초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 사용하여 레이저 가공 기술을 고도화하는 연구를 수행하였다. 딥러닝을 이용한 레이저 공정 물리 연구, 딥러닝을 이용한 공정 결과 예측 연구, 딥러닝을 이용한 공정 모니터링 기술 개발이라는 세 가지 주제를 중심으로 연구하였다. 본 연구의 수행을 통하여 레이저 가공 기술 분야에 딥러닝 기술을 활용한 새로운 연구 방법론을 제시하였고, 다양한 주제에 적용함으로써 레이저 가공 분야에서의 딥러닝 기술의 가능성을 보여주었다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 과제의 수행

□ 연구개요
본 연구에서는 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 사용하여 레이저 가공 기술을 고도화하는 연구를 수행하였다. 딥러닝을 이용한 레이저 공정 물리 연구, 딥러닝을 이용한 공정 결과 예측 연구, 딥러닝을 이용한 공정 모니터링 기술 개발이라는 세 가지 주제를 중심으로 연구하였다. 본 연구의 수행을 통하여 레이저 가공 기술 분야에 딥러닝 기술을 활용한 새로운 연구 방법론을 제시하였고, 다양한 주제에 적용함으로써 레이저 가공 분야에서의 딥러닝 기술의 가능성을 보여주었다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 과제의 수행을 통하여 연구계획서에 제안한 연구 내용을 충실히 수행하였다. 연구계획서에 목표로 제시한 대로 이미지 및 동영상 데이터를 중심으로 (1) 딥러닝을 이용한 레이저 공정 물리 연구, (2) 딥러닝을 이용한 공정 결과 예측 연구, (3) 딥러닝을 이용한 공정 모니터링 기술 개발을 중점적으로 연구하였다. 이미지 및 동영상 데이터 처리를 위한 다양한 종류의 최신 딥러닝 알고리듬 연구를 수행하였고, 학습 데이터를 체계적으로 획득하기 위한 실험장치를 구축하고 실험 설계 방법을 연구하였다. 이미지 및 동영상 데이터를 중심으로 딥러닝 기술을 적용하고 레이저 가공기술을 고도화하는 연구를 충실히 수행하였으며, 설정한 연구 목표를 달성하였다. 과제의 수행을 통해 개발한 주요 기술은 다음과 같다.
- 레이저 용접 공정에서 키홀 내 레이저 빔의 흡수율을 계산하는 딥러닝 모델 개발
- 딥러닝 기반의 잔류응력 예측 모델 개발
- 레이저 빔의 재료 표면에서의 반사 패턴 및 흡수율 예측을 위한 딥러닝 기반의 전자기 해석 모델 개발
- 펨토초 레이저 LIPSS 패턴 예측 및 표면 반사율 예측 딥러닝 기술 개발
- 펨토초 레이저 어닐링된 실리콘의 결정상 분포를 예측하는 딥러닝 모델 개발
- 레이저 열처리 공정에서 경도 분포와 상 분포를 예측하는 딥러닝 모델 개발
- 가상으로 만들어진 데이터로 학습된 딥러닝 모델을 사용하여 실제 재료 표면의 반사율을 예측하는 기술 개발
- 키홀의 레이저 흡수율 예측을 기반으로 한 레이저 용접 공정 모니터링 기술 개발.
- 용융풀 촬영 영상으로부터 상하단 비드폭 및 용입 깊이를 예측하는 레이저 용접 공정 모니터링 기술 개발

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
- 레이저 가공과 같은 생산공학 분야에서는 공정 모니터링 및 공정 결과 분석을 위한 다양한 종류의 영상 기반 데이터들이 발생한다. 본 연구에서는 영상 데이터 기반 딥러닝 기술을 레이저 가공기술에 적용하여 기존의 연구 방법과 크게 차별되는 공정 모니터링 및 공정 예측이 가능하고 레이저 가공기술의 고도화가 가능함을 보여주었다. 딥러닝을 이용한 이러한 공정의 고도화는 레이저 가공에만 국한되지 않고 다른 생산 기술에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
- 레이저 가공은 이차전지, 자동차, 조선, 반도체, 디스플레이 등의 첨단 제조업에 의존하고 있는 우리나라의 산업경쟁력 향상에 매우 중요한 기술이나, 산업적인 중요성에 비해 기술 수준이 낮은 상태이다. 본 연구과제의 수행을 통해 얻은 딥러닝 기반의 레이저 가공 기술을 선도적으로 적용함으로써 우리나라 레이저 가공 기술의 수준을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• (1) 딥러닝을 이용한 공정 물리 연구 ... 4
• (2) 딥러닝을 이용한 공정 결과 예측 연구 ... 8
• (3) 딥러닝을 이용한 공정 모니터링 기술 개발 ... 13
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 17
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 17
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• 3) 목표 달성 수준 ... 17
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 18
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 자체점검표 ... 19
• 7. 참고문헌 ... 19
• 끝페이지 ... 38