플러스프로젝트 배경
문제점 - 높은 비용 및 시간 소요: 인테리어 시뮬레이션 및 공간 설계에 필요한 3D 모델링은 수작업으로 진행되어 비용과 시간이 많이 소요됨. - 비전문가의 사용 어려움: 기존 3D 제작 도구는 도면 기반 자동화 기능이 부재하여 전문 지식 없이 사용하기 어려움. 프로젝트 목표 - AI 기반 공간 분석 및 레이블 추출: 아파트 평면도를 딥러닝 기반으로 자동 분석하여 실내 공간(벽체, 거실, 주방, 욕
프로젝트 성과
End-to-End 자동 3D 모델링 구현
2D 평면도 이미지 입력만으로 공간/객체 인식 및 Blender 자동 변환까지 전 과정이 완전 자동화된 End-to-End 시스템을 완성
객체/공간 인식 정확도 90% 달성
복잡한 도면 환경에 맞춘 Multi-Label Instance Segmentation 모델을 통해 실내 공간 및 객체의 위치, 크기, 방향을 90% 이상의 정확도로 추출
핵심 기능
딥러닝 기반 실내 객체 자동 인식
2D 평면도에서 Multi-Label Instance Segmentation 모델을 사용하여 안방, 주방 등 공간과 문, 싱크대 등 수십 종의 객체를 동시에 인식하고 분리
진행 단계
기획
2022.01.
3D 모델링의 비효율성 문제 정의, 평면도 기반 딥러닝/Blender 연동 자동화 목표 설정 및 End-to-End 시스템 구조를 설계
프로젝트 상세
규격화된 아파트 2D 평면도를 입력 받아, 딥러닝 모델로 공간과 객체를 인식 및 분리하고, Python 기반 Blender API를 이용해 3D 모델로 자동 변환하는 End-to-End 시스템 개발 특징 - 단일 이미지 입력: 사용자는 별도 조작 없이 단일 이미지 입력만으로 3D 전환된 실내 구조를 얻을 수 있음. - 완전 자동화: 전체 프로세스가 완전 자동화되어 비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 설
