생활 폐기물 쓰레기는 기후 변화, 자원 부족, 환경 오염을 불러오는 대표적인 문제로서, 이러한 문제를 해결하기 위해 지능적으로 쓰레기를 분류하는 방식을 연구하였고, 전통적인 분류 알고리즘부터 기계학습, 신경망에 이르기까지 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 다양한 환경과 조건에서 쓰레기를 분류하기에는 여전히 데이터셋이 부족하고, 신경망 네트워크 구성 복잡도가 증가하며, 성능 측면에서도 실생활에 적용하기에 아직 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 신속한 분류와 정확도 향상을 위해 i-YOLOX를 제안하고, 네트워크 매개변수, 검출속도, 정확도 등을 평가한다. 이를 위해 17개의 폐기물 범주를 포함하는 10,000개의 가정용 쓰레기 대상 샘플로 데이터 세트를 구성하고, YOLOX 구조에 Involution 채널 컨볼루션 연산자와 CBAM(Convolution Branch Attention Module)을 도입하여 i-YOLOX를 구성하고, 기존의 YOLO 구조와 성능을 비교한다. 실험 결과 복잡한 장면에서 쓰레기 객체 검출 속도와 정확도가 기존의 신경망에 비해 향상되어, 제안한 i-YOLOX 구조가 생활 폐기물 다중 객체 검출과 분류에 효과적임을 확인하였다.
최근에 매립에 의한 도시 쓰레기 처리방법이 한계에 도달해감에 따라 이를 좀더 감량화하고 안 정적으로 처리할 수 있는 소각처리기술의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 정부에서도 2001년까지 국내 생활쓰레기의 25%를 소각 처리하는 것을 목표로 투자 계획을 세워놓고 있으며 이를 달 성하기 위해서는 무엇보다도 소각기술 및 소각 플랜트 기술의 자립이 급선무이다. 현재 우리나 라의 소각로 기술은 초보적인 단계에 머물러 있으며, 그 동안 대부분의 소각로를 외국 기업으 로부터의 기술 도입을 통하여 건설하여 왔다. 이와 같은 방법은 기술적으로나 경제적으로 많은 불이익이 있으며 특히 소각로 설계 기술의 자립과 국산화라는 근본적인 목표 달성이 지연되는 문제가 있다. 이러한 기술상의 한계성을 극복하기 위해서는 무었보다도 선진 원본기술에 대한 심도있는 분석 연구와 정부 및 산.학.연간의 협조에 의한 연구 개발노력과 투자가 지속되어야 한다. 또한 소각로의 안전성과 신뢰성향상을 위한 꾸준한 기술개발이 이루어져야 하며 지역 주 민들에 대한 적극적인 홍보를 통하여 현재 문제가 되고 있는 소각로 기피현상을 조속히 타개해야 할 것이다.
최근 인구증가와 더불어 도시화, 산업화 및 생활수준의 향상으로 인해 가정 및 사업장 등에서 배출되는 음식물쓰레기의 발생량이 급속하게 증가함으로써 쓰레기처리에 따른 비용절감과 효율적인 폐기물 처리방법들이 중요시되어지고 있다. 현재 우리 나라에서 쓰레기처리법으로 가장 많이 활용되고 있는 기술은 매립이다. 그러나 매립처리는 유기물이나 유해물질의 유출 및 악취발생 등 매립장 인근에 환경을 오염시키고 있다. (중략)
국내 A군에서 운영중인 한 쓰레기 매립지에서 배출되는 침출수와 주변 지하수를 채취하여 화학분석과 동위원소 분석을 실시하였다. 그리고 생활 쓰레기가 분해되는 과정에서 생성되는 가스들을 채집하여 동위원소 분석을 실시하였다. 유기물 분해로 생성된 이산화탄소는 일차적으로 침출수의 알칼리도를 높이고 이차적으로 일어나는 이산화탄소의 환원작용에 의하여 메탄가스가 형성되었다. 이러한 과정에서 침출수내의 용존무기탄소(DIC)의 탄소 동위원소 조성이 부화되었으며, 아울러 생성된 메탄과의 수소 동위원소 교환반응에 의하여 침출수의 수소 동위원소 조성이 크게 부화되는 특징이 관찰 되었다. 쓰레기장에서 발생되는 혼합가스에서 이산화탄소를 분리하여 탄소 동위원소 조성을 분석해 본 결과 새로운 매립지 보다 오래된 매립지에서 배출되는 이산화탄소의 탄소 동위원소 조성이 부화되는 특징이 관찰되었다.
제품을 디자인 할 때는 제품뿐만 아니라 생활 속에서의 역할까지 고려해 사용 환경 및 경험까지 반영함으로써 제품의 역할과 사용자 사이에 상호작용이 이루어지도록 해야 한다. 따라서 쓰레기 분리수거함의 디자인 역시 단순히 색채, 외형, 소재뿐만 아니라 사용과정 및 사용경험까지 두루 고려할 필요가 있다. 본 논문은 베이징 공공장소의 쓰레기 분리수거함을 대상으로 조사를 진행하였다. 연구진행방법으로, 첫째, 쓰레기 분리수거함의 개념을 정의하고 베이징시의 쓰레기 분리수거 시행의 의의 및 현재 추진 중에 있는 쓰레기 분리수거 장려정책에 대한 선행 연구를 진행하였다. 둘째, 캠퍼스에서 설문조사를 통하여, 베이징시의 쓰레기 분리수거 현황과 쓰레기 분리수거함의 문제점들을 분석하였다. 마지막으로 쓰레기 분리수거함의 사용자의 심리적인 요구사항을 조사 및 분석함으로써 향후 쓰레기 분리수거함의 개발 방향을 제시하였다.
음식물쓰레기의 발생량과 자원화 의향에 미치는 영향요인을 파악하고자 최근 건설된 공동주택 단지에 거주하는 주부 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 설문지는 SPSS window version 18.0 통계분석 프로그램을 사용하여 기술통계와 추리통계를 이용하여 분석하였으며, 그 결과, 공동주택 단지의 주부들은 일반적으로 대형마트를 이용하여 식재료를 구매하고 있었으며, 음식물쓰레기를 버리는 주된 이유는 장기보관으로 인한 손상 및 부패였다. 계절에 따른 음식물쓰레기 종류가 달랐으며, 이는 식생활과 밀접하였다. 요인분석을 통해 음식물쓰레기 발생단계를 식재료 구매, 음식 소비 및 조리, 음식물쓰레기 배출 등 3가지로 나뉘어 음식물쓰레기 발생량과 자원화 의향 간의 관계를 분석하였다. 음식물쓰레기의 발생량에 미치는 영향 요인은 음식물쓰레기 수거단계 특성이었으며, 음식물쓰레기 자원화 의향에 유의한 영향을 미치는 요인은 식재료 구매단계 특성이었다. 즉, 음식물쓰레기 발생량은 단지 내 음식물쓰레기 수거환경이 양호할수록 증가하였고, 음식물쓰레기 자원화는 사전구매계획이 미비할수록 쓰레기 발생을 높았다. 따라서, 쓰레기 종량제 실시에도 불구하고 식생활 문화와 생활수준 향상에 따른 음식의 과소비는 여전하므로, 발생된 음식물쓰레기의 자원화 기술 개발과 제도적 지원을 보다 적극적으로 모색해야 할 것이다.
코로나 19로 인해 일회용품 사용량이 증가함에 따라 쓰레기에 대한 환경문제가 발생하고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 집에서도 간편하게 쓰레기 배출 정보를 확인할 수 있는 연구를 진행했다. 스마트 관리 기계 사용을 통해 쓰레기가 환경에 미치는 악영향이 최소화되기를 기대한다.
본 논문은 인공지능과 IoT 기반의 생활폐기물 모니터링 시스템을 구현하고, 이를 통하여 효율적인 쓰레기 처리와 관리 방안을 제안한다. 제주 지역은 타 지역에 비하여 대체로 정량적 추정과 운영 전략을 수립하는데 장점을 갖추고 있다. 특히, 상주인구 대비 사계절 관광객의 변화를 통하여 쓰레기 량의 변화를 알 수 있음으로써 쓰레기 종량제 연구의 좋은 사례가 되고 있다. 이에 클린하우스 현장에 기존 CCTV를 연동하여 정보를 제공할 수 있는 IoT 장치를 개발하고, 카메라의 쓰레기 영상데이터 셋을 분석하기 위하여 인공지능(AI) 알고리즘을 이용한다. 이를 통하여 쓰레기가 쓰레기통 밖에 잘못 투기되었는지, 쓰레기 처리를 위해 판단된 의사결정에 따라 쓰레기 차량이 수거해야 할지 정보를 전송함으로써 원활한 쓰레기 처리 및 홍보방송을 할 수 있도록 한다. 개발된 IoT 장치는 국가 공인 시험연구기관을 통해 전파적합성 시험과 환경시험을 하고, 다양한 쓰레기 대상을 제안한 인공지능 알고리즘으로 시뮬레이션하여 의사판단용 데이터 구축방법으로 활용하고자 한다.
최근 IT기술의 발전에 힘입어 사람이 생활하는 환경에 IT기술들이 스며들고, 환경적 요소와 융합하는 아이디어와 기술들이 나날이 발전하고 있다. 이러한 기술들은 사람들의 생활환경에 도움을 주는 역할을 하고 있으며, 앞으로의 초연결사회의 필수 구성 요소이다. 본 논문에서는 IT기술을 환경적 요소와 융합하여 활용하는 동시에 더욱 쾌적한 환경을 만들 수 있는 WiT(WiFi Trashcan)를 제안한다. WiT는 쓰레기통에 쓰레기를 넣으면 WiFi를 무료로 제공해주는 쓰레기통이다. WiFi와 Trash-can을 합성한 WiT(WiFi Trashcan)는 사람이 쓰레기를 넣었을 때, 투입 여부 및 부피를 감지하여 쓰레기를 버린 사용자에게 WiFi를 무료로 제공해주는 시스템이다. 쓰레기를 감지하기 위해 초음파 센서를 사용하고, 쓰레기의 무게를 측정하기 위해 무게 센서를 사용한다. 그리고 파이썬 프로그래밍을 통해 측정된 센서 값을 라즈베리파이에 전송하여, WiFi 제공시간을 결정한다. WiT는 아두이노와 라즈베리파이를 활용하여 설계 및 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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