기술 요약: CADIR – 에이전트 기반 CAD 생성을 위한 교차 백엔드 편집 가능 중간 표현 방식

문제 정의

대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델을 생성하는 현재의 접근 방식은 설계 이력 보존, 안정적인 위상 참조 유지, 그리고 서로 다른 CAD 시스템 간의 기능 수준 편집 가능성 측면에서 상당한 한계에 직면해 있다.

• 정적 기하 구조 방식: B-Rep 또는 메쉬 생성(예: BrepGen, AutoBrep)과 같은 기술은 설계 이력 없이 최종 기하 구조만을 생성하므로, 파라메트릭 또는 기능 수준의 편집이 불가능하다.
• 순차적 스크립트 방식: 시퀀스 기반 접근 방식(예: DeepCAD, Text2CAD)은 부분적인 이력(스케치-돌출 시퀀스)만을 유지하거나 백엔드 특정적인 평면 스크립트에 의존한다. 이러한 스크립트는 명시적인 의존성, 제약 조건 및 안정적인 위상 참조가 부족하여, 파라미터가 변경되거나 서로 다른 CAD 커널 간에 모델을 전송하려고 할 때 매우 취약해진다.
• 에이전트 기반 프레임워크: CAD-Assistant 및 ProCAD와 같은 프레임워크는 실행 피드백을 도입했지만, 여전히 특정 CAD 환경에 종속되어 있으며, 교차 백엔드 재구축 또는 모델링 하부 구조의 미세한 검색이 가능한 구조화된 중간 표현(IR)이 결여되어 있다.

결과적으로, 실행 가능하고, 에이전트 친화적이며, 이기종 CAD 백엔드(예: FreeCAD, SolidWorks, Fusion 360)에 걸쳐 네이티브하고 편집 가능한 기능 이력을 재구축할 수 있는 중간 표현 방식이 필요하다.

방법론: CADIR 시스템

저자들은 OCP(Open Cascade Python) 인터페이스를 통해 OpenCASCADE(OCCT) 기하 커널을 기반으로 구축된, 에이전트 친화적이고 실행 가능한 중간 표현 방식인 CADIR을 제안한다. 이 시스템은 세 가지 핵심 구성 요소로 작동한다.

1. 에이전트 친화적 모델링 API

CADIR은 암시적인 작업 평면(workplane)과 상태 기반 메서드 체이닝에 의존하여 LLM에게 문맥을 모호하게 만드는 기존의 Python CAD 인터페이스(예: CadQuery)의 한계를 해결한다.

• 명시적 연산: OCCT 커널 상에 직접적으로 115개의 공개적이고 구성 가능한 모델링 연산을 노출한다.
• 구조화된 진단: 각 API 호출은 정밀한 해석적 기하학, 위상, 진단 로그 및 실행 오류를 반환하여 에이전트가 실패 지점을 국소화할 수 있도록 한다.
• 위상 선택기 (Topology Selector): 인덱스에 의한 엣지/페이스 선택의 불안정성(Boolean 연산 후 인덱스가 변경됨)을 극복하기 위해, CADIR은 Select(τ, ρ)[Traverse(π)][Where(ϕ)]...와 같은 문법으로 정의된 명시적 선택 연산인 Topology Selector를 도입한다. 이를 통해 에이전트는 의미론적 태그, 기하학적 술어 및 경계 순회를 기반으로 엔티티를 선택하고, 선택 로직을 구성 그래프에 기록할 수 있다.
• 어셈블리 제약 조건: 고정(fixed), 프리즘(prismatic), 회전(revolute) 및 기타 제약 조건에 대한 명시적 연산과 정적 충돌 검증기가 제공된다.

2. 교차 백엔드 구성 그래프

CADIR은 정적 기하 구조나 플랫폼 특정적 스크립트를 전달하는 대신, 프로그램 실행을 백엔드에 독립적인 구성 그래프($G_{CADIR}$)로 기록한다.

• 그래프 구조: 그래프는 노드(표준 구성 연산), 유향 엣지(연산 의당성), 구조화된 노드 레코드(파라미터, 태그, 문맥 및 유도된 위상 변화) 및 결과 노드로 구성된다.
• 기하학적 시그니처 매칭 (Geometric Signature Matching, GSM): 교차 백엔드 재구축을 위한 핵심 혁신이다. 위상 인덱스는 서로 다른 CAD 커널 간에 불안정하므로, CADIR은 선택된 모든 엔티티에 대해 표준 기하학적 시그니처($\sigma$)를 할당한다. 이 시그니처에는 바운딩 박스, 기하학적 유형, 중심점, 길이/면적, 끝점 및 표면 법선이 포함된다.
  • 재구축 과정에서 대상 백엔드(FreeCAD, SolidWorks, Fusion 360)를 위한 어댑터는 그래프를 탐색하고 GSM을 사용하여 소스 시그니처를 재구축된 대상 기하 구조와 매칭한다.
  • 이 알고리즘은 하나의 소스 엣지가 여러 개의 대상 엣지로 분할되거나 여러 소스 엣지가 하나로 병합되는 경우를 처리하며, 신뢰할 수 있는 기능 의존성 재구축을 보장하기 위해 모호한 매핑은 거부한다.

3. 구성 그래프 검색

복잡한 생성을 지원하기 위해, CADIR은 구성 그래프를 구조화된 인덱스로 사용하는 검색 증강 생성(RAG) 메커니즘을 채택한다.

• 듀얼 타워 아키텍처: 두 개의 독립적으로 훈련된 듀얼 타워 모델이 텍스트 및 이미지 쿼리를 처리한다. 이들은 롱 레인지 의존성을 모델링하기 위한 Graph Transformer와 로컬 의존성을 위한 게이트 메시지 패싱을 사용하여 쿼리를 CAD 인식 그래프 공간으로 매핑한다.
• 전체 그래프 및 서브그래프 검색: 시스템은 전체 모델(전체 그래프)과 재사용 가능한 모델링 하부 구조(서브그래프, 예: 특정 스케치-돌출-챔퍼 시퀀스)를 모두 검색할 수 있도록 지원한다. 서브그래프는 오프라인 인덱싱 중에 인코딩되어, 훈련 중 명시적인 서브그래프 감독 없이도 로컬 구성 패턴의 제로샷(zero-shot) 검색을 가능하게 한다.

에이전트 아키텍처

CADIR 에이전트는 워크플로우, 요구사항 분석, 코드 생성/수정, 시각적 검증 및 경험 통합을 조정하는 다섯 가지 특화된 에이전트($A_m, A_r, A_c, A_v, A_e$)로 구성된다. 이들은 반복적인 피드백 루프를 통해 생성을 정교화하기 위해 구성 그래프로 인덱싱된 검색 가능한 케이스 라이브러리를 활용한다.

주요 기여

1. CADIR 인터페이스: 명시적인 구성 가능 연산, 의미론적 위상 인식 선택, 구조화된 진단을 노출하여 LLM을 위한 상태 기반 CAD API의 "블랙박스" 문제를 해결하는 OCP/OCCT 기반의 실행 가능한 CAD 인터페이스를 제공한다.
2. 교차 백엔드 재구축: 구성 그래프와 기하학적 시그니처 매칭(GSM)을 활용하여 서로 다른 CAD 시스템 간의 위상 대응 관계를 설정함으로써, FreeCAD, SolidWorks, Fusion 360에서 네이티브하고 편집 가능한 기능 이력을 재구축하는 방법을 제시한다.
3. 구성 그래프 검색: 텍스트 및 이미지 쿼리에 대한 검색 메커니즘을 통해 전체 모델뿐만 아니라 특정 모델링 하부 구조를 효과적으로 검색할 수 있게 하여, 복잡한 생성 작업을 위한 에이전트의 능력을 향상시킨다.

실험 결과

저자들은 200개의 DeepCAD 및 Fusion 360 갤러리 샘플 모델을 사용하여 CADIR을 기존 표현 방식(CQ, build123d, HistCAD 등) 및 생성 방법(Text2CAD, CADDesigner)과 비교 평가하였다.

• 중간 표현 성능: CADIR은 가장 높은 IoU인 0.2702(최고 베이스라인인 build123d의 0.2577 대비 약 4.85% 향상)를 달성하였으며, 가장 낮은 Chamfer Distance(18.36)와 Hausdorff Distance(0.2272)를 기록했다. 또한 1.0000의 완벽한 실행 성공률을 달성하였는데, 이는 다른 방법들이 0.8850에서 0.9850 사이였던 것과 대조적이다.
• 검색 정확도: 구성 그래프(CG) 인덱싱은 직접 CAD 프로그램(CP) 인덱싱보다 성능이 현저히 뛰어났다. 1,000개의 후보 풀을 가진 텍스트 쿼리에 대해, CP가 R@5에서 0.2733, R@10에서 0.4046을 기록한 반면, CG는 R@5에서 0.7495, R@10에서 0.8054를 달성했다.
• 생성 품질: 텍스트-투-CAD 생성에서 CADIR은 가장 강력한 베이스라인인 CADDesigner와 비교했을 때 IoU를 약 30.55% 개선하고 Chamfer Distance를 43.0% 감소시켰으며, 1.0000의 실행 성공률을 유지했다.
• 교차 백엔드 재구축: GSM을 사용하여 CADIR은 FreeCAD, Fusion 360, SolidWorks 전반에 걸쳐 노드 재구축률(NRR) 1.0000을 달성했다. 반면 인덱스 기반 및 포인트 샘플링 베이스라인은 0.3175에서 0.5342 사이의 NRR을 보였다.
• 재구축 후 편집: **편집 성공률(ESR)**은 FreeCAD에서 1.0000, Fusion 360에서 0.9796, SolidWorks에서 0.9184를 기록했다. SolidWorks와 Fusion 360에서의 약간의 감소는 해당 환경에 상응하는 네이티브 편집 가능 구현이 부족한 특정 기능 때문인 것으로 분석되었다.

의의 및 주장

본 논문은 CADIR이 설계 이력 보존, 안정적인 위상 참조 보장, 교차 백엔드 편집 가능성이라는 "트릴레마(trilemma)"를 해결함으로써 에이전트 기반 CAD 생성의 중요한 진전을 이루었다고 주장한다.

• 신뢰성: 암시적이고 상태 기반인 스크립트에서 벗어나 기하학적 시그니처 매칭을 갖춘 명시적 그래프 기반 표현으로 전환함으로써, 시스템은 완벽에 가까운 실행 신뢰성과 교차 백엔드 재구축 능력을 확보했다.
• 재사용성: 구성 그래프 검색 메커니즘은 에이전트가 전체 모델뿐만 아니라 특정 모델링 하부 구조를 효과적으로 재사용할 수 있음을 입증하며, 생성된 디자인의 기하학적 충실도를 높인다.
• 상호 운용성: 주요 상용 및 오픈소스 CAD 환경(FreeCAD, SolidWorks, Fusion 360)에서 네이티브하고 편집 가능한 기능 이력을 재구축하는 능력은 AI 생성 코드와 실제 엔지니어링 워크플로우 사이의 간극을 메운다.

저자들은 향후 연구 과제로 시뮬레이션 기반 검증(운동학 및 동역학 분석)의 통합과 실제 엔지니어링 배포를 위한 도메인 지식의 결합을 언급하였다. 관련 코드는 이 분야의 추가 연구를 촉진하기 위해 공개되어 있다.