공민철, 노명일, 하지상, 김미진, 김정연, "GNN 기반 P&ID의 패턴 인식 및 분석 방법", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 108, 2023.11.02-03
Abstract | P&ID (Piping and Instrumentation Diagram)는 선박에 존재하는 시스템 내 장비 및 배관의 연결 관계를 간단한 기호들로 나타낸 도면이다. 따라서 선박에 탑재된 시스템을 이해하기 위해서는 P&ID 내의 연결 관계를 파악하는 것이 중요하다. 그러나 선박 내에는 다양한 시스템이 존재하며, 서로 복잡하게 연결되어 있기 때문에 이러한 과정을 어렵게 만든다. 또한, P&ID는 연결 관계를 선으로 표현하고 있기 때문에 많은 선 중에 장비와 장비 간의 연결선을 찾아서 따라가야 하는 불편함도 존재한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 P&ID를 그래프 형태로 변환하여 분석하는 방법을 제안하였다. DXF (Drawing Exchange Format) 형식으로 존재하는 원본 P&ID로부터 선과 문자열을 추출하였고, 선과 선 사이의 연결 관계를 활용하여 객체를 인식하였다. 인식한 객체와 추출한 선으로 객체 간의 연결 관계를 파악할 수 있었고, 이를 통해 그래프 형태로 변환할 수 있었다. 변환한 그래프를 딥 러닝 모델 중 하나인 GNN (Graph Neural Network)으로 학습하였고, 입력한 그래프를 시스템에 따라 분류해주는 알고리즘을 고안하였다. 본 연구에서 제안한 방법으로 원본 P&ID를 입력하면 그래프 형태로 변환하여 패턴을 파악을 통해 특정 시스템으로 자동 분류해줄 수 있었고, 기존 실적선 내 유사 시스템을 추천해주는 등의 다양한 응용이 가능함을 확인하였다. |
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Publication Date | 2023-11-02 |