(사실 올 5월에 등록 되었는데.. 이제야 업로드함)
이 특허의 주요 내용은 디지털 트윈, 메타버스 구현 등에 필요한 스마트 시티에 대한 공간정보 추출의 측면에서 특히 그 중요성이 강조되고 있는 실내공간정보(indoor spatial information)에 대해 래스터 형태인 이미지 도면에서 도면 구성요소 (벽체, 문, 창문, 엘리베이터 등)를 자동으로 추출하여 벡터 타입으로 자동으로 변환해 줄 수 있는 패치 기반의 딥러닝 알고리즘을 제안한 것입니다.
쉽게 설명하면.. 벡터 타입의 벽체정보가 있으면 높이값만 부여하면 손쉽게 3D로 구현하고 실내 네이게이션 등 여러 활용을 할 수 있겠지요? 그런데 CAD나 BIM파일이 없거나 인쇄된 형태의 이미지 타입의 도면만 존재하는 경우 (실제로 이런 경우가 많음)에는 실내공간정보를 작업자가 그림을 보면서 하나하나 다시 CAD로 그려야 합니다.
그런데 디지털 트윈을 구현하기 위해 하나의 도시에 있는 모든 건물에 대해 이렇게 수작업을 해야 한다고 생각해 봅시다. 엄청난 시간적 금전적 비용이 들겠지요? 현재 특허를 받은 기술을 활용하면 이미지를 저희 알고리즘에 넣으면 자동으로 실내공간정보 구성 요소가 벡터화 될수 있도록 자동추출 합니다.
왜 패치기반이냐..? 요거는 네비게이션이 필요한 대형공간의 경우 이미지를 패치단위로 잘라서 탐지하게 하는 것이 가장 자동추출 성능이 좋았기 때문입니다. 정확도는 도면 구성요소마다 다르지만 약 85~90% 수준으로 현재도 지속하여 성능을 개선하는 중에 있습니다.
한줄요약: 알고리즘 개발에 2년+특허등록까지 1년 반 걸렸다.. 지금도 개선 중이다.
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