공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 문서 내 추출 성분을 활용한 변수 인식 및 색인 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 659, 2021.11.04-05
공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 문서 내 추출 성분을 활용한 변수 인식 및 색인 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 659, 2021.11.04-05
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Abstract | 선박의 건조나 운용을 허가 받기 위하여 조선소는 선급에게 검사를 의뢰하며, 선급은 관련된 규정집을 참조하여 해당 선박이 모든 설계 규정을 준수하고 있는지를 검토한다. 조선 해양 산업 분야의 특성상, 설계의 규모와 범위가 타 산업보다 상대적으로 방대하기 때문에 관련된 설계 규정들도 상세하고 상호 연관되어 있으며 복잡하다. 따라서 전문적으로 검토 업무를 담당하는 실무자라도 관련된 모든 규정을 파악하는 것은 매우 까다로운 일이다. 이에 본 연구에서는 규정집을 자동으로 색인하고, 규정집 내의 변수를 인식하여 각 변수 간의 연결 관계와 색인된 위치를 가시화하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 PDF (Portable Document Format) 형식으로 배포되는 규정집 내부의 성분들을 정확하게 추출하여 가공해야 한다. 따라서 본 연구에서는 PDF 성분 추출 라이브러리를 사용하여 규정집 내의 목차, 문자, 수식 등을 추출하였고, 각 성분이 위치한 페이지와 차지하는 크기, 페이지 내의 위치 정보를 함께 저장하였다. 추출한 목차와 문자 성분은 Levenshtein-distance 알고리즘으로 비슷한 성분끼리 매칭하였고, 규정집을 목차에 맞게 색인하였다. 또한, 추출한 문자의 위치 관계를 활용하여 일반 문자열과 첨자를 분리하였고, 이를 이용하여 변수를 인식하였다. 최종적으로, 색인한 규정집과 인식한 변수 결과를 활용하여 각 변수 간의 연결 관계와 색인 위치를 가시화했다. 본 연구에서 제안한 방법을 CSR (Common Structural Rules) 규정집에 적용하였고, 높은 변수 인식률과 색인 정확도를 보여 그 효용성을 확인하였다. |
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Publication Date | 2021-11-04 |
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김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 국부 변형 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 47, 2023.02.08-11
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이혜원, 노명일, 함승호, 남보우, "LNG 로딩 암의 최적 설계를 위한 동적 거동 해석 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 108, 2023.02.08-11
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전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, "연안 적용을 위한 충돌 위험도 산정 및 충돌 회피 경로 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 49, 2023.02.08-11
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김하연, 노명일, 이혜원, 조영민, "센서 데이터를 이용한 선박의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 109, 2023.02.08-11
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조영민, 노명일, 이혜원, 공민철, "자율 운항 선박을 위한 개선된 센서 융합 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 107, 2023.02.08-11
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하지상, 노명일, 공민철, 김기수, "격벽, 장비 및 배관을 고려한 선박의 배치 설계 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 8, 2023.02.08-11
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여인창, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박용 서라운드 뷰 영상의 자동 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 45, 2023.02.08-11
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Min-Chul Kong, Myung-Il Roh, In-Chang Yeo, Ki-Su Kim, Jeongyoul Lee, Jongoh Kim, Gapheon Lee, "A Detection Method of Objects with Text in Drawings Based on Deep Learning", Proceedings of ISOPE 2023, Ottawa, Canada, 2023.06.19-23
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Myung-Il Roh, "Applications of Deep Learning in Ship Design, Production, and Operation Stages", Proceedings of ICDM(International Conference on Decarbonization and Digitalization in Marine Engineering) 2022, Siheung, Korea, 2022.04.28-29
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노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18