형용사 표현 정량화 후 3D 모델링 수정 자동화

정말로... 어쩌다 자비스를 만들게 될 것 같은 3잡러 + 박사 논문 쓰는 중 입니다.

올해 초에 제출한 논문인데 이제 통과 됐네요. "기계+AI"라 국내에서는 심사위원 매칭 자체가 쉽지 않은 것 같아요.

결정적인 문제는 편집... 오타, 번호 순서 너무 취약합니다.

🥲

[정리]

  • 목표: '값'이 포함되지 않은 인간의 설계 수정요구를 '정량화'하여 3D 모델을 수정해 보자

  • 방안: 파인튜닝된 LLM 모델을 두 번 정도 거치면 될 것 같다 !!!

  • 핵심 아이디어: LLM 모델에 최소, 최대 범위를 알려주면 형용사 표현을 정량화 할 수 있을 거야 !!!

    • 예) 지금 컵 높이가 {100mm}인데 최소값이 {80mm}이고, 최대값이 {120mm}일때 컵의 높이를 조금 높이고 싶어. 그럼 높이가 얼마야?
      LLM > .... 105mm ...

  • 검증 방안: 스케일 차이에 따른 정량화 수준의 군집성, 정답데이터 평가

  • 결론

    • 인간이 사용하는 모호한 양적 형용사 표현을 값으로 반환할 수 있다 !!! (대박)

    • 그것도 패턴이 일정하다.

    • 그래서 3D 모델 수정 자동화가 된다 !!! (자비스 됨)

    • 단, 자주 사용되지 않는 표현은 그닥...

[테스트 영상]

아주 조악하지만, 잘 됩니다.

단방향 수정인데, 챗봇에 얹으면 될일이지요.

상용화에는 개발적인 문제들이 많긴한데... (투자 받으면 되니까)


좀 자세히 적을랬는데, 나갈 시간이 됐네요.

후속 연구 같이 해보실 분이나, 아이디어 있으시면 투척 좀 주세요.

사업화도 진행중이니.. 이것도 관심 있으시면 ㅎㅎㅎ

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