
포스텍(포항공대·총장 김무환) 기계공학과 이승철 교수팀은 한국재료연구원과 공동으로 신소재 개발 과정에서 필수적으로 사용되는 재료분석 장비인 주사전자현미경 시스템에 인공지능(AI) 기술을 적용해 사람의 개입 없이 스스로 재료 미세구조 이미지의 품질을 판별하고 향상시킬 수 있는 기술을 개발했다.
주사전자현미경은 마이크로 단위에서 재료 미세조직 이미지 정보를 제공함으로써 미세조직과 물리, 화학, 기계적 특성과의 상관관계를 규명하기 위해 필수적으로 사용되는 첨단 재료분석 장비 중 하나다.
그러나 고품질의 선명한 주사전자현미경 이미지를 얻기 위해서는 실험자의 높은 숙련도와 세밀한 기기조작이 반드시 필요하다. 만약 그렇지 못할 경우 흐릿한 저품질의 미세조직 이미지가 측정될 수 있고, 이로인해 뒤이어 수행되는 재료분석 과정들이 제대로 될 수 없다.
이에 공동연구팀은 딥러닝 기술을 활용해 미세구조 이미지의 품질을 자동으로 판별하고 향상시키는 기술을 개발했다. 이 기술은 흐릿한 정도와 이미지 품질 저하 수준에 대한 어떠한 사전지식이나 가정 없이도 미세구조 이미지의 품질을 높일 수 있다.
나아가 이미지 내의 불균일한 품질 열화 문제에 대응하기 위해 인공지능이 미세구조 이미지의 어느 영역을 얼마나 차별적으로 복원할 것인가를 스스로 학습하도록 하는 기법도 이 기술을 통해 제안했다.
이승철 교수는 "신소재 연구개발을 위해 광범위하게 사용되는 주사전자현미경의 재료 미세조직 영상화 과정을 자동화함으로써 새로운 소재의 개발 비용과 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 기대한다"고 했다.
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