The One Room

Research Proposal for National 
Team: Yeongjoon Ko, Jihoon Kim, Younggyun Shin, SeungHyukLee

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이 프로젝트는 1인 가구를 위한 생성형 인공지능 기반 맞춤형 인테리어 컨설팅 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 한다. 최근 1인 가구의 증가와 홈 퍼니싱 시장의 성장에도 불구하고, 사용자는 방 구조의 다양성, 공간 측정의 어려움, 비용 부담, 무자격 시공자에 의한 피해 등으로 인해 합리적이고 신뢰할 수 있는 인테리어 서비스를 이용하기 어렵다. 또한 생성형 AI의 발전으로 다양한 인테리어 이미지가 쉽게 만들어지고 있지만, 대부분 현실에 존재하지 않는 제품을 기반으로 하기 때문에 실제 공간에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고, 사용자가 자신의 취향과 예산에 맞는 공간을 손쉽게 설계하고 시공할 수 있는 디지털 기반의 새로운 인테리어 생태계를 구축하고자 한다.

기술적으로는 사용자가 스마트폰을 활용해 방의 크기와 구조를 자동 측정하고, 사진과 라이다(LiDAR) 데이터를 업로드하면 AI가 이를 분석하여 3D 공간 모델을 생성하는 원스톱 시스템을 개발한다. 이후 생성형 AI(GAN, Diffusion 모델 등)를 활용해 사용자가 입력한 텍스트나 이미지(reference)를 기반으로 인테리어 스타일링 이미지를 생성하고, Object Detection 및 Feature Extraction 모델을 통해 이미지 내 인테리어 요소를 인식한 뒤 실제 판매 중인 제품 데이터베이스와 연동하여 현실적인 구매 및 시공 옵션을 추천한다. 이를 통해 단순히 ‘이미지를 생성하는’ 수준을 넘어, 가상-현실 연동형 AI 인테리어 제안 시스템을 구현한다.

추가로, 원룸 공간의 파라메트릭 자동 생성 알고리즘과 렌더링 자동화를 통해 학습용 2D·3D 데이터를 대량으로 확보하는 자체 연구를 수행한다. Rule-based 방식으로 생성된 가상의 원룸 데이터를 이용해 학습 효율을 극대화하고, 사전 제작된 가구 객체의 노출 빈도를 제어하여 수익화 가능한 데이터셋을 구축한다. 이를 바탕으로 인테리어 생성 알고리즘의 정확도와 디자인 완성도를 지속적으로 개선하며, AI 모델이 현실적인 컨설팅과 디자인 조정까지 수행할 수 있는 수준으로 발전시키는 것을 목표로 한다. 결과적으로 본 프로젝트는 AI·디자인·산업 데이터를 통합한 새로운 형태의 개인 맞춤형 인테리어 서비스 플랫폼을 제시한다.
  

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