스마트폰으로 정밀 가공 공구의 마모를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술이 개발됐다. 공구의 마모를 예측해 고품질 생산 유지가 한층 수월해질 것으로 보인다.
기계공학과 박형욱 교수와 산업공학과·인공지능대학원 임성훈 교수팀은 스마트폰 센서를 활용해 실시간 공구 마모 예측 방법을 개발했다. 절삭 공구를 적절한 시기에 교체하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
그림1. 불확실성을 고려한 공구 마모 예측 방법론
연구팀은 데이터 노이즈를 줄이기 위한 필터링 기법과 가공 중 발생하는 불확실성을 고려한 딥러닝 기반 예측 모델을 제안했다. 예측 방법은 데이터와 모델의 불확실성을 고려해 공구 마모 예측 성능과 안정성을 크게 높였으며, 기존 연구보다 예측 정확도가 향상됐다.
그림2. 딥러닝 및 모바일 센싱 기술을 활용한 사이버 제조 시스템 프레임워크
티타늄 합금(Ti-6Al-4V)은 우주 항공과 바이오 등 첨단 제조 산업에서 널리 사용되지만, 열적 특성이 취약해 공구 마모가 빠르게 발생한다. 이를 해결하기 위해 공구의 상태를 실시간으로 확인할 필요가 있었다.
김경호 박사과정생은 “스마트폰 센서 데이터의 노이즈를 줄이고, 딥러닝 기술을 활용해 더 정확한 공구 마모 예측 방법을 개발했다”고 말했다. 양상민 박사과정생은 “고비용 센서 대신 스마트폰 앱만으로도 실시간 예측이 가능해져 효율적이고 경제적인 생산 제조 시스템 연구에 크게 기여할 것”이라고 강조했다.
연구 성과는 생산 제조와 산업공학 분야의 최우수 국제 학술지 Journal of Manufacturing Systems에 게재될 예정이다. 연구는 한국연구재단, 정보통신기획평가원, 산업통상자원부, UNIST AI 챌린저스 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
