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사진 한 장으로 3D 캐릭터 구현…형태 왜곡 없는 AI 기술 등장

UNIST 연구진이 개발한 인공지능 기반의 디폼스플랫 기술이 메타버스와 게임, 애니메이션 등 3D 콘텐츠 제작 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 기존 방식에서 발생하던 형태 왜곡 문제를 해결한 점에서 기술적 의미가 큽니다.

기존 한계 돌파한 디폼스플랫 기술

UNIST 인공지능대학원의 주경돈 교수 연구팀은 사진 한 장과 같은 2D 이미지 데이터를 바탕으로, 형태 왜곡 없이 3D 캐릭터를 생성하고 자연스러운 자세 변화까지 구현할 수 있는 인공지능 기술’디폼스플랫(Deform-Splat)&39;을 개발하였습니다. 본 기술은 기존 3D 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting) 기법의 한계를 보완하여 고안되었으며, 소량의 데이터만으로도 높은 수준의 3D 모델링을 가능하게 합니다.

가우시안 스플래팅은 다각도에서 촬영된 영상 데이터를 기반으로 2D 이미지를 3D 객체로 재구성하는 기술로, 데이터가 부족할 경우 캐릭터가 움직일 때 팔다리가 휘어지거나 비정상적으로 변형되는 문제가 빈번하게 발생하였습니다. 특히 만화나 게임과 같은 콘텐츠에서 이러한 왜곡은 시각적 몰입도를 저하시킬 수 있습니다.

디폼스플랫은 이러한 문제를 해결하기 위해 단 한 장의 사진에서도 입력된 인체 자세를 3D로 투영할 수 있도록 설계되었으며, 캐릭터의 자세 변화에서도 비율과 형상이 자연스럽게 유지됩니다.

가우시안–픽셀 매칭 기법의 적용

디폼스플랫은 가우시안–픽셀 매칭(Gaussian–Pixel Matching)이라는 고도화된 분석 기법을 활용하여, 2D 이미지상의 픽셀과 3D 모델링 과정에서 생성된 가우시안 점을 매칭합니다. 이를 통해 입력된 사진 속 인체의 자세 정보가 3D 공간 내에서도 일관되게 구현될 수 있도록 구조적 데이터를 전달합니다.

예를 들어 팔을 드는 동작이 주어졌을 때, 3D 캐릭터는 정면뿐 아니라 측면이나 배면 시점에서도 팔과 몸통, 관절 간의 비율이 유지되며, 고무처럼 늘어나는 형태의 오류도 나타나지 않습니다. 이러한 정확한 자세 재현은 기존 기술 대비 높은 신뢰도를 제공합니다.

또한, 이 기술은 특정 부위의 정밀한 움직임뿐 아니라 캐릭터 전반의 균형감 있는 동작 표현이 가능하도록 하여, 사용자의 인터랙션을 실감나게 구현할 수 있는 기반을 마련합니다.

강체 부위 분할을 통한 비변형 모델링

디폼스플랫은 강체 부위 분할(Rigid Part Segmentation) 알고리즘을 기반으로, 3D 캐릭터 내의 구조적으로 단단한 영역을 자동으로 식별하고 그룹화할 수 있습니다. 이 알고리즘은 움직임 과정에서 관련 부위들이 동시에 연동되어 자연스러움을 유지하도록 설계되었습니다.

이러한 방식은 로봇이나 인형처럼 여러 부위가 동기화되어 움직여야 하는 구조에서도 형태가 찌그러지지 않고 원형을 유지할 수 있도록 하며, 특히 행동이 많은 콘텐츠에서 발생할 수 있는 물리적 왜곡 현상을 미연에 방지합니다.

연구진은 실험을 통해 다양한 동작 시나리오에서 디폼스플랫이 기존 방식에 비해 형태 유지 성능이 우수함을 입증하였으며, 고가의 장비나 전문 인력을 투입하지 않아도 높은 품질의 3D 콘텐츠 제작이 가능함을 시사하였습니다.

국제학회 발표 및 기술적 의미

본 연구는 컴퓨터그래픽스 분야 세계 최대 권위 학회인 시그그래프 아시아(SIGGRAPH ASIA) 2025에서 공식 발표되었으며, 해당 학회는 미국 컴퓨터학회(ACM)가 주관하는 국제적 학술 행사입니다. 연구 성과의 공식 발표는 기술적 완성도와 학술적 공신력을 동시에 인정받았다는 의미로 해석될 수 있습니다.

또한 이번 연구는 정보통신기획평가원과 UNIST 인공지능대학원의 지원을 통해 진행되었으며, 기술의 실용화 가능성까지 고려한 구체적인 응용 방향이 제시되고 있습니다.

주경돈 교수는 발표를 통해 다음과 같은 견해를 표명하였습니다.

"기존 기술은 사진 한 장만을 입력데이터로 활용할 경우 형태가 심각하게 훼손되는 한계가 있었습니다. 이번 AI 기술은 물체의 구조적 특성을 고려해 뼈대 역할을 하는 영역을 스스로 구분하고, 움직임을 생성함으로써 3D 콘텐츠 분야의 진입 장벽을 낮출 수 있을 것으로 기대됩니다."

이는 해당 기술이 상업 현장에 적용될 경우, 시간과 자원 절감은 물론, 다양한 창작 영역에서 활용될 수 있는 기반이 될 수 있음을 시사합니다.

메타버스·애니메이션 분야의 기대 효과

디폼스플랫 기술의 상용화가 이루어진다면, 메타버스 플랫폼이나 애니메이션 제작 환경에서의 생산성과 창의적 확장성이 크게 향상될 수 있습니다. 특히 정적인 2D 이미지 혹은 스케치 기반에서 3D 콘텐츠로 확장하는 과정에서 발생하던 기술적 제약이 완화될 것으로 예상됩니다.

3D 모델 제작 초기에 반드시 요구되던 다각도의 촬영 데이터 없이도 실시간으로 모델링을 구현할 수 있기 때문에, 중소 제작사 및 개인 창작자들도 보다 쉽고 빠르게 고품질 콘텐츠를 생산할 수 있는 환경을 갖추게 됩니다.

또한 이러한 기술은 교육, 의료 시뮬레이션, 로보틱스 등 다양한 산업에서 활용 가능성이 있으며, 사용자 맞춤 인터랙티브 콘텐츠 시장의 활성화를 견인할 수 있을 것입니다.

기술 구조와 캐릭터 구현 예시

디폼스플랫 기술은 입력 이미지에 대한 초기 3D 가우시안 스플래팅을 기반으로 구성되며, 이후 가우시안 점과 2D 픽셀 간의 정렬 매칭 과정을 수차례 반복하는 방식으로 구현됩니다. 인식된 자세 정보는 강체 부위 분할 단계를 통해 안정적인 3D 모션 프레임으로 변환됩니다.

연구팀이 제공한 테스트 예시 자료에 따르면 캐릭터가 단순히 정적인 상태를 유지하는 것이 아니라, 팔을 들거나 허리를 숙이는 등 동적인 자세 변화에서도 형태가 일정하게 유지되는 모습을 확인할 수 있었습니다.

이는 기존의 3D 생성 기술과 비교해, 기술적 정합성과 뎁스 생성을 동시에 충족할 수 있는 고급 구조 분석의 결과로 평가됩니다.

산업 응용 및 향후 과제

디폼스플랫 기술은 향후 다양한 산업 영역에서의 응용 가능성이 제기되고 있습니다. 특히 광고, 의료 3D 시뮬레이션, 패션 디자인, e-커머스 등에서도 제품 시각화 및 사용자 맞춤형 콘텐츠 구현에 효과적으로 적용될 수 있습니다.

향후에는 더욱 복잡한 다관절 객체의 동작 구현이나 실시간 렌더링과의 연계, 클라우드 기반 모델링 자동화와 같은 후속 연구가 예상되며, AI 기반 콘텐츠 생성 기술의 지속적 진화에 크게 기여할 수 있을 것으로 보입니다.

기술의 발전이 창의성과 결합됨으로써, 비전문가가 실제 3D 모델링 결과물을 실시간으로 구현하고 편집할 수 있는 환경이 가까운 시일 내 등장할 것으로 기대됩니다.

마치며

디폼스플랫은 형태 보존과 자세 재현의 정확성을 동시에 확보한 점에서 3D 콘텐츠 기술의 새로운 전환점을 제시합니다. 향후 관련 기술이 다양한 산업 현장에 적용되면서 3D 환경의 대중화가 더욱 가속화될 것으로 전망됩니다.

이번 연구를 통해 3D프린팅 분야의 진입 장벽이 한층 낮아질 것으로 기대됩니다. 한양3D팩토리는 이러한 기술적 혁신을 통해 고객의 다양한 제작 요구를 충족시킬 수 있도록 지속적으로 지원할 계획입니다.

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생성형 AI와 로보틱스 융합으로 구현된 언어 기반 객체 제작 기술

‘말로 설계하고 로봇이 조립하는’ 피지컬 AI 시스템을 통해 비전문가도 손쉬운 3D 제작 가능

자연어 한 줄로 실제 가구나 구조물을 설계하고, 로봇이 사용자의 지시에 따라 직접 제작까지 수행하는 기술이 현실화되었습니다. 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 연구진은 생성형 인공지능과 로보틱스를 접목한 언어 기반 물리 객체 제작 시스템을 발표하며, 물리적 제작의 진입 장벽을 크게 낮추고자 하였습니다.

자연어 입력만으로 진행되는 3D 설계 자동화

이번에 공개된 시스템의 핵심은 자연어 설계 기반의 자동화입니다. 사용자가 "의자를 만들어줘" 또는 "선반이 필요해"와 같은 문장을 입력하면, AI는 이를 인식하여 해당 물체의 3차원 구조를 자동 생성합니다. 이러한 방식은 기존 CAD(Computer-Aided Design) 도구와 달리 복잡한 조작이나 전문 지식이 필요 없다는 점에서 주목받고 있습니다.

이 시스템은 두 개의 생성형 AI 모델로 구성되어 있습니다. 하나는 기하학적 구조의 생성을 담당하고, 다른 하나는 기능과 사용 목적에 기반해 구성 요소의 배치를 분석합니다. 이로 인해 좌석, 등받이, 프레임 등 다양한 부품이 자동 계산되어 설계에 반영됩니다.

"사용자의 지시만으로도 좌석, 등받이, 구조 프레임 등 가구의 핵심 요소를 자동 판단해 설계할 수 있습니다."

시각-언어 융합 모델(VLM)의 역할

기술의 중심에는 비전-언어 모델(Vision-Language Model, VLM)이 있습니다. VLM은 이미지와 텍스트를 동시 처리할 수 있으며, 사전 학습된 다양한 시각 데이터를 활용해 구조 부품과 패널의 결합 방식을 효율적으로 예측합니다.

VLM은 예를 들어 좌석이나 등받이에 패널이 필요한지를 파악한 후, 그 정보를 텍스트 라벨 형식으로 전환하고 각 부품 표면에 고유한 번호를 부여합니다. 이후 AI는 이 데이터를 기반으로 각 패널의 정확한 부착 위치를 자동 결정하여 3D 설계에 반영합니다. 이로써 메커니즘 설계에 필요한 복잡한 과정이 자동화되었습니다.

"VLM은 로봇에게 눈과 두뇌를 동시에 제공하며, 구조를 인식하고 기능을 예측할 수 있는 능력을 갖추게 합니다."

사용자 피드백 반영하는 휴먼-인-더-루프 구조

해당 기술은 사용자의 실시간 피드백을 수용할 수 있는’휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)&39; 방식을 채택하고 있습니다. 이는 사용자의 만족도를 향상시키는 주요 요인으로 작용합니다.

예를 들어 사용자가 "좌석에는 패널을 사용하지 말고 등받이에만 부착해달라"고 요청하면, 시스템은 기존 설계를 즉시 수정하여 그 요구를 반영합니다. 이를 통해 결과물이 더 높은 정확도와 만족도를 달성할 수 있습니다. MIT 연구진은 이 구조를 통해 사용자가 주도적으로 설계에 참여할 수 있다고 강조하였습니다.

"피드백이 설계에 즉시 반영되어 결과 활용도가 크게 향상됩니다."

실제 물체 조립까지 나아간 로보틱스 시스템

설계가 완료되면 조립은 로봇 시스템이 담당하게 됩니다. 로봇은 미리 제작된 구조 부품과 패널을 기준으로 설계된 3D 모델을 조립하며, 전체 제작 과정을 자동으로 진행합니다.

본 기술은 의자나 선반 제작에 적용되어 실제 사용 가능한 가구 제작이 완료되었으며, 모든 부품은 분해와 재조립이 가능하도록 설계되어 자원 재사용 및 낭비 절감을 고려하였습니다. 이에 따라 해당 기술은 친환경적인 제조 시스템으로도 평가받고 있습니다.

"모든 부품은 재조립에 최적화되어 폐기물 발생을 최소화할 수 있습니다."

사용성 평가 및 기술 확장성

MIT 연구진은 시스템의 실효성을 검증하기 위해 사용자 연구를 함께 진행하였습니다. 그 결과 응답자의 90% 이상이 기존 방식에 비해 본 기술이 생성한 설계물이 더 만족스럽고 직관적이라고 평가하였습니다.

또한 이 기술은 가구 제작에 국한되지 않고, 건축 구조물이나 항공우주 부품, 산업용 맞춤 설계 등 복잡한 다중 구성 요소를 요구하는 다양한 분야로의 확장이 가능하다는 점에서 의미가 큽니다. 궁극적으로는 개인이 가정 내에서 로봇과 대화하며 가구를 직접 제작할 수 있는 환경도 기대할 수 있습니다.

"아이디어를 빠르게 실현하고 반복 제작할 수 있는 유연한 설계 시스템입니다."

주요 연구진 및 학술 발표

이번 연구는 MIT 전기전자공학 및 컴퓨터과학과, 건축학과 대학원 공동 연구진 주도로 진행되었습니다. 특히 메인 연구자인 알렉스 쿄(Alex Kyaw)와 리차 굽타(Richa Gupta)는 비전-언어 모델의 적용과 설계 피드백 통합에 중요한 기여를 하였습니다.

더불어 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 오토데스크 리서치(Autodesk Research)도 연구에 참여하여 학제 간 협력의 성과를 보여주었습니다. 연구 결과는 2025년 12월 2일부터 7일까지 미국 샌디에이고에서 개최된 인공지능 학계 최고 권위의 학회 중 하나인 신경정보처리시스템학회(NeurIPS 2025)에서 발표되었습니다. 발표 논문의 제목은 다음과 같습니다.

‘3D 생성형 AI 및 비전 언어 모델을 활용한 다중 구성 요소 객체의 텍스트 기반 로봇 조립(Text to Robotic Assembly of Multi Component Objects using 3D Generative AI and Vision Language Models)’

마치며

언어 명령만으로 물리 객체를 설계하고 제작할 수 있는 피지컬 AI 기술은 설계와 생산의 미래를 재정의하는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. 이 기술은 고도의 전문성을 요구하던 설계 과정에 일반 사용자의 접근을 가능케 함으로써, 보다 지속 가능하고 혁신적인 제품 개발의 기반이 될 수 있을 것입니다.

3D프린팅 기술의 발전은 사용자 중심의 설계 프로세스를 더욱 현실화하고 있습니다. 한양3D팩토리는 이러한 변화를 지원하며, 고객들이 창의적이고 실용적인 제품을 개발할 수 있도록 돕고 있습니다.

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구리시, AI 융합 메이커 교육 수료식 개최…4차 산업 인재 양성 기반 마련

경기 구리시는 ‘AI 융합 메이커 교육’ 수료식을 개최하며 시민 중심 기술교육 기반을 강화하고 4차 산업혁명 대응 인재 양성에 박차를 가하고 있습니다.

인공지능 시대, 시민 역량 강화의 필요성

2025년 구리시는 4차 산업혁명에 대응하는 지속가능한 도시 전략의 일환으로 ‘AI 융합 메이커 교육’을 추진하였습니다. 이번 교육은 구리시가 평생학습 기반을 활용하여 시민의 디지털 역량을 실질적으로 강화하고, 창의성과 융합 능력을 갖춘 인재로 성장할 수 있도록 돕기 위한 목적에서 시작되었습니다.

교육은 2025년 12월 9일부터 17일까지 총 7회에 걸쳐 인창도서관 내 ‘꿈꾸는 공작소’에서 진행되었습니다. 이 과정에는 총 19명의 수료생이 참여하였으며, 실습 중심의 교육 모델을 통해 시민들의 실제 기술 습득을 지원하였습니다.

“인공지능 시대에 필요한 역량을 시민들이 갖출 수 있도록 실질적인 실습 기반의 교육을 강화해 나가겠습니다.”

• 백경현 구리시장

이런 방식의 교육 모델은 단순한 정보 제공을 넘어서 실제 기술의 체득과 응용 능력 배양에 초점을 둬, 향후 도시 차원의 경쟁력 강화를 위한 전략적 접근이 가능하다는 평가를 받고 있습니다.

교육 과정 구성과 실습 중심 프로그램

‘AI 융합 메이커 교육’은 이론 중심의 강의를 지양하고 실습 중심의 구성으로 특화되었습니다. 참가자들은 다음과 같은 주요 프로그램을 통해 다양한 기술 융합 경험을 가졌습니다.

• AI 및 AX 시대의 변화 이해 및 기초 개념 습득
• AI 융합 기술 체험:’나의 AI로 나를 소개하기&39;
• 이족보행 로봇 제작을 중심으로 한 로보틱스 실습
• Jetson Nano 보드를 활용한 AI 기반 CCTV 제작
• Vibe 코딩을 통한 IoT 기반 융합형 AIoT 기기 구현
• AI 음악 분석을 기반으로 한 NFC 감성 상품 개발 프로젝트

이러한 다양한 실습 과정을 통해 시민들은 AI 기술의 실제 구현 원리를 이해하고, 향후 이를 실생활 문제 해결이나 창업 아이디어로 확장할 수 있는 가능성을 탐색할 수 있었습니다.

특히, Jetson Nano 등의 엔지니어링 보드를 직접 다뤄보는 이론-실습 연계 구조는, 첨단 기술에 대한 접근성을 획기적으로 확대하는 계기가 되었습니다.

교육 공간과 평생학습 인프라 간 연계 모델 제시

이번 교육은 단순한 기술 습득을 넘어서 구리시 평생학습 체계, 특히 인창도서관이 운영하는 메이커 스페이스 ‘꿈꾸는 공작소’ 자원을 연계한 사례로 주목받고 있습니다. 해당 공간은 시민 누구나 접근 가능한 개방형 창작 공간으로, 디지털 장비 및 코딩 실습도구를 활용한 실습 중심 교육을 용이하게 운영할 수 있도록 되어 있습니다.

백경현 구리시장은 수료식에서 다음과 같이 밝혔습니다.

"이번 교육을 통해 인창도서관 ‘꿈꾸는 공작소’와 평생학습과가 유기적으로 협력하여 효율적인 플랫폼을 구축할 수 있었습니다. 앞으로도 시민의 융합형 학습을 위한 기반을 체계적으로 확대해 나가겠습니다."

이는 도시 자체가 하나의 교육 네트워크로 작동하도록 설계하는 장기 전략의 기반이 될 수 있으며, 향후 유사 프로그램 설계의 모범이 될 수 있을 것입니다.

수료생들의 참여와 향후 계획

총 19명의 시민이 교육 전 과정을 이수하고 수료하였으며, 개인의 기술 습득은 물론 상호 협업 기반의 프로젝트 수행 경험도 함께 축적하였습니다. 본 과정은 단기 교육임에도 불구하고 집중도 높은 실습 구성으로, 수료생들의 만족도와 성취감이 높았다는 분석이 제시되고 있습니다.

또한 구리시는 본 교육 프로그램을 성과 분석 이후 중장기 교육과정으로 확대할 계획을 세우고 있으며, 연령대와 기술 습득 수준에 맞춘 차별화된 프로그램 설계를 추진 중입니다. 향후에는 전문 강사 양성과정 운영을 통해 시민이 강사로서 활동할 수 있는 순환 구조도 구축할 방침입니다.

특히 향후 운영 예정인 ‘디지털 문해 평생교육 강사 양성 과정’ 및 ‘웰다잉 강사 교육’, ‘평생학습 강사 역량 강화’ 과정 등은 시민이 직접 지역 교육의 주체로 참여할 수 있도록 유도하며, 지역사회 내 지식 공유 생태계를 조성하려는 목적을 담고 있습니다.

기술 교육의 지역 확산과 장기적 기대 효과

이번 ‘AI 융합 메이커 교육’은 기술 중심의 평생 학습을 지역 단위에서 실현한 사례 중 하나입니다. 이를 통해 구리시는 시민들이 단기 교육을 통해 AI 기반 이해와 간단한 기술 구현이 가능하다는 것을 입증하였으며, 장기적으로 시민 개개인이 기술 사회 속에서 주체적으로 기능할 수 있는 기초 기반을 확보한 셈입니다.

향후 이와 같은 기술 실습 교육이 정기화되고 세분화될 경우, 지역 내에서 기술 관련 커뮤니티가 형성되고, 자생적인 교육문화와 창업 인프라 형성에도 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 기대되고 있습니다.

3D프린팅 기술은 현대 산업 분야에서 실용적이고 혁신적인 솔루션으로 자리잡고 있습니다. 한양3D팩토리에서는 이러한 기술을 바탕으로 고객님의 요구에 맞춘 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 수 있습니다. 3D프린팅 활용을 고려하고 계신 분들께서는 한양3D팩토리의 전문성을 경험해 보시기를 권해드립니다.

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AI·3D프린팅 기반 실무 교육으로 전문인력 양성 성과

경복대학교, 자격증반 운영 통해 지역사회·산업체 연계 교육 성공적으로 마무리

경복대학교 3D프린팅센터는 최근 3D프린터운용기능사 실기 시험을 대비한 단기 자격증반을 성공적으로 마무리하였습니다. 본 교육과정은 AI 및 3D프린터 기술을 기반으로 실무 중심 교육을 강화하고, 지역 사회 구성원과 재학생이 함께 참여하는 개방형 교육 모델로 운영된 것이 특징입니다.

개방형 참여 기반의 실무 교육 운영

이번 자격증반은 2025년 12월 16일부터 19일까지 4일간 경복대학교 남양주캠퍼스 선덕관 내 3D프린팅실에서 진행되었습니다. 본 교육은 남양주 혁신지원사업단의 지원을 받아 운영되었으며, 경복대학교 재학생뿐 아니라 남양주 지역민, 지역 건설기술인 등 총 20명 정도가 참여하는 개방형 실무 교육의 형태로 구성되었습니다.

교육 대상자들은 AI와 3D프린터 기술이 융합되는 실기 중심 커리큘럼을 통해 시험 대비뿐만 아니라 실질적 산업 현장에 적용 가능한 기술 역량 향상에 집중할 수 있었습니다.

“이번 자격증반은 실기 과정 대비에 특화된 단기 집중 교육으로, AI·DX 흐름에 부합하는 3D프린팅 실무 인재 양성을 목표로 기획된 프로그램”
– 관계자 발언 중

실기 평가 중심 이론·실습 병행 커리큘럼

교육 과정은 실기 시험을 철저히 대비할 수 있도록 이론과 실습을 병행하여 설계되었습니다. 구체적으로는 3D프린팅 실기 시험에 출제되는 주요 이론 교육, 모델링 기반 실습 학습, 실제 출력 작업 수행, 후처리 실습에 이르기까지 전 과정을 체계적으로 구성하였습니다.

특히 수강생들은 모델링 실습과 장비 운용 실습을 통해 실제 산업 현장에서 필요한 작업 절차와 기기 활용 능력을 확보할 수 있도록 훈련되었습니다. 이는 시험을 위한 기술 습득 뿐 아니라 실무 환경 대응력을 높여주는 데 중점을 둔 구성이라 볼 수 있습니다.

3D프린팅 기술 확산과 산업 수요 대응

이번 프로그램은 단순한 자격 취득 이상의 함의를 포함하고 있습니다. 교육을 수료한 참여자들은 제조, 설계, 디지털 제작 등 3D프린팅이 활용되는 다양한 산업 분야에 대응할 수 있는 실무 기반 역량을 강화하였으며, 실제 업무 현장에서도 즉시 활용 가능한 기술을 습득하였습니다.

교육생 개개인은 본 과정을 통해 개인의 기술을 공인 자격증으로 증명할 수 있는 기회를 얻었고, 이는 향후 고용 시장 진입 시 강력한 경쟁력이 될 수 있습니다. 또한 AI 및 스마트 제조 등 급변하는 디지털 산업 환경에 적응 가능한 전문성을 제공합니다.

산학협력 연계 및 지역사회 기여

경복대학교는 이번 교육 과정을 산학협력의 일환으로 운영하였으며, 이를 통해 지역 대학의 역할 확장을 실현하였습니다. 재학생뿐만 아니라 지역사회 구성원이 함께 참여할 수 있는 플랫폼을 마련함으로써, 대학이 지역인재를 양성하고 산업 수요에 기민하게 대응하는 데 실질적인 역할을 수행하였습니다.

관계자에 따르면 향후에도 본교는 산업체 수요에 기반한 교육을 지속하며, 3D프린팅 시제품 제작 및 기술 연계 프로그램을 확대할 계획입니다.

“앞으로도 재학생과 지역민이 함께 참여하는 산학협력 기반 실무 교육을 지속적으로 확대해 나가겠습니다.”
– 경복대학교 3D프린팅센터 관계자

신기술 중심 직무능력 향상 지원

본 프로그램은 4차 산업혁명 시대에 요구되는 핵심 기술 중심의 교육이었으며, 실무 중심 커리큘럼을 기반으로 미래 직무에 직접적으로 연결될 수 있는 역량 향상을 목적으로 하였습니다.

특히 AI 기술과 제조 기술의 융합이라는 관점에서 교육생들은 DX 환경에 적응 가능한 소양을 갖출 수 있었으며, 이를 바탕으로 개인의 기술 경쟁력을 제고하고 산업 내 전문 인력으로의 성장을 도모할 수 있게 되었습니다.

기술 자립 기반 마련과 자격 취득 기회 제공

교육생들은 본 과정을 통해 3D프린팅 실기 시험 준비와 더불어 자격증 취득이라는 구체적인 목표를 달성할 수 있는 기반을 마련하였습니다.

해당 자격은 교육 이력이나 전공과 관계없이 다양한 연령과 배경을 가진 지역사회 구성원이 취득할 수 있으며, 실제 산업체에서도 활용도가 높은 만큼 참여자들로 하여금 기술 자립 기반을 갖추는 계기를 제공할 수 있었습니다.

마치며

3D프린팅 기술 중심의 실무 교육은 교육기관의 역량 강화와 더불어 지역 산업과 기술 인력을 연결하는 촉매 역할을 수행하고 있습니다. 이번 교육 프로그램은 자격 취득을 넘어 지역사회 참여와 기술 확산의 의미 있는 사례로 평가될 수 있습니다.

이번 경복대학교 3D프린팅 교육 프로그램은 AI 및 3D프린터 기술 기반으로 미래 직무에 필요한 역량을 쌓을 수 있는 기회를 제공하였습니다. 한양3D팩토리는 이러한 교육과정이 지속적으로 확장되어 산업체와 지역 사회에 실질적인 기여를 할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠습니다.