	한국생산기술연구원 보 도 자 료
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디스플레이 기술격차, 잉크젯 인공지능으로 벌린다.

생기원, 신경망 기반 AI 개발로 잉크젯 공정상태 분류 정확도 90% 달성

’22.3월 응용재료 분야 권위지「미국화학회 응용재료 및 계면」논문 게재

□ 한국생산기술연구원(원장 이낙규, 이하 생기원)이 차세대 디스플레이 제조방식인 ‘잉크젯 인쇄공정’의 상태 분류를 자동화 할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

ㅇ 잉크젯 공정이란 종이에 잉크를 뿌려 인쇄하듯, 전자 재료를 기판 위에 분사해 인쇄하는 제조혁신 기술이다.

ㅇ 고가의 재료를 필요한 부분에만 선택적으로 인쇄 가능해 경제적이고 오염도 방지할 수 있어, 다양한 전자 소자부터 인공장기에 이르기까지 여러 분야에 걸쳐 널리 연구되고 있다.

□ 현재 산업계에서 가장 활발히 적용되고 있는 분야는 세계 최고의 기술력을 인정받고 있는 유기발광다이오드(OLED) 및 퀀텀닷(QD-OLED) 디스플레이 제조업계다.

ㅇ 증착을 이용한 기존의 디스플레이 제조공정은 화소 형성 과정에서 값비싼 재료가 많이 소모되고 대면적화가 어렵다는 한계가 있었다.

ㅇ 반면 잉크젯 장비를 도입하면 비용절감과 공정 효율화에 유리하여, 공격적인 투자에 나선 중국과의 기술격차를 벌리기 위한 선제적 대안으로 디스플레이 업계의 주목을 받고 있다.

□ 그런데, 잉크젯 공정은 잉크젯 방울이 어떤 상태인지 판단하고 분류하는 과정이 어려워 현재 장비 운전자의 숙련도와 감에 크게 의존하고 있다.

ㅇ 학계·산업계에서는 다양한 잉크젯 모니터링 기술들을 연구하고 있으나, 잉크젯 방울이 토출되는 과정에서 노즐-잉크-대기(고체-액체-기체) 계면간의 물리적 특성이 복잡해 정밀한 전산해석에 어려움을 겪고 있다.

ㅇ 또한, 실제 산업에 잉크젯 공정을 적용하기 위해서는 다수의 노즐을 동시에 모니터링하고 제어해 생산성을 높이는 작업도 필수적인 상황이다.

□ 이에, 생기원 디지털전환연구부문 강경태 박사와 건국대학교 메카트로닉스공학과 안건식 교수가 이끄는 공동연구팀은 기존 인적자원 의존도를 줄이고자, 합성곱 신경망* 기반의 잉크젯 인공지능을 독자 개발함으로써 약 90%에 달하는 상태 분류 정확도를 달성하는 데 성공했다.

* 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 심층 신경망 기법

ㅇ 구글의 MobileNetV2*을 기반으로 하는 잉크젯 인공지능은 잉크젯 영상 프레임을 체계적으로 분류하고, 분류된 프레임을 시간 순으로 축적해 잉크젯 공정상태의 정확한 판별을 도와준다.

* 구글에서 발표한 저메모리 연산에 효율화된 인공지능 모델

ㅇ 이로 인해 기존 기술 대비 다량의 정보를 가시화하고 시간의 흐름에 따른 잉크젯 방울의 상태 정보를 확인할 수 있으며, 궁극적으로 공정 모니터링의 자동화를 지원해준다.

ㅇ 공정 모니터링 자동화는 다수 노즐 인쇄 시 그 효과가 극대화되며, 특히 비숙련자의 장비 운용과 공정평가, 나아가 최적화까지 가능하게 해준다는 점에서 향후 산업적 파급효과가 매우 클 것으로 예상된다.

□ 강경태 박사는 “이번 연구결과는 AI 적용으로 잉크젯 공정 실용화의 큰 장벽을 넘은 성취”라며, “향후 지속적인 연구를 통해 기술 상용화와 산업계 확산에 힘쓸 계획”이라고 밝혔다.

ㅇ 한편 이번 연구는 기획재정부의 제조혁신지원사업의 지원을 받았으며, 연구팀은 ’21년 11월 인공지능을 적용한 잉크젯 액적의 분사특성 평가에 관한 국내특허를 출원했다.

ㅇ 아울러 ’22년 3월에는 응용재료 분야 권위지 ‘미국화학회 응용재료 및 계면(ACS Applied Materials & Interfaces)’에 논문*을 게재했다. 해당 논문에는 생기원 최은식 연구원이 제1저자로, 강경태 박사와 건국대 안건식 교수가 공동 교신저자로 참여했다.

* 논문명 : Deep-Learning-Based Microfluidic Droplet Classification for Multijet Monitoring

[참고1] 자료사진 및 설명

참고1		자료사진 및 설명

* 차세대 디스플레이 공정에서 잉크젯 방울 상태를 자동 판별해주는 인공지능을 형상화한 모습

*  (좌측부터) 생기원 강경태 박사, 건국대학교 안건식 교수, 생기원 최은식 연구원