한국생산기술연구원이 차세대 디스플레이 제조방식인 '잉크젯 인쇄공정' 상태 분류를 자동화할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
잉크젯 공정은 전자 재료를 기판 위에 분사, 인쇄하는 제조혁신 기술이다. 비싼 재료가 필요한 부분에만 선택적으로 인쇄가 가능한 것이 특징이다. 경제적이고 오염도 방지할 수 있다. 유기발광다이오드(OLED), 퀀텀닷(QD-OLED) 디스플레이 제조업계에 활발히 적용되고 있다.
기존 증착 디스플레이 제조 공정은 화소 형성 과정에서 값비싼 재료가 많이 소모되고 대면적화가 어렵다. 반면 잉크젯 장비를 도입하면 비용 절감과 공정 효율화에 유리하다. 중국과의 기술격차를 벌리는 대안으로 주목받는다.
다만 잉크젯 방울이 어떤 상태인지 판단하고 분류하는 과정이 어려워 장비 운전자 숙련도와 감에 의존하고 있다. 노즐-잉크-대기 계면 간 물리 특성이 복잡해 정밀하게 전산 해석하기 어렵다. 다수 노즐을 동시에 모니터링하고 제어해 생산성을 높이는 작업도 필수다.
강경태 생기원 디지털전환연구부문 수석연구원, 안건식 건국대 메카트로닉스공학과 교수 공동연구팀은 영상 분석에 쓰이는 '합성곱 신경망' 기반 잉크젯 AI를 개발해 약 90% 상태 분류 정확도를 달성했다.
구글 저 메모리 연산 특화 AI 모델인 '모바일넷 V2' 기반으로 잉크젯 영상 프레임을 체계적으로 분류하고 이를 시간순으로 축적, 잉크젯 공정상태 판별을 돕는다. 기존 기술 대비 대량 정보를 가시화하고 시간별 방울 상태 정보를 확인할 수 있다. 공정 모니터링 자동화를 지원해준다.
강경태 수석연구원은 “이번 연구 결과는 잉크젯 공정 실용화 장벽을 넘은 성취”라며 “향후 연구를 지속해 기술 상용화와 산업계 확산에 힘쓸 계획”이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 기획재정부 제조혁신지원사업 지원을 받았다. 연구팀은 지난해 11월 AI를 적용한 잉크젯 액적 분사 특성 평가 관련 국내 특허를 출원했다. 지난 3월에는 응용재료 분야 권위지 '미국화학회 응용재료 및 계면(ACS Applied Materials & Interfaces)'에 논문을 게재했다. 최은식 생기원 연구원이 제1 저자로, 강경태 책임연구원과 안건식 교수가 공동 교신저자로 참여했다.
김영준기자 kyj85@etnews.com
