한인수, 노명일, 공민철, 최성원, 장화섭, 조연화, 이갑헌, "도면 내 개정 사항 식별 방법", 2025년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, p. 96, 2025.05.08-05.10
Domestic Conference
2025.05.12 15:50
한인수, 노명일, 공민철, 최성원, 장화섭, 조연화, 이갑헌, "도면 내 개정 사항 식별 방법", 2025년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, p. 96, 2025.05.08-05.10
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| Abstract | 선급은 선박의 안전성과 설계의 적합성을 확보하기 위해 설계자가 제출한 도면을 검토하고 승인하는 절차를 수행한다. 이 과정 에서 검사원은 도면을 선급 규정 및 기술 기준에 따라 검토하고, 필요한 경우 설계자에게 도면의 개정을 지시한다. 설계자는 지시 에 따라 도면을 수정하여 다시 제출하며, 검사원은 지시사항이 제대로 반영되었는지를 재검토하게 된다. 하지만 개정 도면에서 변 경된 부분이 명확히 표시되지 않는 경우가 많아, 검사원은 원본 도면과 개정 도면을 직접 비교하면서 변경 사항을 수작업으로 식 별해야 한다. 특히, 개정을 지시한 부분을 수정하는 과정에서 연관된 다른 요소까지 추가로 변경되는 경우가 많아, 변경 범위를 정확히 파악하기 위해 전체 도면을 처음부터 다시 검토해야 하는 비효율이 발생한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 컴퓨터 비전 분야의 change detection 기술을 활용하여 원본 도면과 개정 도면의 차이를 자동으로 식별하고 시각적으로 표시하는 방법을 제 안하였다. Change detection은 시간이나 상태가 다른 두 이미지를 비교하여 변화가 발생한 영역을 탐지하는 기술로, 본 연구에서 는 이를 딥 러닝 기반 모델로 구현하였다. 다량의 학습 데이터 확보를 위해 image inpainting 기법을 활용하여 원본 도면에 자연스 러운 수정이 가해진 수많은 개정 도면을 생성함으로써, 가상의 학습 데이터를 효과적으로 구성하고 이를 활용해 탐지 모델을 학습 하였다. 제안된 방법을 활용하여 검사원은 변경된 부분만 신속히 파악하고 집중적으로 검토할 수 있어, 전체 도면을 반복적으로 검토하는 작업에 소요되는 시간과 노력을 현저히 줄일 수 있다. 제안된 방법은 도면 승인 과정의 효율성을 크게 향상시킬 수 있으 며, 실무 적용 시 검토 인력의 작업 시간을 절감하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. |
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| Publication Date | 2025-05-08 |
