• Title/Summary/Keyword: 대형폐기물

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Object classification for domestic waste based on Convolutional neural networks (심층 신경망 기반의 생활폐기물 자동 분류)

  • Nam, Junyoung;Lee, Christine;Patankar, Asif Ashraf;Wang, Hanxiang;Li, Yanfen;Moon, Hyeonjoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.83-86
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    • 2019

  • 도시화 과정에서 도시의 생활폐기물 문제가 빠르게 증가되고 있고, 효과적이지 못한 생활폐기물 관리는 도시의 오염을 악화시키고 물리적인 환경오염과 경제적인 부분에서 극심한 문제들을 야기시킬 수 있다. 게다가 부피가 커서 관리하기 힘든 대형 생활폐기물들이 증가하여 도시 발전에도 방해가 된다. 생활폐기물을 처리하는데 있어 대형 생활폐기물 품목에 대해서는 요금을 청구하여 처리한다. 다양한 유형의 대형 생활폐기물을 수동으로 분류하는 것은 시간과 비용이 많이 든다. 그 결과 대형 생활폐기물을 자동으로 분류하는 시스템을 도입하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 대형 생활폐기물 분류를 위한 시스템을 제안하며, 이 논문의 4 가지로 분류된다. 1) 높은 정확도와 강 분류(roust classification) 수행에 적합한 Convolution Neural Network(CNN) 모델 중 VGG-19, Inception-V3, ResNet50 의 정확도와 속도를 비교한다. 제안된 20 개의 클래스의 대형 생활폐기물의 데이터 셋(data set)에 대해 가장 높은 분류의 정확도는 86.19%이다. 2) 불균형 데이터 문제를 처리하기 Class Weight VGG-19(CW-VGG-19)와 Extreme Gradient Boosting VGG-19 두 가지 방법을 사용하였다. 3) 20 개의 클래스를 포함하는 데이터 셋을 수동으로 수집 및 검증하였으며 각 클래스의 컬러 이미지 수는 500 개 이상이다. 4) 딥 러닝(Deep Learning) 기반 모바일 애플리케이션을 개발하였다.

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Detection and classification of Bulky Waste based on YOLOv7 algorithm (YOLOv7 알고리즘 기반 대형폐기물 검출 및 분류)

  • Siung Kim;Junhyeok Go;Jeonghyeon Park;Nammee Moon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.1215-1217
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    • 2023

  • 가정에서 대형 폐기물을 배출하고 수거하는 과정에서 폐기물을 수동적으로 분류를 하는 것은 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 YOLOv4, 5, 7 모델을 비교하여 실생활에 사용가능한 대형 폐기물 탐지에 가장 적합한 모델을 찾는다. 이미지 증강 전 결과는 YOLOv7이 가장 좋은 성능을 보였다. 배출자가 촬영하는 각도나 위치, 시간 등의 변수를 고려하고자 증강을 시도하였고 증강 후 탐지 결과도 YOLOv7이 F1-score 93 %, mAP 96.6% 로 다른 모델보다 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2023m11a.1215 인용 PDF

The Liquefaction Assessment for Large-sized Waste Landfill Site (대형폐기물 매립지반 액상화 평가)

  • Park, lnn-Joon;Choi, Seung-Ho;Yoo, Byung-Joon;Mha, Ho-Seong
    • Journal of Korean Society of societal Security
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    • v.2 no.2
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    • pp.69-74
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    • 2009

  • The purpose of this research is to assess the aseismic safety for the large-sized waste landfill site based on the results from liquefaction potential analysis. For successful achievement of research, the simplified liquefaction analysis and detailed liquefaction analysis using data from lab test and seismic response analysis are executed. Based on the simplified liquefaction analysis, the possibility of liquefaction is occurred at only BH-14 with maximum acceleration 0.169 g. Therefore, liquefaction possibility of BH-14 is evaluated by the detailed liquefaction analysis again. The safety factor greater than 1.0 from the result of analysis at BH-14 guarantees safety of liquefaction.

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밀봉선원폐기물 처분을 위한 분류방안 도출

  • 이지훈;이태범;박주완;김창락
    • Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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    • 2004.06a
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    • pp.235-235
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    • 2004

  • 밀봉선원 폐기물은 크기가 작지만 특별한 관리 및 처분을 요하는 방사성폐기물이다. 특히 수거된 폐라듐선원의 경우 장기간의 관리가 필요하며, 음식물 보존이나 살균에 사용된 대형 밀봉선원 폐기물의 경우도 처분보다는 재활용도 고려하여야 한다. 이러한 밀봉선원의 특징은 작은 크기와 고건전성물질로 되어 있고 높은 비방사능을 갖는다는 것이며 따라서 처분시 보통의 방사성폐기물과는 달리 비균질폐기물의 특성을 고려한 안전성 평가가 필요하다.(중략)

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한국기계(연)의 해양공간이용 대형 복합플랜트 개발 사업

  • 정태영;정정훈
    • Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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    • v.33 no.2
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    • pp.37-40
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    • 1996

  • 본사업이 성공적으로 수행되면 대형 부유식 구조물 기술과 대형 기계장치 기술을 효율적으로 조합하는 대형 복합 해상 플랜트 개발 능력을 확보하게 됨으로써, 해상 플랜트산업을 고부가가치 수출전략산업으로 육성 가능하게 되며, 국내 플랜트 엔지니어링 기술 수준 도약의 계기가 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 사회, 경제적으로도 대형복합 해상 플랜트 개발을 통하여 해상공간을 퉁분히 활용함으로써 육상 용지난을 경감시킬 수 있으며 특히, 계속 증가추세에 있는 육성기피시설물, 예를 들면 폐기물 처리시설, 대형공항, 원자력발전소 등의 수요에 능동적으로 대처할 수 있게 된다.

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