KR20150022158A - 기계제도 학습장치 및 학습방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 기계제도 학습방법은, 복수의 2D 도면들을 데이터베이스화하기 위하여, 상기 2D 도면들의 선분을 추출하고, 상기 선분들간의 관계를 수치화하여 히스토그램으로 저장하고, 상기 2D 도면들의 매칭되는 3D 입체도들을 저장하여 데이터베이스를 구축하는 단계; 상기 데이터베이스의 히스토그램들과 비교하기 위하여, 학습하려는 2D 도면의 이미지를 센싱하여 이미지 데이터화하는 단계; 상기 학습 도면의 이미지 데이터를 히스토그램화하는 단계; 상기 학습 도면의 히스토그램을 상기 데이터베이스의 히스토그램들과 비교하여 가장 유사한 히스토그램을 비교 검색하는 단계; 및 상기 가장 유사한 히스토그램에 매칭되는 3D 입체도를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
제안되는 본 발명에 의하면, 투상도면에 매칭되는 입체 모델을 실시간으로 제공하여, 기계제도에 대한 학습 효율을 높일 수 있고, 학습자의 흥미를 유발하여 몰입감을 증대시킬 수 있으며, 교육자는 저비용으로 다양한 도면에 대한 교육을 제공할 수 있는 장점이 있다.

Description

기계제도 학습장치 및 학습방법{Apparatus and method for learning mechanical drawing}

본 발명은 도면을 학습하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 좀더 상세히 증강현실 기반의 학습 방법을 제공함으로써 기계제도에 대한 효율적인 학습을 제공하는 것이다.

많은 제조업의 기반 기술인 기계제도에 관한 투상도를 종이에 그려진 투상도면으로 학습하는 경우, 학습자는 투상도면에 해당하는 3D 입체도를 이해하는데 많은 어려움을 느끼고 있으며, 또한 이를 교육하는 교육자의 입장에서도 투상도면을 학습자에게 이해시키는 것에 대해 어려움을 호소하고 있는 실정이다.

이러한 문제점을 보완하기 위하여 교육자는 투상도면에 해당하는 입체도형을 직접 가공하여 실물로 보여 주면서 수업을 진행하고 있으나, 이러한 교육 방법은 교육 준비에 많은 시간과 비용이 소비되는 단점이 있을 뿐만 아니라, 학습자에게 다양한 투상도면을 수업하기 어려운 문제점이 있다.

또한, 기존 기계제도에 관한 투상도의 학습 방법은 교과서적인 학습 방식으로, 투상도에 대한 이론을 학습한 후 입체도를 제시하고 입체도에 해당하는 평면도와 측면도와 정면도를 그리는 방식으로 진행되거나 반대로 투상도가 제시되고 이에 해당하는 입체도를 그리는 방식으로 교육이 진행된다.

이때, 3D 기반의 입체도를 2D 기반의 도면 용지에 그리다 보니 입체감이 떨어져서 입체도에 대한 현실감이 부족한 부분이 발생하였다.

한편, 최근 스마트폰 사용의 증가로 모바일을 활용한 교육이 증가함에 따라 시간과 장소를 구애 받지 않는 모바일의 장점을 살려 언제, 어디서든 학습을 할 수 있는 학습 방법에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다.

예를 들어, 출퇴근 이동 시간에 모바일을 이용하여 독서 또는 동영상 강의를 시청함으로써 다양한 학습이 진행되고 있다.

또한, 학습자의 몰입감을 높이며 실사 영상과 가상의 영상을 혼합 시켜 학습 효과를 향상시킬 수 있는 증강현실 기반 가상체험 학습 시스템을 적용하여 기존 학습 방법에 비해 학습 효과를 극대화 시키는 방법이 대두 되고 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 증강현실을 이용한 기계제도를 학습방법을 제시함으로써, 기계제도를 효율적으로 교육 및 학습 할 수 있는 시스템을 제공하고자 한다.

다만, 본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 실시예의 기계제도 학습장치는, 3D 입체도를 저장하는 데이터베이스로서, 각각의 3D 입체도에 매칭되는 2D 도면들을 관리하고, 상기 2D 도면을 구성하는 선분들 사이의 관계를 수치화하여 히스토그램으로 저장하는 이미지 훈련부; 유저측으로부터 전달되는 학습 도면을 수신하고, 상기 학습 도면에 대한 히스토그램과, 상기 이미지 훈련부에 의하여 관리되는 히스토그램을 비교하는 비교 검색부; 및 상기 유저측으로 상기 비교 검색부의 검색 결과의 데이터를 전달하는 입체도 전송부;를 포함하고, 상기 비교 검색부는 상기 학습 도면에 대한 히스토그램과 가장 유사도가 높은 3D 입체도를 추출하고, 상기 전송부는 상기 비교 검색부에 의하여 추출된 3D 입체도를 상기 유저측으로 전달하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 실시예의 기계제도 학습방법은, 복수의 2D 도면들을 데이터베이스화하기 위하여, 상기 2D 도면들의 선분을 추출하고, 상기 선분들간의 관계를 수치화하여 히스토그램으로 저장하고, 상기 2D 도면들의 매칭되는 3D 입체도들을 저장하여 데이터베이스를 구축하는 단계; 상기 데이터베이스의 히스토그램들과 비교하기 위하여, 학습하려는 2D 도면의 이미지를 센싱하여 이미지 데이터화하는 단계; 상기 학습 도면의 이미지 데이터를 히스토그램화하는 단계; 상기 학습 도면의 히스토그램을 상기 데이터베이스의 히스토그램들과 비교하여 가장 유사한 히스토그램을 비교 검색하는 단계; 및 상기 가장 유사한 히스토그램에 매칭되는 3D 입체도를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

제안되는 본 발명의 실시예에 의하면, 투상도면에 매칭되는 입체 모델을 실시간으로 제공하여, 기계제도에 대한 학습 효율을 높일 수 있고, 학습자의 흥미를 유발하여 몰입감을 증대시킬 수 있으며, 교육자는 저비용으로 다양한 도면에 대한 교육을 제공할 수 있는 장점이 있다.

또한, 상기 학습 시스템을 모바일 기기로 제공함으로써, 학교나 학원과 같은 수업 외에도 가정 또는 타 장소에서 기계제도에 대한 교육이 가능하여 시간적 공간적 제약 없이 기계제도를 학습할 수 있는 장점이 있다.

상세히, 학습자는 도면을 보고 도면에 해당하는 입체 도형을 떠올린 이후 컴퓨터 등을 이용하여 상기 도면에 매칭되는 입체 도형을 확인하여 학습자가 생각한 도형이 맞는지 실시간 확인이 가능하게 됨으로, 학습자는 투상도를 손쉽게 이해할 수 있고 흥미를 가질 수 있게 된다.

그리고 상기 학습방법을 모바일 기기로 제공하여, 시간적 공간적 제약 없이 학습자가 원하는 시간 및 장소에서 학습을 할 수 있다.

또한, 이러한 학습 시스템을 단계 또는 수준별로 제공하여 학습자는 자신의 수준에 맞는 교육을 선택하고 학습할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 증강현실 기반 기계제도 투상 학습 시스템의 구성을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, DB 이미지 훈련부와 투상영상 데이터 획득부의 구체적인 구성을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른투상영상 데이터 관리부의 구체적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 입체도 선택부의 구체적인 구성을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 투상영상 데이터 획득부의 예시를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 입체도 선택부의 예시를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 입체도 제어부의 예시를 나타낸다.
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 입체도 제어부의 Solid Frame, Wire Frame, Animation을 설명하기 위한 예시를 나타낸다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

<실시예>

본 발명은 증강현실 기반의 기계제도 학습 방법을 제공하는 것으로, 투상도면에 매칭되는 3D 입체도형을 학습자에게 실시간으로 제공함으로써 교육에 대한 흥미를 극대화 하고, 교육 효과를 향상시키는 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 증강현실 기반 기계제도 투상 학습 시스템의 구성을 나타낸다.

도 1을 참조하면, 증강 현실 기반의 기계제도 학습 시스템(1000, 이하 '학습 시스템'이라 한다)은 유저가 상기 학습 시스템(1000)을 이용하기 위한 클라이언트부(100)와, 상기 클라이언트부(100)에서 전송된 도면 이미지를 분석하여 상기 도면에 매칭되는 3D 입체도를 전달하기 위한 서버부(200)로 구성된다.

그리고 상기 클라이언트부(100)는 도면 이미지를 데이터로 획득하기 위한 투상영상 데이터 획득부(300)와, 상기 획득된 도면 이미지 데이터를 관리하기 위한 투상영상 데이터 관리부(400)와, 서버부(200)로부터 매칭 후보군을 전달받아서 올바른 3D 입체도를 선택하도록 제공하는 3D 입체도 선택부(500), 3D 입체도 선택부(500)를 제어하는 3D 입체도 제어부(600)를 포함하고, 상기 서버부(200)는 도면들을 데이터베이스(DB)화하는 DB 이미지 훈련부(700)와, 클라이언트부(100)로부터 도면 이미지를 전달받아 입체도와 매칭하는 투상영상 비교 검색 연산부(800)와, 검색된 입체도 및 후보군을 클라이언트부(100)로 전송하는 3D 입체도 전송부(900)를 포함하여 구성된다.

이때, 도 1 에 도시된 바와 같이 상기 클라이언트부(100)와 서버부(200)는 인터넷과 같은 네트워크를 통하여 연결되어 서로 데이터를 주고받을 수 있으나, 실시예의 서버부(200)가 클라이언트부(100)에 응용 프로그램으로 구성되어 네트워크 연결이 없더라도 학습 시스템 사용이 가능하다.

이하의 설명에서는, 네트워크를 통하여 다수의 클라이언트부(100)가 서버부(200)에 접속하는 것으로 학습 시스템(1000)이 구성된 경우를 가정하여 본다.

먼저, 본 실시예의 상기 클라이언트부(100)에 대하여 상세히 설명하면, 상기 클라이언트부(100)는 PC나 모바일 기기가 해당될 수 있으며, 클라이언트부(100)의 투상영상 데이터 획득부(300)는 이미지 센서로 투상도면을 이미지 데이터로 획득하는 역할을 한다.

예를 들어, 상기 투상영상 데이터 획득부(300)는 모바일 기기 또는 PC에 연결된 카메라가 될 수 있고, 상기 카메라는 종이에 그려진 투상도를 촬영하여 이미지 파일로 데이터화 할 수 있다.

이때, 상기 카메라에는 선명한 촬영을 위해 투상영상 데이터 획득부(300)는 AF(Auto Focusing) 기능을 제공할 수 있으며, 이를 통해 상기 이미지 데이터를 전송 받아서 다른 이미지와 매칭하는 투상영상 비교 검색 연산부(800)가 정확한 결과를 얻을 수 있도록 한다.

이와 같이 획득된 이미지 파일은 투상영상 데이터 관리부(400)로 전송되어 저장될 수 있고, 서버부(200)의 투상영상 비교 검색 연산부(800)에 직접 전송되어, 상기 이미지 파일에 매칭되는 다른 이미지를 바로 검색하게 될 수 있다.

상기 이미지 파일이 투상영상 데이터관리부(400)에 전송되는 경우, 투상영상 데이터 관리부(400)는 이미지 파일을 저장하고, 저장된 이미지 파일을 불러올 수 있는 인터페이스를 제공한다.

도 3은 투상영상 데이터 관리부(400)의 구체적인 구성을 나타내는 블록도이다.

좀 더 상세히 투상영상 데이터 관리부(400)를 설명하기 위하여 도 3을 참조하면, 상기 투상영상 데이터 관리부(400)는 이미지 파일 저장부(410)와, 파일 탐색기(420)와, 이미지 파일 호출부(430)를 포함하여 구성될 수 있다.

이때, 상기 이미지 파일 저장부(410)는 투상영상 데이터 획득부(300)에서 촬영된 이미지 데이터를 저장할 수 있어, 추후 도면이 없더라도 해당 도면의 3D 입체도를 확인 할 수 있도록 한다.

즉, 상기 유저는 도면 없이도 이미지 파일 저장부(410)에 저장된 도면 이미지를 불러와 3D 입체도를 검색함으로써, 기계제도에 관한 학습을 진행할 수 있다.

그리고 유저에게 저장된 이미지 파일을 불러올 수 있는 인터페이스를 제공하기 위하여, 상기 파일 탐색기(420)는 이미지 파일 저장부(410)에서 저장된 이미지 파일을 선택, 이동, 변경, 삭제 등을 할 수 있으며, 또한, 이미지 파일을 이름순으로 정렬하는 기능과 지원 가능한 파일 형식만 활성화 하는 기능, 지원 가능한 해상도만 활성화 하는 기능 등을 더 수행할 수 있다.

앞서 설명한 바와 같이, 상기 투상영상 데이터 획득부(300)에서 직접 도면 이미지 데이터를 서버부(200)에 전송하거나, 투상영상 데이터 관리부(400)에 저장된 도면 이미지 데이터를 서버부(200)에 전송하게 되면, 서버부(200)는 전송 받은 2D 도면 이미지의 3D 이미지에 해당하는 입체도를 검색하여 다시 클라이언트부(100)로 전송하게 된다.

이때, 상기 서버부(200)는 전송 받은 도면에 매칭되는 입체도뿐만 아니라 이와 유사한 3D 입체도 후보군을 선정하여 같이 전송할 수 있고, 상기 3D 입체도 선택부(500)는 상기 후보군의 이미지를 전송 받아 랜덤하게 순차를 뽑아서 유저에게 제공하여, 유저가 자신이 검색한 2D 도면 이미지에 해당하는 3D 입체도를 맞추는 훈련을 할 수 있도록 한다.

도 4는 3D 입체도 선택부(500)의 구체적인 구성을 나타내는 블록도이다.

도 4를 참조하면, 상기 3D 입체도 선택부(500)는 3D 입체도 뷰어(Viewer, 510)와, 3D 입체도 판별부(520)를 포함하여 구성된다.

먼저, 상기 3D 입체도 뷰어(510)는 서버부(200)의 투상영상 비교 검색 연산부(800)에서 검색된 입체도와 가장 유사한 입체도들을 후보군으로 전송 받아 해당 3D 입체도들을 유저에게 보여주고, 유저가 후보군 중 한 가지를 선택할 수 있도록 한다.

이때, 상기 3D 입체도 제어부(600)는 3D 입체도 뷰어(510)에 의해 표시된 3D 입체도를 유저의 다양한 시점(Viewpoint)에서 바라볼 수 있도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 입체도를 바라보는 시점을 정면, 배면, 측면 등으로 변경하도록 제어할 수 있다.

또한, 상기 3D 입체도 제어부(600)는 3D 입체도를 와이어 프레임 모델(Wireframe), 솔리드 모델(Solid), 서피스 모델(Surface) 등으로 표현할 수 있고, 3D 애니메이션(Animation)으로 표현하는 것도 가능하도록 할 수 있다.

그리고 상기 3D 입체도 뷰어(510)에서 표현된 3D 입체도 후보군들 중에서 유저가 한 가지 입체도를 선택하면, 3D 입체도 판별부(530)에서는 선택된 3D 입체도가 유저가 보낸 도면과 매칭되는지를 판별하고 유저에게 정답 유무를 전달하여, 유저가 투상도에 대한 학습 할 수 있도록 한다.

상기 클라이언트부(100)의 실시예를 정리하면, 클라이언트부(100)는 투상영상 데이터 획득부(300)가 투상도를 촬영하여 이를 이미지 데이터로 획득한 후, 상기 이미지 데이터를 서버부(200)로 전송하여 투상도에 대응하는 3D 입체도와 후보군들을 전송 받아, 3D 입체도 선택부(500)를 통해 이를 유저에게 제공함으로써, 유저가 투상도를 손쉽게 기계제도에 대한 학습을 할 수 있도록 한다.

한편, 상기 서버부(200)는 앞서 설명하였듯이 2D 이미지와 이에 대응하는 3D 이미지를 매칭하는 역할을 하며, DB 이미지 훈련부(700), 투상영상 비교 검색 연산부(800), 3D 입체도 전송부(900)를 포함하여 구성된다.

먼저, 상기 DB 이미지 훈련부(700)는 DB가 되는 도면 이미지를 LSD(Line Segment Detection)알고리즘을 이용하여 선분(Line segment)으로 추출하고, 상기 선분들 간의 관계를 수치화 하여 히스토그램(histogram)으로 저장한다.

즉, 상기 DB 이미지 훈련부(700)에는 다양한 2D 도면들을 LSD 알고리즘을 이용하여 선분들과의 관계를 수치화한 히스토그램들과 상기 2D 도면들에 매칭되는 3D 입체도들이 저장되어 있다.

그리고 상기 투상영상 비교 검색 연상부(800)는 클라이언트부(100)에서 전달된 이미지를 LSD 알고리즘을 이용하여 히스토그램으로 추출하고, DB 이미지 훈련부(700)의 히스토그램들과 비교하여 가장 비슷한 히스토그램을 검색한다.

이후, 상기 3D 입체도 전송부(900)는 투상영상 비교 검색 연상부(800)에서 결정된 히스토그램에 대응하는 3D 입체도를 클라이언트부(100)로 전송하며, 이때, 학습방법에 따라서 히스토그램이 유사한 3D 입체도들을 다수 전송할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, DB 이미지 훈련부(700)와 투상영상 비교검색 연산부(800)의 구체적인 구성을 나타낸다.

도 2를 참조하면, 상기 DB 이미지 훈련부(700)는 입력 영상(710), 선분 추출(720), 선분 쌍의 관계 수치화(730), 히스토그램 비닝(binning, 740)을 거쳐 히스토그램 DB를 구축(750) 할 수 있으며, 투상영상 비교 검색 연산부(800)는 입력 영상(810), 선분 추출(820), 선분 쌍의 관계 수치화(830), 히스토그램 비닝(binning, 840)을 거쳐 히스토그램 DB와 클라이언트부(100)에서 전송된 도면 이미지를 매칭(850)할 수 있다.

상기 입력 영상(710, 810), 선분 추출(720, 820), 선분 쌍의 관계 수치화(730, 830) 와 히스토그램 비닝(740, 840)은 DB 이미지 훈련부(700)와 투상영상 비교 검색 연산부(800)에서 공통으로 수행되며, 상기 선분 추출(720, 830)은 앞서 설명한 LSD(Line segment detection) 기법이 사용될 수 있다.

즉, 상기 DB 이미지 훈련부(700)는 학습하기 위한 다양한 도면들을 히스토그램으로 데이터베이스화 하기 위하여 위 단계를 수행하는 것이고, 상기 투상영상 비교검색 영상부(800)는 유저가 클라이언트부(100)를 통해 전송한 도면 이미지를 DB 이미지 훈련부(700)의 데이터베이스와 매칭하기 위하여 위 단계를 수행하는 것이다.

상기 LSD 는 이미 공지되어 있는 기술로 이는 본 명세서에 포함되는 것으로 하고, LSD외에 다른 방법으로 이미지의 선분을 추출하는 기술이 적용될 수 있는 것은 당연하다.

상기 LSD 알고리즘의 장점은 빠른 속도와 노이즈(Noise) 제거 능력이 뛰어나다는 점이다. 따라서 입력 영상 일부가 그림자에 가려지게 되거나 이미지 자체가 회전되거나 확대/축소 되었을 경우에도 거의 동일한 선분이 검출되도록 해준다.

그리고 상기 DB 이미지 훈련부(700)는 선분 쌍의 관계를 수치화(730, 830) 하기 위하여, 선분 쌍 특징(Line pair feature) 모델링 기법을 이용한다.

상기 선분 쌍 특징 모델링 기법은 두 개의 선분이 이루는 각도와 두 선분이 이루는 길이의 비율은 이미지의 크기와 각도에 상관없이 일정한 점을 이용하여, 해당 비율들을 특징 정보(feature)로 추출하여 이용하는 것이다.

이후, 상기 DB 이미지 훈련부(700)는 히스토그램 비닝부(740)는 선분 쌍의 관계 수치화(730)에서 생성된 특징 정보를 히스토그램의 빈(bin)으로 만들어 히스토그램 DB를 구축한다.

그리고 상기 투상영상 비교검색 연산부(800)의 히스토그램 비닝부(840)는 선분 쌍의 관계 수치화(830)에서 생성된 특징 정보로 히스토그램의 빈(bin)을 만들고, 이를 히스토그램 DB(750)와 비교 검색하여, 유저가 촬영한 도면에 매칭되는 입체도를 추출하게 된다.

즉, 상기 서버부(200)는 DB 이미지 훈련부(700)를 통해 다수의 투상도를 히스토그램화 하여 데이터베이스를 구축하고, 투상영상 비교검색 연산부(800)로 클라이언트부(100)로부터 전송된 투상도에 매칭되는 입체도를 검색하여, 3D 입체도 전송부(900)를 통해 상기 입체도 및 후보군들을 클라이언트부(100)로 전송하여, 상기 클라이언트부(100)가 유저에게 기계제도 학습을 제공하도록 돕는다.

이하에서는, 상기 클라이언트부(100)가 유저에게 기계제도 학습을 제공하는 예시를 도5 내지 도 8을 참조하여 설명한다.

도 5는 도 1에 도시된 투상영상 데이터 획득부(300)의 예시도이다.

도 5를 참조하면, 상기 투상영상 데이터 획득부(300)에서 이미지 데이터를 획득하는 모습과, 상기 서버부(200)의 투상영상 비교 검색 연산부(800)의 정확도를 올리기 위하여, AF(Auto Focusing) 기능을 지원하고 있는 것을 확인할 수 있다.

상기 AF 기능을 이용하면, 피사체인 도면에 자동으로 초점을 맞춰 선명한 도면 이미지 전송이 가능하다.

또한, 기존 촬영 영상을 활용하여 학습 할 수 있는 투상영상 데이터 관리부(400)로 연결되는 검색 버튼이 포함될 수 있다.

도 6은 도 1에서 도시된 3D 입체도 선택부(500)에서 후보군들을 유저에게 제공하는 예시를 나타낸다.

도 6을 참조하면, 상기 서버부(200)에서 수신된 3D 입체도의 후보군을 3D 입체도 선택부(500)의 3D 입체도 뷰어(510)가 유저에게 보여주고, 해당 도면과 일치하는 3D 입체도를 선택할 수 있도록 한다.

그리고 유저가 선택한 3D 입체도가 유저가 보낸 도면에 매칭되는 입체도인지 여부를 3D 입체도 선택부(500)를 통해 전달함으로써, 유저에게 투상도에 대한 직관적이고 효과적인 훈련 방법을 제공한다.

도 7은 도 1에서 도시된 3D 입체도 제어부(600)의 예시도이다.

도 7을 참조하면, 상기 3D 입체도 제어부(600)는 3D입체도 뷰어(510)에서 표시되는 입체도를 바라보는 방향(viewpoint)을 정면, 평면, 저면, 좌측면, 우측면, 배면(601) 등으로 제어 할 수 있다.

또한, 3D 입체도를 솔리드(Solid) 또는 와이어프레임(Wireframe, 602)등으로 표현이 가능하도록 하여 입체도 전체 형태의 이해를 도울 수 있고, 숨은 선 등 기존 입체도에서 볼 수 없는 부분까지도 유저가 이해하기 쉽도록 지원할 수 있다.

그리고 상기 3D 입체도 제어부(600)는 이동 및 회전 버튼(603)을 더 포함하여, 유저가 3D 입체도를 각 단면도의 형태로 회전할 수 있게 하고, 각 단면도의 위치로 3D 입체도를 이동하여 해당하는 단면도와 정합할 수 있도록 하여, 투상도와 입체도의 이해 능력을 향상 시킬 수 있다.

또한, 상기 3D 입체도 제어부(600)는 터치 화면에 더블 핑거를 이용하여 3D 입체도를 Zoom In/Out 할 수 있도록 지원할 수 있다.

도 8은 도 7에서 도시된 3D 입체도 제어부(600) 제어에 따라서, 3D 입체도 뷰어(510)에서 나타나는 입체도의 예시를 나타낸다.

도 8을 참조하면, 화면에 표시되는 3D 입체도는 유저의 설정에 따라서 솔리드(Solid, 605), 반투명 와이어 프레임(Wireframe, 606), 투명 와이어 프레임(Wireframe, 607) 또는 애니메이션(Animation, 608) 형태로 표현 될 수 있으며 6자유도 위치에 따라서, 입체도를 여러 뷰포인트에서 바라보는 것이 가능하고, 애니메이션(Animation) 동작을 제공하여 유저의 기계제도에 대한 이해도를 높이는데 도움이 될 수 있다.

전술한 바와 같은 본 실시예의 학습 시스템에 의하여, 학습자에게 기계제도에 대한 학습 효율을 증가시킬 수 있으며, 특히, 다양한 투상도면에 대해 매칭되는 3D 도면을 실시간으로 제공하여 교육자는 저비용으로 다양한 도면에 대한 교육이 가능하며, 학습자는 도면 학습에 대한 흥미를 고취시킬 수 있는 장점이 있다.

또한, 상기 학습 시스템은 모바일 기기를 통하여 지원이 가능하여, 학습자는 시간적 공간적 제약 없이 기계제도에 대한 학습이 가능한 장점이 있다.

이상에서 실시예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 실시예를 한정하는 것이 아니며, 실시예가 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다.

1000 : 증강 현실 기반의 기계제도 학습 시스템
100 : 클라이언트부
200 : 서버부
300 : 투상영상 데이터 획득부
400 : 투상영상 데이터 관리부
500 : 3D 입체도 선택부
600 : 3D 입체도 제어부
700 : DB 이미지 훈련부
800 : 투상영상 비교 검색 연산부
900 : 3D 입체도 전송부

Claims (11)

1. 3D 입체도를 저장하는 데이터베이스로서, 각각의 3D 입체도에 매칭되는 2D 도면들을 관리하고, 상기 2D 도면을 구성하는 선분들 사이의 관계를 수치화하여 히스토그램으로 저장하는 이미지 훈련부;
   유저측으로부터 전달되는 학습 도면을 수신하고, 상기 학습 도면에 대한 히스토그램과, 상기 이미지 훈련부에 의하여 관리되는 히스토그램을 비교하는 비교 검색부; 및
   상기 유저측으로 상기 비교 검색부의 검색 결과의 데이터를 전달하는 입체도 전송부;를 포함하고,
   상기 비교 검색부는 상기 학습 도면에 대한 히스토그램과 가장 유사도가 높은 3D 입체도를 추출하고,
   상기 전송부는 상기 비교 검색부에 의하여 추출된 3D 입체도를 상기 유저측으로 전달하는 기계제도 학습장치.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 이미지 훈련부는 LSD(line segment detection) 알고리즘을 이용하여 상기 2D 도면의 선분을 추출하는 기계제도 학습장치.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 이미지 훈련부는 상기 선분들간의 관계를 각 선분이 이루는 각도와 길이의 비율로 수치화하는 기계제도 학습장치.
   
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 이미지 훈련부는 상기 선분들간의 관계를 특징 정보로 관리하고, 상기 특징 정보를 히스토그램의 빈(bin) 파일로 관리하는 기계제도 학습장치.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 비교 검색부는 상기 학습 도면의 히스토그램에 대응될 수 있는 복수 개의 3D 입체도를 추출하고,
   상기 입체도 전송부는 상기 비교 검색부에 의하여 추출되는 복수 개의 3D 입체도를 상기 유저측으로 전달하는 기계제도 학습장치.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 유저측은 상기 입체도 전송부로부터 전달되는 검색결과의 데이터를 수신하여 사용자에게 표시할 수 있는 디스플레이 기기로 이루어지고,
   상기 디스플레이 기기는,
   상기 학습 도면을 촬영하여 데이터화하는 데이터 획득부와, 상기 데이터 획득부로부터 이미지 데이터를 전송받아 저장 및 관리하는 데이터 관리부와, 상기 입체도 전송부로부터 전달되는 3D 입체도를 사용자에게 표시하기 위한 입체도 선택부와, 상기 입체도 선택부를 통하여 상기 3D 입체도를 적어도 하나 이상의 뷰포인트로 표시하기 위한 입체도 제어부 를 포함하는 기계제도 학습장치.
   
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 데이터 관리부는 상기 데이터 획득부로부터 이미지 데이터를 전송받아서 파일로 저장하기 위한 파일 저장부와, 상기 파일을 불러올 수 있는 인터페이스를 제공하기 위한 파일 탐색기와, 상기 파일을 호출하기 위한 파일 호출부를 포함하는 기계제도 학습장치.
   
8. 제 6 항에 있어서,
   상기 입체도 선택부는 상기 전송받은 복수의 3D 입체도들 중 어느 하나를 상기 사용자가 선택할 수 있도록 하는 입체도 뷰어와, 상기 사용자에 의하여 선택되는 3D 입체도가 상기 학습 도면에 대한 히스토그램과 가장 유사도가 높은지 여부를 판단하여 그 결과를 사용자에게 전달하는 입체도 판별부를 포함하는 기계제도 학습장치.
   
9. 복수의 2D 도면들을 데이터베이스화하기 위하여, 상기 2D 도면들의 선분을 추출하고, 상기 선분들간의 관계를 수치화하여 히스토그램으로 저장하고, 상기 2D 도면들의 매칭되는 3D 입체도들을 저장하여 데이터베이스를 구축하는 단계;
   상기 데이터베이스의 히스토그램들과 비교하기 위하여, 학습하려는 2D 도면의 이미지를 센싱하여 이미지 데이터화하는 단계;
   상기 학습 도면의 이미지 데이터를 히스토그램화하는 단계;
   상기 학습 도면의 히스토그램을 상기 데이터베이스의 히스토그램들과 비교하여 가장 유사한 히스토그램을 비교 검색하는 단계; 및
   상기 가장 유사한 히스토그램에 매칭되는 3D 입체도를 제공하는 단계;를 포함하는 기계제도 학습방법.
   
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 비교 검색하는 단계에서 상기 가장 유사한 히스토그램과 함께 하나 이상의 유사한 히스토그램을 후보군으로 더 비교하여 검색하고,
    상기 3D 입체도를 제공하는 단계에서 상기 후보군에 매칭되는 3D 입체도를 더 제공하는 기계제도 학습방법.
    
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 3D 입체도를 제공하는 단계는 상기 3D 입체도들을 제공할 때 순차적으로 랜덤하게 제공하는 기계제도 학습방법.
    
    

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