최근 설계 단계에서 설계품질 향상과 시공 단계에서 비용 절감을 효과를 기대하며 3차원 BIM 관련 기술에 대한 관심이 높아가고 있으며, 또한 부분적으로 기술 도입 효과가 나타나고 있다. 그럼에도 불구하고 설계 및 시공 현업은 2차원 CAD 도면을 중심으로 이루어지고 있으며, 3차원 BIM 기반 설계가 이루어진다 하더라도 결국 시공을 수행하는 건설 현장에는 2차원 CAD 도면이 납품되고 이를 기반으로 건설 현장은 운영된다. 또한 설계 단계 BIM과 시공 단계 BIM은 모델의 활용 목적이 다르고 그에 따라 모델링의 범위 및 방법이 크게 다르기에 시공 단계에서 2차원 도면에 기반한 시공 BIM 모델 구축이 필요한 현실이다. 본 연구에서는 2차원 구조 CAD 도면을 인식하여 3차원 골조모델을 생성하는 기술을 개발하고 구현하였다. 통합 BIM 모델은 골조, 설비, 마감으로 구성되며, 이 중 골조 모델은 설비와 마감 모델링을 위하여 선행되어야 할 핵심요소이다. 시공 단계 2차원 도면을 바탕으로 골조 모델의 생성을 생성하는 작업에도 많은 노력이 요구되며, 또한 이 과정에서 모델러가 2차원 도면을 파악하여 BIM 도구를 사용하여 모델링을 하는 과정에서 오류의 가능성도 내포되어 있다. 특히 설비, 마감과의 통합 모델 구축이 원활히 되기 위해서는 골조 상세, 즉 부재 편심 또는 단차 등이 정확히 모델링 되어야 한다. 본 연구의 도면 인식을 통한 3D 골조모델 생성은 2차원 구조평면과 부재일람표에 표기된 내용을 그대로 인식하여 3차원 BIM 모델을 생성함으로써 모델링 효율의 극대화와 모델 정확도 향상의 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 변전소에서 수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 도면인 배전설비도면의 주요 기호인 전주와 전선인식 방법에 관하여 기술한다 본 논문에서는 원형성에 근거하여 전주 후보를 추출한 후 이들 사이의 연결성에 근거하여 전선을 인식한 다음, 전주후보들 중에서 전주를 확인함으로써 전주와 전선을 인식하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 다수의 배전 설비도면에 적용하여 실험하고 그 결과를 제시한다.
스케치를 거쳐 생성되는 디지털 자료로 건축도면이나 제품 디자인시안 등은 수요가 많음에도 불구하고 디지털 도면 자동생성에 대한 영상처리는 아직 연구되지 않고 있다. 현행 필기인식에 대한 영상처리 연구는 주로 글자나 숫자에 국한되어 있어 본 연구에서는 선으로 이루어진 필기를 인식하여 도면이라는 이진영상의 특징을 이용해 특징점을 도출하고 디지털 도면을 생성하는 영상처리를 제안한다. 먼저 입력받은 아날로그 스캔이미지를 메디안블러링과 OSTU임계처리로 노이즈가 없는 이진영상으로 변환한 후 해리스코너검출기를 이용하여 특징점을 검출하고 좌표를 추출하고, 좌표값을 활용해 외곽선과 내부윤곽선까지 구현하여 디지털도면을 양산한다.
본 논문에서는 배전설비도면의 주요 기호인 전주와 전선인식 방법에 관하여 기술한다. 본 논문에서는 원형성에 근거하여 전주후보를 추출한 후 이들 사이의 연결성에 근거하여 전선을 인식한 다음, 전주후보들 중에서 전주를 확인함으로서 전주와 전선을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한국전력공사의 배전설비도면들 중에서 무작위로 추출한 표본 약 30매를 대상으로 실험하고 그 결과를 제시한다.
건축도면의 영역정보추출은 도면의 유지 및 보수에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 건축도면이 일반적으로 폐 영역으로 구성되어 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 이들 폐 영역을 추출한 뒤 폐 영역이 갖는 정보를 이용해 치수 인식에 응용하는 방안을 제안한다. 제안한 방법의 특징은, 전처리 과정에서 세선화 과정을 처리하지 않아 픽셀이 갖는 중요 데이터를 보존하며 처리한다는 점이다. 또한 제안한 방법은, 실제 도면의 크기와 도면을 구성하는 픽셀 수의 비례를 이용하므로, 건축도면의 인식에 있어 중요 요소인 수치의 오인식에 대한 확인 및 교정이 가능하다는 장점이 있다. 제안한 방법에 대한 성능 평가로는, 정부에서 제공하는 농어촌주책 표준설계도서를 입력 영상으로 하여 제안한 방법을 적용하여 영역에서 추출한 픽셀 정보와 실제 건축도면에서의 치수를 비교 분석하였다.
한전에서는 전력설비의 효율적인 관리를 위하여 일찌기 배전분야에 GIS를 도입하여 신배전정보시스템(NDIS : New Distribution Information System)을 구축, 시범운영을 마치고 전국에 단계적으로 확대운영하고 있다. GIS를 업무에 활용하기 위해서는 설비도면의 입력이 선행되어야 하나 이를 수작업에 의존할 경우 많은 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라 입력자의 숙련정도에 따라 자료의 정확도가 달라지게 되므로, 이러한 문제점들을 근본적으로 해결하고자 설비의 위치, 심볼, 계통연결, 속성자료 등을 컴퓨터로 자동인식 입력시켜 수작업을 최소화하는 기법 및 적용연구가 필요하며, 특히 국가기본도를 Base Map으로 사용함에 따른 상대오차 보정문제도 해결되어야 한다. 본 개발은 변전소에서 전력수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 배전설비도면에서 도면내 주요 설비인 전주와 전선을 인식하는 방법 즉, 반투명 필름에 손으로 그려진 배전설비도면의 스캐닝 영상을 인식기법을 적용하여 설비내용, 설치위치, 전선종류별 설치상태 등 지리정보시스템에서 사용될 정보를 Digital 형태의 Data로 자동생성하고 국가기본도와의 상대오차보정까지 처리하는 것을 주요내용으로 하고 있다.
본 논문에서는 기계 서비스 부품 도면에서 숫자를 인식하기 위하여 입력 영상에 대한 전처리와 딥러닝 모델을 제안한다. 서비스 부품 도면의 숫자를 인식하는데 있는 지시선과 도형에 의한 오검출 또는 오인식을 개선하기 위하여 수학적 형태학 필터링 전처리를 한다. 숫자 인식을 위하여 VGG-16 모델을 축소 변형한 7 개의 계층을 가지는 VGG 모델을 적용함으로써 인식 성능을 개선한다. 서비스 부품 도면의 숫자 인식 실험 결과, 제안하는 방법이 인식률 95.57%, 정확도는 92.82%로 종래의 방법에 현저히 개선된 결과를 얻었다.
본 연구에서는 아파트의 설계도면을 처리의 대상으로 하고 있다. 이러한 아파트 도면은 굵고 평행한 두 개의 선으로 표현되는 주벽과 심볼(문, 창, 베란다. 타일 $\cdots$), 치수선(Dimension Line), 치수보조선, 여러 가지 수치를 나타내는 숫자(치수)와 문자 등으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 이러한 아파트 도면 내에서 아파트 건물의 골격을 이루는 주벽을 인식하는 방법을 제시하고 있다. 이를 위해서 가는 라인을 제거하고 굵은 라인만을 남기는 이진화 방법을 사용하여, 이러한 라인들을 벡터화하고, 주벽의 존재위치를 한정하였다. 이를 이용해 치수보조선을 구하고 찾은 피수보조선을 이용하여 주벽을 검출하고, 찾아진 주벽에 연결되는 다른 주벽으로 영역을 확장해 나가는 방법을 구현하였다. 마지막으로, 주벽사이에 있는 창문은 비록 주벽이 아닌 창문 심볼로 표현되어 있더라도 주벽으로 인식해야 하기 때문에, 찾아진 주벽을 이용해 이들 주벽사이에 존재하는 창문을 찾는다. 실험결과 인식률에서 본 연구에서 제시하는 방법이 96.5%의 인식율을 나타내어 Karl Tombre 연구팀의 방법 90.7%보다 5.8% 더 우수하게 나타났고, 오인식의 수도 작게 나타났다.
본 논문은 시설물의 효율적인 유지보수 관리를 위해 이미지 도면의 부품정보를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 시설물 설계 도면에는 시설물을 구성하는 부품에 대한 정보가 표현되어 있고, 각 부품을 구분하기 위해 레전드 문자가 표기되어 있다. 본 논문은 이미지 도면의 레전드 문자 인식을 위해 인공지능 기법을 적용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 평가하기 위해 인공지능기법을 도면관리시스템에 적용한다.
본 논문에서는 변전소에서 수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 도면인 배전설비도면의 주요 기호인 전주와 전선인식 방법에 과하여 기술한다. 제안하는 방법은 원형성에 근거하여 전주후보를 추출한 후 이들 사이의 연결성에 근거하여 전선을 인식한 다음, 전주후보들 중에서 전주를 확인하는 방법으로 다음과 같이 네 개의 단계로 구성된다. 첫 번째는 히스토그램 분석을 통하여 얻어진 임계값을 사용하여 입력영상에서 배전설비영역을 추출하는 단계이고, 두 번째는 추출된 배전설비영역을 세선화 하는 단계이다. 세 번째는 세선영상의 분기점 근처에 정의된 탐색영역에서 원형성을 측정하여 전주후보를 추출하는 단계이다. 네 번째는 전주후보들이 가지는 분기점들 간의 연결성을 측정하여 전선을 인식하는 단계이다. 전선인식이 완료되면 전주후보들 중에서 전선을 가지는 후보들만을 추출하여 전주를 인식한다. 제안된 방법은 한국전력공사의 배전설비도면들 중에서 무작위로 추출한 표본 약 30매를 대상으로 실험하고 그 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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