KR20200143981A - 공정률 관리 장치 및 방법과, 그를 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 - Google Patents

공정률 관리 장치 및 방법과, 그를 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 공정률 분석 및 검사 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 선박 또는 해양 플랜트와 같은 대형 구조물의 제작을 위한 전기, 기계 장비들의 설치 및 검사를 원격에서 다수의 인원이 수행할 수 있는 공정률 관리 장치 및 방법과, 그를 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 공정률 관리 장치는, 확인 대상체의 도면 정보를 수신하고, 도면 정보를 이용하여 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품에 대한 설계 정보를 형성하며, 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하고, 작업 상태 이미지로부터 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하며, 설계 정보에 대한 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성한다.

Description

공정률 관리 장치 및 방법과, 그를 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체{APPARATUS AND METHOD FOR MANAGEMENT OF COMPLETED PROCESS RATE AND COMPUTER READABLE MEDIUM STORING THE SAME}
본 발명은 공정률 분석 및 검사 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 선박 또는 해양 플랜트와 같은 대형 구조물의 제작을 위한 전기, 기계 장비들의 설치 및 검사를 원격에서 다수의 인원이 수행할 수 있는 공정률 관리 장치 및 방법과, 그를 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
일반적으로, 선박 또는 해양플랜트와 같은 대형 구조물을 제작하기 위해서는 수많은 전기, 기계 장비들의 설치 및 검사가 수행되어야 한다. 도 1은 선박 또는 해양플랜트에 설치되는 전기, 기계 장비의 설치 및 검사 수행 예시도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 선박 또는 해양플랜트에 설치되는 장비 판넬(a)의 검사를 수행하기 위해서는 공사를 발주하는 조직의 관계자(c), 공사를 수행하는 조직의 관계자(d) 및 공사를 감리하는 조직의 관계자(e)들이 동일한 시간과 동일한 장소인 현장에 모여서 설계 도면(b)과 장비 판넬(a)의 대조를 통해서 검사가 이루어 진다. 즉, 검사를 위한 공사/감리/발주 조직의 개별 담당자들(c, d, e) 모두의 참여가 필요하므로, 모든 담당자들(c, d, e)의 일정 협의가 필수 사항이다. 그러나, 공사 수행 조직, 감리 조직 및 발주 조직의 인력은 제한되어 있고, 검사해야 할 대상은 그에 비해 훨씬 많아서 개별 담당자들(c, d, e)의 일정 조율이 되지 않을 경우 전기, 기계 장비들의 설치 및 검사가 지체되어 다른 공정에 영향을 미치게 되는 문제점이 있다.
또한, 합격/불합격 등의 검사 결과 및 관련자료를 검사가 완료된 후 개별 PC 등을 이용하여 등록함으로써 실시간 공정 관리가 어려우며, 검사 내용이 대부분 문자로 등록되기 때문에 작성자의 의도 및 해석결과에 따라 오해의 소지가 발생하는 문제점도 있다. 아울러, 전기, 기계 장비들의 검사 전 및 문제 해결 된 후의 이미지/영상 자료가 존재하지 않아서 공정 분석이 불가능한 문제점이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 선박 또는 해양 플랜트와 같은 대형 구조물의 제작을 위한 전기, 기계 장비들의 설치 및 검사를 증강현실과 이미지 분석 및 판독 시스템을 통하여 원격에서 다수의 인원이 수행할 수 있는 공정률 관리 장치 및 방법과, 그를 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
본 발명의 실시예에 따른　공정률 관리 장치는, 확인 대상체의 도면 정보 및 상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 저장하는 데이터베이스; 및 상기 도면 정보를 이용하여 상기 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품에 대한 설계 정보를 형성하고, 상기 작업 상태 이미지로부터 상기 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하고, 상기 설계 정보에 대한 상기 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성하는 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시예로서, 상기 프로세서는, 원격에 위치한 증강현실 장치를 통하여 상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하고, 수신된 작업 상태 이미지를 상기 데이터베이스에 저장하도록 제어할 수 있다.
일 실시예로서, 상기 프로세서는, 머신 러닝(machine learning) 기반의 물체 형상 인식 알고리즘을 이용하여 상기 작업 상태 이미지로부터 상기 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출할 수 있다.
일 실시예로서, 상기 프로세서는, 상기 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품 중 상기 확인 대상체에 설치가 완료되지 않은 부품의 리스트를 형성할 수 있다.
일 실시예로서, 상기 확인 대상체는, 선박 또는 해양플랜트에 설치되는 전기 또는 기계 장비를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 공정률 관리 방법은, 확인 대상체의 도면 정보를 수신하는 단계; 상기 도면 정보를 이용하여 상기 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품에 대한 설계 정보를 형성하는 단계; 상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하는 단계; 상기 작업 상태 이미지로부터 상기 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하는 단계; 및 상기 설계 정보에 대한 상기 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예로서, 상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하는 단계는, 원격에 위치한 증강현실 장치를 통하여 상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하는 단계; 및 수신된 작업 상태 이미지를 상기 데이터베이스에 저장하도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예로서, 상기 완료 정보를 추출하는 단계는, 머신 러닝(machine learning) 기반의 물체 형상 인식 알고리즘을 이용하여 상기 작업 상태 이미지로부터 상기 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예로서, 상기 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품 중 상기 확인 대상체에 설치가 완료되지 않은 부품의 리스트를 형성하는 단계; 및 형성된 리스트를 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는, 확인 대상체의 설계 정보에 대한 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록될 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 선박 또는 해양플랜트와 같은 대형 구조물에 설치되는 전기, 기계 장비들의 검사 수행을 위해서 개별 담당자들이 동일한 시간과 장소에 모일 필요가 없어서 시공간의 제약이 없고, 검사 수행에 대한 이미지 또는 동영상 등의 증거자료가 저장되기 때문에 이력관리가 가능하다.
또한, 검사가 진행된 내용 및 결과가 실시간으로 서버에 저장이 되기 때문에 실시간 공정 및 이력관리가 가능하며, 이미지/영상 기반의 데이터 저장을 통해서 오해의 소지를 최소화 할 수 있다.
아울러, 검사 단계 및 주요 공정별 이미지 및 영상을 저장함으로써 현장에서의 조치 내용에 대한 원격에서의 확인 및 검증이 언제든지 가능하다.
도 1은 선박 또는 해양플랜트에 설치되는 전기, 기계 장비의 설치 및 검사 수행 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 공정률 관리 환경의 구성을 보이는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서버의 구성을 보이는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 분석 방법의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 공정률 관리 방법의 절차를 보이는 흐름도이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 공정률 관리 환경의 구성을 보이는 예시도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 공정률 관리 환경(100)은, 공정률 관리 장치로서, 이미지 형성 장치(110), 서버(120), 데이터베이스(130) 및 네트워크(N)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터베이스(130)는 서버(120)와는 별도로 클라우드(Cloud) 환경에서 구현될 수도 있지만 이에 한정되지 않고, 데이터베이스(130)가 서버(120)내에 구비될 수도 있다. 예를 들어, 이미지 형성 장치(110), 서버(120) 및 데이터베이스(130)는 네트워크(N)를 통하여 서로 통신 가능하도록 연결될 수도 있다.
일 실시예로서, 선박 또는 해양플랜트와 같은 대형 구조물을 제작하기 위해서는 수많은 전기, 기계 장비들의 설치 및 검사가 수행되어야 하는데, 공정률 관리 환경(100)은 이러한 선박 또는 해양플랜트의 제조 공정의 일부로서 포함될 수 있다.
이미지 형성 장치(110)는 선박 또는 해양플랜트의 제조 공정에서 선박 또는 해양플랜트에 설치되는 전기, 기계 장비들을 촬영하고, 촬영된 영상을 이용하여 확인 대상체들의 작업 상태 이미지를 형성할 수 있다. 일 실시예로서, 이미지 형성 장치(110)는 선박 또는 해양플랜트의 설계 도면 단위로 확인 대상체들의 작업 상태 이미지를 형성할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 또한, 이미지 형성 장치(110)는 실시간 또는 비 실시간으로 형성된 확인 대상체들의 작업 상태 이미지를 네트워크(N)를 통하여 서버(120) 및/또는 데이터베이스(130)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 이미지 형성 장치(110)는 HMD(Head Mounted Display)와 같은 증강현실(augmented reality) 구현 장비를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
증강현실은 사용자가 눈으로 보는 현실세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 기술이다. 현실세계에 실시간으로 부가정보를 갖는 가상세계를 합쳐 하나의 영상으로 보여주므로 혼합현실(mixed reality, MR)이라고도 한다. 현실환경과 가상환경을 융합하는 복합형 가상현실 시스템(hybrid VR system)으로 1990년대 후반부터 미국을 중심으로 연구·개발이 진행되고 있다. 현실세계를 가상세계로 보완해주는 개념인 증강현실은 컴퓨터 그래픽으로 만들어진 가상환경을 사용하지만 주역은 현실환경이다. 컴퓨터 그래픽은 현실환경에 필요한 정보를 추가 제공하는 역할을 한다. 사용자가 보고 있는 실사 영상에 3차원 가상영상을 겹침(overlap)으로써 현실환경과 가상화면과의 구분이 모호해지도록 구현할 수 있다.
일 실시예로서, 이미지 형성 장치(110)는 현실환경에 해당하는 확인 대상체들의 작업 상태 이미지와 가상환경에 해당하는 설계 도면의 이미지를 겹쳐서 보여지도록 하여 사용자들이 공정이 완료된 대상체와 공정이 완료되지 않은 대상체를 용이하게 파악하도록 할 수 있다. 예를 들어, 설계 도면의 이미지는 서버(120)의 제어에 의해 네트워크(N)를 통하여 데이터베이스(130)로부터 수신할 수 있다.
서버(120)는, 데이터베이스(130)에 저장된 확인 대상체의 도면 정보에 해당하는 설계 도면의 이미지의 전송을 제어하고, 이미지 형성 장치(110)에서 형성된 확인 대상체들의 작업 상태 이미지와 설계 도면의 이미지에 대한 비교 분석을 수행할 수 있다. 또한, 서버(120)는 확인 대상체들의 작업 상태 이미지와 설계 도면의 비교 분석을 통하여 공정률을 산출하고, 산출된 공정률에 기초하여 공정 관리를 수행할 수도 있다.
일 실시예로서, 서버(120)는 확인 대상체의 도면 정보에 해당하는 설계 도면의 이미지를 이용하여 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품의 개수에 대한 설계 정보를 형성하고, 확인 대상체들의 작업 상태 이미지로부터 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하고, 설계 정보에 대한 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성할 수 있다. 예를 들어, 설계 정보로서 형성된 부품의 개수(즉, 설계 도면의 이미지에 포함된 부품의 개수)가 10개이고, 완료 정보로서 추출된 부품의 개수(즉, 확인 대상체의 작업 상태 이미지에 포함된 부품의 개수)가 8개일 경우 서버(120)는 공정률을 80%로 산출할 수 있다. 또한, 서버(120)는 공정이 완료되지 않은 대상체들에 대해서는 이미지 형성 장치(110)에서 공정이 완료된 부품과 색깔을 달리 표시하여 사용자가 공정이 완료되지 않은 부품을 용이하게 파악하도록 할 수 있다.
일 실시예로서, 서버(120)는 머신 러닝(machine learning) 기반의 물체 형상 인식(object detection) 알고리즘을 통하여 설계 도면의 이미지를 이용하여 설계 정보를 형성하고, 확인 대상체들의 작업 상태 이미지로부터 완료 정보를 추출할 수 있다.
데이터베이스(130)는, 공정률 관리 환경(100)의 구현을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터베이스(130)에 저장되는 데이터는, 이미지 형성 장치(110) 및 서버(120)의 적어도 하나의 구성요소에 의해 획득되거나, 처리되거나, 사용되는 데이터로서, 소프트웨어(예를 들어: 프로그램)를 포함할 수 있다. 데이터베이스(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 데이터베이스(130)는 클라우드 환경에서 구현될 수 있어서 데이터 누적 시 서버의 용량이 제한되는 것을 해결할 수 있지만, 데이터베이스(130)는 이에 한정되지 않고, 클라우드 인프라(Infra) 및 매니지드(Managed) 서비스 기반으로 고 가용성의 확장성이 높은 다양한 시스템을 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 데이터베이스(130)는, 확인 대상체의 도면 정보 및 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 저장할 수 있다.
본 발명에서, 프로그램은 데이터베이스(130)에 저장되는 소프트웨어로서, 이미지 형성 장치(110) 및 서버(120)의 리소스를 제어하기 위한 운영체제, 어플리케이션 및/또는 어플리케이션이 이미지 형성 장치(110) 및 서버(120)의 리소스들을 활용할 수 있도록 다양한 기능을 어플리케이션에 제공하는 미들 웨어 등을 포함할 수 있다.
네트워크(N)는 이미지 형성 장치(110), 서버(120) 및 데이터베이스(130) 간의 무선 또는 유선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(N)는 LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advanced), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless BroadBand), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등의 방식에 따른 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(N)는 USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard 232) 또는 POTS(plain old telephone service) 등의 방식에 따른 유선 통신을 수행할 수도 있다.
선박 또는 해양플랜트와 같은 대형 구조물을 제작하기 위해서 현장에 설치되는 장비들은 설치공정에 따라 여러 단계로 완성이 된다. 일반적으로 지정된 위치 혹은 장소에 장비를 설치하고, 장비 운용 및 제어를 위한 판넬의 내부 부품들이 설치되고 전원, 유틸리티(공기, 물 등) 등을 공급한다. 배관 설치 및 연결이 필요한 장비들은 설치 및 누수 검사(leak test) 등을 수행하고 문제가 없을 경우 전원을 인가하여 장비를 동작하게 된다. 이런 일련의 활동 중 부품의 누락, 설치 실수, 초기 사양과 불일치, 배관 관로 불일치 등 여러 가지 문제들이 발생하게 되며, 이런 문제들은 장비의 고유번호와 연계하여 공정 관리 시스템에 미완료 항목(punch list)으로 등록하여 관리할 수 있다. 이러한 미완료 항목들은 장비를 최종 시운전하고 인도하기 전까지 처리가 되어야 선박 또는 해양플랜트의 정상적인 운용이 가능하고, 제품의 인도가 가능하다. 본 발명에서 제안하는 공정률 관리 시스템은 다음과 같이 운용 될 수 있다.
첫째, 현장에 설치된 장비에 대한 미완료 항목을 확인하고 처리하기 위해서 작업자는 선박 또는 해양플랜트에 설치되는 전기, 기계 장비들의 제작 현장에 방문할 수 있다.
둘째, 증강현실 장비와 같은 이미지 형성 장치(110)를 이용하여 전기, 기계 장비들의 미완료 항목 및 내용을 확인할 수 있다.
셋째, 서버(120)는, 미완료 항목을 처리하기 위해 전기, 기계 장비들의 현재 상태를 이미지로 인식하고 해당 전기, 기계 장비들의 설계 도면과 비교할 수 있다.
넷째, 서버(120)는, 머신 러닝(machine learning) 기반의 이미지 프로세싱을 통해 현재 전기, 기계 장비의 상태를 인식하고 미완료 작업(punch)을 처리하도록 가이드 할 수 있다.
다섯째, 미완료 작업을 처리하기 위한 작업을 수행 후 다시 전기, 기계 장비의 상태와 설계 도면을 비교할 수 있다.
여섯째, 전기, 기계 장비의 상태가 업데이트 되거나 미완료 항목들이 처리 되면 서버(120)에 바로 실적 반영을 할 수 있다.
일곱째, 셋째 및 다섯째의 과정을 거치면 작업 전/후 이미지 및 관련 내용이 어디서든 확인이 가능하도록 서버(120) 및 데이터베이스(130)에 저장이 될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서버의 구성을 보이는 예시도이다.
도 3에 도시한 바와 같이, 서버(120)는 수신부(121), 프로세서(122), 송신부(123), 시스템 버스(124) 및 데이터베이스(130)를 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 수신부(121), 프로세서(122), 송신부(123) 및 데이터베이스(130)는 시스템 버스(124)를 이용하여 통신 가능하도록 서로 연결될 수 있고, 서버(120)의 이 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 서버(120)에 추가될 수 있다. 아울러, 추가적으로(additionally) 또는 대체적으로(alternatively), 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다.
수신부(121)는 네트워크(N)를 통하여 이미지 형성 장치(110)로부터 확인 대상체들의 작업 상태 이미지를 디지털 패킷(125)의 형태로 수신하여 프로세서(122) 및 데이터베이스(130)로 전송할 수 있다. 일 실시예로서, 확인 대상체는, 선박 또는 해양플랜트에 설치되는 전기 또는 기계 장비를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
프로세서(122)는, 데이터베이스(130)에 저장된 설계 도면의 이미지를 이용하여 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품의 개수에 대한 설계 정보를 형성하고, 이미지 형성 장치(110)로부터 수신된 확인 대상체들의 작업 상태 이미지로부터 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하며, 설계 정보에 대한 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성할 수 있다. 일 실시예로서, 프로세서(122)는 형성된 공정률에 대한 정보를 디지털 패킷 형태로 제공할 수 있다.
일 실시예로서, 프로세서(122)는, 원격에 위치한 증강현실 장치인 이미지 형성 장치(110)를 통하여 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하고, 수신된 작업 상태 이미지를 데이터베이스(130)에 저장하도록 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(122)는, 머신 러닝(machine learning) 기반의 물체 형상 인식 알고리즘을 이용하여 작업 상태 이미지로부터 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출할 수 있다. 일 실시예로서, 프로세서(122)는, 설계 도면의 각 부품별 이미지를 별도로 학습하여 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보 추출의 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 프로세서(122)는, 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품 중 확인 대상체에 설치가 완료되지 않은 부품의 리스트를 형성할 수 있다. 일 실시예로서, 프로세서(122)는, 공정이 완료되지 않은 대상체들에 대해서는 공정이 완료된 부품과 색깔을 달리 표시하도록 하여 사용자가 공정이 완료되지 않은 부품을 용이하게 파악하도록 할 수 있다.
송신부(123)는 프로세서(122)에서 형성된 디지털 패킷(125) 형태의 공정률에 대한 정보를 이미지 형성 장치(110)로 네트워크(N)를 통하여 송신할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 분석 방법의 예시도이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 서버(120)는, 데이터베이스(130)에 저장된 전기, 기계 장비들의 설계 도면의 이미지(a)를 분석하여 부품의 위치 및 종류를 출력할 수 있다. 일 실시예로서, 서버(120)는, xml 형식으로 부품의 위치 및 종류를 출력할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
예를 들어, 서버(120)는 머신 러닝 기반의 물체 인식 알고리즘을 이용하여 설계 도면의 이미지(a)로부터 부품의 위치 및 종류를 추출할 수 있다. 도 4에서 (a)는 분석을 위한 설계 도면 이미지를 나타내고, (b)는 분석 완료된 이미지를 나타내며, (c)는 출력된 xml의 형태를 보이는 예시도이다. (a)는 설계 도면의 이미지 자체를 나타내고, (b)에서는 머신 러닝 기반의 물체 인식 알고리즘을 이용하여 각각의 부품의 위치가 빨간색 박스 형태로 표시되고, 해당 부품의 종류가 빨간색 약어 형태(CB, IO, PS, TB-COM, PLC, HUB, DC, PW, RELAY, TB-AJO, TB-DIO 등)로 표시될 수 있다.
일 실시예로서, 서버(120)는, 머신 러닝(machine learning) 기반의 물체 형상 인식(object detection) 알고리즘을 통하여 설계 도면의 이미지를 이용하여 부품의 위치 및 종류를 추출하여 설계 정보를 형성할 수 있는데, 설계 도면의 각 부품별 이미지를 개별적으로 학습하여 부품의 위치 및 종류 추출의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 공정률 관리 방법의 절차를 보이는 흐름도이다. 도 5의 흐름도에서 프로세스 단계들, 방법 단계들, 알고리즘들 등이 순차적인 순서로 설명되었지만, 그러한 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들은 임의의 적합한 순서로 작동하도록 구성될 수 있다. 다시 말하면, 본 발명의 다양한 실시예들에서 설명되는 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들의 단계들이 본 발명에서 기술된 순서로 수행될 필요는 없다. 또한, 일부 단계들이 비동시적으로 수행되는 것으로서 설명되더라도, 다른 실시예에서는 이러한 일부 단계들이 동시에 수행될 수 있다. 또한, 도면에서의 묘사에 의한 프로세스의 예시는 예시된 프로세스가 그에 대한 다른 변화들 및 수정들을 제외하는 것을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스 또는 그의 단계들 중 임의의 것이 본 발명의 다양한 실시예들 중 하나 이상에 필수적임을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스가 바람직하다는 것을 의미하지 않는다.
도 5에 도시한 바와 같이, 단계(S510)에서, 확인 대상체의 도면 정보가 수신된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 4를 참조하면, 서버(120)가 포함하는 프로세서(122)는 데이터베이스(130)로부터 확인 대상체의 도면 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예로서, 확인 대상체는 선박 또는 해양플랜트에 설치되는 전기 또는 기계 장비를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
단계(S520)에서 도면 정보를 이용하여 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품에 대한 설계 정보가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 4를 참조하면, 서버(120)가 포함하는 프로세서(122)는 수신된 도면 정보를 이용하여 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품에 대한 설계 정보를 형성할 수 있다. 일 실시예로서, 프로세서(122)는, 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품의 개수에 대한 정보를 설계 정보로서 형성할 수 있지만, 설계 정보가 이에 한정되지는 않는다.
단계(S530)에서, 확인 대상체의 작업 상태 이미지가 수신된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 4를 참조하면, 서버(120)가 포함하는 프로세서(122)는, 이미지 형성 장치(110)로부터 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신할 수 있다. 일 실시예로서, 이미지 형성 장치(110)는, HMD(Head Mounted Display)와 같은 증강현실(augmented reality) 구현 장치를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
단계(S540)에서, 작업 상태 이미지로부터 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보가 추출된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 4를 참조하면, 서버(120)가 포함하는 프로세서(122)는, 수신된 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 이용하여 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출할 수 있다. 일 실시예로서, 프로세서(122)는, 머신 러닝(machine learning) 기반의 물체 형상 인식(object detection) 알고리즘을 통하여 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 이용하여 확인 대상체에 설치 완료된 부품의 개수에 대한 정보를 완료 정보로서 형성할 수 있지만, 완료 정보가 이에 한정되지는 않는다.
단계(S550)에서, 설계 정보에 대한 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 4를 참조하면, 서버(120)가 포함하는 프로세서(122)는, 설계 정보에 대한 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성할 수 있다. 일 실시예로서, 프로세서(122)는, 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품의 개수에 대한 확인 대상체에 설치 완료된 부품의 개수를 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
본 발명의 다양한 실시예들은 기기(machine)가 읽을 수 있는 저장매체(machine-readable storage medium)에 소프트웨어로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 본 발명의 다양한 실시예들을 구현하기 위한 소프트웨어일 수 있다. 소프트웨어는 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 본 발명의 다양한 실시예들로부터 추론될 수 있다. 예를 들어 소프트웨어는 기기가 읽을 수 있는 명령어(예: 코드 또는 코드 세그먼트)를 포함하는 프로그램일 수 있다. 기기는 저장 매체로부터 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 예를 들어 컴퓨터일 수 있다. 일 실시예로서, 기기는 본 발명의 실시예들에 따른 서버(120)일 수 있다. 일 실시예로서, 기기의 프로세서는 호출된 명령어를 실행하여, 기기의 구성요소들이 해당 명령어에 해당하는 기능을 수행하게 할 수 있다. 일 실시예로서, 프로세서는 본 발명의 실시예들에 따른 프로세서(122)일 수 있다. 저장 매체는 기기에 의해 읽혀질 수 있는, 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 매체(recording medium)를 의미할 수 있다. 저장 매체는, 예를 들어 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장 장치 등을 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 저장 매체는 데이터베이스(130)일 수 있다. 일 실시예로서, 저장 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 등에 분산된 형태로서 구현될 수도 있다. 소프트웨어는 컴퓨터 시스템 등에 분산되어 저장되고, 실행될 수 있다. 저장 매체는 비일시적(non-transitory) 저장 매체일 수 있다. 비일시적 저장 매체는, 데이터가 반영구적 또는 임시적으로 저장되는 것과 무관하게 실재하는 매체(tangible medium)를 의미하며, 일시적(transitory)으로 전파되는 신호(signal)를 포함하지 않는다.
이상 다양한 실시예들에 의해 본 발명의 기술적 사상이 설명되었지만, 본 발명의 기술적 사상은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는 범위에서 이루어질 수 있는 다양한 치환, 변형 및 변경을 포함한다. 또한, 그러한 치환, 변형 및 변경은 첨부된 청구범위 내에 포함될 수 있는 것으로 생각되어야 한다.
100: 공정률 관리 환경 110: 이미지 형성 장치
120: 서버 130: 데이터베이스
N: 네트워크 121: 수신부
122: 프로세서 123: 송신부
124: 시스템 버스 125: 디지털 패킷

Claims (10)

  1. 공정률 관리 장치로서,
    확인 대상체의 도면 정보 및 상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 저장하는 데이터베이스; 및
    상기 도면 정보를 이용하여 상기 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품에 대한 설계 정보를 형성하고, 상기 작업 상태 이미지로부터 상기 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하고, 상기 설계 정보에 대한 상기 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성하는 프로세서를 포함하는,
    공정률 관리 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    원격에 위치한 증강현실 장치를 통하여 상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하고, 수신된 작업 상태 이미지를 상기 데이터베이스에 저장하도록 제어하는,
    공정률 관리 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    머신 러닝(machine learning) 기반의 물체 형상 인식 알고리즘을 이용하여 상기 작업 상태 이미지로부터 상기 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하는,
    공정률 관리 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품 중 상기 확인 대상체에 설치가 완료되지 않은 부품의 리스트를 형성하는,
    공정률 관리 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 확인 대상체는,
    선박 또는 해양플랜트에 설치되는 전기 또는 기계 장비를 포함하는,
    공정률 관리 장치.
  6. 공정률 관리 방법으로서,
    확인 대상체의 도면 정보를 수신하는 단계;
    상기 도면 정보를 이용하여 상기 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품에 대한 설계 정보를 형성하는 단계;
    상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하는 단계;
    상기 작업 상태 이미지로부터 상기 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 설계 정보에 대한 상기 완료 정보의 비율을 산출하여 공정률에 대한 정보를 형성하는 단계를 포함하는,
    공정률 관리 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하는 단계는,
    원격에 위치한 증강현실 장치를 통하여 상기 확인 대상체의 작업 상태 이미지를 수신하는 단계; 및
    수신된 작업 상태 이미지를 상기 데이터베이스에 저장하도록 제어하는 단계를 포함하는,
    공정률 관리 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 완료 정보를 추출하는 단계는,
    머신 러닝(machine learning) 기반의 물체 형상 인식 알고리즘을 이용하여 상기 작업 상태 이미지로부터 상기 확인 대상체에 설치가 완료된 부품들에 대한 완료 정보를 추출하는 단계를 포함하는,
    공정률 관리 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 확인 대상체에 설치되어야 하는 부품 중 상기 확인 대상체에 설치가 완료되지 않은 부품의 리스트를 형성하는 단계; 및
    형성된 리스트를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는,
    공정률 관리 방법.
  10. 제 6 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 따른 공정률 관리 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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