[논문]AI 및 IoT 기반의 생활 폐기물 모니터링 시스템 구현

김상현; 강영훈; 윤달환

doi:10.7471/ikeee.2020.24.1.302

AI 및 IoT 기반의 생활 폐기물 모니터링 시스템 구현
Implementation of Monitoring System of the Living Waste based on Artificial Intelligence and IoT 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.24 no.1, 2020년, pp.302 - 310

김상현 (Department Of Public Administration Jeju National University) , 강영훈 (Department Of Public Administration Jeju National University) , 윤달환 (Lee Hyung Information Technology Co., Ltd.)

초록
AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we have implemented the living waste analysis system based on IoT and AI(Artificial Intelligence), and proposed effective waste process and management method. The Jeju location have the strong point to devise a stratagem and estimate waste quantization, rather than others. Especially, we can recognized the amount variation of waste to the residence people compare to the sightseer number, and the good example a specific waste duty. Thus this paper have developed the IoT device for interconnecting the existed CCTV camera, and use the AI algorithm to analysis the waste image. By using these decision of image analysis, we can inform their deal commend and a decided information to the map of the waste cars. In order to evaluate the performance of IoT, we have experimented the electromagnetic compatibility under a national official authorization KN-32, KN61000-4-2~6, and obtained the stable experimental results. In the further experimental results, we can applicable for an data structure for precise definition command by using the simulated several waste image with artificial intelligence algorithm.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1. Dispose of serious waste materials and an unlawful act. 그림 1. 심각한 쓰레기 처리장과 불법투기
그림 Fig. 2. Waste materials control based on IoT & AI. 그림 2. IoT와 AI 기반 폐기물처리 관제
그림 Fig. 3. Structure of AI engine. 그림 3. 지능형 엔진 구조
그림 Fig. 4. Deep learning for data analysis. 그림 4. 데이터 분석용 심화학습 알고리즘
그림 Fig. 5. Image Analysis of waste material. 그림 5. 쓰레기 영상 분석
그림 Fig. 6. IoT device block diagram. 그림 6. IoT 장치 블럭도
그림 Fig. 7. Boundary boxes. 그림 7. 경계박스
그림 Fig. 8. Error reverse propagation multilayer perceptron algorithm. 그림 8. 오류 역전파 다층 퍼셉트론 알고리즘
표 Table 1. Electrical specification. 표 1. 전기적 규격
표 Table 2. Obstruction voltage test of conductivity. 표 2. 전도성 방해전압 시험
그림 Fig. 9. Radiation obstruction test. 그림 9. 방사성 방해 시험
그림 Fig. 10. Electromagnetic wave to frequency. 그림 10. 주파수에 따른 전파 적합성 평가
그림 Fig. 11. Multilayer perceptron algorithm. 그림 11. 다층 퍼셉트론 알고리즘
그림 Fig. 12. Multilayer perceptron simulation. 그림 12. 다층 퍼셉트론 시뮬레이션
그림 Fig. 13. Deep learning algorithm, iteration 900. 그림 13. 900회 학습중인 알고리즘
그림 Fig. 14. Simulation of several objections. 그림 14. 여러 가지 대상들의 시뮬레이션
그림 Fig. 15. IoT tracking map for car. 그림 15. 쓰레기 차량의 IoT 추적 맵

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문은 인공지능과 IoT 기반의 생활폐기물 모니터링 시스템을 구현하고, 이를 통하여 효율적인 쓰레기 처리와 관리 방안을 제안하였다.
본 연구는 2020년 제주도를 중심으로 나타난 폐기물의 사회적 문제 해결을 위해 과학적인 수단을 통하여 연구한다. 제주도는 하루 평균 배출되는 생활폐기물이 2011년 764.
본 연구에서는 IoT와 인공지능 알고리즘을 기반으로 폐기물 처리 운영 모니터링 방법을 제안한다. 현장에서 IoT 장치를 설계하고, CCTV 카메라를 통해 분석된 폐기물의 형태를 기반으로 수거차량의 효율적인 운행으로 불필요한 활동을 최소화한다.
청소행정의 효율적인 관리정책 방향을 제시함으로써 쓰레기 종량제의 지속적인 발전방안을 모색하고자 한다.

제안 방법

IoT 단말기 동작상태 시험은 I/O 포트연결을 통해 LoRa 송수신 및 수신기를 시험한다.
개발된 IoT 장치는 국가 공인 시험 연구 기관을 통해 전파적합성 시험과 환경시험을 하였고, 안전한 전파적합성시험 결과를 얻었다.
개발된 IoT 장치는 국가 공인 시험 연구 기관을 통해 전파적합성 시험과 환경시험을 하였고, 안전한 전파적합성시험 결과를 얻었다. 또한 다양한 폐기물을 대상으로 제안한 인공지능 알고리즘으로 시뮬레이션하여 의사판단용 데이터 구축 방법으로 활용하고자 한다.
또한, 폐기물을 정리하는 청결 지킴이 시행 이후, 제주시 내 2천37개에 달하는 클린하우스를 하루 4시간 근무하는 740명의 청결 지킴이를 배치하고, 오후 3시 이후 폐기물을 버리도록 하였다[3].
저전력(25 mW) 장거리 송수신을 위해 LoRa 기술을 활용하고, 사용주파수는 922.1～923.3 MHz 범위 에서 922 MHz로 고효율 다이버시티 안테나(Diversity Antenna)를 설계한다.
클린하우스에서 획득한 영상데이터 및 현장 정보를 활용하여 예측(Prediction)하고자 하는 이미지를 n개 그리드셀(Grid Cell)로 나누고, 각 셀(Cell)마다 하나의 객체를 예측한다.

대상 데이터

MG2455-F48 (RF Chip)간의 직렬접속, 센서 모듈의 데이터 획득 및 RS422 방식의 유선통신을 사용한다.
이를 처리하기 위하여 도내 9개 매립장 중 2017년 12월 제주시 서부, 2018년 5월 봉개와 같은 해 12월 동부, 2019년 2월 서귀포시 색달과 6월에 우도 등 5곳을 설치하였다.

이론/모형

이에 클린하우스 현장에 기존 CCTV를 연동하여 정보를 제공할 수 있는 IoT 장치를 개발하고, 설치된 CCTV 카메라의 쓰레기 영상 데이터 셋을 분석하기 위하여 인공지능(AI) 알고리즘을 이용하였다.

성능/효과

따라서 이 결과를 갖고 IoT에 할당된 번지수에 따라 쓰레기 수거 차량을 운행하고, 수거 주기와 량을 예측함으로써 효율적인 운영정책을 쓸 수 있다.

참고문헌 (16)

H. T. Hong, U. J. Song, "The Characteristics of Super Scholar Research to trend the Social Problem Solution," Science & Technology, No.39, 2007.
H. R. Won "The Waste Strategy of Jeju Do," YTN, International News, 2019.
Jeju Paper, "An Advanced Method of Waste Draw Off a Day," 2017.
Dae-Keun Lim, "The Platform and Sever System for Intellectual Clean Environment based on IoT," NUBISON Co. Ltd. 2019.
DARPA, "Explainable Artificial Intelligence (XAI)," DARPA-BAA-16-53, 2016.
Biran, Cotton, "Explainable and Justification in Machine Learning, A Survey," IJCAI, 2017.
H. Kim, S. K. Hwang, "Past, Present, and Future of IoT," Electronics and Telecommunications Trends, Vol.33, No.2, pp.1-9, 2018. DOI: 10.22648/ETRI.2018.J.330201

원문보기 상세보기
A. Mauro, A. D. Cruz, etc, "A Reference Model for Internet of Things Middleware," IEEE Internet of Things Journal, Vol.5, No.2, pp.871-883, 2018. DOI: 10.1109/JIOT.2018.2796561

상세보기
E. J. Kang, S. James, etc, "BLE Beacons for Internet of Things Applications: Survey, Challenges, and Opportunities," IEEE Internet of Things Journal, Vol.5, No.2, pp.811-828, 2018. DOI: 10.1109/JIOT.2017.2788449

상세보기
AI-Lab-Obj, "Internet of Things," Huens Co. Ltd, 2019.
David Gunning, "(X-AI)Explainable Artificial Intelligence," DARPA, 2016.
Si, Z., & Zhu, S. C., "Learning and-or Tempelates for Object Recognition and Detection," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.35, No.9, 2013. DOI: 10.1109/TPAMI.2013.35.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, A. Farhadi, "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection," https://arxiv.org/abs/1506.02640
Thelisson, E., Padh, K., & Celis, L. E., "Regulatory Mechanisms and Algorithms towards Trust in AI/ML," IJCAI. 2017.
K. H. Kim, "Emergency Safety Alart System," Metis Co. Ltd, 2018.02.
KCTL-TiT004-030, "IoT Terminal Test," Metis Co. Ltd., 2018.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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