Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.434-435
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Development of Application for Realtime Tracking Plogging based on Deep Learning Model

딥러닝 모델을 활용한 실시간 플로깅 트래킹 어플리케이션 개발

  • In-Hye Yoo (Div. of Computer Science and Engineering, Sun Moon University) ;
  • Da-Bin Kim (Div. of Computer Science and Engineering, Sun Moon University) ;
  • Jung-Yeon Park (Div. of Computer Science and Engineering, Sun Moon University) ;
  • Jung-Been Lee (Div. of Computer Science and Engineering, Sun Moon University)
  • 유인혜 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 김다빈 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 박정연 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 이정빈 (선문대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

사회 환경적 운동의 하나인 플로깅(Plogging)은 조깅을 하며 길거리의 쓰레기를 줍는 행위를 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등에 기록하는 사회 환경적 운동의 일환이다. 그러나, 활동 지역이나 쓰레기의 종류 및 양 등을 직접 입력해야 하는 불편함으로 인해 이러한 활동의 확대를 저해할 수도 있다. 본 연구는 이러한 활동 기록를 자동으로 트래킹하고 기록할 수 있는 딥러닝 기반의 플로깅 트래핑어플리케이션을 개발하였다. CNN과 YOLOv5를 사용하여 학습된 이미지 인식 모델은 높은 성능으로 쓰레기의 종류와 양을 인식하였다. 이를 통해 사용자는 더욱 편리하게 플로깅 활동을 기록할 수 있었으며, 수거한 쓰레기의 양이나 활동 거리를 활용한 리워딩 시스템으로 사용자 간의 건전한 경쟁을 유도하는데 활용할 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사업(RS-2023-00243114)의 연구결과로 수행되었음.