플러스프로젝트 배경
3D 프린팅 주문 전, 모델의 데이터 오류(비다양체, 다중 바디 등)나 물리적 한계(최소 두께 미달 등)를 수동으로 검증하는 데 따르는 비용과 시간을 절감하고자 AWS 기반의 자동화 분석 API와 시각화 뷰어 도입이 필요했습니다.
프로젝트 성과
서버리스 기반 3D 모델 데이터 결함 자동 분석 파이프라인 구축
AWS Lambda를 활용해 인프라 관리 부담을 줄이고, STP 파일의 자동 STL 변환 및 8가지 정밀 검사 항목(두께, 에러 등)에 대한 실시간 피드백 시스템을 구축했습니다
가시성 높은 3D 분석 결과 시각화
Three.js 뷰어 내에 분석 데이터를 매핑하여, 출력이 위험한 영역(두께 부족 등)을 적색 및 황색으로 강조 표시함으로써 사용자 직관성을 획기적으로 개선했습니다
핵심 기능
8단계 모델 정밀 검사 (Inspection)
Non-Manifold Edge, Multiple Body, 두께/간격 검사 등 3D 프린팅 실패 요인을 사전에 완벽히 탐지하여 분석 결과를 JSON 및 썸네일로 반환합니다
진행 단계
요구사항 정의 및 설계
2023.08.
8종 검사 항목(두께, 크기, 재료 소모량 등) 정의 및 AWS Lambda 계층(Layer) 구조를 설계하였습니다.
프로젝트 상세
본 프로젝트는 3D 프린팅 서비스의 핵심인 '출력 가능성 검사(Printability Check)'를 자동화하기 위해 개발된 시스템입니다. 사용자가 업로드한 3D 모델(STL, STP 등)을 AWS Lambda의 서버리스 환경에서 분석하여, 모델의 물리적 오류나 출력 규격 준수 여부를 판단합니다. 특히 복잡한 기하학적 분석(두께, 간격 등) 결과물을 사용자에게 직관적으로 전달하기 위해 Three.js 기
