“3D 모델의 자연어기반 지식화를 위한 3D 에셋 지식화 프레임워크 기술”은 3D 에셋의 활용성을 높여 메타버스 생태계를 활성화하기 위하여 에셋에 대한 메타 정보를 연결·확장이 가능하도록 지식 구조화하는 기술이며, 기업이 보유한 3D 에셋에 대한 지식베이스 구축을 통해 의미 기반의 다형성 변형을 통한 콘텐츠 IP의 자산화 및 활용 강화를 지원하여 몰입형 가상 환경 혹은 영상 콘텐츠와 관련된 다양한 분야에 적용 가능함
● 필요성
- 실감 콘텐츠 제작과 보급이 빠르게 진행되면서 메타버스 서비스, 영상 콘텐츠(영화, 드라마, 애니메이션 등), PC·모바일 게임 및 기능성 콘텐츠 등에서 3D 에셋들을 활용하여 콘텐츠를 제작하는 경우가 폭발적으로 증가하고 있으며, 필요한 에셋을 대규모로 확보하고 관리하는데는 많은 시간과 노력, 비용이 요구됨
- 본 기술은 영상 콘텐츠 및 메타버스 서비스를 구성하는 3D 에셋에 대한 지식화 기술 확보를 통해, 제작하는 콘텐츠에 필요한 에셋을 신속하게 확보하고 활용하여 3D에셋을 활용한 상품 제작의 경쟁력 확대를 지원하는 핵심기반 기술임
● 목적
- 연구개발 결과물로서 산출된 “3D 모델의 자연어기반 지식화를 위한 3D 에셋 지식화 프레임워크 기술”은 3D 오브젝트에 대한 이미지 변환, 자연어 지식정보 추출 및 LLM AI 모델을 활용한 통합 지식 정보 생성, 벡터 DB를 활용한 자연어 기반 검색 및 오브젝트 관리를 통해 3D 에셋을 활용한 보유 자산에 대한 가치 창출 및 다양한 신서비스 창출 지원에 목적을 둠
인간이 이해하고 응용할 수 있는 수준에서 에셋의 메타 정보를 추출하여 지식화하고, 지식화 정보를 벡터 DB에 저장, 관리함으로써 자연어 기반의 검색, 재활용을 가능하게 하는 특징을 가지며, 사람의 인지 수준에서 XR, 메타버스 응용에 필요한 가상공간 및 콘텐츠 생성에 3D 에셋을 활용할 수 있도록 하는 장점을 제공함
<기술이전 내용>
ㅇ 기술명 : 3D 모델의 자연어기반 지식화를 위한 3D 에셋 지식화 프레임워크 기술
- 자연어 지식정보 추출을 위한 GUI 기반의 파이프라인 구성 기술
- 3D 오브젝트에 대한 8면 2D 이미지 변환 기술
- 멀티 모달 AI를 활용한 이미지 기반 자연어 지식정보 추출 기술
- LLM AI 모델을 활용한 통합 지식 정보 생성 기술
- 벡터 DB를 활용한 자연어 기반 검색 및 오브젝트 관리 기술
<기술이전 범위>
- GUI 기반의 지식화 프레임워크 파이프라인 구성 프로그램 소스 코드
- 3지식화 프레임워크 3D 오브젝트 8면 2D 이미지 변환 프로그램 소스 코드
- 이미지 기반 자연어 지식정보 추출 프로그램 소스코드
- 다중 지식정보 통합 단일 지식정보 생성 프로그램 소스코드
- 자연어 기반 검색 및 오브젝트 관리 프로그램 소스코드
- 요구사항 정의서, 시험절차 및 결과서
- 파이프라인 구성 및 각 단계별 운용을 포함한 지식화 프레임워크 사용법
※ 파이프라인 구성을 위해 적용된 공개 AI 모델 및 벡터 DB는 기술이전 범위에 포함되지 않음
- 게임, 메타버스 콘텐츠 제작을 위해 Text 입력에 대한 적절한 3D 객체를 추천
- 영화, VFX, 애니메이션 프로덕션의 경우 장면을 구성하는 객체 검색에 활용
- 디지털 트윈, 산업 설비의 경우 텍스트나 도면 기반의 트윈 구축에 활용
- 전자상거래, 광고의 경우 상품 이미지나 AR 증강 콘텐츠 개발에 활용
- 로봇, 자율주행, 시뮬레이션 분야의 환경 생성 및 다양한 변형에 활용
- 문화유산 재현에 활용
- 기존의 수작업 중심 3D 제작 프로세스를 Generative AI로 자동화·지능화하고 있으며 빠른 생성, 수정, 배포가 가능한 환경으로 발전되고 있어 이에 대응하는 기술경쟁력 확보를 기대