UNIST, 풀림 방지 '지능형 금속나사' 개발

지능형 금속 나사와 AI AR 융합기술로 만든 디지털 트윈 나사 이미지.
지능형 금속 나사와 AI AR 융합기술로 만든 디지털 트윈 나사 이미지.

UNIST가 빠지거나 풀리는 위험을 스스로 감지하는 '지능형 나사'와 지능형 나사를 만들 수 있는 공정기술을 개발했다.

UNIST(총장 이용훈)는 정임두 기계공학과 교수팀이 내·외부 물리적 변형을 자체 감지할 수 있는 '지능형 금속 나사(인지 가능 스테인리스 나사)'를 개발했다고 26일 밝혔다.

'인지 가능 스테인리스 나사'는 고정 상태에서 시간이 지남에 따라 나타날 수 있는 풀림 정도, 풀린 위치 등 물리적 변형 상태를 90% 정확도로 감지한다. 사람 손, 망치, 스패너 등 나사와 접촉한 물체도 구분한다.

정 교수팀은 나사 개발에 3D프린팅 적층 제조기술과 인공지능(AI) 기술을 이용했다.

스테인리스 나사 제조 과정에서 나사 속에 변형 감지 센서를 심고 이 센서로 얻은 물리적 변형 상태 데이터를 AI로 분석해 나사 스스로 위험 상태를 판단할 수 있게 했다.

섭씨 1000도 이상 고온 스테인리스 성형공정에서 나사 내부에 센서를 삽입하기는 쉽지 않다.

정 교수팀은 독자 개발한 '금속 성형 센서 삽입 기술'과 금속 3D프린팅 공정을 이용해 열에 쉽게 파손되는 센서를 안전하게 나사 속에 삽입했다. 나사의 기계적 특성이 저하되지 않도록 센서 삽입 후 기계 분석과 미세조직 분석을 통해 안전성을 확보했다.

정임두 UNIST 기계공학과 교수
정임두 UNIST 기계공학과 교수

이러한 센서 삽입 기술은 표면 센서 부착, 외부 카메라 관찰, 소리 분석 등 기존 여러 방식에 비해 정밀한 감지가 가능하다. 개발 공정은 스테인리스 부품뿐만 아니라 일반 철강이나 알루미늄, 티타늄 합금 등 다양한 기계 부품에 응용할 수 있다.

기존 금속부품이나 금속부품 기반 기계는 물리적 변형 데이터 수집이 어렵고, 이로 인해 AI·빅데이터 기술을 적용하는 데도 한계가 있었다.

정 교수팀은 한발 더 나아가 AI와 AR(증강현실) 융합기술을 이용해 나사를 비롯한 금속부품 단위 디지털 트윈도 구현했다. 디지털 트윈 금속부품은 실제 금속부품에 나타나는 외부·내부 응력 분포와 변화를 실시간 확인할 수 있다.

이번 연구는 미국 조지아공대, 싱가포르 난양공대, 한국재료연구원, 포스텍, 경상국립대가 함께 했다.

정임두 교수는 “금속 부품 내부에서 필요 데이터를 추출하고 이를 AI로 분석해 금속 부품의 안전성과 활용성을 높일 수 있는 기술”이라며 “다양한 금속기계 기반 제조업에 응용하면 제조 디지털화를 기반으로 산업 현장의 안전과 생산성 향상에 기여할 수 있다”고 말했다.

연구 성과는 국제학술지 '버츄얼 앤 피지컬 프로토타이핑'에 실렸다.

울산=임동식기자 dslim@etnews.com