한국생산기술연구원, ‘AI로 주조 공정 혁신’…딥러닝 기반 검사 기술 주목

한국동기술연구조합이 주관하는 제47회 동 및 동합금 기술 강연회에서 한국생산기술연구원 김문조 박사는 ‘주조 공정에서 AI 활용 사례’를 주제로 강연을 열고, 인공지능(AI)이 주조 산업의 효율성과 품질을 어떻게 끌어올릴 수 있는지를 소개했다.

김 박사는 딥러닝 기반의 내부 결함 검사 기술을 중심으로 기존 검사 방식의 한계를 지적하며, CT 기반 AI 기술이 검사 시간을 단축하고 정확도를 높여 효과적이라고 설명했다.

작업자 안전 관리에서도 AI의 가능성을 강조했다. 그는 저해상도 이미지를 고해상도로 복원하는 기술을 소개하며, “AI가 빠르게 판단하고 작업자가 이를 확인하는 시스템이 안전사고를 줄일 수 있다”고 전했다.

표면 결함 검사 분야에서는 CNN을 기반으로 한 딥러닝 모델이 핵심 역할을 하고 있다. 김 박사는 “기존의 육안 검사나 규칙 기반 알고리즘으로는 인식이 어려운 비정형 결함도 AI는 높은 정확도로 탐지할 수 있다”며, 실제 시스템이 99.8%의 정확도로 결함을 분류할 수 있음을 소개했다.

또한 소프트웨어 결함 검출 시스템에서는 로봇 팔과 다각도 카메라를 활용해 결함을 빠르고 정확하게 탐지하는 방식도 소개됐다. 이러한 멀티뷰 딥러닝 기반 검사 시스템은 기존 대비 검사 속도와 정밀도를 모두 개선할 수 있다고 전했다.

강연 말미에는 AI와 챗봇 기술, 바이브 코딩(Vibe Coding) 등 비전문가도 쉽게 AI를 활용할 수 있는 개발 환경의 중요성을 강조하며, “잘 준비된 데이터를 기반으로 누구나 혁신적인 시스템을 구축할 수 있는 시대”라고 말했다.

김 박사의 강연은 AI 기술이 단순한 자동화 수준을 넘어 정밀 품질 관리, 안전 확보, 생산성 극대화까지 실현할 수 있는 핵심 도구임을 강조하며, 주조 산업의 미래 경쟁력을 위한 방향을 제시한 자리였다.