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DeepCAD의 한계를 넘어 산업 현장에서 활용 가능한 WHUCAD 아키텍처를 제안합니다. 단순 형상 생성을 넘어 치수, 구속 조건, 설계 이력을 포함하는 파라메트릭 피처 모델링을 지원합니다.
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원문 바로가기본 논문은 AI+CAD 데이터 표현 아키텍처를 제안하며, DeepCAD 솔리드 모델링 (Solid Modeling)에서 WHUCAD 산업 등급 파라메트릭 피처 모델링 (Parametric Feature Modeling)으로의 진화를 다룹니다.
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기존의 CAD 데이터 표현 방식은 주로 기하학적 형상 (Geometry)에 집중되어 있었으나, 실제 산업 현장에서 요구되는 정밀한 설계 프로세스를 반영하기에는 한계가 있었습니다. DeepCAD는 딥러닝 (Deep Learning)을 활용하여 솔리드 모델링의 스케치 및 돌출 (Extrusion) 과정을 학습하는 데 성공했지만, 설계의 의도 (Design Intent)를 담고 있는 파라메트릭 피처 (Parametric Feature)를 완벽하게 재현하는 데는 어려움이 있었습니다.
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우리는 이를 해결하기 위해 WHUCAD 아키텍처를 제안합니다. WHUCAD는 산업 등급의 요구 사항을 충족하기 위해 설계된 새로운 데이터 표현 방식입니다. 이 방식은 단순한 형상 생성을 넘어, 치수 (Dimension), 구속 조건 (Constraint), 그리고 설계 이력 (Design History)을 포함하는 파라메트릭 피처 모델링을 지원합니다.
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본 연구의 주요 기여는 다음과 같습니다:
결론적으로, WHUCAD는 AI 기반의 자동 설계 (Automated Design) 기술이 단순한 형상 모방을 넘어 실제 엔지니어링 워크플로우에 통합될 수 있는 기반을 마련합니다.