"종량제"의 두 판 사이의 차이

2021년 6월 19일 (토) 04:06 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 생활 폐기물 배출 정보 제공 어플

영문 : Recycling

과제 팀명

종량제

지도교수

안상현 교수님

개발기간

2021년 3월 ~ 2021년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20149200** 신*동(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20169200** 정*찬

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20189200** 박*현

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20189200** 방*

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

일상생활 중 배출되는 생활 폐기물의 배출 방법을 안내하는 앱

생활 폐기물 사진 분석 후 배출 방법 제안

- 카메라를 통해 물체를 인식시킴으로써 분리배출 정보를 얻을 수 있는 간편한 기능을 제공

커뮤니티 기능 (질문 게시판)

- 해당 어플 기능만으로 제공되지 않는 정보에 대해 사용자들 간에 질문을 할 수 있다.

사진 분석 카테고리에 포함되지 않는 폐기물을 챗봇 기능을 통해 배출 방법 제안

- 사진 분석 기능만으로 모든 분리배출 품목의 분류가 기술적으로 불가능할 것이라고 판단하여 이러한 배출 품목에 한하여 사용자의 인지 능력의 도움을 받아 최종적으로 배출 방법을 선별할 수 있도록 하는 챗봇 기능을 제공

개발 과제의 배경 및 효과

정확한 분리수거의 중요성

국내에서 버려지는 쓰레기 종량제 봉투 속 50% 이상의 폐기물이 재활용품으로 분리 배출 할 수 있는 자원이다. (재활용품 분리배출 가이드라인 _ 2018 ) 재활용품으로 선별되지 않은 물건은 일반쓰레기로 배출되기 때문에 재활용 정확도를 높일 필요가 있다.

분리배출의 어려움

재활용품과 일반쓰레기의 경계가 모호한 물건들이 많다. 이러한 물건들의 분리수거 가능여부를 알기 위해서는 물건마다 분리수거 규정을 자세히 찾아보아야 하는 불편함이 있다.

코로나 19 사태 영향으로 생활 폐기물의 사용량이 급증하였다. 일반 가정에서 환경 보호를 위해 재활용에 동참하는 분위기는 형성되고 있지만, 실제로 재활용 비율은 절반에 못 미치는 것으로 드러났다. 따라서 분리배출 이후 재활용률을 높일 수 있는 대책 마련에 힘써야 한다는 목소리가 나오고 있다.

위와 같은 상황에 맞춰, 1인 가구를 포함한 일반 가정에서 개인이 핸드폰을 이용하여 재활용품의 분리배출 방법을 손쉽게 얻을 수 있도록 하는 어플의 개발을 진행한다. 각 가정에서 재활용 비율을 증가시키고 이는 최종적으로 국민 전체 재활용 비율의 상승으로 이어져 이를 통해 긍정적인 경제적 효과와 환경적 효과를 얻고자 한다.

개발 과제의 목표와 내용

현재 시행중인 ‘재활용품 분리수거제도’를 개인 가정 단위에서 적극 시행할 수 있도록 환경부에서 제공하는 ‘재활용품 분리배출 가이드라인’을 어플리케이션의 기능을 통해 제공함으로써 재활용 실천을 돕는다.

상업적 목적보다는 분리배출 정보 제공을 통한 공익적 목적과 교육적 목적에 중점을 둔다. 그 중에서도 교육적 목적에 더 큰 가치를 두어 앱 사용자들이 기능을 이용하며 분리배출 방법을 학습하고, 최종적으로는 관련 지식들을 이용해 손쉽게 분리배출을 할 수 있도록 도와준다.

핵심 기능인 재활용품 사진 분석 기능을 통해 카메라로 배출 품목을 인식하여 각각 품목의 배출 방법을 선별하고 기술적으로 자동 분류가 어려울 경우 챗봇 기능을 통해 사용자의 인지 능력의 도움을 받아 최종적으로 배출 방법을 결정할 수 있는 기능을 구현한다.

게시판 기능을 구현하여 사용자들끼리 소통할 수 있도록 지원한다.

개발과제의 기술적 기대효과

다양한 재활용품을 여러 개의 클래스로 나누어 딥러닝 학습시켰다. 최근 환경 보호에 대한 관심이 커지고 있다. 딥러닝 분야 중 물체 인식은 많은 관심과 발전을 이루고 있는 분야이다. 이에따라, 다양한 주제의 딥러닝 오픈 데이터 셋이 많아지고 있다. 하지만 이 중 생활 쓰레기에 대한 오픈 이미지 데이터는 거의 없다. 일부 공개된 쓰레기 데이터는 해외 제품에 대한 이미지 데이터로 대한민국에서 배출되는 쓰레기 이미지 데이터로 적합하지 않다. 따라서 본 개발 과제의 생활 폐기물 딥러닝 학습을 위한 다양한 폐기물 이미지를 수집 및 라벨링 하였다. 폐기물 AI 인식에 대한 한 논문에서는 정확한 시스템을 구축하기 위해서는 크고 지속적으로 증가하는 데이터 소스가 있어야 한다고 말하였다. 따라서 본 프로젝트에서 수집된 이미지는 공공데이터로써 사용되어 이 데이터 및 학습된 모델을 다양한 분야에 적용시킬 수 있다. 적용시킬 수 있는 예로는 쓰레기 무단투기 적발 시스템 등이 있다.

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

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 * 게시판 기능을 구현하여 사용자들끼리 소통할 수 있도록 지원한다.
+====개발과제의 기술적 기대효과====
+* 다양한 재활용품을 여러 개의 클래스로 나누어 딥러닝 학습시켰다. 최근 환경 보호에 대한 관심이 커지고 있다. 딥러닝 분야 중 물체 인식은 많은 관심과 발전을 이루고 있는 분야이다. 이에따라, 다양한 주제의 딥러닝 오픈 데이터 셋이 많아지고 있다. 하지만 이 중 생활 쓰레기에 대한 오픈 이미지 데이터는 거의 없다. 일부 공개된 쓰레기 데이터는 해외 제품에 대한 이미지 데이터로 대한민국에서 배출되는 쓰레기 이미지 데이터로 적합하지 않다. 따라서 본 개발 과제의 생활 폐기물 딥러닝 학습을 위한 다양한 폐기물 이미지를 수집 및 라벨링 하였다. 폐기물 AI 인식에 대한 한 논문에서는 정확한 시스템을 구축하기 위해서는 크고 지속적으로 증가하는 데이터 소스가 있어야 한다고 말하였다. 따라서 본 프로젝트에서 수집된 이미지는 공공데이터로써 사용되어 이 데이터 및 학습된 모델을 다양한 분야에 적용시킬 수 있다. 적용시킬 수 있는 예로는 쓰레기 무단투기 적발 시스템 등이 있다.
 ===관련 기술의 현황===