면마다 가공 특징을 붙입니다
면 단위로 예측한 결과를 포켓, 카운터보어, 구멍, 단차, 챔퍼로 묶습니다. 둥근 바깥 모서리는 필렛이 아니라 측면과 함께 외경 형상에 들어갑니다.
이 흐름의 실제 프로젝트- 1포켓면 9개
- 2카운터보어2곳
- 3관통 구멍4곳
- 4단차면 2개
- 5외경 형상측면 8개
- 6챔퍼C2 · 면 6개
- 도면
- A-01
- 이름
- 포켓·단차 블록
- 단계
- 02 특징 인식
- 단위
- mm
- 작성
- 김규태
- 갱신
지금 팀과 만드는 제품 · 진행 중Wedraw Pro
설계가 BOM·도면·가공 파일로 이어지는 팀 제품
- 가구빌더 설계
- 도면·발주
- 커넥터 출력
- 생산 투입
3D 형상을 인식하는 AI 연구 두 건과, 가구 설계를 공장 데이터로 출력하는 팀 제품입니다.
제품 화면3D 모델을 읽고 가공 전략까지 설계하는 AI가공 피쳐를 인식해 Fusion CAM 공정을 만들고 결과까지 확인했습니다.담당형상 분석, 가공 전략 설계, Fusion 연동을 개발했습니다. 디지털 트윈은 결과 시각화만 맡았습니다.9종식별하는 가공 피쳐 · 스톡 포함
연구 렌더가구 패널을 인식해 크기 변경을 계산하는 AI패널을 인식하고 크기 변경을 계수식으로 계산해, 웹에서 실시간으로 설계를 바꾸고 발주할 수 있게 했습니다.담당팀에서 패널 인식 AI와 패널의 크기·위치 변화를 계산하는 계수식 구성을 맡았습니다.15종AI가 인식하는 패널 종류
제품 화면Wedraw Pro, 가구 설계에서 생산까지SketchUp 설계를 BOM·라벨·도면·가공 코드로 출력하고 웹에서 확인하게 했습니다.담당팀에서 제조 데이터 출력·생산 투입과 도면·발주 초기 개발을 리딩했습니다.4종BOM · 라벨 · 가공 도면 · 가공 코드 출력
02
프로젝트 기록
주요 프로젝트 외에 맡아 개발한 일을 모았습니다.
서비스 감시와 오류 추적서버 이상과 송장·알림톡의 처리 실패까지 잡아내고, 운영 문제 6건의 원인을 고쳤습니다.담당감시 기준부터 오류 수집·알림·관리자 콘솔까지 직접 개발했습니다.프로젝트 보기
VODA 아키텍처 재설계이벤트 수집부터 집계, 페이지 캡처까지 새 구조에 맞춰 다시 만들고 분석 화면의 시간 초과를 해결했습니다.담당좌표 수집, 메시지 처리, 정제기, 크롤러를 개발했습니다.프로젝트 보기
VORY-Q 개인화 추천방문과 구매 기록으로 고객별 추천 상품을 골라 쇼핑몰 화면에 보여 주는 서비스를 설계했습니다.담당데이터 흐름, API, DB, 추천 구조를 설계하고 통계 추천을 개발했습니다.프로젝트 보기
장면 전환 플레이어장면 전환 지점을 재생 막대에 표시하고 미리보기와 장면 이동, 구간 저장까지 한 화면에서 하게 했습니다.담당장면 검출을 뺀 플레이어 기능을 모두 개발했습니다.프로젝트 보기
무료 웹캐드와 3D 뷰어, 오픈캐드
모든 도구와 사용 안내DWG·DXF 도면을 열고 고쳐 저장하는 2D 캐드, STEP·SketchUp 모델과 NC 공구 경로를 보는 뷰어를 만들고 있습니다. 모두 설치 없이 무료로 쓰는 개인 오픈소스 프로젝트이고, 뷰어들이 함께 쓰는 3D 코어도 공개했습니다.
OpenCAD DWG·DXF설치나 회원가입 없이 DWG·DXF 도면을 열고, 새로 그리거나 편집한 뒤 저장하는 무료 웹캐드입니다. 거리·각도·면적 측정과 PDF·PNG·SVG 출력도 지원합니다..dwg.dxf
OpenCAD STEP 뷰어STEP·STP 3D CAD 파일을 설치 없이 브라우저에서 여는 무료 뷰어입니다. 조립 구조와 부품 속성을 확인하고, 구멍 지름과 면 사이 거리를 재며, 단면과 분해 보기로 안쪽까지 살펴봅니다..step.stp.p21
OpenCAD SketchUp 뷰어SketchUp 6~2026에서 저장한 SKP 파일을 브라우저에서 여는 무료 뷰어입니다. 태그·재질과 그룹·컴포넌트를 살펴보고, 장면 재생과 걷기로 공간을 둘러보며 거리와 각도를 잽니다..skp
OpenCAD NC 뷰어G-code와 Heidenhain(평문, DIN/ISO), 판재 가공 파일(woodWOP MPR, WangShi PGI, KDT XML)의 3D 공구 경로를 확인하는 무료 NC 뷰어입니다. 코드 줄과 이동을 함께 짚고, 가공 순서를 재생하면서 소재가 깎이는 모습도 보여 줍니다. 장비에 넣기 전에 확인할 줄은 경고로 알려 줍니다..nc.gcode.ngc.h.mpr.pgi.xml
제조 소프트웨어 개발 노트
개발 노트 전체 보기AI·CAD/CAM과 가구 제조 소프트웨어를 개발하며 고민한 것을 적었습니다. 프로젝트마다 맡은 역할과 결과는 글에 링크한 사례에 있습니다.
학부연구생 때 강화학습, 의류 분류, 가상 착용을 연구했습니다. 아래 이미지는 공개 코드를 실행해 만든 예시입니다.
강화학습으로 TSP 경로를 만드는 그래프 모델도시를 그래프로 표현하고, 경로에 추가할 도시를 강화학습으로 고르는 탐색 프로그램을 구현했습니다.담당그래프 환경·학습 루프와 도시 삽입 규칙을 연결했습니다.2단계AI 도시 선택 + 휴리스틱 경로 삽입
ResNet으로 의류 사진을 분류하는 모델K-Fashion 의류 사진을 드레스, 아우터, 바지, 상의로 나누도록 학습하고 클래스별 오류를 분석했습니다.담당전이학습·클래스별 샘플링·혼동행렬 평가를 구현했습니다.4종드레스 · 아우터 · 바지 · 상의 분류
인물 사진에 옷을 입혀 보는 가상 착용 앱인물 사진과 입힐 옷을 고르면 서버가 가상 착용 이미지를 돌려주는 Android 앱과 서버를 만들었습니다.담당공개 모델의 입력 전처리와 Flask API·Android 앱을 연결했습니다.3단계전처리 → 착용 이미지 생성 → 앱 반환
04
특허와 프로그램
05
소개
현실에 적용 가능한 AI로, 사람들의 일과 생활을 조금 더 편하게 만들고 싶습니다.
연구에서는 3D 형상을 해석하고 규칙을 학습하는 방법을 구현했고, 제품에서는 그 결과를 설계 수정과 제조 데이터 출력, 생산 전 확인에 썼습니다. 운영에서는 처리 결과와 오류를 모아 놓친 문제를 찾아 고쳤습니다. 설계 정보를 다시 입력하는 수고와 가공 전 시행착오를 줄여, 작은 제조 현장에서도 쌓아 온 기술을 쓸 수 있게 하는 것이 목표입니다.
- AI
- PythonTensorFlowPyTorch그래프 신경망강화학습컴퓨터 비전
- 3D · CAD/CAM
- OpenCascadeSTEPAutodesk Fusion APICAM
- 제품 개발
- SketchUp Ruby APIJavaScriptFlask