AI는 3D 모델을 만들 수 있지만, CAD 설계 데이터는 만들 수 없다

최근에는 텍스트나 이미지로부터 3D 모델을 생성할 수 있는 AI가 늘어나고 있습니다.

실제로 시도해 보면, 외관상으로는 상당히 자연스러운 3D 모델이 나옵니다.

이번에는 Meshy를 사용하여 무선 마우스의 3D 모델을 생성해 보았습니다.

Meshy로 생성한 마우스의 3D 모델

입력한 프롬프트는 다음과 같습니다. (정밀도가 높기 때문에 영어를 채택)

A modern wireless computer mouse, ergonomic product design, smooth white top shell, black base, textured black side grip, metallic scroll wheel, small orange side buttons, hard-surface 3D asset, clean studio lighting, neutral background

모던한 무선 컴퓨터 마우스, 인체공학적 제품 디자인, 매끄러운 흰색 상단 쉘, 검은색 베이스, 질감이 있는 검은색 사이드 그립, 메탈릭 스크롤 휠, 작은 주황색 사이드 버튼, 하드서피스 (hard-surface) 3D 에셋, 깨끗한 스튜디오 조명, 뉴트럴 배경

생성된 모델을 보면, 상당히 마우스다운 형태를 갖추고 있습니다.

3D 에셋으로서 본다면, 충분히 실용적인 수준이라고 느꼈습니다.

그러면, 이렇게 생각할지도 모릅니다.

"AI는 이제 3D 모델을 만들 수 있다. 그렇다면 3D CAD 설계도 머지않은 것 아닌가?"

하지만, 여기에는 큰 함정이 있습니다.

외관으로서 3D 모델이 성립하는 것과, CAD 설계 데이터로서 사용할 수 있는 것은 별개입니다.

이전에 쓴 "AI는 그림을 그릴 수 있지만, CAD의 선은 그을 수 없다"라는 기사에서는, 이미지로서 올바르게 보이는 것과 CAD 도면으로서 사용할 수 있는 것은 별개라는 이야기를 했습니다.

3D에서는 이 문제의 나타나는 방식이 달라집니다.

2D에서는 선이 연결되어 있지 않다거나, 불필요한 선분이 있다는 등의 문제였습니다. 3D에서는 부품이 어떻게 나누어져 있는지, 내부 구조가 있는지, 설계 이력 (design history)을 가지고 있는지 등의 문제가 됩니다.

외관상 자연스러운 3D 모델과, 제조를 전제로 한 CAD 데이터는 별개의 것입니다.

AI 생성 3D 모델의 실체는 삼각형 메쉬 (Triangle Mesh)

앞서 언급한 모델을 와이어 프레임 (wireframe) 표시로 하면 구조가 보입니다.

동일한 모델을 와이어 프레임으로 표시한 것

화면 왼쪽 상단을 보면, 토폴로지 (topology)는 "삼각형 면"이라고 표시되어 있습니다.

페이스 (face) 수는 1,176,833, 정점 (vertex) 수는 587,929입니다.

즉, 이 모델은 대량의 삼각형으로 표면 형상을 표현한 메쉬 (mesh) 모델입니다.

확대하면 삼각형 면으로 구성되어 있음을 알 수 있음

일반 표시에서는 매끄러운 마우스처럼 보이지만, CAD처럼 "상단 커버", "하단 케이스", "휠", "기판", "나사 구멍" 등이 설계 요소 단위로 나누어져 있는 것이 아닙니다.

물론, 이것은 Meshy의 생성 결과가 나쁘다는 뜻이 아닙니다.

자연어 프롬프트로부터 이 정도의 마우스다운 형상이 생성되는 것은 상당히 대단합니다.

다만, 이것은 어디까지나 "외관상 마우스로 보이는 3D 모델"입니다.

게임이나 영상, 애니메이션, 웹 표시 등에서 사용하는 3D 에셋으로는 강력하지만, 제조나 설계 변경을 전제로 한 CAD 데이터와는 역할이 다릅니다.

예를 들어, 이러한 메쉬를 CAD에 가져온다 하더라도 바로 설계 변경을 하기 쉬운 데이터가 되는 것은 아닙니다. 폭을 조금 바꾸거나, 휠 부분만 수정하거나, 나사 구멍 위치를 조정하는 등의 조작은 파라메트릭 (parametric) CAD 모델처럼 다룰 수 없습니다.

외관상의 형상은 가지고 있어도, 설계 의도나 부품 구성을 가지고 있는 것은 아니기 때문입니다.

Fusion의 샘플 CAD와 비교

다음으로, Fusion에 준비되어 있는 마우스 샘플 CAD를 살펴보겠습니다.

Fusion의 샘플 CAD 데이터

외관만 보면, 이 또한 마찬가지로 "마우스의 3D 모델"로 보입니다.

하지만 상단 커버를 숨기면 차이가 보입니다.

상단 커버를 숨기면 내부 구조를 확인할 수 있음

내부에는 기판, 휠, 하우징, 나사 구멍, 버튼 등의 부품이 있습니다.

왼쪽 브라우저에도 Base, Middle, Top, Wheel 등의 구성 요소가 나열되어 있습니다.

즉, 이것은 단순히 "마우스처럼 보이는 형태"가 아닙니다.

어떤 부품으로 구성되어 있으며, 어떻게 조합되어 있는지에 대한 정보를 가진 CAD 데이터입니다.

다시 말해, 외형적인 모습뿐만 아니라 "어떤 부품이 어떤 역할을 가지고 어떻게 조합되어 있는가"까지의 정보가 포함되어 있습니다.

CAD에서는 단순한 삼각형의 집합이 아니라, 면(Face), 에지(Edge), 솔리드(Solid) 등의 형상 정보로서 모델을 다룹니다. 이력이 있는 파라메트릭 (Parametric) 설계 데이터라면, 나중에 형상을 변경할 수도 있습니다.

외형적인 3D와 설계 가능한 3D는 다르다

3D 생성 AI는 외형을 만드는 데 특화되어 있습니다.

앞서 언급한 마우스도 형상만 보면 상당히 자연스러우며, 3D 에셋 (Asset)으로서 충분히 성립합니다.

반면, CAD 설계에서는 외형만으로는 부족합니다.

예를 들어 마우스를 설계한다면 다음과 같은 정보가 필요합니다.

• 외장 두께 (Wall thickness)
• 상하 케이스의 분할
• 휠의 축
• 버튼의 가동 범위
• 기판의 배치
• 나사 구멍 및 보스 (Boss)
• 끼워맞춤 구조 (Fitting structure)
• 부품 간의 간격 및 공차 (Tolerance)
• 부품 간의 간섭
• 나중에 치수를 변경할 수 있는 구조

AI 생성 모델에 이러한 것들이 전혀 없다는 뜻은 아닙니다.

다만, 적어도 이번과 같은 3D 생성 AI의 출력물은 CAD 설계 데이터로서 이러한 정보들을 명시적으로 가지고 있는 것은 아닙니다.

외형적으로 마우스처럼 보이는 것과, 제조를 전제로 설계된 마우스인 것은 별개의 문제입니다.

왜 3D는 만들 수 있는데, CAD 설계 데이터는 만들 수 없는가

여기서 의문이 생기는 점은, 기사 서두에도 나왔던

"AI가 3D 모델을 만들 수 있다면, CAD 모델도 만들 수 있는 것 아닌가?" 라는 점입니다.

이 차이를 생각할 때 중요한 것은, 생성하고 있는 대상과 생성 방법의 차이입니다.

먼저, "LLM", "이미지 생성 AI", "3D 생성 AI"는 모두 일반적으로 "AI"라고 불립니다.

하지만 이들은 모두 다루고 있는 데이터와 출력의 성질이 완전히 다릅니다.

종류	대표 사례	주요 출력	특기
LLM	GPT, Claude, Gemini 등	텍스트 · 코드	문장 · 코드 · 절차
...

이미지 생성 AI나 3D 생성 AI는 외형적으로 자연스러운 형태를 직접 생성합니다.

반면, CAD 설계를 AI에게 시키는 경우에는 상황이 조금 다릅니다.

현시점에서는 CAD 설계 데이터를 직접 생성하는 전용 모델이라기보다, LLM이 CAD 소프트웨어의 API나 명령어를 순차적으로 호출하여 형상을 만드는 구성이 되기 쉽습니다.

즉, 3D 생성 AI가 외형적인 형상을 한꺼번에 다듬는 것과는 달리, CAD에서는 "조작 이력"을 올바른 순서로 쌓아 올려야 합니다.

예를 들어 마우스의 CAD 모델을 만든다면,

• 스케치 (Sketch)를 작성하고 치수를 지정한다
• 돌출 (Extrude)이나 필렛 (Fillet)으로 형상을 만든다
• 부품을 분할하고 나사 구멍이나 보스를 배치한다
• 내부 구조를 만든다
• 간섭이 발생하는지, 필요한 간격이 확보되었는지 확인한다

와 같은 조작을 순서대로 쌓아 올려야 합니다.

도중에 조작 순서를 틀리거나, 필요한 요소를 만드는 것을 잊거나, 이후의 조작에 필요한 참조 (Reference)를 잃어버리면 최종적인 CAD 모델 전체가 파괴됩니다.

외형적인 3D 모델이라면 형상이 다소 모호하더라도 "그럴싸해 보임"으로써 성립하는 경우가 있습니다. 하지만 CAD에서는 치수, 구속 (Constraint), 부품 구성, 이력, 내부 구조 등 하나의 조작에서 고려해야 할 정보가 많으며, 이를 올바른 순서로 계속 쌓아 올려야 합니다.

이러한 차이가 있기 때문에, AI가 3D 모델을 만들 수 있게 되었다고 해서 곧바로 CAD 설계도 쉽게 할 수 있다고 말할 수는 없는 것이 현상황입니다.

코드로 CAD를 정의하는 접근 방식

지금까지 3D 생성 AI의 메쉬 (Mesh) 모델과 CAD 설계 데이터의 차이를 살펴보았습니다.

그렇다면 다른 접근 방식은 없을까요?

한 가지 방향으로, 프로그램으로 형상을 정의하는 CAD가 있습니다.

OpenSCAD나 CadQuery와 같은 도구에서는 코드를 작성하여 3D 형상을 만듭니다.

Zoo가 제공하는 Text-to-CAD처럼, 자연어로부터 CAD 코드를 생성하려는 시도도 있습니다.

OpenSCAD 공식 사이트에서 인용

코드 기반의 CAD는 LLM과 궁합이 좋은 면이 있습니다.

이전 기사에서, LLM은 1차원적으로 토큰을 순서대로 쓰는 기계이기 때문에 CAD의 공간적인 정합성을 유지하는 것을 구조적으로 어려워한다는 이야기를 했습니다. 이는 2D뿐만 아니라 3D에서도 마찬가지입니다.

코드 기반 (Code-based) CAD 역시 순차적으로 작성한다는 점은 같지만, 좌표를 하나씩 지정하는 것이 아니라 "이 형상을 돌출(Extrude)시킨다", "여기에 필렛(Fillet)을 적용한다"와 같이 의미 있는 조작 단위로 코드를 작성할 수 있습니다. LLM이 어려워하는 공간적인 정합성을 CAD 엔진 측에 맡길 수 있는 만큼, 상성이 좋다는 뜻입니다. 파라미터(Parameter)를 변수로 가질 수 있어 치수 변경에도 대응하기 쉬운 구조입니다.

다만, 현시점에서 이 접근 방식이 실무의 제품 설계를 대체하는 것은 어렵다고 생각합니다.

예를 들어, 마우스와 같이 곡면 중심의 형상을 생각해 보겠습니다.

GUI 기반의 CAD라면 직관적으로 조작할 수 있는 자유 곡면이라도, 코드로 동일한 곡면을 기술하려고 하면 수고가 매우 커집니다. 게다가 수백 개가 넘는 부품으로 구성된 대규모 어셈블리 (Assembly)를 코드만으로 관리하고 파악하는 것은 현실적이지 않습니다.

기존 설계 자산의 문제도 있습니다.

많은 기업에는 오랜 기간 축적된 CAD 모델, 템플릿, 부품 라이브러리, 사내 워크플로우 (Workflow)가 있습니다. 그것들을 모두 버리고 코드 기반 CAD로 이행하는 비용은 매우 크며, 이는 기술적인 우열만으로 판단할 수 있는 문제가 아닙니다.

코드로 CAD를 정의하는 접근 방식은 AI와 CAD의 접점으로서 흥미로운 방향입니다.

다만, 그것이 당장 실무의 설계를 바꿀 수 있느냐고 묻는다면, 아직은 거리가 있다고 생각하는 것이 현상태입니다.

마치며

AI로 3D 모델을 만들 수 있는 시대가 되었습니다.

실제로 Meshy로 생성한 마우스는 외관상으로 상당히 자연스러웠습니다.

하지만 그것이 곧바로 "AI가 CAD 설계를 할 수 있게 되었다"는 의미는 아닙니다.

3D 생성 AI가 만드는 것은 대부분 외관을 표현하기 위한 메쉬 모델 (Mesh Model)입니다.

반면 CAD는 실제로 제작할 것을 다루기 위한 설계 데이터입니다.

외관상의 3D와 설계 가능한 3D는 다릅니다. 다만, 3D 생성 AI의 진화는 매우 빠르며, CAD와의 사이에 있는 벽 직전까지 AI가 도달해 있다는 사실 자체는 큰 변화입니다.

또한, 코드 기반 CAD와 같이 AI와의 접점을 찾는 움직임은 이미 존재하지만, 실무의 제품 설계에 닿기에는 아직 거리가 있습니다. AI가 3D를 만들 수 있게 된 지금, 다음에 중요해질 것은 그 너머에 있는 설계 데이터와의 벽을 어떻게 넘을 것인가 하는 점이라고 생각합니다.