미세조직 데이터만으로 재료강도 예측 AI 개발 성공

경상대 성효경·한동대 정임두·포스텍 박성진 교수연구팀

심층 신경망 기술에 교차 검증기법과 하이퍼 파라미터 랜덤 최적화기법 적용

[진주=뉴시스] 사진 왼쪽부터 경상대 성효경, 한동대 정임두, 포스텍 박성진 교수.

[진주=뉴시스] 정경규 기자 = 미세조직 데이터만으로 재료 강도를 예측할수 있는 AI개발에 성공했다.

경남 진주 경상대학교 공과대학 나노신소재공학부 성효경 교수와 한동대학교 정임두 교수, 포스텍 박성진 교수 공동 연구팀은 20일 소재의 미세조직 정보를 활용해 기계적 강도를 예측할 수 있는 인공지능 개발에 성공했다고 밝혔다.

연구팀은 2000년부터 2019년까지 개발된 철강 소재 가운데 모두 83종을 대상으로 미세조직 데이터를 측정한 후 연구팀에서 개발한 인공지능을 활용해 항복강도와 인장강도를 예측했다.

연구팀에 따르면 철강 재료의 미세조직을 페라이트, 베이나이트, 마르텐사이트 등과 같이 구분하여 조직 분율 데이터베이스를 생성했으며 각 미세구조의 기계적 특성 매칭 라벨링을 통해 인공신경망 지도학습을 실시했다.

연구팀은 깊은 은닉층의 최적화를 위해 심층 신경망 기술에 교차 검증 기법 및 하이퍼 파라미터 랜덤 최적화 기법을 적용하여 단순한 미세조직 정보만을 가지고도 90% 이상의 정확도로 기계적 특성을 예측하는 인공지능 기술 개발에 세계 최초로 성공했다.

연구팀은 이 기술을 활용하면 직접 기계적 특성 평가를 수행하지 않고 미세조직 사진 촬영만으로도 소재의 기계적 특성을 예측할 수 있다고 설명했다.

이를 통해 소재의 특성과 기계적 특성의 상호 관계 및 소재 데이터베이스 구축에 한발짝 더 다가설 수 있을 것으로 기대된다.

성효경 교수는 “이번 연구결과는 오랜 기간 누적되어온 철강 재료의 미세조직에 대한 이해와 인공지능 기술과의 접목을 통해 철강 소재 개발의 지능화 미래를 한 걸음 더 앞당길 중요한 결과가 될 것”이라고 밝혔다.

[진주=뉴시스] 인공지능 시스템 구조.

이번 연구는 한국연구재단(신진연구)의 지원으로 수행했으며 그 결과는 재료 분야 세계적 학술지인 ‘머티리얼리아(Materialia)’ 최근호에 발표됐다.


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