플라스틱산업 사출 / 압출 / 금형 /원료

인공신경망 시스템

포스텍 연구팀이 인공신경망(Artificial Neural Network)과 무작위 탐색을 결합해 사출성형 공정 조건을 추천하는 인공신경망 시스템을 개발했다.

이 시스템은 사출전문가가 아니더라도 제품의 모양과 원하는 최종 제품의 무게를 입력하는 것만으로 균일한 결과물을 실시간으로 얻을 수 있어 편의성을 갖췄다.

연구팀은 인공지능으로 공정 조건과 최종 제품과의 관계를 학습하고, 최종적으로 원하는 품질을 만족하는 공정 조건을 찾기 위한 연구를 진행했다. 먼저, 36개의 서로 다른 금형으로부터 3,600개의 시뮬레이션 데이터와 476개의 실험데이터를 얻어 학습했다. 결과, 각각의 데이터는 15개의 모양과 5개의 공정을 입력값으로 하고, 최종 제품의 무게를 출력값으로 가지는 것을 확인했다.

또한, 전이학습(Transfer Learning)을 도입해 학습된 무게 예측 모델을 바탕으로, 무작위(랜덤) 탐색함으로써 최적 공정 조건을 찾아주는 추천 시스템을 개발했다. 이렇게 인공지능 모델로부터 추천받은 공정 조건을 검증한 결과, 0.66%의 평균 상대 오차를 달성했다.

이번 연구 성과는 전문 저널인 ‘어드밴스드 인텔리전트 시스템즈(Advanced Intelligent Systems)’에 발표됐다.