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강도·연성 뛰어난 금속 소재, XAI 기술로 설계한다
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강도·연성 뛰어난 금속 소재, XAI 기술로 설계한다
  • 유민정 기자
  • 승인 2022.02.21 12:25
  • 댓글 0
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UNIST·경상국립대·KIMS, XAI 기술로 고강도 초경량 알루미늄 개발
금속 분야 국제 학술지, J. Alloys Compd. 게재
XAI가 5분 안에 골라준 소재... 강도·연성 모두 뛰어나

자동차와 항공, 건설에 까지 광범위하게 사용되는 고강도 경량 알루미늄 합금은 탄소 중립 실현을 위해서도 그 중요성이 커지고 있는 소재다. 

개인용 비행체 등에 쓸 수 있는 고강도 경량 합금을 XAI 기술로 설계함. (가운데 그림은 합금 소재의 미세조직을 분석한 사진) /이미지=UNIST 제공

기존의 합금 제작 과정은 개발의 어려움과 '상반 특성(강도를 높이면 연성이 낮아지는)'으로 인해 연성을 가지면서 강도를 높인 합금 설계의 한계를 뛰어넘기 위해 최근 인공지능 알고리즘을 이용해 합금의 기계적 특성 예측에 대한 연구가 활발히 보고되고 있다. 

기존의 합금보다 더 뛰어난 기계적 특성을 가진 새로운 고강도 합금을 공정 조건 데이터를 이용해 예측하고 제작한 실증 사례는 보고된 바 없었는데 국내 연구진이 인공 지능(AI)를 이용해 합금의 원소 조합과 제작 공정을 설계하는 기술을 개발해 화제다. 

21일 울산과학기술원(UNIST, 총장 이용훈) 기계공학과 정임두 교수 연구팀은 경상국립대학교, 한국재료연구원, 포스텍과 공동으로 AI 기술을 이용한 새로운 고강도 경량 알루미늄 합금 설계 기술을 개발했다고 밝혔다. 

UNIST와 공동 연구진은 최적의 강도와 연성을 갖는 첨가 원소 조합과 공정 조건을 빠르게 찾는 딥러닝 AI 모델을 개발했다고 밝혔다. 추천 알고리즘을 이용하여 우수한 기계적 특성을 지닐 것으로 예측되는 합금의 공정 조건도 얻었다. 추천 과정 또한 5분이 채 걸리지 않아 복잡하고 오래 걸리는 실험 없이 설계자가 원하는 공정 조건을 빠르게 얻을 수가 있다는 것이다.

[연구그림] 7000계열 알루미늄 합금의 미세조직 분석 결과
7000계열 알루미늄 합금의 미세조직 분석 결과 /연구그림=UNIST 제공

AI가 추천한 새로운 화학 조성과 공정 조건을 따라 실제 7000시리즈 알루미늄 합금을 제작해 본 결과 710MPa(메가파스칼) 이상의 항복강도를 유지하면서도 20%의 연성을 갖는 고강도 합금을 제작할 수 있었다. 널리 사용되는 상용 소재는 590MPa(메가파스칼) 정도의 항복 강도와 8% 수준의 연성을 지녔다고 한다.

합금 설계 엔지니어가 화학 조성과 공정 조건이 합금의 기계적 특성에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있었는데 이는 '설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainable Artificial Intelligence)' 기술을 적용한 덕분이다. 

'설명 가능한 인공지능'이란 해석 가능한 인공지능이라고도 하며, 인공지능 모델이 특정 결론을 내리기까지 어떤 근거로 의사 결정을 내렸는지를 알 수 있게 설명 가능성을 추가하는 기법이다. 인공지능에 설명 능력을 부여해 기계와 인간의 상호작용에 합리성을 확보할 수 있다.

연구팀은 AI의 추천을 받아 실제 제작한 합금의 미세조직을 분석한 결과 ‘설명 가능한 알고리즘’의 해석은 실제 재료 공학적 이론에도 서로 잘 부합함을 확인했다고 설명했다.

교신저자로 연구를 총괄한 정임두 교수는 “실험적인 방법만으로는 찾기가 어려웠던 높은 기계적인 특성을 가지는 경량 금속을 설명가능 인공지능과의 융합연구를 통해 찾아내었으며, 이는 탄소중립 시대의 모빌리티 생산에 있어 갈수록 높아지는 차체 경량화에 대한 수요를 맞추면서도 안정성을 극대화 할 수 있는 핵심적인 기술이 될 것“이라고 밝혔다.

(왼쪽부터) 박서빈 UNIST 연구원, 성효경 경상국립대 교수, 세프카야니 경상국립대 박사, 정임두 UNIST 기계공학과 교수 /연구진 사진=UNIST 제공

이번 연구 결과는 금속 분야 JCR 상위 7% 이내 국제 학술지인 ‘저널 오브 알로이 앤 컴파운드’ (Journal of Alloys and Compounds)에 논문명 'High Strength Aluminum Alloys Design via Explainable Artificial Intelligence'로 지난 1월 게재되었으며, 한국연구재단, 산업통상자원부, 산업기술평가관리원(KEIT)의 연구 지원을 통해 이루어졌다.

금속 제조분야에 인공지능 기술을 결합해 전통적인 합금 설계 방식보다 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대되고 있다.

케미컬뉴스 유민정 기자



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