Customer Story
AI 기반 CAD 도면 인식으로 심볼·라인·텍스트를 추출하고 SPP&ID 도면을 자동 생성하는 프로세스 구축
- 건설 및 인프라
- CaviLens
OCR (광학 문자 인식)Object Detection (객체 탐지)
고객사 소개
- 현대 엔지니어링은 현대자동차 그룹 계열의 글로벌 종합 엔지니어링 기업으로, 건설, 플랜트, 인프라, 환경 및 산업시설 분야에서 다양한 프로젝트를 수행하며, 첨단 기술을 통해 전 세계 인프라 개발에 주력하고 있습니다.
문제 상황
- 1차 사업에서 Symbol, Text, 선의 인식률이 각각 60-80%에 도달했지만, 도면별 차이로 인해 정확도의 한계.
- 건설 도면에서 Symbol의 크기, 방향성, 도면 내 노이즈 등으로 인한 인식 문제 발생.
- PDF 파일을 이미지로 변환하는 과정에서 발생하는 Text 오인식 및 Line 인식의 어려움.
- 학습 데이터 확보의 어려움과 이를 해결하기 위한 데이터 전처리 비용이 과다하게 발생.
- 다양한 도면에서 동일한 Symbol 및 Text를 인식하는 정확한 모델 개발 필요.
해결 전략
- 초록소프트는현대엔지니어링 프로젝트에서는 건설 도면에서 발생하는 심볼, 텍스트, 선의 인식률을 개선하기 위해 다양한 기계 학습 모델을 활용하여 심볼의 크기와 방향, 도면 내 노이즈 문제를 해결하고, PDF 변환 과정에서 발생하는 텍스트 오인식 문제를 개선했습니다.
- 또한 데이터 전처리 과정의 최적화를 통해 처리 시간과 비용을 절감하고 인식률을 높였으며, 이를 통해 다양한 프로젝트에서 공통적으로 사용되는 심볼과 텍스트를 정확하게 인식할 수 있는 모델을 개발하여, 실질적인 업무 효율성을 향상시켰습니다.
도입 결과
- Faster-R CNN, Mask-R CNN, Yolo V3 등의 모델을 통해 시간 단축과 인식률 증대를 실현.
- Symbol과 Text의 위치를 정확하게 인식하고 분류하여 오인식 문제를 개선.
- 데이터의 전처리 과정을 최적화하여 기존 대비 처리 시간과 비용 절감.
- 면에서의 Symbol과 Text 인식률이 향상되어, 실질적인 업무 효율성 증가.
