본 연구는 3D 생성 AI 플랫폼의 기능과 효율성을 비교 분석하여 3D 콘텐츠 제작 공정에서의 실무 적용성을 평가하고 개선 방향을 제시하는 데 목적을 둔다. 9개의 플랫폼을 조사한 후, 최신 기술 활용 여부, 호환성, 사용자 접근성을 기준으로 4개 플랫폼을 선정하였다. 각 플랫폼에 동일한 프롬프트를 적용해 3D 오브젝트를 생성하고 결과를 살펴보았다, 사용자 지정이 가능한지, 실감 콘텐츠 제작에 이점이 있는지, 제작에서의 효율성을 높일 수 있는 것인지, 무료 테스트가 가능하거나 가성비가 좋은지 등을 중심으로 분석하였다. 연구 결과, 'Meshy'와 'Tripo'는 빠른 생성 속도와 효율적인 폴리곤 최적화로 우수한 성능을 보였으며, 'Spline'은 다양한 미디어 적용 기능을 제공하지만 품질에 제한이 있었다. 이를 통해 3D 생성 AI 플랫폼이 각기 다른 제작 파이프라인과 사용자 요구에 따라 적합성을 달리한다는 것을 확인했다. 본 연구는 3D 콘텐츠 제작에 관심있는 실무자들에게 플랫폼 선택을 위한 실질적인 가이드를 제공하고, 3D 생성 AI 기술의 발전 방향에 대한 통찰을 제시하여 향후 연구와 산업 적용에 기여할 것으로 사료된다.
현재 다양한 분야에서 AI 가 사용되고 있다. 최근에는 소프트웨어공학 관점에서 요구 사항 분석에 Chat GPT 와 같은 LLM 모델을 적용하고 있다. 하지만 1) 대부분의 생성형 AI 는 불투명한 공정을 통해 3D 이미지가 생성하고, 3D 이미지를 생성할 때마다 다른 이미지를 생성한다. 이에 따라 동일한 인물이나 사물을 사용하고 싶은 사용자들은 동일한 객체가 들어간 그림을 일관성 있게 생성할 수 없다. 2) 또한 LLM 과 이미지 생성 AI 와의 결합이 시도 되고 있지만 문장 의미 분석 성능이 부족하다. 이를 해결하기 위해, 자연어 요구사항을 언어학적 기법을 통해 분석하고, 분석 결과를 기반으로 UML 시퀀스 다이어그램 및 3D 객체 생성 메커니즘을 제안한다. 즉 언어학적 분석 기법을 통해, 요구사항의 정확한 의미와 속성을 추출한다. 그런 다음 추출된 정보를 시퀀스 다이어그램과 매핑하여 3D 객체 이미지를 생성한다. 제안하는 방법을 통해 3D 객체 생성의 소프트웨어 개발 공정 사용으로 생산성을 높여 시간과 비용을 단축할 수 있을 것으로 기대한다.
With the advent of the 4th industrial era and the development of digital technologies such as artificial intelligence (AI), metaverse, 3D printing, and 3D virtual wearing systems, the fashion industry continues to attempt to use digital technology and introduce it into various areas. The purpose of this study was to determine whether fashion and digital technology could be combined to create works and to suggest ways to apply digital technology in the fashion industry. As a research method, image generative AI, Midjourney was applied to the initial design ideation stage to derive inspiration images. 3D printing technique was then introduced as a production method to print fashion jewelry. As a result of the research, a total of six jewelry designs printed with a 3D printer were developed. One necklace, one bracelet, three earrings, and one ring were developed. This study identified the possibility of applying digital technology to real fashion jewelry design products by designing jewelry based on inspirational images derived from image generation AI and producing pieces of fashion jewelry with 3D modeling tasks and 3D printing outputs. This study is significant in that it expands the expression area of fashion jewelry design that combines digital technology.
단일 이미지로부터 3D 모델을 생성하는 방법은 메타버스와 가상현실 콘텐츠에 대한 필요성이 높아짐에 따라, 보다 효율적인 모델 생성방법으로서 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 단일 이미지로부터 3D 모델을 자동 생성하는 기존 딥-뉴럴 네트워크들을 대상으로, 생성되는 3D 모델의 유형에 따라 기존 네트워크들을 분류하고, 주요 딥-뉴럴 네트워크의 형태와 특징, 그리고 모델 생성의 성능을 분석하고자 한다.
이 연구는 헬스케어 분야에서 활용 가능한 AI 기반의 3D 체형 모델링 기술을 개발하고, 이를 통해 사용자의 체형 변화와 건강 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 사이즈코리아의 데이터를 활용하여 2D 이미지로부터 3D 체형 이미지를 생성하는 모델을 개발하고, 다양한 모델을 비교하여 가장 성능이 우수한 모델을 선정하였다. 최종적으로, 개발된 기술을 통해 개인 맞춤형 건강 관리, 운동 추천, 식단 제안 등의 시스템 프로세스를 제안함으로써 질병 예방 및 건강 증진에 기여하고자 하였다.
본 논문은 인공지능(AI)을 이용하여 통일신라 석탑인 '경주 불국사 삼층석탑'의 복원을 위해 3D 모델링 과정을 연구했다. 기존의 3D 모델링 방식은 수많은 Verts와 Face를 생성하므로, 이로 인해 AI 학습에 상당한 시간이 소요한다. 이에 따라, Verts와 Face의 수를 낮추어 더 효율적인 3D 모델링을 수행하는 방식이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 석탑의 구조를 정점 및 면의 수로 분석하고, AI 학습에 최적화된 면수를을 최소화 하도록 모델링 방법을 연구했다. 더불어, 우리나라의 석탑 복원을 위한 인공지능학습에 최적화된 모델링 방법론을 제안하고, 인공지능 학습에 필요한 DataSet 을 확보하는 데 의미가 있다.
Image-generated AI is rapidly emerging as a powerful tool to augment human creativity and transform the art and design process through deep learning capabilities. The purpose of this study was to propose and demonstrate the feasibility of a new design development method that combined traditional design methods and technology by constructing image-generated AI prompts based on artists' formative elements. The study methodology consisted of analyzing Kazmir Malevich's theoretical considerations and applying them to AI prompts for design, print pattern development, and 3D digital design. This study found that the suprematist works of Kazmir Malevich were suitable as design and print pattern prompts due to their clear geometric shapes, colors, and spatial arrangement. The AI-prompted designs and print patterns produced diverse results quickly and enabled an efficient design process compared to traditional methods, although additional refinement was required to perfect the details. The AI-generated designs were successfully produced as 3D garments, thereby demonstrating that AI technology could significantly contribute to fashion design through its integration with artistic principles. This study has academic significance in that it proposes a prompt composition method applicable to fashion design by combining AI and artistic elements. It also has industrial significance in that it contributes to design innovation and the implementation of creative ideas by presenting an AI-based design process that can be practically applied.
자연어 처리를 활용한 생성 AI 기술의 최근 발전은 텍스트, 이미지 및 비디오 제작에 큰 영향을 미쳤다. 이러한 발전에도 불구하고, AI가 생성한 출력의 일관성 및 재사용 가능성과 관련하여 상당한 문제가 있다. 이는 캐릭터와 특정 객체를 생성하는 것이 중요한 만화 제작 분야에서 문제가 될 수 있다. 이를 해결하기 위해 언어 분석 기반 요구사항 엔지니어링과 만화 엔지니어링의 접목을 제안한다. 제안된 방법은 자연어 분석을 위한 Chomsky와 Fillmore의 언어학을 적용하고 객체의 상호작용을 표현하기 위한 UML 시퀀스 모델 사용하여 일관적인 3D Objects를 생성한는 것이다. 또한 자연어 입력에서 창작자의 의도를 체계적 해석한다. 이를 통해 캐릭터 또는 객체가 정의되면 다양한 패널과 에피소드에서 정확하게 재사용해 시각적, 맥락적 무결성을 유지하게 한다. 이 접근 방식은 만화에서 캐릭터 묘사의 정확성과 일관성을 향상시켜 캐릭터와 장면이 원래 요구 사항과 밀접하게 일치시킨다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법은 자연어 텍스트에서 복잡한 시각적 콘텐츠의 재현이 필요한 다른 분야에서도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 AI 기술의 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 AI의 동작 원리를 확인할 수 없어 생성물의 품질을 보장하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 대화형 AI 기술에 소프트웨어 공학의 요구공학을 접목하여 절차적 공정을 진행한다. 기존의 요구공학 연구는 문법 중심 분석 방식을 사용하여 비정형 요구사항의 의미적 측면을 충분히 해석하지 못하는 한계를 가진다. 이를 해결하기 위해, 우리는 촘스키의 구문 구조 분석 이론과 필모어의 의미역 이론의 통합을 제안한다. 또한, 우리는 이전 연구를 확장하여 다양한 문장 구조에서 사용되는 형용사 분석을 추가한다. 이는 만화 속 주인공에 대한 정확한 감정 분석이 가능하다. 분석 결과를 기반으로, 우리는 상태 다이어그램의 상태를 객체의 감정 상태로 적용한다. 우리는 객체의 상태 다이어그램의 감정 상태 기반으로 Three.js를 통해, 3D 객체 모델 생성과 와 상태를 표현시킨다. 이를 통해, 객체의 감정을 표현하기를 기대한다.
장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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