한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

올바른 분리수거를 위한 AI 기반 분리수거 시스템 연구

A Study on AI-based Recycling System for Proper Recycling

  • 김준희 (성신여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김지희 (성신여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김채원 (성신여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이현수 (성신여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 신서연 (성신여자대학교 컴퓨터공학과)
  • Jun-Hui Kim (Dept. of Computer Engineering, Sungshin Women's University) ;
  • Ji-Hui Kim (Dept. of Computer Engineering, Sungshin Women's University) ;
  • Chae-One Kim (Dept. of Computer Engineering, Sungshin Women's University) ;
  • Hyun-Su Lee (Dept. of Computer Engineering, Sungshin Women's University) ;
  • Seo-Yeon Shin (Dept. of Computer Engineering, Sungshin Women's University)
  • 발행 : 2024.10.31
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

현재 환경 문제는 인류의 생존을 위협할 정도로 매우 심각하다. 올바른 분리수거는 매립 및 소각하는 폐기물 양을 줄이고 자원을 재활용하여 자원 절약에 기여할 수 있다. 그러나 생활 폐기물의 올바른 분리수거가 이루어지고 있다고 보기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 폐기물의 이미지를 통해 분리수거 방법을 안내하는 AI 기반 시스템을 개발했다. 본 연구에서는 폐기물 객체를 정확하게 탐지하기 위해 YOLO 기반의 객체 탐지 알고리즘을 사용하였으며, 이미지 인식의 정확도를 높이기 위해 학습 데이터셋으로 직접 라벨링한 커스텀 데이터셋을 활용하였다. 본 연구를 통해 올바른 분리수거 실천률을 향상시키고, 환경 보호와 지속 가능한 사회를 만드는 데 기여할 수 있다.

키워드

과제정보

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트 결과물 입니다

참고문헌

  1. Park, Ganghyun, et al. "A Comparative Study on the Object Detection of Deposited Marine Debris (DMD) Using YOLOv5 and YOLOv7 Models." Korean Journal of Remote Sensing, vol. 38, no. 6, 2022, pp. 1643-1652.
  2. Kwon, Jun-Hyuk, and Seung-Hyun Kim. "A Study on the Design and Implementation of AI-based Waste Recycling Automation System." Department of Information and Communication Engineering, University of Suwon, 2022.
  3. Lee, Pyeong-Hwa, and Ju-Whan Song. "Forest Fire Object Detection Using Deep Learning-Based Algorithm." Journal of Digital Contents Society, vol. 23, no. 9, pp. 1869-1877, 2022.
  4. Kim, Yong-Jun, Tae-Wook Cho, and Hyeong-Geun Park. "YOLO Based Automatic Sorting System for Plastic Recycling." Korean Society of Information and Communication Engineering, Proceedings of the 2021 Fall Conference, vol. 25, no. 2, pp. 382-384, 2021.