3D 프린팅 품질 및 상태 관찰을 위한 웹 기반 디지털 트윈 구현

3D 프린팅은 3차원 모델 데이터를 입력하여 재료를 층층이 쌓아 제품 형상을 제조하는 기술입니다. 사용자 맞춤형 제품 생산에서부터 고도화된 설계 구현, 유연한 생산 실현까지 제조업의 혁신을 견인하는 미래의 제조 기술로써 큰 기대를 모으고 있으며, 관련 시장이 크게 확장되고 있습니다. 그러나, 3D 프린팅 기술의 발전에도 불구하고 대부분의 기술 개발은 제조 기술 혁신에 집중하고 있으며, 디지털 트윈 구축을 통한 효과적인 3D 프린팅의 품질 및 공정 관리에 대한 연구는 미비합니다. 현재는 고품질의 출력물을 보장하기 어려우며, 제조 중 문제 발생 여부를 사용자가 직접 확인해야 한다는 번거로움이 있습니다. 이를 해결하고자 출력물의 품질과 직결되는 환경 변수인 노즐 온도와 위치 데이터를 실시간 모니터링할 수 있도록 웹 기반 디지털 트윈 시스템을 제공하여 접근성을 향상하고자 했습니다. 그림 1은 기존의 한계점과 이를 해결하기 위해 제안하는 방법을 나타내는 것입니다. 

그림 1 연구 배경 및 목적

본 연구에서는 재료를 압출하여 적층하는 제조 방식인 FDM 3D프린터를 모니터링 대상으로 설정하였습니다. 그림 2에서 알 수 있듯이, 다양한 센서를 부착하여 노즐과 베드의 온도, 작업 공간의 온도와 습도 데이터와 익스트루더 압출량, X, Y, Z 축의 위치 데이터를 추출합니다. 추출된 데이터는 데이터 베이스에 저장되고 가상환경과 웹페이지로 불러와 사용자에게 제공됩니다. 그림 3은 제안하는 방법에서 사용자에게 데이터가 제공되는 과정을 나타낸 것입니다.

그림 2 데이터 추출을 위한 센서

그림 3 웹기반 모니터링을 위한 3D 프린팅 데이터 흐름도

그림 4 (a)와 같이 웹에 가상환경을 빌드하여 쉽게 접근할 수 있고, 조작법을 제공하여 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 하였습니다. 온/습도 데이터 그래프는 웹페이지 초기 화면에서 제공되고 있으며, 실시간으로 추출한 데이터를 그래프로 제공하고 있습니다. 그림 4 (b)는 3D 프린터의 가상 작업 공간을 Unity로 모델링한 것이고, 앞서 그래프로 보여졌던 온/습도 데이터들이 숫자로 제공됩니다. 또한 기록된 실제 노즐 위치 데이터와 G-code의 이상적인 위치를 비교하여 오차를 색상 기반으로 가시화하였습니다.

그림 4 웹 기반 디지털 트윈 시스템 개요: (a) 모니터링, (b) 가상 환경

3D 프린팅의 정확성과 품질을 향상하기 위해, 본 연구는 노즐 온도, 베드 온도, 공간 온도 및 습도를 실시간으로 모니터링하고, 기록된 실제 위치 데이터를 분석하고 가시화하는 웹 기반 디지털 트윈 시스템을 제안하였습니다. 사용자는 이 시스템을 통해 시각화된 가상 환경에서 3D 프린팅 과정을 웹 페이지로 실시간 모니터링할 수 있으며, 노즐의 이상적 경로(G-code)와 실제 위치 사이의 오차를 확인할 수 있습니다.

그림 5는 향후 연구에 대한 계획을 나타낸 것입니다. 향후 연구에서는 사용자로부터 입력 받은 G-code가 3D 프린터로 전송되어 제품을 프린팅하는 과정에 있어서 출력물의 품질 향상을 위해 인공지능 기술을 활용할 계획입니다. 인공지능 기반으롤 실시간 위치 정보를 분석하여 프린팅 과정 중 발생할 수 있는 오차를 감지하고, 이를 보정하여 개선된 G-code를 생성하고자 합니다. 수정된 G-code는 3D 프린터에 다시 전송되어, 보다 정확한 프린팅 결과물을 생산할 수 있도록 합니다. 시간에 따라 누적되는 데이터를 바탕으로 이 과정에 대한 지속적인 학습과 개선이 이루어질 수 있을 것으로 기대됩니다. 

그림 5 인공지능 기반 3D 프린팅 품질 개선 방안