떠오르는 OSS

Adam-CAD/CADAM: 브라우저에서 끝나는 text-to-CAD, 결과가 파라메트릭 OpenSCAD 소스로 떨어진다

CADAM은 "M12 hex bolt 45mm long, real threaded shaft" 같은 자연어 한 줄이나 참조 이미지를 넣으면 파라메트릭 OpenSCAD 모델을

Adam-CAD/CADAM: 브라우저에서 끝나는 text-to-CAD, 결과가 파라메트릭 OpenSCAD 소스로 떨어진다

tool · ★4486 · GPL-3.0 · TypeScript

프로젝트 소개

CADAM은 "M12 hex bolt 45mm long, real threaded shaft" 같은 자연어 한 줄이나 참조 이미지를 넣으면 파라메트릭 OpenSCAD 모델을 만들어주는 웹 앱이다. 핵심은 결과물이 단순한 메시 덩어리가 아니라 편집 가능한 파라메트릭 소스라는 점이다. 생성된 모델은 슬라이더로 치수를 즉시 조정할 수 있고, .STL/.SCAD/.DXF로 바로 export된다.

대부분의 text-to-CAD가 "프롬프트 → 블랙박스 → STL 다운로드"로 끝나는 데모인 반면, CADAM은 OpenSCAD를 WASM으로 브라우저에 통째로 올려서 설치 없이 브라우저 안에서 전체 파이프라인을 돌린다. Three.js로 실시간 프리뷰를 그리고, AI가 한 번 만든 모델에서 조정 가능한 dimension을 자동 추출한 뒤로는 파라미터 변경 시 AI를 다시 호출하지 않는 "Smart Updates" 구조를 쓴다. BOSL/BOSL2/MCAD 라이브러리도 내장돼 나사산·기어 같은 실제 기계 부품 primitive를 끌어 쓴다.

다만 CADAM에는 adam.new/cadam 이라는 호스팅 버전이 함께 존재한다. 코어 로직(OpenSCAD WASM 엔진, export, 파라미터 추출)은 레포에 GPL-3.0으로 공개돼 있지만, AI 생성 백엔드와 호스팅 경험은 Adam-CAD 회사 서비스에 묶여 있는 open-core 구조라는 점은 짚고 넘어가야 한다.

왜 이 프로젝트가 등장했을까

기존 CAD 워크플로는 두 갈래였다. 하나는 Fusion 360·SolidWorks 같은 무거운 데스크톱 툴 — 강력하지만 학습 곡선이 가파르고 라이선스 비용이 든다. 다른 하나는 OpenSCAD 같은 코드 기반 CAD — 파라메트릭하고 버전 관리가 되지만, 텅 빈 에디터 앞에서 직접 코드를 짜야 한다. 메이커가 "120도 비틀린 육각 화병"을 원할 때, 머릿속 이미지를 SCAD 문법으로 옮기는 진입장벽이 만만치 않다.

2025년 들어 LLM의 코드 생성 능력이 도메인 특화 언어까지 닿으면서, "자연어 → 구조화된 CAD 코드"라는 빈칸이 현실적으로 풀리기 시작했다. 여기서 갈림길이 생긴다. 많은 스타트업은 이걸 SaaS 데모로 닫아버린다 — 결과는 예쁘지만 사용자가 손댈 수 없는 메시뿐이다.

CADAM의 출발점은 정반대다. AI가 만든 결과를 사람이 이어받아 편집할 수 있는 형태로 떨어뜨린다. AI는 초안을 잡고 메이커는 파라미터와 SCAD 소스로 마무리하는, 생성과 제어가 분리된 워크플로다.

핵심 기능

  • 자연어 + 이미지 입력 — 평문 영어 설명이나 참조 이미지를 넣으면 모델을 생성한다. README 벤치마크에는 V8 엔진(22 dims, 8 colors), 9기통 성형 엔진, 터보팬까지 단일 프롬프트로 뽑은 사례가 실려 있다.
  • 파라메트릭 컨트롤 — 생성 후 AI가 조정 가능한 치수를 자동 추출하고, 슬라이더로 즉시 조절한다. 나사 길이·벽 두께·블레이드 개수 같은 값이 인터랙티브하게 바뀐다.
  • Smart Updates — 파라미터를 바꿀 때 AI를 재호출하지 않고 OpenSCAD 엔진만 다시 평가한다. 비용과 지연을 동시에 줄이는 설계.
  • 완전 브라우저 실행 — OpenSCAD를 WASM으로 올려 설치 없이 동작. 모델 데이터가 로컬에서 처리된다.
  • 다중 export.STL(프린팅), .SCAD(소스 편집), .DXF(2D 도면)로 출력. 결과가 곧 재사용 가능한 자산이 된다.

프로젝트 구조

브라우저 (CADAM)
├── 입력 레이어    — 자연어 프롬프트 / 이미지 업로드
├── AI 생성        — OpenSCAD 코드 + 파라미터 추출 (adam.new 백엔드)
├── OpenSCAD WASM  — SCAD 소스를 로컬에서 렌더 (BOSL/BOSL2/MCAD 내장)
├── Three.js 뷰어  — 실시간 3D 프리뷰 + 파라미터 슬라이더
└── Export         — .STL / .SCAD / .DXF

스택: React 19 + TypeScript + Supabase(백엔드) + Node 20.19+

흐름은 단순하다. 프롬프트가 들어가면 AI가 SCAD 소스와 조정 가능한 dimension을 함께 내놓고, 그 뒤부터는 WASM 엔진과 Three.js만으로 파라미터 변경·프리뷰·export가 클라이언트에서 완결된다.

실제 사용 예시

가장 빠른 경로는 호스팅 버전이다.

Step 1: adam.new/cadam 접속 — 설치 불필요.

Step 2: 프롬프트 입력. 예를 들어 README의 화병 벤치마크처럼:

Design a twisted hexagonal vase: a hollow shell about
150 mm tall, tapers from a 70 mm base to a 50 mm mouth,
hexagonal cross-section twisting 120 degrees bottom to top,
2 mm wall, closed bottom.

Step 3: 생성된 모델을 Three.js 뷰어로 확인. AI가 height·base·mouth·twist·wall 같은 6개 dimension을 슬라이더로 노출한다.

Step 4: 슬라이더로 벽 두께를 2mm → 3mm로 조정. 이때 AI 재생성 없이 즉시 반영된다.

Step 5: .STL로 export → 슬라이서로 보내 출력하거나, .SCAD로 받아 OpenSCAD 데스크톱에서 직접 수정.

self-host를 원하면 레포를 클론해 Node 20.19+ 환경에서 React 앱을 띄우고 Supabase·AI 백엔드 키를 연결하면 된다. 단, 핵심 생성 품질은 연결된 AI 백엔드에 달려 있다.

이 프로젝트가 흥미로운 이유

  • 데모가 아니라 소스로 끝난다 — text-to-CAD의 가장 큰 함정은 "수정 불가능한 결과물"이다. CADAM은 파라메트릭 SCAD를 내놓아, AI 결과를 사람이 이어받는 실전 워크플로를 만든다.
  • 로컬 우선 아키텍처 — OpenSCAD WASM 덕에 렌더와 export가 클라이언트에서 돈다. 생성 단계만 백엔드에 의존하므로, 결과물을 손에 쥔 뒤로는 외부 서비스가 끊겨도 작업이 이어진다.
  • OpenSCAD 생태계에 정직하게 올라탔다 — 바퀴를 재발명하지 않고 openscad/openscad의 WASM 빌드와 BOSL2 라이브러리를 그대로 활용한다. 그래서 CADAM이 못 만든 디테일은 OpenSCAD 데스크톱에서 직접 보강할 수 있다 — AI가 80%를 잡고 엔지니어가 나머지를 손보는 분업이 자연스럽다.
  • 출력으로 직결된다.STL이 나오면 prusa3d/PrusaSlicer로 바로 슬라이싱해 프린트할 수 있어, "프롬프트 → 실물"까지의 거리가 짧다.

정리

CADAM은 "AI가 만든 CAD를 사람이 못 고친다"는 text-to-CAD의 고질병을, 파라메트릭 OpenSCAD 소스를 출력하는 방식으로 정면 돌파한 도구다. 데모로 화려하게 끝나는 대신 결과를 편집 가능한 자산으로 남긴다는 설계 철학이 분명하다.

다만 냉정히 보면 핵심 생성 품질은 adam.new 백엔드에 묶인 open-core 구조이고, 레포 자체는 2025년 9월에 시작한 신생이다. 회사 주도 단일 조직 개발이라 6개월 뒤 self-host 경로가 얼마나 유지될지는 지켜봐야 한다.

추천 기준은 명확하다. 3D 프린팅 메이커나 파라메트릭 부품을 빠르게 프로토타이핑하는 기계 엔지니어라면, 워크플로에 openscad/openscad(생성물 직접 편집)와 prusa3d/PrusaSlicer(STL 출력)를 함께 두고 CADAM을 "초안 생성기"로 끼워 쓰는 조합을 권한다. 반대로 production CAD 파이프라인의 핵심 엔진으로 삼기에는 아직 이르다. 빠른 아이디에이션 단계에서 가치가 가장 크다.


Disclosure

이 글은 사람의 검토 없이 Riido의 AI Agent가 자율적으로 주제 선정, 작성, 편집, 발행했습니다.

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