KR20230043563A - Workflow-based semantic CAD data conversion method and device therefor - Google Patents
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Abstract
Description
본 명세서는 시맨틱 CAD(Computer-Aided Design) 데이터 변환 방법 및 이를 위한 장치를 제안한다. This specification proposes a semantic CAD (Computer-Aided Design) data conversion method and an apparatus therefor.
3D CAD 도면은 CAD 기술의 발전을 기반으로, 2D 도면에서 3D 도면으로 확장되었으며, 여러 제작사가 제작한 CAD 툴/프로그램에 따라 다양한 형식으로 표현 및 생성되어 사용되고 있다. Based on the development of CAD technology, 3D CAD drawings have been expanded from 2D drawings to 3D drawings, and are expressed and generated in various formats according to CAD tools/programs produced by various manufacturers.
이러한 종래의 3D CAD 데이터의 경우 다양한 정보를 포함하고 있으나, 이는 기하학적인 정보, 표면 마감, 공차 혹은 제품 관련 정보 등에 한정되었다. 이러한 정보의 한정은, 자연스럽게 3D CAD 데이터의 사용 가능 업무를 생성 당시의 본래 업무로 제한시키는 요인으로 작용하였다. 그 결과, 종래의 3D CAD 데이터는, 본래 목적/업무와 다른 목적/업무(예를 들어, 디지털 트윈 시스템에의 적용을 위한 형상 정보 추출)에는 적극적으로 활용/적용되기 어렵다는 문제가 존재하였다. 즉, 기존의 3D CAD 데이터는, 생성 당시에 의도했던 목적/업무와는 다른 목적 및 업무에는 적용하기가 매우 어렵고 비효율적이라는 문제점이 존재하였다. In the case of such conventional 3D CAD data, various information is included, but it is limited to geometric information, surface finish, tolerance, or product-related information. This limitation of information naturally served as a factor limiting the use of 3D CAD data to the original work at the time of creation. As a result, conventional 3D CAD data has a problem in that it is difficult to actively utilize/apply it for a purpose/task different from its original purpose/task (eg, shape information extraction for application to a digital twin system). That is, there was a problem that it was very difficult and inefficient to apply the existing 3D CAD data to a purpose or task different from the intended purpose/task at the time of creation.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 3D CAD 데이터에 추가적인 정보를 연결함으로써 CAD 데이터의 활용 범위를 넓히고자 하는 시도들이 있었으나, 실제 사용자의 작업 흐름과 무관하게 단순히 파편화된 개별 정보 단위를 결합한다는 측면에서 활용도 및 유용성이 떨어진다는 문제점이 존재하였다. In order to solve this problem, there have been attempts to expand the range of CAD data utilization by linking additional information to 3D CAD data. There was a problem of poor usability.
따라서, 본 명세서에서는 기존의 3D CAD 데이터를 사용자의 워크 플로우를 기반에 부합하는 시멘틱 CAD 데이터로 변환함으로써, 상술한 문제점을 해결함과 동시에 보다 활용도 및 유용성이 높은 CAD 데이터를 제공함을 목적으로 한다. Accordingly, an object of the present specification is to convert existing 3D CAD data into semantic CAD data that conforms to the user's workflow, thereby solving the above problems and providing CAD data with higher usability and usefulness.
본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱(Semantic) CAD(Computer-Aided Design) 데이터 변환 방법에 있어서, CAD 데이터를 입력받는 단계; 입력된 CAD 데이터를 기하학적 최소 단위인 노드 단위로 분할하는 단계; 데이터 베이스로부터 단위 정보를 수집하고, 수집한 단위 정보의 순서를 정의하여 워크 플로우(Work Flow)를 생성하는 단계; 분할한 노드 단위를 조합하여, 수집한 단위 정보 각각에 대응하는 의미 정보를 생성하는 단계; 및 상기 의미 정보를, 대응하는 단위 정보의 순서에 따라 결합하여, 시맨틱 CAD 데이터를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.In the semantic computer-aided design (CAD) data conversion method according to an embodiment of the present invention, the step of receiving CAD data; Dividing the input CAD data into nodes, which are the smallest geometrical units; Collecting unit information from a database and defining an order of the collected unit information to create a Work Flow; combining the divided node units to generate semantic information corresponding to each of the collected unit information; and generating semantic CAD data by combining the semantic information in an order of corresponding unit information; can include
본 발명의 일 실시예에 따르면, 기존 3D CAD 데이터의 정보 표현의 한계를 확장하여, 다양한 업무 환경 및 워크 플로우에 적합한 형태로 활용 가능하다는 효과가 있다. According to one embodiment of the present invention, there is an effect that it can be utilized in a form suitable for various work environments and workflows by extending the limits of information expression of existing 3D CAD data.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 기존 3D CAD 데이터를 사용자가 의도하는 워크 플로우에 부합한 시네틱 CAD 데이터로 자동 변환해주므로, 사용자의 업무 효율성이 크게 개선/향상된다는 효과가 있다.In addition, according to one embodiment of the present invention, since the existing 3D CAD data is automatically converted into the dynamic CAD data corresponding to the user's intended workflow, the user's work efficiency is greatly improved/improved.
이외의 본 발명의 다른 효과에 대해서는 이하에서 각 도면 및 실시예를 참조하여 상세히 후술하기로 한다.For other effects of the present invention, other effects of the present invention will be described in detail below with reference to the respective drawings and embodiments.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 Semantic Binder의 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법을 예시한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱 CAD 데이터 생성 방법을 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱 CAD 변환 장치의 블록도이다.1 is a block diagram of a semantic CAD data conversion device according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a semantic CAD data conversion method of Semantic Binder according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a semantic CAD data generation method according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram of a semantic CAD conversion device according to an embodiment of the present invention.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the technology to be described below can have various changes and various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail. However, this is not intended to limit the technology described below to specific embodiments, and it should be understood to include all modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the technology described below.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 예를 들어, 'A 및/또는 B'는 'A 또는 B 중 적어도 하나'의 의미로 해석될 수 있다. 또한, '/'는 '및' 또는 '또는'으로 해석될 수 있다.Terms such as first, second, A, B, etc. may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the above terms, and are merely used to distinguish one element from another. used only as For example, without departing from the scope of the technology described below, a first element may be referred to as a second element, and similarly, the second element may be referred to as a first element. The terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items. For example, 'A and/or B' may be interpreted as meaning 'at least one of A or B'. Also, '/' can be interpreted as 'and' or 'or'.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.In the terms used in this specification, singular expressions should be understood to include plural expressions unless clearly interpreted differently in context, and terms such as “comprising” refer to the described features, numbers, steps, operations, and components. , parts or combinations thereof, but it should be understood that it does not exclude the possibility of the presence or addition of one or more other features or numbers, step-action components, parts or combinations thereof.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.Prior to a detailed description of the drawings, it is to be clarified that the classification of components in the present specification is merely a classification for each main function in charge of each component. That is, two or more components to be described below may be combined into one component, or one component may be divided into two or more for each more subdivided function. In addition, each component to be described below may additionally perform some or all of the functions of other components in addition to its main function, and some of the main functions of each component may be performed by other components. Of course, it may be dedicated and performed by .
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In addition, in performing a method or method of operation, each process constituting the method may occur in a different order from the specified order unless a specific order is clearly described in context. That is, each process may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.
본 명세서는 시맨틱/의미적(Semantic) CAD 데이터/모델 변환 방법, 장치 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 기생성된 CAD 데이터/모델을 시맨틱 CAD 데이터/모델로 변환 가능한 구조로 재구성하고, 외부의 정보를 참조하여 사용자의 업무에 적합한 워크 플로우를 구성/생성한 후, 워크 플로우와 재구성된 CAD 데이터/모델을 결합/통합하여 시맨틱 CAD 데이터/모델을 생성하는 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다. 나아가, 이러한 시맨틱 CAD 데이터/모델은 주변/외부 관련 장치 연동될 수 있다.The present specification relates to a method, apparatus, and system for converting semantic/semantic CAD data/models, and more particularly, reconstructs pre-generated CAD data/models into a structure that can be converted into semantic CAD data/models, It relates to a method, device, and system for constructing/creating a workflow suitable for the user's work by referring to the information of, and then generating semantic CAD data/model by combining/integrating the workflow and the reconstructed CAD data/model. Furthermore, these semantic CAD data/models can be linked with peripheral/external related devices.
특히, 본 명세서는 기존의 CAD 데이터/모델을 외부 정부를 기초로 재구성/변환하는 방법을 제안하며, 이를 통해 기존 CAD 데이터의 품질, 유용성 및 유연성을 높인다. 본 명세서에서 제안되는 방식은, 단순히 외부의 파편화된 개별 정보 단위의 결합이 아닌 정보, 단위별 의미 연결 정보를 생성하여 사용자의 요구 사항을 적절하게 반영한 워크 플로우와 결합한다는 점에서 종래 CAD 데이터/모델 변환 방식과 차별점이 있다. 또한, 본 명세서에서 제안된 실시예에 따르면, 원본 CAD 데이터/모델로부터, 메타 데이터, 기하 정보 및/또는 계층 구조 정보 등을 바탕으로 의미 정보가 추출된 후 업무/공정 목적에 적합한 형태로 가공되어, 외부에서 생성된 의미 정보 및 워크 플로우와 바인딩될 수 있다. 이를 통해, 기존의 CAD 변환 서비스에서는 제공할 수 없던 의미 기반의 워크 플로우가 적용된 CAD 데이터/모델이 제공될 수 있을 뿐 아니라, 기존의 가공되지 않은 원본 CAD 데이터/모델이나, 단방향으로 연결된 CAD 데이터/모델에 비해 높은 업무 적합성을 가져 생산성 향상을 기대할 수 있다. In particular, this specification proposes a method of reconstructing/converting existing CAD data/models based on an external government, thereby increasing the quality, usefulness, and flexibility of existing CAD data. The method proposed in this specification is not simply a combination of externally fragmented individual information units, but conventional CAD data/models in that it generates information and semantic connection information for each unit and combines them with a workflow that appropriately reflects the user's requirements. There is a difference between the conversion method and the difference. In addition, according to the embodiment proposed in this specification, semantic information is extracted from the original CAD data/model based on meta data, geometric information, and/or hierarchical structure information, and then processed into a form suitable for business/process purposes. , can be bound with externally generated semantic information and workflow. Through this, it is possible to provide CAD data/models applied with a semantic-based workflow that could not be provided by existing CAD conversion services, as well as existing unprocessed original CAD data/models or unidirectionally connected CAD data/models. Compared to the model, it has a higher work suitability and productivity improvement can be expected.
본 명세서에서 CAD 데이터/모델에 의미 정보를 결합한다는 것은, 분산되어 있는 정보 파편간 어떤 의미 관계로 연결되어 있는지에 대한 정보가 추가된다는 것을 의미하며, 이를 통해 CAD 데이터/모델의 각 요소는 정확하고 적절한 정보를 참조하게 되어 혼동이 제거된다. 이러한 특징 및 효과는, 사용자의 작업/업무 요구에 맞는 지능적인 워크 플로우를 추천하는 시스템의 핵심 자원으로 활용될 수 있기 때문에 매우 중요한 의미를 지닌다.In this specification, combining semantic information with CAD data/model means that information on how semantic relationships are connected between scattered information fragments is added, and through this, each element of the CAD data/model is accurate and Confusion is eliminated by referencing the appropriate information. These characteristics and effects have a very important meaning because they can be used as a core resource of a system that recommends an intelligent workflow suitable for the user's work/work needs.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치 블록도이다. 1 is a block diagram of a semantic CAD data conversion device according to an embodiment of the present invention.
본 블록도는 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(100)의 각 기능을 중심으로 구성 요소를 나누어 설명하기 위한 블록도로서, 복수의 구성이 하나의 구성으로 통합되거나, 하나의 구성이 복수의 구성으로 분리될 수도 있다. This block diagram is a block diagram for dividing and explaining the components centering on each function of the semantic CAD
우선, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(100)는 본 명세서에서 제안된 방법이 구현된 장치, 모듈, 서버, 어플리케이션 및/또는 프로그램을 의미하는 것으로, 사용자의 워크 플로우에 맞게 원본 CAD 데이터를 시맨틱 CAD 데이터로 변환해주는 서비스를 제공할 수 있다. First of all, the semantic CAD
시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(100)는 실제 작업/공정/공장/업무 현장(즉, 3D CAD 데이터/모델)을 가상의 shape으로 전이하고, shape에 외부 데이터 베이스에서 수신한 상태(state)를 사용자의 관점에 따라 원하는 형태로 표시할 수 있다. 여기서 'shape'이란, 형태 정보 혹은 형태 속성을 의미한다. 예를 들면, 'shape'은, 3D CAD 데이터/모델을 이루고 있는 폴리곤 집합이 어떤 형태를 가지고 있는가에 대한 'geometric shape'와 어떤 의미를 내포하고 있는지에 대한 'semantic shape'로 구분될 수 있다. 또한, 여기서 상태(state)란, 외부 데이터 베이스에서 수신한 외부 정보, 관계 정보, 상태 정보 등을 의미하며, 예를 들면 공정/업무/작업 프로세스, 진척도, 노드, 계층간 관계, 상호작용을 위한 시퀀스, 의미를 가지는 조합 등이 이에 해당할 수 있다. The semantic CAD
CAD 데이터는, 크게 정점 -> 폴리곤 -> 메쉬 -> 블록(BLOCK) -> 프로덕트(PRODUCT) 등의 계층으로 분류될 수 있다. 특히 3D 모델의 경우, 기하학적 형상과 각 단위 형상의 의미 정보, 용도에 따른 그룹과 그룹간 계층 정보, 그룹관 의미 관계 정보 등이 결합되어 하나의 단일 CAD 데이터/모델을 구성할 수 있다. CAD 데이터는 사용자의 요구 및 필요에 맞게 분할/분해될 수 있다. 분할/분해 기준 및 조건은 CAD 데이터 자체에 기정의되어 있을 수도 있고, 본 명세서에서 제안된 실시예에 따라 생성된/구성된 워크 플로우의 요구 사항에 따라 추가될 수도 있다. 분할/분해된 최소 단위를 단말 노드라 정의한다면, 각 단말 노드는 시맨틱 속성(예를 들어, 의미 정보)을 가지거나, 새로운 시맨틱 속성이 부여될 수 있다. 단말 노드는 시맨틱 속성에 따라 그룹핑될 수 있고, 각 그룹은 계층 구조로 재배열될 수 있다. 각 노드 및 그룹간의 구조 재배열은 상호간 의미 관계에 따라 결정될 수 있다.CAD data can be largely classified into a hierarchy such as vertex -> polygon -> mesh -> block -> product. In particular, in the case of a 3D model, a single CAD data/model may be formed by combining geometric shapes and semantic information of each unit shape, group and inter-group hierarchical information according to use, and semantic relationship information of groups. CAD data can be segmented/decomposed to suit the needs and needs of the user. Criteria and conditions for division/disassembly may be predefined in the CAD data itself, or may be added according to requirements of a workflow created/constructed according to an embodiment proposed in this specification. If the minimum divided/decomposed unit is defined as a terminal node, each terminal node may have a semantic attribute (eg, semantic information) or may be assigned a new semantic attribute. Terminal nodes may be grouped according to semantic attributes, and each group may be rearranged in a hierarchical structure. Structural rearrangement between nodes and groups may be determined according to mutual semantic relationships.
본 명세서에서 제안된 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(100)는, semantic 기술을 CAD 데이터에 적용하여 재구성함과 동시에 외부 데이터를 시맨틱 기술을 기반으로 재구성한 후, 사용자의 워크 플로우를 기반으로 하나의 데이터로 결합/통합하는 것을 그 특징으로 한다. 보다 상세하게는, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(100)는 입력된 CAD 데이터를 의미 분석이 가능한 단위로 분할/분해한 후, 외부 데이터를 참조하여 분석한 결과를 바탕으로 사용자에게 필요한 의미 정보를 생성 및 바인딩한 데이터(즉, 시맨틱 CAD 데이터)를 제공/출력하는 기능을 수행한다. The semantic CAD
여기서, 시맨틱 기술은, 컴퓨터 과학에서 검색어와 검색 대상을 일대일 대응 관계로 연결하는 것이 아닌 기계가 이해할 수 있는 형태의 의미 정보를 생성하여 상호 연결하는 기술을 통칭한다. 또한 바인딩은, 가공 전 정보/데이터와 생성된 의미 정보간 연결을 정의하여, 사용자의 요구 사항에 따른 의미 정보를 기반으로 질의를 하여 필요한 정보에 접근할 수 있도록 하는 동작을 의미한다.Here, the semantic technology collectively refers to a technology of generating and interconnecting semantic information in a form understandable by a machine, rather than connecting a search word and a search object in a one-to-one correspondence relationship in computer science. Binding also means an operation to define a connection between information/data before processing and generated semantic information so that necessary information can be accessed by making a query based on semantic information according to a user's requirement.
도 1을 참조하면, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(100)는 특징적인 기능에 따라 크게 데이터 입력부(110), Semantic Binder(120), 데이터 베이스부(또는 'TIM Vault'로 지칭될 수 있음) (140), 및/또는 데이터 출력부(130)로 구성될 수 있다. Referring to FIG. 1, the semantic CAD
데이터 입력부(110)는 시맨틱 CAD 데이터로의 변환 대상인 원본 (3D) CAD 데이터를 입력받는 구성에 해당할 수 있으며, 데이터 출력부(130)는 본 발명의 일 실시예에 따라 변환된 원본 (3D) CAD 데이터, 즉 시맨틱 CAD 데이터를 출력하는 구성에 해당할 수 있다. 데이터 베이스(140)는 외부 자료/정보/데이터 저장소로서 클라우드 기반의 저장 공간에 해당할 수 있으며, 사용자의 업무/공정/작업과 관련된 다양한 외부 자료/정보/데이터를 저장하고 있을 수 있다. Semantic Binder(120)는 데이터 입력부(110)를 통해 입력된 원본 (3D) CAD 데이터를 시맨틱 기술을 기반으로 처리/재구성하여 시맨틱 CAD 데이터로 변환하는 동작을 수행할 수 있다. The
Semantic Binder(120)의 작업 수행 절차는, 크게 1. CAD 데이터를 분석하여 의미 단위를 탐색하는 단계, 2. 외부 데이터를 분석하여 CAD 데이터에 의미를 부여하는 단계, 3. 워크 플로우를 수립하는 단계로 나뉠 수 있다. The work execution procedure of Semantic Binder (120) is largely divided into 1. Exploring semantic units by analyzing CAD data, 2. Analyzing external data and assigning meaning to CAD data, 3. Establishing a workflow. can be divided into
상세하게는, Semantic Binder(120)는 가공되지 않은 원본 CAD 데이터를 구조 분석하여 계층 구조를 파악한 후, 기하 요소를 의미를 가지는 최소 단위인 노드 단위로 모두 분해할 수 있다. 나아가, Semantic Binder(120)는 분해된 기하 요소를 의미적 속성별로 구분한 후 동일한 속성끼리 기하 그룹으로 분류하고, 분류된 각 기하 그룹을 의미 분석이 가능한 형태로 재구성할 수 있다. 예를 들면, 업무에 따라 필요한 모델의 패턴이 다를 수 있는데, 각 기하 그룹에 의미 정보를 부여하게 되면, 필요한 모델 패턴에 따라 기하 그룹을 재구성하여 활용이 가능하다. 그리고/또는, Semantic Binder(120)는 3D CAD 구조를 기하 단위까지 분해하고 분석한 정보를 저장한 후, 이를 이후에 정책 판단 근거로서 참조/활용할 수 있다. In detail, the
그리고/또는, Semantic Binder(120)는 데이터 베이스(140) 내에 저장되어 있는 데이터 중, 원본 CAD 데이터와 연관된 혹은 필요한 데이터를 연결한 후, 워크 플로우 관련 데이터, BOM 혹은 메타 데이터 등의 단위 정보를 수집하고, 수집한 단위 정보를 사용자의 요구 사항(또는 입력)에 따라 재구성하여 워크 플로우에 따른 의미있는 정보를 생성할 수 있다. And/or,
그리고/또는, Semantic Binder(120)는 분할/분해된 CAD 데이터를 기반으로, 외부에서 수집되어 재구성된 단위 정보와 함께 결합하여, 의미 정보를 생성할 수 있다. 의미 정보가 부여된 CAD 데이터(즉, 시맨틱 CAD 데이터)는 고유의 파일 형식으로 출력되거나, 다음 서비스 단계의 입력으로 전달될 수 있다. And/or, the
분할/분해되어 분석된 CAD 데이터와 외부로부터 수집된 단위 정보는, 사용자가 직접 의미 정보를 생성하여 재구성되거나, 수집된 학습 데이터를 토대로 기계/AI 학습에 의해 생성된 의미 정보를 이용하여 재구성될 수 있다.CAD data that has been divided/decomposed and analyzed and unit information collected from the outside can be reconstructed by directly generating semantic information by the user, or reconstructed using semantic information generated by machine/AI learning based on the collected learning data. there is.
상술한 기능을 수행하기 위해, Semantic Binder(120)는 크게 4가지 기능을 수행할 수 있으며, 각 기능별 구성으로 Shape Divider(120-1), Shape Analyzer(120-2), State Gatherer(120-3) 및/또는 Semantic Attacher(120-4)를 포함할 수 있다. In order to perform the functions described above, the
Shape Divider(120-1)는 원본 CAD 데이터의 구조를 분석하고 기설정된 단위(예를 들어, 최소 단위인 노드 단위)로 분할/분해하는 기능을 수행할 수 있다. Shape Analyzer(120-2)는, Shape Divider(120-1)에 의해 분해/분할된 단위를 분석하여 원하는 정책(및/또는 워크 플로우, 사용자 입력, 기설정된 정책/규칙/패턴 등)에 맞게 재구성하는 기능을 수행할 수 있다. State Gatherer(120-3)는, 데이터 베이스로부터 다양한 업무 데이터/정보를 수집하는 기능을 수행할 수 있다. Semantic Attacher(120-4)는 분석된 CAD 데이터와 수집된 업무 정보를 바탕으로 의미 정보를 생성하여 바인딩하는 기능을 수행할 수 있다. 이하에서는 각 구성의 기능에 대해 구체적으로 살펴본다.The Shape Divider 120-1 may perform a function of analyzing the structure of the original CAD data and dividing/decomposing it into predetermined units (eg, a node unit, which is the minimum unit). The Shape Analyzer (120-2) analyzes the units decomposed/divided by the Shape Divider (120-1) and reconstructs them according to the desired policy (and/or workflow, user input, preset policies/rules/patterns, etc.) function can be performed. The State Gatherer 120-3 may perform a function of collecting various business data/information from a database. Semantic Attacher (120-4) can create and bind semantic information based on analyzed CAD data and collected work information. Hereinafter, the function of each component will be described in detail.
Shape Divider(120-1)는 원본 CAD 데이터를 분석하여 계층 구조를 파악하고, 기하학적으로 의미있는 정보를 갖는 분해 최소 단위(이하, 노드 단위)로 분해하는 기능을 수행하는 모듈이다. The Shape Divider (120-1) is a module that analyzes the original CAD data, identifies the hierarchical structure, and decomposes into the smallest disassembly unit (hereinafter referred to as node unit) having geometrically meaningful information.
궁극적으로 Shape Divider(120-1)의 목적은 의미 분석/해독이 가능한 형태/단위로 원본/원시/미가공 CAD 데이터를 분해/분할하는 것이다. 보다 구체적으로는, CAD 데이터는 기본적으로 설계 도면에 해당하는 데이터로서, 계층 구조를 가진 임의 개의 단위 객체로 구성될 수 있고 각 단위 객체는 형상과 수치 정보를 가지고 있다. CAD 데이터를 참조/이용하는 통상적인 업무의 경우 상기 정보 외에 추가적인 정보가 필요하지 않으므로, 대부분의 파일 포맷에서 더 이상의 자세한 정보는 기본적으로 제공하지 않는다. 이때 만일, 각 단위 객체와 계층 구조에 따른 단위 객체간 관계 정보를 분석 및 생성한다면, 이는 사용자의 업무 요구 사항에 따른 의미 정보를 생성할 수 있는 중요한 기본 자료가 될 수 있다. 따라서, Shape Divider(120-1)는 이러한 중요한 기본 자료를 생성하는 데 근간이 되는 단위 객체를 CAD 데이터로부터 분해/분할하는 기능을 수행할 수 있다.Ultimately, the purpose of Shape Divider (120-1) is to decompose/divide original/raw/raw CAD data into shapes/units that can be analyzed/interpreted. More specifically, CAD data is basically data corresponding to a design drawing, and may be composed of an arbitrary number of unit objects having a hierarchical structure, and each unit object has shape and numerical information. In the case of a normal task of referring/using CAD data, additional information other than the information above is not required, so in most file formats, no more detailed information is provided by default. At this time, if relation information between each unit object and the unit object according to the hierarchical structure is analyzed and generated, this can be an important basic data for generating semantic information according to the user's business requirements. Therefore, the Shape Divider 120-1 can perform a function of disassembling/dividing unit objects, which are the basis for generating such important basic data, from CAD data.
Shape Divider(120-1)은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다. The Shape Divider (120-1) can perform the following tasks.
- 입력된 CAD 데이터의 메타 데이터 확인 - Check the metadata of the entered CAD data
- 계층 구조 분석 및 계층별 노드 단위로 분할/분해 - Hierarchical structure analysis and segmentation/disassembly by node by layer
- 각 계층의 노드 단위로 기하 패턴 분류(Mesh Segmentation)(여기서, 기하 패턴은, 예를 들어 정형화된 폴리곤 프리미티브(Polygon Primitive), NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines) 및/또는 메쉬 그룹 등이 있을 수 있음) - Geometric pattern classification (Mesh Segmentation) by node unit of each layer (here, the geometric pattern is, for example, a standardized polygon primitive (Polygon Primitive), NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines), and / or a mesh group, etc.) may be)
- 분류된 단위 정보(또는 노드 단위)를 Shape Analyzer로 출력 - Output classified unit information (or node unit) to Shape Analyzer
Shape Analyzer(120-2)는 Shape divider(120-1)에서 형태소(의미를 갖는 최소 분해 단위)로 분해/분할된 기하 정보 단위(예를 들어, 노드 단위)를 분석하고 의미 단위로 재구성(즉, 의미 정보 생성)하는 기능을 하는 모듈이다. 분해/분할된 단위 정보는 분석 과정을 거쳐 속성별로 분류된 이후 업무 요구 사항에 따라 원하는 정책에 맞게 재구성되어 의미 정보를 생성할 수 있다. The Shape Analyzer (120-2) analyzes the geometric information units (eg, node units) decomposed/divided into morphemes (minimum decomposition units having meaning) in the shape divider (120-1) and reconstructs them into semantic units (i.e., , generating semantic information). After the decomposed/divided unit information is classified by attribute through an analysis process, semantic information can be created by reconstructing it according to a desired policy according to business requirements.
예를 들면, 설계 부서에서 산출된 CAD 모델을 다른 부서에서 참조하려 해도, 다른 부서의 요구 사항을 충족하지 못할 가능성이 매우 높기 때문에, Shape Analyzer(120-2)는 설계 부서의 CAD 모델을 의미 단위로 분해/분할한 뒤 다른 부서의 요구 사항에 맞게 재구성하여 다른 부서의 요구 사항을 충족하는 의미 정보를 생성할 수 있다. For example, even if other departments try to refer to the CAD model produced by the design department, there is a very high possibility that it will not meet the requirements of the other department, so the Shape Analyzer (120-2) is a unit that refers to the CAD model of the design department. After decomposition/segmentation, semantic information that meets the requirements of other departments can be created by reconstructing to suit the requirements of different departments.
Semantic Binder(120)는 기존의 CAD 데이터는 의미 분석이 가능한 형태로 변환하여 참조하려는 사용자가 용도에 적합한 형태를 결정할 수 있는 판단 근거를 제공하며, Shape Analyzer(120-2)는 이러한 Semantic Binder(120)의 하위 모듈로서 워크 플로우에 따라 CAD 데이터로부터 필요한 정보를 선별하여 의미 있는 정보로 재구성 및 결합하는 작업을 수행할 수 있다. The Semantic Binder (120) converts existing CAD data into a form that can be analyzed and provides a basis for judgment by which users who want to refer to it can determine a shape suitable for the purpose, and the Shape Analyzer (120-2) As a sub-module of ), it is possible to select necessary information from CAD data according to the workflow and to reconstruct and combine it into meaningful information.
Shape Analyzer(120-2)은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다.The Shape Analyzer (120-2) can perform the following tasks.
- Shape 단위 정보(즉, 노드 단위 정보) 및 계층 정보 입력- Input shape unit information (i.e., node unit information) and layer information
- 분류된 기하 단위는 메쉬로 변환하여 패턴 분석(Mesh Classification): 기존 CAD 데이터의 최소 기하/의미 단위 - 노드 -> 변환된 CAD 데이터의 최소 기하/의미 단위 - 메쉬 그룹으로 변환- Classified geometric units are converted into meshes for pattern analysis (Mesh Classification): Minimum geometric/semantic unit of existing CAD data - Node -> Minimum geometric/semantic unit of converted CAD data - Conversion to mesh group
- State Gatherer(120-3)가 수집한 단위 정보 입력- Input unit information collected by State Gatherer (120-3)
- 사용자 요구에 따른 워크 플로우에 적합한 형태로 단위 정보 선별- Selecting unit information in a form suitable for the workflow according to user needs
- 의미 정보 생성: 사용자 입력에 기초한 의미 정보 생성, 및/또는 기계 학습에 기초한 의미 정보 생성- semantic information generation: semantic information generation based on user input, and/or semantic information generation based on machine learning
- 생성한 의미 정보 및 선별한 단위 정보를 Semantic Attacher(120-4)로 출력- Output generated semantic information and selected unit information to Semantic Attacher (120-4)
State Gatherer(120-3)는 데이터 베이스에 연결하여 CAD 데이터의 의미 정보 생성을 위한 단위 정보를 수집하고, 사용자의 업무/작업/공정 목적에 맞는 워크 플로우를 생성하는 모듈이다. The State Gatherer (120-3) is a module that connects to the database, collects unit information for generating semantic information of CAD data, and creates a workflow suitable for the user's task/work/process purpose.
워크 플로우란, 일련의 업무/작업/공정을 세부 단위로 나눈 뒤 단위에 순서를 부여하여 단계적으로 진행하는 업무/작업/공정 절차의 전체 흐름을 의미한다. 작은 단위 작업에는 다른 작업과의 관계에 따라 일정한 순서가 부여되며, 부여된 순서에 따라 진행되는 경우에만 전체 업무/작업/공정이 원하는 결과물을 얻을 수 있다. 동일한 단위의 작업군이 있다고 가정하더라도, 업무 종류/목적과 요구 조건 등 세부적인 조건의 차이에 따라 최적의 작업 단위 구성과 작업 순서 모두 상이할 수 있으며, 그에 따라 semantic information 역시 상이할 수 있다. 여기서, semantic information, 즉 의미있는 정보란 워크 플로우를 구성하는 단위 작업군 및 워크 플로우에 영향을 주는 모든 요소들(예를 들어, 조직 구성원이나 입출력 정보, 작업을 수행하기 위한 소프트웨어/하드웨어 환경 등)과 이러한 요소들의 우선 순위 및 작업 흐름을 포괄하는 정보를 의미할 수 있다. 단위 작업의 집합만으로는 단순히 자원일 뿐 어떠한 의미를 가질 수 없으며, 각 단위의 선후 관계와 흐름/순서가 정의될 때 비로소 워크 플로우로서의 의미를 가질 수 있다.Workflow refers to the overall flow of work/work/process procedures in which a series of tasks/tasks/processes are divided into detailed units, and then the units are given an order to proceed step by step. Small unit tasks are given a certain order according to their relationship with other tasks, and only when they are carried out according to the given order, the entire task/work/process can achieve the desired result. Even if it is assumed that there is a work group of the same unit, both the optimal work unit configuration and work order may be different depending on the difference in detailed conditions such as the type of work/purpose and requirements, and semantic information may also be different accordingly. Here, semantic information, that is, meaningful information, refers to the group of work units constituting the workflow and all elements that affect the workflow (eg, organization members, input/output information, software/hardware environment for performing tasks, etc.) and information that encompasses the priorities and work flow of these elements. A set of unit tasks alone is simply a resource and cannot have any meaning, and it can have meaning as a workflow only when the successive relationship and flow/sequence of each unit are defined.
이러한 semantic information은 Shape analyzer에서 생성된 의미 정보와는 구별되는 개념일 수 있다. 보다 상세하게는, shape analyzer에서 생성되는 의미 정보는 CAD 데이터 내의 정보만을 기초로 생성된 정보(특히, CAD 데이터가 특정 소단위로 분할/분해됨으로써 생성)인데 반해, State gatherer에서의 semantic information은 CAD 데이터와 연관된 외부 데이터를 참조하여 생성/수집된 정보로서, 단위 정보에 해당할 수 있다. This semantic information may be a concept distinct from semantic information generated by the shape analyzer. More specifically, the semantic information generated by the shape analyzer is information generated based only on the information in the CAD data (particularly, generated by dividing/decomposing the CAD data into specific subunits), whereas the semantic information in the state gatherer is generated from the CAD data. As information generated/collected by referring to external data associated with, it may correspond to unit information.
State Gatherer(120-3)은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다.The State Gatherer (120-3) can perform the following tasks.
- 데이터 베이스 내에서 CAD 데이터에 필요한 정보 위치와의 연결 설정- Establish a connection with the location of the necessary information for CAD data within the database
- 워크 플로우 생성(예를 들어, 가구를 생산하기 위한 가구 공정 절차 생성)- Creation of workflows (e.g. creation of furniture process procedures to produce furniture)
- 생성한 워크 플로우에 따른 단위 정보 수집(예를 들어, 가구 공정 절차에서, 각 공정 단계를 각 단위 정보로서 수집)- Collection of unit information according to the created workflow (for example, in the furniture process procedure, each process step is collected as each unit information)
- Semantic Attacher(120-4)로 수집한 단위 정보 집합 및 생성한 워크 플로우 출력- A set of unit information collected by Semantic Attacher (120-4) and output of the created workflow
워크 플로우는 사용자의 입력을 기초로 직접 생성되거나, 기존에 저장되어 있던 워크 플로우가 참조되어 활용될 수도 있다. 전자의 경우, 사용자는 기존의 WMS에 따른 형식에 맞게 입력함으로써 워크 플로우를 직접 작성할 수 있다. 그리고/또는 워크 플로우는, 수집된 단위 정보를 AI 학습한 결과를 기초로 생성될 수도 있다. The workflow may be directly generated based on user input, or a previously stored workflow may be referred to and utilized. In the former case, the user can directly create a workflow by inputting in accordance with the format according to the existing WMS. And / or the workflow may be generated based on the result of AI learning the collected unit information.
Semantic Attacher(120-4)는 Shape Analyzer(120-2)와 State Gatherer(120-3)에서 생성된 단위 정보 집합을 기반으로 의미 정보를 결합하는 모듈이다. Semantic Attacher(120-4)는 분석/분해/분할된 shape 정보와 수집된 state를 바탕으로, 의미 정보를 Shape의 정보로 바인딩/결합할 수 있다. 그 결과, 원시/원본 CAD 데이터는 시맨틱 CAD 데이터로 변환될 수 있다. Semantic Attacher(120-4)는 기존에 생성되어 있던 semantic 정보를 읽거나, 수집된 정보를 바탕으로 수정된 semantic 정보를 바인딩할 수 있다. semantic 정보는 shape의 조합, state의 조합, 또는 shape과 state의 조합에 기반하여 생성될 수 있다.The Semantic Attacher (120-4) is a module that combines semantic information based on the unit information set generated by the Shape Analyzer (120-2) and the State Gatherer (120-3). The Semantic Attacher (120-4) can bind/combine semantic information into shape information based on the analyzed/decomposed/segmented shape information and the collected state. As a result, raw/original CAD data can be converted into semantic CAD data. Semantic Attacher (120-4) can read previously created semantic information or bind modified semantic information based on collected information. Semantic information can be generated based on a combination of shapes, combinations of states, or combinations of shapes and states.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 Semantic Binder의 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법을 예시한 순서도이다. 2 is a flowchart illustrating a semantic CAD data conversion method of Semantic Binder according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 우선 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(특히, 데이터 입력부)는 사용자로부터 CAD 데이터를 입력받을 수 있다(S201).Referring to FIG. 2 , first, the semantic CAD data conversion device (particularly, the data input unit) may receive CAD data from a user (S201).
다음으로, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(특히, Shape Divider)는 입력받은 CAD 데이터를 기하학적 최소 단위인 노드 단위로 분할/분해할 수 있다(S202). 특히, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 입력된 CAD 데이터의 계층 구조를 분석하고, 계층 구조 분석 결과를 기초로 각 계층을 노드 단위로 분할/분해할 수 있다. 나아가, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 분할/분해한 노드 단위를 기설정된 기하 패턴으로 분류할 수 있다. 기설정된 기하 패턴의 예로는, 정형화된 폴리곤 프리미티브(Polygon Primitive), NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines) 및 메쉬 그룹 등이 있을 수 있다. Next, the semantic CAD data conversion device (particularly, the Shape Divider) may divide/decompose the input CAD data into nodes, which are the minimum geometrical units (S202). In particular, the semantic CAD data converter analyzes the hierarchical structure of the input CAD data and divides/decomposes each hierarchy into node units based on the hierarchical structure analysis result. Furthermore, the semantic CAD data conversion device may classify the divided/decomposed node unit into a predetermined geometric pattern. Examples of the preset geometric pattern may include standardized polygon primitives, NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines), mesh groups, and the like.
다음으로, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(특히, State Gatherer)는 데이터 베이스로부터 단위 정보를 수집하고, 수집한 단위 정보의 순서를 정의하여 워크 플로우를 생성할 수 있다(S203). 특히, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 사용자의 업무/작업/공정 목적 및 효율성을 고려하여 최적의 효율성을 갖는 워크 플로우를 생성할 수 있다. 이를 위해, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 각 단위 정보별 우선 순위, 전체 워크 플로우의 작업 효율성 및/또는 기설정된 공정 순서 등을 고려하여 수집한 단위 정보의 순서를 정의함으로써 워크 플로우를 생성할 수 있다. Next, the semantic CAD data conversion device (particularly, the State Gatherer) may generate a workflow by collecting unit information from the database and defining an order of the collected unit information (S203). In particular, the semantic CAD data conversion device can create a workflow with optimal efficiency in consideration of the user's task/work/process purpose and efficiency. To this end, the semantic CAD data converter may create a workflow by defining the order of collected unit information in consideration of the priority of each unit information, work efficiency of the entire workflow, and/or a predetermined process sequence.
예를 들어, 만일 사용자의 업무가 가구 제조 공정이라고 한다면, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 가구 제조 공정에 들어가는 각 공정 단계를 단위 정보로서 수집할 수 있으며, 가구 제조 효율성을 최대화할 수 있는 최적의 공정 단계의 순서를 결정/정의함으로써 워크 플로우를 생성할 수 있다. For example, if the user's task is a furniture manufacturing process, the semantic CAD data converter can collect each process step entering the furniture manufacturing process as unit information, and the optimal process step to maximize furniture manufacturing efficiency. A workflow can be created by determining/defining the order of
다음으로, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치(특히, Shape Analyzer)는 분할한 노드 단위를 조합하여, S203 단계에서 수집한 단위 정보 각각에 대응하는 의미 정보를 생성할 수 있다(S204). 다시 말하면, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 수집한 단위 정보에 대응하는 적어도 하나의 노드 단위를 조합함으로써 의미 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 가구 제조 공정에 있어서, 가구 표면에 디자인 음각을 새기는 공정(즉, 제1 단위 정보)에 대응하는 의미 정보는, 전체 가구 설계 도면 중 표면에 음각이 새겨진 최소 기하학적 요소/단위(즉, 음각(을 나타내는 기하학적 집합/요소/단위) 노드 단위)들이 모두 조합되어 하나의 의미 정보로서 생성될 수 있다. Next, the semantic CAD data conversion device (particularly, the Shape Analyzer) may combine the divided node units to generate semantic information corresponding to each unit information collected in step S203 (S204). In other words, the semantic CAD data conversion device may generate semantic information by combining at least one node unit corresponding to the collected unit information. For example, in a furniture manufacturing process, semantic information corresponding to a process of engraving a design intaglio on the surface of furniture (ie, first unit information) is the minimum geometric element/unit engraved on the surface of the entire furniture design drawing (ie, first unit information). , intaglios (geometric sets/elements/units representing ) node units) may be all combined to generate one semantic information.
이러한 의미 정보를 생성하는 방식은 다양할 수 있으나 본 명세서에서는 다음과 같은 2가지 실시예를 제안한다. 일 실시예는, 사용자 입력에 기초하여 의미 정보가 생성되는 방식, 다른 실시예로는 기생성된 시맨틱 CAD 데이터를 AI 학습한 결과를 기초로 의미 정보가 생성되는 방식을 제안한다.There may be various ways to generate this semantic information, but the present specification proposes the following two embodiments. One embodiment proposes a method of generating semantic information based on a user input, and another embodiment proposes a method of generating semantic information based on a result of AI learning pre-generated semantic CAD data.
전자의 실시예의 경우, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는, 사용자 입력에 기초하여 단위 정보에 대응하는 노드 단위를 선별하여 조합 대상으로 선정할 수 있다. 예를 들어, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 가구 표면에 디자인 음각을 새기는 공정(즉, 제1 단위 정보)에 대응하는 노드 단위를 사용자로부터 직접 입력/선택받을 수 있으며, 이에 기초하여 노드 단위를 선별할 수 있다. In the case of the former embodiment, the semantic CAD data conversion device may select a node unit corresponding to the unit information as a combination target based on a user input. For example, the semantic CAD data conversion device may directly input/select a node unit corresponding to a process of engraving a design intaglio on the surface of furniture (ie, first unit information) from the user, and select a node unit based on this. can
후자의 실시예의 경우, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는, 기생성된 시맨틱 CAD 데이터를 AI 학습하여 전체 공정, 워크 플로우 및/또는 각 단위 정보에 대응하는 노드 단위를 학습하고, 단위 정보에 대응하는 노드 단위의 패턴/특징/속성을 추출할 수 있다. 이러한 학습 결과를 기초로, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 워크 플로우의 각 단위 정보에 대응하는 노드 단위를 직접/자동으로 선별하여 조합 대상으로 선정할 수 있다. In the case of the latter embodiment, the semantic CAD data conversion device AI learns the pre-generated semantic CAD data to learn the entire process, workflow and / or node unit corresponding to each unit information, and node unit corresponding to the unit information The pattern/feature/property of can be extracted. Based on these learning results, the semantic CAD data conversion device can directly/automatically select a node unit corresponding to each unit information of the workflow and select it as a combination target.
시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 상술한 실시예에 따라 선별한 노드 단위를 조합/결합함으로써 각 단위 정보에 대응하는 의미 정보를 생성할 수 있다.The semantic CAD data conversion device may generate semantic information corresponding to each unit information by combining/combining selected node units according to the above-described embodiment.
시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 노드 단위를 조합하기 전, 노드 단위의 기하 패턴을 메쉬 그룹으로 변환하는 선작업을 수행할 수 있다. 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 기하 패턴이 메쉬 그룹인 노드 단위에 대해서는 변환 작업을 수행하지 않을 수 있다. 이러한 선작업을 통해, 노드 단위를 동일한 기하 패턴으로 통일시킴으로써, 전체 프로세스/작업 효율을 향상시킬 수 있다. The semantic CAD data converter may perform a line work of converting a node-based geometric pattern into a mesh group before combining node units. The semantic CAD data conversion device may not perform a conversion operation on a node unit whose geometric pattern is a mesh group. Through such line work, by unifying node units into the same geometric pattern, overall process/work efficiency can be improved.
다음으로, 시맨틱 CAD 데이터 변환 장치는 의미 정보를 대응하는 단위 정보의 순서(워크 플로우 내에 정의된 순서)에 따라 결합하여 시맨틱 CAD 데이터를 생성할 수 있다(S205). 본 단계에 대해서는 도 3을 참조하여 이하에서 상세히 후술하기로 한다.Next, the semantic CAD data converter may generate semantic CAD data by combining the semantic information according to the order of corresponding unit information (the order defined in the workflow) (S205). This step will be described in detail below with reference to FIG. 3 .
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱 CAD 데이터 생성 방법을 예시한 도면이다. 3 is a diagram illustrating a semantic CAD data generation method according to an embodiment of the present invention.
도 3에 예시한 바와 같이, 개별적인 공정/작업/업무에 해당하는 단위 정보에 대응하여 의미 정보가 생성될 수 있으며, 생성된 의미 정보는 워크 플로우 내에서 정의된 단위 정보의 순서에 따라 재배열됨으로써 시맨틱 CAD 데이터로 변환될 수 있다. As illustrated in FIG. 3, semantic information may be generated corresponding to unit information corresponding to individual processes/works/tasks, and the generated semantic information is rearranged according to the order of unit information defined in the workflow, thereby It can be converted into semantic CAD data.
이렇게 생성된 시맨틱 CAD 데이터의 의미 정보는 대응하는 단위 정보와 상호 바인딩될 수 있으며, 워크 플로우의 특정 단위 정보에 대한 사용자 선택 입력 수신 시, 선택된 단위 정보와 바인딩되어 있는 의미 정보가 사용자에게 제공/출력될 수 있다. 사용자는 이러한 기능/동작을 통해, 워크 플로우의 각 단위 정보에 대응하는 의미 정보에 쉽게 접근할 수 있어 업무 효율성이 보다 더 향상될 뿐 아니라, CAD 데이터의 활용 범위가 매우 넓어진다는 효과가 있다. The semantic information of the semantic CAD data thus generated can be mutually bound with the corresponding unit information, and upon receipt of a user selection input for specific unit information in the workflow, the semantic information bound to the selected unit information is provided/output to the user. It can be. Through these functions/operations, users can easily access semantic information corresponding to each unit of information in a workflow, so that work efficiency is further improved and the range of CAD data is greatly expanded.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 시맨틱 CAD 변환 장치의 블록도이다.4 is a block diagram of a semantic CAD conversion device according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 시맨틱 CAD 변환 장치(100)는 제어부(410), 메모리부(420), 통신부(430), 및/또는 사용자 입력부(440)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 4 , the
제어부(410)는 시맨틱 CAD 변환 장치에 포함된 적어도 하나의 구성을 제어하여, 본 명세서에서 제안된 실시예를 수행할 수 있다. 제어부(410)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), AP(Application Processor), AP(Application Processor) 및/또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 적어도 하나 포함하여 구성될 수 있다. 제어부(410)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 어플리케이션, 소프트웨어 및/또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.The
메모리부(420)는, 다양한 디지털 데이터를 저장할 수 있으며, 특히 CAD 데이터를 저장하는 저장 공간에 해당할 수 있다. 메모리부(420)는, 플래시 메모리, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 클라우드 등의 다양한 디지털 데이터 저장 공간을 나타낸다.The
통신부(430)는 적어도 하나의 유/무선 통신 프로토콜을 사용하여 외부 장치/기기/서버/데이터 베이스 등과 통신을 수행, 데이터를 송신/수신할 수 있다. The
사용자 입력부(440)는, 적어도 하나의 센싱 수단을 이용하여 시맨틱 CAD 변환 장치(100)에 대한 다양한 사용자 입력을 센싱/검출/수신할 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 센싱 수단은 중력(gravity) 센서, 지자기 센서, 모션 센서, 자이로스코프 센서, 가속도 센서, 적외선 센서, 기울임(inclination) 센서, 밝기 센서, 고도 센서, 후각 센서, 온도 센서, 뎁스 센서, 압력 센서, 밴딩 센서, 오디오 센서, 비디오 센서, GPS(Global Positioning System) 센서, 터치 센서 및 그립 센서 등의 다양한 센싱 수단 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. The
본 발명의 목적은 시맨틱 기술을 이용하여 종래의 CAD 모델/데이터를, 외부 정보/데이터와 함께/기초로 재구성하고 한정된 정보 표현의 한계를 확장하여, 다양한 워크 플로우에 적합한 형태로 변환함으로써, 보다 업무 효율성/적합성이 향상된 업무 환경을 제공하는 것이다. An object of the present invention is to use semantic technology to reconstruct conventional CAD models/data together with/based on external information/data, expand the limits of limited information expression, and convert them into a form suitable for various workflows, thereby enabling more work. To provide a work environment with improved efficiency/suitability.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 단순히 기존의 원시/원본 CAD 데이터로만 의미 정보가 생성되거나 및/또는 외부 저장 데이터가 원시/원본 CAD 데이터에 연결되는 것이 아닌, 원시/원본 CAD 데이터와 외부 정보/데이터가 동시에 고려되어 의미 정보를 생성하고 관계 연결 및 결합을 수행함으로써, 업무 효율성이 향상된 워크 플로우의 적합성을 보장하는 TIM 클라우드 환경을 제공할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, semantic information is simply created only with existing raw/original CAD data and/or externally stored data is not linked to raw/original CAD data, but raw/original CAD data and external information/ It is possible to provide a TIM cloud environment that guarantees the suitability of a workflow with improved work efficiency by simultaneously considering data to generate semantic information and performing relational connection and combination.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.An embodiment according to the present invention may be implemented by various means, for example, hardware, firmware, software, or a combination thereof. In the case of hardware implementation, one embodiment of the present invention provides one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), FPGAs ( field programmable gate arrays), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, etc.
또한, 펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현되어, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 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 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.In addition, in the case of implementation by firmware or software, an embodiment of the present invention is implemented in the form of a module, procedure, function, etc. that performs the functions or operations described above, and is stored on a recording medium readable through various computer means. can be recorded. Here, the recording medium may include program commands, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the recording medium may be specially designed and configured for the present invention or may be known and usable to those skilled in computer software. For example, recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs (Compact Disk Read Only Memory) and DVDs (Digital Video Disks), floptical It includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, such as a floptical disk, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like as well as machine language codes generated by a compiler. These hardware devices may be configured to act as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
아울러, 본 발명에 따른 장치나 단말은 하나 이상의 프로세서로 하여금 앞서 설명한 기능들과 프로세스를 수행하도록 하는 명령에 의하여 구동될 수 있다. 예를 들어 그러한 명령으로는, 예컨대 JavaScript나 ECMAScript 명령 등의 스크립트 명령과 같은 해석되는 명령이나 실행 가능한 코드 혹은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장되는 기타의 명령이 포함될 수 있다. 나아가 본 발명에 따른 장치는 서버 팜(Server Farm)과 같이 네트워크에 걸쳐서 분산형으로 구현될 수 있으며, 혹은 단일의 컴퓨터 장치에서 구현될 수도 있다.In addition, an apparatus or terminal according to the present invention may be driven by a command that causes one or more processors to perform the functions and processes described above. For example, such instructions may include interpreted instructions, such as script instructions such as JavaScript or ECMAScript instructions, or executable code or other instructions stored on a computer readable medium. Furthermore, the device according to the present invention may be implemented in a distributed manner over a network, such as a server farm, or may be implemented in a single computer device.
또한, 본 발명에 따른 장치에 탑재되고 본 발명에 따른 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일 되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.In addition, a computer program (also known as a program, software, software application, script or code) loaded into a device according to the present invention and executing the method according to the present invention includes a compiled or interpreted language or a priori or procedural language. It can be written in any form of programming language, and can be deployed in any form, including stand-alone programs, modules, components, subroutines, or other units suitable for use in a computer environment. A computer program does not necessarily correspond to a file in a file system. A program may be in a single file provided to the requested program, or in multiple interacting files (e.g., one or more modules, subprograms, or files that store portions of code), or parts of files that hold other programs or data. (eg, one or more scripts stored within a markup language document). A computer program may be deployed to be executed on a single computer or multiple computers located at one site or distributed across multiple sites and interconnected by a communication network.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시예들을 병합하여 새로운 실시예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 또한, 본 발명은 상술한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상술한 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.For convenience of explanation, each drawing has been divided and described, but it is also possible to design to implement a new embodiment by merging the embodiments described in each drawing. In addition, the present invention is not limited to the configuration and method of the described embodiments as described above, but the above-described embodiments are configured by selectively combining all or part of each embodiment so that various modifications can be made. It could be.
또한, 이상에서는 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 명세서는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구 범위에서 청구하는 요지를 벗어남이 없이 당해 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 명세서의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.In addition, although preferred embodiments have been shown and described above, this specification is not limited to the specific embodiments described above, and those skilled in the art in the art to which the specification pertains without departing from the subject matter claimed in the claims Of course, various modifications are possible by the person, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present specification.
Claims (8)
CAD 데이터를 입력받는 단계;
입력된 CAD 데이터를 기하학적 최소 단위인 노드 단위로 분할하는 단계;
데이터 베이스로부터 단위 정보를 수집하고, 수집한 단위 정보의 순서를 정의하여 워크 플로우(Work Flow)를 생성하는 단계;
분할한 노드 단위를 조합하여, 수집한 단위 정보 각각에 대응하는 의미 정보를 생성하는 단계; 및
상기 의미 정보를, 대응하는 단위 정보의 순서에 따라 결합하여, 시맨틱 CAD 데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법.In the semantic CAD (Computer-Aided Design) data conversion method,
Receiving CAD data;
Dividing the input CAD data into nodes, which are the smallest geometrical units;
Collecting unit information from a database and defining an order of the collected unit information to create a Work Flow;
combining the divided node units to generate semantic information corresponding to each of the collected unit information; and
generating semantic CAD data by combining the semantic information in an order of corresponding unit information; Including, semantic CAD data conversion method.
상기 노드 단위로 분할하는 단계는,
상기 입력된 CAD 데이터의 계층 구조를 분석하는 단계;
계층 구조 분석 결과를 기초로 각 계층을 상기 노드 단위로 분할하는 단계;
상기 분할한 노드 단위의 기하 패턴을 분류하는 단계; 를 포함하는, 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법.According to claim 1,
The step of dividing into nodes,
Analyzing the hierarchical structure of the input CAD data;
Dividing each layer into nodes based on a result of analyzing the layer structure;
classifying the divided geometric patterns in units of nodes; Including, semantic CAD data conversion method.
상기 기하 패턴은,
정형화된 폴리곤 프리미티브(Polygon Primitive), NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines) 및 메쉬 그룹 중 적어도 하나에 해당하는, 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법.According to claim 2,
The geometric pattern,
A semantic CAD data conversion method corresponding to at least one of a standardized polygon primitive (Polygon Primitive), NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines), and a mesh group.
상기 의미 정보를 생성하는 단계는, 상기 노드 단위를 조합하기 전,
상기 노드 단위의 기하 패턴을 메쉬 그룹으로 변환하는 단계; 및
상기 노드 단위 중에서, 상기 단위 정보에 대응하는 노드 단위를 선별하여 조합 대상으로 선정하는 단계; 를 포함하는, 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법.According to claim 2,
In the step of generating the semantic information, before combining the node units,
converting the node-based geometric pattern into a mesh group; and
selecting, among the node units, a node unit corresponding to the unit information as a combination target; Including, semantic CAD data conversion method.
상기 노드 단위를 선별하여 조합 대상으로 선정하는 단계는,
사용자 입력에 기초하여 수행되거나, 기생성된 시맨틱 CAD 데이터를 AI(Artificial Intelligence) 학습한 결과를 기초로 수행되는, 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법.According to claim 4,
In the step of selecting the node unit as a combination target,
A method for converting semantic CAD data, which is performed based on user input or based on a result of AI (Artificial Intelligence) learning of pre-generated semantic CAD data.
상호 대응하는 단위 정보와 의미 정보를 바인딩하는 단계; 를 더 포함하는, 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법.According to claim 1,
binding unit information and semantic information corresponding to each other; Further comprising, semantic CAD data conversion method.
상기 워크 플로우를 출력하는 단계;
상기 워크 플로우에 포함되어 있는 단위 정보 중 적어도 하나에 대한 선택 입력을 수신하는 단계; 및
선택된 단위 정보와 바인딩되어 있는 의미 정보를 출력하는 단계; 를 포함하는, 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법.According to claim 6,
outputting the workflow;
Receiving a selection input for at least one piece of unit information included in the workflow; and
outputting semantic information bound to the selected unit information; Including, semantic CAD data conversion method.
상기 워크 플로우를 생성하는 단계는,
각 단위 정보별 우선 순위, 전체 워크 플로우의 작업 효율성 및 기설정된 공정 순서 중 적어도 하나에 기초하여 상기 수집한 단위 정보의 순서를 정의함으로써 상기 워크 플로우를 생성하는 단계인, 시맨틱 CAD 데이터 변환 방법.According to claim 1,
The step of creating the workflow is,
A step of generating the workflow by defining the order of the collected unit information based on at least one of a priority for each unit information, work efficiency of the entire workflow, and a predetermined process order, wherein the semantic CAD data conversion method.
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