[한국기술뉴스]

충북대학교 지능로봇공학과 박태형 교수 연구팀은 3D 프린터 파라미터를 최적화한 장치를 개발했다. 충북대학교 산학협력단을 통해 2018년 9월 7일 특허를 출원(출원번호 제1020180106968호)했다. 특허 명칭은 '3D 프린터 파라미터 최적화 방법 및 장치’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다. 
 

[기자]
3D 프린팅으로 고품질의 출력물을 얻기 위해서 다양한 파라미터를 최적화합니다. 파라미터에는 노즐의 온도, 레이어 두께, 압출량 그리고 노즐의 이동 속도 등이 있습니다. 3D 프린터는 사용자가 설정한 파라미터를 기반으로 원료를 적층해 3차원 물체를 생성합니다. 파라미터는 출력물의 품질에 영향을 주며 이에 따라 생산성과 제조 비용에 깊게 관여하여 최적의 파라미터를 찾는 것이 매우 중요합니다.

충북대학교 연구팀은 인공지능 기반 3D 프린터의 파라미터를 최적화하는 장치를 발명했습니다. 개발된 장치는 딥러닝 모델 학습 장치와 파라미터 최적화 장치로 구분할 수 있습니다.

딥러닝 모델 학습 장치는 입력받은 데이터를 이진수 데이터로 변환하고 딥러닝 모델을 학습합니다. 파라미터 최적화 장치는 입력 데이터와 동일한 형태의 이진수 데이터를 무작위로 선택해 무작위 염색체 데이터를 생성합니다. 이후 무작위 염색체 데이터를 딥러닝 모델 학습 장치에 대입하여 파라미터 최적화를 위한 적합도 점수를 산출합니다. 적합도 점수가 특정 기준치를 초과하는 경우 유전 연산을 통해 다음 세대의 자식 염색체 데이터를 생성하고 최적화를 위한 적합도 점수를 산출합니다. 적합도 점수가 특정 기준치 이하를 만족할 때까지 반복하며 최적화 데이터를 산출합니다.

개발된 장치를 활용하면 3D 프린터의 출력물의 품질 및 기계적 특성을 향상시킬 수 있습니다.

본 기술은 의료기기와 같은 정밀한 기술이 요구되는 장치를 생산하는데 효율성이 높습니다. 또한 제작비용과 시간을 절감할 수 있어 그에 따른 경제성 또한 향상될 것으로 기대됩니다.