YOLOv4와 라즈베리파이 기반 쓰레기 분리배출 자동화 시스템

Q: 이 논문에서 정의한 재활용 쓰레기 분리배출 자동화 시스템이란 무엇인가?

재활용 쓰레기 분리배출 자동화 시스템은 YOLOv4 모델과 라즈베리파이를 활용하여 재활용 쓰레기를 9가지 종류로 분류하고, 분류 결과에 따라 해당 쓰레기통으로 자동으로 배출하는 시스템이다. 이는 YOLOv4 기반 분류기, 라즈베리파이 기반 분리 배출기, 그리고 재활용 쓰레기 관리 앱으로 구성된다.

Q: YOLOv4 기반 재활용 쓰레기 분류 시스템의 정확도를 90% 이상으로 향상시킨 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, YOLOv4 모델의 정확도를 90% 이상으로 향상시킨 핵심 요인은 자체 생성, 크롤링, 공개 데이터셋을 통합하여 구축한 대규모 재활용 쓰레기 데이터셋과 파라미터 최적화, 데이터 증강, 그리고 모델 학습 반복 횟수 조절을 통한 반복적인 성능 개선에 있다. 특히 데이터 증강은 복잡한 형태의 객체 인식에 크게 기여하였다.

김기현; 유호연; 이효진; 변혜원

doi:10.9728/dcs.2021.22.12.2111

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김기현 (성신여자대학교) 유호연 (성신여자대학교) 이효진 (성신여자대학교) 변혜원 (성신여자대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제12호

발행연도: 2021.12

수록면: 2,111 - 2,119 (9page)

DOI: 10.9728/dcs.2021.22.12.2111

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

본 논문에서는 YOLO 모델과 라즈베리파이를 이용하여 재활용 쓰레기를 9종류의 클래스(캔, 페트병, 펜, 마우스, 종이박스, 클립, 열쇠, 비닐, 일회용 커피 포장지)로 분리배출하는 새로운 자동화 시스템을 제안한다. 우리 시스템은 (1) YOLOv4 기반 재활용 쓰레기 분류기, (2) 라즈베리파이 기반 쓰레기 분리 배출기, 그리고 (3) 재활용 쓰레기 관리 앱으로 구성된다. YOLOv4 모델을 이용한 쓰레기 검출과 분류에서는 자체 생성한 데이터 셋, 크롤링한 데이터 셋과 공개 데이터 셋으로 재활용 쓰레기 데이터 셋을 구축하고, 모델 파라메터 최적화를 통해 YOLOv4 모델의 실시간 성능을 유지하면서도 정확도를 90% 이상으로 향상시켰다. 또한, 파라메터 최적화, 데이터 증강, 그리고 모델 학습의 반복 횟수 등의 효과를 측정하는 의미있는 실험 결과를 제시하고 그 결과를 시스템에 적용하여 실제 구동 환경에서 실시간으로 작동하는 재활용 쓰레기 분리배출 시스템을 최적화시켰다.

#딥러닝 #라즈베리파이 #재활용 쓰레기 #욜로 #욜로 버전4 #Deep Learning #Rasberry Pi #Recycling Waste #YOLO #YOLOv4

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-004-000122205

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)