3D 프린터, 제작된 부품의 출처를 밝혀내는 '지문' 남겨

일리노이 주립대학 어바나-シャンペーン 캠퍼스의 기계과학 및 공학 교수 빌 킹을 비롯한 연구팀이, 3D 프린터로 제작된 부품이 해당 프린터만이 남기는 고유한 ‘지문’을 가지고 있다는 사실을 발견했습니다. 이 발견은 동일한 모델, 프로세스 설정, 재료를 사용하더라도 각 3D 프린터가 고유한 지문을 남긴다는 것을 의미합니다. 연구팀은 이 지문을 식별할 수 있는 인공지능 시스템을 개발하여, 부품의 사진만으로도 제작 기계를 정확히 파악할 수 있게 되었습니다. 킹 교수는 이 시스템이 “우리가 여전히 이 시스템이 작동하는 것을 놀랍게 생각한다. 동일한 모델, 동일한 프로세스 설정, 동일한 재료를 사용하더라도 두 대의 3D 프린터에서 같은 부품 설계를 출력하면, 각 프린터가 고유한 지문을 남겨 AI 모델이 그 기계를 추적할 수 있다”라고 설명했습니다. “제품이 어디서, 어떻게 만들어졌는지를 정확히 알 수 있다. 공급업체의 말을 무조건 믿을 필요가 없다.” 연구 결과는 최근 npj Advanced Manufacturing 저널에 발표되었습니다. 이 기술은 공급업체 관리와 품질 관리에 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다. 제조사가 공급업체에게 특정 제품의 부품을 제작하도록 계약을 맺을 때, 공급업체는 일반적으로 특정 기계, 프로세스, 공장 절차를 준수하고 무단 변경을 하지 않기로 합의합니다. 그러나 이런 규정을 준수하는 것은 쉽지 않습니다. 공급업체들은 종종 사전 통보 없이 제조 프로세스나 사용 재료를 변경하며, 이는 결국 최종 제품에 중대한 문제를 초래할 수 있습니다. “현대 공급망은 신뢰 위에 세워져 있다”고 킹 교수는 말했습니다. “관계가 시작될 때는 감사와 현장 방문 등으로 철저한 검증이 이루어진다. 하지만 대부분의 회사는 공급업체를 지속적으로 감독하는 것이 현실적으로 불가능하다. 제조 프로세스의 변경은 오랜 시간 동안 알아채지 못하고, 나쁜 제품 배치가 만들어진 후에야 발견된다. 모든 제조업 종사자들은 공급업체가 권한 없이 무언가를 변경해 심각한 문제를 일으킨 이야기를 가지고 있다.” 킹 교수의 연구팀은 3D 프린터의 반복성을 연구하면서, 부품의 차원 허용오차가 개별 기계와 연관되어 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 부품의 사진을 통해 특정 기계가 제작한 부품을 식별할 수 있다는 것을 의미합니다. 연구팀은 이 ‘제조 지문’이 3D 프린터의 종류, 제작 프로세스, 사용 재료 등을 나타낼 수 있음을 확인했습니다. “이 제조 지문은 우리 눈앞에서 숨어 있었다”고 킹 교수는 말했습니다. “세계에는 수천 대의 3D 프린터가 있고, 항공기, 자동차, 의료 기기, 소비자 제품 등 다양한 분야에서 수천만 개의 3D 프린트 부품이 사용되고 있다. 이 모든 부품은 AI를 통해 감지할 수 있는 고유한 지문을 가지고 있다.” 킹 교수의 연구팀은 스마트폰 카메라로 촬영한 부품 사진을 분석할 수 있는 AI 모델을 개발했습니다. 이 모델은 6개 기업에서 21대의 기계로 4가지 다른 제작 프로세스로 제작된 9,192개의 부품 사진 데이터셋을 기반으로 만들어졌습니다. 모델을 교정하는 과정에서 연구팀은 단 1제곱밀리미터의 부품 표면에서도 지문을 98%의 정확도로 얻을 수 있음을 발견했습니다. “실험 결과, AI 모델은 10개의 부품으로 훈련시키면 정확한 예측을 할 수 있다”고 킹 교수는 말했습니다. “공급업체로부터 몇 개의 샘플만 받아도 그들이 이후 전달하는 모든 것을 검증할 수 있다.” 킹 교수는 이 기술이 공급망 관리를 완전히 바꿀 잠재력을 가지고 있다고 믿습니다. 이를 통해 제조사는 생산 초기 단계에서 문제가 발생하는 것을 감지할 수 있으며, 오류의 원인을 파악하는 데 필요한 시간과 자원을 절약할 수 있습니다. 또한 이 기술은 불법 상품의 출처를 추적하는 데도 활용될 수 있을 것입니다. 연구원들은 이 기술이 공급업체 관리와 품질 관리에서 혁신적인 도구로 활용될 가능성이 크다고 평가합니다. 특히 제조 공정의 투명성과 신뢰성을 높일 수 있다는 점에서 중요한 가치를 지니고 있습니다. 향후 이 기술이 더욱 발전하여, 제조 산업의 효율성과 안전성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.