Convergence Security Journal (융합보안논문지)

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A Study on Object Recognition Technique based on Artificial Intelligence

인공지능 기반 객체인식 기법에 관한 연구

  • 양환석 (중부대학교/정보보호학과)
  • Received : 2022.09.29
  • Accepted : 2022.12.30
  • Published : 2022.12.31
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Abstract

Recently, in order to build a cyber physical system(CPS) that is a technology related to the 4th industry, the construction of the virtual control system for physical model and control circuit simulation is increasingly required in various industries. It takes a lot of time and money to convert documents that are not electronically documented through direct input. For this, it is very important to digitize a large number of drawings that have already been printed through object recognition using artificial intelligence. In this paper, in order to accurately recognize objects in drawings and to utilize them in various applications, a recognition technique using artificial intelligence by analyzing the characteristics of objects in drawing was proposed. In order to improve the performance of object recognition, each object was recognized and then an intermediate file storing the information was created. And the recognition rate of the next recognition target was improved by deleting the recognition result from the drawing. In addition, the recognition result was stored as a standardized format document so that it could be utilized in various fields of the control system. The excellent performance of the technique proposed in this paper was confirmed through the experiments.

최근 들어 4차산업 연관기술인 사이버물리시스템(CPS) 구축을 위해 물리 모델과 제어회로 시뮬레이션을 위한 가상 제어시스템 구축 작업이 다양한 산업 분야에서 요구가 점점 증가하고 있다. 전자 문서화 되지 않은 문서들에 대한 직접입력을 통한 변환은 시간과 비용이 많이 소모된다. 이를 위해 이미 출력된 대량의 도면을 인공지능을 이용한 객체 인식을 통해 디지털화 작업은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 도면내 객체를 정확하게 인식하고 이를 다양한 응용에 활용할 수 있도록 하기 위하여 도면내 객체의 특징을 분석하여 인공지능을 활용한 인식 기법을 제안하였다. 객체 인식의 성능을 높이기 위하여 객체별 인식 후 그 정보를 저장하는 중간 파일을 생성하게 하였다. 그리고 인식 결과를 도면에서 삭제하여 다음 인식 대상의 인식률을 향상시켰다. 그리고 그 인식 결과를 표준화 포맷 문서로 저장하여 이를 제어시스템의 다양한 분야에 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 우수한 성능은 위해 실험을 통해 확인할 수 있었다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2022년도 중소벤처기업부의 산학연 Collabo R&D(예비연구) 지원에 의한 연구임 [S3253352]

References

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