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Abstract 최근 선박들이 대형화됨에 따라 선박의 설계 규정도 더욱 방대하고 상세해지고 있다. 이러한 규정들은 지속적으로 재정 및 개정되기 때문에 숙련된 검사관이라 할지라도 변경 사항에 대한 누락이 발생할 수 있다. 또한, 규정 내에 서 사용되는 다양한 기호와 수식들은 서로 연결 관계를 가지고 있고, 방대한 분량으로 인해 검사관이 연관성을 검토하기는 쉽지 않다. 이와 같은 혼란을 방지하기 위해서 도면에 대한 승인 작업을 하는 선급에서는 규정의 검색 및 검토 기능을 자동화하고자 하는 시도를 꾸준히 하고 있다. 이에 본 연구에서는 설계 규정의 검색 및 검토 기능을 자동화하고 규정 요소간의 연결 관계를 표기하는 방법을 제안하였다. 해당 기능을 자동화하기 위해, 먼저 문서 내의 각각의 요소를 정확하게 파악하는 절차가 필요하다. 규정을 담은 문서들은 문자열 외에도 수식이나 그림 등 다양한 요소들이 포함되어 있다. 규정들은 주로 PDF (Portable Document Format) 형식으로 배포되고 이러한 요소들을 추출하기 위한 다양한 라이브러리들이 존재한다. 하지만, 문서에는 표, 그림, 수식 등 다양한 형태가 존재하기에 이를 완벽히 추출하는 라이브러리는 찾기 힘들다. 본 연구에서는 추출한 성분 사이의 위치 관계를 활용하여 수식 영역과 문자열 영역으로 구분을 세분화하였다. 두 문자열 사이의 차이를 비교하는 Levenshtein-distance 알고리즘을 적용하여 문서를 목차에 따라 구획화하였다. 또한, 추출된 세부 정보를 토대로 수식과 변수의 정의 및 연결 관계를 표현하기 위한 자료 구조를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 조선 해양 분야에서 흔히 사용하는 CSR (Common Structural Rules) 문서에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.
Publication Date 2021-08-25

공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 추출 성분을 활용한 문서 내 변수 색인 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 124, 2021.08.25-28


  1. 전도현, 노명일, 이혜원, "블록의 형상과 무게 중심을 고려한 갠트리 크레인의 리프팅 자동화 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 589, 2021.11.04-05

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  2. 유동훈, 노명일, "속도장애물 및 Astar 알고리즘을 이용한 선박의 충돌 회피용 경로 생성", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 93, 2021.08.25-28

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  3. 박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 손남선, "다중 카메라를 활용한 무인선의 장애물 탐지 및 추적", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 422, 2021.08.25-28

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  4. 김기수, 노명일, "여객선의 승객 탈출을 위한 다채널 행동 모델 연구", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 187, 2021.08.25-28

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  5. 공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 추출 성분을 활용한 문서 내 변수 색인 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 124, 2021.08.25-28

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  6. 이혜원, 노명일, 조영민, 진은석, 유동훈, "선박의 센서 융합을 위한 가상 환경 구축 및 데이터 연관 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 169, 2021.08.25-28

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  7. 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "전이 학습을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 189, 2021.08.25-28

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  8. 하지상, 노명일, 김진혁, 김기수, "경로 탐색 알고리즘과 전문가 시스템을 활용한 배관 경로 생성 최적화 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 409, 2021.05.13-14

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  9. 이종혁, 노명일, 김기수, 이혜원, "선박 및 해양 구조물의 자동 접이안 시뮬레이션 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 562, 2021.05.13-14

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  10. 여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, "선형 성능의 정성적 평가를 위한 딥 러닝 기반 이미지 시각화 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 573, 2021.05.13-14

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