https://capstone.uos.ac.kr/civ/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=2020civ4 2026-04-09T12:32:17Z 사용자 기여 MediaWiki 1.28.2 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1698 2020-12-10T08:15:49Z

<p>2020civ4: /* 구성원 소개 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 20178600** 이*한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 20158600** 김*현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 20178600** 배*경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 20148600** 송*민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 20178600** 정*영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 20178600** 최*현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> [[파일:모형1.jpg]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> <br /> [[파일:포스터12134.jpg]]<br /> <br /> ===향후계획===<br /> <br /> 본 과제를 통해 딥러닝 기술을 도입하여 폐기물을 인지하는 자동탐지 시스템을 개발하는 목표를 가지고 있다.<br /> 이를 효과적으로 달성하기 위해 Image Labeler 앱을 통해 약 600장 정도의 학습데이터를 구축하였고, 데이터 증대 기법을 통해<br /> 모델의 성능을 향상시켰다. 이를 통해 하천에 존재하는 부유 폐기물을 자동으로 탐지하는 모델을 개발하였고 성능을 검증하기 위해<br /> 실제 영상에 적용해보았다.<br /> 이 결과 약 90% 이상을 탐지해냈다. 완벽히 탐지하지 못한 것은 스티로폼의 일부와 비닐 등으로 이와 관련된 학습데이터가 부족해<br /> 나타난 결과로 판단된다. 이를 보완하기 위해 스티로폼 및 추가 플라스틱 데이터를 추가한다면 모델의 성능이 향상될 것으로 기대한다.</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1697 2020-12-09T17:04:06Z

<p>2020civ4: /* 향후계획 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> [[파일:모형1.jpg]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> <br /> [[파일:포스터12134.jpg]]<br /> <br /> ===향후계획===<br /> <br /> 본 과제를 통해 딥러닝 기술을 도입하여 폐기물을 인지하는 자동탐지 시스템을 개발하는 목표를 가지고 있다.<br /> 이를 효과적으로 달성하기 위해 Image Labeler 앱을 통해 약 600장 정도의 학습데이터를 구축하였고, 데이터 증대 기법을 통해<br /> 모델의 성능을 향상시켰다. 이를 통해 하천에 존재하는 부유 폐기물을 자동으로 탐지하는 모델을 개발하였고 성능을 검증하기 위해<br /> 실제 영상에 적용해보았다.<br /> 이 결과 약 90% 이상을 탐지해냈다. 완벽히 탐지하지 못한 것은 스티로폼의 일부와 비닐 등으로 이와 관련된 학습데이터가 부족해<br /> 나타난 결과로 판단된다. 이를 보완하기 위해 스티로폼 및 추가 플라스틱 데이터를 추가한다면 모델의 성능이 향상될 것으로 기대한다.</div>

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<p>2020civ4: /* 특허 출원 내용 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> [[파일:모형1.jpg]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> <br /> [[파일:포스터12134.jpg]]<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1693 2020-12-09T16:59:33Z

<p>2020civ4: /* 완료작품의 평가 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> [[파일:모형1.jpg]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> <br /> [[파일:포스터12134.jpg]]<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1692 2020-12-09T16:59:25Z

<p>2020civ4: /* 관련사업비 내역서 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> [[파일:모형1.jpg]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> <br /> [[파일:포스터12134.jpg]]<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1691 2020-12-09T16:59:05Z

<p>2020civ4: /* 포스터 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> [[파일:모형1.jpg]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> <br /> [[파일:포스터12134.jpg]]<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1690 2020-12-09T16:58:49Z

<p>2020civ4: /* 포스터 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> [[파일:모형1.jpg]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> <br /> <br /> [[파일:포스터1.jpg]]<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1689 2020-12-09T16:58:33Z

<p>2020civ4: /* 프로토타입 사진 혹은 작동 장면 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> <br /> [[파일:모형1.jpg]]<br /> <br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1688 2020-12-09T16:57:44Z

<p>2020civ4: /* 상세설계 내용 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1687 2020-12-09T16:57:35Z

<p>2020civ4: /* 이론적 계산 및 시뮬레이션 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>2020civ4: 2020civ4님이 파일:모델비교.jpg의 새 판을 올렸습니다</p> <hr /> <div></div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1678 2020-12-09T16:51:47Z

<p>2020civ4: /* 설계사양 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성2.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차1.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차1.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교4.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1677 2020-12-09T16:47:23Z

<p>2020civ4: /* 설계사양 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교3.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교2.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1676 2020-12-09T16:46:58Z

<p>2020civ4: /* 설계사양 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교2.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>2020civ4: /* 설계사양 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교2.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>2020civ4: /* 개념설계안 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> 설계 내용<br /> <br /> ◇딥러닝 모델 선택조건<br /> <br /> 부유폐기물을 탐지대상으로 잘 파악하는지 여부, 탐지대상의 영역파악이 가능한지 여부를 통해 Image Segmentation 기법을 적용<br /> <br /> Image Segmentation이란 디지털 이미지 처리 및 분석에서 일반적으로 사용되는 기술로 이미지의 픽셀특성에 따라 이미지를 여러 부분으로 분할하고<br /> Classification 과 Object Detection 특징을 모두 반영하여 대상의 탐지와 해당하는 명확한 영역을 표시해준다.<br /> <br /> [[파일:세그먼트.jpg]]<br /> [Image Segmentation]<br /> <br /> [[파일:모델선정.jpg]]<br /> <br /> ◇하천 부유폐기물 자동탐지 딥러닝 모델 학습방법<br /> <br /> 인터넷의 여러 사이트에서 무료 및 유료 데이터를 얻어 600*600(px)이상인 부유폐기물 이미지들을 학습 데이터로 활용<br /> 이미지 딥러닝 학습을 위해서는 수집한 데이터들을 라벨링하는 과정과 검수 작업이 필요하다.<br /> →데이터 라벨링은 매트랩의 Image Labeler앱을 이용해 진행 및 구축하였다.<br /> <br /> ◇학습데이터 합성<br /> <br /> 학습데이터 추가 제작을 위해 플라스틱 사진 1620장 확보하여 실제 하천의 부유폐기물과 비슷한 환경을 조성하기 위해<br /> 빈 하천의 사진을 선정한 후, 확보한 1620장을 매트랩 코드를 이용하여 랜덤으로 합성였다.<br /> 합성을 통해 학습데이터의 다양성을 높였다.<br /> <br /> [[파일:데이터합성.jpg]]<br /> <br /> ◇학습데이터 증대(Data Augmentation)<br /> <br /> 학습데이터 증대는 딥러닝 모델이 충분히 훈련하는데 필요한 데이터를 확보하는 기법 중 하나로 적은 양의 훈련 데이터에<br /> 인위적인 변화를 가해 새로운 훈련 데이터를 확보하는 방법이다.<br /> 기존의 데이터를 상하좌우로 뒤집거나 자르거나 밝기 변화를 시키거나, 회전을 통해 새로운 이미지 데이터를 확보하여 모델에 적용한다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 1차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습1차.jpg]]<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 2차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습2차.jpg]]<br /> <br /> 1차 및 2차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교.jpg]]<br /> <br /> 2차 모델에서 플라스틱 외 비닐 형태의 폐기물도 인식하였다.<br /> <br /> ◇ Deep Lab V3+ 모델 3차 학습 결과<br /> <br /> [[파일:학습3차.jpg]]<br /> <br /> 2차 및 3차 모델의 성능 비교<br /> <br /> [[파일:모델비교2.jpg]]<br /> <br /> 3차 모델에서 2차 모델에 비해 추가적인 부유물을 탐지하였다.<br /> <br /> ◇ 시연동영상<br /> <br /> [[파일:시연동영상.jpg]]<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>2020civ4: /* 설계 사양 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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<p>2020civ4: 2020civ4님이 파일:요구사항.jpg의 새 판을 올렸습니다</p> <hr /> <div></div>

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<p>2020civ4: /* 제품의 요구사항 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> <br /> [[파일:요구사항.jpg]]<br /> <br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1659 2020-12-09T16:11:53Z

<p>2020civ4: /* 구성원 및 추진체계 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EC%B6%94%EC%A7%84.jpg&diff=1658 2020-12-09T16:11:25Z

<p>2020civ4: </p> <hr /> <div></div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1657 2020-12-09T16:04:54Z

<p>2020civ4: /* 개발 일정 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> <br /> [[파일:추진.jpg]]<br /> <br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EC%B6%94%EC%A7%84.JPG&diff=1656 2020-12-09T16:02:42Z

<p>2020civ4: </p> <hr /> <div></div>

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<p>2020civ4: </p> <hr /> <div></div>

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<p>2020civ4: 2020civ4님이 파일:1.PNG의 새 판을 올렸습니다</p> <hr /> <div></div>

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<p>2020civ4: 2020civ4님이 파일:1.PNG의 새 판을 올렸습니다</p> <hr /> <div></div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1652 2020-12-09T15:51:58Z

<p>2020civ4: /* 경제적, 사회적 기대 및 파급효과 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> <br /> 딥러닝 모델과 다양한 기술을 접목해 기존 인력의 비용을 절감하고 효율적인 관리를 통해 생태계와 해양 생태계에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다.<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1651 2020-12-09T15:49:27Z

<p>2020civ4: /* 기술적 기대효과 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> <br /> 딥러닝을 활용한 하천 쓰레기 탐지 및 감시 시스템을 구축하여 스마트 하천관리 시스템 도입과<br /> 공공수역의 수질 개선 및 효율적인 하천 쓰레기 수거 시스템 구축이 가능할 것으로 기대한다.<br /> <br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1650 2020-12-09T15:48:15Z

<p>2020civ4: /* 시장상황에 대한 분석 */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

2020civ4 https://capstone.uos.ac.kr/civ/index.php?title=%EC%95%8C%EC%95%84%EC%84%9C%EC%88%98%EA%B1%B0%ED%95%B4%EC%A1%B0&diff=1649 2020-12-09T15:47:52Z

<p>2020civ4: /* 관련 기술의 현황 및 분석(State of art) */</p> <hr /> <div>==프로젝트 개요==<br /> === 기술개발 과제 ===<br /> 딥러닝을 적용한 하천 부유폐기물 탐지 시스템 개발<br /> <br /> ===과제 팀명===<br /> 알아서수거해조<br /> <br /> ===지도교수===<br /> 조수진 교수님<br /> <br /> ===개발기간===<br /> 2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)<br /> <br /> ===구성원 소개===<br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860026 이동한(팀장)<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2015860007 김우현<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860020 배숙경<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2014860025 송수민<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860034 정우영<br /> <br /> 서울시립대학교 토목공학과 2017860037 최수현<br /> <br /> ==서론==<br /> ===개발 과제의 개요===<br /> ====개발 과제 요약====<br /> - 효율적인 하천 &amp; 해양 부유물 수거를 위한 시스템 개발<br /> <br /> - 딥러닝을 적용하여 부유물 자동 탐지 기술 개발<br /> <br /> ====개발 과제의 배경====<br /> <br /> -최근 국지성 호우 및 긴 장마로 인해 기하급수적인 폐기물이 하천 및 해양에 유입되어 문제가 발생하고 있다.<br /> <br /> -이 폐기물 중 90%는 바다로 흘러 들어가면서 해양 생태계 오염, 해양 자원 감소, 환경 파괴를 유발하고 있다.<br /> <br /> -하천 쓰레기로 인해 하천과 저수지 등에 탁수를 발생시켜 수자원 확보에 어려움을 발생시키고 있다.<br /> <br /> -이로인해 증가하는 쓰레기 처리비용과 오탁수 문제를 해결하기 위한 시스템 구축이 필요하다.<br /> <br /> ====개발 과제의 목표 및 내용====<br /> <br /> -딥러닝을 기반으로 한 부유 폐기물 탐지 시스템을 개발하는 것이 목표이다.<br /> <br /> ===관련 기술의 현황===<br /> ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====<br /> <br /> 관련 국외 기술 현황<br /> <br /> -무인 바지선 인터셉터 : 물 위를 떠다니며 컨베이어 벨트로 쓰레기 수거, 리튬이온배터리로 구동되며 24시간 가동이 가능하다. 그러나 한 대의 가격이 매우 비싸며 상용화되지 않았다.<br /> -U자 튜브 플라스틱 캐쳐 : 바람과 조류가 튜브를 움직여 플라스틱 쓰레기들이 튜브에 걸리도록 하며 전력이 필요하지 않다. 그러나 박테리아나 조류 등 유기물들이 장치에 붙어 제대로 작동하지 못하며 해양 생물들이 걸려 갇힐 수 있다.<br /> <br /> -그레이브 버블 베리어 : 작은 그물로 막을 수 없었던 미세 플라스틱과 폐기물 차단이 가능하고 압축공기를 이용해 약 80%의 폐기물의 유출을 방지할 수 있다.<br /> 그러나 하나의 설비로 만들 수 있는 장벽이 매우 작으며 유입 방지만 가능하고 수거가 불가능하다.<br /> <br /> -아쿠아 스마트XL : 과거에 접근이 불가능한 지역에도 도달할 수 있는 능력, 카메라를 장착한 소형 선박 형태로 원격 조작을 통해 항구시설을 효율적으로<br /> 감시할 수 있다.<br /> <br /> 관련 국내 기술 현황<br /> <br /> -스마트 하천관리를 위한 하천조사 최적화 드론 시스템 : 하천공간, 하천용수, 하천시설관리를 ICT기술과 드론, AI, 로봇 등을 이용하여 스마트 하천관리 시스<br /> 템 개발하여 수자원 및 하천관리와 같은 다양한 역할을 수행하는 시스템이다.<br /> <br /> -'포어시스' 지능형 해양 하천 쓰레기 통합관리 시스템 : 차단 시설에 모니터링 및 통신 장치를 부착하여 구조물에 가해지는 장력을 계측하여 원격으로 실시간 모니터링 기능을 실현하고 다양한 조건의 해상 환경을 구현하여 쓰레기를 관리하는 시스템이다.<br /> <br /> ====시장상황에 대한 분석====<br /> *경쟁제품 조사 비교<br /> 내용<br /> *마케팅 전략 제시<br /> 내용<br /> <br /> ===개발과제의 기대효과===<br /> ====기술적 기대효과====<br /> 내용<br /> ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====<br /> 내용<br /> <br /> ===기술개발 일정 및 추진체계===<br /> ====개발 일정====<br /> 내용<br /> ====구성원 및 추진체계====<br /> 내용<br /> <br /> ==설계==<br /> ===설계사양===<br /> ====제품의 요구사항====<br /> 내용<br /> ====설계 사양====<br /> 내용<br /> <br /> ===개념설계안===<br /> 내용<br /> <br /> ===이론적 계산 및 시뮬레이션===<br /> 내용<br /> <br /> ===상세설계 내용===<br /> 내용<br /> <br /> ==결과 및 평가==<br /> ===완료 작품의 소개===<br /> ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====<br /> 내용<br /> ====포스터====<br /> 내용<br /> <br /> ===관련사업비 내역서===<br /> 내용<br /> <br /> ===완료작품의 평가===<br /> 내용<br /> <br /> ===향후계획===<br /> 내용<br /> <br /> ===특허 출원 내용===<br /> 내용</div>

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