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엔터프라이즈 AI(인공지능) 기업 인포시즈가 서울대학교 컴퓨터공학부 김건희 교수 연구실과 산업 도면 전체 인식 AI 기술 공동 연구에 착수했다고 12일 밝혔다.
2018년 2월 설립된 인포시즈는 자체 개발한 도면 인식 및 온톨로지(지식을 개념과 관계의 형태로 정리) 자동 전환 기술을 기반으로 반도체·에너지·정유·화학·금융 등 다양한 분야의 AX(인공지능 전환)를 지원하고 있다.
인포시즈는 AI가 산업 현장의 맥락을 이해하도록 하는 온톨로지 기술을 적용한 엔터프라이즈 AI 솔루션 '액시엄(Axiom)'과 도면 인식 솔루션 '델타플로우(DELTAflow)', 이상행동 탐지 솔루션 '고스(GOS)'를 서비스하고 있다.
델타플로우에는 비정형 설계 도면에서 설비와 배관의 연결 관계, 공정 흐름 등을 추출해 구조화된 데이터로 전환하는 기술이 적용됐다. 기업들은 신규 장비 도입에 따른 공정 영향도 분석과 설계 검토 등 업무에 이 솔루션을 활용하고 있다.
기존 산업 현장에서는 도면을 나눠 인식하는 방식이 주로 쓰였으나 도면 전체에 걸친 설비 간 연결 관계를 파악하는 데 한계가 있었다.
수많은 설비와 배관, 계측기를 개별 객체로 인식하는 것을 넘어 객체 간 연결 관계와 도면 전체의 맥락을 읽어내는 일은 범용 AI나 멀티모달 AI로도 풀기 어려운 과제로 거론돼 왔다.
인포시즈와 김건희 교수 연구실은 도면 전체를 하나의 입력으로 처리하는 '전체 단위(Whole-scale)' 접근법을 활용해 '이미지 투 그래프(Image-to-Graph)' 파운데이션 모델을 개발한다.
고해상도 도면의 세부 정보를 보존하면서 전체 구조와 맥락을 분석하고, 도면 내 심볼과 심볼 간 연결 관계를 파악해 그래프 데이터로 변환하는 방식이다.
핵심 AI 모델 개발과 함께 산업 도면에 특화된 학습 데이터 구축도 병행한다. 인포시즈는 약 2만장 규모의 실제 산업 도면 데이터를 활용해 다양한 도면 구조와 설비 간 연결 관계를 AI 모델에 학습시키고 있다.
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연구 목표는 복잡한 연결 관계를 인식하는 전용 AI 모델을 개발하고 산업 특화 AI 원천기술을 확보하는 데 있다. 초기 연구 대상인 배관계장도(P&ID)를 시작으로 단선 결선도(SLD), 제어 로직 다이어그램 등 다양한 엔지니어링 도면까지 분석할 수 있도록 기술을 고도화한다.
김건희 서울대 교수는 "제조업 중심의 국내 산업 구조에서는 산업 도면 인식 기술의 활용 범위가 매우 넓고 파급효과도 크다"며 "이 분야의 AI 원천기술 확보는 국내 산업의 경쟁력 강화와 기술 자립을 위해 매우 중요한 일"이라고 말했다.
인포시즈는 연구 결과를 델타플로우에 단계적으로 적용한다. 대규모 도면의 자동 분석과 설비 간 연결 관계 탐색, 도면 개정 이력 비교 등 기능을 강화하고, 도면에서 추출한 그래프를 기업의 설계·설비·운영 데이터와 연결해 AI 업무 자동화로 활용 영역을 넓힌다는 계획이다.
탁정수 인포시즈 대표는 "산업 도면 전체의 구조와 연결 관계를 AI가 정밀하게 이해하는 일은 아직 해결되지 않은 글로벌 기술 난제"라며 "산업 도면 인식 분야에 새로운 기술적 기준을 제시하고 델타플로우에도 이를 적용해 도면 기반 업무에 혁신을 가져올 것"이라고 했다.
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