KR101891992B1 - Server, method, wearable device for supporting maintenance of military apparatus based reasoning, classification and decision of case on augmented reality - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 증강현실에서 사례의 추론, 분류, 결정 기반 군용 장비의 정비를 지원하는 서버, 방법 및 웨어러블 디바이스에 관한 것이다.The present invention relates to a server, a method and a wearable device for supporting reasoning, classification, decision-based military equipment maintenance in augmented reality.
데이터의 형태 범위가 다양해지면서 방대한 데이터를 분석하기 위해 다양한 방법론이 등장하고 있다. 종래의 텍스트 형태의 데이터 범위에서 영상(2D), 동영상(3D) 및 가상/증강/혼합현실 기반의 비정형 데이터에 대한 유용한 상관관계를 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사결정에 이용하는 과정으로 일반 물체 인식(General Object Recognition) 기술을 활용하고 있다. 이는 사물이 가진 다양한 특징을 이용하여 영상 속 사물이 무엇인지를 파악하는 기술을 의미한다. 종래의 물체 인식 기술은 일반적으로 물체의 색상, 특징점, 패턴 등을 이용하여 물체를 추정하는 방식을 이용하고 있었다.As the range of data types varies, a variety of methodologies are emerging to analyze vast amounts of data. In the conventional text format data range, useful correlations to 2D, 3D, and virtual / augmented / mixed reality based unstructured data are found, extracting executable information in the future and using it for decision making It utilizes General Object Recognition technology. This means a technique of identifying what is in a video using various features of the object. Conventional object recognition techniques generally use a method of estimating an object using colors, minutiae, and patterns of an object.
하지만, 군용 장비의 경우, 군용 장비의 외부가 동일한 색상, 패턴 등으로 형성되어 있으므로, 종래의 물체 인식 기술을 군용 장비에 적용하기 어렵다는 문제점이 있었다.However, in the case of military equipment, there is a problem in that it is difficult to apply the conventional object recognition technology to military equipment because the outside of the military equipment is formed of the same color, pattern, or the like.
한편, HMD(Head Mounted Display)란 머리 부분 탑재형 디스플레이로서, 사용자가 머리 부분에 HMD를 장착하면, 사용자는 HMD를 통해 눈 앞에서 직접 영상을 시청할 수 있도록 하는 차세대 디스플레이 장치를 말한다. HMD는 주로 현실 세계에 가상 영상이나 가상 UI를 겹쳐서 표시하고 있다.On the other hand, an HMD (Head Mounted Display) is a head mounted display. When a user mounts an HMD on a head, a user can watch a video directly in front of the user through an HMD. The HMD mainly displays a virtual image or a virtual UI overlaid on the real world.
이러한 HMD와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제 2009-0105485호에서는 HMD를 이용한 멀티미디어 제공 시스템 및 그 제공 방법을 개시하고 있다. Related to this HMD, Korean Unexamined Patent Publication No. 2009-0105485 discloses a multimedia providing system using HMD and a method for providing the same.
최근에는 HMD를 이용하여 군용 장비의 정비를 지원하는 서비스를 제공하고 있다. 그러나 HMD를 이용하여 군용 장비를 정비하는 경우, 군용 색상이라는 특징과 유사한 크기의 부품으로 인하여 객체 인식 과정에서 인식률, 성능 부분에서 분석 처리에 많은 시간이 소요되고 있다. 또한, 이로 인해 인식된 정비 객체 및 부품 객체의 인식 결과를 전달하는 실시간 서비스의 지연이 발생한다는 단점이 존재한다.In recent years, HMD has been providing services to support the maintenance of military equipment. However, in the case of repairing military equipments using HMD, it takes a lot of time to analyze the recognition rate and performance in the object recognition process due to parts having a size similar to that of the military color. In addition, there is a disadvantage in that a delay in a real-time service that carries recognition results of recognized maintenance objects and parts objects occurs.
군용 장비의 정비 대상물을 예측하여 상대적 접근 특성을 확률적으로 도출함으로써 선제적 서비스 지원이 가능하도록 하는 군용 장비의 정비를 지원하는 서버, 방법 및 웨어러블 디바이스를 제공하고자 한다.The present invention provides a server, method and wearable device for supporting maintenance of military equipment that enables preemptive service support by predicting the maintenance objects of military equipment and deducing relative approach characteristics stochastically.
정비자가 군용 장비를 정비하는데 장비의 조작과 정비에 대한 학습 이해도를 높여줌으로써, 정비 지원이 가능해지도록 하는 군용 장비의 정비를 지원하는 서버, 방법 및 웨어러블 디바이스를 제공하고자 한다.The present invention provides a server, method and wearable device for supporting maintenance of military equipments which allow a maintenance person to improve the understanding of operation and maintenance of equipment in order to repair military equipment, thereby enabling maintenance support.
군용 장비의 정비를 진행하는데 정비자에게 편의성을 제공하기 위해 웨어러블 디바이스의 3차원 스크린을 통해 사례 기반의 정비 정보를 제공하는 군용 장비의 정비를 지원하는 서버, 방법 및 웨어러블 디바이스를 제공하고자 한다. A server, a method and a wearable device for supporting maintenance of a military equipment providing case-based maintenance information through a three-dimensional screen of a wearable device in order to provide convenience to a maintenance person in performing maintenance of the military equipment.
군용 장비의 정비와 같이 기계 정비 산업에서의 사고 예방 및 오작동 예측을 통해 정비의 효용성을 증대시키는 군용 장비의 정비를 지원하는 서버, 방법 및 웨어러블 디바이스를 제공하고자 한다.A server, a method, and a wearable device for supporting the maintenance of military equipment that increases the efficiency of maintenance through accident prevention and malfunction prediction in the machine maintenance industry such as maintenance of military equipment.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.It is to be understood, however, that the technical scope of the present invention is not limited to the above-described technical problems, and other technical problems may exist.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 정비자의 신체에 착용된 웨어러블 디바이스로부터 군용 장비에 대한 영상을 수신하는 영상 수신부, 상기 영상으로부터 복수의 정비 객체를 탐지하고, 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나 이상의 부품 객체를 인식하는 객체 인식부, 상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리를 측정하는 거리 측정부, 상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보를 사례 기반 추론(Reasoning) 알고리즘에 적용하여 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정하는 정비 대상 객체 추출부 및 상기 추출된 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 상기 웨어러블 디바이스로 전송하는 전송부를 포함하는 서버를 제공할 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus including an image receiving unit that receives an image of a military equipment from a wearable device worn on a body of a maintenance person, a plurality of maintenance objects from the image, An object recognition unit for recognizing at least one part object corresponding to at least one of the plurality of detected maintenance objects, a distance measurement unit for measuring a distance between the recognized at least one part object and each maintenance object, A maintenance object extracting unit that applies information on a distance between at least one part object and each maintenance object to a case based reasoning algorithm to determine at least one repair object among the plurality of repair objects detected; The maintenance information for the extracted maintenance object is stored in the wearable device And a transmitting unit for transmitting the data to the server.
본 발명의 다른 실시예는, 정비자의 신체에 착용된 웨어러블 디바이스로부터 군용 장비에 대한 영상을 수신하는 단계, 상기 영상으로부터 복수의 정비 객체를 탐지하고, 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나 이상의 부품 객체를 인식하는 단계, 상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리를 측정하는 단계, 상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보를 사례 기반 알고리즘에 적용하여 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정하는 단계 및 상기 추출된 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 상기 웨어러블 디바이스로 전송하는 단계를 포함하는 정비 지원 방법을 제공할 수 있다.Another embodiment of the present invention is directed to a method of controlling a vehicle, comprising: receiving an image of a military equipment from a wearable device worn on the body of a mechanic; detecting a plurality of maintenance objects from the image; The method comprising the steps of: recognizing at least one part object, at least one part object recognized by the at least one part object, measuring a distance between the recognized at least one part object and each maintenance object, Determining at least one repair object among the plurality of detected repair objects by applying the repair information to the wearable device, and transmitting maintenance information about the extracted repair object to the wearable device, .
본 발명의 또 다른 실시예는, 웨어러블 디바이스에 구비된 카메라를 통해 군용 장비를 촬영하는 촬영부, 상기 군용 장비를 촬영한 영상을 정비 지원 서버로 전송하는 전송부, 상기 정비 지원 서버로부터 상기 군용 장비의 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 수신하는 수신부 및 상기 수신한 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 디스플레이에 표시하는 표시부를 포함하되, 상기 영상은 상기 정비 지원 서버에 의해 복수의 정비 객체가 탐지되고, 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나 이상의 부품 객체가 인식되고, 상기 정비 대상 객체는 상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보가 사례 기반 추론 알고리즘에 적용되어 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체가 결정되는 것인 웨어러블 디바이스를 제공할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a wearable device including a photographing unit photographing a military equipment through a camera provided in a wearable device, a transmitting unit transmitting an image photographed by the equipment to a maintenance support server, And a display unit for displaying the maintenance information on the received maintenance object on the display, wherein the image includes a plurality of maintenance objects detected by the maintenance support server, Wherein at least one part object corresponding to at least one of the plurality of detected maintenance objects is recognized and the maintenance object is configured to detect at least one part object and information on the distance between the recognized at least one part object and each maintenance object, Wherein at least one of the plurality of detected maintenance objects Can provide a wearable device to the target object is determined.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described task solution is merely exemplary and should not be construed as limiting the present invention. In addition to the exemplary embodiments described above, there may be additional embodiments described in the drawings and the detailed description of the invention.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 군용 장비의 정비 대상물을 예측하여 상대적 접근 특성을 확률적으로 도출함으로써 선제적 서비스 지원이 가능하도록 하는 군용 장비의 정비를 지원하는 서버, 방법 및 웨어러블 디바이스를 제공할 수 있다.According to any one of the above-mentioned objects of the present invention, there is provided a server, a method and a system for supporting the maintenance of military equipment that enables preemptive service support by predicting a maintenance object of military equipment and deriving a relative approach characteristic stochastically A wearable device can be provided.
정비자가 군용 장비를 정비하는데 장비의 조작과 정비에 대한 학습 이해도를 높여줌으로써, 정비 지원이 가능해지도록 하는 군용 장비의 정비를 지원하는 서버, 방법 및 웨어러블 디바이스를 제공할 수 있다.A server, a method, and a wearable device for supporting maintenance of a military equipment that enables maintenance to be supported by improving the understanding of operation and maintenance of the equipment in maintenance of the military equipment can be provided.
군용 장비의 정비를 진행하는데 정비자에게 편의성을 제공하기 위해 웨어러블 디바이스의 3차원 스크린을 통해 사례 기반의 정비 정보를 제공하는 군용 장비의 정비를 지원하는 서버, 방법 및 웨어러블 디바이스를 제공할 수 있다.A server, a method, and a wearable device for supporting maintenance of military equipment that provides case-based maintenance information through a three-dimensional screen of a wearable device in order to provide convenience to a maintenance person while performing maintenance of the military equipment.
군용 장비의 정비와 같이 기계 정비 산업에서의 사고 예방 및 오작동 예측을 통해 정비의 효용성을 증대시키는 군용 장비의 정비를 지원하는 서버, 방법 및 웨어러블 디바이스를 제공할 수 있다.A server, a method, and a wearable device for supporting the maintenance of military equipment that increases the utility of maintenance through accident prevention and malfunction prediction in the machine maintenance industry, such as maintenance of military equipment, can be provided.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 군용 장비에 대한 정비 지원 시스템을 도시한 예시적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스에서 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 디스플레이에 표시하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스에서 군용 장비의 정비 지원을 제공받는 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 정비 지원 서버의 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인식된 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보를 사례 기반 추론 알고리즘에 적용하여 정비 대상 객체를 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보 및 유사성 테이블에 기초하여 생성된 사례 분류 트리에 기초하여 정비 대상 객체를 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 정비 지원 서버에서 군용 장비의 정비를 지원하는 방법의 순서도이다.1 is an exemplary diagram illustrating a maintenance support system for a military equipment in accordance with an embodiment of the present invention.
2 is a configuration diagram of a wearable device according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram illustrating a process of displaying maintenance information on a maintenance object in a wearable device according to an exemplary embodiment of the present invention.
4 is a flowchart of a method for receiving maintenance support for military equipment in a wearable device according to an embodiment of the present invention.
5 is a configuration diagram of a maintenance support server according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is an exemplary diagram for explaining a process of determining a maintenance object by applying information on a distance between a recognized part object and each maintenance object according to an embodiment of the present invention to a case-based reasoning algorithm.
7A and 7B illustrate a process of determining a maintenance target object based on information on a distance between a part object and each maintenance object and a case classification tree generated based on the similarity table according to an embodiment of the present invention Fig.
8 is a flowchart of a method of supporting maintenance of military equipment in a maintenance support server according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Throughout the specification, when a part is referred to as being "connected" to another part, it includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another part in between . Also, when an element is referred to as "including" an element, it is to be understood that the element may include other elements as well as other elements, And does not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.In this specification, the term " part " includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized by using both. Further, one unit may be implemented using two or more hardware, or two or more units may be implemented by one hardware.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.In this specification, some of the operations or functions described as being performed by the terminal or the device may be performed in the server connected to the terminal or the device instead. Similarly, some of the operations or functions described as being performed by the server may also be performed on a terminal or device connected to the server.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 군용 장비에 대한 정비 지원 시스템을 도시한 예시적인 도면이다. 도 1을 참조하면, 군용 장비에 대한 정비 지원 시스템(1) 은 웨어러블 디바이스(110) 및 정비 지원 서버(120)를 포함할 수 있다. 웨어러블 디바이스(110) 및 정비 지원 서버(120)는 군용 장비에 대한 정비 지원 시스템(1)에 의하여 제어될 수 있는 구성요소들을 예시적으로 도시한 것이다.1 is an exemplary diagram illustrating a maintenance support system for a military equipment in accordance with an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, a
도 1의 군용 장비에 대한 정비 지원 시스템(1)의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 웨어러블 디바이스(110)는 정비 지원 서버(120)와 동시에 또는 시간 간격을 두고 연결될 수 있다.Each component of the
네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.The network refers to a connection structure in which information can be exchanged between each node such as terminals and servers. The network includes a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a wide area network (WWW) Wide Web, wired / wireless data communication network, telephone network, wired / wireless television communication network, and the like. Examples of wireless data communication networks include 3G, 4G, 5G, 3GPP, LTE, WIMAX, Wi-Fi, Bluetooth, infrared, Communications, Visible Light Communication (VLC), LiFi, and the like.
웨어러블 디바이스(110)는 웨어러블 디바이스(110)에 구비된 카메라를 통해 군용 장비(100)를 촬영할 수 있다.The
웨어러블 디바이스(110)는 군용 장비(100)를 촬영한 영상을 정비 지원 서버(120)로 전송할 수 있다.The
웨어러블 디바이스(110)는 정비 지원 서버(120)로부터 군용 장비(100)의 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 수신할 수 있다. 정비 정보는 예를 들어, 정비 가이드, 정비 이력, 목표 정비 객체의 정비에 이용되는 부품 객체의 리스트 등을 포함할 수 있다.The
웨어러블 디바이스(110)는 수신한 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(110)는 정비 정보를 복수의 출력 영역 각각에 증강 현실, 가상 현실 또는 혼합 현실의 형태로 표시할 수 있다.The
이러한 웨어러블 디바이스(110)의 일 예는 정비자의 신체에 착용이 가능한 홀로렌즈(HoloLens), 스마트 글래스(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display), 또는 HUD(Head Up Display)를 포함할 수 있다.One example of such a
정비 지원 서버(120)는 데이터베이스에 군용 장비의 정비와 관련된 정보, 정비 이력 정보, 정비 관련 직무에 대한 과업과 세부 작업 항목 간의 유사도 정보 및 정비자로부터 입력 받은 결정된 목표 정비 객체에 대한 피드백 정보를 저장할 수 있다.The
이는 군용 장비(100)의 정비사가 정비를 하고자 하는 경우, 과거 정비에 대한 패턴 분석을 통해 유사한 증상을 보인 군용 장비(100)를 회상(recall)하여 정비할 수 있도록 하며, 반복되어 발생하는 문제와 그 해답을 모방 또는 복사하여 해결할 수 있도록 하기 위함이다.If the mechanic of the
정비 지원 서버(120)는 정비자의 신체에 착용된 웨어러블 디바이스(110)로부터 군용 장비(100)에 대한 영상을 수신할 수 있다.The
정비 지원 서버(120)는 영상으로부터 복수의 정비 객체를 탐지하고, 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나 이상의 부품 객체를 인식할 수 있다.The
정비 지원 서버(120)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리를 측정할 수 있다. 이 때, 정비 지원 서버(120)는 영상으로부터 정비자에 의해 이동하는 적어도 하나 이상의 부품 객체 각각의 정비 객체로의 접근 상태를 판단할 수 있다.The
예를 들어, 정비 지원 서버(120)는 제 1 단위 시간에서의 적어도 하나 이상의 부품 객체 각각의 정비 객체로의 접근 상태 및 제 1 단위 시간 이후의 제 2 단위 시간에서의 적어도 하나 이상의 부품 객체 각각의 정비 객체로의 접근 상태에 기초하여 정비 대상 객체를 추출할 수 있다.For example, the
정비 지원 서버(120)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체로부터 픽셀을 추출할 수 있다. 이 때, 정비 지원 서버(120)는 추출된 적어도 하나 이상의 픽셀을 유사 픽셀군으로 군집화할 수 있다.The
정비 지원 서버(120)는 군집화된 유사 픽셀군을 복수의 후보 정비 영역으로 추출하고, 추출된 복수의 후보 정비 영역 중 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리를 이용하여 정비 대상 객체를 포함하는 제 1 정비 영역 또는 제 2 정비 영역으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 제 1 정비 영역은 정비를 진행하기 위한 정비 객체를 포함하고, 제 2 정비 영역은 정비를 미진행하기 위한 정비 객체를 포함하는 것으로, 정비 지원 서버(120)는 제 1 정비 영역에 해당하는 정비 객체를 정비 대상 객체로 추출할 수 있다. The
정비 지원 서버(120)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보를 사례 기반 추론 알고리즘에 적용하여 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정할 수 있다. 여기서, 사례 기반 추론 알고리즘은 부품 객체와 정비 객체 간의 접근 상태에 기초한 유사성 테이블을 포함할 수 있다.The
예를 들어, 정비 지원 서버(120)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보 및 유사성 테이블에 기초하여 사례 분류 트리를 생성하고, 생성된 사례 분류 트리에 기초하여 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정할 수 있다.For example, the
정비 지원 서버(120)는 추출된 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 웨어러블 디바이스(110)로 전송할 수 있다. 정비 정보는 예를 들어, 정비 가이드, 정비 이력, 목표 정비 객체의 정비에 이용되는 부품 객체의 리스트 등을 포함할 수 있다.The
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스의 구성도이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 웨어러블 디바이스(110)는 촬영부(210), 전송부(220), 수신부(230) 및 표시부(240)를 포함할 수 있다.2 is a configuration diagram of a wearable device according to an embodiment of the present invention. Referring to FIGS. 1 and 2, the
촬영부(210)는 웨어러블 디바이스(110)에 구비된 카메라를 통해 군용 장비(100)를 촬영할 수 있다.The photographing
전송부(220)는 군용 장비(100)를 촬영한 영상을 정비 지원 서버(120)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 전송부(220)는 군용 장비(100)를 촬영한 홀로렌즈 영상을 정비 지원 서버(120)로 전송할 수 있다.The
수신부(230)는 정비 지원 서버(120)로부터 군용 장비(100)의 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 수신할 수 있다. 정비 정보는 예를 들어, 정비 가이드, 정비 이력, 목표 정비 객체의 정비에 이용되는 부품 객체의 리스트 등을 포함할 수 있다.The receiving
표시부(240)는 수신한 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 표시부(240)는 웨어러블 디바이스(110)의 복수의 출력 영역 각각에 증강 현실, 가상 현실 또는 혼합 현실의 형태로 정비 정보를 표시할 수 있다.The
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스에서 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 디스플레이에 표시하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 3을 참조하면, 웨어러블 디바이스(110)는 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 디스플레이(300)에 표시할 수 있다.3 is an exemplary diagram illustrating a process of displaying maintenance information on a maintenance object in a wearable device according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the
예를 들어, 웨어러블 디바이스(110)는 디스플레이(300)의 제 1 영역(310)에 정비 대상 객체에 대한 정비 가이드 정보를 가상 현실(VR, Virtual Reality)의 형태로 표시할 수 있다.For example, the
웨어러블 디바이스(110)는 디스플레이(300)의 제 1 영역(310)을 통해 정비자를 위한 가상 현실 형태의 정비 대상 객체에 대한 정비 가이드 영상, 음성/영상/텍스트를 지원하는 정비 매뉴얼 등을 표시할 수 있다. The
다른 예를 들어, 웨어러블 디바이스(110)는 디스플레이(300)의 제 1 영역(310)에 정비 대상 객체의 정비 내역을 증강 현실(AR, Augmented Reality)의 형태로 표시할 수 있다.For example, the
웨어러블 디바이스(110)는 디스플레이(300)의 제 2 영역(320)에 증강 현실, 가상 현실 또는 혼합 현실 기반의 정비 지원 영상을 출력할 수 있다.The
예를 들어, 웨어러블 디바이스(110)는 정비 지원을 위한 정비 상황에 대한 사례기반의 추론을 통해 정비 객체의 인식 기술의 적용을 위해 최근린 거리(nearest-Neighbor Distance) 묘사 기법을 표시하여, 비마커 기반의 정비 내역 내 정비 대상 객체 및 부품 접근을 용이하게 표현함으로써 정비를 지원할 수 있다.For example, the
또 다른 예를 들어, 웨어러블 디바이스(110)는 디스플레이(300)의 제 3 영역(330)에 정비 도구함(부품 객체들과 이에 관한 정보를 포함)을 표시할 수 있다. 웨어러블 디바이스(110)는 디스플레이(300)의 제 3 영역(330)을 통해 추출된 정비 대상 객체에서 필요한 부품 및 정비자가 선택 가능한 부품 등을 표시하여, 정비 지원과 관련된 인터렉션 매트릭스(interaction matrix)를 제공할 수 있다.In another example, the
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 디바이스에서 군용 장비의 정비 지원을 제공받는 방법의 순서도이다. 도 4에 도시된 웨어러블 디바이스(110)에서 군용 장비(100)의 정비 지원을 제공받는 방법은 도 1 내지 도 3에 도시된 실시예에 따른 군용 장비에 대한 정비 지원 시스템(1)에 의해 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 3에 도시된 실시예에 따른 웨어러블 디바이스(110)에서 군용 장비(100)의 정비 지원을 제공받는 방법에도 적용된다.4 is a flowchart of a method for receiving maintenance support for military equipment in a wearable device according to an embodiment of the present invention. The method for receiving the maintenance support of the
단계 S410에서 웨어러블 디바이스(110)는 웨어러블 디바이스(110)에 구비된 카메라를 통해 군용 장비(100)를 촬영할 수 있다.In step S410, the
단계 S420에서 웨어러블 디바이스(110)는 군용 장비(100)를 촬영한 영상을 정비 지원 서버(120)로 전송할 수 있다.In step S420, the
단계 S430에서 웨어러블 디바이스(110)는 정비 지원 서버(120)로부터 군용 장비(100)의 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 정비 정보는 정비 가이드, 정비 이력, 목표 정비 객체의 정비에 이용되는 부품 객체의 리스트 등을 포함할 수 있다.In step S430, the
단계 S440에서 웨어러블 디바이스(110)는 수신한 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(110)의 복수의 출력 영역 각각에 증강 현실, 가상 현실 또는 혼합 현실의 형태로 출력할 수 있다.In step S440, the
상술한 설명에서, 단계 S410 내지 S440은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.In the above description, steps S410 to S440 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present invention. In addition, some of the steps may be omitted as necessary, and the order between the steps may be switched.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 정비 지원 서버의 구성도이다. 도 1 및 도 5를 참조하면, 정비 지원 서버(120)는 데이터 베이스(510), 영상 수신부(520), 객체 인식부(530), 픽셀 추출부(540), 거리 측정부(550), 정비 대상 객체 추출부(560) 및 전송부(570)를 포함할 수 있다.5 is a configuration diagram of a maintenance support server according to an embodiment of the present invention. 1 and 5, the
데이터 베이스(510)는 군용 장비의 정비와 관련된 정보, 정비 이력 정보, 정비 관련 직무에 대한 과업과 세부 작업 항목 간의 유사도 정보 및 웨어러블 디바이스로부터 수신된 결정된 목표 정비 객체에 대한 피드백 정보를 포함할 수 있다.The
군용 장비(100)의 정비와 관련된 정보는 해당 업무의 일반적인 지식에 대한 실행적 측면을 강조한 실무 지식을 의미하는 것으로, 상황이 발생된 문제에 대한 이해와 해당 상황을 해결할 수 있는 지식을 통해 상황에 따라 축적된 노하우, 방법론, 경험을 제공할 수 있다.The information related to the maintenance of the military equipment (100) refers to practical knowledge emphasizing the operational aspects of the general knowledge of the task, It can provide accumulated know-how, methodology and experience.
정비 이력 정보는 모든 다양한 군용 장비(100)의 정비와 관련된 업무의 기록물을 의미하고, 기록물 각각에 대한 핵심 정보를 메타데이터로 구성하여 저장한 것으로서, 기록물은 예를 들어, 디지털 자료, 종이 형태의 보고서, 도서, 회의록, 업무일지, 노모(老謀), 노트 등을 포함할 수 있다.The maintenance history information is a record of tasks related to the maintenance of all the various
유사도 정보는 정비 관련 직무 분석의 결과로 파악된 과업과 세부 작업 항목들 간의 연관성을 의미하는 것으로서, 유사도 테이블의 초기 점수는 항목 간의 관계 정도에 따라 최저 점수에서 최고 점수까지를 설정하여 비교 항목이 같을 경우 할당되도록 할 수 있다.The similarity information means the relation between task and detail work items identified as a result of maintenance related job analysis. The initial score of the similarity table is set from the lowest score to the highest score according to the degree of relation between items, Quot; < / RTI >
피드백 정보는 제공된 지식에 대하여 정비자가 추천된 사례(결정된 정비 대상 객체 및 이에 관한 정비 정보)에 대한 피드백을 제공함으로써, 기존의 유사도 테이블의 수치가 초기값으로부터 지속적으로 자동으로 진화해나갈 수 있다. 여기서, 피드백이란 정비자가 추천 사례의 원본 데이터를 참고한 후 문제 해결에 얼마나 도움이 되는지에 대한 사용자 판단/평가를 의미하는 것일 수 있다.The feedback information can provide a feedback on the case where the maintenance person is recommended (the determined object to be repaired and the maintenance information on the object), so that the value of the existing similarity table can be continuously and automatically evolved from the initial value. Here, the feedback may be a user judgment / evaluation of how the maintenance person can refer to the original data of the recommendation case and then help solve the problem.
이와 같이, 정비 과정에 대한 문제를 경험으로부터 얻는 정비 상황 또는 지식을 데이터 베이스(510)로 구축함으로써, 문제가 발생되었을 경우 그 문제와 연관된 해결책을 통해 해당 상황에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 과거 유사한 경험 중 유사한 문제 또는 사례를 생각해냄으로써, 해당 사례로부터 현재 당면한 문제의 해결을 위한 실마리를 찾아내거나 판단의 준거점으로 삼아 가감을 조절할 수 있다.Thus, by constructing the maintenance situation or knowledge obtained from the experience of the maintenance process in the
또한, 전문가 또는 관리자로부터 경험적 사례를 추출하여 추적하고, 어떠한 새로운 판단(의사결정)이 필요한 경우, 데이터 베이스(510)에 체계가 축적된 다양한 경험들 중 현재 직면한 문제와 유사한 사례들을 비교 분석함으로써 현안 문제에 대한 해결 능력을 증진시킬 수 있다.In addition, if an empirical case is extracted and tracked from a specialist or an administrator, and any new judgment (decision making) is required, a comparative analysis is made of cases similar to those currently encountered among various experiences accumulated in the
영상 수신부(520)는 정비자의 신체에 착용된 웨어러블 디바이스(110)로부터 군용 장비(100)에 대한 영상을 수신할 수 있다. 예를 들어, 영상 수신부(520)는 정비자의 신체에 착용된 웨어러블 디바이스(110)로부터 군용 장비(100)를 촬영한 홀로 렌즈 영상을 수신할 수 있다.The
객체 인식부(530)는 영상으로부터 복수의 정비 객체를 탐지하고, 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나 이상의 부품 객체를 인식할 수 있다. 예를 들어, 객체 인식부(530)는 영상의 프레임을 복수의 셀(cell)로 분할하고, 분할된 복수의 셀을 통해 영상에서 객체와 경계선을 검출하여 적어도 하나 이상의 부품 객체를 인식할 수 있다.The
객체 인식부(530)는 정비 대상 객체에 포함된 적어도 하나 이상의 부품 객체를 인식하고, 인식된 부품 객체의 위치를 추출할 수 있다. 예를 들어, 객체 인식부(530)는 추출된 적어도 하나 이상의 부품 객체의 위치를 영상의 프레임의 셀에 적용하여 적어도 하나 이상의 부품 객체의 경계선을 검출할 수 있다.The
픽셀 추출부(540)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체로부터 픽셀을 추출할 수 있다. 이 때, 픽셀 추출부(540)는 추출된 적어도 하나 이상의 픽셀을 유사 픽셀군으로 군집화할 수 있다.The
예를 들어, 픽셀 추출부(540)는 k-means 기법을 이용하여 인식된 부품 객체로부터 픽셀을 추출하여 유사 픽셀군으로 군집화를 할 수 있다. 군집화를 하는 이유는 인식된 부품 객체의 위치별로 특징과 상태가 필요하고, 위치 단위의 크기에 따라 특징과 상태의 개수와 예측의 정밀 규칙에 대한 차이가 발생할 수 있다. 따라서, 군집의 계층을 고려하지 않고 평면적으로 군집화하는 방법으로 사전에 소정의 군집으로 나누어질 것이라고 예상하여 군집의 개수를 정하여 부분 군집화를 할 수 있다. For example, the
거리 측정부(550)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리를 측정할 수 있다.The
거리 측정부(550)는 영상으로부터 정비자에 의해 이동하는 적어도 하나 이상의 부품 객체 각각의 정비 객체로의 접근 상태를 판단할 수 있다. 여기서, 접근 상태는 군용 장비(100)의 정비 대상 객체 간의 거리 및 거리와 시간에 따른 변화 정도를 의미하는 것으로, 거리 측정부(550)는 부품 객체의 각각의 정비 객체로의 상대적인 접근 상태를 도출할 수 있다.The
예를 들어, 거리 측정부(550)는 부품 객체 각각의 정비 객체로의 접근 상태를 Neutral 방식, Inward 방식 및 Outward 방식 중 어느 하나로 판단할 수 있다. Neutral 방식은 영상 내에 정비 객체가 탐지되지 않는 상태를 의미하고, Inward 방식은 영상 내에 부품 객체가 탐지되어 정비 객체로 접근하고 있는 상태를 의미하고, Outward 방식은 영상 내에 부품 객체가 정비 객체로부터 멀어지고 있는 상태를 의미하는 것일 수 있으며, 이러한 3가지의 상태값을 이용하여 접근 상태의 연산 및 저장에 필요한 리소스를 줄일 수 있다. 이 때, 바로 이전 시점의 이동성 상태 값과 현재 시점의 이동성 상태 값이 고려됨으로써, 다양한 상태 전이도를 나타내는 변수는 다양해질 수 있다.For example, the
예를 들어, 이전 시점의 이동성 상태 값과 현재 시점의 이동성 상태 값을 의미하는 [Newtral, Inward] 상태 또는 [Outward, Inward] 상태의 경우, 군용 장비(100)로부터 범위 영역 내에 부품 객체가 정비 객체로부터 멀어지다가 시간이 흐름에 따라 점점 정비 객체로 더 접근하고 있는 상대적 접근 상태를 나타낼 수 있다.For example, in the case of the [Newtral, Inward] state or the [Outward, Inward] state indicating the mobility state value at the previous time point and the mobility state value at the current time point, And the relative approach state that is gradually approaching the maintenance object as time passes.
여기서, 접근 상태를 판단할 때의 거리 단위는 객체 인식 방식 및 측정 기기 등에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 홀로렌즈 디스플레이에서 영상의 객체 인식을 위해 측정 가능한 범위인 경우 m 또는 cm단위 등의 특정 길이 기반의 거리를 사용할 수 있으며, 정비 객체 내 부품 객체 간의 거리를 기준으로 사용할 수도 있다. 이 때, 객체 인식부(530)는 모든 정비 품목을 대상으로 하여 정비 객체 및 부품 객체 간의 상대적 접근 상태를 도출할 수 있다.Here, the unit of distance when determining the access state may vary depending on the object recognition method, the measuring instrument, and the like. For example, a distance based on a specific length, such as m or cm, may be used for a range that can be measured for image object recognition in a holographic lens display, or a distance between part objects in a maintenance object may be used as a reference. At this time, the
접근 상태를 판단하는 이유는 군용 장비(100)의 특성 상, 정비 객체와 부품 객체의 경우 고정성을 가질 수도 있으나 이동성을 지닐 수도 있으며, 웨어러블 디바이스(110)가 이동함으로써 최근린 거리에서 정비 객체 및 부품 객체의 상대적 접근 상태가 변화하는 경우에도 적용하기 위함이다.The reason why the access state is determined is that, in the case of the maintenance object and the component object, the accessory state may have stability, but may have mobility, and the
거리 측정부(550)는 제 1 단위 시간(이전 시점)에서의 적어도 하나 이상의 부품 객체 각각의 정비 객체로의 접근 상태 및 제 1 단위 시간 이후의 제 2 단위 시간(현재 시점)에서의 적어도 하나 이상의 부품 객체 각각의 정비 객체로의 접근 상태에 기초하여 정비 대상 객체를 추출할 수 있다.The
부품 객체의 각각의 정비 객체로의 접근 상태는 총 8가지로 판단될 수 있다. 여기서, 실제로는 부품 객체의 각각의 정비 객체로의 접근 상태는 9가지로 판단될 수 있으나, 이동성의 상태가 [N, O]의 상태 전이 값이 가질 수 있는 가능성이 매우 낮으므로 총 8가지의 상태 전이도가 생성될 수 있다.The access state to each maintenance object of the part object can be judged to be eight in total. Actually, the access state of each part of the component object to the maintenance object can be judged to be 9, but since the possibility of the state transition of [N, O] is very low, State transitions can be generated.
상태 전이도는 8개의 상태 집합 S 내의 이동성 상태 전이도를 나타내는 인덱스 수식으로, (이전 시점의 이동 상태 값, 현재 시점의 이동 상태 값) = (N, N)으로 나타내어 질 수 있다.The state transition is an index expression representing the mobility state transition in the eight state sets S, which can be expressed as (moving state value at the previous time point, moving state value at the current time) = (N, N).
즉, 시간 t-k+1부터 t까지의 k개의 과거 시점 및 현재 시점의 이동성 상태값 정보를 이용하여 다음 시간의 이동성 상태 전이도를 표현할 수 있다. 여기서, 집합 S = {(N, N), (N, I), (I, I), (I, O), (I, N), (O, I), (O, O), (O, N)}으로 구성될 수 있다.That is, the mobility state transition degree of the next time can be expressed by using the mobility state value information of k past and present time points from
거리 측정부(550)는 군집화된 유사 픽셀군을 복수의 후보 정비 영역으로 추출하고, 추출된 복수의 후보 정비 영역 중 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리를 이용하여 추천 정비 객체를 포함하는 제 1 정비 영역 또는 제 2 정비 영역으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 거리 측정부(550)는 제 1 정비 영역에 해당하는 정비 객체를 정비 대상 객체로 추출할 수 있다.The
여기서, 제 1 정비 영역은 정비의 진행이 가능한 또는 정비를 진행할 필요가 있는 긍정적 정비 영역이고, 제 2 정비 영역은 정비의 진행이 불가능한 또는 정비를 진행할 필요가 없는 부정적 정비 영역을 의미하는 것일 수 있다.Here, the first maintenance area may be a positive maintenance area in which maintenance can proceed or maintenance needs to be carried out, and the second maintenance area may be a negative maintenance area in which maintenance is impossible or maintenance is not required .
여기서, 긍정적 정비 영역은 인식된 복수의 정비 객체 각각의 정비 이력에 기초하여 정비가 필요한 정비 객체를 포함하는 영역일 수 있다. 또한, 인식된 정비 부품과 호환될 수 있는 정비 객체를 포함하는 영역일 수 있다. 또한, 인식된 정비 부품이 교체될 필요가 있는 정비 객체를 포함하는 영역일 수 있다.Here, the positive maintenance area may be an area including maintenance objects that need maintenance based on the maintenance histories of the plurality of recognized maintenance objects. Further, it may be an area including a maintenance object that is compatible with the recognized spare parts. In addition, the recognized spares can be areas containing maintenance objects that need to be replaced.
이에 반해, 부정적 정비 영역은 인식된 복수의 정비 객체 각각의 정비 이력에 기초하여 정비가 불필요한 정비 객체를 포함하는 영역일 수 있다. 또한, 인식된 정비 부품과 호환될 수 없는 정비 객체를 포함하는 영역일 수 있다. 또한, 인식된 정비 부품이 교체될 필요가 없는 정비 객체를 포함하는 영역일 수 있다.On the other hand, the negative maintenance area may be an area including a maintenance object that requires no maintenance based on the maintenance histories of the plurality of recognized maintenance objects. It may also be an area containing maintenance objects that are incompatible with the recognized spare parts. Further, the recognized spare parts may be areas containing maintenance objects that do not need to be replaced.
정비 대상 객체 추출부(560)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보를 사례 기반 추론 알고리즘에 적용하여 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정할 수 있다.The maintenance target
여기서, 사례 기반 추론 알고리즘은 부품 객체와 정비 객체 간의 접근 상태에 기초한 유사성 테이블을 포함할 수 있다. 예를 들어, 정비 대상 객체 추출부(560)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보 및 유사성 테이블에 기초하여 사례 분류 트리를 생성하고, 생성된 사례 분류 트리에 기초하여 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정할 수 있다.Here, the case-based reasoning algorithm may include a similarity table based on the access state between the part object and the maintenance object. For example, the maintenance subject
유사성 테이블은 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 접근 상태에 기초하여예를 들어, 제 1 사례로 (O, I) 및 (I, I)를 포함하고, 제 2 사례로 (N, N) 및 (I, O)를 포함하고, 제 3 사례로 (N, I) 및 (I, N)을 포함하고, 제 4 사례로 (O, N) 및 (O, O)를 포함하도록 구성될 수 있다.The similarity table includes (O, I) and (I, I) as a first example and (N, N) and (O, N) and (O, O) as the second example, and (N, I) and (I, N) as the third case.
전송부(570)는 추출된 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 웨어러블 디바이스(110)로 전송할 수 있다. 정비 정보는 정비 가이드, 정비 이력, 목표 정비 객체의 정비에 이용되는 부품 객체의 리스트 등을 포함할 수 있다.The transmitting
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인식된 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보를 사례 기반 추론 알고리즘에 적용하여 정비 대상 객체를 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.FIG. 6 is an exemplary diagram for explaining a process of determining a maintenance object by applying information on a distance between a recognized part object and each maintenance object according to an embodiment of the present invention to a case-based reasoning algorithm.
도 6을 참조하면, 정비 지원 서버(120)는 영상으로부터 복수의 정비 객체(620 내의 객체, 630 내의 객체)를 탐지하고, 탐지된 복수의 정비 객체(620 내의 객체, 630 내의 객체) 중 적어도 하나에 대응하는 부품 객체(610; 정비자에 의해 이동 중임)를 인식할 수 있다. 정비 지원 서버(120)는 모델링 데이터에 의해 복수의 정비 객체(620 내의 객체, 630 내의 객체)를 긍정적 정비 영역 또는 부정적 정비 영역으로 인식하고, 인식된 긍정적 정비 영역 또는 부정적 정비 영역에 기초하여 부품 객체가 접근하고 있는 정비 객체에 대한 정비 허가 또는 정비 불가를 결정하고 이를 알릴 수 있다.6, the
예를 들어, 정비 지원 서버(120)는 부품 객체(610)가 부정적 정비 영역으로 인식된 제 1 정비 객체(620 내의 객체)에 접근하면, 제 1 정비 객체(620 내의 객체)에 대한 정비를 불가하는 알림 메시지를 웨어러블 디바이스(110)로 전송할 수 있다. For example, the
다른 예를 들어, 정비 지원 서버(120)는 부품 객체(610)가 긍정적 정비 영역으로 인식된 제 2 정비 객체(630 내의 객체)에 접근하면, 제 2 정비 객체(630 내의 객체)에 대한 정비를 허가하는 알림 메시지를 웨어러블 디바이스(110)로 전송할 수 있다.In another example, when the parts support
정비 지원 서버(120)는 이와 같이 정비 객체의 상대적 접근 특성을 기록함으로써 이벤트의 발생 시, 수학적 모델로부터 획득한 확률 정보를 바탕으로 이동성을 지닌 부품 객체들의 접근 특성에 맞춰서 확률 기반 서비스를 제공할 수 있다. The
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보 및 유사성 테이블에 기초하여 생성된 사례 분류 트리에 기초하여 정비 대상 객체를 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.7A and 7B illustrate a process of determining a maintenance target object based on information on a distance between a part object and each maintenance object and a case classification tree generated based on the similarity table according to an embodiment of the present invention Fig.
도 7a는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사성 테이블을 도시한 예시적인 도면으로 개별 사례에 관한 관찰을 총괄해 그 공통된 성질을 일반 명제로 확립하는 추리, 즉 특수 사실로부터 일반적 주장을 추리하기 위한 귀납적 방법을 두어 정비과정의 명제를 추론하기 위해 사용되는 도면이다.FIG. 7A is an exemplary diagram illustrating a similarity table according to an embodiment of the present invention. In FIG. 7A, there is shown an example in which observations about individual cases are collectively set up and their common properties are established as generalized propositions, It is a drawing that is used to deduce the proposition of the maintenance process.
도 7a를 참조하면, 정비 지원 서버(120)는 정비 이력에서 특성과 특성 값의 결과를 찾기 위한 사례를 분류함으로써 유사성 테이블을 생성할 수 있다. 유사성 테이블은 각 케이스(700) 마다의 정비 가능성을 높음(710), 매우 낮음(711), 매우 높음(712), 낮음(713)을 포함하도록 구성될 수 있다.Referring to FIG. 7A, the
예를 들어, 정비 지원 서버(120)는 정비 가능성이 높거나(Outward, Inward) 정비 가능성이 매우 높을 경우(Inward, Inward)를 제 1 케이스(701)로 분류하고, 정비 가능성이 매우 낮거나 (Neutral, Neutral) 및 정비 가능성이 낮을 경우(Inward, Outward)를 제 2 사례로 분류하고, 정비 가능성이 높거나 (Neutral, Inward) 및 정비 가능성이 매우 높을 경우(Inward, Neutral)을 제 3 사례로 분류하고, 정비 가능성이 매우 낮거나 (Outward, Neutral) 및 정비 가능성이 낮을 경우(Outward, Outward)를 제 4 사례로 분류할 수 있다.For example, the
즉, 정비 지원 서버(120)는 총 8가지의 접근 상태를 이전 시점의 접근 상태 및 현재 시점의 접근 상태의 쌍으로 구성된 4가지의 사례로 분류할 수 있다.That is, the
도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 사례 분류 트리를 도시한 예시적인 도면으로 귀납적 방법을 두어 접근한 추론의 명제를 분류 또는 결정하기 위해 각 절점(節点)에는 비교할 항목을, 가지에는 선택 가능한 결과 또는 조건을 배치함으로써 탐사 단계의 접근 효용성을 높이므로 연산속도를 높이고 많은 자료 중 특정한 자료가 어디에 위치하는지 빠르게 접근할 수 있다.FIG. 7B is an exemplary diagram illustrating a case classification tree according to an embodiment of the present invention. In FIG. 7B, items to be compared are listed at each node to classify or determine the proposition of inference approached by an inductive method. By arranging the results or conditions, the accessibility of the exploration step is improved, so that the operation speed can be increased and a lot of data can be quickly accessed where specific data is located.
도 7b의 (a)를 참조하면, 분류, 결정된 정비사례의 작업을 빠르게 탐색하기 위한 순서를 정해주는 이진탐색트리를 적용하여 정비사례의 결정을 보여주고 있다. 그 예로 트리의 모든 자료는 서로 달라야 한다는 가정하에서 부모 노드의 왼쪽에 있는 노드 트리의 사례는 모두 부모 노드의 정비영역에 포함되는 값으로 구성되고, 부모 노드의 오른쪽에 있는 노드 트리의 사례는 정상적인 정비영역 이외에 포함되는 값으로 구성된다.Referring to (a) of FIG. 7, a determination of maintenance cases is performed by applying a binary search tree which determines a sequence for quickly searching for classification and operation of the determined maintenance case. For example, assuming that all the data in the tree should be different from each other, the examples of the node tree on the left side of the parent node consist of the values contained in the maintenance area of the parent node, and the case of the node tree on the right side of the parent node, And a value included in the area other than the area.
도 7b의 (b)를 참조하면, 결정된 정비사례의 정상적인 상태의 결정을 보여주고 있다. 이는 전체 정비영역을 탐색하는 것보다 시간을 훨씬 단축시켜 주므로 많은 활용성이 있다.Referring to FIG. 7B (b), the determination of the normal state of the determined maintenance case is shown. This is much more time-consuming than searching the entire maintenance area.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 정비 지원 서버에서 군용 장비의 정비를 지원하는 방법의 순서도이다. 도 8에 도시된 정비 지원 서버(120)에서 군용 장비(100)의 정비를 지원하는 방법은 도 1 내지 도 7b에 도시된 실시예에 따른 군용 장비에 대한 정비 지원 시스템(1)에 의해 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 7b에 도시된 실시예에 따른 정비 지원 서버(120)에서 군용 장비(100)의 정비를 지원하는 방법에도 적용된다. 8 is a flowchart of a method of supporting maintenance of military equipment in a maintenance support server according to an embodiment of the present invention. The method of supporting the maintenance of the
단계 S810에서 정비 지원 서버(120)는 정비자의 신체에 착용된 웨어러블 디바이스(110)로부터 군용 장비에 대한 영상을 수신할 수 있다.In step S810, the
단계 S820에서 정비 지원 서버(120)는 영상으로부터 복수의 정비 객체를 탐지하고, 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나 이상의 부품 객체를 인식할 수 있다. In step S820, the
단계 S830에서 정비 지원 서버(120)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리를 측정할 수 있다. In step S830, the
단계 S840에서 정비 지원 서버(120)는 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보를 사례 기반 추론 알고리즘에 적용하여 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정할 수 있다. In step S840, the
단계 S850에서 정비 지원 서버(120)는 추출된 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 웨어러블 디바이스(110)로 전송할 수 있다. In step S850, the
상술한 설명에서, 단계 S810 내지 S850은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.In the above description, steps S810 to S850 may be further divided into further steps, or combined in fewer steps, according to an embodiment of the present invention. In addition, some of the steps may be omitted as necessary, and the order between the steps may be switched.
도 1 내지 도 8을 통해 설명된 웨어러블 디바이스에서 군용 장비의 정비 지원을 제공받는 방법 및 정비 지원 서버에서 군용 장비의 정비 지원을 제공하는 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 또한, 도 1 내지 도 8을 통해 설명된 웨어러블 디바이스에서 군용 장비의 정비 지원을 제공받는 방법 및 정비 지원 서버에서 군용 장비의 정비 지원을 제공하는 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 형태로도 구현될 수 있다. A method for providing maintenance support for military equipment in the wearable device described in Figures 1 to 8 and a method for providing maintenance support for military equipment in a maintenance support server may be performed by a computer program or computer But may also be embodied in the form of a recording medium including executable instructions. Further, a method of providing maintenance support of military equipment in the wearable device described above with reference to FIGS. 1 to 8 and a method of providing maintenance support of military equipment in the maintenance support server may be implemented in the form of a computer program stored on a medium . ≪ / RTI >
컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. The computer-readable medium may also include computer storage media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다. It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.
100: 군용 장비
110: 웨어러블 디바이스
120: 정비 지원 서버
210: 촬영부
220: 전송부
230: 수신부
240: 표시부
510: 데이터베이스
520: 영상 수신부
530: 객체 인식부
540: 픽셀 추출부
550: 거리 측정부
560: 정비 대상 객체 추출부
570: 전송부100: military equipment
110: a wearable device
120: maintenance support server
210:
220:
230: Receiver
240:
510: Database
520:
530: Object recognition unit
540:
550: distance measuring unit
560: a maintenance target object extracting unit
570:
Claims (20)
정비자의 신체에 착용된 웨어러블 디바이스로부터 군용 장비에 대한 영상을 수신하는 영상 수신부;
상기 영상으로부터 복수의 정비 객체를 탐지하고, 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나 이상의 부품 객체를 인식하는 객체 인식부;
상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리를 측정하는 거리 측정부;
상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보를 사례 기반 추론 알고리즘에 적용하여 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정하는 정비 대상 객체 추출부; 및
상기 추출된 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 상기 웨어러블 디바이스로 전송하는 전송부를 포함하고,
상기 거리 측정부는 상기 영상으로부터 상기 정비자에 의해 이동하는 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태를 판단하고,
상기 거리 측정부는 제 1 단위 시간에서의 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태 및 상기 제 1 단위 시간 이후의 제 2 단위 시간에서의 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태에 기초하여 상기 정비 대상 객체를 추출하는 것인, 서버.
A server for supporting maintenance of military equipment,
An image receiving unit for receiving an image of a military equipment from a wearable device worn on a body of a maintenance person;
An object recognition unit for detecting a plurality of maintenance objects from the image and recognizing at least one or more part objects corresponding to at least one of the plurality of detected maintenance objects;
A distance measuring unit for measuring a distance between the recognized at least one part object and each maintenance object;
A maintenance object extracting unit for determining at least one maintenance object among the plurality of detected maintenance objects by applying information on the distance between the recognized at least one part object and each maintenance object to the case based reasoning algorithm; And
And a transmission unit for transmitting maintenance information on the extracted maintenance object to the wearable device,
Wherein the distance measuring unit determines an access state of the at least one or more component objects moved by the maintenance person from the image to the respective maintenance objects,
Wherein the distance measuring unit measures the state of access of the at least one component object to the respective maintenance object in a first unit time and the access state of the respective at least one component object in the second unit time after the first unit time And extracts the maintenance target object based on an access state to the maintenance object.
상기 정비 정보는 정비 가이드, 정비 이력, 상기 정비 대상 객체의 정비에 이용되는 부품 객체의 리스트 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 서버.
The method according to claim 1,
Wherein the maintenance information includes at least one of a maintenance guide, a maintenance history, and a list of parts objects used for maintenance of the maintenance object.
상기 정비 정보는 상기 웨어러블 디바이스의 복수의 출력 영역 각각에 증강 현실, 가상 현실 또는 혼합 현실의 형태로 출력되는 것인, 서버.
3. The method of claim 2,
Wherein the maintenance information is output to each of a plurality of output areas of the wearable device in the form of an augmented reality, a virtual reality, or a mixed reality.
상기 군용 장비의 정비와 관련된 정보, 정비 이력 정보, 정비 관련 직무에 대한 과업과 세부 작업 항목 간의 유사도 정보 및 상기 정비자로부터 입력받은 결정된 목표 정비 객체에 대한 피드백 정보를 포함하는 데이터베이스를 더 포함하는 것인, 서버.
The method according to claim 1,
A database including information related to the maintenance of the military equipment, maintenance history information, similarity information between tasks for maintenance-related tasks and detail work items, and feedback information on the determined target maintenance objects inputted from the maintenance personnel In, server.
상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체로부터 픽셀을 추출하는 픽셀 추출부를 더 포함하되,
상기 픽셀 추출부는 상기 추출된 적어도 하나 이상의 픽셀을 유사 픽셀군으로 군집화하는 것인, 서버.
The method according to claim 1,
And a pixel extracting unit for extracting pixels from the recognized at least one part object,
Wherein the pixel extracting unit groups the extracted at least one or more pixels into a group of similar pixels.
상기 거리 측정부는 상기 제 1 단위 시간에서의 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태 및 상기 제 1 단위 시간 이후의 제 2 단위 시간에서의 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태에 기초하여 각각의 정비 객체를 제 1 정비 영역 또는 제 2 정비 영역으로 분류하고, 상기 제 1 정비 영역에 해당하는 정비 객체를 상기 정비 대상 객체로 추출하는 것이되,
상기 제 1 정비 영역은 정비를 진행하기 위한 정비 객체를 포함하고,
상기 제 2 정비 영역은 정비를 미진행하기 위한 정비 객체를 포함하는 것인, 서버.
The method according to claim 1,
Wherein the distance measuring unit calculates the distance between the at least one component object in the first unit time and the access state of the at least one part object in the second unit time after the first unit time, The maintenance object is classified into the first maintenance area or the second maintenance area based on the access state of the maintenance object to the maintenance object and the maintenance object corresponding to the first maintenance area is extracted as the maintenance object,
Wherein the first maintenance area includes a maintenance object for performing maintenance,
And the second maintenance area includes a maintenance object for proceeding maintenance.
상기 사례 기반 추론 알고리즘은 부품 객체와 정비 객체 간의 접근 상태에 기초한 유사성 테이블을 포함하고,
상기 정비 대상 객체 추출부는 상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보 및 상기 유사성 테이블에 기초하여 사례 분류 트리를 생성하고, 상기 생성된 사례 분류 트리에 기초하여 상기 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정하는 것인, 서버.
The method according to claim 1,
The case-based reasoning algorithm includes a similarity table based on an access state between a part object and a maintenance object,
Wherein the maintenance object extraction unit generates a case classification tree based on the recognized similarity table and information on the distance between the recognized at least one part object and each maintenance object, and based on the generated case classification tree, And determines the object to be serviced as described above.
정비자의 신체에 착용된 웨어러블 디바이스로부터 군용 장비에 대한 영상을 수신하는 단계;
상기 영상으로부터 복수의 정비 객체를 탐지하고, 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나 이상의 부품 객체를 인식하는 단계;
상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리를 측정하는 단계;
상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보를 사례 기반 추론 알고리즘에 적용하여 상기 탐지된 복수의 정비 객체 중 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 정비 대상 객체에 대한 정비 정보를 상기 웨어러블 디바이스로 전송하는 단계를 포함하고,
상기 거리를 측정하는 단계는 상기 영상으로부터 상기 정비자에 의해 이동하는 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태를 판단하고,
상기 거리를 측정하는 단계는 제 1 단위 시간에서의 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태 및 상기 제 1 단위 시간 이후의 제 2 단위 시간에서의 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태에 기초하여 상기 정비 대상 객체를 추출하는 것인, 정비 지원 방법.
In a method for supporting maintenance of military equipment in a server,
The method comprising: receiving an image of a military equipment from a wearable device worn on a body of a maintenance person;
Detecting a plurality of maintenance objects from the image, and recognizing at least one part object corresponding to at least one of the plurality of detected maintenance objects;
Measuring a distance between the recognized at least one part object and each maintenance object;
Determining at least one repair object among the plurality of detected repair objects by applying information on the distance between the recognized at least one part object and each repair object to a case based reasoning algorithm; And
And transmitting maintenance information on the determined maintenance object to the wearable device,
Wherein the step of measuring the distance comprises determining an access state of the at least one or more part objects moving by the maintenance person from the image to the respective maintenance object,
Wherein the step of measuring the distance comprises determining the state of access of the at least one part object to the respective maintenance object in a first unit time and the state of access of the at least one part object in the second unit time after the first unit time And the maintenance object is extracted based on an access state to each of the maintenance objects.
상기 정비 정보는 정비 가이드, 정비 이력, 상기 정비 대상 객체의 정비에 이용되는 부품 객체의 리스트 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 정비 지원 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the maintenance information includes at least one of a maintenance guide, a maintenance history, and a list of parts objects used for maintenance of the maintenance object.
상기 정비 정보는 상기 웨어러블 디바이스의 복수의 출력 영역 각각에 증강 현실, 가상 현실 또는 혼합 현실의 형태로 출력되는 것인, 정비 지원 방법.
12. The method of claim 11,
Wherein the maintenance information is output to each of a plurality of output areas of the wearable device in the form of an augmented reality, a virtual reality, or a mixed reality.
상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체로부터 픽셀을 추출하는 단계를 더 포함하되,
상기 픽셀을 추출하는 단계는 상기 추출된 적어도 하나 이상의 픽셀을 유사 픽셀군으로 군집화하는 것인, 정비 지원 방법.
11. The method of claim 10,
Further comprising extracting pixels from the recognized at least one part object,
Wherein extracting the pixels comprises grouping the extracted at least one or more pixels into a group of similar pixels.
상기 거리를 측정하는 단계는 상기 제 1 단위 시간에서의 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태 및 상기 제 1 단위 시간 이후의 제 2 단위 시간에서의 상기 적어도 하나 이상의 부품 객체의 상기 각각의 정비 객체로의 접근 상태에 기초하여 각각의 정비 객체를 제 1 정비 영역 또는 제 2 정비 영역으로 분류하고, 상기 제 1 정비 영역에 해당하는 정비 객체를 상기 정비 대상 객체로 추출하는 것이되,
상기 제 1 정비 영역은 정비를 진행하기 위한 정비 객체를 포함하고,
상기 제 2 정비 영역은 정비를 미진행하기 위한 정비 객체를 포함하는 것인, 정비 지원 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the step of measuring the distance includes determining a state of access to the respective maintenance object of the at least one component object in the first unit time and a state of access to the at least one part object in the second unit time after the first unit time, The maintenance object is classified into the first maintenance area or the second maintenance area based on the access state of the maintenance object to the maintenance object and the maintenance object corresponding to the first maintenance area is extracted as the repair object However,
Wherein the first maintenance area includes a maintenance object for performing maintenance,
Wherein the second maintenance area includes a maintenance object for proceeding maintenance.
상기 사례 기반 추론 알고리즘은 부품 객체와 정비 객체 간의 접근 상태에 기초한 유사성 테이블을 포함하고,
상기 정비 대상 객체를 결정하는 단계는 상기 인식된 적어도 하나 이상의 부품 객체와 각각의 정비 객체 간의 거리에 대한 정보 및 상기 유사성 테이블에 기초하여 사례 분류 트리를 생성하고, 상기 생성된 사례 분류 트리에 기초하여 상기 적어도 하나 이상의 정비 대상 객체를 결정하는 것인, 정비 지원 방법.
11. The method of claim 10,
The case-based reasoning algorithm includes a similarity table based on an access state between a part object and a maintenance object,
Wherein the step of determining the object to be maintained comprises the steps of: generating a case classification tree based on the recognized distance information between the at least one component object and each of the maintenance objects and the similarity table; And determines the at least one or more objects to be serviced.
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