Abstract
Generative AI is creating new business methodologies across various industries. By generating code values through ChatGPT prompting and using Rhino Python Script, 3D modeling can be performed in Rhino. This research began with an interest in a new process where a workflow initiated in natural language culminates in 3D modeling. The aim of the research is to establish an efficiency-based modeling method through automation in Rhino 3D, and for this purpose, studies on Rhino Python research and the modification and extension of modules were conducted. The research results confirmed that utilizing generative AI can enhance production productivity and improve user accessibility to 3D modeling. Standardization through Rhino Python Script increased work efficiency in terms of modification and extension. Furthermore, the necessary conditions for optimal 3D design were identified as clear prompting and the incorporation of feedback from AI. Through this research, it is hoped that generative AI will assist in creativity based on efficiency in jewelry 3D modeling.
생성형 AI는 산업군 전반에서 새로운 비즈니스 방법론을 창출하고 있다. ChatGPT 프롬프팅으로 코드값을 생성하고 Rhino Python Script를 이용하면, Rhino에서 3D 모델링을 할 수 있다. 자연어로 시작된 워크플로우의 종착지가 3D 모델링이 되는 새로운 프로세스의 관심으로 연구를 시작하였다. 연구의 목적은 Rhino 3D에서 자동화하여 효율성 기반의 모델링 방법을 구축함에 있고, 이를 위해 Rhino Python 연구와 모듈의 변형 및 확장에 대한 연구를 진행하였다. 연구 결과, 생성형 AI를 활용하면 제작 생산성을 높이고 3D 모델링에 대한 사용자 접근성이 향상될 수있음이 확인되었다. 특히, 변형 및 확장에 있어서 Rhino Python Script를 통한 표준화로 작업 효율이 증대되었다. 그리고 최적의 3D 형상설계를 위한 필요 조건은 명확한 프롬프팅과 AI와의 피드백 반영임이 확인되었다. 본 연구를 통해 주얼리 3D 모델링에 있어 생성형 AI를 활용한 효율성 기반의 창의적 활동에 도움이 되기를 바란다.