KR102296578B1 - 증강 현실을 이용한 용접 보조 장치 - Google Patents

증강 현실을 이용한 용접 보조 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 증강 현실을 이용한 웨어러블(wearable) 용접 보조 장치에 있어서, 상기 장치는 정보가 표시되는 증강현실 디스플레이; 모재 상태 정보를 검출하는 센서; 및 상기 증강현실 디스플레이 및 상기 센서를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 검출된 모재 상태 정보 및 입력된 용접 인자를 이용하여 용접 예측 결과를 산출하고, 산출된 용접 예측 결과를 상기 증강현실 디스플레이에 표시할 수 있다.

Description

증강 현실을 이용한 용접 보조 장치{An apparatus for welding aids using augmented reality}
본 발명은 증강 현실을 이용한 용접 보조 장치에 관한 것이다.
용접 이면 비드(back bead)란 맞대기 아크용접에서 아크 가열면의 반대면(후면)에 생성되는 비드를 의미한다. 이면 비드가 생성됨으로써 원패스 용접으로 전면과 후면을 동시에 용접하는 효과를 주게 된다. 특히, 배관 및 선박 용접에서 이면 비드의 유무와 형상은 정적 체결 강도 및 피로 강도에 영향을 미치는 매우 중요한 요소 중의 하나로 인식되고 있다. 이면 비드 용접은 용접을 시행하는 사람의 자세나 용접 조건에 따라 매우 다양한 형태로 나타나며 간혹 이면 비드가 생기지 않는 경우도 발생하게 된다.
한편, 비드 형상을 예측하는 예로 용접 조건 및 고정된 용접 자세에 대한 입력변수를 통계적으로 계산하는 방법이 제시되었다. 또한, 인공신경망을 이용하여 용접 조건들에 대한 입력변수들을 설정하여 비드 형상을 예측하는 방법이 제시되었다.
최근 생산과 제조의 과정에서 높은 품질의 요구와 공장 자동화의 양상들이 지속적으로 제시되고 있으며, 용접부의 구조적 결함의 검출을 위해 시간적, 경제적인 손실을 줄일 수 있는 보다 효율적인 실시간 진단 시스템에 관한 연구의 중요성이 더욱 높아 가고 있다. 이러한 필요성에 따라 공작기계의 결함 검출 및 기계 상태의 진단 분야에서 실시간으로 평가 및 검사가 가능한 기계학습(machine learning) 기법을 적용한 결함 검출 방법에 관해 최근 여러 연구가 진행되고 있다.
본 발명은 앞서 언급한 최근 추세에 따라, 용접이 수행되고 있는 동안 계측된 전류와 전압 신호를 이용해 실시간으로 이면 비드의 생성유무를 판단할 수 있는 분석 모델을 개발하고자 한다. 분석 모델을 이용하여 실험적으로 분석 모델의 정확도를 검증하며, 분석 모델을 이용하여 용접의 결과를 예측할 수 있는 수단을 제안하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 증강 현실을 이용한 웨어러블(wearable) 용접 보조 장치에 있어서, 상기 장치는 정보가 표시되는 증강현실 디스플레이; 모재 상태 정보를 검출하는 센서; 및 상기 증강현실 디스플레이 및 상기 센서를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 검출된 모재 상태 정보 및 입력된 용접 인자를 이용하여 용접 예측 결과를 산출하고, 산출된 용접 예측 결과를 상기 증강현실 디스플레이에 표시할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 상기 모재 상태 정보는 루트갭, 루트페이스 및 그루브 앵글 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 상기 입력된 용접 인자는 와이어 송급, 전압, 용접 속도 및 위빙폭 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 상기 산출된 용접 예측 결과는 양호 또는 불량 중 어느 하나이고, 상기 산출된 용접 예측 결과가 불량인 경우, 상기 프로세서는 상기 입력된 용접 인자 중 적어도 하나에 대한 추천 변경 값을 산출하고, 산출된 추천 변경 값을 상기 증강현실 디스플레이에 표시할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 상기 센서는 카메라 모듈을 포함하고, 기 프로세서는 상기 카메라 모듈에 의해 검출된 모재 상태 정보를 영상 분석을 통해 정량화할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 상기 프로세서는 기 저장 또는 입력된 모재 상태 정보 및 용접 인자, 그리고 상기 기 저장 또는 입력된 모재 상태 정보 및 용접 인자에 따른 용접의 결과 상태를 이용하여 학습된 분석 모델을 이용할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 상기 프로세서는 상기 센서를 통해 용접의 결과 상태를 검출하고, 상기 검출된 용접의 결과 상태, 상기 모재 상태 정보 및 상기 입력된 용접 인자를 상기 분석 모델에 입력하여 분석 모델을 학습하게 할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 상기 장치는 통신부를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 통신부를 통해 서버 장치로 상기 검출된 용접의 결과 상태, 상기 모재 상태 정보 및 상기 입력된 용접 인자를 전송하도록 할 수 있다.
본 발명의 또다른 일 실시예에 따른 증강 현실을 이용한 용접 보조 방법에 있어서, 상기 방법은 모재 상태 정보를 검출하는 단계; 상기 검출된 모재 상태 정보 및 입력된 용접 인자를 입력으로서, 학습된 분석 모델을 이용하여 용접 예측 결과를 산출하는 단계; 상기 산출된 용접 예측 결과가 양호한지 여부를 확인하는 단계; 및 상기 산출된 용접 예측 결과가 양호하지 않는 경우, 모재 상태 정보 및 용접 인자의 추천 변경 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
추가로 또는 대안으로, 상기 방법은 상기 검출된 용접의 결과 상태, 상기 모재 상태 정보 및 상기 입력된 용접 인자를 상기 분석 모델에 입력하여 분석 모델을 학습하게 하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 과제 해결방법들은 본 발명의 실시예들 중 일부에 불과하며, 본원 발명의 기술적 특징들이 반영된 다양한 실시예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 본 발명의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.
본 발명은 다음과 같은 효과가 있다.
용접의 결과를 예측함에 있어서, 정확도가 높으며, 이에 따라 숙련되지 않은 용접공에게 모재 상태 정보 또는 용접 인자에 대한 추천 값을 제공할 수 있다. 또한, 이를 통해 양호한 상태의 용접 결과를 얻을 수 있다.
본 발명에서 얻은 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 용접 모재의 상태를 나타내는 정보를 도시한다.
도 2는 용접의 결과로서 정상 용입이 된 상태를 도시한다.
도 3은 용접의 결과로서 험핑 비드를 도시한다.
도 4는 용접의 결과로서 과잉 용입이 된 상태를 도시한다.
도 5는 융합 불량(lack of fusion; LF) 상태를 도시한다.
도 6은 본 발명에 따른 장치의 블록도를 도시한다.
도 7은 본 발명에 따른 방법의 순서도를 도시한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참고하여 설명한다. 그러나 본 발명은 본 명세서에서 설명하는 실시예에 한정되지 않으며 여러 가지 다른 형태로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 실시예의 이해를 돕기 위한 것이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 의도된 것이 아니다. 또한, 이하에서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다.
도 1은 용접 모재의 상태를 나타내는 정보를 도시한다. 본 발명을 그루브(맞댐)용접을 예시로 들어 설명하나, 본 발명은 이에 권리범위가 제한되지는 않는다.
그루브용접은 한쪽 또는 양쪽 모재(부재)의 끝을 용접이 양호하게 되도록 끝단면을 비스듬히 절단하여 용접하는 방법으로 위쪽을 먼저 용접하고 백가우징을 한 후 용접하거나 백가우징이 어려울 때는 뒷댐재를 대고 용접한다.
루트 밑면에 뒷댐재 및 용접 개시점과 종료점에 용착금속에 결함이 없도록 하기 위하여 양단에 엔드탭 등을 부착하고 피용접판재 두께의 2배 폭 정도의 띠판을 뒷담재로 사용한다. 루트 갭, 루트 면(face), 그루브 각도가 도 1에 표시된다.
도 2 내지 5는 도 1에 도시된 그루브용접의 결과를 도시하는데, 도 2는 용접의 결과로서 정상 용입이 된 상태를 도시하고, 도 3은 용접의 결과로서 험핑 비드를 도시하며, 도 4는 용접의 결과로서 과잉 용입이 된 상태를 도시하고, 도 5는 융합 불량 상태를 도시한다.
본 발명에서는 용접이 수행되고 있는 동안 계측된 전류와 전압 신호를 이용해 실시간으로 이면 비드의 생성유무를 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하여 실제 용접 결과로 확인하여 실험적으로 검증하였다. 시스템의 기계학습 기법으로 최근 신뢰성이 높게 평가 되고 있는 딥러닝(deep learning)기법을 사용하였으며, 입력 변수들은 해당 전류 및 전압신호의 특징을 추출하여 구성하였다.
딥러닝은 기존 인공신경망(artificial neural network; ANN)에서 지속적으로 발전되어온 기계학습 기법 중에 하나로써 인공신경망보다 더 깊고 넓은 구조를 가지고 있다. 심층 신경망(deep neural network; DNN)은 딥러닝의 하나이며 기존 인공신경망의 역전파 알고리즘(back propagation algorithm)의 한계를 극복하고 복잡한 구조를 풀 수 있도록 하였다.
기존 인공신경망의 경우에는 XOR 문제 등 다소 간단한 데이터를 구별해 낼 수 있었지만 은닉층(hidden layer)의 층수가 증가했을 때 기울기가 사라지는 문제(vanishing gradient problem)나 오버피팅(overfitting) 문제를 해결하지 못했다. 이후, 여러 인공신경망에 대한 연구로 신경망의 가중치를 계산하는 방법, 다양한 활성화 함수 등의 발전으로 심층 신경망의 학습이 가능하게 되었다. 또한 많은 수의 연산을 그래픽 처리 장치(graphic processing unit; GPU)를 통해 계산하여 기존 CPU 대비 빠른 학습이 가능하게 되었다. 역전파 계산법으로 해당 구조의 가중치(w)와 편향값(b)을 구하기 위해서는 오차함수(E)의 기울기를 계산해야한다. 학습에서 가중치를 수정할 때 다음과 같은 규칙이 적용된다.
Figure 112021081829768-pat00001
여기서, η 는 학습율(learning rate)이며 보통 0.001 내지 0.01의 값을 사용한다. 오차를 가중치에 대하여 미분하면 다음과 같은 식을 얻을 수 있다.
Figure 112021081829768-pat00002
위에서 오차는 활성화함수의 출력값(f)에 의존하고 활성화함수는 다시 입력총값(s)에 의존하므로 연쇄법칙을 적용하여 전개하였다. 이 때, 활성화 함수로 시그모이드(sigmoid)를 사용할 시 출력값과 입력총값의 미분식은 다음과 같다.
Figure 112021081829768-pat00003
수학식 3에서 치역의 최대값은 0.25이며 가중치의 값 또한 항상 1보다 작은 값이기 때문에 은닉층의 수가 증가할수록 새로운 가중치를 재추정 하는데 미비한 변화만을 이르켜 재추정이 거의 이루어지지 않는 기울기가 사라지는 문제가 발생한다.
본 발명에서는 심층 신경망 구조에 아래 테이블에 제시된 렐루(rectifier liner unit; ReLU) 함수를 활성화 함수로 적용하여 가중치 재추정이 더욱 용이하게 만들었다. 렐루 함수는 음수에서 출력값이 0으로 활성이 되지 않으며 양수에서는 기울기가 항상 1로 일정하기 때문에 시그모이드 함수에서 발생하는 기울기가 사라지는 문제를 해결하게 되었다.
또한 기울기 하강법을 사용하는 가장 기본적인 방법이 수학식 1에서 제시되었는데 심층 신경망의 경우 기본형태에서 변형된 식을 사용한다. 본 발명에서는 전체 데이터 대신 일부 조그마한 데이터의 모음(mini-batch)에 대해서만 오차함수를 계산하는 확률적 기울기 하강(stochastic gradient descent)의 방법 중 하나인 아담 옵티마이저(adam optimizer)를 사용하였다. 아담 옵티마이저는 기울기의 지수평균과 기울기의 제곱값의 지수평균을 저장하며 가중치를 업데이트한다.
Figure 112021081829768-pat00004
Figure 112021081829768-pat00005
β1과 β2 는 보정계수로 각각 0.9, 0.999를 사용하며 ε은 분모가 0이 되는 것을 방지하기 위해 약 10-8 정도의 아주 작은 값을 사용한다.
수학식 4는 가중치 재추정시 관성을 주는 의미로 최적화 과정에서 진동(oscilation)으로 인해 추정이 느려질 때 더 빠르게 추정할 수 있도록 만들어주며, 수학식 5는 미니배치 사용시 각각 변수마다 업데이트 횟수에 따라 단계 크기(step size)를 다르게 적용하여 더 빠르게 최적값을 추정할 수 있도록 만들어준다.
본 발명에 따르면, 루트 갭, 루트 면, 그루브 각도 중 적어도 하나를 포함하는 모재 상태 정보와, 와이어송급(속도), 전압, 용접속도, 위빙폭, 위빙 주파수 중 적어도 하나를 포함하는 용접 인자에 기초하여, 용접의 결과 상태를 예측하기 위한 분석 모델이 제안된다. 즉, 분석 모델의 입력 값은 모재 상태 정보와 용접 인자이며, 입력이 주어진 상태에서 분석 모델을 가동하여 용접의 결과 상태를 예측할 수 있다.
이를 위해서는, 사전에 분석 모델을 준비하여야 하고, 이는 모재 상태 정보와 용접 인자에 따른 실제 용접 결과의 상태를 앞서 설명한 딥러닝을 통해 예측할 수 있도록 한다.
예시적으로, 본 발명에서는 아래와 같은 입력 값을 사용하였다.
Figure 112021081829768-pat00006
표 1에서, Gap은 루트 갭, RootFace는 루트 면, GrooveAng은 그루브 각도, WireFeed는 와이어 송급속도, Voltage는 전압, WeldSpeed는 용접 속도, WeavingW는 위빙 폭, WeavingFre는 위빙 주파수, Dwell은 휴지 시간(초)이다.
딥러닝을 통해 획득한 분석 모델을, 기성의 딥러닝 프레임워크를 통해 검증해본 결과, 정확도는 약 75%에 해당하는 것으로 결과를 획득하였다.
도 6은 본 발명에 따른 장치의 블록도를 도시한다.
장치(10)는 증강 현실을 이용한 웨어러블(wearable), 즉 사용자가 착용할 수 있는 용접 보조 장치에 해당한다.
장치(10)는 정보가 표시되는 증강현실 디스플레이(11); 모재 상태 정보를 검출하는 센서(12); 증강현실 디스플레이 및 센서를 제어하는 프로세서(13)를 포함할 수 있다. 장치(10)는 용접과 관련된 각종 정보를 저장하거나, 용접 결과 예측을 위한 분석 모델을 저장하는 메모리(14)를 포함할 수 있다.
프로세서(13)는 검출된 모재 상태 정보 및 입력된 용접 인자를 이용하여 용접 예측 결과를 산출하고, 산출된 용접 예측 결과를 증강현실 디스플레이(11)에 표시할 수 있다. 산출된 용접 예측 결과는 양호 또는 불량 중 어느 하나에 해당할 수 있다. 모재 상태 정보는 루트갭, 루트페이스 및 그루브 앵글 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 용접 인자는 와이어 송급, 전압, 용접 속도, 위빙폭 및 위빙 주파수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(13)는 용접 예측 결과를 산출하기 위해 앞서 설명한 분석 모델을 이용할 수 있다. 즉, 기 저장 또는 입력된 모재 상태 정보 및 용접 인자, 그리고 기 저장 또는 입력된 모재 상태 정보 및 용접 인자에 따른 용접의 결과 상태를 이용하여 학습된 분석 모델이 사용될 수 있다. 이 분석 모델은 딥 러닝을 통해 구축된 분석 모델이다.
사용자는 산출된 용접 예측 결과를 볼 수 있고, 이를 통해 산출된 용접 예측 결과가 불량인 경우, 사용자는 모재 상태 정보를 변경하기 위해 모재를 바꾸거나, 용접 인자를 변경할 수 있을 것이다. 이를 통해, 숙련되지 않은 용접공이더라도 양호한 용접 결과를 획득하도록 할 수 있다.
또한, 산출된 용접 예측 결과가 불량인 경우, 프로세서(13)는 상기 입력된 용접 인자 중 적어도 하나에 대한 추천 변경 값을 산출하고, 산출된 추천 변경 값을 증강현실 디스플레이(11)에 표시할 수 있다.
산출된 용접 예측 결과가 양호인 경우, 일반적으로 사용자는 용접을 진행할 것이다.
또한, 용접 예측 결과와 실제 용접 결과는 일치하지 않을 수 있다. 이는 분석 모델에 정확도(확률)가 100%가 아니기 때문이며, 정확도를 높이기 위해서는 계속해서 실제 용접 결과에 대한 정보를 학습할 필요가 있다. 따라서, 프로세서(13)는 센서(12)를 통해 용접의 결과 상태를 검출하고, 검출된 용접의 결과 상태와, 그 때의 모재 상태 정보 및 입력된 용접 인자를 상기 분석 모델에 입력하여 분석 모델이 학습하게 할 수 있다. 이를 통해, 분석 모델의 정확도를 높일 수 있을 것이다.
또한, 장치(10)의 센서(12)는 카메라 모듈을 포함하고, 프로세서(13)는 카메라 모듈에 의해 검출된 모재 상태 정보를 영상 분석을 통해 정량화할 수 있다. 즉, 모재 상태 정보를 사용자가 장치(10)에 직접 입력하지 않더라도, 장치(10)는 영상 분석을 통해 모재 상태 정보를 획득할 수 있다.
장치(10)는 통신부를 더 포함할 수 있다. 프로세서(13)는 통신부를 통해 서버 장치로 검출된 용접의 결과 상태, 모재 상태 정보 및 입력된 용접 인자를 전송하도록 할 수 있다. 서버 장치에 분석 모델이 존재하는 경우에, 학습을 위한 데이터 제공으로서 서버 장치로 용접의 결과 상태, 모재 상태 정보 및 입력된 용접 인자를 전송할 수 있다. 이 경우엔, 장치(10)와 서버 장치는 지속적으로 통신을 수행해야 할 필요가 있다.
도 7은 본 발명에 따른 방법의 순서도를 도시한다. 본 방법은 장치(10) 또는 그 구성요소 등에 의해 수행될 수 있다.
장치(10)는 모재 상태 정보를 검출할 수 있다(S710). 그리고나서, 장치(10)는 앞서 설명한 분석 모델을 이용하여 용접 예측 결과를 산출할 수 있다. 이 때, 장치(10)는 모재 상태 정보 뿐만 아니라 용접 인자를 용접 예측 결과의 산출을 위해 분석 모델의 입력으로서 사용한다.
장치(10)는 용접 예측 결과가 양호한지 여부를 확인할 수 있다(S730). 용접 예측 결과가 양호하지 않는 경우(즉, 불량인 경우), 장치(10)는 모재 상태 정보 및 용접 인자의 추천 변경 값을 산출할 수 있다(S740). 이 경우, 장치(10)는 분석 모델을 이용할 수 있으며, 모재 상태 정보 및 용접 인자 중 적어도 하나를 변경하면서 용접 예측 결과를 산출해볼 수 있다. 장치(10)는 용접 예측 결과가 양호하다고 판단된 경우의, 모재 상태 정보 및 용접 인자 중 적어도 하나에 대한 추천 변경 값을 증강현실 디스플레이(11)에 표시할 수 있다(S740).
이 후, 사용자는 용접을 실행하게 될 것이다.
그 후, 장치(10)는 용접 결과를 획득할 수 있다(S750). 장치(10)는 획득된 용접 결과와, 그 때의 모재 상태 정보 및 용접 인자를 분석 모델로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이러한 과정을 반복함으로써, 장치(10)는 분석 모델의 정확도를 높일 수 있다.
이상의 명세서에서, "장치"와 그에 속한 구성들(디스플레이(11), 센서(12), 프로세서(13), 메모리(14) 등)이 발명을 수행하는 것으로 설명하였으나, "장치"와 그에 속한 구성들을 지칭하는 명칭은 예시적인 것일 뿐이며, 권리범위가 그에 종속되는 것은 아니다. 즉, 장치 외의 다른 명칭으로서도 본 발명의 방법 또는 절차가 수행될 수 있으며, 그뿐만 아니라 메시지 중계, 또는 수신을 위한 소프트웨어 또는 컴퓨터 또는 그 밖의 기계, 장치 등으로 판독가능한 코드에 의해 상기 방법 또는 방식이 수행될 수 있다.
아울러, 본 발명의 또다른 양태(aspect)로서, 앞서 설명한 제안 또는 발명의 동작이 "컴퓨터"(시스템 온 칩(system on chip; SoC) 또는 (마이크로) 프로세서 등을 포함하는 포괄적인 개념)에 의해 구현, 실시 또는 실행될 수 있는 코드 또는 상기 코드를 저장 또는 포함한 컴퓨터-판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 프로그램 제품(product) 등으로도 제공될 수 있고, 본 발명의 권리범위가 상기 코드 또는 상기 코드를 저장 또는 포함한 컴퓨터-판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로 확장가능하다.
상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.

Claims (10)

  1. 증강 현실을 이용한 웨어러블(wearable) 용접 보조 장치에 있어서,
    정보가 표시되는 증강현실 디스플레이;
    모재 상태 정보를 검출하는 센서; 및
    상기 증강현실 디스플레이 및 상기 센서를 제어하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는:
    상기 검출된 모재 상태 정보 및 입력된 용접 인자를 이용하여 용접 예측 결과를 산출하고, 산출된 용접 예측 결과를 상기 증강현실 디스플레이에 표시하며,
    상기 센서를 통해 용접의 결과 상태를 검출하고, 그리고
    상기 검출된 용접의 결과 상태, 상기 모재 상태 정보 및 상기 입력된 용접 인자를 분석 모델에 입력하여 상기 분석 모델을 학습하게 하는, 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 모재 상태 정보는 루트갭, 루트페이스 및 그루브 앵글 중 적어도 하나를 포함하는, 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 입력된 용접 인자는 와이어 송급, 전압, 용접 속도 및 위빙폭 중 적어도 하나를 포함하는, 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 산출된 용접 예측 결과는 양호 또는 불량 중 어느 하나이고, 상기 산출된 용접 예측 결과가 불량인 경우, 상기 프로세서는:
    상기 입력된 용접 인자 중 적어도 하나에 대한 추천 변경 값을 산출하고, 산출된 추천 변경 값을 상기 증강현실 디스플레이에 표시하는, 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 센서는 카메라 모듈을 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 카메라 모듈에 의해 검출된 모재 상태 정보를 영상 분석을 통해 정량화하는, 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는:
    기 저장 또는 입력된 모재 상태 정보 및 용접 인자, 그리고 상기 기 저장 또는 입력된 모재 상태 정보 및 용접 인자에 따른 용접의 결과 상태를 이용하여 학습된 분석 모델을 이용하는, 장치.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서, 통신부를 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 통신부를 통해 서버 장치로 상기 검출된 용접의 결과 상태, 상기 모재 상태 정보 및 상기 입력된 용접 인자를 전송하도록 하는, 장치.
  9. 증강 현실을 이용한 용접 보조 방법에 있어서,
    모재 상태 정보를 검출하는 단계;
    상기 검출된 모재 상태 정보 및 입력된 용접 인자를 입력으로서, 학습된 분석 모델을 이용하여 용접 예측 결과를 산출하는 단계;
    상기 산출된 용접 예측 결과가 양호한지 여부를 확인하는 단계;
    상기 산출된 용접 예측 결과가 양호하지 않는 경우, 모재 상태 정보 및 용접 인자의 추천 변경 값을 산출하는 단계;
    용접의 결과 상태를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 용접의 결과 상태, 상기 모재 상태 정보 및 상기 입력된 용접 인자를 상기 분석 모델에 입력하여 분석 모델을 학습하게 하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 삭제
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