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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강재관
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 경남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수53
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쓰레기의 무단 투기 문제는 우리나라 전역에서 발생하고 있다. 이에 본 연구는 기존 일반적으로 사용되던 센서 기반 불법 쓰레기 무단 투기 감시 장치의 단점을 개선한 인공지능 딥러닝 객체 인식 기술을 기반으로 오 인식률을 줄이면서 인식된 객체를 따라 움직이는 LED 매트릭스 눈 제어 및 경고 음성 출력으로 감시에 대한 계도 효과를 제고하는 방법을 제시한다. 인공지능 구현이 가능한 GPU가 탑재된 포터블 제어기를 사용하여 카메라 영상의 입력과 객체 인식, 그리고 로봇 눈 제어, 경고 방송, 영상 저장 및 암호화 등 다양한 기능을 구현하였다. 객체 인식에서 사람과 함께 쓰레기 봉투를 추가 객체로 학습시키는 방법을 사용하였으며 입력 영상에서 감시 영역과 쓰레기 집하 영역을 구분하여 불법 쓰레기 무단 투기의 인식률을 향상시켰다. 개발된 시스템은 기존 센서 기반 무단 투기 감시 시스템에 비하여 오 인식률이 크게 줄어들었으며 계도 효과가 크게 향상됨을 확인하였다.
목차
국문요약제 1 장 서론 = 1제 1 절 연구 배경 = 1제 2 절 기존의 연구 = 3제 3 절 딥러닝과 객체 인식 = 4제 2 장 불법 쓰레기 무단 투기 방지를 위한 기존의 다양한 방법 = 6제 1 절 ICT 기술을 이용하지 않은 방법 = 6제 2 절 ICT 기술을 이용한 방법 = 9제 3 장 감시 시스템의 구성 및 구현 = 14제 1 절 감시 시스템의 구성 = 14제 2 절 감시 시스템의 구현 = 15제 3 절 인공지능 딥러닝을 활용한 객체 인식 = 22제 4 절 객체 인식 모델 학습 결과 = 25제 5 절 쓰레기 무단 투기 검출 알고리즘 = 28제 4 장 상용화를 위한 제품 개발 및 실증 = 31제 1 절 FRP를 이용한 외형부 설계 및 제작 = 31제 2 절 필드 설치 및 테스트 결과 = 34제 5 장 결론 = 38참고문헌 = 39ABSTRACT = 41
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