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 내진 성능 평가를 위한 핵심 정보를 CAD 도면에서 수작업으로 추출해야 하는 비효율적인 작업
CAD 도면을 BIM 변환 없이 내진 평가 정보를 추출하고, 자동으로 건축물의 구조적 핵심 정보를 분석하는 알고리즘 개발이 필요
해결 전략
ChoRockSoft는 ‘건축설계도를_활용한_건물_내진_성능_해석_기본정보_추출_알고리즘_및_시작품_개발’ 프로젝트에서 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 적용하여 CAD 도면의 이미지를 분석하고, 객체 인식 및 좌표 추출 과정을 자동화하였습니다.
또한 학습된 데이터셋을 통해 내진 성능 평가에 필요한 정보를 정확하게 식별하고, 이 정보를 JSON 형식으로 저장하여 다양한 도면에서 사용할 수 있는 방식으로 확장하였습니다.
사용 기술
OCR
객체 탐지(Object Detection)
도입 결과
CAD 도면에서 내진 평가에 필요한 핵심 정보를 자동으로 추출하는 딥러닝 기반 알고리즘을 개발하였으며, 96.7%의 정확도를 달성
도면 내 다양한 객체의 좌표 정보를 추출하여, 이를 바탕으로 실제 기둥, 벽 등의 건축 부재 정보를 효과적으로 분석할 수 있는 시스템을 구현
건설 현장 및 보안 환경에 맞춤형 적용 가능한 AI 모델로,작업 처리 속도 향상과 95% 정확도로 데이터 맵핑 및 관리 호환성을 극대화