생성형 AI를 디자인과 설계에 쓰는 방식이 빠르게 넓어지고 있습니다. 처음에는 아이디어 스케치나 설명문 작성을 돕는 정도로 여겨졌지만, 이제는 클로드(Claude) 같은 대화형 AI에게 말로 요구사항을 전달하고 도면과 3D 모델을 만들어 보는 시도가 늘고 있습니다. 이 글은 AI로 캐드 작업을 할 때 2D 도면에서 3D 모델, 그리고 제품을 소개하는 기술 영업용 영상까지 단계가 어떻게 이어지는지 정리합니다. 각 단계에서 무엇을 기대할 수 있고 어디서 사람이 반드시 확인해야 하는지도 함께 살펴봅니다.
AI가 캐드를 다루는 방식: 그림이 아니라 코드
먼저 짚어 둘 점이 있습니다. 클로드 같은 언어 모델은 캐드 프로그램의 마우스를 직접 움직여 선을 긋는 방식으로 일하지 않습니다. 대부분은 도형을 만들어 내는 코드나 데이터를 작성하는 방식으로 설계에 참여합니다.
- 2D에서는 SVG처럼 텍스트로 된 벡터 형식이나, 파이썬 라이브러리로 DXF 파일을 만드는 스크립트를 작성합니다.
- 3D에서는 OpenSCAD, CadQuery처럼 코드로 형상을 정의하는 도구를 활용합니다.
- 영상 단계에서는 웹 기반 3D 뷰어 코드나 렌더링 프로그램을 제어하는 스크립트를 만들어 장면과 카메라 움직임을 구성합니다.
이 방식의 장점은 결과물이 수정 가능한 텍스트라는 점입니다. "구멍 지름을 2mm 키워 줘", "브래킷 두께를 변수로 빼 줘"처럼 말로 바꾸면 코드가 바뀌고 형상도 따라 바뀝니다. 반대로 한계도 분명합니다. AI는 화면을 보며 선을 맞추는 것이 아니라 수치와 논리로 형상을 추론하기 때문에, 공간 배치가 복잡해질수록 의도와 다른 결과가 나올 가능성이 커집니다.
1단계: 2D 도면, 가장 먼저 성과가 보이는 영역
2D는 AI 캐드를 시작하기에 가장 부담이 적은 단계입니다. 평면 위의 선, 원, 호, 치수는 좌표로 명확하게 표현되기 때문입니다.
잘 맞는 작업
- 레이저 커팅이나 CNC 가공용 판재 외곽선
- 일정한 간격으로 반복되는 타공 패턴
- 간단한 평면 배치도, 패널 레이아웃
- 로고나 라벨처럼 정해진 규격 안에 들어가는 도형
요청할 때의 요령
원하는 결과를 얻으려면 요청을 도면 사양서처럼 쓰는 편이 좋습니다. 전체 크기, 기준점(원점) 위치, 단위, 구멍의 개수와 간격, 모서리 처리 방식을 구체적으로 적습니다. 예를 들어 "가로 120mm, 세로 80mm 사각 판, 좌하단을 원점으로, 네 모서리에서 각각 6mm 안쪽에 지름 4mm 구멍"처럼 숫자로 전달하면 해석의 여지가 줄어듭니다.
결과물은 반드시 캐드 프로그램이나 뷰어에서 열어 치수를 재 봐야 합니다. 단위가 인치와 밀리미터 사이에서 섞이거나, 원점 기준이 바뀌어 있는 실수는 눈으로 보기 전까지 잘 드러나지 않습니다.
2단계: 3D 모델, 파라메트릭 설계로 확장하기
2D에서 감을 잡았다면 3D로 넘어갈 수 있습니다. 여기서 핵심은 파라메트릭 설계입니다. 길이, 두께, 구멍 지름 같은 값을 변수로 두고, 형상은 그 변수들로부터 계산되도록 만드는 방식입니다.
왜 파라메트릭이 AI와 잘 맞을까
언어 모델은 "이 값을 바꾸면 저 형상이 이렇게 바뀐다"는 관계를 코드로 표현하는 데 비교적 강합니다. 그래서 처음부터 변수 중심으로 설계를 요청해 두면, 이후 크기 변경이나 제품 라인업 확장(소·중·대 사이즈 등)을 대화 몇 번으로 처리할 수 있습니다.
3D에서 자주 생기는 문제
- 불리언 연산 오류: 형상을 더하고 빼는 과정에서 면이 정확히 겹치면 깨진 모델이 나오기도 합니다.
- 방향 혼동: X, Y, Z 축 중 어느 쪽이 위인지, 회전 방향이 어느 쪽인지 착각하는 경우가 있습니다.
- 제조 가능성 누락: 모델은 그럴듯해도 3D 프린팅 시 서포트가 과하게 필요하거나, 가공 공구가 들어갈 수 없는 형상일 수 있습니다.
이런 문제는 한 번에 큰 모델을 요청하기보다 부품 단위로 나누어 만들고, 단계마다 렌더링 이미지를 확인하며 고쳐 나가면 줄일 수 있습니다. 오류 메시지나 이상한 부분을 그대로 다시 전달하면 AI가 원인을 추적해 수정하는 흐름도 자연스럽게 만들어집니다.
3단계: 기술 영업 영상, 설계가 설명이 되는 순간
흥미로운 것은 그다음 단계입니다. 3D 모델이 코드로 존재하면, 같은 데이터를 보여 주는 용도로도 쓸 수 있습니다. 기술 영업에서는 제품이 어떻게 생겼고 어떻게 조립되며 어떤 원리로 작동하는지를 고객에게 짧고 명확하게 보여 주는 것이 중요합니다.
AI를 활용하면 다음과 같은 영상 요소를 구성해 볼 수 있습니다.
- 제품을 한 바퀴 돌려 보여 주는 회전 뷰
- 부품이 하나씩 분리되었다가 다시 결합되는 분해·조립 애니메이션
- 핵심 부위를 확대하며 설명 문구를 띄우는 장면
- 사이즈나 옵션별 차이를 나란히 비교하는 화면
이 과정에서도 AI가 하는 일은 주로 카메라 경로, 부품 이동 순서, 타이밍을 코드로 정리하는 것입니다. 설계 데이터와 영상이 같은 원본에서 나오기 때문에, 치수가 바뀌어도 영상을 처음부터 다시 만들 필요가 줄어든다는 점이 실무적으로 의미가 있습니다.
위 영상은 카우스 소거법 채널의 "클로드 AI 캐드의 진화 2D에서 3D, 기술 영업 영상까지"입니다. 제목으로 볼 때 이 글에서 정리한 흐름, 즉 2D에서 3D를 거쳐 영업용 영상까지 이어지는 과정을 다루는 것으로 보이니, 글로 개념을 잡은 뒤 실제 화면에서 어떻게 진행되는지 함께 확인해 보면 이해에 도움이 될 것입니다. 구체적인 도구나 방법은 영상마다 다를 수 있으니 자신의 작업 환경에 맞춰 참고하시길 권합니다.
실무에 쓸 때 꼭 확인할 것
AI 캐드는 작업 속도를 높여 주지만, 결과의 책임은 여전히 사람에게 있습니다. 특히 다음 항목은 습관적으로 점검하는 것이 좋습니다.
- 치수와 공차: 생성된 모델의 실제 치수를 측정 도구로 확인하고, 끼워 맞춤 부위는 공차를 따로 검토합니다.
- 강도와 안전: 하중을 받는 부품이나 안전과 관련된 구조물은 AI 결과만으로 판단하지 말고, 해석 도구나 해당 분야 전문가의 검토를 거칩니다.
- 파일 호환성: 최종적으로 쓰는 캐드 프로그램이나 가공 업체가 요구하는 형식(STEP, STL, DXF 등)으로 정상 변환되는지 확인합니다.
- 정보 보안: 출시 전 제품이나 고객사 도면처럼 민감한 자료를 외부 AI 서비스에 올릴 때는 회사 정책과 서비스 약관을 먼저 확인합니다.
- 영상의 정확성: 영업 영상은 고객이 제품을 이해하는 기준이 됩니다. 실제 제품과 다른 작동 방식이나 과장된 표현이 들어가지 않았는지 기술 담당자가 검수합니다.
처음 시작한다면 이런 순서로
막연하게 "AI로 설계해 보자"고 시작하면 금방 벽에 부딪힙니다. 작게 시작해 단계를 쌓아 가는 편이 결과가 안정적입니다.
- 단순한 2D 부품 하나를 정해 수치로 요청하고, 뷰어에서 치수를 검증해 봅니다.
- 같은 부품을 두께가 있는 3D 형상으로 확장하고, 주요 치수를 변수로 바꿔 달라고 요청합니다.
- 변수 값을 바꿔 가며 여러 버전을 만들어 보고, 형상이 의도대로 따라오는지 확인합니다.
- 완성된 모델로 짧은 회전 영상을 먼저 만들어 보고, 익숙해지면 분해·조립 장면으로 넓힙니다.
- 작업 중 자주 쓰는 요청 문장과 확인 항목을 나만의 체크리스트로 정리해 둡니다.
AI가 대신 설계해 주는 것이 아니라, 설계 의도를 코드로 옮기는 속도를 높여 준다고 보는 편이 현실적입니다.
2D 도면에서 3D 모델, 그리고 고객에게 보여 줄 영상까지 하나의 흐름으로 이어진다는 점은 설계자와 영업 담당자 모두에게 새로운 가능성입니다. 다만 그 흐름의 매 단계마다 사람의 눈으로 확인하는 과정을 빼지 않는 것, 그것이 AI 캐드를 실무에서 믿고 쓸 수 있게 만드는 가장 확실한 방법입니다.
