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이물질 구별을 통한 음식물쓰레기 배출시스템 개선에 관한 연구
A study on the Improvement of the Food Waste Discharge System through the Classification on Foreign Substances 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.22 no.6, 2022년, pp.51 - 56  

김용일 (한성대학교 스마트융합컨설팅학과) ,  김승천 (한성대학교 IT융합공학부)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the development of industrialization, the amount of food and waste is rapidly increasing. Accordingly, the government is aware of the seriousness and is making efforts in various ways to reduce it. As a part of that, the volume-based food system was introduced, and although there were several t...

주제어

#AI   #CNN   #food waste   #Machine learning   #RFID  

표/그림 (10)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 인식하고 이를 개선하고자 인공지능을 활용하여 개선하고자 한다.
  • 본 연구는 인공지능을 활용함으로써 이물질 구별에 대한 선별 조치로 유지보수를 절감하고 이물질 선별에 있어 정확도를 향상시켜 자원 활용에 대한 생산성증가에 한몫을 하고자 하였다. 실험을 통해 의외로 불특정 이물질로 인해 정확성이 떨어짐을 알 수 있었다.
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참고문헌 (17)

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  16. Jae-Hyng Park, Cheol-Hong Kim, "Analysis of Accuracy and Computation Complexity of Bearing Fault Diagnosis Methods using CNN-based Deep Learning", Korean Institute of Next Generation Computing, Vol. 18, No. 1, pp. 7-18. 2022 DOI : https://doi.org/10.23019/kingpc.18.1.202202.001 

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  17. https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu115&topMenu100&aihubDataSerealm&dataSetSn140 

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