평면도 분할을 통한 의미론적 정보 추출

조원영; 박종일

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조원영 (한양대학교) 박종일 (한양대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회

발행연도: 2024.11

수록면: 79 - 82 (4page)

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본 논문에서는 다양한 해상도와 복잡한 형태를 갖는 건축 평면도 데이터에서 벽, 문, 창문 등 구성 요소의 의미론적 정보를 정밀하게 추출하기 위한 방법을 제안한다. 평면도 데이터는 대개 정해진 규격이 없어서 다양하고 고해상도로 제공되어 학습 용량의 한계로 인해 학습이 어렵고, 해상도가 다양한 경우 성능 편차가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 평면도를 정해진 크기의 작은 단위의 영상으로 분할하여 각 단위에 대해 개별적으로 의미론적 추론을 수행하고 규칙 기반 후처리 과정을 통해 통합하여 전체 평면도의 의미론적 정보를 추론하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 복잡한 평면도의 구조를 단순화하여 각 단위 영상에서 정밀한 추론이 가능하며 다양한 해상도의 데이터에서도 일관된 성능을 보여준다. 또한 분할된 데이터를 활용하여 학습을 하기 때문에 모델의 경량화에도 기여할 수 있다.

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