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생성형 AI와 로보틱스 융합으로 구현된 언어 기반 객체 제작 기술

‘말로 설계하고 로봇이 조립하는’ 피지컬 AI 시스템을 통해 비전문가도 손쉬운 3D 제작 가능

자연어 한 줄로 실제 가구나 구조물을 설계하고, 로봇이 사용자의 지시에 따라 직접 제작까지 수행하는 기술이 현실화되었습니다. 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 연구진은 생성형 인공지능과 로보틱스를 접목한 언어 기반 물리 객체 제작 시스템을 발표하며, 물리적 제작의 진입 장벽을 크게 낮추고자 하였습니다.

자연어 입력만으로 진행되는 3D 설계 자동화

이번에 공개된 시스템의 핵심은 자연어 설계 기반의 자동화입니다. 사용자가 "의자를 만들어줘" 또는 "선반이 필요해"와 같은 문장을 입력하면, AI는 이를 인식하여 해당 물체의 3차원 구조를 자동 생성합니다. 이러한 방식은 기존 CAD(Computer-Aided Design) 도구와 달리 복잡한 조작이나 전문 지식이 필요 없다는 점에서 주목받고 있습니다.

이 시스템은 두 개의 생성형 AI 모델로 구성되어 있습니다. 하나는 기하학적 구조의 생성을 담당하고, 다른 하나는 기능과 사용 목적에 기반해 구성 요소의 배치를 분석합니다. 이로 인해 좌석, 등받이, 프레임 등 다양한 부품이 자동 계산되어 설계에 반영됩니다.

"사용자의 지시만으로도 좌석, 등받이, 구조 프레임 등 가구의 핵심 요소를 자동 판단해 설계할 수 있습니다."

시각-언어 융합 모델(VLM)의 역할

기술의 중심에는 비전-언어 모델(Vision-Language Model, VLM)이 있습니다. VLM은 이미지와 텍스트를 동시 처리할 수 있으며, 사전 학습된 다양한 시각 데이터를 활용해 구조 부품과 패널의 결합 방식을 효율적으로 예측합니다.

VLM은 예를 들어 좌석이나 등받이에 패널이 필요한지를 파악한 후, 그 정보를 텍스트 라벨 형식으로 전환하고 각 부품 표면에 고유한 번호를 부여합니다. 이후 AI는 이 데이터를 기반으로 각 패널의 정확한 부착 위치를 자동 결정하여 3D 설계에 반영합니다. 이로써 메커니즘 설계에 필요한 복잡한 과정이 자동화되었습니다.

"VLM은 로봇에게 눈과 두뇌를 동시에 제공하며, 구조를 인식하고 기능을 예측할 수 있는 능력을 갖추게 합니다."

사용자 피드백 반영하는 휴먼-인-더-루프 구조

해당 기술은 사용자의 실시간 피드백을 수용할 수 있는’휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)&39; 방식을 채택하고 있습니다. 이는 사용자의 만족도를 향상시키는 주요 요인으로 작용합니다.

예를 들어 사용자가 "좌석에는 패널을 사용하지 말고 등받이에만 부착해달라"고 요청하면, 시스템은 기존 설계를 즉시 수정하여 그 요구를 반영합니다. 이를 통해 결과물이 더 높은 정확도와 만족도를 달성할 수 있습니다. MIT 연구진은 이 구조를 통해 사용자가 주도적으로 설계에 참여할 수 있다고 강조하였습니다.

"피드백이 설계에 즉시 반영되어 결과 활용도가 크게 향상됩니다."

실제 물체 조립까지 나아간 로보틱스 시스템

설계가 완료되면 조립은 로봇 시스템이 담당하게 됩니다. 로봇은 미리 제작된 구조 부품과 패널을 기준으로 설계된 3D 모델을 조립하며, 전체 제작 과정을 자동으로 진행합니다.

본 기술은 의자나 선반 제작에 적용되어 실제 사용 가능한 가구 제작이 완료되었으며, 모든 부품은 분해와 재조립이 가능하도록 설계되어 자원 재사용 및 낭비 절감을 고려하였습니다. 이에 따라 해당 기술은 친환경적인 제조 시스템으로도 평가받고 있습니다.

"모든 부품은 재조립에 최적화되어 폐기물 발생을 최소화할 수 있습니다."

사용성 평가 및 기술 확장성

MIT 연구진은 시스템의 실효성을 검증하기 위해 사용자 연구를 함께 진행하였습니다. 그 결과 응답자의 90% 이상이 기존 방식에 비해 본 기술이 생성한 설계물이 더 만족스럽고 직관적이라고 평가하였습니다.

또한 이 기술은 가구 제작에 국한되지 않고, 건축 구조물이나 항공우주 부품, 산업용 맞춤 설계 등 복잡한 다중 구성 요소를 요구하는 다양한 분야로의 확장이 가능하다는 점에서 의미가 큽니다. 궁극적으로는 개인이 가정 내에서 로봇과 대화하며 가구를 직접 제작할 수 있는 환경도 기대할 수 있습니다.

"아이디어를 빠르게 실현하고 반복 제작할 수 있는 유연한 설계 시스템입니다."

주요 연구진 및 학술 발표

이번 연구는 MIT 전기전자공학 및 컴퓨터과학과, 건축학과 대학원 공동 연구진 주도로 진행되었습니다. 특히 메인 연구자인 알렉스 쿄(Alex Kyaw)와 리차 굽타(Richa Gupta)는 비전-언어 모델의 적용과 설계 피드백 통합에 중요한 기여를 하였습니다.

더불어 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 오토데스크 리서치(Autodesk Research)도 연구에 참여하여 학제 간 협력의 성과를 보여주었습니다. 연구 결과는 2025년 12월 2일부터 7일까지 미국 샌디에이고에서 개최된 인공지능 학계 최고 권위의 학회 중 하나인 신경정보처리시스템학회(NeurIPS 2025)에서 발표되었습니다. 발표 논문의 제목은 다음과 같습니다.

‘3D 생성형 AI 및 비전 언어 모델을 활용한 다중 구성 요소 객체의 텍스트 기반 로봇 조립(Text to Robotic Assembly of Multi Component Objects using 3D Generative AI and Vision Language Models)’

마치며

언어 명령만으로 물리 객체를 설계하고 제작할 수 있는 피지컬 AI 기술은 설계와 생산의 미래를 재정의하는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. 이 기술은 고도의 전문성을 요구하던 설계 과정에 일반 사용자의 접근을 가능케 함으로써, 보다 지속 가능하고 혁신적인 제품 개발의 기반이 될 수 있을 것입니다.

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3D프린팅 기술의 발전은 사용자 중심의 설계 프로세스를 더욱 현실화하고 있습니다. 한양3D팩토리는 이러한 변화를 지원하며, 고객들이 창의적이고 실용적인 제품을 개발할 수 있도록 돕고 있습니다.

생성형 AI와 3D 프린팅 융합이 이끄는 한국형 메이커 생태계의 진화

AI 기술이 3D 프린팅 산업에 융합되며 기존 제조업의 패러다임을 전환시키고 있습니다. 특히 생성형 AI와 결합된 3D 프린터는 제품 구현의 자동화와 정밀화뿐 아니라 교육, 창업, 지역 사회 혁신 등 다양한 영역에서 새로운 가능성을 열고 있습니다.

AI 기반 결함 예측과 프린팅 최적화 기술의 발전

최근 글로벌 3D 프린터 산업은 인공지능 기술과의 융합을 통해 급속한 기술적 진보를 이루고 있습니다. 아이슬란드의 오일러(Euler)사는 금속 분말을 소재로 한 3D 프린터에 AI를 적용하여 출력 진행 과정에서의 결함을 사진 기반으로 사전 예측할 수 있는 기술을 개발 중입니다. 이는 제품의 품질을 높이는 동시에 제조 실패의 가능성을 줄이는 데 기여하고 있습니다.

또한, 옥톤(Oqton)은 AI를 활용하여 자동화된 작업 배치 및 경로 최적화를 실현하며, 밤부랩(Bambu Lab)의 P2 시리즈는 내장 카메라와 센서를 통해 노즐 막힘을 감지하고, 캘리브레이션과 장비 안정화를 자동으로 수행할 수 있는 기능을 탑재하였습니다. 이와 같이 AI가 적용된 3D 프린팅 기술은 제조 현장에서의 오류를 줄이고 효율성을 증대시키는 방향으로 진화하고 있습니다.

"AI를 접목한 3D 프린팅 기술은 제조공정의 자동화 수준과 정밀도를 획기적으로 향상시키고 있습니다."

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창업 이전부터 축적된 교육과 현장 경험

김현석 대표는 3D 프린터를 처음 경험한 이래, 관련 기술에 깊은 관심을 가지고 연구와 실무 경험을 지속해왔습니다. 전자공학을 전공하던 시절 일본 와세다 대학의 콘퍼런스에서 처음 3D 프린터를 접한 뒤, 엔지니어와 연구원으로 활동하다가 2020년 본격적으로 독립 창업에 나섰습니다.

현재 그는 다양한 유형의 3D 프린터 및 자재를 다루며, 큐비콘이나 밤부랩처럼 다양한 글로벌 브랜드 제품을 취급하고 있습니다. 특히 올해 국내 최초로 스냅메이커 U1을 도입하여 본격적인 상용화를 추진하고 있습니다. 기술 확산을 목표로, 신한대학교와 인덕대학교에서의 강의 뿐 아니라 서울 및 수도권 메이커스페이스를 중심으로 하는 교육 활동도 활발하게 이어가고 있습니다.

"기술 판매뿐 아니라 교육을 병행함으로써 사회 전반에 3D 프린팅 활용 능력을 확산시키는 데 기여하고 있습니다."

지역과 연결된 메이커스페이스 중심 네트워크

김현석 대표는 도봉구의 대표적 메이커 교육 플랫폼인 ‘메이커스쿨 도봉’의 운영을 맡아 기술 기반 커뮤니티 활성화에 참여하고 있습니다. 해당 공간은 2023년 6월부터 그의 운영하에 메이커 장비 교육과 원데이 클래스, 청소년 대상 프로그램인 ‘메이커틴즈’ 등 다양한 활동을 진행해왔습니다. 누적 참여자는 1만 명 이상에 달하며, 이는 지역 내 제조 기반 창의 교육에 대한 수요와 효과를 반영합니다.

또한, 광운창작소 등 여러 메이커스페이스에서도 실무자 교육과 장비 활용 세미나를 진행함으로써, 단순 장비 제공을 넘어서 활용 역량 강화에 기여하고 있습니다. 이러한 연계 활동은 지역 기반 기술 생태계의 자생력 강화를 위해 필수적인 요소라 평가됩니다.

"3D 프린터가 보급되기 위해서는 장비 접근성뿐만 아니라 사용자의 숙련도 향상이 병행되어야 합니다."

창업보육센터를 통한 생태계 내 성장 동력 확보

서울과학기술대학교 창업보육센터는 입주 기업에게 사무 공간 제공과 함께 멘토링, 네트워킹, 사업화 자문 등 다양한 지원을 연계하고 있습니다. 김현석 대표는 창업 초기 서울여대 캠퍼스타운, 광운대 캠퍼스타운 등을 거쳐 현재는 서울과기대 메이커스페이스 전문랩에 입주해 있습니다. 해당 공간은 금속 프린터 등 고도화된 장비를 갖추고 있으며, 예비창업패키지, 초기창업패키지 등 제도적 지원과 풍부한 네트워크가 강점입니다.

김 대표는 현재 입주 3년차에 접어들었으며, 이는 사업 성과의 지속성과 교육-창업 연계의 적극성 덕분으로 분석됩니다. 창업보육센터는 회계, 행정 업무와 같은 실질적 경영 부담 완화 서비스도 함께 제공하고 있어 신생 기업의 성장을 지속 가능하게 만드는 구조적인 지지체계를 형성하고 있습니다.

"생존율이 낮은 제조 스타트업 시장에서 창업보육센터는 사업 안정화의 중요한 토대를 형성합니다."

생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 기술 응용

최근에는 생성형 AI를 기존 2D 이미지와 결합하여 3D 출력용 콘텐츠를 자동 생성하는 기술이 주목받고 있습니다. 김현석 대표는 증명사진에서 캐릭터 형태의 2D 이미지를 생성한 후 이를 3D로 조형화하여 출력까지 연계하는 사업을 전개하고 있습니다. 이에 더해 텍스트 명령어 기반으로 3D 모델링 파일을 자동 생성하는 방식도 시도되고 있으며, 이 모두가 새로운 수익원으로 성장하고 있습니다.

이는 제작비용과 시간 절감을 가능하게 할 뿐 아니라, 개인 맞춤형 제품 제작을 확산시킬 수 있는 기술로 평가됩니다. 교육적 측면에서도 생성형 AI 기반 모델링 방식은 초심자에게 높은 접근성을 제공하며, 창의적인 콘텐츠 생산 과정을 지원합니다.

"기술의 민첩한 도입과 화용성 있는 응용이 차별화된 가치 창출로 이어지고 있습니다."

국내 시장 정체 속 선제적 사업 전략

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 발간한 ‘2024년 3D프린팅 산업 실태조사’에 따르면, 2022년 국내 시장은 5997억 원 규모였으며 2023년에는 6125억 원으로 약 2.1%의 성장에 그쳤습니다. 반면 글로벌 시장은 동기간 180억 달러에서 200억 달러로 10% 이상 증가해 상반된 양상을 보였습니다.

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이처럼 3D프린팅을 통한 창조적이고 혁신적인 성과는 산업계와 교육계 전반에 걸쳐 실질적인 변화를 가져올 수 있습니다. 한양3D팩토리는 3D프린팅의 첨단 기술을 지원하여 미래 지향적인 제조 환경을 구축하는 데 기여하고 있습니다.