• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1220-1223
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• 2023

폐기물을 처리하는데 있어 배출과 수거에 대한 프로세스 자동화를 위해 폐기물 객체 유사도 판별이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 폐기물 데이터셋에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 HSV(Hue, Saturation, Value)기반으로 두 이미지의 공통된 특징을 추출해 융합하고, 기계학습을 통해 이미지 객체 간의 유사도를 측정하는 모델을 제안한다. 실험을 위해 수집된 폐기물 데이터셋 81,072 장을 활용하여 이미지를 학습시키고, 전통적인 임계치 기반 유사도 측정과 본 논문에서 제시하는 유사도 측정을 비교하여 성능을 확인하였다. 임계치 기반 측정에서 SIFT 와 HSV 는 각각 0.82, 0.89(Acc)가 측정되었고, 본 논문에서 제시한 특징 추출 방법을 사용한 기계학습의 성능은 DT(Decision Tree)와 SVM(Support Vector Machine) 모두 0.93 (Acc)로 4%의 정확도가 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2004.06a
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• pp.241-241
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• 2004

한국원자력연구소에서 발생되는 방사성폐기물은 다양한 형태, 다양한 핵종으로 구성되며 소량씩 불규칙한 시기에 발생하는 특성을 갖는다. 이러한 폐기물의 효율적인 관리와 처리를 위하여 체계적인 이력관리와 신속한 통계를 도출할 수 있는 데이터베이스 시스템 구축이 선행과제로 대두되었다. 이에 방사성폐기물 통합관리 시스템(Radioactive Waste Management Integration System ; RAWMIS)을 구축하였으며, 이 시스템은 방사성폐기물의 발생부터 수집, 이동, 처리, 저장 등 처분까지의 이력을 관리하고, 서류간소화 및 인적자원 절약 등의 관리효율성을 제고하여 구현되었다. 또한, 한국원자력안전기술원에서 추진하는 국가적 방사성폐기물 통합 안전관리 체계(Waste Comprehensive Information Database : WACID)와 연계를 할 수 있도록 연구개발의 착수 단계에서부터 공동으로 진행하였다. 본 논문에서는 구축된 시스템의 구현사항과 실제 방사성폐기물 관리에 활용하는 사항을 제시한다. 본 연구를 통하여 구축된 시스템은 방사성폐기물 발생기관의 관리와 처리에 있어서 투명성과 효율을 증가시키고, 정확하고 신속한 정보를 도출할 수 있으며, 방사성폐기물의 관리와 처리공정의 데이터를 확보하여 방사성폐기물 처리 분야 연구의 토대를 제공할 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.147-153
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• 2005

폐기물의 처리과정을 발생부터 최종 처리까지 처리경로를 확인하여 적정하고 투명한 처리를 도모하기 위해 폐기물의 배출에서부터 최종처리까지의 과정을 실시간 확인할 수 있는 Web 기반의 폐기물 적법처리 입증정보시스템을 구축하였다. 그러나 위치적으로 고정적인 폐기물 배출자 및 처리자와는 달리 양자간에 움직이며 폐기물을 실질적으로 이동하는 폐기물 운반차량의 관리에 대한 한계가 제기되고 있다. 이러한 폐기물 운반차량의 부실관리는 운반차량의 불법적인 투기 및 부실운반 사례로 이어져, 폐기물의 방치로 인한 환경오염을 초래하게 된다. 이러한 문제점을 해결하고자 국내의 실정에 맞는 GPS를 이용한 위치추적시스템을 구축하여 폐기물운반차량관리를 할 수 있는 시스템구축의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 국내 도로데이터 구축현황, 시스템 구축방법 등 국내 실정에 맞는 폐기물 운반차량 위치추적시스템 구축에 대한 방법에 대한 연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.1025-1027
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• 2022

도시화가 급속도로 진행됨에 따라서 일상생활에서 생활폐기물의 관리와 처리에 대한 문제가 심각해지고 있다. 이 문제를 해결하고자 어플리케이션을 통해 생활폐기물 처리를 쉽게 할 수 있는 시스템을 제안한다. '싹처리'는 편리성, 정확성, 확장성, 수익성을 가지고 (중)대형 생활 폐기물 처리하는 딥러닝 어플리케이션이다. 어플리케이션 내의 저장된 딥러닝 과정으로 학습되어진 생활폐기물 분류 모델을 통해 폐기물 사진을 자동 인식하는 과정으로 누구나 쉽게 폐기물 배출을 신청할 수 있다. 정확한 딥러닝 알고리즘과 전이학습, 데이터 검수 등을 통해 높은 성능의 사물 자동 인식을 할 수 있다. 이 시스템을 통해 임산부, 장애인, 독거노인 등의 사회적 약자는 불필요한 과정 없이 손쉽게 폐기물을 처리할 수 있고, 더 나아가 중고시장의 활성화에 기여할 수 있는 가치가 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2001.11a
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• pp.331-336
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• 2001

한국원자력연구소에서는 고준위 방사성폐기물 처분 시스템의 안전성을 투명하게평가하기 위한 방안의 하나로 처분 안전성 관련 시나리오와 구성 요소들인 FEP, 그리고 각 시나리오 별 안전성 평가 방안들을 종합한 프로그램인 FEAS를 개발하고 있다. 고준위 방사성 폐기물 처분 연구는 관련 전문가 뿐 아니라 일반 국민들도 안전성에 관해 많은 관심을 표명하고 있는 바 현재 국내에서 고려하고 있는 처분 개념은 무엇이며 처분장 안전성 평가를 위해서 고려하고 있는 제 사건들은 무엇이며 이들 시나리오를 구성하는 세부 사건들은 무엇인가에 관한 합의를 도출하고 이와 관련된 기록들을 보존하고 각각 세부 사건들에 관해 현재의 평가 방안과 데이터 수집 현황 그리고 해외 사례 등을 체계적으로 정리하는 일은 중요하다. 현재 개발되고 있는 FEAS는 이와 같은 역할을 수행할 뿐 아니라 이 프로그램과 동시에 개발되고 있는 입력 자료 데이터 시스템, 웹을 기반으로 한 품질 보증 체제 및 안전성 평가 방안 등과 향후 연계되어 모든 국민들이 방사성 폐기물 처분장의 안전성을 쉽게 이해할 수 있는 수단으로 확장될 예정이다.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2010.05a
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• pp.317-318
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• 2010

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.437-438
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• 2009

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2012.10a
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• pp.139-140
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• 2012

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2011.05a
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• pp.299-300
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• 2011

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2011.10a
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• pp.121-122
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• 2011