KR102482484B1

KR102482484B1 - 건축 자재의 비용 산출을 위한 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102482484B1
Application number: KR1020200170193A
Authority: KR
Inventors: 박종덕
Original assignee: 주식회사 지인인더스
Priority date: 2020-12-08
Filing date: 2020-12-08
Publication date: 2022-12-29
Also published as: KR20220080912A

Abstract

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이미지 처리를 통하여, 건축 자재의 소요물량에 따른 비용을 산출하기 위한 서버는, 입출력부; 저장부; 및 상기 입출력부 및 상기 저장부와 동작 가능하게 연결된 적어도 하나 이상의 제어부를 포함하며, 상기 적어도 하나 이상의 제어부는, 상기 입출력부로부터 상기 건축 자재의 소요 물량에 관한 이미지 파일을 수신하고, 수신한 상기 이미지 파일에 기반하여 적어도 하나 이상의 객체를 특정하고, 상기 적어도 하나 이상의 객체의 명확성 여부를 결정하고, 상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확한 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나의 객체에 대한 제1 데이터를 추출하고, 상기 추출된 제1 데이터 및 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대응되는 제1 비용을 산출하고, 상기 건축 자재에 관한 도면 파일을 수신하고, 수신한 상기 도면 파일에 기반하여, 상기 건축 자재에 대한 제2 데이터를 추출하고, 상기 추출된 제2데이터 및 상기 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 건축 자재에 대응되는 제2 비용을 산출하고, 상기 제2 비용에 기반하여, 상기 제1 비용을 변경하도록 구성된다.

Description

건축 자재의 비용 산출을 위한 장치 및 방법{Apparatus and method for calculating the cost of building materials}

본 개시의 다양한 실시 예들은 건축 자재의 비용 산출을 위한 기술에 관한 것으로, 예를 들어 이미지 파일을 통하여 건축 자재의 비용을 산출하기 위한 장치 또는 방법을 제공한다.

BIM(Building Information Modeling) 기술은 3차원 가상공간에서의 설계기술로 건설정보가 포함된 모델 생성이 가능하고, 모델 생성과 동시에 개산견적 연산과 모델 변경에 따라 자동으로 개산견적 정보 변경이 가능한 매개 변수 연산으로 정보모델을 생성하는 설계 기술을 의미한다. 건축에 표준화를 위해 많은 연구개발이 이루어지고 있고 정부차원에서도 설계 의무화를 추진하고 있고, 최근에는 토목, 플랜트, 기계설비 분야로 확대되면서 산업전반에 기술이 가속화되고 있다. 또한 공공발주 공사의 BIM 기술 적용에 개산견적 적용을 의무화되면서, 기존의 2차원 형상정보 도면의 한계에서 3차원 형상의 속성정보 활용을 통한 BIM 설계가 필수적인 기술 분야로 발전하고 있다. 기존 건축설계에서는 2차원 정보를 활용하여 3차원 건축물을 도면화하면서 설계과정에 따른 시간과 인력이 낭비되고 건축물의 종합적인 도면 검토가 어려웠다. 또한 설계변경에 따른 비효율적이고 반복적인 작업이 많아 건축 설계 고유의 디자인 작업에 어려움이 있다.

본 개시(disclosure)는, 시각적인 정보의 처리를 통하여 객체를 특정함으로써, 특정된 객체에 대응되는 비용을 효과적으로 산출하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이미지 처리를 통하여 건축 자재의 소요물량에 따른 비용을 산출하기 위한 서버는, 입출력부; 저장부; 및 상기 입출력부 및 상기 저장부와 동작 가능하게 연결된 적어도 하나 이상의 제어부를 포함하며, 상기 적어도 하나 이상의 제어부는, 상기 입출력부로부터 상기 건축 자재의 소요 물량에 관한 이미지 파일을 수신하고, 수신한 상기 이미지 파일에 기반하여 적어도 하나 이상의 객체를 특정하고, 상기 적어도 하나 이상의 객체의 명확성 여부를 결정하고, 상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확한 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나의 객체에 대한 제1 데이터를 추출하고, 상기 추출된 제1 데이터 및 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대응되는 제1 비용을 산출하고, 상기 건축 자재에 관한 도면 파일을 수신하고, 수신한 상기 도면 파일에 기반하여, 상기 건축 자재에 대한 제2 데이터를 추출하고, 상기 추출된 제2데이터 및 상기 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 건축 자재에 대응되는 제2 비용을 산출하고, 상기 제2 비용에 기반하여, 상기 제1 비용을 변경하도록 구성되고, 상기 적어도 하나 이상의 객체는, 상기 이미지 파일에 기반하여 출력되는 상기 자동자재의 점, 선, 면, 형상, 텍스트, 수치 중 적어도 하나에 대한 가시적인 정보이며, 상기 미리 저장된 데이터 베이스는, 상기 자재의 강도, 시공기간, 타설 조건, 기후조건을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, 건축 자재의 소요 물량을 시각적인 이미지를 통해 파악함으로써 효율적으로 비용을 산출함으로써 소모되는 자원을 저감할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은, 본 개시의 일 실시 예들에 따른 건축 자재의 비용 산출을 위한 순서도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예들에 따른 건축 자재 비용 산출을 위한 비교 과정을 도시한 것이다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 이미지 인식률 향상 방법을 도시한다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른, 신뢰도 조절 방법을 도시한다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 이미지 무결성을 확인하기 위한 방법을 도시한다.

아래의 상세한 설명에 들어가기 전에, 본 특허 문서 전체에서 사용되는 특정 단어 및 어구들의 정의를 기재하는 것이 본 발명을 이해하는데 도움이 될 수 있다. 용어 "커플(couple)" 및 그 파생어는 두 개 이상의 구성 요소 사이의 어떤 직접 또는 간접 통신을 나타내거나, 이들 요소가 서로 물리적으로 접촉하고 있는지의 여부를 나타낼 수 있다. 용어 "송신(transmit)", "수신(receive)" 그리고 "통신(communicate)"뿐만 아니라 그 파생어 또한, 이들의 직/간접 통신을 포함한다. 용어 "포함한다(include)" 및 "구성한다(comprise)" 뿐만 아니라 그 파생어 또한, 제한 없이 포함을 의미한다. 용어 "또는(or)"은 포괄적 의미로써, '및/또는'을 의미한다. 문구 "~와 관련되다(associated with)" 뿐만 아니라 그 파생어 또한 ~을 포함한다(include), ~에 포함된다(be included within), ~와 결합하다(interconnect with), ~을 함유하다(contain), ~에 함유되어 있다(be contained within), ~에 연결한다(connect to or with), ~와 결합하다(couple to or with), ~ 전달한다(be communicable with), 와 협력하다(cooperate with), ~를 끼우다(interleave), ~을 나란히 놓다(juxtapose), ~에 인접하다(be proximate to), 구속하다/구속되다(be bound to or with), 소유하다(have), 속성을 가지다(have a property of), ~와 관계를 가지다(have a relationship to or with) 등을 의미할 수 있다. 용어 "제어기(controller)"는 적어도 하나의 동작을 제어하는 어떤 장치, 시스템 또는 그 일부를 의미한다. 이러한 제어기는 하드웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합 및/또는 펌웨어로 구현될 수 있다. 특정 제어기와 관련된 기능은 로컬 또는 원격으로 중앙 집중식으로(centralized) 또는 분산(distributed)처리될 수 있다. 문구 "적어도 하나"가 나열된 항목과 사용될 때, 나열된 항목 중 하나 이상의 상이한 조합이 사용될 수 있음을 의미한다. 예를 들어, "A, B, C 중 적어도 하나"는 A, B, C, A와 B, A와 C, B와 C, 그리고 A와 B와 C 결합들을 중 어느 하나를 포함한다.

또한, 이하에서 설명하는 다양한 기능들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램에 의해 구현되거나 지원 될 수 있으며, 각각의 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드로 형성되고 컴퓨터 판독 가능 매체에 구현된다. "어플리케이션"및 "프로그램"이라는 용어는 적절한 컴퓨터 판독 가능 프로그램에서 구현하기 위해 적응 된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램, 소프트웨어 구성 요소, 명령어 세트, 절차, 기능, 객체, 클래스, 인스턴스, 관련 데이터 또는 그 일부를 나타낸다. "컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드"라는 문구는 소스 코드, 오브젝트 코드 및 실행 가능 코드를 포함하여 모든 유형의 컴퓨터 코드를 포함한다. "컴퓨터 판독 가능 매체"라는 문구는 판독 전용 메모리 (read only memory, ROM), 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM), 하드 디스크 드라이브, 컴팩트 디스크(compact disc, CD), 디지털 등의 컴퓨터에 의해 액세스 될 수 있는 임의의 유형의 매체를 포함한다. 비디오 디스크(digital video disc, DVD), 또는 임의의 다른 유형의 메모리 일 수 있다. "일시적이지 않은(non-transitory)"컴퓨터 판독 가능 매체는 일시적인 전기적 또는 다른 신호를 전송하는 유선, 무선, 광학 또는 다른 통신 링크를 배제한다. 비 일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체는 데이터가 영구적으로 저장될 수 있는 매체 및 재기록 가능한 광 디스크 또는 소거 가능 메모리 장치와 같이 데이터가 저장되고 나중에 겹쳐 쓰기 될 수 있는 매체를 포함한다.

특정 단어들 및 구문들의 정의가 본 개시 전반에 걸쳐서 제공되고, 통상의 기술자는 대부분의 경우에, 이러한 정의들이 정의된 단어들 및 구문들로 미래뿐 아니라 이전의 사용들에도 적용될 수 있음을 이해하여야 한다.

아래에 논의된 도 1 내지 도 5 및 본 개시의 원리를 설명하기 위해 이용되는 다양한 실시 예들은 단지 예시를 위한 것으로 어떠한 방식으로든 본 개시의 범위를 한정하는 의미로 해석되어서는 안 된다. 통상의 기술자들은 본 개시의 원리가 적절하게 배치된 무선 통신 시스템으로 구현될 수 있음을 이해할 것이다.

도 1은, 본 개시의 일 실시 예들에 따른 건축 자재의 비용 산출을 위한 순서도이다.

도 1의 순서도에 도시된 각 단계들은, 전자 장치에 의해 수행될 수 있다. 전자 장치는 서버, 사용자 단말을 포함하고, 서버 또는 사용자 단말은, 적어도 하나 이상의 제어부, 저장부, 통신부를 포함할 수 있다. 적어도 하나 이상의 제어부는 저장부에 저장된 명령들을 통신부로 전달할 수 있다. 본 개시에서 이루어지는 모든 동작들은, 제어부에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 도 1의 순서도에 포함된 각 단계들은 서버 또는 사용자 단말에 포함된 적어도 하나의 제어부에 의해 수행될 수 있다. 제어부에 의해 수행된다 함은, 제어부가 명령을 생성하거나, 저장부에 저장된 명령을 통신부를 통해 외부로 송수신하도록 명령하는 동작을 포함할 수 있다. 도 1의 순서도에 포함된 각 단계들은 이하에서 서버에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있다.

단계(101s)에서, 서버는 건축 자재에 관한 이미지 파일을 수신한다.

건축 자재는 건축에 이용되는 자재를 통칭하는 것으로 이해될 수 있다. 건축에 이용되는 자재는 고유의 형상이나 재료에 따라, 구분되거나 서로 다르게 지칭될 수 있다. 서버는 서로 다른 종류의 건축 자재를 미리 저장된 정보에 따라 구분할 수 있고, 외부에서 입력되거나 갱신된 정보에 의해 구분할 수 있다. 이미지 파일은 건축 자재와 관련된 것으로서, 서버에서 특정 이미지로 구현되는 파일로 이해될 수 있다. 이미지 파일은 편집 가능하거나, 캡쳐 된 형식일 수 있으며, jpg, jpeg 등 공지의 어플리케이션을 통해 실행가능한 모든 형식의 확장자를 포함할 수 있다. 이미지 파일은 서버의 외부로부터 무선 통신 네트워크를 통하여 수신되거나, 서버에 구비된 입력 장치를 통해 사용자가 직접 입력될 수 있다. 서버가 저장부에 미리 저장된 이미지 파일을 제어부를 통하여 실행하는 것도, 제어부 입장에서는 이미지 파일을 수신하는 것으로 이해될 수 있다.

단계(103s)에서, 서버는 수신한 이미지 파일에 기반하여 객체를 특정한다.

객체는 이미지 파일에서 인식되는 가시적인 정보에 따라 특정된다. 객체라 함은, 건축 자재의 비용 산출을 통해 고려될 수 있는, 특정가능한 모든 시각적인 정보들에 관한 것일 수 있다. 구체적으로, 객체는 이미지 파일에서 건축 자재의 형태를 파악할 수 있는 선, 면, 점, 곡선, 곡률, 대칭의 정도, 색 등의 모든 가시적인 정보들을 포함할 수 있다.

단계(105s)에서, 서버는 특정된 객체의 명확성 여부를 결정한다.

명확성은, 특정된 객체가 건축 자재와 관련된 정보를 추출하기에 충분한 상태인지를 판단하는 기준이 될 수 있다. 따라서, 특정 자체가 되지 않은 객체에 대하여는 명확성 여부를 결정하지 않을 수 있다. 객체의 명확성 여부에 대한 판단은, 이미지 파일의 해상도가 현저하게 낮거나, 불필요한 정보가 혼재되어 있는 등 객체로 특정은 가능하나, 특정된 객체가 건축 자재에 관해 어떠한 정보를 포함하는 지 결정되지 않은 경우를 의미할 수 있다. 객체가 특정되었으나, 특정된 객체에 대응되는 정보가 부재하여 해당 객체와 건축 자재와의 관련성을 식별할 수 없는 경우에도 명확성은 충족하는 것으로 결정될 수 있다.

미리 설정된 기준에 따라 명확성 여부를 판단하여, 객체가 명확하지 않은 것으로 결정되는 경우, 서버는, 이미지 인식률 향상을 위한 동작을 수행할 수 있다. 구체적으로, 서버는 명확성이 임계치에 미치지 못하는 객체에 대하여, 이미지 전처리, 해상도 조절, 이미지의 명암 대비 극대화 중 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다. 구체적으로, 이미지 명암의 상태 및 컨트래스트 상태에 따라 히스토그램 필터링 작업을 진행하여, 이미지에서 선과 수치 인식률을 극대화할 수 있다.

서버는 특정된 객체가 명확한 것인지, 명확하지 않은 것인지 결정하여, 그에 대응되는 동작을 수행할 수 있다.

단계(107s)에서, 서버는 객체에 대응하는 데이터를 추출할 수 있다.

여기서 객체 란, 특정되었고 명확한 것으로 결정된 객체를 의미할 수 있다. 따라서 단계(107s)는 단계(105s)의 후속 단계로 이해될 수 있다. 객체에 대응하는 데이터라 함은, 해당 객체와 관련된 건축 자재에 관한 정보를 포함할 수 있다. 객체와 건축 자재 사이의 대응관계는 미리 저장된 정보에 의하거나, 이미지 파일로부터 추출된 정보에 따라 결정될 수 있다. 또한, 사용자에 의해 입력되거나, 외부를 통해 수신한 데이터에 기반하여 결정될 수 있다.

객체와 건축 자재 사이의 대응관계가 이미지 파일로부터 추출된 정보에 따라 결정되는 경우, 이미지 파일은, 해당 객체에 대응하는 범례 등을 포함하는 것으로 이해될 수 있다. 따라서, 서버는, 해당 이미지 파일에 범례 등의 데이터가 존재하는지 여부를 먼저 식별하고, 해당 데이터를 통하여 객체에 대응하는 데이터 추출에 이용할 수 있다.

예를 들어, 특정되었고, 명확한 것으로 결정된 객체가 A의 형태라고 가정할 때, A 형태에 대응되는 건축 자재가 X라는 정보가 미리 저장된 정보에 의해 획득되거나, 해당 이미지 파일에 포함된 범례를 통해 추출될 수 있다면, 서버는 A가 X를 의미하는 것으로 결정할 수 있다.

단계(109s)에서, 서버는 객체에 대응하는 데이터와 미리 저장된 데이터에 기반하여 비용을 산출한다.

미리 저장된 데이터는, 객체를 통해 추출된 데이터를 보완하기 위해 미리 저장되거나, 외부로부터 수신한 데이터일 수 있다. 미리 저장된 데이터는, 객체로부터 추출된 데이터에 기반하여 업데이트 된 정보일 수 있다. 또한 미리 저장된 데이터는 수신한 이미지 파일 뿐 아니라, 도면의 구체적인 구조를 포함하는 파일이나, 건축 자재와 관련하여 공지된 정보로부터 추출될 수 있다. 예를 들어 서버는, 특정되고 명확한 것으로 결정된 객체가, 범례 등 객체와 건축 자재 사이의 대응 관계에 의해 i) 콘크리트이며 ii) A라는 형상이라고 결정하는 경우에는, 미리 저장된 데이터를 통해 A형상의 콘크리트 구조물의 자재 비용이 얼마인지, 해당 구조물을 시공하기 위해 드는 비용, 운송 비용 등을 포함하는 전체 비용을 산출할 수 있다. 미리 저장된 데이터는 객체의 재질, 구조 등과 비용의 관계에 관한 테이블일 수 있다. 또한 미리 저장된 데이터라 함은, 사용자에 의해 미리 입력되거나, 외부 저장매체를 통해 일시적으로 접근가능한 데이터를 포함하는 것으로 이해될 수 있다. 또한, 서버의 반복적인 동작을 통해 로드되거나 저장된 데이터에 기반하여 학습된 데이터일 수 있다.

단계(111s)에서, 서버는 산출된 비용과 기준 비용을 비교할 수 있다.

산출된 비용은, 객체에 대응하여 추출된 데이터와 미리 저장된 데이터, 즉 테이블 등에 포함된 비용 - 구조/자재의 관계에 관한 데이터에 기반하여 결정될 수 있다. 기준 비용은, 이미지 파일이 아닌 건축 자재의 세부 구조를 확인할 수 있는 도면 파일(예: 캐드파일)로부터 추출된 데이터에 기반하여 산출된 비용일 수 있다. 기준 비용은, 신뢰도가 높은 것으로 가정할 수 있다. 따라서, 2D 이미지 파일 뿐 아니라, 건축 자재에 관한 3D 캐드파일이나 사용자에 의해 미리 입력된 정보, 알려진 건축 자재 비용 정보를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 기준 비용과 산출된 비용을 비교하는 동작은, 산출된 비용의 신뢰도를 확인하는 과정으로 이해될 수 있다. 따라서, 산출된 비용이 기준 비용과 일치하는 정도에 따라 신뢰도를 결정할 수 있다.

단계(113s)에서, 서버는 비용을 업데이트 할 수 있다.

여기서, 비용은 최종적으로 서버가 결정하는 비용을 의미할 수 있다. 산출된 비용과 기준 비용을 비교하여, 결정된 신뢰도가 오차범위 내라고 판단된 경우에는, 산출된 비용에 따라 최종 비용을 결정할 수 있다. 따라서 산출된 비용이 오차범위 내의 신뢰도를 갖는 것으로서 기준비용을 대체하기에 충분하다고 판단되는 경우에는, 비용을 산출하는데 이용되었던 자료가 저장되고, 이는 후속적으로 비용 산출을 수행할 때 이용될 수 있다.

산출된 비용이 기준 비용을 크게 벗어나는 경우, 즉 산출된 비용의 신뢰도가 오차 범위를 벗어나는 경우, 산출된 비용은 이용될 수 없는 것으로 결정하고, 비용을 산출하는데 이용되었던 자료가 저장될 수 있다. 이는 후속적으로 비용 산출을 수행할 때 이용될 수 있다.

도 2는 본 개시의 일 실시 예들에 따른 건축 자재 비용 산출을 위한 비교 과정을 도시한 것이다.

도 2를 참조하면, 서버는, 이미지 인식 방식과 도면 분석 방식을 이용하여 비용을 산출할 수 있다. 서버는, 각각의 방식에 따라 산출된 비용을 상호 비교하고 상호 보완함으로써, 이미지 인식 방식만으로 신뢰도 높은 비용 산출을 수행할 수 있는 매커니즘을 디자인한다.

보다 구체적으로, 이미지 인식 방식은 후술하는 동작에 기반하여 수행될 수 있다.

사용자가 서버 또는 서버와 동작가능하게 연결된 부속 장치에 도면의 이미지 파일을 입력할 수 있다. 입력된 이미지는 2D 또는 3D 이미지일 수 있고, 다양한 확장자로 제공될 수 있다. 편집가능하거나, 캡쳐된 이미지 파일을 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 서버는, 수신한 이미지를 프로세싱한다. 프로세싱은 이미지를 실행하여 서버가 판독가능하도록 변환, 디코딩하는 동작 등을 모두 포함하는 전처리, 후처리 과정을 의미할 수 있다. 이미지 프로세싱 후 서버는 이미지의 식별력을 확인할 수 있다. 이미지 식별력이란, 서버가 이미지만으로 시각적인 정보를 추출하기에 충분한지 여부를 확인하는 과정을 의미할 수 있다. 이미지의 특정 부분이 누락되거나 화질이 저하되어 식별할 수 없는지, 깨진 픽셀이 발견되는 경우에는, 식별가능의 정도를 낮게 판단할 수 있다. 이미지의 식별력이 부족하여, 서버가 이미지에 포함된 데이터를 판독하기 어려운 경우, 서버는 이미지의 식별력을 강화하는 프로세스를 수행하 수 있다. 이미지를 강화하기 위한 모든 공지의 수단이 이용될 수 있고, 이를 변경하여 적용하는 것은 통상의 기술자에게 용이할 것이다. 일 예로, 히스토그램을 이용하거나, 컨트라스트를 통해 식별력을 강화할 수 있다. 식별력은 도 1의 명확성과 동일하거나 유사한 의미로 이해될 수 있다.

서버는, 추가적으로 이미지 객체의 무결성을 확인할 수 있다. 이미지 객체는 도 1의 객체와 동일하거나 유사한 의미로 이해될 수 있다. 무결성은, 객체가 명확한 것으로 인식될 수 있는지, 구체적으로 서버가 판독가능한 정도로 명확한지 여부를 판단하는 과정으로 이해될 수 있다. 서버는 객체와 관련한 선, 면, 수치 등의 데이터를 식별할 수 있다. 선 또는 면 등은 객체를 구성하는 시각적인 정보로 이해될 수 있고, 수치는 객체의 물리적인 수치를 의미할 수 있다. 수치는 텍스트 형태로 표현되되 객체와 인접하여 표시될 수 있다. 예를 들어 수치는 객체의 크기, 무게, 폭, 곡률 등에 관한 구체적이 수치일 수 있으며 아라바이 숫자로 구성되거나 단위 값을 포함할 수 있다. 또한 서버는 이미지 객체의 무결성을 확인하고 무결성이 결여되었다고 판단되는 경우에는 해당 객체와 관련된 미리 저장된 데이터를 이용할 수 있다. 미리 저장된 데이터는 이미지 데이터 베이스(이미지 DB)를 통해 획득될 수 있다.

서버는 이미지 객체를 인식할 수 있다. 인식이라 함은 이미지 객체를 통해 추출된 데이터의 물리적인 수치, 구조, 소재 등을 결정하는 것으로 이해될 수 있다. 이미지 객체가 무결한 것으로 확인되거나, 무결하지 않더라도 이미지DB를 통해 보완된 경우에는 서버는 이미지 객체를 인식하여 이미지 객체에 대응되는 정보를 결정할 수 있다.

서버는, 인식된 이미지 객체에 기반하여 견적을 산출할 수 있다. 견적이라 함은, 이미지 객체에 대응하는 건축 자재를 구매, 운송, 시공하는데 드는 모든 총괄적인 비용을 포함하는 것으로 이해되거나, 각각의 비용에 대한 평균적인 ?＠? 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 이를 통해 산출된 비용 등에 관한 정보는 도 1에서 '산출된 비용'과 동일하거나 유사한 것으로 이해될 수 있다.

비용 산출을 위한 또다른 방식으로서, 도면 분석 방식을 보다 구체적으로 설명하면 아래와 같다.

서버는 도면 드로잉 파일을 입력받을 수 있다. 도면 드로잉 파일은 건축 자재의 3D 구조에 관한 상세한 도면 정보를 모두 포함하거나, 도면의 형태나 구조에 관한 수치적인 데이터를 포함할 수 있다. 바람직하게는 도면 파일은 캐드 파일 형식으로 주어질 수 있다. 그 외에도 도면을 디스플레이를 통해 구현하기 위한 공지의 모든 확장자, 소프트웨어가 이용될 수 있다.

서버는 캐드 매크로를 인식할 수 있다. 서버에 입력된 파일이 캐드파일인 경우, 서버는, 캐드 파일의 저장된 매크로에 기반하여, 건축 자재를 캐드 도면상에서 구현할 수 있는 선이나 수치 등에 데한 정보들을 인식할 수 있다. 이후 서버는, 인식된 서버에 수치를 매칭함으로써, 각 선이 이루은 건축 자재의 구체적인 형태나 구조를 파악할 수 있고, 해당하는 건축 자재에 대응하는 수치 정보를 통해 해당 건축 자재가 어느정도의 크기이며, 어떠한 재료를 사용하는지 등에 관한 정보를 식별할 수 있다.

서버는 식별된 정보에 기반하여 비용을 산출할 수 있다.

도면 분석 방식에 따라 건축 자재의 비용을 산출하는 것이 실제 건축에 사용되는 자재의 비용을 파악하는데 있어 보다 정확하고 효율적일 수 있다. 다만 도면 파일을 견적 업체에게 직접 전달하는 것은 보안상의 문제점을 야기할 수 있다는 점에서, 도면 분석 방식을 통한 비용 산출은 매우 제한적으로 이용되고 있는 실정이다. 따라서 본 개시는 이미지 인식 방식을 통해 비용을 산출하되, 도면 분석 방식을 통해 얻어진 결과와의 상호 비교 및 보완을 통해 이미지 인식 방식만으로도 정확도 높은 비용산출을 할 수 있는 매커니즘을 구성하고자 한다.

또한, 이미지 형태로 존재하는 과거의 데이터에 한정되지 않고, 이미지 인식 방식을 통하여 획득가능한 데이터를 이용함으로써 향후 분석 AI를 보다 정확하고 효율적으로 고안할 수 있다.

도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 이미지 인식률 향상 방법을 도시한다.

도 3을 참조하면, 이미지 인식률을 향상시키기 위해, 다양한 방법이 이용될 수 있다.

먼저 서버는, 수신한 이미지 파일을 분석하여, 도면의 이미지가 명확하게 인식되도록 전처리 과정을 수행할 수 있다. 도면 이미지가 입력될 때 이미지의 품질에 따라 인식도에 차이가 존재할 수 있기 때문에, 전처리 과정을 통해 이를 보완할 수 있다. 이는 도 2에 전술한 이미지 프로세싱 과정과 동일하거나 유사한 것으로 이해될 수 있다. 이미지 인식률을 향상시키는 것은, 이미지 품질을 보완함으로써 가시적인 정보를 보다 명확히 추출하고자 함이다. 구체적으로, 이미지의 해상도를 조절할 수 있다. 이미지에서 선이나 수치 부분, 즉 추출하고자 하는 데이터가 포함된 부분을 볼드화할 수 있다. 도면의 이미지는 사진과 같이 다양한 색상영역이 아닌 공백 및 스케치 영역으로 나누어지며, 몇 가지 색상 또는 흑백 색상으로 구성되기 때문에, 추출할 데이터가 포함된 '관심영역'만을 볼드화함으로써 이를 강조할 수 있다. 서버에서 제어부는 볼드화를 통해 강조된 선 또는 수치 등에 대하여 용이하게 데이터를 추출할 수 있을 것이다. 또한, 서버는, 이미지의 명함 상태 또는 컨트래스트 상태에 따라 히스토그램 필터링 작업을 징행함으로써 이미지에서 선과 수치 인식률을 극대화할 수 있다.

도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른, 신뢰도 조절 방법을 도시한다.

도 4를 참조하면, 서버는, 이미지 파일을 통해 산출된 비용과 기준 비용을 비교함으로써, 산출된 비용의 신뢰도를 결정할 수 있다.

다만, 산출된 비용의 신뢰도가 특정 수치 미만으로 결정되는 경우에는, 산출된 비용을 이용하기에 부적절하므로, 이를 고려하여 신뢰도를 조절하는 작업을 추가적으로 수행할 필요가 있다.

구체적으로, 서버는 식별력이 부족한 부분을 별도로 추출할 수 있다. 건축 자재의 비용을 산출하기 위해 객체를 특정하여야 하는데, 특정할 객체의 식별력이 부족할 경우에는, 해당 객체에 대응하는 비용이 부정확하게 결정될 수 있다. 따라서, 특정된 객체 각각의 식별력을 수치화하여, 미리 설정된 임계치에 미치지 못하는 경우, 즉 식별력이 부족한 부분으로 결정되는 경우, 해당하는 객체를 추출할 수 있다. 추출된 객체는 산출된 비용의 신뢰도 저하에 영향을 주는 것으로 추정할 수 있다.

서버는 추출된 객체를 구성하는 선, 면, 수치, 곡선 등의 모든 시각적인 정보들을 개별적으로 분석하여, 식별력이 약한 것으로 결정된 구성을 식별할 수 있다. 이를 통하여, 식별력이 약한 구성과 식별력이 충분한 구성이 이루는 비율을 확인할 수 있다.

서버는 이를 통하여, 특정한 객체의 신뢰도를 추정할 수 있고, 식별력이 부족한 객체의 경우, 캡처 방식, 즉 이미지가 흐려진 부분이나 의미를 인식하기 어려운 부분의 경우 이를 추출하여 견적 산출에 참고할 필요가 있다. 예를 들어 이를 견적 산출에서 제외하거나, 이와 유사한 미리 저장된 데이터가 있는 경우, 미리 저장된 데이터를 식별력이 약한 객체의 일 부분으로부터 대체할 수 있다.

또한 신뢰도 결정하기 위한 견적 산출 정보를 획득하는 일 실시 예로서, 캡쳐 방식이 이용될 수 있다. 이미지 일부 또는 전부의 식별력이 부족한 경우, 식별력이 부족한 부분만 추출하여 견적 산출에 이용할 수 있다 예를 들어, 이미지가 훼손되어 식별이 불가능한 경우, 이를 캡쳐하여 제외시키고, 신뢰도 결정 동작을 진행할 수 있다. 이때 식별이 불가능한 이미지의 일부 또는 전부는, 사용자가 육안으로 식별하여 그에 대응되는 정보를 입력할 수 있다. 식별력이 부족한 부분이 사용자에 의해 보완되는 과정들이 반복적으로 반영됨으로써, 이미지 인식의 정확도를 점차 높일 수 있다.

도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 이미지 무결성을 확인하기 위한 방법을 도시한다.

도 5를 참조하면, 서버는, 이미지 파일을 수신하고 수신한 이미지 파일에 기반하여 인식된 이미지의 무결성을 확인할 수 있다. 하지만, 확인 결과 이미지 무결성의 정도가 현저히 낮은 것으로 확인되는 경우, 서버는 이미지를 보완하여 인식가능하도록 수정할 필요가 있다. 이미지 무결성이 현저히 낮은 것이라 함은, 이미지가 손상되어, 이미지로부터 데이터를 추출할 수 없는 경우를 의미할 수 있다. 이 경우 서버는, 이미지를 구성하는 개개의 객체를 별도로 확인하고, 이미지 객체의 값을 추출할 수 있다. 이미지 객체의 값이라 함은 이미지를 통해 얻어지는 데이터를 의미할 수 있다. 이미지가 무결성의 정도가 현저히 낮으므로, 이미지 객체의 값이 추출되지 않는 경우, 서버는 인식 불가로 판단하고 에러메시지를 출력할 수 있다. 이 경우에, 서버는 건축 자재와 관련된 데이터베이스에 접근하여, 해당 이미지 객체와 가장 유사한 데이터를 로딩하고 이를 비교하는 과정을 수행할 수 있다. 기존 데이터 베이스에서 획득된 데이터로서 인식 불가로 판단된 이미지 객체와 유사한 데이터가 확인된 경우, 서버는 획득된 데이터를 손상된 데이터로부터 대체할 수 있다.

서버는, 손상된 데이터에서 주요 영역을 제외한 부분을 삭제하거나, 명암 대비를 더 극대화하여 불명확한 부분을 강조할 수 있다. 예를 들어, 서버는 식별력이 낮은 글씨를 인식하기 어려운 경우, 해당 글자의 굵기를 얇게 하고, 주변의 배경과 명암비를 극대화시킴으로써, 손상된 데이터를 재처리할 수 있다. 추가로, 명암대비를 극대화하여 인식이 모호한 영역을 블랙 또는 화이트로 인식시키는 이미지 처리 과정을 통해 식별력이 낮은 글씨의 인식력을 증가시킬 수 있다. 재처리된 데이터는 서버가 획득한 데이터, 즉 기존 데이터 베이스와 대비하는 과정을 통해 정확한 값으로 인식될 수 있다.

구체적으로 서버가 이미지 인식 후 선 또는 수치를 인식하였으나 해당 선의 길이, 종류 또는 수치의 정확한값을 인식하기 어려운 경우, 서버는 이미지의 무결성을 위한 무결성 확인 절차를 수행할 수 있고 이는 전술한 바와 같다.

본 개시에 따른 서버의 구현을 보다 상세히 설명하면 아래와 같다. 사용자의 도면 이미지 파일의 입력에 따라 서버는 도면의 이미지 파일을 수신할 수 있다. 이때 도면은 건축 자재에 관한 도면일 수 있다.

서버는 이미지에 포함된 개별적인 객체들을 인식할 수 있다. 인식이라 함은 이미지 객체의 선 또는 수치를 식별하는 것을 의미할 수 있다.

서버는 인식된 이미지 객체에 제1 마커를 삽입할 수 있다. 이는 포괄적으로, '인식된 이미지'임을 표시하는 것을 의미한다. 제1 마커라고 표현하였으나, 서버가 또는 사용자가 해당 객체가 인식가능한 것인지 확인할 수 있는 인덱스를 부가하는 모든 동작을 의미할 수 있다.

서버는 인식되지 않은 이미지 객체에 제2 마커를 삽입할 수 있다. 이는 포괄적으로 '인식 불가한 이미지'임을 표시하는 것을 의미한다. 제2 마커라고 표현하였으나, 서버가 또는 사용자가 해당 객체가 인식가능하지 않은 것인지 확인할 수 있는 인덱스를 부가하는 모든 동작을 의미할 수 있다.

서버는 인식된 이미지 객체를 기준으로 견적을 산출할 수 있다. 이때 견적이라 함은 건축 자재의 비용에 관한 견적을 의미할 수 있다.

서버는 인식된 이미지 객체와 인식되지 않은 이미지 객체의 비율을 고려하여 산출된 견적의 신뢰도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 인식되지 않은 이미지 객체의 비율이 상대적으로 높은 경우에는 산출된 비용의 신뢰도가 낮은 것으로 볼 수 있다.

서버는 처리된 도면 이미지와 신뢰도를 함께 표시하여 출력하거나 외부로 전송할 수 있다. 처리된 도면 이미지라 함은 제1 마커 및/또는 제2 마커가 표시된 도면 이미지를 의미할 수 있다.

본 개시의 다른 실시 예에 따른 서버의 구현 예를 이하 설명한다.

서버는 도면 이미지 파일을 수신할 수 있다. 서버는, 기존에 빅데이터로 구성해 놓은 도면 및 견적 데이터와 비교하여 가장 근접한 도면 및 견적 데이터를 추출할 수 있다. 서버는 도면 이미지를 분석하고 견적을 산출할 수 있다. 이때 도면 이미지 분석 및 견적의 산출은 전술한 실시 예들과 동일하거나 유사할 수 있다. 서버는 도면 이미지 분석을 통해 산출된 견적과 기존 빅데이터를 통해 예상되는 견적 데이터를 비교할 수 있다. 서버는 비교 결과, 미리 설정된 임계치 이상으로 차이가 확인되는 경우, 사용자에게 바로 견적을 산출하지 않고 서버에서 알림을 발생할 수 있다. 알림을 확인한 서버의 사용자는 이미지를 통해 산출된 견적이 기존 견적 데이터와 비교하여 분석하고, 보정된 견적서를 생성할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따른, 이미지 처리를 통하여 건축 자재의 소요물량에 따른 비용을 산출하기 위한 서버는, 입출력부; 저장부; 및 상기 입출력부 및 상기 저장부와 동작 가능하게 연결된 적어도 하나 이상의 제어부를 포함하며, 상기 적어도 하나 이상의 제어부는, 상기 입출력부로부터 상기 건축 자재의 소요 물량에 관한 이미지 파일을 수신하고, 수신한 상기 이미지 파일에 기반하여 적어도 하나 이상의 객체를 특정하고, 상기 적어도 하나 이상의 객체의 명확성 여부를 결정하고, 상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확한 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나의 객체에 대한 제1 데이터를 추출하고, 상기 추출된 제1 데이터 및 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대응되는 제1 비용을 산출하고, 상기 건축 자재에 관한 도면 파일을 수신하고, 수신한 상기 도면 파일에 기반하여, 상기 건축 자재에 대한 제2 데이터를 추출하고, 상기 추출된 제2데이터 및 상기 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 건축 자재에 대응되는 제2 비용을 산출하고, 상기 제2 비용에 기반하여, 상기 제1 비용을 변경하도록 구성되고, 상기 적어도 하나 이상의 객체는, 상기 이미지 파일에 기반하여 출력되는 상기 자동자재의 점, 선, 면, 형상, 텍스트, 수치 중 적어도 하나에 대한 가시적인 정보이며, 상기 미리 저장된 데이터 베이스는, 상기 자재의 강도, 시공기간, 타설 조건, 기후조건을 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 이미지 파일은, 이미지와 텍스트를 포함하며, 상기 추출된 제1 데이터는, 상기 이미지에 대응하는 상기 적어도 하나 이상의 객체의 종류와 상기 텍스트에 대응하는 상기 적어도 하나 이상의 객체의 물리적 수치를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 적어도 하나의 제어부는, 상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확하지 않은 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대한 이미지 프로세싱을 수행하도록 더 구성되고, 상기 이미지 프로세싱은, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대한 해상도 조절 및 명암 대비 조절 중 적어도 하나일 수 있다.

바람직하게는, 상기 이미지 프로세싱은, 미리 저장된 객체 정보에 기반하여 수행될 수 있다.

바람직하게는, 상기 적어도 하나 이상의 제어부는, 미리 저장된 구조 정보에 기반하여 비용을 산출하도록 더 구성되고, 상기 미리 저장된 구조 정보는, 상기 적어도 하나 이상의 객체의 기하학적 구조에 관한 정보일 수 있다.

바람직하게는, 상기 적어도 하나 이상의 제어부는, 상기 제1 비용의 산출에 대한 신뢰도를 계산하도록 더 구성되고, 상기 신뢰도의 계산은, 상기 적어도 하나 이상의 객체들 중 상기 명확성에 따라 구분되는 객체 상호 간의 비율에 기반하여 수행될 수 있다.

바람직하게는, 상기 적어도 하나 이상의 제어부는, 상기 산출된 제1 비용 및 상기 계산된 신뢰도 중 적어도 하나를 상기 입출력부로 송신하도록 더 구성될 수 있다.

본 개시의 다른 실시 예에 따를 때, 이미지 처리를 통하여, 건축 자재의 소요물량에 따른 비용을 산출하기 위한 서버의 동작 방법은, 상기 입출력부로부터 상기 건축 자재의 소요 물량에 관한 이미지 파일을 수신하는 과정과, 수신한 상기 이미지 파일에 기반하여 적어도 하나 이상의 객체를 특정하는 과정과, 상기 적어도 하나 이상의 객체의 명확성 여부를 결정하는 과정과, 상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확한 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나의 객체에 대한 제1 데이터를 추출하는 과정과, 상기 추출된 제1 데이터 및 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대응되는 제1 비용을 산출하는 과정과, 상기 건축 자재에 관한 도면 파일을 수신하는 과정과, 수신한 상기 도면 파일에 기반하여, 상기 건축 자재에 대한 제2 데이터를 추출하는 과정과, 상기 추출된 제2데이터 및 상기 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 건축 자재에 대응되는 제2 비용을 산출하는 과정과, 상기 제2 비용에 기반하여, 상기 제1 비용을 변경하는 과정을 포함하고, 상기 적어도 하나 이상의 객체는, 상기 이미지 파일에 기반하여 출력되는 상기 자동자재의 점, 선, 면, 형상, 텍스트, 수치 중 적어도 하나에 대한 가시적인 정보이며, 상기 미리 저장된 데이터 베이스는, 상기 자재의 강도, 시공기간, 시공조건, 기후조건을 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확하지 않은 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대한 이미지 프로세싱을 수행하는 과정을 더 포함하고, 상기 이미지 프로세싱은, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대한 해상도 조절 및 명암 대비 조절 중 적어도 하나일 수 있다.

바람직하게는, 미리 저장된 구조 정보에 기반하여 비용을 산출하는 과정을 더 포함하고, 상기 미리 저장된 구조 정보는, 상기 적어도 하나 이상의 객체의 기하학적 구조에 관한 정보일 수 있다.

바람직하게는, 상기 제1 비용의 산출에 대한 신뢰도를 계산하는 과정을 더 포함하고, 상기 신뢰도의 계산은, 상기 적어도 하나 이상의 객체들 중 상기 명확성에 따라 구분되는 객체 상호 간의 비율에 기반하여 수행될 수 있다.

바람직하게는, 상기 산출된 제1 비용 및 상기 계산된 신뢰도 중 적어도 하나를 상기 입출력부로 송신하는 과정을 더 포함할 수 있다.

본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시 예들은 장치(machine)(예: 전자 장치) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리 또는 외장 메모리)에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램)로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 장치(예: 전자 장치의 프로세서(예: 프로세서)는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 장치가 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 장치로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: EM파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 장치로 읽을 수 있는 저장 매체(예: CD-ROM(compact disc read only memory))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 장치로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시 예들에 따르면, 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술된 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 통합 이전에 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims

이미지 처리를 통하여, 건축 자재의 소요물량에 따른 비용을 산출하기 위한 서버에 있어서,
상기 서버는,
입출력부;
저장부; 및
상기 입출력부 및 상기 저장부와 동작 가능하게 연결된 적어도 하나 이상의 제어부를 포함하며,
상기 적어도 하나 이상의 제어부는,
상기 입출력부로부터 상기 건축 자재의 소요 물량에 관한 이미지 파일을 수신하고,
수신한 상기 이미지 파일에 기반하여 적어도 하나 이상의 객체를 특정하고,
상기 적어도 하나 이상의 객체의 명확성 여부를 결정하고,
상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확한 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나의 객체에 대한 제1 데이터를 추출하고,
상기 추출된 제1 데이터 및 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대응되는 제1 비용을 산출하고,
상기 건축 자재에 관한, 이미지 파일이 아닌 건축 자재의 세부 구조를 확인할 수 있는, 도면 파일을 수신하고,
수신한 상기 도면 파일에 기반하여, 상기 건축 자재에 대한 제2 데이터를 추출하고,
상기 추출된 제2데이터 및 상기 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 건축 자재에 대응되는 제2 비용을 산출하고,
상기 제2 비용에 기반하여, 상기 제1 비용을 변경하도록 구성되고,
상기 적어도 하나 이상의 객체는, 상기 이미지 파일에 기반하여 출력되는 자동자재의 점, 선, 면, 형상, 텍스트, 수치 중 적어도 하나에 대한 가시적인 정보이며,
상기 미리 저장된 데이터 베이스는, 상기 자재의 강도, 시공기간, 타설 조건, 기후조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.
청구항 1에 있어서,
상기 이미지 파일은,
이미지와 텍스트를 포함하며,
상기 추출된 제1 데이터는,
상기 이미지에 대응하는 상기 적어도 하나 이상의 객체의 종류와 상기 텍스트에 대응하는 상기 적어도 하나 이상의 객체의 물리적 수치를 포함하는 서버.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 제어부는,
상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확하지 않은 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대한 이미지 프로세싱을 수행하도록 더 구성되고,
상기 이미지 프로세싱은,
상기 적어도 하나 이상의 객체에 대한 해상도 조절 및 명암 대비 조절 중 적어도 하나인 서버.
청구항 3에 있어서,
상기 이미지 프로세싱은,
미리 저장된 객체 정보에 기반하여 수행되는 서버.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나 이상의 제어부는,
미리 저장된 구조 정보에 기반하여 비용을 산출하도록 더 구성되고,
상기 미리 저장된 구조 정보는, 상기 적어도 하나 이상의 객체의 기하학적 구조에 관한 정보인 서버.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나 이상의 제어부는,
상기 제1 비용의 산출에 대한 신뢰도를 계산하도록 더 구성되고,
상기 신뢰도의 계산은, 상기 적어도 하나 이상의 객체들 중 상기 명확성에 따라 구분되는 객체 상호 간의 비율에 기반하여 수행되는 서버.
청구항 6에 있어서,
상기 적어도 하나 이상의 제어부는,
상기 산출된 제1 비용 및 상기 계산된 신뢰도 중 적어도 하나를 상기 입출력부로 송신하도록 더 구성되는 서버.
이미지 처리를 통하여, 건축 자재의 소요물량에 따른 비용을 산출하기 위한 서버의 동작 방법에 있어서,
입출력부로부터 상기 건축 자재의 소요 물량에 관한 이미지 파일을 수신하는 과정과,
수신한 상기 이미지 파일에 기반하여 적어도 하나 이상의 객체를 특정하는 과정과,
상기 적어도 하나 이상의 객체의 명확성 여부를 결정하는 과정과,
상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확한 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나의 객체에 대한 제1 데이터를 추출하는 과정과,
상기 추출된 제1 데이터 및 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대응되는 제1 비용을 산출하는 과정과,
상기 건축 자재에 관한, 이미지 파일이 아닌 건축 자재의 세부 구조를 확인할 수 있는, 도면 파일을 수신하는 과정과,
수신한 상기 도면 파일에 기반하여, 상기 건축 자재에 대한 제2 데이터를 추출하는 과정과,
상기 추출된 제2데이터 및 상기 미리 저장된 데이터 베이스에 기반하여, 상기 건축 자재에 대응되는 제2 비용을 산출하는 과정과,
상기 제2 비용에 기반하여, 상기 제1 비용을 변경하는 과정을 포함하고,
상기 적어도 하나 이상의 객체는, 상기 이미지 파일에 기반하여 출력되는 자동자재의 점, 선, 면, 형상, 텍스트, 수치 중 적어도 하나에 대한 가시적인 정보이며,
상기 미리 저장된 데이터 베이스는, 상기 자재의 강도, 시공기간, 시공조건, 기후조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 8에 있어서,
상기 이미지 파일은,
이미지와 텍스트를 포함하며,
상기 추출된 제1 데이터는,
상기 이미지에 대응하는 상기 적어도 하나 이상의 객체의 종류와 상기 텍스트에 대응하는 상기 적어도 하나 이상의 객체의 물리적 수치를 포함하는 방법.
청구항 8에 있어서,
상기 적어도 하나 이상의 객체가 명확하지 않은 것으로 결정되는 것에 대응하여, 상기 적어도 하나 이상의 객체에 대한 이미지 프로세싱을 수행하는 과정을 더 포함하고,
상기 이미지 프로세싱은,
상기 적어도 하나 이상의 객체에 대한 해상도 조절 및 명암 대비 조절 중 적어도 하나인 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 이미지 프로세싱은,
미리 저장된 객체 정보에 기반하여 수행되는 방법.
청구항 8에 있어서,
미리 저장된 구조 정보에 기반하여 비용을 산출하는 과정을 더 포함하고,
상기 미리 저장된 구조 정보는, 상기 적어도 하나 이상의 객체의 기하학적 구조에 관한 정보인 방법.
청구항 8에 있어서,
상기 제1 비용의 산출에 대한 신뢰도를 계산하는 과정을 더 포함하고,
상기 신뢰도의 계산은, 상기 적어도 하나 이상의 객체들 중 상기 명확성에 따라 구분되는 객체 상호 간의 비율에 기반하여 수행되는 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 산출된 제1 비용 및 상기 계산된 신뢰도 중 적어도 하나를 상기 입출력부로 송신하는 과정을 더 포함하는 방법.