KITECH 생산기술 전문지

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