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+ | - 광학선별기가 구분하기 힘든 투명플라스틱은 사람이 미리 선별, 제거함 | ||
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+ | - 제 1 센서부에서 컵의 투입을 파악 | ||
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+ | - 제 2 센서부에서 컵의 재질을 파악 | ||
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+ | - 분류된 컵을 파쇄하여 폐기 | ||
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내용 | 내용 |
2020년 12월 9일 (수) 04:58 판
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : 플라스틱 재활용율 증가와 환경미화를 위한 카페 테이크아웃 용기 세척 및 압축 임베디드 시스템 개발
영문 : Development of cafe takeout cup cleaning and compressed embedded system to Increase plastic recycling rate and beautify environment
과제 팀명
CuCu
지도교수
김상주 교수님
개발기간
2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 기계정보공학과 2015430017 박성진(팀장)
서울시립대학교 기계정보공학과 2015430009 김혁주
서울시립대학교 기계정보공학과 2015430027 유준상
서울시립대학교 기계정보공학과 2015430037 전언렬
서울시립대학교 기계정보공학과 2014430038 최희준
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
위 프로젝트를 통해 우리는 현대 사회의 환경 문제로 대두되고 있는 테이크아웃 플라스틱 컵의 무분별한 투기로 발생하는 문제를 개선하고자, 임베디드 시스템을 적용하여 테이크아웃 플라스틱 컵의 사용 후 처리 과정을 일원화 하여 해당 쓰레기 분류 및 세척 과정에 필요한 인력을 줄이고, 재활용에 원활한 자원으로 만드는 매커니즘 및 제품을 설계하고자 한다.
개발 과제의 배경 및 효과
오늘날 현대인들의 필수품인 플라스틱은 언제 어디서나 찾아볼 수 있다. 플라스틱은 값이 싸고 가볍고 일정 온도 범위 내에서는 훌륭하게 형태를 유지하는 것이 큰 장점이다. 따라서 많은 회사들이 이런 플라스틱을 대량생산하고 있다. 하지만 이렇게 대량생산된 플라스틱들이 온전히 재활용이 될 수 있다면 좋겠지만 그 실상은 아주 처참하다. 플라스틱은 다른 쓰레기들에 비해 잘 썩지 않는데 그 시간만 해도 인간의 기대수명에 5배나 되는 500년이나 걸린다. 이러한 플라스틱을 전 세계적으로 하루가 멀다 하고 소비하기 때문에 심지어 태평양에는 플라스틱으로 구성된 섬까지 존재하고 지금도 그 크기는 증가하고 있다. 캘리포니아 대학과 산타바버라 대학, 조지아 대학, 우즈홀해양연구소(Woods Hole Oceanographic Institution) 등의 공동연구진은 1950년부터 2015년까지 생산된 총 83억t의 플라스틱 중 단 9%의 플라스틱만이 재활용 되었고 12%는 소각, 나머지 79%는 매립 및 방치되었다고 발표했다. 그렇다면 한국의 경우에는 어떨까? 통계청에 따르면, 2016년 기준 우리나라 1인당 연간 플라스틱 소비량은 98.2㎏으로 전 세계 1위를 기록했다. 그 중에서도 가장 큰 역할을 차지한 것은 바로 ‘테이크아웃 플라스틱 용기’이다. 우리나라는 연간 총 25,700,000,000억 개의 테이크아웃 플라스틱 용기을 사용한다. 그럼 이 플라스틱 용기가 제대로 분리수거가 돼서 재활용이 되고 있는가? 하면 절대 그렇지 않다는 것이다. 다음 사진은 서울 시내와 대학 내에서 테이크아웃 플라스틱 용기가 어떻게 분리수거 되고 있는지를 보여주고 있다.
다른 생활 쓰레기들에 비해 350ml에서 많게는 1L까지 비교적 큰 부피를 차지하는 테이크아웃 플라스틱 용기가 인구의 유동이 많은 쓰레기통을 채우기 까지는 시간이 오래 걸리지 않는다. 또한 이것들의 문제점은 바로 용기 내부에 있는 음료의 잔여물들이다. 이렇게 잔여물이 남아 있는 것들은 재활용 될 때 품질이 현저히 떨어져 재활용 될 수 없다. 따라서 이런 심각한 문제들을 야기하고 있는 일회용 플라스틱 컵 때문에 정부와 환경단체들은 아직도 해답을 찾지 못하고 있는 실정이다.
기대효과
가. 기술적 기대효과
- 공정의 일원화
- -하나의 공정으로 플라스틱 컵의 종류를 분류하고, 세척과 압축 공정을 통해 재활용의 편의성을 증가시킴
- 영상 인식 기술을 통한 글자 인식
- -Google Vision API를 통해 PET, PP, PS와 같은 플라스틱 종류를 테이크아웃 컵 바닥에 적혀있는 글자를 카메라로 촬영하여 인식한다. 글자 인식을 통해 플라스틱 종류를 파악하여 재활용률이 증가한다.
나. 경제적 및 사회적 파급효과
- 플라스틱 재활용률 증가
- -원래는 소각되어야할 플라스틱들이 다시 좋은 품질의 플라스틱으로 변환될 수 있어졌기 때문에 소각해야할 플라스틱이 감소하면 대기오염 감소
- 시내, 대학교, 지하철 역 등 유동인구가 많은 곳의 쓰레기통 주변의 미관 개선
- -컵을 세척하여 분리하므로 악취를 제거할 수 있고, 압축을 통해서 더 많은 양의 쓰레기를 보관함으로서 수거업체가 쓰레기통을 정리하는 주기 내에 쓰레기통이 넘치는 것을 방지하여 미관을 개선할 수 있다.
- 불필요한 노동력, 자원 감소
- -폐플라스틱을 재사용할 수 있는 상태가 되려면 대략 20번의 세척과정이 필요하다. 이는 이물질들이 오랫동안 방치되어 고착되었기 때문이다. 현재는 모든 이물질을 인력으로 제거하기 때문에 인력의 낭비가 심하다. 하지만 초기에 세척을 해준다면 20회의 세척과정을 거칠 필요가 없을 것으로 예상된다.
개발 과제의 목표와 내용
CuCu(Clean up & Compact up) 의 기능적 목표는 세 가지로 요약할 수 있다. 첫 번째로는 테이크아웃 플라스틱 용기의 플라스틱 종류를 판단하는 것이다. 두 번째로 플라스틱 컵에 한정하여 세척 및 압축과정을 진행하여 재활용 할 수 있도록 한다. 마지막으로 이를 통해 무분별한 투기로 인한 미관저해 및 악취 문제를 해결하고, 소각 및 매립되는 플라스틱의 양의 감소시켜 환경 문제를 타개하는 궁극적인 목표를 지닌다.
관련 기술의 현황
State of art
가. 분리 수거함
분리수거함은 현재까지도 국내외에서 쓰레기의 분리 배출을 위해 널리 사용되고 있는 쓰레기통의 형태이다. 하지만 분리수거함에는 단점 및 문제점들이 존재한다. 먼저 사용자가 본인 판단하에 쓰레기의 종류를 구분하여 직접 분리 배출해야한다. 따라서 사용자가 정확한 분류기준을 인지하지 못해 쓰레기를 정상적으로 분리 배출하지 못할 수 있고, 자율적으로 분리 배출해야 하는 상황에서 분류 기준대로 버리지 않는 사용자가 존재할 가능성도 농후하다. 두 번째로, 분리수거함에 의한 분리수거는 재활용으로 이어지지 못할 수 있다. 캔, 병, 플라스틱의 재활용을 위해서는 이물질이 존재해선 안 된다. 해당 쓰레기들을 직접 세척하여 버리는 사용자는 많지 않으며, 이를 후속 공정에서 세척하는 것은 인력 및 자원낭비이기 때문에 재활용하지 않고 매립 및 소각한다. 더불어 플라스틱의 경우 PET, PP등 다양한 종류가 존재하는데, 이들 각각을 구분해야 재활용이 가능하다. 사용자가 이를 인지하지 못하는 경우가 대다수이고, 해당 분류 공정 또한 존재하지 않기 때문에 재활용의 가능성이 희박하다.
나. 테이크아웃 컵 전용 수거함
해당 수거함은 플라스틱 테이크아웃 컵만을 수거하는데,컵을 버리기 전에 사용자가 남아있는 음료 및 얼음을 버리는 형태이며, 내용물을 제거한 컵을 관 형태의 투입구로 버리게 되고, 컵들이 관의 형태를 따라 차곡차곡 쌓이게 된다. 해당 수거함에도 일부 단점과 문제점이 존재한다. 먼저 공간 효율이 좋지 않다. 관을 따라 컵들이 쌓여 가는데, 작은 컵 이후 큰 컵이 쌓이게 되면 빈 공간이 생기게 될 것이고, 계속 반복된다면 관의 크기에 비해 적은 수의 컵을 보관하게 될 것이다. 따라서 주기적으로 수거함을 비워줘야 할 것이고, 이로 인한 인력 낭비 문제 또한 발생할 수 있다. 또한 분리수거함과 마찬가지로 해당 테이크아웃 컵 전용 수거함은 사용자의 자율에 의존하고, 무엇보다 해당 수거함을 통해 플라스틱 컵을 관리하더라도 재활용이 불가능하다. 사용자가 해당 수거함을 통해 내부 잔여물을 일부 제거하더라도, 점도 높은 이물질이 남아있을 수 있고, 바닥에 일부 내용물이 남아있을 수 있기 때문에 재활용이 불가능하다. 또한 PET, PP 등 플라스틱의 세부 종류를 구분하지 않고 일괄적으로 보관하기 때문에 추후 재활용이 어렵다.
다. 필라델피아 주의 스마트 쓰레기통
해당 쓰레기통은 태양광 에너지로 얻은 전력을 통해 플라스틱 및 캔을 압축하여 쓰레기의 부피를 줄인다. 더 나아가 통이 가득 차면 자동으로 도시 위생국에 신호가 전달돼, 쓰레기통 상태를 점검하기 위해 불필요하게 왔다 갔다 하는 번거로움을 방지한다. 그러나 해당 쓰레기통도 앞서 언급한 두 수거함 모델과 마찬가지로 쓰레기 내부에 잔여물이 존재하기 때문에 재활용이 불가능하다. 또한 해당 쓰레기통의 투자 비용을 모두 회수하기 위해 5년 이상의 시간이 걸린다고 하는 말로 미루어 보아, 해당 제품의 제작비용이 높다는 것을 예측할 수 있다. 따라서 개인 사업장 및 가정에서 사용하기에는 비용적인 측면에서 무리가 있을 것으로 판단될 것이다.
라. 네프론 사의 SuperBin
SuperBin은 캔, 페트류의 쓰레기만을 취급하는 쓰레기통이며, 머신러닝을 이용한 이미지 처리를 통해 사용자가 투입한 쓰레기가 캔인지 페트인지 구분하여 분류, 압축 보관한다. 또한 재활용을 위해 이물질과 라벨을 제거한 상태로 버리는 사용자에게 페트류는 개당10원, 캔은 15원을 주는 프로세스를 거친다. 그러나 현재 수준의 SuperBin은 여러 단점이 존재한다. 이미지 처리를 통해 캔, 페트류 두 가지 종류로만 구분하게 되며, 공병류 및 일반쓰레기가 투입되면 캔 또는 페트류로 분류 배출된다. 따라서 추후에 쓰레기를 수거해 갈 때 추가적으로 분리 작업을 해야 하는 번거로움이 있다. 두 번째로 SuperBin은 경제성 측면에서 상당히 비효율적이다. SuperBin 한 대의 가격은 2100만 원 정도로 상당히 고가이다, 또한 쓰레기의 부피를 줄이는 별도의 프로세스가 존재하지 않기 때문에 쓰레기통을 비워야하는 주기가 짧고, 이로 인해 쓰레기 수거를 위한 비용 및 인력이 일반 분리수거함과 크게 다르지 않다.
기술 로드맵
특허조사
가. 재활용 쓰레기의 플라스틱 재질별 선별 방법 및 장치
- 회전분리기를 이용하여 플라스틱을 크기별로 분류
- 소형 플라스틱류에서 제 1 광학선별기를 이용하여 PS를 센싱하여 선별
- 중형 플라스틱류에서 제 2 광학선별기를 이용하여 PET를 센싱하여 선별
- 중형 플라스틱류에서 제 3 광학선별기를 이용하여 PE를 센싱하여 선별
- 중형 플라스틱류에서 제 4 광학선별기를 이용하여 PP를 센싱하여 선별
- 대형 플라스틱류에서 제 5 광학선별기를 이용하여 PP를 센싱하여 선별
- 소/중형에서 잔재된 플라스틱류에서 제 5 광학선별기를 이용하여 PP를 센싱하여 선별
- 상기 단계 이후 잔재된 플라스틱류에서 제 2 광학선별기를 이용하여 PET를 센싱하여 선별
나. 공동주택에서 배출된 폐플라스틱을 종류별로 선별하는 시스템
- 광학선별기를 이용하여 플라스틱을 재질별로 선별
- 각 재질 (PET, PP, PS, PE) 에 대하여 독립적인 선별단계를 가짐
- 광학선별기가 구분하기 힘든 투명플라스틱은 사람이 미리 선별, 제거함
다. 일회용 컵 분리배출 장치
- 컨베이어 형태로 이루어져 컵을 컨베이어에 끼우는 형태를 띔
- 코너 구간에서 컵이 뒤집어지면서 내용물을 배출
- 종이와 플라스틱을 구분하는 센서가 부착
라. 재질 별로 컵을 분류하고 분쇄하여 보관하는 일회용 컵 스마트 팩토리
- 제 1 센서부에서 컵의 투입을 파악
- 제 2 센서부에서 컵의 재질을 파악
- 분류된 컵을 파쇄하여 폐기
특허전략
내용
관련 시장에 대한 분석
경쟁제품 조사 비교
내용
마케팅 전략
내용
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
내용
경제적 및 사회적 파급효과
내용
구성원 및 추진체계
내용
설계
설계사양
내용
개념설계안
내용
이론적 계산 및 시뮬레이션
내용
조립도
조립도
내용
조립순서
내용
부품도
내용
제어부 및 회로설계
내용
소프트웨어 설계
내용
자재소요서
내용
결과 및 평가
완료작품 소개
프로토타입 사진
내용
포스터
내용
특허출원번호 통지서
내용
개발사업비 내역서
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완료 작품의 평가
내용
향후평가
내용
부록
참고문헌 및 참고사이트
내용
관련특허
내용
소프트웨어 프로그램 소스
내용
위키페이지 작성을 위한 문법 가이드
- 표
표는 위키 문법에 맞추어 작성할 수 있습니다. Mediawiki table generator를 이용하면 손쉽게 표를 작성하여 위키 문법으로 export할 수 있습니다. 아래는 Mediawiki table generator를 이용하여 작성한 표의 예시입니다. 위 웹페이지에서는 직접 CSV파일을 가져와서 바로 표를 만들 수도 있습니다. 직접 표를 문법에 맞추어 편집하고자 하시는 분들은 wiki 표 문법을 참조하면 도움이 됩니다.
구분 | 실험 1 | 실험 2 | 실험 3 | 실험 4 |
---|---|---|---|---|
결과 1 | 1.1 | 2.1 | 3.1 | 4.1 |
결과 2 | 1.2 | 2.3 | 4.5 | 6.4 |
결과 3 | 5.1 | 5.4 | 2.7 | 8.5 |
- 수식
원래 위키백과에서는 math 태그를 이용하여 바로 수식을 작성할 수 있지만 capstone wiki에서 그 기능은 지원되지 않는것으로 확인됩니다. 따라서 수식을 올리기 위해서는 수식을 사진으로 변환한 후 올려야 합니다. LATEX 수식 생성기 를 이용하면 tex 문법을 이용하여 수식을 작성하여 파일로 저장할 수 있습니다.
위 수식은 support vector machine의 비용 함수를 표현한 예시입니다. tex 문법은 tex 수식 문법 에서 확인할 수 있습니다.
- 사진
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- 코드
코드는 syntaxhighlight 기능을 이용하여 아래와 같이 표현할 수 있습니다.
#include <iostream>
int main ( int argc, char **argv ) {
std::cout << "Hello World!";
return 0;
}
이에 대한 자세한 내용은 Mediawiki syntaxhighlight를 참고하면 도움이 됩니다.