Research

본 연구실에서는 레이저 열처리, 레이저 용접, 레이저 클래딩과 같은 Macro Processing 기술과 레이저를 이용한 초정밀 가공, Dual-Beam 펄스 레이저 증착 기술을 포함한 다양한 레이저 가공 기술을 연구해 오고 있습니다. 최근에는 인공지능 기술을 활용하여 레이저 가공기술을 고도화하는 연구에 중점을 두고 있습니다. AI를 방대하게 활용하여 선도적인 레이저 가공 기술을 개발하면서, 시대의 흐름에 맞는 연구자를 양성하기 위해 노력하고 있습니다. 레이저 가공은 첨단 제조업에 기반한 우리나라의 여건상 앞으로도 큰 발전이 있을 것이며 졸업생들에게도 많은 기회가 있을 것입니다. 본 연구실에서 수행해 온 연구 결과를 몇가지 소개합니다.


Deep learning을 이용한 레이저 열처리 공정 예측 기술 연구 

본 연구실에서는 딥러닝 기술을 레이저 하드닝(Laser Hardening) 공정에 적용하여 공정후의 탄소강 시편 단면의 경도분포를 정확하게 예측하는 모델을 개발한 바 있다. 이 모델은 기존에 본 연구실에서 개발한 탄소 확산 시간 기반의 예측 모델 모다도 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 앞으로도 딥러닝 기반의 연구 방법을 다양한 레이저 가공 공정에 적용하여 레이저 가공기술의 고도화를 이룰 계획이다.

Deep learning을 이용한 레이저 용접 공정 예측 기술 연구 

본 연구실에서는 딥러닝 기술을 레이저 용접 공정에 적용하는 다양한 연구를 수행하고 있다. 왼쪽의 그림은 레이저 공정 변수를 입력으로 받아 그 조건에 해당하는 용접부 단면 비드 형상을 예측한 연구 결과이다. 딥러닝 기술의 레이저 가공 기술에의 적용은 이제 시작 단계로서 그 가능성이 무한할 것으로 예상된다.

펨토초 레이저 기반의 LIPSS를 이용한 표면 패터닝 기술 연구

본 연구실에서는 펨토초 레이저에 의해 유도되는 Laser-Induced Periodic Surface Structures (LIPSS) 및 변형된 LIPSS 패턴들을 사용하여, 금속 표면의 반사율을 제어함으로써 미려한 패턴을 정교하게 제작할 수 있는 표면 패터닝 기술을 개발하였다.  

레이저 가공 공정의 전자기 해석 연구

레이저 빔은 전자기파이기 때문에 전자기파의 지배방정식인 Maxwell 방정식을 수치적으로 풀면 레이저 빔의 공간에서의 진행 및 재료와의 상호작용을 해석할 수 있다. 본 연구실에서는 전자기 해석 기법을 사용하여 다양한 레이저 가공 공정을 연구해 오고 있다. 왼쪽은 펨토초 레이저와 실리콘의 상호작용을 전자기 해석, Two-temperature model 및 이온화 모델을 사용하여 해석한 결과이다.

이중 빔 펄스 레이저 증착을 이용한 광대역 무반사 코팅 제작 기술

본 연구에서는 실리콘 태양전지의 광 흡수율을 크게 높일 수 있는 광대역 무반사 코팅 제작기술을 개발하였다. 본 실험실에서 개발한 이중 빔 펄스 레이저 증착 기술을 사용하여 실리콘 표면 위에 유리와 실리콘을 증착하되, 두 소재의 섞는 비율을 특정한 프로파일을 따라서 연속적으로 변하게 함으로써 매우 넓은 파장영역에 대하여 높은 흡수율을 갖는 무반사 코팅을 제작하였다. 왼쪽 위의 그림은 코팅을 입히지 않은 실리콘이 UNIST 라는 글자를 표면에 반사하는 장면과, Linear 프로파일, Southwell 프로파일로 코팅을 증착하였을 때 반사가 거의 일어나지 않음을 대비하여 보여준다. 아래 그림은 전자기 해석을 이용하여 무반사 코팅을 입힌 실리콘 표면에서 실제로 반사가 거의 일어나지 않음을 보여 주었다.

Fluid-structure interaction (FSI) 기반의 잔류응력 해석 기술 연구

재료의 용융과정을 동반한 레이저 가공 공정에서는 열흐름에 따라 상변화가 일어나며 잔류응력이 형성되게 된다. 이 때 용융 및 고체화가 되는 과정에서 액체와 고체가 mushy zone을 사이에 두고 서로 상호작용 하며 잔류응력이 형성되게 되는데 대부분의 연구에서는 이러한 과정을 무시하고 잔류응력을 계산하게 된다. 본 연구에서는 이러한 상호과정을 Fluid-structure interaction으로 보고 해석하는 연구 방법론을 개발하였다.

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