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초록·키워드
이 연구에서는 실시간 객체 감지 모델인 YOLOv8과 분류 정확도를 높이기 위한 무게 센서를 활용하는 자동화된 쓰레기 분류 시스템을 소개한다. 이 시스템은 폐기물을 플라스틱, 유리, 캔, 배터리의 네 가지 범주로 분류한다. YOLOv8은 1차 분류 단계에서 85.7%의 Precision과 93.1%의 Recall을 달성했다. 유리 및 플라스틱 병과 같이 시각적으로 유사한 품목으로 인한 과제를 해결하기 위해 이 시스템은 2차 분류를 위한 무게 센서를 통합하여 전반적인 신뢰성을 개선한다. Raspberry Pi 및 Arduino를 포함한 저비용 하드웨어를 사용하여 설계된 제안된 시스템은 공공장소에 배포하기에 실용적이다. 가벼운 딥 러닝 기술과 간단한 하드웨어를 결합함으로써 이 연구는 폐기물 관리 과제에 대한 확장 가능한 솔루션을 제공하는 동시에 시스템 기능을 향상시키기 위한 미래 연구 방안을 제안한다.
본문·목차
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