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연상훈 (고려대학교) 김철호 (고려대학교) 박계원 (방재시험연구원) 최두찬 (한방유비스) 조용걸 (케이뱅크) 최종민 (한밭대학교) 이광호 (고려대학교)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제35권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
331 - 342 (12page)
DOI
10.6110/KJACR.2023.35.7.331

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This study aimed to develop an artificial intelligence-based fire protection system design engineering solution. We developed an automatic fire protection system design element extraction algorithm from architectural overview tables using various artificial intelligence libraries. The deep learning-based libraries used in this study were TableNet, OpenCV, and EasyOCR. Levenshtein distance was also used to check the similarity of the characters. Approximately 1,000 tables and the Marmot dataset, which is open-source training data, were trained for the development of the table detection model. The performance metrics used for performance evaluation were recall, precision, and F1 score. The final model selected had the highest F1 score of 0.63. The results confirmed that fire protection system design elements could be efficiently extracted through the developed algorithm. We expect various positive effects of this newly developed algorithm, such as improvements in engineers’ working productivity, functional suitability of designs, and reliability.
#Automated recognition(자동 인식) #Table detector(표 감지) #Optical character recognition(광학 문자인식) #Character extraction(문자 추출) #Artificial intelligence(인공지능)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 알고리즘 모델 성능 분석
4. 결론
References

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