Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음 (2021-0-01082)
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2023.07a
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- Pages.739-740
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- 2023
Develpment of Automatic Classification For Categorizing Recyclable Materials
딥러닝을 활용한 재활용 폐기물 선별 시스템 개발
- Park Seung Woo (Department of Computer Science, KyungPook National University) ;
- Kim Hyung Don (Department of Computer Science, KyungPook National University) ;
- Sim Sang Woo (Department of Computer Science, KyungPook National University) ;
- Yoo, Seong Won (Department of Computer Science, KyungPook National University) ;
- Kim Jae-Soo (Department of Computer Science, KyungPook National University) ;
- Lee Sang Won (School of Electronic and Electrical Engineering, KyungPook National University) ;
- Jeon Woo jin (WIM corporation)
- 박승우 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
- 김형돈 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
- 심상우 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
- 윤성원 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
- 김재수 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
- 이상원 (경북대학교 전자전기공학부) ;
- 전우진 (주식회사 WIM)
- Published : 2023.07.12
Abstract
코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.