쓰레기 대란, 환경파괴의 상황 속 실제 재활용 쓰레기 가운데 절반 정도만이 재활용되고 있다. 재활용률을 높이기 위해, 올바른 분리배출 방법을 쉽고 편하게 찾을 수 있는 방식이 필요하다. 본 논문에서는 올바른 분리수거를 통해 재활용률을 증진하기 위한 분리수거 분류 서비스를 제안한다. 본 논문은 ResNet-34 모델을 통해 안드로이드 카메라로 촬영한 이미지의 분리배출 클래스를 예측하고 그에 따른 분리배출 가이드를 제공하는 시스템을 설계하였다. 향후 연구에서는 모델의 정확도 향상을 위해 온디바이스와 서버 모델을 분리하고 모델의 개인 맞춤화를 진행할 예정이다.
대한전자공학회 2001년도 The 6th International Symposium of East Asian Resources Recycling Technology
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pp.693-698
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2001
This paper establishes a coding method system including the liberation and size distribution of recycling materials in the shredder operation. Every particle in the shredded product becomes a code number using the liberation model and size distribution equation transforming of weight percentage into particles number percentage. One set of database can be obtained after all particles have been coded. This database is suitable for the size reduction operation in the process simulation of waste recycling. Coupling with the developed air classification, sizing and separating operations, the whole process simulation will be completely established for diversified application. A typical simulation for the rolling cutting shredder product of waste TV had been demonstrated under this coding system. The breakage size distribution of Gaudin and Schumann equation were selected for the shredding operation simulation. The Gaudin's liberation model was suitable fur the liberation simulation. Both of these equations were transformed weight percentage into particles distribution for the necessary of particle coding method. A better recycling operation for this shredded solid waste can be concluded from the comparison of simulation results with their sorted grade, recovery or economic of materials in different processes.
산업화의 발전으로 음식물 및 쓰레기 배출량이 급격히 증가하고 있다. 이에 정부도 심각성을 인지하고 이를 줄이고자 다방면으로 노력을 하고 있다. 그 일환으로 음식물 종량제을 도입을 하였고 도입 초기 여러 시행착오가 있었지만 20 ~ 30%의 감량 효과를 보여주고 있다. 이러한 실적은 음식물 종량제가 정착이 되고 있음을 암시하고 있다.하지만 1차 수거에서 2차 수거과정을 통해 집하장으로 모여서 자원 순환을 과정에서 이물질로 인한 폐해가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제점을 근본적으로 해결하고자 인공지능을 적용하여 개선하고자 한다. 음식물쓰레기 특성상 많은 이미지를 구하는데는 한계가 있어 CNN을 기반으로 한 여러 모델을 비교하여 이를 이상 데이터 분류 즉, CNN 기반 모델들에 여러 유형의 이물질에 대한 학습을 시킨 후 그 중 정확도가 놓은 모델을 적용하여 설비 보호와 이물질 구분을 위해 투입되는 인력 등 유지보수에 대한 개선책을 마련하고자 한다.
The construction industry, which has a labour-intensive and conservative nature, is exclusive to adopt new technologies. However, the construction industry is viably introducing the 4th Industrial Revolution technologies represented by artificial intelligence, Internet of Things, robotics and unmanned transportation to promote change into a smart industry. An image-based artificial intelligence technology is a field of computer vision technology that refers to machines mimicking human visual recognition of objects from pictures or videos. The purpose of this article is to explore image-based artificial intelligence technologies which would be able to apply to the construction sites. In this study, we show two examples which is one for a construction waste classification model and another for cast in-situ anchor bolts defection detection model. Image-based intelligence technologies would be used for various measurement, classification, and detection works that occur in the construction projects.
고리1호기의 영구정지 이후 해체공정에 대해 관심이 집중되고 있다. 방사선관리구역 내부 방사화구조물의 해체는 2026년 이후 본격적으로 진행될 예정이다. 원자로와 내부구조물은 원자력발전소의 구조물 중 가장 높은 수준의 방사능을 갖고 있으며 1차측의 대표적인 중량물로, 절단해체 과정에서 방사선학적 측면과 산업안전 측면에서 주의가 요구된다. 효율적인 해체 폐기물 관리를 달성하기 위해 원자로와 내부구조물의 절단해체공정에 대한 연구가 수행되었다. 방사화 평가결과 내부구조물의 노심 측면부와 상/하부의 일부는 중준위 폐기물로 평가되었고 이외의 구성품은 저준위로 평가되었다. 상대적으로 방사화가 많이 되고 복잡한 형상을 갖는 내부구조물의 경우 작업자의 피폭을 저감하기 위해 수중에서 다양한 절단방법을 통해 원격절단하는 방안이 제안되었고, 절단물은 약 19개의 극저준위/저준위 포장용기와 9개의 중준위 포장용기에 적재될 것으로 예상되었다. 방사화 평가결과 원자로의 노심 측면부는 저준위 폐기물로 평가되었고 이외의 부분은 극저준위 또는 자체처분수준의 폐기물로 확인되었다. 상대적으로 방사화가 적게 된 원자로의 경우 열적절단 방법을 사용해 현재위치에서 인양하며 공기중에서 원격절단하는 방안이 제안되었고, 절단물은 약 42개의 극저준위/저준위 포장용기에 적재될 것으로 예상되었다.
The usage of OPC-free alkali activated ground granulated blast furnace slag(GGBS) mortar has been widely studied on the previous years, due to its advantages on sustainability, durability and workability. This paper brings a new view, aiming to classify the best application in situ for each mortar, according to the type and activator content. By this practical implication, more efficiency is achieved on the construction site and consequently less waste of materials. In order to compare the different activators, the following experiments were performed: analysis of compressive strength at 28 days, setting time measured by needles penetration resistance, analysis of total pore volume performed by MIP and permeability assessment by RCPT test. In general, activated GGBS had acceptable performance in all cases compared to OPC, and remarkable improved durability. Following the experimental results, it was confirmed that each activator and different concentrations impose distinct outcome performance to the mortar which allows the classification. It was observed that the activator Ca(OH)2 is the most versatile among the others, even though it has limited compressive strength, being suitable for laying mortar, coating/plaster, adhesive and grouting mortar. Samples activated with NaOH, in turn, presented in general the most similar results compared to OPC.
코로나 19 장기화로 비대면, 원격 수업, 재택 근무 등 생활 형태가 변하면서 일회용품 쓰레기도 증가했다. 분리배출 표시제도가 자주 변경되어 가정에서 판단시 어려움을 느낄 수 있다. 이에 본 연구에서는 재활용 가능 여부를 알려주고, 생활폐기물의 수거 기준에 맞는 처리방법을 알 수 있도록 돕는 분류 시스템을 개발하고 평가한다.
원자력발전소 해체를 준비하기 위해서는 해체대상 발전소에 대한 선원항 평가가 선행되어야 한다. 해체전략 수립단계에서 선원항 평가 결과를 토대로 해체 폐기물을 분류하고 비용평가를 수행한다. 본 연구에서는 월성 1호기의 예비 선원항 계산을 수행할 수 있도록 MCNP/ORIGEN-2 모델의 타당성 평가를 수행하였다. 연소도가 다른 핵연료 다발의 악티나이드 계열과 핵분열 생성물의 핵종 수밀도는 싱글 채널 모델을 이용하여 MCNPX 코드로 연소 계산하여 구하였다. 선원항의 정확도에 영향을 미치는 두가지 요인에 대해 조사하였다. 첫번째 요인으로 선원항 계산에 영향을 미치는 중성자 스펙트럼을 MCNP로 계산하여 해당 핵종의 1군 미시 핵단면적에 반영하였다. 중성자 스펙트럼이 반영된 라이브러리로 계산한 선원항과 ORIGEN-2 코드 package에 내장된 library (CANDUNAU.LIB)로 구한 선원항을 비교하였다. 두번째 요인으로 선원항에 대한 출력이력의 영향을 조사하였다. 해체 폐기물의 저준위 폐기물 처분 가능성을 살펴보기 위해, 2010년도 교체된 압력관, 칼란드리아관과 기존 칼란드리아 동체에 대하여 중성자 스펙트럼을 반영한 library를 적용하여 MCNP/ORIGEN-2로 선원항 평가 계산을 수행하였다.
수많은 플라스틱이 산업분야에 다양하게 사용되어지고 있다. 또한 많은 양의 플라스틱 폐기물들이 발생하고 있다. 재활용에 대한 연구는 환경오염 뿐만아니라 한정된 유용한 자원이 버려지는 것을 방지하기 위해 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이렇기 때문에 폐플라스틱의 재활용은 재사용 관점에서 주목받고 있는 실정이다. 현재 재활용 센터에서는 플라스틱의 재질을 분류하기 위해 NIR 센서를 이용한 플라스틱 자동 분류 시스템을 구축 및 운용하고 있다. 하지만 흑색 플라스틱은 여전히 분류가 되지 않는 도전적인 목표로 남아있다. 카본 블랙이 포함된 흑색 플라스틱의 경우 검정색의 특성상 NIR 장비에서 나오는 빛을 흡수하기 때문에 분류에 어려움이 있다. 본 연구는 NIR 장비 대신 흑색 플라스틱을 분류하는 방법에 대한 연구이다. 흑색 플라스틱의 정성적, 정량적 분석을 위해 Raman 분광법을 사용하였다. 또한 분류기의 인식률을 높이기 위해 데이터를 특성을 분석하고 흑색 플라스틱을 좀 더 확실하게 분류하기 위해 Support Vector Machine(SVM), 주성분 분석법(PCA) 같은 알고리즘을 이용하였다.
원전의 안전한 해체 관리를 위해 원전 해체 비용 평가는 매우 중요하다. 가장 많은 원전 해체 경험을 갖고 있는 미국의 경우 1970년대부터 원자력시설의 해체를 위하여 비용평가 연구를 진행하였다. 미국 NRC는 다양한 로형 및 원자력시설에 대한 해체 기술, 안전성 및 비용에 대한 연구를 수행하였다. 전체 해체 비용에서 운영허가종료비용이 가장 큰 비중을 차지하며, 그 다음으로는 사용후핵연료 관리, 부지복원순으로 평가되었다. 해체비용은 전체비용에 있어 운영허가종료가 제일 큰 비중을 차지하며 사용후핵연료관리, 부지복원 순으로 평가되었다. 즉시해체의 경우 지연해체에 비해 사용후핵연료관리 비용이 증가하였으며 지연해체의 경우 운영허가종료의 비용이 증가하였다. 전반적으로 즉시해체에 비해 지연해체의 경우가 뚜렷하게 이득이 보이지 않고 있다. 국내 원전 해체 비용 평가시 부지 조건에 따른 평가를 고려해야할 필요가 있다고 판단된다. 또한 국내의 경우 IAEA의 권고사항을 적용하여 방사성폐기물 분류체계를 재정비하였다. 이에 따라 해체시 발생하는 방사성폐기물 물량 산정시, 선행 미국 원전해체 자료를 신분류체계에 적합하게 활용하기 위한 방법을 개발해야할 필요가 있다. 특히 자체처분 대상폐기물 평가 방법론 설정은 해체비용의 정확성을 확보하는 중요한 인자로 작용할 것이다. 또한 국내 원전해체 비용 평가를 위하여 시설 특성과 작업 특성에 적용할 수 있는 정보자료 구축이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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