Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Generating 2D LEGO Instruction Manual Using Deep Learning Model

딥러닝 모델을 이용한 2D 레고 조립 설명서 생성

  • Jongseok Ahn (Dept. of AI Software Convergence, Dongguk University) ;
  • Seunghyeon Lee (Dept. of AI Software Convergence, Dongguk University) ;
  • Cheolhee Kim (Dept. of AI Software Convergence, Dongguk University) ;
  • Donghee Kang (Dept. of AI Software Convergence, Dongguk University)
  • 안종석 (동국대학교 AI소프트웨어융합학부) ;
  • 이승현 (동국대학교 AI소프트웨어융합학부) ;
  • 김철희 (동국대학교 AI소프트웨어융합학부) ;
  • 강동희 (동국대학교 AI소프트웨어융합학부)
  • Published : 2024.01.17
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Abstract

본 논문에서는 레고(LEGO®) 조립 설명서를 생성하기 위해 딥러닝을 이용한 조립 및 설명서 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 제공한 단일 이미지를 기반으로 레고 조립 설명서를 자동 생성한다. 해당 시스템은 딥러닝 기반 이미지 분할 기술을 활용하여 물체를 배경으로부터 분리하고 이를 통해 조립 설명서를 생성하는 과정을 포함하며, 조립을 위한 알고리즘을 새로 설계하였다. 이 시스템은 기존 레고 제품의 한계를 극복하고, 사용자에게 주어진 부품으로 다양한 모델을 자유롭게 조립할 수 있게 한다. 또한, 복잡한 레고 조립 과정을 간소화하고, 조립의 장벽을 낮추는 데 도움을 준다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2023년 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업 지원을 받아 수행되었음(2023-0-00049).

References

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  2. Wang, R., Zhang, Y., Mao, J., Cheng, C. Y., & Wu, J. (2022, October). Translating a visual lego manual to a machine-executable plan. In European Conference on Computer Vision (pp. 677-694). Cham: Springer Nature Switzerland.
  3. Chen, L. C., Zhu, Y., Papandreou, G., Schroff, F., & Adam, H. (2018). Encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation. In Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV) (pp. 801-818).
  4. MMSegmentation Contributors. (2020). MMSegmentation: OpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark. Retrieved from https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation