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프로젝트 02 · AI · 가구 · 파라메트릭 설계

가구 패널을 인식해 크기 변경을 계산하는 AI

모델 분석 → AI 패널 인식 → 파라미터 관계 수식화 → 제조 데이터 생성·확인

TensorFlowHierarchical CADNet 기반그래프 입력선형회귀BOM·도면

가구 크기를 바꾸면 패널이 규칙대로 함께 움직입니다

가구에서 패널 하나의 폭을 바꾸자 맞닿은 패널들이 접합 관계를 따라 차례로 크기와 위치를 맞추는 애니메이션
연구 렌더 연구 중 폭을 바꿔 본 가구. 맞닿은 패널들이 접합 관계를 따라 차례로 움직입니다.
  • 15종AI가 인식하는 패널 종류
  • 13개가구별로 구성하는 설계 파라미터
  • 1건공동발명 특허 출원
  1. 패널·접합면 분석

    가구 3D 모델에서 패널마다 크기와 부피를 구하고, 패널끼리 맞닿는 접합면을 찾아 그래프로 만듭니다.

  2. 개념도 · 패널 종류와 접촉 관계를 설명합니다.

    AI 패널 인식

    그래프 입력으로 측판, 지판, 천판, 뒷판, 찬넬, 걸레받이, 선반, 도어 등 15종 패널을 인식합니다.

  3. 파라미터 관계 수식화

    너비·깊이·높이, 걸레받이·찬넬, 코너장 멍판과 도어 여유 등을 바꾸는 규칙을 팀과 정리하고, 선형회귀로 패널의 위치·크기 변화를 수식화합니다.

  4. 생성한 가공 코드를 NC 뷰어에서 확인하는 화면입니다. 판재의 가공 면과 홀 위치를 살펴봅니다.

    제조 데이터 생성·확인

    연결 피스와 하드웨어를 배치하고 BOM·도면·엣지밴딩을 계산합니다. 생성한 가공 코드는 NC 뷰어에서 가공 면과 홀 위치를 확인합니다.

맡은 역할

팀 프로젝트에서 AI 연구를 직접 맡았습니다.

  • 가구 모델의 패널과 접합면 분석
  • 패널 종류 15종을 인식하는 AI
  • 크기 변경 규칙을 선형회귀로 수식화
  • 브라우저에서 계수식만으로 패널 이동

가구 규칙은 팀과 함께 정리했고, 제조 데이터 생성은 팀이 함께 개발했습니다.

핵심 판단
패널의 위치·크기 변화를 선형회귀로 계수식에 담아, 고객이 웹에서 설계 파라미터를 실시간으로 수정하고 발주할 수 있도록 했습니다.

AI가 인식하는 패널 15종

패널 인식으로 구성하는 가구 설계 파라미터

AI가 인식한 패널 종류와 접합 관계로 가구의 설계 파라미터를 정합니다. 고객이 웹에서 값을 바꾸면 계수식이 패널의 위치와 크기를 다시 계산하고, 고객은 그 사양으로 발주합니다.

기본 크기

  • 너비
  • 깊이
  • 높이

걸레받이

  • 걸레받이 높이
  • 걸레받이 들임 · 앞뒤 위치

찬넬

  • 찬넬 깊이
  • 찬넬 높이

코너장 마감

  • 코너장 멍판 너비 · 전면마감재

내부 구성

  • 선반 수량
  • 세로 밴드목 사용 여부
  • 세로 밴드목 너비

도어 여유

  • 도어 상단 여유
  • 도어 하단 여유

가구 유형과 포함된 패널에 따라 조절할 수 있는 항목이 달라집니다.

01단계마다 한 일

  1. 패널·접합면 분석

    • 패널 크기, 체적, 두께 축 계산
    • 면의 면적, 중심, 접촉 관계 추출
    • 패널과 접합면을 잇는 계층 그래프
  2. AI 패널 인식

    • Hierarchical CADNet 기반 모델과 MLP로 15종 인식
    • 라벨 데이터에서 형상, 라벨, 그래프를 내보내는 도구
    • 형상 계열 단위 교차검증 분할
    • 특징군 제거 실험과 축 교환 점검
  3. 파라미터 관계 수식화

    • 규칙으로 기준값을 흔든 샘플 생성
    • 패널마다 위치와 크기를 선형회귀로 맞춤
    • 웹에서 계수식으로 실시간 치수 수정과 발주 연결

    가구 규칙은 팀과 함께 정리했습니다.

  4. 제조 데이터 생성·확인

    • 연결 피스 위치와 하드웨어 배치
    • BOM, 도면, 엣지밴딩 계산
    • 생성한 가공 코드의 가공 면·홀 위치 확인

02문제와 해결

  1. 문제크기와 모양이 비슷해도 패널마다 가구 안에서 맡는 역할이 다릅니다.

    해결패널의 형상과 접합 관계를 그래프로 분석하고, AI로 측판·지판·천판 등 15종 패널 종류를 구분했습니다.

  2. 문제고객이 웹에서 가구의 치수와 구성을 실시간으로 조절하고, 원하는 사양으로 바로 발주하고 싶어합니다.

    해결머신러닝(선형회귀)으로 패널의 위치·크기를 계산하는 계수식을 구성했습니다. 브라우저에서는 이 계수식만 계산해, 고객이 파라미터를 실시간으로 수정하고 가구를 발주할 수 있게 했습니다.

  3. 문제바뀌지 않아야 할 값까지 회귀식이 건드릴 수 있습니다.

    해결값이 변하지 않는 출력은 계수를 0으로 고정했습니다.

03검증

검증한 것

  • 형상 계열별 교차검증
  • 특징군을 빼 가며 비교한 실험
  • 좌표축을 바꾼 입력의 스트레스 평가
  • 패널 단위 지표
  • 파라미터를 바꾼 뒤 패널 위치 회귀 테스트 (하부 코너장 등)