 및 시사점

본 연구는 로봇 기반 드릴링 공정의 절삭력과 재료 제거량을 예측할 수 있는 디지털 트윈 모델을 제안하고, 이를 실제 실험을 통해 검증하였다. 항공기용 합금인 Ti-6Al-4V를 대상으로 물리 기반 절삭력 모델을 수립하여, CNC 기반 드릴링 실험과 비교한 결과 평균 추력 695.6 N에서 ±2 % 이내의 오차를 달성하였다. 이어서, 산업용 로봇의 모달 테스트를 통해 각 관절의 강성을 도출하여 적용하였다. 이 동적 특성을 절삭력 모델에 반영하여 디지털 트윈을 통합한 결과, 로봇 기반 드릴링 실험의 평균 추력 363.5 N에 대해 412.5 N으로 약 13.5 %의 예측 오차를 확인하였다. 또한 Unity 기반 IK, Articulation Body, RoboDK 연동을 통해 로봇 구동을 시각화하고, 원뿔과 원기둥 prefab 및 Boolean 연산 기반의 재료 제거량 계산 모듈을 적용하여 절삭력과 재료 제거를 실시간으로 가시화하였다. 이러한 통합 디지털 트윈 모델은 강성이 낮은 산업용 로봇의 드릴링 공정에서 절삭력 및 품질 편차를 정량적으로 예측하고 시각적으로 분석할 수 있는 유효한 기반을 제공한다.

홀로닉 생산 시스템, 디지털 트윈, 로봇 드릴링

블로우 성형은 사출 성형된 프리폼을 고압 공기로 팽창시켜 최종 제품 형상으로 만드는 대표적인 열가소성 수지 성형 기술로, 식음료 용기, 화장품 용기, 의료기기 부품 등 다양한 산업 분야에 폭넓게 활용되고 있다. 특히, 공정 효율성과 생산성이 우수하여 대량 생산에 적합하며, 공정의 연속성에 따라 일반적으로 1단계(1-stage)와 2단계(2-stage) 공정으로 구분된다. 1단계 공정은 프리폼의 사출과 블로우 성형이 단일 장비 내에서 연속적으로 수행되며, 사출 직후 프리폼에 남아 있는 잔열을 활용할 수 있어 추가적인 에너지 절감 및 공정 시간 단축이 가능하다. 하지만 멀티 캐비티 금형 환경에서는 캐비티 간 냉각 속도와 온도 분포의 편차로 인해 제품 품질이 불균일해지는 문제가 발생하기 쉽다1,2). 반면, 2단계 공정은 사출 성형된 프리폼을 완전히 냉각하여 별도로 보관한 뒤, 재가열 장치를 통해 원하는 온도로 가열한 후 블로우 성형을 수행하는 방식이다. 2단계 공정은 사출과 블로우 공정을 각각 독립적으로 최적화할 수 있어 제품 품질 관리에 유리하나, 재가열 과정에서 추가적인 에너지 소모가 발생하고 장비 운영 비용이 증가한다는 단점을 가진다3,4). 이에 본 연구에서는 기존 1단계와 2단계 블로우 성형 공정의 장점을 결합하여, 멀티 캐비티 금형 환경에서 프리폼의 균일한 냉각 및 온도 제어를 통해 사출 공정과 블로우 성형 공정이 하나의 연속적인 공정으로 수행될 수 있도록 블로우 성형용 인라인 시스템을 새롭게 제안하고 설계하였다. 제안된 인라인 시스템의 설계 타당성과 냉각 성능을 정량적으로 평가하기 위해 CAE 기반의 열전달 해석을 수행하였으며, 과도 열전달 해석, 사출성형 해석, 열-유동 연성 해석을 통해 냉각 방식별 특성을 비교·분석하였다.

Adaptive temperature control, Blow molding, CAE, Inline system

본 실험에서는 KS D 1893 구리 전해 무게 분석법(질산·황산법)과 HF–HClO₄ 전처리 기반 전해분석법을 비교하여 구리 합금 시료의 정량 분석에 있어 재현성과 정확성을 평가하였다. KS D 1893 방법은 산업 및 연구 현장에서 널리 활용되는 공인 분석법으로 실험 결과 시료 간 약 4%의 편차를 나타내었다. 이러한 편차는 시료 조성의 불균일성, 전처리 조건의 미세한 차이, 전해 중 구리 회수 효율의 차이 등에 기인한 것으로 판단된다. 특히, 불용성 산화물이나 잔류 유기물의 완전한 제거가 이루어지지 않았을 가능성도 분석 재현성에 영향을 미친 요인으로 해석된다. 반면, HF–HClO₄ 전처리법은 불용성 산화물 및 유기물을 효과적으로 제거하여 전해 과정 중 전류 효율과 전극 상태의 안정성을 확보하고 분석 결과의 일관성과 재현성을 높이는데 기여하였다. 따라서 KS D 1893은 실무 적용성 측면에서 여전히 타당성을 가지며 HF–HClO₄ 전처리법은 정밀도와 재현성이 요구되는 분석 환경에서 대안적인 방법으로 활용 가능함을 확인하였다.

구리, 전해분석, 유도결합 플라즈마 분광계

바이오 스캐폴드는 조직 공학 등에서 사용되는 세포 지지체로 손상된 조직이나 장기를 재생하거나 대체하기 위해 세포가 증식하고, 조직을 형성할 수 있는 환경을 제공함. 이러한 스캐폴드를 3차원 형상으로 만드는 방법으로 바이오프린팅, 전기방사 등이 있음. 바이오 스캐폴드는 크기가 대형화되고, 형상이 복잡해 지면서 세포가 생장하기 위한 물질교환이 어려워지는 문제가 있으며, 이를 극복하기 위한 다공성 구조의 3차원 구조체를 제작하는 방법이 연구되고 있음. 금형 기술은 금속 소재를 이용하여 제품 형상이 되는 코어를 만들고 수지를 주입하여 제품을 생산함. 이러한 방법은 높은 생산성 및 정밀도를 가지고 있어 양산 공정에서는 필수적인 기술임. 그러나 하나의 금형의 제작 비용이 높아 다품종 소량 생산에서는 한계를 가지고 있음. 최근 적층제조공정 기술의 발달로 인하여 이러한 금속 금형 코어를 폴리머 소재로 대체하는 연구가 진행 되고 있음. 이를 위하여 상대적으로 높은 강성, 내열성을 가지고 있는 폴리머 소재 금형용 광경화성 수지가 개발되어 DLP 방식 적층제조 공정에서 활용되고 있음. 이를 통하여 적층제조 공정이 가지고 있는 높은 형상자유도 및 상대적으로 낮은 금형 제작 비용을 바탕으로 다양한 분야에서 활용되고 있음. 본 연구에서는 금형기술인 발포성형의 원리를 참조하여 3차원 다공성 바이오 스캐폴드를 제작하는 방법에 관한 연구를 수행하였음. 이를 위하여 본 연구에서는 실제 종양 모델을 모사한 금형을 설계를 수행하였고, 이를 기반으로 적층제조 공정을 활용하여 발포성형을 위한 금형을 제작 하였음. 이후 다공성 3차원 스캐폴드 제작을 위한 감압 방식의 제조 방법을 고안하였으며, 최종적으로 목표로 하였던 실제 종양 모습을 모사한 3차원 다공성 스캐폴드 제작을 수행하였음.

적층제조 공정, DLP, 금형, 바이오 스캐폴드, 다공성 구조

본 연구는 5L급 대형 일회용 바이오리액터 투명용기의 사출성형 시 발생하는 형상 변형 문제를 해결하기 위해, 냉각채널 구조 및 공정조건 최적화를 통한 변형 저감 효과를 분석하였다. 기존 380 mL 제품의 냉각채널을 동일하게 적용한 경우 변형량은 1.198 mm로, ±0.3 mm의 정밀 공차를 초과하였다. 이에 따라 냉각채널 구조 및 냉각수 온도 조건을 달리한 시뮬레이션 결과, 냉각수 온도 편차를 완화하고 유동선단온도 분포의 균일성을 확보하는 냉각시스템을 도출하여 변형량을 1.033 mm까지 저감시켰다. 또한, 중심합성계획법(CCD)을 활용하여 용융온도, 사출시간, 보압 크기 3개 인자에 대한 15점 실험계획을 수립하였으며, 회귀분석 결과 최소 변형량은 0.9611 mm로 예측되었다(R² = 0.981). 예측된 변형량은 정밀 공차를 만족하지 못했으나, 냉각시스템이 형상 변형 제어에 영향을 미치는 주요 인자 중 하나임을 시사하였다. 향후에는 변형량 기준을 충족할 수 있는 최적 공정조건을 도출하고, 센서 기반 실시간 공정 제어 및 머신러닝 기반 예측모델을 접목한 지능형 성형기술 개발을 추진할 계획이다.

대형 바이오리액터 투명용기, 사출성형, 냉각시스템, 변형 저감, 중심합성계획법(CCD)

자동차 산업은 전 세계 제조업 가운데 가장 높은 자동화율과 기술 집약성을 특징으로 하며, 최근 전기차 및 자율주행차의 확산에 따라 제조 기술 패러다임 전환이 급속히 진행되고 있다. 이에 따라 차체 경량화 및 고강도화를 위한 알루미늄 합금과 초고강도강(AHSS, Advanced High Strength Steels)의 적용이 확대되면서, 기존 용접 및 접합 공정에서의 품질 불안정성이 새로운 도전 과제로 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 센서 데이터(전류, 전압, 동저항, 열화상, 고속 이미지, 음향 등)를 실시간으로 수집·분석하고, 인공지능(AI) 및 딥러닝 알고리즘을 접목하여 용접 품질을 예측·제어하는 스마트 제조(Smart Manufacturing) 기술의 필요성이 증대되고 있다. 본 기고에서는 자동차 산업에서 핵심적으로 활용되는 저항 점용접(Resistance Spot Welding, RSW), 아크 용접(Arc Welding), 레이저 용접(Laser Welding)을 대상으로 스마트 제조 기술의 최신 동향과 적용 사례를 체계적으로 정리하였다. RSW는 단일 차체에 수천 개의 용접점이 사용될 만큼 높은 생산성을 지니고 있으나, 초고강도강과 알루미늄 합금 적용 시 전극 마모, 오염, 계면 불완전 접합 등의 문제로 인해 품질 변동성이 크게 증가한다. 최근에는 전류·전압·동저항 신호와 적외선 열화상 데이터를 동시에 수집하여 너겟(nugget) 직경과 압흔 깊이를 예측하는 모니터링 기법이 활발히 연구되고 있다. 특히 동저항과 가압력, 전극 위치 데이터를 통합 분석하면 공정 변동성을 정량적으로 평가할 수 있으며, 고속 카메라 기반의 비파괴 모니터링 기술은 내부 성장 거동을 실시간 추적하여 전극 수명 예측 및 공정 이상 조기 감지에도 기여한다. 이러한 기술은 단순 불량 검출을 넘어 생산 라인에서 예지보전(predictive maintenance)과 품질 보증 체계 확립으로 확장되는 추세이다. 아크 용접 분야에서는 MIG/MAG, CMT, 펄스 아크 등 다양한 변형 공정이 자동차 부품 제조에 활용되고 있다. 그러나 여전히 아크 불안정성, 용입 깊이 불균일성, 과도한 스패터 발생 등이 품질 확보의 주요 장애 요소로 지적된다. 이에 대응하기 위해 전류·전압 파형 분석, 아크 플라즈마 영상 처리, 음향 방출(Acoustic Emission, AE) 신호 기반 진단 등 멀티 센서 융합 기술이 도입되고 있다. 특히 CNN, LSTM과 같은 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 아크 영상 데이터와 시계열 신호를 학습하면 비드 형상 및 용입 상태 분류, 스패터 발생 패턴 인식이 가능하다. 이러한 접근법은 기존의 경험적 제어 방식에서 벗어나 데이터 기반의 지능형 품질 관리 체계로 전환되는 중요한 진전으로 평가된다. 레이저 용접은 높은 에너지 밀도와 빠른 용입 속도로 인해 전기차 배터리팩, 모터 하우징, 알루미늄 차체 패널 등 경량화 부품 제조에 필수적인 공정으로 자리잡았다. 그러나 키홀(Keyhole) 불안정, 기공(Porosity) 발생, 표면 반사율 차이에 따른 품질 변동성과 같은 구조적 한계가 존재한다. 이를 극복하기 위해 플라즈마 방출광, 반사광, 적외선 및 자외선 신호, 음향 신호 등을 멀티센서로 동시 수집·분석하는 지능형 모니터링 기술이 적용되고 있다. 더 나아가 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 시뮬레이션과 실시간 피드백 제어를 결합함으로써 용입 깊이와 기공 발생을 사전에 예측하고 최적 공정 조건을 도출하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 기술들은 전기차 및 차세대 모빌리티 산업에서 요구되는 고품질·고효율 제조체계 구축을 위한 핵심 기반 기술로 평가된다. 또한, 자동차 산업 전반에서 스마트 제조 기술은 초기에는 전류·전압과 같은 단일 신호에 의존하였으나, 최근에는 고속 영상, 열화상, 음향, 플라즈마 방출광 등 멀티센서 융합 데이터 기반으로 발전하고 있다. 저항 점용접에서는 동저항·적외선 신호를 이용한 너겟 성장 추적, 아크 용접에서는 CNN·LSTM 기반 비드 형상 및 스패터 분류, 레이저 용접에서는 다중센서·디지털 트윈 기반 용입 깊이 예측이 대표적인 성과로 꼽힌다. 그러나 여전히 전극 마모에 따른 데이터 신뢰성 저하, 아크 불안정성 및 데이터 표준화 부족, 레이저 반사율 차이에 따른 예측 불확실성 등 기술적 과제가 남아 있다. 특히 산업 현장에서 대규모 적용성을 확보하기 위한 표준화·신뢰성 검증 체계 마련은 향후 반드시 해결해야 할 핵심 과제로 지적된다. 결론적으로, 자동차 산업의 스마트 용접 제조 기술은 단순히 결함 검출 차원을 넘어 공정 최적화, 결함 억제, 품질 예측 및 생산성 향상을 지향하며 고도화되고 있다. 이는 4차 산업혁명의 핵심 기술과 스마트 팩토리 개념을 접목하여 자동차 산업의 경쟁력을 지속적으로 강화하는 중요한 수단이 될 것이다. 국내의 경우 높은 로봇 자동화율에도 불구하고 노사·고용 문제 등 사회적 요인으로 인해 대규모 무인화 실현이 쉽지 않은 상황이다. 따라서 독일과 같은 선진국의 서비스 중심·수요자 맞춤형 생산 방식에서 시사점을 도출하고, 데이터 신뢰성 확보와 표준화, 현장 적용성 강화를 통해 보다 유연하고 적극적인 대응 전략을 마련하는 것이 필요하다. 본 기고에 제시된 스마트 용접 제조 기술의 동향과 과제는 향후 자동차 산업뿐만 아니라 조선·항공 등 다양한 산업 분야의 용접 및 접합 기술 혁신에도 기여할 것으로 기대된다.

스마트 제조 (Smart Manufacturing), 실시간 모니터링 (Real-time Monitoring), 저항 점용접 (Resistance Spot Welding), 아크 용접 (Arc Welding), 레이저 용접 (Laser Welding)

본 연구는 인공지능 비전 인식 기술을 활용하여 제조 공정의 효율성과 신뢰성을 향상시키는 방안을 제시하고, 이를 장갑 생산 공정의 핵심 단계인 염수 담금 공정에 성공적으로 적용했다. 자동 사진 촬영 장치를 통한 데이터 수집과 YOLOv8 기반의 이미지 분류 모델을 통해 몰드의 상태를 정확하게 판단하고 공압 설비를 자동으로 제어함으로써, 기존 육안 검사의 한계를 극복하고 생산성 및 품질 안정화를 달성했다. 특히, 이것은 현장 작업자가 AI 전문 지식 없이도 자동촬영학습 시스템에 의하여 수집한 데이터와 이를 이용한 학습으로 얻어진 모델을 이용한 결과로, 본 시스템은 제조 현장의 AI 기술 도입 장벽을 낮추고, AI 전문가 의존성으로 인해 지능형 자동화 확산이 더디게 진행되는 문제를 해결하는 데 기여할 수 있음을 확인했다.

인공지능, 비전인식, YOLO, 장갑제조

본 연구는 대한민국 제조업의 핵심 기반 중 하나인 뿌리산업(주조, 금형, 용접, 소성가공, 표면처리, 열처리)이 직면한 구조적 인력 공백과 숙련 기능 인력 부족 문제를 해결하고자 추진된 외국인 숙련기능인력 유입 정책의 현황과 개선 방향을 종합적으로 분석하였다. 뿌리산업은 전후 산업화 과정에서 국가 제조 역량의 중추적 역할을 담당해 왔으며, 첨단 제조 기술과 차세대 모빌리티, 반도체 장비 등 전략산업의 생산라인과 긴밀히 연결되어 있다. 이들 공정은 높은 정밀성과 숙련도를 요구하는 다품종 소량 생산 체제에 최적화된 반면, 내국인 중 청년층 이탈과 고학력화로 인한 제조업 기피 현상, 그리고 인구 고령화와 더불어 생산 가능 인력 감소가 지속되면서 인력난은 점차 심화되는 상황이다. 특히 4차 산업혁명 시대에서 자동화와 AI 기술 도입이 진행 중임에도 불구하고, 주조, 용접, 표면처리 등 뿌리공정은 공정 특성상 숙련 기능 인력의 손길과 경험에 크게 의존하고 있어 인력 부족은 제조업 전체 경쟁력 저하로 귀결될 위험이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 정부는 2017년에 뿌리산업 특화형 외국인 숙련기능 인력 도입 정책의 핵심 수단으로 E-7-4 숙련기능비자 제도를 도입하였다. 이 제도는 단순 노동력 수입이 아닌 산업 맞춤형 숙련인력의 체계적 양성과 평가, 장기 정주 유도를 목표로 설계되었다. 특히 2014년부터 산업통상자원부와 법무부가 공동 추진한 뿌리기술 양성대학을 통해 약 1,495명의 외국인 졸업생을 배출하고, 이 중 약 1,000명이 엄격한 국가기술표준원(NCS) 기반의 이론·실습·인성 평가를 통과하여 산업현장에 공급되는 등, 숙련기능 검증과 맞춤형 인재 선발 체계 구축을 통한 운영 성과가 가시화되어 왔다. 이 비자 제도는 숙련인력의 정주율을 높이고, 산업 내 기술 전수와 고용 안정성 증대에 기여하며, 제조업 인력난 완화의 중요한 축으로 자리잡았다. 한편 2023년 이후, 인구 감소와 지방소멸 위기에 대응하기 위한 정책으로 법무부와 지자체가 협력하여 지역특화형 비자(F-2-R 등)를 신설·확대하였다. 이 제도는 지방 중심의 장기 체류 유도와 지역 경제 활성화를 목표로 하며, 가족 동반 허용, 창업 지원, 다양한 업종 수용 등 폭넓은 정착 인센티브를 제공한다. 특히 인구감소 우려 지역 107개 시군 내에서 외국인의 실제 거주와 취업을 연계하며 지자체 주도의 현장 맞춤형 인력 유입 정책으로 확산되고 있다. 지역특화형 비자는 전문학사 이상 학력, 소득 기준, 일정 수준 이상의 한국어 능력, 지자체 추천 등의 엄격한 선발 절차가 있으나, 교육·농업·의료·복지 등 다양한 업종 진출이 가능해, 산업별 수요뿐 아니라 지역사회 전체 생활인구 증대에도 기여하고 있다. 따라서 지역특화형 비자는 뿌리산업 외국인력 정책과 달리 ‘정주 및 지역사회 활성화’에 더욱 중점을 두고 있으며, 가족 동반과 사회통합 지원에서 우위를 점하고 있다. 하지만 두 제도의 급격한 병행 확산과정에서 기능과 대상의 중복, 정책 목표의 혼재, 행정절차 및 역할 분배의 불명확성 등 문제점이 부각되었다. 예컨대 E-7-4 비자가 가진 엄격한 기량검증 및 산업별 맞춤형 인재 선발이라는 특성은 상대적으로 약화된 반면, 지역특화형 비자는 가족 동반과 정주 인센티브에서 경쟁력을 높이며, 실제로 많은 인원이 E-7-4에서 F-2-R 등으로 전환되는 경향이 관찰된다. 이는 정책간 발생하는 경쟁과 중복, 예산 배분 및 운영 효율성 저하를 초래하며, 장기적으로는 뿌리산업 인력 수급 안정성에 부정적 영향을 끼칠 가능성을 내포한다. 이에 본 연구는 두 제도의 정책 목표, 운영 체계, 제도 설계, 정착 유도 방식 등의 차이를 체계적으로 분석하고, 뿌리산업의 특성을 고려한 E-7-4 비자의 본질적 강점을 복원 및 고도화하는 동시에, 지역특화형 비자의 지방 정주 및 사회통합 기능과의 조화로운 병행 운영 방안을 모색하였다. 분석 결과를 기반으로 다섯 가지 핵심 정책 개선 방향을 제안한다. 첫째, 기량검증과 숙련도 평가 체계를 고도화해야 한다. 현행 통합 시험 방식에서 산업별·직무별 특성을 반영한 맞춤형 평가 지표를 추가하고, 실습 중심의 현장 평가와 직무 포트폴리오 평가 방식을 도입하여 고급 숙련 기능인력을 산업현장에 즉시 투입할 수 있도록 역량 진단 중심으로 전환할 것을 권고한다. 또한, 평가 신뢰성과 실효성 강화를 위해 산업협회, 현장 전문가, 인사 담당자 등의 다층 평가 메커니즘을 마련해야 한다. 둘째, 학력과 경력 기준의 유연화가 시급하다. 현행 E-7-4 비자에서 요구하는 ‘학사 이상’ 기준은 실무 경력과 숙련도가 충분한 인재들의 진입을 막는 장벽으로 작용한다. 실제 주방장, 조선용접공, 양식기술자 등 현장 경력 위주의 고숙련자도 많다. 따라서 학력 요건을 완화하고, 대신 한국산업인력공단 공인 기능시험 성적 및 산업별 경력 평가를 적극 인정하는 방향으로 제도 개선이 필요하다. 셋째, 고용 및 행정 절차의 간소화와 유연화가 필요하다. 복수 행정 절차와 엄격한 쿼터제 운영은 현장 수요 대응을 어렵게 하므로, 산업부·법무부·고용부 간 협업을 통한 온라인 플랫폼 구축과 심사 자동화, 디지털 인증 도입, 지역 수요를 고려한 탄력적 쿼터 및 인원 배분 시스템 도입을 제안한다. 또한 기업 규모, 지역 특성별 맞춤형 고용 제한 완화와 전환 절차 자동화도 병행되어야 한다. 넷째, 정주 지원 및 가족 동반 인센티브 확대를 통해 외국인 근로자의 안정적인 장기 정착을 유도해야 한다. 배우자 취업 허용 확대, 자녀 교육·의료·복지 지원 강화, 사회통합프로그램 운영 체계화, 산재 예방과 직무 적응 교육 강화 등이 포함된다. 가족 단위 정주를 독려하여 산업 내 안정적인 숙련인력 확보를 도모함과 동시에 내국인 노동 시장과의 상생도 추구해야 한다. 마지막으로, 중앙정부와 지방자치단체, 산업계가 협력하는 통합 거버넌스 체계 구축이 필수적이다. 지역특화형 비자가 지방정부 중심인 데 반해, E-7-4는 중앙집중적 운영으로 협력과 역할 분담에 한계가 있다. 산업·법무·고용 부처, 지자체, 뿌리기업, 교육기관 등이 참여하는 통합 컨트롤타워를 설치해 정책 수립, 집행, 평가를 일원화하고 데이터 관리 및 피드백 체계를 마련해야 한다. 이를 통해 정책 중복과 경합을 해소하고, 두 제도 간 기능 분담과 시너지 효과를 극대화할 수 있다. 동시에 지역별 산업 특성 맞춤형 정책 지원과 지자체 권한 확대도 병행 추진할 필요가 있다. 결론적으로, 본 연구는 대한민국 뿌리산업 경쟁력 유지를 위한 핵심 수단으로서 E-7-4 숙련기능 비자 제도의 정체성과 기능을 재확립하고, 2023년 이후 급격하게 확산된 지역특화형 비자 제도의 역할과 정주 지원 기능을 내실화하며, 두 제도의 상호 보완적 병행 운영 체계를 구축하는 것이 국가 제조업과 지역 활성화라는 이중 목표 달성에 결정적임을 시사한다. 이를 위해서는 기술 역량 검증 고도화, 제도 유연성 확대, 행정 간소화, 가족 및 사회통합 지원 확충, 중앙-지방 협력 거버넌스 구축이라는 종합적 정책적 노력이 필요하다. 이러한 정책 방향은 뿌리산업 현장의 인력난 해소뿐만 아니라 제조업 경쟁력 강화와 지역 경제 회복에 크게 기여할 것으로 기대된다.

외국인 정책, 비자제도, 숙련기능 비자제도, 지역특화형 비자제도

다층 박막(multi-layer thin films)은 고온 안정성, 내산화성, 전기전도성, 내식성 등 복합적인 기능이 요구되는 산업 분야에서 널리 활용되고 있다. 금속 및 비금속 재료를 수십 나노미터 두께로 교차 적층함으로써, 각 층의 고유 물성을 조합하여 우수한 성능을 구현할 수 있는 구조적 장점을 지닌다. 그러나 이러한 다층 구조는 고온 환경에 노출될 경우 상전이, 층간 확산, 결정립 성장, 계면 재구성과 같은 미세조직 변화가 발생하며, 이는 박막의 구조적 안정성과 기능적 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 따라 열처리에 따른 결정 구조 및 계면 특성을 정량적으로 분석하는 연구가 요구된다. 본 연구에서는 투과전자현미경(Transmission Electron Microscope, TEM)을 활용하여 열처리 전후의 다층 금속 박막에 대한 미세조직 및 결정 구조 변화를 정밀하게 분석하였다. 고해상도 TEM(HR-TEM), 선택 영역 전자 회절(SAED), 푸리에 변환(FFT) 기법을 적용하여 결정상 및 격자 배열의 변화를 체계적으로 관찰함으로써, 고온 환경에서의 구조적 안정성 평가를 위한 기초자료를 제시하였다.

투과전자현미경, TEM, 시편준비, 다층박막

최근 제조 산업에서는 제품 개발 주기의 단축과 맞춤형 생산 수요 증가에 대응하기 위한 새로운 금형 제작 방식이 요구되고 있다. 본 연구에서는 복합재 기반의 대면적 적층 제조(BAAM: Big Area Additive Manufacturing) 기술을 활용하여 자동차 외장 부품 성형용 프레스 금형을 제작하고, 실제 시금형 및 양산 금형 수준에서 실증한 사례를 다룬다. 기존 금속 금형은 수개월 이상의 제작 기간과 높은 비용이 소요되며, 특히 알루미늄 합금과 같은 경량 소재를 성형할 경우 주름, 굴곡, 표면 손상 등의 품질 저하 문제가 자주 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 BAAM 기술은 고속 압출 기반의 대형 3D프린터를 활용하여 수 미터급 복합재 구조물을 출력할 수 있으며, 디지털 설계를 기반으로 복잡 형상 구현과 자동화된 생산이 가능하다. 본 기술 개발은 약 2.5 m 규모의 복합재 BAAM 장비를 자체 설계·제작하고, 탄소섬유 강화 열가소성 복합재 소재를 활용하여 금형을 출력한 후 CNC 가공을 통해 정밀도를 확보하는 방식으로 수행되었다. 시금형 실증에서는 복합재 단독 금형을 적용하여 실제 알루미늄 외장 패널을 반복 성형한 결과, 100타 이상에서 안정적인 품질과 금형 표면의 마모·손상 없는 내구성을 확보하였다. 이어 양산 금형 수준에서는 금속 금형 본체에 복합재를 비접촉 부위 또는 패드 영역에 적층한 하이브리드 금형을 제작하여 실증을 진행하였다. 하이브리드 금형은 금형 무게를 줄이는 동시에, 복합재의 소재 특성을 활용하여 알루미늄 성형 시 발생하는 굴곡 및 스크래치 등의 표면 결함을 완화하는 데 기여하였다. 금형 수명과 성형 품질 모두 기존 금속 금형과 동등한 수준을 확보하였으며, 복합재 패드의 적용 효과를 통해 프레스 장비 하중 감소 및 성형 안정성 향상이라는 부가적인 이점도 확인되었다. 본 기술은 한국생산기술연구원의 복합재 소재·공정 기술과 ㈜쓰리디팩토리의 대형 3D프린터 설계 및 제작 역량이 결합된 산연 협력의 대표 사례로, 금형 제작의 리드타임 단축, 비용 절감, 경량화 측면에서 산업적 파급 효과가 클 것으로 기대된다. 향후 수만 회 이상 성형에 대응하는 금형 수명 확보, 보다 복잡하고 대형 부품으로의 확장 등을 통해 일반 양산 공정에서도 활용 가능한 차세대 금형 기술로 발전할 수 있을 것으로 전망된다.

복합재 적층 제조, 대형 3D프린팅, 하이브리드 금형, 자동차 프레스 성형, 금형 경량화

본 연구는 제약 산업의 고속 생산라인에서 정제(tablet)의 외관 결함을 비파괴 방식으로 다면 관찰할 수 있는 시각 검사 시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 기존 선별트레이는 복잡한 언더컷 구조로 인해 기계가공성과 반복재현성이 낮아 대량생산에 한계가 있었으며, 검사 가능한 면도 최대 3면에 불과하였다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 언더컷이 없는 단순 경사면 기반의 신규 선별트레이 형상을 설계하였고, 정제가 트랙을 따라 이동하면서 중력 및 마찰력에 의해 자율적으로 회전하도록 유도하였다. 그 결과 단일 트랙 경로 내에서 정제의 자세가 총 3회 변경되며 4면 이상의 시야 확보가 가능해졌다. 해당 구조는 3D 프린팅으로 시제품 제작 후 실험을 통해 회전 안정성과 시야 확보 성능을 검증하였고, 기술지원 기업을 통해 디자인특허도 출원되었다. 본 기술은 정제 선별 공정의 정밀성과 생산성을 동시에 향상시킬 수 있으며, 향후 AI 기반 영상 분석 기술과 결합하여 자동화 수준의 고도화가 기대된다.

정제 시각 검사 (Tablet Visual Inspection), 자율 회전 트랙 (Self-Rotating Track), 다면 관찰 시스템 (Multi-Face Observation System), 선별트레이 형상(Selection Tray Geometry), 3D 프린팅 시제품 (3D Printed Prototype)