공민철, 노명일, 한인수, 김미진, 김정연, "P&ID 내 객체 및 문자 인식 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 313-314, 2023.05.02-04
Domestic Conference
2023.04.26 10:35
공민철, 노명일, 한인수, 김미진, 김정연, "P&ID 내 객체 및 문자 인식 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 313-314, 2023.05.02-04
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| Abstract | 선박 내 주요 장비 간의 연결 관계를 도식화한 P&ID (Piping and Instrumentation Diagram)는 설계부터 운용 및 관리까지 다양한 부서에서 지속적으로 활용된다. 최근, 디지털 도면의 필요성에 대한 인식이 증가돼 기존에 보유하고 있었던 PDF나 이미지 형식의 도면을 디지털화 하고자 하는 연구가 많이 수행되고 있다. P&ID는 주요 장비를 각각에 해당하는 특정 기호로 표현하며, 각 장비를 연결한 배관을 실선으로 표현하고 있다. 또한, 장비와 배관의 세부 특성이나 위치 및 수량 등을 간단한 형태의 문자로 표기하였다. P&ID는 다양한 장비와 배관 (이후 객체라 칭함)이 복잡하게 얽혀 있는 방대한 도면이기 때문에 전문가가 아닐 경우에는 이해하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 P&ID 내 객체와 문자를 자동 인식하여 분류하는 일련의 프로세스를 제안하였다. P&ID 내의 객체를 인식하기 위해 본 연구에서는 빠르고 정확한 인식률을 보이는 객체 인식 모델인 YOLO v7을 활용하였다. 이 모델을 이미지 형식의 P&ID 위를 순차적으로 인식하는 Sliding-Window에 탑재하였고, Non-Maximum Suppression (NMS) 알고리즘을 통해 중복된 인식 결과를 제거하였다. 일반적으로 객체 주위에는 그 객체의 특성을 나타내는 문자가 같이 존재한다. 따라서 인식한 객체의 주위 이미지를 잘라내어 구글의 문자 인식 모델인 Tesseract에 통과시켜 문자를 인식하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 활용하여 실제 P&ID 도면에 적용한 결과, 단시간에 높은 정확도로 객체와 문자를 인식할 수 있음을 확인하였다. |
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| Publication Date | 2023-05-04 |
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전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, 진은석 "입력 데이터의 불확실성과 복잡한 조우 상황을 고려한 충돌 위험도 평가 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 442, 2023.05.02-04
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여인창, 노명일, 공민철, 전도현, 하지상, 유동훈, 진은석, "선박의 자동 접이안을 위한 서라운드 뷰 생성 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp.315-316, 2023.05.02-04
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공민철, 노명일, 한인수, 김미진, 김정연, "P&ID 내 객체 및 문자 인식 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 313-314, 2023.05.02-04
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김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04
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김하연, 노명일, 하지상, 조영민, 이혜원, "센서 데이터를 활용한 해상 장애물의 개선된 추적 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 436, 2023.05.02-04
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조영민, 노명일, 전도현, 하지상, 이혜원, 유동훈, 진은석, "개선된 센서 데이텨 연관 및 융합 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 261, 2023.05.02-04
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김동우, 노명일, 전도현, 우선홍, 김진혁, 김용태, 이혜원, "멤브레인형 액화가스 화물창 1차방벽 최적 형상 개발을 위한 딥러닝 기반 구조 안전성 예측 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 22-23, 2023.05.02-04
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하지상, 노명일, 공민철, 김기수, "장비 및 배관의 다단계 최적화를 활용한 선박의 기관실 배치 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 311, 2023.05.02-04
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노명일, "자율운항선박을 위한 핵심 AI 기술", 2023년도 스마트전기선박연구회 동계학술발표회, 대전, 2023.02.23-24
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김동우, 노명일, 전도현, 우선홍, 이혜원, 김용태, "딥 러닝을 이용한 멤브레인 타입 LNG선 화물창의 1차 방벽의 형상 최적화 방법 ", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 275, 2023.02.08-11
