최근에 ICT 기술의 발전에 따라서 이멀젼 소재 기반의 도료 분야에서도 빅데이터, 인공지능 등을 활용한 페인트 형성 및 특성 다각화의 형태로 진화 중이다. 이멀젼 소재는 페인트 산업의 발달과 더불어 건출물의 경량화, 고층화, 대형화, 복합용도화 되는 추세에 따라 필요한 도료에 들어가는 핵심 소재로, 이를 바탕으로 한 도료의 페인팅 특성은 도막 두께, 점도, 색상, 광택, 경화성, 부착력, 내구성, 전착성 등 다양한 특성이 있으며, 각 특성에 따라 자기유도법, 와전류 측정법, 컵 점도계, 색차계, 광택계, 내후성 시험기, 인장 시험기 등 다양한 측정 장비와 방법을 사용해 평가한다. 하지만, 지금까지 이멀젼 소재를 평가하는 비용과 시간을 줄이기 위해 다른 방법으로 대체하려는 많은 기술들이 개발되어 왔지만, 단편적인 물성 예측에 그친 상태이다. 특히, 이멀젼 소재가 기판 표면에 더 넓게 퍼지고 잘 붙어있도록 하는 특성인 전착성을 전문적으로 평가하는 장비에 대한 연구는 거의 없었다.
본 연구는 인공지능 기법을 이용하여 이멀젼 소재 기반의 도료의 마찰특성 데이터가 도막 특성 평가의 유형별로 잘 분류될 수 있도록 하기 위해, 기판의 상태를 반영한 도료 인쇄 및 평가 모듈로부터 마찰특성 빅데이터를 얻고, 이 빅데이터 정보의 가치를 극대화한 정밀하고 객관적인 이멀젼 소재의 전착성 평가 기술이다. 본 기술은 다음의 세가지 세부 기술로 구성되어 있다:
ㅇ 시계열 마찰력의 데이터를 스펙트로그램 형태(2차원)를 기반으로 이멀젼 소재가 기판 표면에 더 넓게 퍼지고 잘 붙어있는 특성(전착성)을 정확히 구별하여 판별하는 이멀젼 소재의 전착성 분석모델의 학습결과에서 정확도는 95% 이상이어야 한다.
ㅇ 시계열 마찰력의 데이터를 스펙트로그램 형태(2차원)로 분석하는 전착성 분석모델의 학습결과에서 손실은 0.2 이하여야 한다.
ㅇ 시계열 마찰력의 데이터를 스펙트로그램 형태(2차원)로 분석하는 전착성 분석모델의 학습결과에서 정밀도(P) 및 재현율(R)은 0.9 이상이어야 한다.
ㅇ 시계열 마찰력의 데이터를 스펙트로그램 형태(2차원)로 분석하는 전착성 분석모델의 학습결과에서 F1-점수는 0.9 이상이어야 한다.
기존의 사람의 판단에 의한 도료의 전착성 판별방식을 개선하는 목적으로 이멀젼 소재 기반의 도료의 마찰특성 데이터가 도막 특성 평가의 유형별로 잘 분류하고, 기판의 상태를 반영한 도료 인쇄 및 평가 모듈로부터 마찰특성 빅데이터를 얻고, 이 빅데이터 정보의 가치를 극대화한 정밀하고 객관적인 이멀젼 소재의 전착성 평가하는 특성을 가짐
기존의 사람의 판단에 의한 도료의 전착성 판별방식을 개선하는 목적으로 이멀젼 소재 기반의 도료의 마찰특성 데이터가 도막 특성 평가의 유형별로 잘 분류하고, 기판의 상태를 반영한 도료 인쇄 및 평가 모듈로부터 마찰특성 빅데이터를 얻고, 이 빅데이터 정보의 가치를 극대화한 정밀하고 객관적인 이멀젼 소재의 전착성 평가하는 특성을 가짐.
기술명
1. 물리적 AI 기반 이멀젼 소재 특성 데이터의 측정 기술
- 기존의 사람의 판단에 의한 도료의 전착성 판별방식을 개선하는 목적으로 이멀젼 소재 기반의 도료의 마찰특성 데이터가 도막 특성 평가의 유형별로 잘 분류하고, 기판의 상태를 반영한 도료 인쇄 및 평가 모듈로부터 마찰특성 빅데이터를 얻고, 이 빅데이터 정보의 가치를 극대화한 정밀하고 객관적인 이멀젼 소재의 전착성 평가하는 특성을 가짐
1. 물리적 AI 기반 이멀젼 소재의 전착성 분석 특성의 정확도
전착성을 정확히 구별하기 위해 사용된 시계열 마찰력의 데이터는 1차원의 input (1000, 1)에서 2차원의 스펙트로그램 형태output (129, 16; 0~500 Hz 및 0.0 ~ 1.0 초)으로 변환한다.
시계열 마찰력의 데이터를 스펙트로그램 형태(2차원)를 기반으로 이멀젼 소재가 기판 표면에 더 넓게 퍼지고 잘 붙어있는 특성(전착성)을 정확히 구별하여 판별하는 이멀젼 소재의 전착성 분석모델의 학습결과에서 정확도는 95% 이상이어야 한다.
2. 물리적 AI 기반 이멀젼 소재의 전착성 분석 특성의 손실
시계열 마찰력의 데이터를 스펙트로그램 형태(2차원)로 분석하는 이멀젼 소재의 전착성 분석모델의 학습결과에서 손실은 0.2 이하여야 한다.
3. AI 기반 이멀젼 소재의 전착성 분석 특성의 정밀도 및 재현율
시계열 마찰력의 데이터를 스펙트로그램 형태(2차원)로 분석하는 이멀젼 소재의 전착성 분석모델의 학습결과에서 정밀도(P) 및 재현율(R)은 0.9 이상이어야 한다.
4. 물리적 AI 기반 이멀젼 소재의 전착성 분석 특성의 F1-점수
시계열 마찰력의 데이터를 스펙트로그램 형태(2차원)로 분석하는 이멀젼 소재의 전착성 분석모델의 학습결과에서 F1-점수는 0.9 이상이어야 한다.
○ 개발된 제품의 초기 시장은 수요 의향을 표현한 ㈜넷폼알앤디같은 도료 회사와 연구기관을 중심으로 형성될 것이고, 도료의 전착성 분석 정확도 향상과 고품질 재료물성 판별이 필요한 맞춤형 도료 시장으로 지속적인 진출이 예상됨
○ 센서 측정 데이터 기반 AI 기술을 개발함으로써 국내 화학소재·건설 산업의 국제 경쟁력 확보 및 의료·복지 수준의 향상을 견인할 것으로 기대됨