2021년 02월

도면 내 Text 및 Image 추출 기술 개발

2021-02-01

ICT솔루션팀 이정렬 팀장, 김종오 수석, 이갑헌 연구원

1. 개요

KR은 4차산업혁명 관련 기술인 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 신기술을 선급 업무에 적용하여 생산성을 높이는 방안을 연구하고 있습니다. 최근에는 업무 프로세스 개선과 업무 효율 개선에 대한 관심이 높아짐에 따라,

도면을 디지털화하여 활용하는 것에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

기존에는 도면의 문자(수량 및 사양 등) 및 이미지(기자재, 장소 표지 등)를 찾아서 그 정보를 사람이 직접

디지털화 하였고 이는 많은 노력과 오랜 시간을 요구하였습니다. 이의 효율성을 제고하기 위해 원하는 도면 내 문자 및 이미지의 위치와 정보를 추출하여 목적에 맞게 디지털화하기 위한 필요성이 제기되고 있습니다. 그러나 선박 도면의 특성 상 도면 내의 문자 및 이미지가 서로 겹치거나 선에 의해 노이즈가 있어서 사람이 봐야만 알 수 있는 상황이 존재합니다. 이로 인해 기존 방식의 객체 탐지 알고리즘은 인식률이 낮기 때문에 활용하기 어렵습니다. 따라서, KR은 이와 같은 상황에서도 효율적으로 동작할 수 있는 딥러닝 모델을 이용한 문자 및 이미지 추출 모델을 개발하였습니다.

2. 주요 특징

· 도면 내 문자 및 이미지 정보 선별 기능
· 객체 이미지 편집/추가/제거 기능
· 대량의 이미지 학습 데이터 자동 생성 기능

3. 향후 계획

딥러닝 기반의 알고리즘을 활용하는 본 연구를 통해, 도면 내 Text 및 Image에 대한 정보를 목적에 맞게

디지털화 할 수 있는 기반 기술을 확보하였습니다. 먼저 특정 설비 종류 및 개수를 판단해야 하는 Safety Plan에 해당 도면 인식 기술을 적용하였습니다. 소화기, 소화호스, 가스감지기 등 150여가지 객체 종류(2020년

기준, IMO Resolution A.1116)에 대하여 20만개가량의 학습데이터를 기반으로 딥러닝 학습을 진행하였으며, 이를 기반으로 다양한 선종의 15개의 도면에 적용해본 결과 평균 85% 정도의 설비를 찾는 높은 정확도를

보였습니다.

추후 연구 방향은 개발한 모델을 다양한 도면에 적용해봄으로써 확장 가능성을 확인하고 인식 모델 성능

향상시키고자 합니다. 이를 통해 KR을 찾은 분들께 수준 높은 검사와 스마트한 지원을 제공함으로써, 4차

산업혁명을 선도하는 디지털 선급이 되고자 끊임없이 노력할 것입니다.

KR 웹진 195호