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YOLOv7-based recyclable PET classification system

YOLOv7 기반 순환 가능한 PET 분류시스템

  • Kim, MinSeung (Dept. of Software Convergence, Soonchunhyang University) ;
  • Lee, SoYeon (Dept. of Software Convergence, Soonchunhyang University) ;
  • Bae, MinJi (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Yoon, Tae Jun (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Kim, Dae-Young (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University)
  • 김민승 (순천향대학교 소프트웨어융합학과) ;
  • 이소연 (순천향대학교 소프트웨어융합학과) ;
  • 배민지 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 윤태준 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 김대영 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
  • Published : 2022.11.21

Abstract

COVID-19 상황이 지속됨에 따라 플라스틱 쓰레기 배출량은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있는 반면 플라스틱 폐기물의 재활용률은 현저히 낮은 편에 속한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 국가적으로 여러 플라스틱 폐기물 중 순환 가능한 PET를 분리하여 수거하고자 하는 노력을 하고 있다. 하지만, 현재 대량의 플라스틱 폐기물은 수거되는 시점부터 여러 폐기물과 혼합된 형태로 재활용 센터에 수거되어 추가 분류하는 인적자원이 요구되는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 AI 기술 중 하나인 Multi-Object Detection의 YOLOv7 모델을 적용하여 실시간으로 PET에 부착된 객체들을 탐지함으로써 순환 가능한 PET만을 분류하는 YOLOv7 기반 순환 가능한 PET 분류시스템을 설계 및 구현한다.

Keywords

Acknowledgement

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2022H1D8A3038040).