TRIZ 기반 Text-to-CAD 프레임워크를 통한 3D 생성형 디자인의 창의성 향상

최근 대규모 언어 모델 (LLMs)의 발전은 컴퓨터 보조 설계 (CAD) 자동화를 포함한 엔지니어링 설계 작업을 지원하는 데 있어 상당한 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 기존의 대부분의 LLM 기반 3D CAD 생성 방식은 주로 기하학적 정밀도와 지시 이행 성능에 집중하며, 창의적인 디자인 탐색이라는 근본적인 측면을 간과하는 경우가 많습니다. 본 연구는 LLM을 활용하여 고품질의 편집 가능한 CAD 모델을 생성하는 동시에 창의적인 디자인 대안을 체계적으로 탐색하는 TRIZ 영감을 받은 text-to-CAD 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 방대한 특허 기록에서 깊은 인간의 통찰력을 임베딩한 창의적 문제 해결 이론 (TRIZ)을 LLM 프롬프팅 전략에 통합하여, 기술적 모순을 해결하는 혁신적인 CAD 변형 모델을 자율적으로 생성할 수 있게 합니다. 디자인 생성, 향상, 최적화로 이어지는 포괄적인 3단계 파이프라인을 통해, 이 프레임워크는 잘 짜여진 프롬프트로부터 구조적으로 다양한 CAD 모델을 생성합니다. 본 연구에서는 처음 두 단계를 구현하고 평가하였으며, 디자인 최적화 단계는 향후 과제로 남겨두었습니다. 제품 디자인 사례 연구 (의자)를 통해, TRIZ 기반 text-to-CAD 프레임워크가 분할 (segmentation), 경량화 (anti-weight), 동역학 (dynamics), 복합 재료 (composite materials)와 같은 TRIZ 발명 원리를 체계적으로 적용함으로써 여러 창의적인 디자인 대안을 생성함을 입증하였으며, 구조적 무결성을 유지하면서도 모든 향상된 디자인에서 4.0~14.7%의 질량 감소를 달성했습니다. 주요 연구 결과는 체계적인 혁신 방법론을 LLM 기반 3D CAD 생성과 통합하는 것이 정밀도 중심의 합성 (synthesis)과 창의성 중심의 탐색 (exploration) 사이의 간극을 메워준다는 것을 시사하며, AI가 독립적으로 설계 결정을 내리는 자율 설계 시스템을 향해 나아가 엔지니어링 응용 분야의 인간-AI 협업 설계에서 인간의 의사결정을 지원합니다.