# learn-pattern-from-clicked-points

> A brief description, shown to the model to help it understand when to use this skill

- Author: sonminchan
- Repository: pabian84/lg-electronics-repair-3d
- Version: 20260203090826
- Stars: 0
- Forks: 0
- Last Updated: 2026-02-08
- Source: https://github.com/pabian84/lg-electronics-repair-3d
- Web: https://mule.run/skillshub/@@pabian84/lg-electronics-repair-3d~learn-pattern-from-clicked-points:20260203090826

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name: learn-pattern-from-clicked-points
description: A brief description, shown to the model to help it understand when to use this skill
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##  ■■ Description ■■
- 자동화된 알고리즘이 사용자의 의도를 완벽히 파악하지 못할 때, 
  **'인간 중심의 피드백(Human-in-the-Loop)'** 을 통해 패턴을 학습시키는 것은 
  엔터프라이즈 급 디지털 트윈 솔루션에서 매우 지능적이고 효율적인 접근 방식다.
- 단순히 좌표 하나를 찍는 것을 넘어, **"사용자가 클릭한 지점의 기하학적 특성(Normal, Curvature, Local Position)을 추출하여 이를 '돌출부 패턴'으로 정의하고, 유사한 지점을 탐색하는 로직"** 을 제안 한다.
## 1. 구현 전략: "Feature-Based Pattern Matching"
사용자가 클릭한 지점을 기준으로 다음과 같은 **'지문(Signature)'**을 생성하여 시스템이 학습하게 합니다.
1. **Local Normal (국부 법선):** 클릭한 면의 법선 벡터 방향.
2. **Relative Height (상대적 높이):** 노드의 바운딩 박스 바닥면으로부터의 거리.
3. **Topology Pattern (위상 패턴):** 클릭 지점 주변 정점들의 법선 변화율(곡률).
이렇게 저장된 패턴은 향후 다른 유사한 노드에서도 **"이런 법선과 높이를 가진 곳이 돌출부다"** 라고 판단하는 기준이 됩니다.
## 2. 이 방식은 특히 **대량의 유사 부품(예: 나사, 소켓, 핀)이 존재하는 복잡한 조립 체계**에서 강력한 효과를 발휘한다.
- **패턴 저장 및 재사용:** 
	- 한번 학습된 돌출부 패턴은 JSON 형태로 메타데이터화하여 서버에 저장하십시오. 
	- 그러면 다음에 동일하거나 유사한 모델을 로드할 때 AI가 즉시 돌출부를 식별할 수 있습니다.
- **시각적 피드백:** 
	- 사용자가 클릭한 지점에 작은 구(Sphere)나 하이라이트를 표시하여 "시스템이 여기를 돌출부로 인식했음"을 명확히 보여주는 것이 UX 측면에서 중요합니다.