인공지능(AI)의 물결이 온 나라를 뒤덮고 개발경쟁은 세계적으로 치열하다. 3D프린팅에도 응용되는 인공지능은 이제 국내의 많은 제품에 적용되기 시작했다. ‘인공지능 없이 진행되는 양산은 두뇌 없이 태어나는 아이와 같다’는 말도 있다.

앞으로 인공지능 없이는 미술과 음악은 물론 언론마저 사라질지도 모른다. 인공지능과 3D프린팅의 연관성에 대해 알아보려는 것도 그 때문이다.

울산이 이미 구축해놓은 3D프린팅 인프라의 비교우위를 계속 유지하려면, 인공지능의 본격적인 활용, 그리고 투자와 연구의 뒷받침이 필수적이다. 울산에서는 지금 스테인리스스틸, 티타늄, 알루미늄 등의 금속 파우더를 넣고 원하는 형태로 부품을 만들어 양산할 수 있는 금속3D프린터와 스마트공장을 구축한 업체가 많이 생겨나고 있다.

지금까지 3D프린터 시장의 주된 소재는 플라스틱이었다. 하지만 정밀금속제품을 원하는 중공업·임플란트·컴퓨터·전기차 산업분야에서는 금속3D프린팅 소재에 대한 수요가 대단하다. 그러나 지금은 공장을 짓고 양산을 시작하는 시점에 겨우 와 있을 뿐이다. 이제는 부품을 월 2만개 이상 양산하는 3D프린팅 스마트공장과 대량양산의 시기라 할 수 있다.

금속3D프린팅 공정이 나온 지는 20년이 넘었지만 금속을 깎아서 하는 기존의 CNC(컴퓨터에 의한 수치제어) 기술만으로는 품질 보증에 한계가 있었다. 그러나 이제는 인공지능이 이 문제를 해결해내는 시대가 되었다.

금속3D프린팅 기술의 핵심은 각종 금속가루를 고온의 레이저로 녹인 다음 이를 층층이 쌓아 제품으로 만드는 것이다. 그런데 기존의 금속3D프린터는 제품을 찍어내다 오류가 생겨도 프린팅이 끝나기 전까지는 이를 확인할 수거 없었다. 하지만 이 문제도 지금은 인공지능이 거뜬히 해결해내고 있다. 컴퓨터비전카메라, 포토다이오드(=빛에너지를 전기에너지로 변환하는 다이오드)를 통해 프린팅 과정을 계속 모니터링하다가 AI가 문제를 파악하면 즉각 작업을 중단하고 문제부터 해결한 뒤 다시 작업을 하게 만드는 것이다.

지역 업체가 인공지능기술인 ‘GAN’을 이용해 금속3D프린팅 과정의 불량을 자동 검색하는 인공지능 품질관리시스템을 개발해 출시를 앞두고 있다. 이 시스템은 생산 과정에 취득한 멜트풀 데이터를 이용해 대량생산 부품 속의 불량품을 자동으로 검출하는 시스템으로, 불량 예측률이 100%에 가깝다. 특히 이 시스템은 기존의 인공지능이 1개의 신경망을 사용하는 판별 모델링과는 달리 다수의 신경망을 사용하기 때문에 효율성이 높아 3D프린팅 스마트공장에 적합한 시스템이란 평가를 받는다.

금속3D프린팅에서 불량 예후를 알아내기 위해 이미지 마커를 잡아내는 모델을 얻는 것은 매우 어려운 일이다. 하지만 새로운 방식은 번거롭지도 않고 매번 드는 학습비용을 줄일 수 있는 것이 큰 장점이다. 결론적으로 말해, 지금은 인공지능으로 금속3D프린팅 과정의 불량을 잡아내는 시스템이 개발되어 양산에 적용되고 있는 시기이다. 또 이 사례는 국내에서 3D프린팅에 GAN 기술을 접목한 최초의 사례로 인정받고 있다.

앞으로 우리는 이 같은 기술력을 기반으로 지속적인 연구개발과 현장적용을 통해 경쟁우위를 유지해나갈 필요가 있지만 현실은 기대에 못 미쳐 안타깝다. 덩치만 크고, 두뇌가 없는 아이가 태어나지 않도록 인공지능 연구개발을 서둘러야 할 때이다.

주승환 한국적층제조사용자협회 회장