메탈쓰리디는 한국적층제조사용자협회와 공동으로 인공지능 기술인 GAN(적대적 신경망)을 사용해 자체 개발한 멜트풀 모니터링 소프트웨어의 빅데이터를 처리하고 금속 3D프린팅 시 불량을 자동 검출하는 인공지능 품질 관리 시스템을 개발해 출시할 예정이라고 밝혔다. 이 기술은 시제품 생산용이 아닌 대량으로 생산되는 부품의 품질에 대한 멜트풀 데이터를 이용해 불량을 자동으로 검출하는 시스템으로 적층제조에 대한 기술을 제고할 것으로 전망된다.

인공지능을 통해 불량 등을 검출하는 장면

GAN 기술, 대량 생산에 적합

금속 3D프린팅에서 불량을 모니터링하기 위해 이미지 마커를 잡아내는 모델을 얻는 것은 매우 어려운 일이다. 기존 모델은 많은 양의 데이터를 기반으로 자동 감지를 위해 지정된 데이터 샘플을 사용하기 때문에 이미 알려진 불량만 탐지가 가능해 확률적인 방법으로 불량을 판단했다.

그러나 메탈쓰리디가 한국적층제조사용자협회와 공동으로 개발한 GAN(적대적 신경망) 기술은 라벨링 작업이 실행되지 않은 불량도 감지할 수 있다는 것이 큰 장점이다. 즉 기존의 판별 모델링과는 다른 생성 모델링의 GAN 기술을 활용해 기존 방식에서 효율성을 높인 스마트 공장에 적합하다.

이 기술은 이미지에서 결합(어노말리)를 찾기 위해 비지도 학습을 이용한다. GAN은 정상적인 변동성의 다양함(정상 데이터의 분포)을 학습한 DCGAN과 이미지 공간에서 잠재공간으로의 매핑 방식을 기반으로 비정상(어노말리) 스코어를 계산한다. GAN은 정상 가변성을 표현하는 모델을 시스템에 학습하고 생성모델, 생성된 데이터와 실제 데이터를 동시에 구분하는 판별기(Discriminator)를 학습시킨다. 학습 후에 실제 검출을 위해, 각 부품에 대한 멜트풀의 데이터에 적용했을 때 모델은 어노말리와 어노말리 스코어를 계산한다. 멜트풀의 비정상 영상에 적용한 결과, 기공 또는 결함을 포함하는 이미지와 같은 변칙적인 영상을 정확하게 식별함을 확인한다.

GAN 통해 간단하고 신속하게 검출 가능

메탈쓰리디가 공급하는 GAN은 3D프린팅의 불량률을 정확하게 파악해 생산성을 높이는 특징을 가지고 있다.

메탈쓰리디 주승환 CTO는 “3D프린팅에 인공지능 기술 중에서 GAN을 처음으로 국내에서 적용한 예이다. 기존의 멜트풀은 공정의 모니터링을 정확하게 진행하지만, 대량의 데이터로 인해 검출해야 하기 때문에 많은 인력이 필요하다. 하지만 GAN을 활용하면 간단하고 신속하게 검출이 가능하다. 따라서 대량 생산 시에 금속 3D프린팅의 불량률을 100% 찾아낼 수 있어, 안전한 제품을 납품을 할 수 있다.”라고 밝혔다.