약 20만 건의 실사형 3D 데이터셋 구축, CLIP 모델 기반 자동 분류 태깅 기술 개발

한양대학교 현경훈 교수 연구팀, KAIST 성민혁 교수 연구팀, 그리고 리콘랩스 세 기관이 참여한 공동 연구팀이 디자이너의 의도를 정확히 파악해 3D 모델을 생성하는 기술을 개발했다고 발표했다. 

 

이번에 개발된 기술은 텍스트 입력만으로도 정교한 3D 모델을 자동으로 생성할 수 있다는 점이 특징이다. 예를 들어 '1인용 소파 의자'라는 텍스트를 입력하면, AI가 디자이너의 말하는 스타일이나 이전 디자인 결과물 등의 맥락을 이해하고 그 의도에 맞춰 다양한 스타일의 3D 소파 모델을 생성해 결과물을 제공한다. 사용자는 생성된 모델을 자신의 필요에 맞게 수정하고 편집할 수 있다. 

 

 

연구팀은 약 20만 건의 실사형 3D 데이터셋을 구축하고 CLIP 모델 기반의 자동 분류 태깅 기술을 개발했다. 특히 언어 기반 편집 기능의 정확도가 95% 이상, 생성 결과물의 안정성이 85% 이상으로 나타나 실용화 가능성을 입증했다. 한양대학교와 KAIST는 언어 기반 3D 객체 분할·생성 기술과 영역별 의미추론 기술 개발을, 리콘랩스는 클라우드 기반 서비스 인프라 구축을 담당했다. 

 

이 기술은 리콘랩스의 플랫폼에 적용돼 로벌 사용자 확보에 기여했고, 여러 메타버스 플랫폼의 3D 에셋 제작 파이프라인 등에 활용되고 있다. 업계 전문가는 이번 연구가 AI와 3D 기술의 결합을 통해 디지털 콘텐츠 제작의 새로운 지평을 열었다고 평가한다. 특히 디자이너의 의도를 정확히 파악하고 구현하는 기술은 3D 콘텐츠 제작의 효율성을 높일 것으로 기대된다. 향후 건축, 제품 디자인, 게임 개발 등 다양한 산업 분야에서 활용될 전망이다. 
 

헬로티 서재창 기자 |