플러스프로젝트 배경
1) 문제점 인테리어 시뮬레이션이나 공간 설계에 필요한 3D 모델링은 수작업으로 진행되어 비용과 시간이 많이 소요됨 기존 3D 제작 도구는 도면 기반 자동화 기능이 부재하여 전문 지식 없이 사용하기 어려움 2) 프로젝트 목표 아파트 평면도를 딥러닝 기반으로 자동 분석하여 실내 공간을 파악/실내 공간(벽체, 거실, 화장실, 베란다, 다용도실, 싱크대) 및 오브젝트(변기, 창문, 문, 전자렌지, 욕조,
프로젝트 성과
2D 이미지 -> 딥러닝 -> 3D 100% 자동화
단일 입력 이미지만으로 약 1~2초 이내에 3D 시각화 결과 생성(최적화 포함)
100% 자동화 파이프라인 구축 (수작업 개입 없음)
100% 자동화 파이프라인 구축 (수작업 개입 없음)
핵심 기능
2D 평면도 → 3D 모델 자동 변환 (딥러닝 기반)
Multi-label instance segmentation 모델을 통해 평면도 이미지에서 공간을 분리하고, Blender Python API로 각 객체를 3D 오브젝트로 자동 배치 및 시각화하는 완전 자동화 구현
진행 단계
기획 → 데이터 수집 및 가공 → 딥러닝 모델 학습 → Blender 연동 자동화 개발 → 테스트 및 튜닝 → 시연 및 배포
2022.07.
기획 및 요구 기능 정의
평면도 이미지 수집 및 label 생성, 모델 학습
Blender Python API 기반 3D 변환 자동화 개발
단일 실행 환경 구성 (추론 + 3D 렌더링)
기능 시연
평면도 이미지 수집 및 label 생성, 모델 학습
Blender Python API 기반 3D 변환 자동화 개발
단일 실행 환경 구성 (추론 + 3D 렌더링)
기능 시연
프로젝트 상세
규격화된 아파트 2D 평면도를 입력으로 받아, 딥러닝 기반으로 각 공간과 객체(안방, 거실, 주방, 욕실 등)를 인식하고 자동 분리한 뒤, Python 기반 Blender API를 이용해 3D 모델로 자동 변환하는 시스템을 개발했습니다. 사용자는 별도 조작 없이 단일 이미지 입력만으로도 3D로 전환된 실내 구조를 얻을 수 있으며, 전체 프로세스는 완전 자동화되어 비전문가도 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
