본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 컴퓨터 지원 설계(CAD) 작업흐름을 자동화하는 방안을 제시합니다. 기존의 복잡하고 전문적인 스케치 기술을 요구하는 CAD 프로세스의 어려움을 해결하기 위해, 자연어 설명으로부터 LLM이 초기 CAD 스크립트를 생성하고, 오류 피드백을 기반으로 반복적인 수정을 통해 설계를 정제하는 프레임워크를 제안합니다. 다양한 복잡도의 실험을 통해 이 접근 방식의 효과를 평가하였으며, 간단하거나 중간 정도의 복잡한 설계에서는 LLM이 우수한 성능을 보이지만, 매우 제약적인 모델에서는 여러 번의 수정이 필요함을 발견했습니다. 향상된 메모리 검색, 적응형 프롬프트 엔지니어링, 하이브리드 AI 기술을 통해 스크립트의 강건성을 높여야 할 필요성을 강조합니다. 향후 연구 방향으로는 클라우드 기반 실행 통합 및 고급 LLM 기능 탐색을 통해 CAD 자동화를 더욱 간소화하는 것을 제시합니다.
