KR100395887B1 - 지리정보시스템 데이터 베이스 구축작업에 있어서배전설비도면 자동인식방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 변전소에서 전력수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 배전설비도면에서 도면내 주요 설비인 전주와 전선을 인식하는 방법 즉, 반투명 필름에 손으로 그려진 배전설비도면의 스캐닝 영상을 인식기법을 적용하여 설비내용, 설치위치, 전선종류별 설치상태 등 지리정보시스템에서 사용될 정보를 Digital 형태의 Data로 자동생성하는 방법에 관한 것이다. 본발명은스캐닝된 배전설비도를 인식하기 위해서 사용되는 도면영상은 최초 스캐닝 상태의 명암영상과 이를 화소 밝기값에 따라 이진화(thretholding)시켜 지적도를 제거시킨 배전설비도영상, 배전설비도영상을 1화소의 선폭으로 변형시킨 세선영상 등 세종류의 영상을 사용한다. 이들 영상을 대상으로 수행되는 인식과정을 간략히 살펴보면, 먼저 세선영상을 대상으로 선분이 분리되는 위치인 분기점을 추출한 다음, 대상도면을 바꿔 초기명암영상에서 각 분기점별로 지정영역내 화소를 탐색하여 원형성(circularity)을 측정함으로써 전주후보를 추출한다. 이렇게 추출된 전주후보들 간에 전선의 존재여부를 확인하기 위해 세선영상에서 선분의 연결성을 화소비율로 측정하여 실선과 점선을 구분시켜 전선을 인식한 후, 마지막으로 어느 전선도 연결되지 않은 전주는 전주후보에서 제외시키는 것을 주요 내용으로 하고 있다. 본 발명은 배전설비도면의 특성을 반영하여 기호 및 선분을 인식하는 방법으로서, 여러도면에 대해 시험적용한 결과 약 90%에 이르는 설비인식률과 정확도를 확인할 수 있었으며, 배전지리정보시스템 구축에 필요한 설비도면입력작업에 효과적으로 활용되고 있다.

Description

지리정보시스템 데이터 베이스 구축작업에 있어서 배전설비도면 자동인식방법{Auto-Recogniton method of the distribution network drawings in constructi ng the data-base at geographical information system}

본 발명은 지리정보시스템 데이터 베이스 구축작업에 있어서, 설비도면 자동인식 입력방법으로 더 상세하게는 본 발명은 변전소에서 전력수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 배전설비도면에서 도면내 주요 설비인 전주와 전선을 자동으로 인식하는 방법 즉, 반투명 필름에 손으로 그려진 배전설비도면의 스캐닝 영상을 인식기법을 적용하여 설비내용, 설치위치, 전선종류별 설치상태 등 지리정보시스템에서 사용될 정보를 Digital 형태의 Data로 자동생성하는 방법에 관한 것이다

지리정보시스템을 구축하기 위해서는 대상지역의 지리공간정보와 함께 설비도 등 기초도면이 데이터베이스화 되어 있어야 하는데, 종래에 있어서 지리정보시스템 데이터 베이스 구축작업은 수작업에 의존하고 있었다. 그런데 지리정보시스템 데이터 베이스 구축작업에 있어서 핵심을 차지하고 있는 설비도면이 수작업으로 제작되어 기재규칙이 일정치 않고, 노후화 되어있는 배전설비도면을 컴퓨터가 자동으로 인식하기 곤란하였다.

즉 종래에 있어서 자동으로 배전설비도면을 인식하지 못하였던 배전설비도면의 특성을 살펴보면,

첫째, 배전설비도면에서 인식대상인 설비내용이 베이스 맵(Base Map)인 지적도와 함께 기재되어 있는 상태에서 지적도를 적절히 분리하여 제거하여야 하며,

둘째, 도면에는 인식대상이 되는 전주(원) 및 전선(직선, 점선) 외에도 각종기호 및 문자, 안내선 등이 혼재되어 있고, 심볼의 크기와 선굵기도 일정하지 않으며, 전선을 표현하는 선분이 끊어거나 글씨 등 주변정보와 겹쳐서 표현된 경우가 많아 인식률 제고에 큰 장애요소가 되고 있으며,

셋째, 스캐닝된 초기명암영상을 인식대상도면으로 직접사용하는데는 선의 화소 간격이 일정치 않아 인식처리의 기준을 잡기 어려우며, 도면내 모든 화소를 처리해야하는데 따른 처리시간 문제가 있는 반면, 1화소 굵기로 표현되는 세선영상을 사용하면 자료의 왜곡이 발생되어 오인식이나 인식누락현상이 발생되는 문제점이 해결하여야 된다.

이상의 문제점은 배전설비도면의 특징에 기인된 것으로 이들 장애요소를 최소화 시켜야만 높은 수준의 인식률과 정확도를 얻을 수 있다.

종래에는 배전지리정보시스템을 구축함에 있어서 배전설비도면을 직접적인 대상으로하는 자동인식 선행기술은 확인할 수 없으며, 도면인식과 관련된 종래의 기술은 세선화 영상을 작은 선분들로 분할한 다음, 선분간의 조합관계를 통하여 도면에 있는 기호 및 선분들을 인식하는 방법을 주로 사용하였으나 기본적으로 종래의 배전지리정보시스템 구축작업에 있어서 배전설비도면 입력작업이 매뉴얼 디지탈(Manual Digitizing) 방식에 의존하고 있어 많은 시간과 비용이 소요되는 문제점이 있었다.

특히 종래에 있어서 설비도면의 매뉴얼 디지털 방식에 의한 입력작업은 전체 시스템 구축비용의 60%를 상회할 정도로 많은 비용과 시간을 필요로 하는 작업임은 주지의 사실이다. 특히 배전지리정보시스템 구축업무에서 전국적으로 약 14만매에이르는 전체 배전설비도면의 입력은 필수적 선행사항 이며, Manual Digitizing 방식의 경우 도면 1매의 전주와 전선 입력에 약 2시간 이상이 소요되는 실정이다.

본 발명은 지리정보시스템 데이터베이스 구축업무에서 핵심을 차지하고 있는 설비도면 입력작업을 기존의 매뉴얼 디지탈(Manual Digitizing) 방식에서 자동인식 입력방식으로 개선코자 하는 것으로, 본 발명의 목적은 배전설비관리업무에 사용되는 기초도면인 배전설비도를 컴퓨터로 자동 인식시켜 각종 설비정보를 데이터베이스에 입력하는데 있어, 높은 수준의 인식률과 정확도를 얻으면서도 배전설비도면에 있는 전주 및 전선을 자동인식하여 입력하게 하므로써 입력작업을 간소화 하여 그 입력작업에 필요한 시간과 경비를 절약하도록 하는 것인데 반투명 필름에 손으로 그려진 배전설비도면의 스캐닝 영상을 인식기법을 적용하여 설비내용, 설치위치, 전선종류별 설치상태 등 지리정보시스템에서 사용될 정보를 디지탈(Digital) 형태의 데이타(Data)로 자동생성하도록 하는데 그 특징이 있다.

제1도는 배전설비도면 인식처리과정 흐름도

제2도는 전주후보추출을 하기위하여 분기점에서의 전주후보를 탐색하는 범위와 원형성을 추출하는 영역 설정에 대한 간단한 설명도

제3도 전선인식을 위한 전주 후보간 전선을 인식하는 탐색영역에 대한 간단한 설명도

제4도 스캐닝된 배전설비도의 명암영상의 예시도

제5도 최종 인식처리결과를 Display시킨 인식결과의 예시도

****도면의 주요부호에 대한 설명****

1 : 이진화단계 2 : 세선화단계

3 : 분기점추출단계 4 : 전주후보추출단계

5 : 전선인식단계 6 : 전주인식단계

이상의 문제점을 해결하기 위한 수단으로서 본 발명에서는 지적도를 분리하기 위해 배전설비도의 구성이 설비정보는 흑색, 지적도는 적색으로 기재되어있는 점에 착안하여 초기 입력영상의 화소 밝기값에 따라 이진화(Thretholding)시켜 지적도를 분리시킨 다음, 배전설비만의 영상을 1화소의 선폭으로 변형시킨 세선영상을 만든다. 인식과정에서는 초기 명암영상과 세선영상의 두종류 영상을 사용한다. 이 두가지 영상에서 우선 세선영상을 대상으로 선분이 분리되는 위치인 분기점을 추출한 다음, 대상도면을 바꿔 명암영상에서 각 분기점 별로 지정영역내 화소를 탐색하여 원형성(circularity)을 측정함으로써 전주후보를 추출한다. 이렇게 추출된 전주후보들 간에 전선의 존재여부를 확인하기 위해 선분의 연결성을 화소비율로 측정하여 실선과 점선을 구분시켜 전선을 인식한 후, 마지막으로 어느 전선도 연결되지 않은 전주는 전주후보에서 제외시키는 것으로 인식 정확도를 높이고 있다. 이 방법은 전주에는 최소한 하나의 전선이 연결되어 있고 전선의 끝은 반드시 전주와 연결되어있다는 도면의 기재 특성을 활용한 것으로, 세선영상이 크게 왜곡되어 있어도 전주와 전선이 연결된 분기점은 쉽게 구분되는 특성을 이용하였다. 또한 전주인식은 분기점에서의 왜곡이 거의 없는 최초명암영상을 대상으로 탐색하기 때문에 인식률과 정확도, 처리시간 측면에서 높은 수준의 성능을 발휘할 수 있다.

도 1 은 상기와 같은 방법으로 이루어진 본발명에 따른 배전설비도면 자동인식처리 방식의 흐름을 도시한 도면이다.

제1도에 있어서 이진화단계(1)는 grey level로 스캐닝된 입력영상인 배전설비도면의 최초명암영상에서 지적도를 제거하고 배전설비도 영역만을 추출하여 배전설비만의 영상을 만드는 기능을 수행한다. 폴리에스터 필름으로 제작된 배전설비도에서 설비정보는 흑색, 지적도는 적색으로 기재되어있기 때문에 입력영상의 화소 밝기값이 다르게 되며, 이를 참조하여 히스토그램을 만들면 각자의 명암이 구분되는 임계값을 찾을 수 있다. 임계값을 기준으로 입력영상의 각 화소값이 이 임계값보다 작으면 배전설비도영상에 1을, 크면 0을 배정하여 입력영상을 구분시키고 배전설비만의 영상을 생성한다.

세선화단계(2)는 이진화단계(1)에서 만들어진 배전설비영상을 입력으로하여 선폭이 1화소인 세선영상을 생성시키는 과정이다. 세선영상은 배전설비영상에서 화소값이 1인 화소의 인접 3×3화소가 구성되어 있는 형태를 조사하여, 종료조건이거나 분리조건이 아닌 경우 인접 화소값을 0으로 변환하는 과정을 반복수행함으로써 얻어진다.

분기점추출단계(3)는 세선화단계(2)에서 만들어진 세선영상에서 화소값이 1인 화소가 분기점인지 여부를 판단하는 기능으로 기준화소와 인접된 3×3 화소의 구성형태가 분기조건을 만족하는지 판별하며, 분기조건을 만족할때만 이후의 처리단계인 전주후보추출단계(4)를 작동시킨다.

전주후보추출단계(4)는 최초명암영상을 대상으로 분기점추출단계(3)에서 판별된 분기점 근처에 전주심볼(원)이 있는지 판정하는 과정으로 제2도의 가는점선으로 표현된 정합영역(matching area)을 검색함으로써 판별이 가능하게된다. 제2도에서 굵은 실선은 배전설비영상의 예시이고, 교차선(×)은 분기점, 가는 실선은 탐색범위를 각각 표시한 것이다. 전주유무를 탐색하는 범위는 최대 전주크기의 지름 2r_1과 최소 전주크기의 지름 2r_2로 만들어진 고리형태의 부분이며, r_1과 r_2는 도면에 있는 전주중에서 가장 크게 표현된 전주와 가장 작게 표현된 전주의 반지름을 각각 나타내는 것으로 인식처리 전에 미리 지정되는 사전지식(prior Knowledge)이다. 정합영역은 탐색범위에 있는 여러 화소들을 중심점으로 하고 이때의 전주크기 범위내 반경에 의하여 형성되는 원 상에 있는 화소들이다. 미리 지정된 탐색범위에서 최대의 원형성을 가지는 위치와 값을 산출하여, 이 값이 전주후보로 받아들일 수 있는 값인지를 판단한다. 만일 전주후보로 받아들일 수 있는 값인 경우 이전에 추출한 전주후보와 중심점을 공유하는지 판단하여 공유하면 이전에 추출된 전주후보의 분기점리스트에 분기점의 위치를 추가하고, 공유하지 않으면 전주후보를 생성하여 관련된 인자값 즉, 전주후보의 중심점, 최대원형성, 분기점의 위치값을 설정한 후 전주후보리스트에 추가한다. 원형성 산출은 다음 식 1과 같이 계산되며, 식 1에서 n은 화소수, G(x,y)는 누적하는 값, I(x,y)는 입력영상의 명암값, Th_1은 배전설비영상을 생성할 때 사용한 임계값을 각각 의미한다. 이 식에서 탐색범위에 있는 입력영상의 명암값이 이진화할때 산출된 임계값보다 적으면 1.0을 누적하고, 크면 이 명암값과 임계값과의 거리비를 G(x,y)에 누적한 다음, 최종누적된 값을 탐색범위의 화소수 n으로 나눔으로써 원형성이 산출된다.

여기서, G(x,y)는 입력영상의 명암값 I(x,y)에 따라 다르게 결정된다. 즉, I(x,y)가 이진화할 때 사용된 임계값 보다 크면의 값이 되고, 그렇지 않으면 1.0이 된다.

전선인식단계(5)는 인식된 전주후보들 간에 연결되어 있는 전선을 인식하는부분이며, 제3도에서 보는 바와 같이 전선의 최대길이 범위이내에 있는 전주들이 가지는 분기점들 간, 지정된 탐색범위 이내에서 인식하고자 하는 선분의 존재여부를 판단하는 역할을 한다. 제3도에서 굵은 실선은 도면영상에 있는 전주와 전선을 나타낸 것이고 가는 점선은 전선인식을 위한 탐색범위를 표현한 것이다. 탐색범위는 한 전주를 기준으로 전선이 표현될 최대길이 이내에 있을 수 있는 전주들이 가지는 분기점과 분기점을 연결하는 3화소 폭의 직선이며, 최대길이는 인식처리 전에 미리 지정되는 사전지식(prior Knowledge)이다. 전선인식은 세선영상을 대상으로 하고, 전주사이의 탐색범위내에서 흑화소 비율과 분기점의 수, 런의 길이 및 런의 수를 검출하여 수행하며(여기서 런이란 연결된 흑화소 즉, 화소값이 1인 화소가 끊어지지 않고 연결되어 있는 단위를 의미함), 표 2의 특징값 기준에 의해 전선종류를 구분한다. 한번 인식된 전선은 다른 전주후보에 의해 중복인식되는 경우를 방지하기 위하여 해당 분기점 및 인식에 적용된 화소들을 삭제한다.

전주인식단계(6)는 전주후보리스트에 기록되어 있는 전주후보들 중에서 전선을 가지고 있거나 원형성이 충분히 큰 후보를 추출함으로써 전주로 확정시키는 기능을 수행한다.

제4도는 본 발명에서의 인식대상인 배전설비도면을 예시한 것이며 제5도는 제4도에서 예시한 영상을 본 발명에서 제시한 방법으로 인식한 결과를 예시한 것이다.

배전지리정보시스템 데이터베이스 구축업무에 있어서 배전설비도면 입력작업을 자동인식방법 핵심을 차지하고 있는 배전설비도면 입력작업을 상기와 같은 본발명에 따른 방법에 의하여 배전설비도면을 입력하게 되면 전주와 전선의 인식율이 각각 93%와 87%에 이르러, 수작업 대비 약 70%의 비용 및 시간절감 효과가 기대되고 있다. 특히 기호와 선분을 연관지어 도면을 인식하는 본발명의 기법은 배전분야 이외의 타 설비도면, 엔지니어링(Engineering) 도면 등 여타 도면의 인식에도 적용 가능하여 기술의 지속성이 클 것으로 기대된다.

Claims (11)

1. 흑색으로 된 설비정보와 적색으로 된 지적도로 이루어진 배전설비도를 컴퓨터로 인식하여 정보 데이터베이스를 구축함에 있어서, 스케너로 배전설비도를 스케닝하여 명과 암으로 인식하는 단계와;

   스케닝된 배전설비도에서 배전설비정보의 영상만을 추출하는 이진화단계와;

   추출된 배전설비정보를 1점화소인 세선영상으로 생성시키는 세선화단계와;

   생성된 세선영상에서 기준화소가 분기점인지 여부를 판단하는 분기점추출단계와;

   분기점으로 판단된 지점의 근처에 전주심볼(원)이 있는지 여부를 화소의 원형성으로 판정하여 전주후보를 추출하는 전주후보추출단계와;

   추출된 전주후보들간에 전선의 존재여부를 실선과 점선을 구분하여 전선을 인식하는 전선인식단계와;

   전선이 인식되거나 원형성이 충분히 큰 전주후보만을 전주로 인식하는 전주인식단계를 거쳐 컴퓨터 모니터 화면에 인식된 배전설비도면이 디스플레이되는 배전설비도면의 자동인식방법
2. 제 1항에 있어서, 이진화단계는 입력영상의 화소의 밝기에 따라 화소값의 임계값보다 작으면 1로 배정하여 배전설비로 인식하고, 화소의 임계값보다 크면 0으로 배정하여 지적도로 인식하고 배전설비의 영상을 생성하는 배전설비도면 자동인식방법
3. 제 1항에 있어서, 세선화단계는 배전설비영상에서 화소값이 1인 화소의 인접 3 ×3화소가 구성된 형태를 조사하여 종료조건이거나 분리조건이 아닌 경우 인접 화소값을 0으로 변환하는 과정을 반복수행하여 이루어지는 배전설비도면 자동인식방법
4. 제 1항에 있어서, 분기점추출단계는 세선화단계에서 생성된 세선영상에서 화소값이 1인 기준화소와 인접된 3 ×3화소의 구성형태가 분기조건인지를 판단하여 분기점을 추줄하는 배전설비도면 자동인식방법
5. 제 1항에 있어서, 전주후보추출단계는 추출된 분기점을 중심으로 동심원으로된 미리 지정된 영역내에 화소를 탐색하여 사전입력된 크기별 전주의 화소와 일치여부로써 탐색된 화소의 위치와 값을 산출하여 화소의 원형성 형성여부로써 전주후보를 추출하는 배전설비도면 자동인식방법
6. 제 5항에 있어서, 화소의 원형성(circularity)와 화소의 위치 값[G(x,y)]의 관계식은 원형성을 만족하는 배전설비도면 자동인식방법
7. 제 6항에 있어서, 화소의 위치 값[G(x,y)]은 입력영상의 명암값 I(x,y)가 이진화할 때 사용된 임계값 보다 크면을 만족하고, 임계값보다 작으면 1.0을 만족하는 배전설비도면 자동인식방법
8. 제 1항에 있어서, 전선인식단계는 인식된 전주후보들간 사이 지정된 탐색영역내에서 흑화소비율, 분기점의 수, 런의 길이 및 런의 수를 검출하여 전선 및 그 종류를 인식하는 배전설비도면 자동인식방법
9. 제 8항에 있어서, 흑화소비율이 85％이상, 2∼8 화소 사이에 분기점수가 0으로 검출되면 전주후보간 전선이 고압선으로 인식되는 배전설비도면 자동인식방법
10. 제 8항에 있어서, 흑화소비율이 85％이상, 2∼8 화소 사이에 분기점수가 2∼4개가 검출되면 전주후보간 전선이 수평지선으로 인식되는 배전설비도면 자동인식방법
11. 제 8항에 있어서, 흑화소비율이 85％이상, 2∼8 화소 사이에 분기점수가 0, 최대런의 길이가 20이상, 런의 수가 2이상으로 검출되면 전주후보간 전선이 저압선으로 인식되는 배전설비도면 자동인식방법