• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.453-466
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• 2024

한정된 정점과 인력 기반의 조사로 실제 국내 표착되는 해안 쓰레기의 총용량 추정이 어려운 우리나라의 해안 쓰레기 모니터링 방식 개선을 위해 비관리 해변에서 UAV(: Unmanned Aerial Vehicle) 이미지와 RT-DETR 모델을 기반으로 해안 쓰레기 탐지하고 현장 조사와의 비교 연구로 해안 쓰레기의 정량적 탐지 및 자연 해안선 기준 우리나라에 표착되는 전체 쓰레기 총용량 추정 가능성을 제시하였다. RT-DETR(: Realtime DEtection TRansformer) 모델 학습 결과 mAP@0.5는 0.894, mAP@0.5:0.95는 0.693의 정확도를 보였다. 모델을 비관리 해변에 적용한 전체 해안 쓰레기 개수에 대한 정확도는 72.9%로 나타났다. 본 연구와 비관리 해변에 대한 모니터링을 정의하는 관리지침 마련 연구가 동반된다면 우리나라에 표착되는 전체 해안 쓰레기의 총 용량 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1195-1210
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• 2023

해안쓰레기는 미관 훼손 및 생태와 보건에 미치는 영향으로 인해 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로 본 연구는 해안쓰레기 탐지와 모니터링을 위한 이미지 데이터셋 구축과 실시간 객체 탐지 분야의 대표적인 모델인 YOLOv8과 RT-DETR의 성능을 비교하였다. 특히 다양한 환경 하에서의 강건성을 평가하기 위해 여러 왜곡 조건에서 성능 변화 실험을 수행하였다. YOLOv8은 mean Average Precision (mAP) 0.927~0.945의 정확도와 65~135 Frames Per Second (FPS)의 탐지 속도를 보인 반면, RT-DETR은 mAP 0.917~0.918의 정확도와 40~53 FPS의 탐지 속도를 보였다. 색상 왜곡에 대해서는 RT-DETR이 더 강건한 성능을 보였으나, 그 외의 조건에서는 YOLOv8이 더 높은 강건성을 보였다. 본 연구의 결과는 실제 해안쓰레기 모니터링 시스템의 모델 선택에 있어 중요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.