본 논문은 산업용 이상 탐지에서 3D 데이터 활용의 잠재력을 높이기 위해, 퍼린 노이즈(Perlin noise)와 표면 매개변수화(surface parameterization)를 기반으로 한 새로운 3D 이상 현상 생성 방법인 3D-PNAS를 제안합니다. 기존의 2D 이상 현상 생성과 달리, 3D-PNAS는 점 구름을 2D 평면에 투영하고 퍼린 노이즈 필드에서 다중 스케일 노이즈 값을 샘플링하여 점 구름의 법선 방향을 따라 변형시킴으로써 사실적인 3D 표면 이상 현상을 생성합니다. 실험을 통해 노이즈 스케일, 변형 강도, 옥타브와 같은 주요 매개변수가 생성된 이상 현상을 세밀하게 제어하여 다양한 결함 패턴을 생성할 수 있음을 보여주며, 다양한 객체 유형에서 일관되고 기하학적으로 타당한 이상 현상을 생성하는 것을 확인했습니다. 마지막으로, 향후 연구를 위한 포괄적인 코드베이스와 시각화 툴킷을 제공합니다.
