KR20210131121A - 인공지능을 이용한 사용자 참여형 인식 플랫폼에서 건물 용도 파악 방법 및 그 장치 - Google Patents

인공지능을 이용한 사용자 참여형 인식 플랫폼에서 건물 용도 파악 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

인공지능 객체인식 기반으로 항공사진과 거리영상 분석을 이용한 건물 용도 파악 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 용도 파악 방법은 인공지능 객체 인식 기반의 건물 용도 파악 방법에 있어서, 대상 지역의 항공사진을 분석하여 상기 항공사진에 포함된 적어도 하나 이상의 대상 건물을 검출하는 단계; 상기 검출된 대상 건물의 위치 정보에 기초하여 상기 위치 정보에 대응하는 거리영상을 수신하는 단계; 상기 거리영상을 분석하여 상기 거리영상에서 상기 대상 건물을 검출하는 단계; 및 상기 대상 건물에 부착된 객체를 검출하고, 상기 검출된 객체의 포함된 문자를 인식하여 상기 대상 건물 각각의 용도를 확인하는 단계를 포함한다.

Description

인공지능을 이용한 사용자 참여형 인식 플랫폼에서 건물 용도 파악 방법 및 그 장치 {METHOD FOR DETERMINING PURPOSE OF BUILDING IN A USER-PARTICIPATING RECOGNITION PLATFORM USING ARITIFICIAL INTELLIGENCE AND APPARATUS THEREFORE}
본 발명은 항공사진 분석과 거리영상 분석을 이용한 건물의 용도를 파악하는 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 인공지능 객체인식 기반으로 항공사진과 거리영상을 분석하여 건물의 용도를 파악할 수 있는 건물 용도 파악 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
일반적으로 지리정보시스템(GIS; Geographic Information System)이란 공간에 관련된 문제를 해결하기 위하여 지리자료를 이용하고 관리하는 컴퓨터 기반의 시스템을 의미한다. 1960년대 초반 GIS가 처음 개발되었을 때만 하더라도 GIS는 단지 지도 자료를 처리하기 위한 컴퓨터 기반의 프로그램에 지나지 않았다. 그러나 오늘날 GIS는 그 자체로 중요한 학문 연구 분야의 하나로 자리 잡고 있을 뿐만 아니라, 최신 정보기술과 결합하면서 사회 각 부문에 활발히 적용되고 있다.
GIS의 기본적인 특성은 공간적인, 즉 지리적 공간 상에서 객체들의 위치와 관련된 속성정보를 다룰 수 있다는 것이다. 지도는 공간적으로 분포하는 객체들의 위치 및 속성을 나타내는 가장 효율적인 방법이다. 따라서 GIS 구축에 있어서 가장 기초적인 자료는 수치지도(digital map)이다. 수치지도는 고전적인 종이지도와 달리, 측량지도, 항공사진, 위성영상 등에 의하여 얻어진 각종 지형 자료들을 해석하고 수치 편집하여 색인화한 것이라 할 수 있다.
수치지도의 구축 과정은 다음과 같이 여러 과정을 거쳐서 완성되게 된다. 먼저 종이지도가 디지타이징(digitizing)이나 스캐닝(scanning)을 거쳐 수치지도의 형태가 된 후, 각종 입력 오차를 수정하기 위한 절차를 거친다. 이어서 좌표 변환을 통해 사용자의 목적에 맞도록 실제 좌표계로 변환을 거친 후, 공간 객체 간의 상호 위치성과 연관성을 파악하기 위한 위상 구조를 정립하게 된다. 이후 위상 구조의 정립을 거친 수치지도에 각각의 도형자료와 관련된 속성자료를 입력시키게 된다.
이렇게 제작된 수치지도는 종이지도에 비해 빠르고 정확한 지도검색을 가능하게 하고, 정보관리와 활용성 면에서 뛰어나 각종 계획수립과 의사결정을 보다 효과적으로 지원할 수 있도록 한다.
본 발명의 실시예들은, 인공지능 객체인식 기반으로 항공사진과 거리영상을 분석하여 건물의 용도를 파악할 수 있는 건물 용도 파악 방법 및 그 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 건물 용도 파악 방법은 인공지능 객체 인식 기반의 건물 용도 파악 방법에 있어서, 대상 지역의 항공사진을 분석하여 상기 항공사진에 포함된 적어도 하나 이상의 대상 건물을 검출하는 단계; 상기 검출된 대상 건물의 위치 정보에 기초하여 상기 위치 정보에 대응하는 거리영상을 수신하는 단계; 상기 거리영상을 분석하여 상기 거리영상에서 상기 대상 건물을 검출하는 단계; 및 상기 대상 건물에 부착된 객체를 검출하고, 상기 검출된 객체의 포함된 문자를 인식하여 상기 대상 건물 각각의 용도를 확인하는 단계를 포함한다.
상기 거리영상에서 상기 대상 건물을 검출하는 단계는 미리 설정된 세그멘테이션(segmentation) 기법을 이용하여 상기 거리영상에서 상기 대상 건물과 상기 객체 이외의 나머지 부분을 제거하고, 상기 대상 건물 각각의 용도를 확인하는 단계는 미리 설정된 문자 인식 기법을 이용하여 상기 검출된 객체에 포함된 문자를 인식함으로써, 상기 인식된 문자에 기초하여 상기 대상 건물의 용도를 확인할 수 있다.
상기 대상 건물 각각의 용도를 확인하는 단계는 상기 객체에 포함된 문자의 인식을 통해 상호명이 인식되는 경우 상기 상호명을 통해 상기 대상 건물의 용도를 확인하고, 상기 객체에 포함된 문자의 인식을 통해 전화번호가 인식되는 경우 상기 전화번호를 이용하여 상호명을 검색함으로써, 상기 대상 건물의 용도를 확인할 수 있다.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 용도 파악 방법은 상기 대상 건물 각각의 위치 정보, 상기 대상 건물 각각의 용도, 상기 대상 건물에 입점한 업체, 상기 업체의 상호명과 상기 업체의 전화번호 중 적어도 하나를 포함하는 상기 대상 건물 각각의 용도 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 건물 용도 파악 장치는 인공지능 객체 인식 기반의 건물 용도 파악 장치에 있어서, 대상 지역의 항공사진을 분석하여 상기 항공사진에 포함된 적어도 하나 이상의 대상 건물을 검출하는 항공사진 분석부; 상기 검출된 대상 건물의 위치 정보에 기초하여 상기 위치 정보에 대응하는 거리영상을 수신하고, 상기 거리영상을 분석하여 상기 거리영상에서 상기 대상 건물을 검출하는 거리영상 분석부; 및 상기 대상 건물에 부착된 객체를 검출하고, 상기 검출된 객체의 포함된 문자를 인식하여 상기 대상 건물 각각의 용도를 확인하는 용도 확인부를 포함한다.
상기 거리영상 분석부는 미리 설정된 세그멘테이션(segmentation) 기법을 이용하여 상기 거리영상에서 상기 대상 건물과 상기 객체 이외의 나머지 부분을 제거하고, 상기 용도 확인부는 미리 설정된 문자 인식 기법을 이용하여 상기 검출된 객체에 포함된 문자를 인식함으로써, 상기 인식된 문자에 기초하여 상기 대상 건물의 용도를 확인할 수 있다.
상기 용도 확인부는 상기 객체에 포함된 문자의 인식을 통해 상호명이 인식되는 경우 상기 상호명을 통해 상기 대상 건물의 용도를 확인하고, 상기 객체에 포함된 문자의 인식을 통해 전화번호가 인식되는 경우 상기 전화번호를 이용하여 상호명을 검색함으로써, 상기 대상 건물의 용도를 확인할 수 있다.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 용도 파악 장치는 상기 대상 건물 각각의 위치 정보, 상기 대상 건물 각각의 용도, 상기 대상 건물에 입점한 업체, 상기 업체의 상호명과 상기 업체의 전화번호 중 적어도 하나를 포함하는 상기 대상 건물 각각의 용도 정보를 제공하는 정보 제공부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 인공지능 객체인식 기반으로 항공사진과 거리영상을 분석하여 건물의 용도를 파악할 수 있기 때문에 특정 건물의 실제 용도와 해당 건물에 입점한 업체를 알 수 있다.
이러한 본 발명은 도시 계획, 부동산 상권 분석 등의 다양한 서비스에 이용할 수 있으며, 본 발명을 통해 파악된 정보를 관공서와 특정 민간업체 등에 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 객체인식 기반의 건물 용도 파악 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 방법을 설명하기 위한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 객체인식 기반의 건물 용도 파악 장치에 대한 구성을 나타낸 것이다.
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 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예들은, 인공지능 객체인식 기반으로 항공사진과 거리영상을 분석하여 건물의 용도를 파악하는 것을 그 요지로 한다.
이 때, 본 발명은 대상 조사 지역의 항공사진을 수신 또는 다운로드하여 항공사진 분석을 통해 사용자 또는 관리자에 의해 설정된 대상 건물을 검출하고, 대상 건물의 위치 정보에 대응하는 거리영상을 수신하여 거리영상 분석을 통해 거리영상에서 대상 건물을 검출한 후 거리영상에서 검출된 대상 건물에 부착된 객체를 검출하며, 검출된 객체의 정보를 분석하여 대상 건물의 용도를 파악할 수 있다.
여기서, 대상 건물에 부착된 객체는 문자와 전화번호 등을 포함하는 것으로, 간판, 광고판, 광고문구, 전화번호 등을 포함할 수 있으며, 객체에 포함된 문자를 인식하기 위하여 문자 인식 기법 예를 들어, OCR(optical character recognition) 기법을 이용할 수 있다.
이러한 본 발명은 항공사진 분석, 거리영상 분석, 객체 인식 등의 과정을 인공지능 객체인식 기반으로 수행할 수 있다. 즉, 본 발명은 미리 설정된 트레이닝 데이터세트를 이용하여 인공지능을 트레이닝함으로써, 대상 건물을 검출하거나 대상 건물 각각에 부착된 객체를 검출하는 각각의 학습 모델 또는 통합된 학습 모델을 생성할 수 있으며, 이렇게 생성된 학습 모델은 항공사진 분석과 거리영상 분석을 통해 도출되는 결과물을 이용하여 갱신될 수도 있고, 추가로 수집된 트레이닝 데이터세트를 이용하여 갱신될 수도 있다. 인공지능은 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN), 딥 러닝 뉴럴 네트워크(DNN) 등과 같은 뉴럴 네트워크에 의해 구현될 수 있으며, 이러한 내용은 본 발명의 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하기에 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 객체인식 기반의 건물 용도 파악 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 본 발명의 방법에 대한 알고리즘이 설치된 장치에 의해 수행될 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 용도 파악 방법은 조사 대상 지역의 항공사진을 분석하여 항공사진에 포함된 대상 건물을 검출한다(S110).
여기서, 단계 S110은 사용자 또는 관리자로부터 조사 대상 지역의 좌표의 위도와 경도를 입력받음으로써, 조사 대상 지역이 설정되고, 이렇게 설정된 조사 대상 지역에 대한 항공사진을 데이터베이스로부터 받아와서 항공사진을 인공지능 객체인식 기반으로 분석하여 항공사진에 포함된 특정 건물들 예를 들어, 미리 설정된 적어도 하나 이상의 대상 건물을 검출할 수 있다.
여기서, 단계 S110은 화면에 표시된 지도 데이터에서 조사 대상 지역을 사용자 또는 관리자의 입력에 의해 드래그함으로써, 조사 대상 지역이 설정될 수도 있다.
본 발명에서 조사 대상 지역의 항공사진은 특정 서버의 데이터베이스로부터 조사 대상 지역만을 다운로드한 항공사진일 수도 있고, 본 발명의 방법을 제공하는 장치에 미리 다운로드되어 저장된 항공사진 중에서 조사 대상 지역에 해당하는 항공사진을 검색한 항공사진일 수도 있다.
단계 S110에서의 대상 건물은 가정용 건물, 상업용 건물, 일정 크기 이상의 건물 등을 포함할 수 있으며, 이러한 대상 건물은 이 기술을 제공하는 사업자에 의해 결정되거나 대상 건물을 설정할 수 있는 항목의 선택을 통하여 결정될 수 있다. 이 때, 단계 S110은 항공사진의 위도와 경도에 따른 건물이 가정용인지 상업용인지 등의 정보가 저장된 데이터베이스로부터 검출된 건물에 대한 정보를 검색함으로써, 해당 건물이 본 발명에서 대상이 되는 대상 건물인지 판단할 수 있으며, 이를 통해 원하는 대상 건물을 검출할 수 있다. 물론, 본 발명은 상황에 따라 이러한 건물의 목적 등을 고려하지 않고, 일정 크기 이상의 대상 건물을 검출할 수도 있다.
나아가, 단계 S110은 조사 대상 지역의 항공사진을 분석하여 미리 설정된 대상 건물들을 검출하고, 검출된 대상 건물을 제외한 나머지 부분 예를 들어, 도로, 주차장, 하천 등을 포함하는 건물이 아닌 나머지 부분을 미리 설정된 세그멘테이션(segmentation) 기법을 이용하여 제거하며, 이러한 부분이 제거된 항공사진에서 대상 건물을 검출할 수도 있다.
이 때, 단계 S110은 미리 학습된 학습 모델의 인공지능을 이용하여 조사 대상 지역의 항공사진에서 대상 건물을 인식함으로써, 항공사진에서 대상 건물을 검출할 수 있다.
단계 S110에 의해 대상 건물이 검출되면, 검출된 대상 건물의 위치 정보 또는 좌표 정보에 기초하여 위치 정보에 대응하는 거리영상을 특정 서버에서 검색하여 다운로드 하거나 해당 장치에 저장된 거리영상에서 위치 정보에 대응하는 거리영상을 검색함으로써, 위치 정보에 대응하는 거리 영상을 수신한다(S120).
이 때, 단계 S120은 대상 건물의 위치 정보 즉, 위도와 경도를 중심으로 일정 범위의 거리영상을 수신할 수 있다.
단계 S120에 의해 대상 건물이 포함된 거리영상이 수신되면, 수신된 거리영상을 분석하여 거리영상에서 대상 건물을 검출한다(S130).
여기서, 단계 S130은 거리영상에서 대상 건물을 검출하기 위하여, 미리 설정된 세그멘테이션 기법을 이용하여 거리영상에 포함된 전선, 나무 등과 같은 불필요한 부분을 제거하고, 불필요한 부분이 제거된 거리영상에서 대상 건물 각각을 검출할 수 있다. 예를 들어, 단계 S130은 도 2에 도시된 바와 같이, 대상 건물을 가리고 있는 나무와 전선을 제거한 후 나무와 전선이 제거된 거리영상에서 대상 건물 각각을 검출할 수 있다.
여기서, 단계 S130은 미리 학습된 학습 모델의 인공지능을 이용하여 거리영상에서 대상 건물을 검출할 수도 있으며, 검출된 대상 건물에 대한 중심 좌표 정보와 꼭지점의 좌표 정보를 포함(또는 획득)할 수 있다.
단계 S130에 의해 거리영상에서 대상 건물이 검출되면, 검출된 대상 건물에서 부착된 문자를 포함하는 객체 예를 들어, 간판, 광고판, 광고문구, 전화번호 등을 검출하고, 해당 객체에 포함된 문자를 인식하여 대상 건물 각각의 용도를 파악한다(S140).이 때, 단계 S140은 인식된 문자 정보와 공공데이터를 조합하여 대상 건물의 용도 또는 대상 건물에 입점한 업체에 대한 용도를 제공하기 위하여, 정보를 가공할 수도 있으며, 단계 S140에서 제공되는 용도로는 호텔, 빌딩, 레스토랑 등이 될 수도 있고, 호텔 상호명, 빌딩 이름, 레스토랑 이름 등을 구체적으로 제공할 수도 있다.
예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 단계 S140은 왼쪽 대상 건물에 부착된 "천사유치원"을 객체로 검출하고, 오른쪽 대상 건물에 부착된 자동차와 건물 각 층에 부착된 간판, 문구 등을 포함하는 객체를 검출한 후 검출된 객체들 중 문자를 포함하는 객체에 대하여, 문자 인식 기법 예를 들어, OCR(optical character recognition) 기법을 이용을 이용하여 문자를 인식함으로써, 각 객체에 포함된 문자 정보를 획득한다. 여기서, 획득되는 문자 정보는 업체명 예컨대, 도 2에 도시된 바와 같이, "천사유치원" "골프존", "Emart24", "부동산" 등을 포함할 수 있다.
단계 S140은 검출된 객체 각각의 중심 좌표 정보와 꼭지점의 좌표 정보를 포함할 수 있으며, 대상 건물에서 복수의 객체가 검출되는 경우 대상 건물의 좌표 정보와 객체 각각의 좌표 정보를 이용하여 해당 객체가 대상 건물의 어느 층에 위치하는지 판단할 수 있고, 따라서 해당 객체에 대응하는 업체가 몇층에 위치하는지 또는 다른 업체에 비해 높은 층 또는 낮은 층에 위치하는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, "골프존"이 "Emart24"보다 높은 층에 위치하는 것을 알 수 있고, "이든 음악 학원"이 "골프존"보다 높은 층에 위치하는 것을 알 수 있다.
나아가, 단계 S140은 문자 인식을 통하여 객체에 포함된 문자가 인식되고, 인식된 문자가 상호명 또는 업종만을 포함하는 경우 해당 업체의 용도 예를 들어, 도 2에 도시된 "천사유치원"의 경우 유치원으로 용도를 확인한 후 전화번호를 저장하고 있는 데이터베이스 또는 업종에 따른 전화번호를 저장하고 있는 서버로부터 "천사유치원"을 검색함으로써, 해당 위치 정보에 대응하는 "천사유치원"의 전화번호를 함께 제공할 수도 있다.
더 나아가, 단계 S140은 문자 인식을 통하여 객체에 포함된 문자가 인식되고, 인식된 문자가 전화번호만을 포함하는 경우 후 전화번호를 저장하고 있는 데이터베이스 또는 업종에 따른 전화번호를 저장하고 있는 서버로부터 해당 전화번호를 검색함으로써, 해당 전화번호의 상호명 또는 업체를 확인할 수 있고, 이를 통해 해당 전화번호에 대한 업체와 업종을 확인할 수 있다.
더 나아가, 단계 S140은 문자 인식을 통하여 객체에 포함된 문자가 인식되고, 인식된 문자가 상호명 또는 업종과 전화번호 모두를 포함하는 경우 예를 들어, 도 2에 도시된 "골츠존"의 경우 해당 업체의 업종과 전화번호 모두를 제공할 수 있다. 이 때, 본 발명은 문자 인식에 의해 인식된 전화번호와 "골프존"에 대하여 전화번호를 저장하고 있는 데이터베이스 또는 업종에 따른 전화번호를 저장하고 있는 서버로부터 "골프존"을 검색함으로써, 해당 위치 정보에 대응하는 "골프존"의 전화번호를 검색한 후 문자 인식된 전화번호와 비교한 후 동일한 경우 검색된 전화번호를 함께 제공할 수 있으며, 상황에 따라 전화번호 예를 들어, 7자리의 전화번호 중 일부 번호가 상이한 경우 인공지능에 의한 문자인식에 대한 정확성을 향상시키기 위하여 학습 모델을 점진적으로 갱신할 수도 있다.
이러한 본 발명의 방법은 상술한 과정을 통해 파악한 대상 건물 각각의 위치 정보, 대상 건물 각각의 용도, 대상 건물에 입점한 업체, 업체의 상호명과 업체의 전화번호 중 적어도 하나를 제공할 수 있으며, 대상 건물에 입점한 업체와 해당 대상 건물에 대하여 미리 파악하고 있는 업체를 비교함으로써, 누락된 업체 정보가 있는지 파악할 수도 있다.
여기서, 본 발명은 대상 건물 각각에 대하여, 대상 건물 각각의 위치 정보, 대상 건물 각각의 용도, 대상 건물에 입점한 업체, 업체의 상호명과 업체의 전화번호 중 적어도 하나를 포함하는 용도 정보를 특정 파일 형태로 제공할 수도 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 인공지능 객체인식 기반으로 항공사진과 거리영상을 분석하여 건물의 용도를 파악할 수 있기 때문에 특정 건물의 실제 용도와 해당 건물에 입점한 업체를 알 수 있고, 신고되지 않은 업체에 대한 정보 또한 알 수 있다.
이러한 본 발명은 도시 계획, 부동산 상권 분석 등의 다양한 서비스에 이용할 수 있으며, 본 발명을 통해 파악된 정보를 관공서와 특정 민간업체 등에 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 객체인식 기반의 건물 용도 파악 장치에 대한 구성을 나타낸 것으로, 도 1 내지 도 2의 방법을 수행하는 장치에 대한 개념적인 구성을 나타낸 것이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 장치(300)는 수신부(310), 항공사진 분석부(320), 거리영상 분석부(330), 용도 확인부(340), 제공부(350)와 데이터베이스(DB)(360)를 포함한다.
DB(360)는 본 발명을 수행하기 위한 데이터를 저장하는 수단으로, 항공사진, 지도 데이터, 거리영상, 인공지능 객체인식 기반 알고리즘, 학습 모델, 문자 인식 알고리즘 등과 같은 다양한 데이터를 저장할 수 있으며, 이러한 데이터 뿐만 아니라 본 발명을 수행하는데 있어서 필요로 하는 모든 종류의 데이터를 저장할 수 있다.
여기서, DB(360)는 유무선 네트워크를 통해 저장된 데이터가 갱신될 수도 있으며, 데이터 갱신 주기는 본 발명의 기술을 제공하는 사업자 또는 개인에 의해 결정될 수 있다.
수신부(310)는 사용자 또는 관리자로부터 조사 대상 지역의 좌표의 위도와 경도를 입력받음으로써, 조사 대상 지역을 설정하고, 조사 대상 지역에 대한 항공사진을 수신한다.
여기서, 수신부(310)는 지도 데이터에서 조사 대상 지역을 사용자 또는 관리자의 입력에 의해 드래그함으로써, 조사 대상 지역을 설정할 수도 있다.
항공사진 분석부(320)는 조사 대상 지역의 항공사진을 인공지능 객체인식 기반으로 분석하여 항공사진에 포함된 건물들 예를 들어, 미리 설정된 대상 건물들을 검출한다.
이 때, 항공사진 분석부(320)는 항공사진의 위도와 경도에 따른 건물의 목적과 사용 용도 그리고 가정용인지 상업용인지 등의 정보가 저장된 데이터베이스로부터 검출된 건물에 대한 정보를 검색함으로써, 해당 건물이 본 발명에서 대상이 되는 건물인지 판단할 수 있으며, 이를 통해 원하는 대상 건물을 검출할 수 있다. 이 때, 항공사진 분석부(320)는 사용자의 입력을 통해 대상 건물 또는 대상 건물이 포함된 일정 영역이 선택되면 선택된 일정 영역에 포함된 대상 건물을 검출할 수도 있다.
상황에 따라, 항공사진 분석부(320)는 검출된 대상 건물을 제외한 나머지 부분 예를 들어, 도로, 주차장, 하천 등을 포함하는 건물이 아닌 부분을 미리 설정된 세그멘테이션(segmentation) 기법을 이용하여 제거하며, 이러한 부분이 제거된 항공사진에서 대상 건물들을 검출할 수도 있다.
거리영상 분석부(330)는 항공사진 분석부(320)에 의해 검출된 대상 건물의 위치 정보 또는 좌표 정보에 기초하여 위치 정보에 대응하는 거리영상을 특정 서버에서 검색하여 다운로드 하거나 해당 장치에 저장된 거리영상에서 위치 정보에 대응하는 거리영상을 검색함으로써, 위치 정보에 대응하는 거리 영상을 수신하고, 수신된 거리영상을 분석하여 거리영상에서 대상 건물을 검출한다.
이 때, 거리영상 분석부(330)는 미리 설정된 세그멘테이션 기법을 이용하여 거리영상에 포함된 전선, 나무 등과 같은 불필요한 부분을 제거하고, 불필요한 부분이 제거된 거리영상에서 대상 건물 각각의 중심 좌표 정보와 꼭지점 좌표 정보를 획득함으로써, 대상 건물 각각을 검출할 수 있다.
용도 확인부(340)는 검출된 대상 건물에 부착된 객체 예를 들어, 간판, 광고판, 광고문구, 전화번호 등을 검출하고, 해당 객체에 포함된 문자를 인식하여 대상 건물 각각의 용도를 파악한다.
이 때, 용도 확인부(340)는 문자 인식 기법 예를 들어, OCR(optical character recognition) 기법을 이용을 이용하여 문자를 인식함으로써, 각 객체에 포함된 문자 정보를 획득할 수 있다.
나아가, 용도 확인부(340)는 대상 건물에 입점한 업체의 용도 또는 업종만을 파악하는 것으로 한정되지 않으며, 대상 건물에서 복수의 객체가 검출되는 경우 대상 건물의 좌표 정보와 객체 각각의 좌표 정보를 이용하여 해당 객체가 대상 건물의 어느 층에 위치하는지 판단할 수도 있다.
제공부(350)는 용도 확인부(340)에 의해 확인된 정보 예를 들어, 대상 건물 각각의 위치 정보, 대상 건물 각각의 용도, 대상 건물에 입점한 업체, 업체의 상호명과 업체의 전화번호 중 적어도 하나를 제공한다.
비록, 도 3의 장치에서 그 설명이 생략되었더라도, 도 3을 구성하는 각 구성 수단은 도 1 내지 도 2의 방법에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있으며, 이는 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.　 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.　 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.　 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다.　 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.　 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.　 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.　 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.　 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.　 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (8)

  1. 인공지능 객체 인식 기반의 건물 용도 파악 방법에 있어서,
    대상 지역의 항공사진을 분석하여 상기 항공사진에 포함된 적어도 하나 이상의 대상 건물을 검출하는 단계;
    상기 검출된 대상 건물의 위치 정보에 기초하여 상기 위치 정보에 대응하는 거리영상을 수신하는 단계;
    상기 거리영상을 분석하여 상기 거리영상에서 상기 대상 건물을 검출하는 단계; 및
    상기 대상 건물에 부착된 객체를 검출하고, 상기 검출된 객체의 포함된 문자를 인식하여 상기 대상 건물 각각의 용도를 확인하는 단계
    를 포함하는 건물 용도 파악 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 거리영상에서 상기 대상 건물을 검출하는 단계는
    미리 설정된 세그멘테이션(segmentation) 기법을 이용하여 상기 거리영상에서 상기 대상 건물과 상기 객체 이외의 나머지 부분을 제거하고,
    상기 대상 건물 각각의 용도를 확인하는 단계는
    미리 설정된 문자 인식 기법을 이용하여 상기 검출된 객체에 포함된 문자를 인식함으로써, 상기 인식된 문자에 기초하여 상기 대상 건물의 용도를 확인하는 것을 특징으로 하는 건물 용도 파악 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 대상 건물 각각의 용도를 확인하는 단계는
    상기 객체에 포함된 문자의 인식을 통해 상호명이 인식되는 경우 상기 상호명을 통해 상기 대상 건물의 용도를 확인하고, 상기 객체에 포함된 문자의 인식을 통해 전화번호가 인식되는 경우 상기 전화번호를 이용하여 상호명을 검색함으로써, 상기 대상 건물의 용도를 확인하는 것을 특징으로 하는 건물 용도 파악 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 대상 건물 각각의 위치 정보, 상기 대상 건물 각각의 용도, 상기 대상 건물에 입점한 업체, 상기 업체의 상호명과 상기 업체의 전화번호 중 적어도 하나를 포함하는 상기 대상 건물 각각의 용도 정보를 제공하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건물 용도 파악 방법.
  5. 인공지능 객체 인식 기반의 건물 용도 파악 장치에 있어서,
    대상 지역의 항공사진을 분석하여 상기 항공사진에 포함된 적어도 하나 이상의 대상 건물을 검출하는 항공사진 분석부;
    상기 검출된 대상 건물의 위치 정보에 기초하여 상기 위치 정보에 대응하는 거리영상을 수신하고, 상기 거리영상을 분석하여 상기 거리영상에서 상기 대상 건물을 검출하는 거리영상 분석부; 및
    상기 대상 건물에 부착된 객체를 검출하고, 상기 검출된 객체의 포함된 문자를 인식하여 상기 대상 건물 각각의 용도를 확인하는 용도 확인부
    를 포함하는 건물 용도 파악 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 거리영상 분석부는
    미리 설정된 세그멘테이션(segmentation) 기법을 이용하여 상기 거리영상에서 상기 대상 건물과 상기 객체 이외의 나머지 부분을 제거하고,
    상기 용도 확인부는
    미리 설정된 문자 인식 기법을 이용하여 상기 검출된 객체에 포함된 문자를 인식함으로써, 상기 인식된 문자에 기초하여 상기 대상 건물의 용도를 확인하는 것을 특징으로 하는 건물 용도 파악 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 용도 확인부는
    상기 객체에 포함된 문자의 인식을 통해 상호명이 인식되는 경우 상기 상호명을 통해 상기 대상 건물의 용도를 확인하고, 상기 객체에 포함된 문자의 인식을 통해 전화번호가 인식되는 경우 상기 전화번호를 이용하여 상호명을 검색함으로써, 상기 대상 건물의 용도를 확인하는 것을 특징으로 하는 건물 용도 파악 장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 대상 건물 각각의 위치 정보, 상기 대상 건물 각각의 용도, 상기 대상 건물에 입점한 업체, 상기 업체의 상호명과 상기 업체의 전화번호 중 적어도 하나를 포함하는 상기 대상 건물 각각의 용도 정보를 제공하는 정보 제공부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건물 용도 파악 장치.
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