Earticle

본 연구는 ActiveX, Internet Explorer, Windows 설치형 프로그램에 의존해 온 제조업 ERP의 운영 한계를 줄이기 위해 FastAPI 기반 웹 ERP 구조를 설계하고, 구매·재무 데이터를 활용한 AI 자동 보고서 생성 방안을 제안한다. 기존 시스템은 사용자 PC마다 프로그램과 실행 모듈을 설치해야 하며, 기능 변경 때마다 재배포와 버전 관리가 필요하다는 문제가 있었다. 이를 개선하기 위해 Ubuntu 서버 환경에 React 프런트엔드, FastAPI 백엔드, PostgreSQL 데이터베이스를 분리 배치하고, 업무 기능을 REST API와 모듈 단위로 구성하였다. 현재 단계에서는 기존 ERP의 주요 화면을 웹 환경으로 전환하고 백엔드·데이터베이스 연계 구조를 개발하고 있다. AI 보고서 기능은 구현 완료된 기능이 아니라 후속 확장안으로, 사용자의 자연어 요청에서 기간·거래처·품목·계정과목 등의 조건을 추출한 뒤 허용된 업무 API만 호출하여 데이터를 조회·집계하고 표와 요약문을 생성하도록 설계하였다. 향후 실제 구매·재무 데이터를 이용해 요청 해석 정확도, 조회 결과의 일치성, 보고서 작성 시간 단축효과를 검증할 계획이다.

This study designs a FastAPI-based web ERP architecture to reduce the operational limitations of manufacturing ERP systems that depend on ActiveX, Internet Explorer, and Windows-installed client programs. The legacy environment requires software installation and configuration on each user PC, while updates demand repeated distribution and version control. To address these issues, the proposed system separates a React frontend, FastAPI backend, and PostgreSQL database in an Ubuntu server environment and organizes business functions as REST APIs and independent modules. At the current stage, major legacy ERP screens are being migrated to the web and the backend–database integration is under development. An AI-based reporting function is presented as a future extension rather than a completed implementation. It extracts conditions such as period, supplier, item, and account from a natural-language request, invokes only predefined business APIs, aggregates authorized purchase and financial data, and produces tables and narrative summaries. Future work will evaluate request interpretation accuracy, data consistency, report generation time, and reductions in manual reporting effort using actual ERP data.

본 연구는 저 예산의 소규모 인디 게임 프로젝트나 대학생 수준에서 구현 가능한 이미지 기반의 3D 에셋을 생성하는 생성형 인공지능 모델을 활용하여 커스터마이징(Customizing) 방식을 대체 하는 새로운 파이프라인을 제안 한다. 이 파이프라인은 사용자에게 개인의 3D 오브젝트를 Unity 애플리케이션에서 활용할 수 있다는 점을 보여준다. 이 파이프라인은 대규모 예산이 투입된 게임에서 제공하는 정교한 커스터마이징을 구현하는 기술적 어려움을 완화하 고, 범주화된 오브젝트를 커스터마이징 하는 대신 사용자가 원하는 오브젝트를 활용한 개인화된 콘텐츠 참여의 가능 성을 제시한다. 전체적으로 이미지 분류, 에셋 생성, 리깅 자동화를 통한 실효성 높은 파이프라인을 제시하였으며, 구현 결과 대부분 안정적으로 작동한다. 생성된 3D 에셋은 사용자가 업로드한 이미지와의 높은 시각적 유사성과 Unity 내부에서 활용 될 수 있는 호환성이 높다는 것을 보여주었다. 본 연구는 생성형 인공지능 모델을 동적으로 활용하여 실제 제작 파이 프라인안에 통합함으로써, 기존의 커스터마이징과는 다른 가능성을 제시하며, 향후 다양한 종의 반려동물, 캐릭터 및 게임 콘텐츠 등에서 활용될 수 있음을 제시한다.

In this paper, we introduce a novel pipeline that can be an alternative to traditional customizing utilizing a generative AI model to create a 3D asset from a 2D image in low-budget projects undertaken by undergraduate students or small indie game teams. This can help users receive their own objects generated and play with them in Unity mobile application. In addition, This alleviate the technical challenges of implementing sophisticated customizing system, offered by large-scale company and intergrate the generative AI model into the pipeline showing the potential that replace traditional customizing system with the new. Overall, we present high-usage pipeline via image classification, generating assets and automative rigging. we denoted that the technical stacks was implemented in the baseline, well and generated 3D asset depicts high similarity with the original object in the image and that of file format was competitable with Unity application. We hope that this paper will help create a range of pet, characters and game content.

We propose a system that integrates real-time data processing and augmented reality (AR) technology to provide users with an immersive tourism experience. The proposed system comprises three main components: First, Real-Time Location-Based Tourism Information System: This system utilizes FastAPI, Folium, and Unity's Input.location feature to provide information about nearby tourist attractions based on the user's GPS data. It visualizes this information through AR content, offering a personalized experience. Second, Metaverse- Based Tourism Experience System: Designed using FastAPI, Unity's Vuforia, and NavMesh, this component enables users to explore cultural heritage sites and tourist destinations within a virtual environment through real-time location tracking and AR content. Third, MobileNet-Based AR Tourism System: Leveraging the MobileNet transfer learning model and Unity's AR Foundation, this system implements real-time image prediction and AR content visualization, delivering an interactive tourism experience. This study presents various technical approaches and system design methodologies to support immersive tourism experiences that seamlessly blend the virtual and physical worlds.