Customer Story
딥러닝 이미지 인식을 활용해 CAD 도면에서 실내 공간 정보를 자동 추출하고 비상 대피로 자동 생성에 활용
- 건설 및 인프라
- CaviLens
OCR (광학 문자 인식)Object Detection (객체 탐지)
고객사 소개
- 한국건설기술연구원(KICT)은 건설 및 국토개발 분야의 연구와 기술 개발을 통해 국가 건설 산업의 발전을 지원하는 공공 연구기관입니다. 건축, 토목, 교통, 환경 등 다양한 분야에서 연구를 수행하며, 안전한 건설 환경 조성과 기술 혁신을 목표로 하고 있습니다.
문제 상황
- 기존에는 CAD 도면에서 실내공간 정보를 수작업으로 추출하는 데 많은 시간이 소요되고 비효율적 도면의 다양한 정보(벽, 창, 문 등)를 자동으로 인식해 3D 실내공간 정보로 변환하는 표준 포맷 개발이 필요 딥러닝 모델 개발에 필요한 대규모 데이터 확보가 제한적이었으며, 불필요한 레이어 제거 및 핵심 정보 추출 알고리즘 구축에 어려움
해결 전략
- 초록소프트는 ‘CAD자료의 3차원 실내공간정보 표준포맷 변환을 위한 알고리즘 및 시작품 개발’ 프로젝트에서 CNN을 이용해 불필요한 레이어를 자동 식별·제거하고, 3D 실내공간 정보 변환을 자동화하였습니다.
- 더미 데이터 생성으로 학습 데이터 부족 문제를 해결하고, 추가 데이터 학습을 통해 모델 성능을 개선하였으며, 다양한 학습 데이터를 활용해 실내공간 정보 구축을 위한 레이어 추출 알고리즘을 고도화했습니다
도입 결과
- CAD 도면에서 벽, 창, 문과 같은 실내공간 정보를 자동으로 분류해 필요한 레이어만 남기는 알고리즘을 개발
- CNN을 적용해 CAD 파일의 레이어를 자동으로 선별하고, 이를 3D 실내공간 정보로 변환하는 기능을 구현
- 더미데이터를 활용해 모델 정확도를 94%, 진짜 양성 비율을 100%까지 끌어올림
