AI 요약
AnchorGrid은 복잡한 건축 도면에서 문을 정교하게 식별하여 데이터화하는 AI 기반 도어 탐지 API(POST /v1/drawings/detection/doors) 서비스를 제공합니다. 사용자가 미리 업로드된 PDF의 document_id를 포함하여 요청을 전송하면, 시스템은 비동기 방식으로 도면 내 문의 위치를 바운딩 박스(Bounding Box) 좌표로 반환합니다. 이 기술은 단순한 이미지 분석을 넘어 도면의 기하학적 구조를 분석하며, 결과값은 자체적인 지오메트리 및 중앙값 면적(median-area) 파이프라인을 통해 정제되어 높은 정확도를 확보합니다. 특히 대규모 도면 세트 처리를 위해 Pro 및 Enterprise 플랜 사용자에게는 전용 GPU 인프라를 통한 가속 서비스를 지원하여 비즈니스 효율성을 극대화합니다.
핵심 인사이트
- 과금 체계: 분석 대상 페이지당 2크레딧이 부과되며, 실제 문 포함 여부와 관계없이 지정된
page_numbers범위에 따라 과금됩니다. - 처리 속도 및 인프라: 무료 티어 기준 작업당 2~4분이 소요되나, 유료 플랜은 전용 GPU 인프라를 사용하여 대규모 다중 페이지 도면을 빠르게 처리합니다.
- 정밀한 데이터 필터링:
door-detector-v1.0.0모델을 통해 감지된 데이터는 서버측 지오메트리 필터링을 거친 후doors_found결과로 최종 확정됩니다.
주요 디테일
- 데이터 출력: 각 문은
door_로 시작하는 12자리의 16진수 고유 식별자를 가지며, PDF 좌표계 기준의bbox(x1, y1, x2, y2) 정보를 제공합니다. - 비동기 워크플로우: 요청 즉시
job_id가 생성되며, 사용자는GET /v1/jobs/{job_id}엔드포인트를 폴링(Polling)하여 완료 상태를 확인해야 합니다. - 유연한 페이지 스캔: 전체 페이지 분석뿐만 아니라 특정 페이지 인덱스를 배열 형태로 지정하여 선택적 분석이 가능합니다.
- 보안 및 인터페이스:
X-API-Key헤더 인증을 요구하며, JSON 바디를 통한 API 통신으로 기존 건설 IT 시스템과의 연동이 용이합니다. - 자동 알림: Developer 티어 이상의 사용자는
webhook_url설정을 통해 작업 완료 시 페이로드를 자동으로 전송받을 수 있습니다.
향후 전망
- 건축 문서 자동화: 수작업에 의존하던 도면 검토 및 자재 산출 작업이 AI 기반 좌표 데이터로 대체되어 건설 디지털 전환(DX)을 가속화할 전망입니다.
- 기능 확장 가능성: 현재의 문 탐지 모델을 시작으로 창문, 벽체, 전기 설비 등 도면 내 다양한 객체를 식별하는 종합 건축 AI 솔루션으로의 발전이 기대됩니다.