AI+CAD 데이터 표현 아키텍처: DeepCAD 솔리드 모델링에서 WHUCAD 산업 등급 파라메트릭 피처 모델링까지

본 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:

1. DeepCAD의 한계를 극복하는 새로운 AI+CAD 데이터 표현 아키텍처 제안
2. 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 수준의 WHUCAD 파라메트릭 피처 모델링 프레임워크 개발
3. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위한 벤치마크 데이터셋 구축

결론적으로, WHUCAD는 AI 기반의 자동 설계 (Automated Design) 기술이 단순한 형상 모방을 넘어 실제 엔지니어링 워크플로우에 통합될 수 있는 기반을 마련합니다.