Customer Story
내진 관련 도면 자동 판별 및 구성요소 분류를 위한 기계학습·딥러닝 기반 모델 개발
- 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 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
- 초록소프트는 ‘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.
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
