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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
곽성조 (광주과학기술원)
저널정보
한국상품문화디자인학회 상품문화디자인학연구 상품문화디자인학연구 제77호
발행연도
2024.6
수록면
53 - 63 (11page)

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3D 콘텐츠 제작은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업으로, 특히 모델링과 텍스처링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하다. 이에 따라 3D 콘텐츠 제작의 자동화 기술이 중요해지고 있다. 본 연구에서는 생성형 AI인 ChatGPT를 Blender 3D에연계하여 3D 콘텐츠 제작의 효율성을 높이는 방법을 제안하고 이를 구현하여 3D 콘텐츠 제작의 시간과 노력을 줄이고, 품질을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 Blender Python API와 ChatGPT를 연계하여 3D 콘텐츠 제작 시스템을 구축한다. 구체적으로는 Blender 3D에서 모델링 데이터를 추출하고, ChatGPT를 이용하여 추출한 모델링 데이터에적합한 텍스처를 자동으로 생성한다. 이를 위해 Blender Python API와 ChatGPT를 연동하는 방법을 개발하고 이에 의한자동화된 3D 콘텐츠 제작 시스템을 구축한다. 분석 결과로는 Blender Python API와 ChatGPT를 연계하여 3D 콘텐츠 제작 시스템을 구축하여 3D 콘텐츠 제작의 효율성이 크게 향상되었다. 이는 작업 시간이 단축되고 시스템 메모리의 영향 없이 처리할 수 있었으며 GPU 활용과 다중 스레드 활용 및 적용이 필요하지 않음을 알게 되었다. 본 연구는 Blender Python API와 ChatGPT를 연계하여 3D 콘텐츠 제작의 효율성을 높이는 방법을 제안하고 이를 구현하여 3D 콘텐츠 제작의 시간과 노력을 줄이고, 품질을 향상시킬 수 있었다. 이는 3D 콘텐츠 산업에서 생산성 향상과 제작 비용 절감에 크게 기여할것으로 기대된다. 특히, 이 연구는 생성형 AI 기술과 3D 모델링 소프트웨어를 효과적으로 결합하여 3D 콘텐츠 제작 과정을 혁신적으로 개선하였다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 3D 콘텐츠 제작 분야에서 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대되며 향후 다양한 분야에서의 활용이 기대된다.
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