3D 프린팅을 위한 AI 생성 디자인

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Lisa Ernst · 21.11.2025 · 기술 · 9 min

우리 작업장에서 누군가 부러진 브래킷을 들고 서 있다면, 우리는 종종 같은 말을 듣습니다: "이 부품이 정확히 필요한데 – 더 튼튼하고 내일까지면 좋겠어요." 과거에는 CAD에서 수많은 시간을 보내고, 여러 번의 테스트 프린트를 하고, 그럼에도 불구하고 부품이 잘못된 부분에서 부러져 좌절하는 순간들이 많았습니다. 이제 우리는 AI가 첫 번째 초안을 만들고, 생성 디자인에 명확한 프레임워크를 부여하며, 최상의 버전만 프린터로 보냅니다.. 33d.ch 팀의 관점에서 텍스트 입력부터 최적화된 STL까지 AI 기반 생성 디자인을 3D 프린팅과 연결하는 방법을 보여드리겠습니다. 실용적인 설정, 우리 일상에서 흔히 겪는 어려움, 그리고 오류율을 크게 낮출 수 있었던 몇 가지 팁을 제공합니다.

자체 표현

소개 및 기본

AI, 생성 디자인, 3D 프린팅에 대해 이야기할 때, 거의 항상 같은 체인에 대해 이야기합니다. 첫째, 형태 아이디어 (예: 텍스트나 이미지에서 AI로 생성)가 생성되고, 둘째, 알고리즘이 무게, 강성 또는 재료 소비와 같은 목표에 대해 형상을 최적화하며, 마지막으로 프린터가 모든 것을 레이어별로 구현합니다. Neural Concept 는 이러한 AI 워크플로우가 적층 제조를 어떻게 변화시키는지 잘 보여줍니다.

실제로 고객들에게서 비슷한 응용 사례를 반복해서 봅니다. 경량 전자 부품 브래킷, 기계 공학의 클램프 및 어댑터, 복잡한 환기 또는 냉각 덕트 (구불구불한 내부 구조 포함), 또는 몸에 깨끗하게 밀착되는 맞춤형 스포츠/정형외과 부품입니다. Altair 는 이러한 구조를 위해 격자 구조가 어떻게 사용될 수 있는지 보여줍니다.

거의 모든 프로젝트에서 세 가지 핵심 용어를 접하게 됩니다:

3D 프린팅 시장은 전 세계적으로 크게 성장하고 있으며, AI 기반 디자인 및 최적화 프로세스는 여기서 직접적인 이점을 얻고 있습니다. 다양한 시장 보고서에 따르면 향후 몇 년 동안 3D 프린팅 전반과 적층 제조에서 AI 사용 모두에서 두 자릿수 성장률이 예상됩니다. PR Newswire 및 Market.us 는 이를 뒷받침하는 수치를 제공합니다.

준비물 및 도구

AI 생성 디자인 3D 프린팅을 깨끗하게 시작하기 위해 하이엔드 실험실이 필요하지는 않지만, 합리적인 기본 장비는 필요합니다. 우리 작업장과 고객 프로젝트에서 효과적이었던 것들입니다:

생성 디자인과 관련하여 재료 선택에 대해 감을 잡기 위해 종종 다음과 같은 일반적인 개요를 참조합니다:

재료 일반적인 용도 생성 디자인을 위한 팁
PLA 프로토타입, 형태 연구, 장식 첫 번째 초안에 더 적합합니다. 하중이 많이 걸리는 격자 구조에는 제한적으로만 적합합니다..
PETG 일상적인 기능 부품, 경량 브래킷 강도와 프린팅 용이성의 좋은 균형, 많은 생성 디자인에 이상적입니다..
Nylon / 복합 재료 하중이 걸리는 부품, 기계 공학 매우 견고하지만 프린팅이 더 까다롭습니다. 가벼우면서도 하중이 많이 걸리는 형상에 가치가 있습니다..

따라서 시작하기 전 내부 체크리스트는 종종 다음과 같이 들립니다: 첫째, 대략적인 치수와 하중을 가진 명확한 목표 부품을 정의합니다. 둘째, 어떤 AI 도구가 모델을 생성하고 어떤 CAD가 후처리 작업을 담당할지 결정합니다. 셋째, 선택한 프린터가 실제로 빌드 볼륨, 재료 및 정확도를 제공할 수 있는지 냉철하게 확인합니다. Neural Concept 는 또한 이러한 명확한 목표의 중요성을 강조합니다.

단계별 안내

아이디어부터 프린트된 부품까지의 경로는 여러 단계로 잘 나눌 수 있습니다. 33d.ch에서 고객 프로젝트를 구축하는 방식도 정확히 이렇습니다.

1단계: 목표 및 제약 조건 정의

먼저 부품이 실제로 일상생활에서 무엇을 해야 하는지 생각해 보세요. 케이블 클램프는 단순히 몇 개의 전선을 묶는 것입니까, 아니면 커버가 수 킬로그램의 무게를 견뎌야 합니까? 기능, 환경 (실내, 작업장, 열, 습기), 안전 여유 및 고정 지점 (예: 특정 간격의 두 개의 나사 구멍)을 기록하세요. 하중이 많이 걸리는 부품의 경우 힘을 대략적으로 추정하고 PETG 또는 나일론과 같은 재료 후보를 즉시 고려하는 것이 도움이 됩니다. 3erp.com 는 이에 대한 팁을 제공합니다.

간단한 확인: 부품을 한 문장으로 명확하게 설명할 수 있다면 다음 단계로 나아가기에 충분히 명확할 것입니다.

2단계: 대략적인 형상 결정

AI를 사용하기 전에 외부 형상 또는 참조 볼륨을 만드세요. 그렇지 않으면 최악의 경우 아무데에도 맞지 않는 멋진 모델이 생성될 수 있습니다. 이는 짜증나는 일입니다. Fusion 360 또는 FreeCAD 의 컷아웃이 있는 간단한 직육면체로도 충분한 경우가 많습니다. 나중의 고정 표면, 구멍 및 제한 치수가 중요합니다.

이 단계에서의 성공 확인: 필요한 경우 외부 형상만 몇 개의 레이어로 프린트하고 실제 부품에서 치수와 빌드 볼륨이 맞는지 확인하세요.

3단계: 텍스트-3D AI로 첫 모델 생성

이제 핵심 부분입니다. Meshy AI, 3D AI Studio, Sloyd, Hyper3D 또는 HexaGen. 와 같은 텍스트-3D 도구를 사용하세요. 부품을 가능한 한 구체적으로 설명하세요. 예를 들어: "4mm 케이블용 채널 2개, 나사 구멍 2개 있는 평평한 지지 표면, 매우 섬세한 디테일 없는 FDM 3D 프린팅용 기계식 케이블 클램프"입니다. 이러한 도구 중 상당수는 여러 버전을 제공합니다. 전체 실루엣이 가장 잘 맞는 버전을 선택하고 STL 또는 OBJ를 내보내세요. Reuters 는 텐센트의 오픈 3D 모델에 대해 보고합니다.

33d.ch에서는 처음에 "케이블용 브래킷"과 같이 너무 일반적인 프롬프트를 자주 사용했습니다. 결과는 괜찮았지만 거의 사용할 수 없었습니다. 프롬프트에서 노즐 폭, 대략적인 벽 두께 및 설치 상황을 직접 언급하기 시작한 이후로 훨씬 더 프린팅 가능한 초안이 나오고 있습니다.

4단계: 모델 확인, 정리 및 치수 조정

AI 모델이 직접 프린터로 들어가는 경우는 한 번도 없었습니다. CAD 또는 메시 도구에서 메시를 열고 모델이 닫혀 있는지, 느슨한 조각이 없는지, 벽 두께와 디테일이 프린팅 가능한지 확인하세요. 0.4mm 노즐의 경우 최소 1.2mm의 지지벽과 0.6–0.8mm의 섬세한 디테일이 효과적인 것으로 입증되었습니다. 3erp.com 는 유사한 지침 값을 언급합니다.

구멍 직경, 슬롯 폭 또는 접촉 표면과 같은 중요한 치수를 신중하게 조정하세요. 많은 프로젝트에서 기능 영역은 매개 변수적으로 모델링하고 "유기적" 영역만 AI에서 가져오도록 구현합니다. Formlabs 는 기능 표면과 더 자유로운 구조의 이러한 조합을 설명합니다.

낮은 채움 밀도를 사용한 빠른 "테스트 프린트"가 이 단계에서 확인하는 데 유용합니다. 몇 개의 외부 벽, 큰 레이어 높이만 사용하여 모든 것이 기계적으로 잘 맞는지 확인합니다.

5단계: 생성 디자인 또는 격자 최적화 적용

생성 디자인은 하중 및 제약 조건을 고려하여 부품을 최적화하기 위해 알고리즘을 사용합니다.

Quelle: amfg.ai

생성 디자인은 하중 및 제약 조건을 고려하여 부품을 최적화하기 위해 알고리즘을 사용합니다.

부품이 단순한 커버 이상이어야 하는 경우 다음 단계를 고려할 가치가 있습니다. Fusion 360 에서 "유지" 영역으로 고정 표면을 정의하고, 장애물 영역을 표시하고, 하중 사례를 지정하고, 제조 방법으로 "적층"을 선택합니다. 그런 다음 시스템은 재료를 절약하면서도 안정적인 형상을 제안합니다. 종종 분기되고 격자형 모양입니다. Formlabs 는 이 프로세스를 자세히 설명합니다.

내부 구조에는 하중 경로와 셀 유형을 기반으로 격자 형상을 자동으로 생성하는 격자 도구가 적합합니다. 현대 생성 AI는 지정된 강성, 에너지 흡수 또는 열 특성의 목표 값을 달성하도록 격자를 최적화할 수 있습니다. accscience.com 및 Altair 는 일반적인 예를 보여줍니다.

성공 확인으로 종종 간단한 FEM 확인 또는 최소한 "상식적인 테스트"를 사용합니다. 힘선은 어디로 흐르는가, 어디에서 스팬이 부러질 수 있는가, 어디에 더 많은 재료가 필요한가.

6단계: 슬라이싱 및 프린팅

최적화된 모델을 STL로 내보내 슬라이서로 가져옵니다. 중요한 표면이 베드에 안정적으로 놓이고 오버행이 가능한 한 작은 방향을 선택합니다. 기능 부품의 경우 종종 0.2mm 레이어 두께, 3-4개의 외부 벽, 30-40% (예: Gyroid) 채움 밀도를 사용합니다. 격자 구조의 경우 격자 자체가 지지 구조를 형성하기 때문에 슬라이서는 일반적으로 클래식 채움 없이 작동합니다. 3erp.com 은 여기서 실용적인 팁을 제공합니다.

적절한 온도, 팬 설정 및 합리적인 프린팅 속도에 주의하세요. 특히 생성된 경량 부품의 경우 최대 속도로 진행하지 않는 것이 좋습니다. 끊어진 격자는 필라멘트는 절약할 수 있지만 신경은 절약하지 못합니다. Market.us 는 안정적인 프로세스의 역할을 강조합니다.

7단계: 테스트, 학습, 반복

프린팅 후 실무 테스트가 진행됩니다. 부품이 작업을 수행합니까, 아니면 잘못된 부분에서 휘십니까? 조립이 맞습니까, 무엇인가 충돌합니까, 아니면 부품이 깨끗하게 맞습니까? 무언가 잘못되면 4단계 또는 5단계로 돌아가 중요한 영역을 강화하거나, 재구성을 조정하거나, 생성 디자인의 제약 조건을 날카롭게 하세요. Neural Concept 는 AI가 이러한 반복에서 시간을 어떻게 절약하는지 설명합니다.

이제 우리 작업장에서 일상입니다. 기계 공학 고객이 너무 무거운 브래킷을 가져오면 1-2번의 반복으로 더 가벼운 생성 디자인을 생성하고, 테스트에서도 견디면서 종종 30-50%의 무게를 절약하는 버전을 최종적으로 프린트합니다.

AI 생성 디자인은 3D 프린팅을 위한 복잡하고 최적화된 3D 모델의 생성을 가능하게 합니다.

Quelle: 3dnatives.com

AI 생성 디자인은 3D 프린팅을 위한 복잡하고 최적화된 3D 모델의 생성을 가능하게 합니다.

일반적인 오류 및 해결 방법

AI 생성 디자인 3D 프린팅의 일반적인 오류를 미리 파악하고 있기 때문에 이미 많은 시간을 절약하고 있습니다. 실무 경험에서 몇 가지 예를 들자면:

변형 및 수정

설명된 워크플로우는 엄격한 레시피가 아닙니다. 프로젝트에 따라 33d.ch 작업실에서 약간 조정합니다.

Neural Concept 와 같은 플랫폼은 AI 기반 시뮬레이션을 기하학적 최적화와 연결합니다. 이를 통해 각 디자인을 수동으로 다시 시뮬레이션할 때보다 훨씬 빠르게 변형을 확인할 수 있습니다.

메틸 부품의 섬세한 격자 구조는 AI 생성 디자인과 3D 프린팅의 특징입니다.

Quelle: 3dprintingindustry.com

메틸 부품의 섬세한 격자 구조는 AI 생성 디자인과 3D 프린팅의 특징입니다.

미래를 바라보는 것도 흥미롭습니다. Generative Machine 또는 Ai Build의 5축 프린팅과 같은 개발은 거의 지지대 없는 프린팅을 가능하게 하여 오버행과 격자 구조 설계를 변화시키고 있습니다. GenerationOne은 자체 생성 디자인된 프레임워크를 가진 5축 프린터의 예입니다. Tom's Hardware, All3DP, Autodesk , GitHub 는 이 개념을 소개합니다.

텍스트-3D 워크플로우를 라이브로 보고 싶다면, 짧은 동영상이 10개의 스크린샷보다 더 도움이 될 수 있습니다:

Quelle: YouTube

이 동영상은 Meshy AI를 사용하여 텍스트 설명에서 모델이 생성되고 3D 프린팅을 위해 준비되는 과정을 보여줍니다.

FAQ: 우리 작업실의 자주 묻는 질문

취미 메이커, 중소기업, 학교와의 대화에서 AI 생성 디자인 3D 프린팅과 관련하여 항상 비슷한 질문을 듣습니다. 그중 일부를 여기에 다룹니다.

질문 1: AI 생성 디자인을 안전 관련 부품에 사용할 수 있습니까?

안전이 중요한 부품 (예: 지지 부품, 안전이 중요한 기계 부품 또는 항공 우주 분야의 부품)의 경우 AI 디자인만으로는 충분하지 않습니다. 여기에는 광범위한 증거, 테스트 및 필요한 경우 인증이 필요합니다. AI와 생성 디자인은 변형 찾기에 강력한 도구이지만, 최종 설계는 항상 고전적인 시뮬레이션, 테스트 실행 및 표준으로 안전하게 확보되어야 합니다. Neural Concept 및 유사한 제공 업체는 정확히 이 점을 강조합니다.

질문 2: AI 생성 디자인 3D 프린팅을 시작하는 데 비싼 전문가용 소프트웨어가 필요합니까?

첫 번째 프로젝트의 경우 경험상 분명히 "아니요"입니다. 많은 텍스트-3D 플랫폼에는 무료 등급이 있으며, FreeCAD 또는 Blender 와 같은 CAD 프로그램은 어쨌든 무료입니다. Fusion 360 의 생성 디자인 기능 또는 Altair 의 격자 도구는 일반적으로 라이센스가 필요하지만 더 깊은 제어 및 편리한 워크플로우를 제공합니다. 우리는 종종 다음과 같이 추천합니다. 먼저 무료로 사용 가능한 도구를 사용하여 원리를 배우고, 필요한 경우 전문가용 소프트웨어로 업그레이드하세요.

질문 3: AI 생성 3D 모델의 사용 권한은 어떻게 됩니까?

사용 권한은 서비스마다 다릅니다. 일부 플랫폼에서는 결과를 상업적으로 사용할 수 있도록 허용하지만, 다른 플랫폼은 특정 권한을 보유하거나 출처를 명시하도록 요구합니다. 오픈 소스 모델은 종종 MIT, Apache 또는 Creative Commons와 같은 라이센스를 사용합니다. 예는 Hyper3D, HexaGen 및 GitHub. 의 프로젝트에서 찾을 수 있습니다. 모델을 상업적으로 사용하려면 항상 서비스 약관 및 라이센스 텍스트를주의 깊게 확인하세요.

질문 4: KI 없이 고전적인 CAD에 비해 실질적인 이점은 무엇입니까?

가장 큰 차이는 많은 변형이 필요한 모든 곳에서 느낍니다. 경량 브래킷, 대안적인 냉각 채널 형상, 동일한 제약 조건에서 다른 토폴로지. AI 지원 생성 접근 방식은 사람이라면 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있는 변형을 몇 시간 내에 제공합니다. Neural Concept 및 Formlabs 는 이 이점을 강조합니다. 간단한 부품 (예: 커버 플레이트 또는 스페이서)의 경우 고전적인 CAD가 더 빠른 옵션인 경우가 많습니다.

질문 5: CAD 지식 없이 텍스트에서 직접 3D 프린트 가능한 파일을 KI로 생성할 수 있습니까?

예, 이제 놀랍도록 잘 작동합니다. HP, Meshy, Sloyd, Hyper3D, 3D AI Studio 또는 Tencent 가 게시한 3D 모델과 같은 제공 업체는 텍스트 및 이미지에서 직접 개체를 생성하며, 종종 몇 가지 조정만으로 프린팅할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 치수, 허용 오차 및 프린팅 한계에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 그렇지 않으면 모델이 좋아 보이지만 작동하지 않습니다.

간단한 결론: 이제 가져갈 수 있는 것

마지막으로, 특히 새 프로젝트를 시작하기 전에 내부적으로도 우리가 사용하는 가장 중요한 요점을 간결하게 요약합니다:

더 복잡한 프로젝트를 계획하고 생성 디자인이 실제로 프린팅 가능한지 확신이 서지 않으면 외부에서 두 번째 검토를 받는 것이 종종 가치가 있습니다. 33d.ch 작업실에서는 취미 메이커부터 중소기업까지 매우 다양한 산업 분야의 고객을 위해 이러한 부품을 정기적으로 검토합니다.

Quelle: YouTube

이 동영상은 Fusion 360의 생성 디자인 워크플로우를 보여주고 이론과 실제 워크플로우 간의 도약을 현실적으로 만듭니다.

다음 내용과 잘 어울립니다 (추가 기사를 위한 내부 링크 아이디어):

이 구성 요소를 자신의 프로젝트에 단계별로 적용하면 AI 생성 디자인 3D 프린팅을 시도하는 것뿐만 아니라 일상에서 실제로 사용하는 견고한 기반을 갖게 될 것입니다.

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