A robust multi-objective approach in additive manufacturing

기계가 부품의 모양을 만들기 위해 재료를 깎아내는 것이 아니라, 종이를 한 장씩 쌓아 올려 단단한 물체를 만드는 것처럼 아주 작은 층을 하나씩 쌓아 올리는 공장 바닥을 상상해 보십시오. 이것은 적층 제조(additive manufacturing)로, 래피드 프로토타이핑(rapid prototyping) 단계를 넘어 의료용 임플란트부터 자동차 부품에 이르기까지 모든 것을 생산하는 기술로 발전했습니다. 이 과정은 플라스틱을 녹여 가열된 노즐을 통해 압출함으로써 3차원적으로 형상을 그려 나가는 방식으로 작동합니다. 그러나 설계자가 작업을 시작하기 전 프린터의 베드 위에 물체를 배치하는 방식은 결코 단순한 문제가 아닙니다. 물체가 놓이는 각도는 기계가 어떻게 움직일지, 작업 시간이 얼마나 걸릴지, 그리고 돌출된 부분을 지탱하기 위해 얼마나 많은 추가 재료가 필요할지를 결정합니다. 만약 물체가 잘못된 방향으로 기울어져 있다면, 프린터는 부품을 지탱하기 위해 플라스틱으로 된 임시 비계(scaffold)를 만들어야 할 수도 있으며, 이는 나중에 부러뜨려 제거해야 하므로 종종 거친 표면을 남기게 됩니다. 각도가 좋지 않으면 최종 부품이 울퉁불퉁해 보이거나 필요 이상으로 몇 시간 더 오래 걸려 출력될 수 있습니다. 완벽한 각도를 찾는 것은 하나의 측면, 예를 들어 속도를 개선하는 것이 다른 측면인 표면 매끄러움을 악화시키는 경우가 많기 때문에 일종의 균형 잡기입니다.

최근 한 연구에서 연구진은 단순히 하나의 완벽한 시나리오를 위해서가 아니라, 현실 세계의 무질서한 실상에 대응하기 위해 이 균형 잡기 문제를 해결하고자 했습니다. 그들은 특정 과제에 집중했습니다. 만약 프린터가 지시 사항을 정확하게 따르지 않는다면 어떤 일이 벌어질 것인가 하는 점입니다. 완벽한 시뮬레이션에서는 기계가 부품을 정확히 90도로 회전시킬 수 있지만, 실제 공장에서는 미세한 진동이나 모터의 작은 오차로 인해 그 각도가 몇 도 정도 틀어질 수 있습니다. 기존의 대부분의 최적 출력 각도 탐색 방식은 기계가 완벽할 것이라고 가정했습니다. 미뇨 대학(University of Minho)과 브라간사 폴리테크닉 연구소(Polytechnic Institute of Bragança)의 마리나 아라우호 데 마토스(Marina Araújo de Matos)와 동료들이 이끄는 연구팀은 다른 질문을 던졌습니다. "기계가 약간 어긋나더라도 여전히 양호한 상태를 유지할 수 있는 출력 각도를 찾을 수 있을까?" 그들은 공학 연구에 자주 사용되는 형상인 핀(fin)의 3D 모델에 강건한 다목적 최적화(robust multi-objective optimization) 접근 방식을 적용했습니다. 그들의 목표는 실제 각도가 계획된 것과 약간 다르더라도 부품의 품질은 높게 유지하고, 출력 시간은 짧게 하며, 지지 구조(support structures)의 필요성을 최소화할 수 있는 각도 집합을 찾는 것이었습니다.

이를 위해 연구진은 자연 진화에서 영감을 받은 컴퓨터 알고로리즘을 사용하여 수천 개의 서로 다른 각도를 테스트했습니다. 그들은 단 하나의 최적의 각도를 찾는 데 그치지 않고, 네 가지 경쟁하는 목표 사이에서 최상의 절충안을 제공하는 솔루션 그룹을 찾았습니다. 첫 번째 목표는 부품이 임시 지지 구조와 접촉하는 면적을 최소화하는 것이었는데, 접촉 면적이 적을수록 지지 구조를 제거할 때 발생하는 손상이 적기 때문입니다. 두 번째는 전체 제작 시간을 줄이는 것으로, 이는 물체가 프린터에 대해 얼마나 높게 서 있는지에 따라 크게 달라집습니다. 세 번째는 층을 쌓는 과정에서 발생하는 미세한 불균일함인 표면 거칠기를 낮추는 것입니다. 네 번째는 곡면에서 층이 계단 모양처럼 울퉁불퉁하게 보이는 현상 때문에 발생하는 전반적인 표면 품질을 개선하는 것입니다. 알고리즘은 30번 별도로 실행되어 방대한 잠재적 솔루션 모음을 생성했습니다. 이 중에서 연구팀은 다른 어떤 옵션에 의해서도 지배되지 않는(dominated) 214개의 뚜렷한 옵션을 식별해 냈는데, 이는 하나의 목표를 개선하려면 반드시 다른 목표를 악화시켜야만 하는 관계에 있는 옵션들을 의미합니다.

연구진은 이 214개의 옵션을 가능한 가능성의 전체 범위를 보여주는 23개의 대표적인 솔루션으로 걸러냈습니다. 그들은 어떤 각도는 지지 면적을 최소화하는 데는 탁월하지만 출력 시간이 길어지는 반면, 어떤 각도는 매우 빠르지만 표면이 거칠다는 것을 발견했습니다. 결정적으로, 그들은 이전 연구들에서 완벽해 보였던 많은 각도가 사실은 취약하다는 것을 발견했습니다. 즉, 각도가 아주 조금만 변해도 품질이 급격히 떨어질 수 있다는 것입니다. 그러나 새로운 접근 방식은 안정적인 각도를 찾아냈습니다. 예를 들어, 한 솔루션은 한 축으로는 90도, 다른 축으로는 90도로 배치하여 지지 면적과 표면 품질 문제를 최소화했지만, 출력 시간이 가장 오래 걸렸습니다. 또 다른 솔루션은 68도와 180도로 배치되어 가장 빠른 출력 시간을 제공했지만, 가장 많은 지지 재료를 필요로 했습니다. 연구팀은 또한 기존 연구에서 식별되지 않았던 여러 새로운 각도를 발견함으로써, 강건한 방식이 표준적인 방식이 놓친 숨겨진 보석들을 찾아낼 수 있음을 입증했습니다.

컴퓨터가 생성한 솔루션이 실제로 현실 세계에서 작동하는지 증명하기 위해, 연구팀은 부품을 한 축으로는 10도, 다른 축으로는 165도로 기울여 출력하는 특정 각도를 선택했습니다. 그런 다음 동일한 부품의 두 번째 버전을 출력했는데, 이때는 실제 출력 작업 중에 발생할 수 있는 작은 오차를 시뮬레이션하기 위해 각도를 의도적으로 3도 변화시켰습니다. 그들은 두 부품을 출력하는 데 걸린 시간과 사용된 플라스틱 필라멘트의 양을 측정했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 두 부품의 출력 시간 차이는 2% 미만으로 거의 동일했으며, 사용된 재료의 양도 거의 같았습니다. 연구진이 지지 구조를 제거하고 최종 부품을 확인했을 때, 완벽한 각도로 출력한 것과 약간 어긋난 각도로 출력한 것 사이에 눈에 띄는 차이가 없었습니다. 표면 마감, 형상, 그리고 구조적 무결성은 일관되게 유지되었습니다.

이 실험은 강건한 접근 방식이 효과적임을 확인해 주었습니다. 알고리즘이 선택한 각도는 단순히 이론적인 이상향이 아니라, 제조 과정의 고유한 작은 불완전함을 견뎌낼 수 있는 실용적인 솔루션이었습니다. 이 연구는 불확실성을 고려하여 설계함으로써, 엔지니어가 단순히 종이 위에서 최적인 것이 아니라 신뢰할 수 있고 일관된 출력 방향을 찾을 수 있음을 보여주었습니다. 비록 이번 연구는 단일한 핀 모양의 물체에 집중했지만, 이 방법은 더 복잡한 부품에 대한 3D 프린팅의 신뢰성을 높일 수 있는 명확한 경로를 제시합니다. 이 연구는 적층 제조의 미래가 단순히 가장 빠르거나 저렴한 방법을 찾는 것이 아니라, 가장 안정적인 방법을 찾는 데 있다는 것을 시사하며, 이를 통해 실제 세계에서 발생하는 미세한 변화와 상관없이 최종 제품이 의도한 대로 보이고 기능하도록 보장하는 데 있습니다.