• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1336-1338
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• 2022

폐기물 관리는 전 세계적으로 환경, 사회, 경제 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 예방하고자 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해, 인공지능을 통한 연구를 제안하고 있다. 따라서 본 논문에서는 GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식모델을 제안한다. Open Images Dataset V6와 AI Hub의 공공 데이터 셋을 융합하여 폐기물 품목에 해당하는 이미지들을 정제하고 라벨링한다. 이때, 실제 배출환경에서 발생할 수 있는 장애물로 인한 일부분만 노출된 폐기물, 부분 파손, 눕혀져 배출, 다양한 색상 등의 인식저해요소를 모델 학습에 반영할 수 있도록 일반적인 데이터 증강과 GAN을 통한 데이터 증강을 병합 사용한다. 이후 YOLOv4 기반 폐기물 이미지 인식 모델 학습을 진행하고, 학습된 이미지 인식 모델에 대한 검증 및 평가를 mAP, F1-Score로 진행한다. 이를 통해 향후 스마트폰 애플리케이션과 융합하여 효율적인 폐기물 관리 체계를 구축할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.667-669
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• 2023

데이터의 균형은 객체 인식 분야에서 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 본 논문에서는 폐기물 데이터 균형을 위해 Chat-GPT와 Diffusion model 기반 데이터 생성 모델을 제안한다. Chat-GPT를 사용하여 폐기물의 속성에 해당하는 단어를 생성하도록 질문하고, 생성된 단어는 인코더를 통해 벡터화시킨다. 이 중 폐기물과 관련 없는 단어를 삭제 후, 남은 단어들을 결합하는 전처리 과정을 거친다. 결합한 벡터는 디코더를 통해 텍스트 데이터로 변환 후, Stable Diffusion model에 입력되어 텍스트와 상응하는 폐기물 데이터를 생성한다. 이 데이터는 AI Hub의 공공 데이터를 활용하며, 객체 인식 모델인 YOLOv5로 학습해 F1-score와 mAP로 평가한다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2003년도 가을 학술논문집
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• pp.141-148
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• 2003

한국원자력연구소에서 발생하는 액체폐기물은 환경으로의 무방출 원칙에 따라 탱크에 임시저장하면서 증발농축의 감용처리를 거쳐 고체화하거나 자연증발시설을 통해 최종 증발 처리를 한다. 폐기물의 효율적 관리를 위한 체계적인 이력관리와 문서관리 및 각종 통계자료를 도출할 수 있는 데이터베이스 시스템의 구축의 일환으로 현재 연구소에서 실시하는 액체와 고체 방사성폐기물의 처리공정상에서의 데이터 확보가 필요하다. 이를 위해 폐기물 발생현황과 처리공정별 데이터를 분석하고 공정의 흐름과정에서 확보하는 데이터를 데이터베이스에 입출력하는 응용프로그램 설계를 완료하였다. 본 연구는 연구소에서 발생하는 방사성폐기물의 발생현황과 이를 수집하여 부피축소와 감용 처리 공정을 거치는 일련의 공정과정을 분석하여 도식화한 결과와 이를 토대로 폐기물처리 업무에 맞는 데이터 입출력 프로그램을 설계 내용을 소개한다. 제한된 환경에서의 실험이 아닌 실제 처리공정상의 데이터는 서류와 인적, 물적 자원의 절약을 도모하고 방사성폐기물에 대한 추적관리 및 처리의 효율성을 향상시키며 정확하고 신속한 정보를 제공하여 방사성폐기물의 물질수지연구에 이바지 할 수 있다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제12권4호
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• pp.345-361
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• 2014

처분시설의 개발과정에서 안전성평가 문서관리는 체계적인 품질활동이 수반되어야 하며, 본 논문에서는 중 저준위 방사성폐기물 처분시설의 건설단계에 보완된 부지특성, 지하수특성, 최종설계내용 및 모니터링 입력데이터를 포함하여 Safety Case를 위한 안전성평가 입력데이터 품질보증체계를 설명하였다. 현장/실험결과데이터, 실제 설계데이터 및 적치계획, 콘크리트 물성데이터, 지하수, 기상, 지진에 대한 현장 모니터링데이터, 생태계데이터 및 핵종재고량데이터를 입력데이터 결정원칙에 따라 선별하고 안전성평가에 적용할 수 있는 데이터 관리체계를 확보하였다. 이는 향후 처분시설 안전성평가의 데이터 불확실성 저감 및 안전성 증진에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.199-206
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• 2023

본 연구는 건축시 발생되는 폐기물의 자동분류를 위해 딥러닝 알고리즘을 활용해 건출 폐기물 데이터를 각각 목재 폐기물, 플라스틱 폐기물, 콘크리트 폐기물로 분류하는 두 모델들을 통해서 성능 비교를 한다. 건축 폐기물의 분류를 위해 사용된 딥러닝 알고리즘은 합성곱 신경망 이미지 분류 알고리즘 VGG-16과 NLP를 기반으로 이미지를 시퀀스화 시킨ViT, Vision Transformer 모델을 사용했다. 건축 폐기물 데이터 수집을 위해 이미지 데이터를 전 세계 검색엔진에서 크롤링 하였고, 육안으로도 명확히 구분하기 어렵거나, 중복되는 등 실험에 방해되는 이미지는 전부 제외하여 각 분류당 1천장씩 총 3천장의 이미지를 확보했다. 또한, 데이터 학습시에 모델의 정확도 향상에 도움을 주기 위해 데이터 확대 작업을 진행해 총 3만장의 이미지로 실험을 진행 하였다. 수집된 이미 데이터가 정형화 되어있지 않은 데이터 임에도 불구하고 실험 결과는 정확도가 VGG-16는 91.5%, ViT 는 92.7%의 결과가 나타났다. 이는 실제 건축폐기물 데이터 관리 작업에 실전 활용 가능성을 제시한 것으로 보인다. 본 연구를 바탕으로 추후에 객체 탐지 기법이나 의미론적 분할 기법까지 활용한다면, 하나의 이미지 안에서도 여러 세밀한 분류가 가능해 더욱 완벽한 분류가 가능할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.639-641
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• 2023

이미지 기반 폐기물 처리시스템에서 품목별 상이한 수집 난이도로 인해 발생하는 데이터 불균형으로 분류 모델 학습에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 폐기물 분류 모델의 성능 비교를 통해 적합한 이미지 생성 모델을 탐색한다. 데이터의 불균형을 해결할 수 있도록 VAE(Variational Auto-Encoder), GAN(Generative Adversarial Networks) 및 Diffusion Model을 이용하여 이미지를 생성한다. 이후 각각의 생성 방법에 따라 학습데이터와 병합하여 객체 분류를 진행하였다. 정확도는 VAE가 84.41%로 3.3%의 성능 향상을, F1-점수는 Diffusion Model이 91.94%로 6.14%의 성능 향상을 이루었다. 이를 통해, 데이터 수집에서 나타나는 데이터 불균형을 해결하여 실 사용환경에 알맞은 시스템을 구축이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.637-639
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• 2021

인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2004년도 학술논문집
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• pp.127-129
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• 2004

웹기반의 어플레케이션 설계 및 구축 과정에서의 핵심은 WACID 시스템의 서비스 목적을 이해하는 것이다. WACID 시스템의 서비스 목적은 국내 방사성폐기물 관리 요소 및 보고체계를 통합한다. 웹을 통한 대국민 방사성 폐기물 정보 공개에 대한 투명성을 제공하기 위함이다. 일반인 및 관련 종사자들에게 최상의 서비스 제공을 위한 신뢰성 있는 데이터를 제공한다. 친숙한 사용자인터페이스(User Interface)로 설계되었다. 단순한 방사성 폐기물 관리 요소 검색을 위한 웹기반 시스템이 아닌 방사성 폐기물과 관련된 이해를 돕기 위한 다양한 도구들을 제공한다.(중략)

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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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.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2004년도 학술논문집
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• pp.124-126
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• 2004

웹 서비스기술에서 XML은 단순히 전송 네트워크로서 메시지를 전송하고 받는 역할만 하는 HTTP에 비해 서비스를 등록, 검색, 기술, 호출하는 방법을 정의하는 중요한 요소이다. XML은 어떤 플랫폼에서나 읽을 수 있는 형식을 제공하기 때문에 특정 회사의 제품과 관련된 특정 환경에 얽매이지 않아도 된다. 이처럼 기업 간의 데이터 상호 교환을 위한 언어로서 XML의 역할이 중대해지고 있기 때문에, WACID(Waste Comprehensive Information Database) 시스템에서는 데이터 검증 및 교환을 목적으로 XML 데이터를 생성하고 있다.(중략)