내구성 약한 치아 보철치료...AI 이용한 3D 프린팅으로 해결

[앵커]
최근 치과나 정밀기계 등에서 구조물을 빠르게 제작할 수 있는 3D 프린팅 기술이 주목받고 있습니다.

하지만 충격에 약한 내구성이 해결해야 할 과제였는데, 국내 연구진이 인공지능과 새 소재를 결합해 이 문제를 해결했습니다.

권석화 기자가 보도합니다.

[기자]
재료를 단단하게 만들면 쉽게 깨지고, 유연하게 하면 하중을 견디기 어렵다는 한계가 있던 기존의 광 경화 3D 프린팅.

특히 복잡한 구조체에서는 특정 부위에 응력이 집중되면서 금세 파손되는 일이 잦았습니다.

이에 국내 연구진이 머신러닝 기반 구조 설계와 새로운 레진 소재를 결합해 '머신러닝 3D 프린팅 기술'을 개발했습니다.

핵심은 머신러닝 기반의 최적화 설계입니다.

인공지능이 구조 시뮬레이션으로 취약 부위를 찾아낸 뒤 필요한 강도에 맞춰 자동으로 빛의 세기를 조절합니다.

[김 미 소 / KAIST 기계공학과 교수 : 여러 가지 물질을 여러 번에 걸쳐서 프린팅을 했어야 되는 것을 저희는 한 번에 이제 설계안만 바꿔줌으로써 빛의 세기를 바꿔주고 그래서 구조 안에서도 여러 물성이 동시에 구현되게 해주는 것이 가장 핵심입니다.]

이렇게 여러 번 구부려도 쉽게 부러지지 않을 만큼 유연하고 반복적인 충격에도 오래 버텨내는 이 구조체는 단 하나의 소재와 한 번의 프린팅으로 구현되도록 했습니다.

특히, 폴리우레탄 기반 아크릴레이트 합성 소재를 개발해 플라스틱처럼 단단한 성질부터 고무처럼 말랑한 성질까지 폭넓은 물리적 특성을 갖도록 했습니다.

[남지수 / KAIST 기계공학과 박사과정생 : 저희가 한 1,000배 정도의 차이에 달하는 다양한 물성을 가질 수 있도록 그런 레진 조성물을 개발해서 이 DLP 3D 프린팅과 함께 되게 연속적으로 넓은 물성 범위를 달성할 수 있었습니다.]

연구진은 이번 성과를 바탕으로, 자동차 범퍼와 바이오·의료용 구조물뿐 아니라 우주 산업과 스마트 센서가 적용된 전자기기까지 강도와 기능을 겸비한 소자로 활용 범위를 확대해 나갈 계획입니다.

YTN 사이언스 권석화입니다.


YTN 권석화 (stoneflower@ytn.co.kr)