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Abstract 선박 도면 내 다양한 기호 (symbol)는 장비와 계기에 관한 정보를 시각적으로 전달하는 역할을 하며, 이를 정확히 탐지하는 기 술은 도면 해석, 검토 자동화와 같은 다양한 후속 작업의 기반이 된다. 최근 조선해양 분야에서도 도면을 자동으로 분석하고 활용 하려는 요구가 증가함에 따라, 기호 탐지 기술의 중요성 역시 함께 증대되고 있다. 특히, 최근에는 인공 지능 기술의 발전과 다양 한 컴퓨터 비전 기법의 도입에 따라, 딥 러닝 기반 기호 탐지 방법들이 활발히 제안되고 있다. 그러나 실제 선박 도면에서는 동일 한 대상을 나타내는 기호라 하더라도 설계자에 따라 형상, 크기, 색상, 내부 표기 방식 등이 서로 다르게 표현되는 경우가 많다. 이 러한 설계자별 기호 스타일의 차이는 딥 러닝 기반 탐지 모델의 일관된 학습을 어렵게 만들며, 특히 학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 스타일의 도면에서는 탐지 성능이 크게 저하되는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 해결하기 위해, 각 도면에 포 함된 기호 표에 제시된 기호 예시를 활용하는 참조 예시 기반 기호 탐지 방법을 제안하였다. 도면 내 기호 표는 해당 도면에서 실 제로 사용된 각 기호의 시각적 스타일을 그대로 반영하고 있으므로, 이를 탐지 과정에서 참조 정보로 활용함으로써 도면별 스타일 차이를 직접 반영할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 IMO와 같은 국제 기관에서 정의한 표준 기호만을 학습한 모델을 기반으로 하면서도, 이와 상이한 설계자별 다양한 기호 스타일이 적용된 선박 도면에 대해서도 안정적이고 강건한 탐지가 가능함을 보였다. 또한, 특정 도면 종류에 한정되지 않고 다양한 도면에 제안 방법을 적용함으로써, 도면 유형과 무관하게 효과적으로 활용될 수 있 는 가능성을 확인하였다.
Publication Date 2026-05-28

한인수, 노명일, 여인창, 최성원, "설계자별 다양성을 고려한 선박 도면 내 기호 탐지 방법", 2026년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 96, 2026.05.27-05.29


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