표제지
목차
국문요약 10
제1장 서론 11
제1절 연구 배경 11
제2절 기존의 연구 13
제3절 딥러닝과 객체 인식 14
제2장 불법 쓰레기 무단 투기 방지를 위한 기존의 다양한 방법 16
제1절 ICT 기술을 이용하지 않는 방법 16
1.1. 쓰레기 무단 투기의 범칙금 규정 16
1.2. 시각적 효과를 이용한 무단 투기 방지 방법 17
제2절 ICT 기술을 이용한 방법 19
2.1. CCTV를 이용한 감시 시스템 19
2.2. 센서를 이용한 이동형 감시 시스템 20
2.3. 인공지능형 22
제3장 감시 시스템의 구성 및 구현 24
제1절 감시 시스템의 구성 24
제2절 감시 시스템의 구현 25
2.1. 입력장치 25
2.2. 처리장치 27
2.3. 출력장치 29
제3절 인공지능 딥러닝을 활용한 객체 인식 32
제4절 객체 인식 모델 학습 결과 35
제5절 쓰레기 무단 투기 검출 알고리즘 38
제4장 상용화를 위한 제품 개발 및 실증 41
제1절 FRP를 이용한 외형부 설계 및 제작 41
1.1. 로봇 얼굴 제작 41
1.2. 조립 완성품 43
제2절 필드 설치 및 테스트 결과 44
2.1. 설치 환경의 3D 모델링 44
2.2. 필드 설치 45
2.3. 필드 테스트 결과 46
2.4. 필드 테스트 결과 설문 조사 47
제5장 결론 48
참고문헌 49
ABSTRACT 51
Table 1. 무단 투기 방지 방법 비교표 23
Table 2. CCTV 및 IP 카메라 비교표 25
Table 3. 카메라 초기 설정 값 26
Table 4. 초소형 PC 비교 27
Table 5. 젯슨 나노 스펙 28
Fig. 1. 불법 쓰레기 무단 투기의 심각성(1) 11
Fig. 2. 불법 쓰레기 무단 투기의 심각성(2) 12
Fig. 3. 경고문을 이용한 쓰레기 무단 투기 금지 안내문 17
Fig. 4. 고보 조명을 이용한 경고문 17
Fig. 5. 양심거울 18
Fig. 6. CCTV를 이용한 감시 시스템 19
Fig. 7. PIR센싱의 원리 20
Fig. 8. PIR 센서 기반 이동형 감시 시스템 21
Fig. 9. 인공지능형 22
Fig. 10. 시스템의 구성도 24
Fig. 11. IP 카메라 26
Fig. 12. 젯슨 나노 및 아두이노 제어 보드의 모습 28
Fig. 13. 8 X 8 LED 매트릭스 29
Fig. 14. 음성 출력 구조 30
Fig. 15. SMPS 31
Fig. 16. 딥러닝의 과정 32
Fig. 17. 인공신경망의 구조 33
Fig. 18. 학습에 사용된 이미지 35
Fig. 19. 학습한 뒤 예측할 대상 확인 36
Fig. 20. 예측 결과 36
Fig. 21. 정밀도, 재현율에 관한 그래프 37
Fig. 22. 학습 결과의 오차 행렬 37
Fig. 23. 오차 행렬을 통해 얻을 수 있는 정확도 37
Fig. 24. 관찰 구역과 비관찰 구역 38
Fig. 25. 감시 구역과 쓰레기 집하 구역 39
Fig. 26. 객체 검출의 다양성과 판별 39
Fig. 27. 외형부 디자인 41
Fig. 28. 외형부 제작 42
Fig. 29. 조립된 완성품 43
Fig. 30. 설치 환경 3D 모델링 44
Fig. 31. 필드에 설치된 모습 45
Fig. 32. 설치 전 필드 46
Fig. 33. 설치 후 필드 46
Fig. 34. 설문 조사 결과 47