• 산업문제명건축 도면 내 정보 추출 방법의 검증 및 개선
• 기업(주)디파인
• 키워드건축 도면 이미지, 객체 인식, 객체 탐지,
• 산업문제 내용· 기업소개: 의뢰 기업은 시스템 응용 소프트웨어 개발 및 공급업에 종사하는 기업으로, 시스템 응용 소프트웨어 개발 및 공급업, 소프트웨어 자문 개발 공급, 컴퓨터 설비 자문 및 개발 공급, 연구 및 개발업(자연과학연구)을 수행하고 있음 · 산업문제: 기업에서 기존에 수행하고 있는 건축 도면 이미지 분석 프로젝트에서 수학적 데이터 분석을 활용한 건축 도면 내 정보 추출 방법의 검증 및 개선하고자 문제를 연구소에 의뢰함. 건축 도면 데이터에 대한 이해와 건축 도면 내 객체 5종 (욕조, 변기, 싱크대, 세면대, 가스레인지)의 탐지를 위해 사용하던 기존 모델의 검증 및 수학적 데이터 분석을 통한 정보 추출 방법의 개선을 목표로 함
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안: 의뢰기업에서 사용 중인 모델의 장단점 파악 및 개선 방향 도출. 건축 도면 데이터의 특징을 파악하여 이미지 품질 저하를 최소화하면서 학습 속도는 향상하기 위한 도면 이미지 축소의 최적 수치를 실험적으로 확인. 연구소가 제시한 모델 YOLO v5가 기존 모델 Faster R-CNN에 비해 71% 짧은 학습 시간, 25% 짧은 추론 시간, 20배 빠른 FPS, 0.08 높은 mAP@60의 성능을 나타냄 · 활용계획 및 기대성과: 2D 기반 건축 도면 추론 웹 서비스에서 추론 오류 감소, 건축 도면 내 광학 문자 인식 모델 개발, 2D 도면에서 객체를 포함한 다양한 건축물 정보 인지 기술을 통해 3D 도면 생성에 활용