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Abstract 이미지 형식의 도면 내에 존재하는 객체 (기자재, 장소 표지 등) 및 문자 (수량 및 사양 등)의 정보를 디지털화 하기 위해서는 많은 노력과 오랜 시간이 소모된다. 이의 효율성을 제고하기 위해 도면 내 객체 및 문자의 위치와 정보를 자동으로 추출하여 디지털화 하기 위한 필요성이 제기되고 있다. 그러나 선박 도면의 특성 상, 도면 내의 객체 및 문자가 도형, 문자 등에 의해 겹치는 사례가 빈번하게 존재한다. 이로 인해 객체 및 문자의 인식률을 낮아 자동화/디지털화하는 것에 어려움이
존재한다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 상황에서도 효율적으로 동작할 수 있도록, 딥 러닝 모델을 이용한 객체 및 문자 정보 추출 모델을 개발하였다. 우선, 객체 추출을 위한 딥 러닝 모델로 이미지 분석에 쓰이는 다양한 CNN (Convolutional Neural Network) 모델을 적용 및 비교하였으며, 문자 추출을 위하여 딥 러닝 기반의 OCR (Optical Character Recognition) 모델을 활용하였다. 학습을 위한 데이터는 실제 도면의 환경과 유사한 학습용 데이터셋 (도면 및 라벨링 파일)을 생성해주는 모델을 개발해 확보하였다. 학습용 데이터셋의 크기를 고정하여 모델 학습 시 발생하는 이미지의 왜곡을 최소화하였고, 생성하는 이미지에 노이즈를 추가하여 over-fitting 문제를 고려하였다. 또한, 객체 추출 모델의 정확도를 높이기 위하여 객체 탐지 결과에 특별한 알고리즘을 사용하여 중복 인식된 객체의 결과를 제거하였다. 본 연구에서는 객체 및 문자 추출 딥 러닝 모델을 선박 도면 내 정보를 디지털화 하는데 사용했으며, 실제 도면 데이터의 객체와 문자를 인식하는데 적용해, 그 효용성을 확인하였다.
Publication Date 2020-07-22

공민철, 노명일, 김기수, 이정렬, 김종오, 이갑헌 "딥 러닝을 이용한 도면 내 객체 및 문자 추출 방법", 2020년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 166, 2020.07.22-23


  1. No Image 09Feb
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18

  2. No Image 17Nov
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    김기수, 김종웅, 노명일, "대기 행렬과 DEVS 기반 함정의 승조원 운영 최적화 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, pp. 311, 2020.11.25-28

  3. No Image 31Jan
    by SyDLab
    in International Conference

    Ki-Su Kim, Myung-Il Roh, "Optimization of the Arrangement Design of a Ship Considering the Multiple Performance", Proceedings of ACSMO 2020, Seoul, Korea, pp. 167, 2020.11.23-25

  4. No Image 31Jan
    by SyDLab
    in International Conference

    Jisang Ha, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, Jong-Ho Eun, Jong-Jin Park, Hyun-Joe Kim, "A Method of the Collision Avoidance of a Ship Using Real-time AIS Data", Proceedings of ACSMO 2020, Seoul, Korea, pp. 106, 2020.11.23-25

  5. No Image 20Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    하지상, 노명일, 김기수, "전문가 시스템과 최적화 기법 기반 배관 라우팅 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 402, 2020.11.05-06

  6. No Image 20Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝을 이용한 해기상 및 소요 마력 예측 모델 개발", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 453-454, 2020.11.05-06

  7. No Image 20Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    이원재, 노명일, 하지상, 이혜원, 공민철, 조영민, 손남선, "선박 주변 인지를 위한 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 241-242, 2020.11.05-06

  8. No Image 19Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    이혜원, 노명일, 남보우, 함승호, "Loading Arm으로 연결된 FLNG와 LNGC의 다물체 역학 기반 부유체 운동 해석", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 283, 2020.11.05-06

  9. No Image 20Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    전도현, 노명일, 이혜원, "딥 러닝 기반 크레인 와이어 제어를 통한 리프팅 블록의 거동 최소화", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 359, 2020.11.05-06

  10. No Image 27Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    김기수, 김종웅, 노명일, "함정의 승조원 운영 평가 및 최적화 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 257, 2020.11.05-06

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