'저탄소 AL 합금 주조공정기술 및 고강도 SUS-AL 이종 용접부 구현을 위한 계면강도 100MPa 이상을 갖는 메탈라이징 공정기술 개발'을 목표로 함.

본 과제는 자동차 부품 및 차체의 조립 공정에 적용되는 저항 점 용접부의 품질 개선 및 검사 시스템 자동화를 위해 레이저 스캐닝과 머신러닝 기술을 융합한 비파괴 품질 검사 시스템을 개발하는 연구임. 이는 자동차 산업의 스마트 팩토리화를 위한 핵심 기술 확보를 목표로 함. 연구 목표는 용접부 크기 예측 정확도 90%, 전단인장강도 예측 정확도 85%, 파단 모드 예측 정확도 85%, 용접 품질 판단 신뢰도 95% 달성을 포함함. 핵심 연구 내용은 다양한 자동차용 강판 데이터베이스 구축, 저항 점 용접 시험편 제작 및 레이저 스캐닝 데이터 확보임. 이를 기반으로 용접 품질 관련 유효 인자 선정 및 자동 추출 기술, 너깃 크기, 전단인장강도, 파단 모드 예측 수식 및 알고리즘 개발이 진행됨. 또한, 머신러닝 기술을 적용하여 품질 예측 정확도를 향상시키고, 품질 불량 조건 분류 및 용접 조건 재설정 알고리즘을 개발하여 최종적으로 레이저 스캐닝 및 머신러닝 기반 저항 점 용접부 비파괴 검사 시스템을 개발하는 것임. 기대 효과는 세계 최초 기술 개발을 통한 기존 검사 방식 대체로 수백에서 수천억 원 규모의 품질 관리 비용 절감 및 매출 증대가 예상됨. 또한, 친환경 자동차 산업 수요에 대응하고, 국내 제조 산업의 경쟁력 강화와 용접·접합, 머신러닝, 프로그래밍 등 다양한 분야의 전문 인력 양성 및 고용 창출에 크게 기여할 것으로 전망됨.

본 과제는 자동차 생산 시 금속 부품을 접합하는 핵심 기술인 저항 점 용접의 품질을 높이기 위한 연구임. 머신러닝 기술을 활용하여 용접 품질을 실시간으로 예측하고 관리하는 시스템을 개발하는 데 목적이 있음. 연구 목표는 국내외 자동차 제조사 강판 및 다양한 용접부 데이터베이스를 구축하고, 최적 용접 조건 설정 및 용접부 품질(너깃 직경, 인장 강도, 파단 모드) 예측 알고리즘을 개발하는 데 있음. 더불어 머신러닝 및 인공지능을 적용한 98% 이상 신뢰성의 실시간 품질 판단 시스템 개발을 목표로 함. 핵심 연구 내용은 국내외 자동차 제조사 강판(강도, 두께, 코팅) 및 2~5겹 강판 조합, Hybrid 용접부 데이터베이스 구축임. 이 데이터를 활용하여 최적 용접 조건 및 품질 예측 알고리즘을 개발하고, 머신러닝 기반 실시간 모니터링 품질 판단 시스템을 구현하는 것임. 기대 효과는 미래 자동차 저항 점 용접 공정의 산업화를 견인하고, 현장 작업자에게 신뢰성 높은 피드백을 제공함. 경제적으로는 품질 판단 시간 및 비용 감소를 통해 자동차 제조 산업 및 중소 부품사 경쟁력을 강화하며, 미래형 친환경 자동차 산업 성장에 기여함. 사회적으로는 용접·접합 기술력 확보 및 관련 전문 인력의 고용 증대가 예상됨.

본 과제는 자동차 제조 공정의 저항 점 용접 품질을 실시간으로 예측하고 관리하기 위해 머신러닝과 인공지능 기술을 활용한 시스템을 개발하는 연구임. 이는 용접 불량 파악 및 최적 용접 조건 자동 설정을 통해 생산 품질과 효율을 높이는 것을 목표로 함. 연구 목표는 머신러닝 및 인공지능 기술을 활용하여 자동차 저항 점 용접부의 실시간 품질 판단과 불량 발생 시 용접 조건을 자동으로 재설정하는 모듈을 개발하는 데 있음. 이를 위해 데이터베이스, 알고리즘 기반의 품질 예측 및 관리 소프트웨어 프로토타입을 개발하고, 98% 이상 신뢰도를 갖춘 시제품을 제작하는 것을 목표로 함. 핵심 연구 내용은 용접 조건 재설정 모듈 및 프로토타입 소프트웨어 개발, 신뢰성 평가, 그리고 필요시 알고리즘 및 AI 파트 수정 후 시제품 개발을 포함함. 개발 시스템은 학술대회 및 전시회를 통해 홍보하고, 자동차 제조사 Pilot Line 및 양산 Line에서 실증 평가를 거쳐 사업화될 예정임. 기대 효과는 미래 자동차 용접 공정의 DB 구축 및 품질 예측 시스템 개발을 통한 산업화 견인, 품질 판단 시간 및 비용 감소로 자동차 제조 산업 경쟁력 강화에 기여함. 또한, 매출 증대 및 경제 활성화, 핵심 기술 확보를 통한 부가가치 유출 방지 및 전문 인력 고용 증가가 전망됨.