한인수, 노명일, 공민철, "딥 러닝을 활용한 P&ID 내 장비 인식 방법", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 11, 2023.08.23-26
| Abstract | 선박 내부 장비에 대한 핵심 연결 관계를 시각적으로 표현한 P&ID (Piping and Instrumentation Diagram) 는 설계, 운용, 관리 등 다양한 부서에서 꾸준히 활용되고 있다. 최근에는 디지털 도면의 필요성이 증가하여, 기존에 보유한 PDF나 이미지 형식의 도면을 디지털화하는 연구가 활발히 진행되고 있다. P&ID는 각각의 주 요 장비를 특정 기호로 표현하고, 이 장비들을 연결하는 배관은 실선으로 나타낸다. 그러나 P&ID는 다양한 장비와 배관 (이후 객체라 칭함)이 복잡하게 얽혀 있는 방대한 도면으로, 전문가가 아니면 이해하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 P&ID 내의 객체를 자동으로 인식하고 분류하는 일련의 프로세스를 제안하였다. 이를 위해 다양한 딥 러닝 기반의 모델을 적용해 그들 간의 성능 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안 한 방법을 활용할 경우, 실제 P&ID 도면 내 주요 장비와 배관을 효과적으로 인식할 수 있음을 확인하였다. |
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| Publication Date | 2023-08-25 |
한인수, 노명일, 공민철, "딥 러닝을 활용한 P&ID 내 장비 인식 방법", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 11, 2023.08.23-26