Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.333-336
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Low-end PET Waste Sorting System Using Deep Learning
딥러닝을 이용한 보급형 페트병 분리수거 시스템
- kim, Ku-Han (Dept. of Marine Science and Convergence Engineering, Hanyang University) ;
- Park, Sang-Chul (Dept. of Marine Science and Convergence Engineering, Hanyang University) ;
- Shin, Min-Seok (Dept. of Marine Science and Convergence Engineering, Hanyang University) ;
- Seo, Seung-Hyun (School of Electrical Engineering, Hanyang University)
- 김규한 (한양대학교 ERICA 해양융합공학과) ;
- 박상철 (한양대학교 ERICA 해양융합공학과) ;
- 신민석 (한양대학교 ERICA 해양융합공학과) ;
- 서승현 (한양대학교 ERICA 전자공학부)
- Published : 2022.05.17
Abstract
2021년에 발표된 재활용 가능 자원의 분리수거 관한 정부 지침으로 투명 페트병은 유색 플라스틱과 구분되어 분리배출하는 것이 의무화되었다. 그러나 제도가 시행된 지 반년이 지났지만, 혼합 배출률이 크게 줄지 않았고 아파트에서는 미화원들이 일일이 투명 페트병을 분리하고 있는 등 주민들의 불편함은 커지고 있다. 본 논문에서는 기존 분리수거장에 쉽게 설치 가능한 보급형 페트병 분리수거 시스템을 개발하여 분리수거 효율성을 높이고자 한다. 우리는 AlexNet, GoogleNet 알고리즘을 이용하여 딥러닝 모델을 이용하고 자체 제작한 데이터셋으로 학습시켜 하드웨어에 적용함으로써 보급형 페트병 분리수거 시스템을 설계하였다.
Keywords