지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 32 - 41 (10page)
- DOI
- 10.21288/resko.2021.15.1.32
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
영농 폐기물의 증가로 인해, 빠르고 효율적으로 수거할 수 있는 스마트 영농 폐기물 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 영농 폐기물 분류 시스템을 제안하고 실제 지역 농촌에서 직접 수집한 영상을 이용하여 CNN 기반의 전이학습 모델들을 구현하고 비교하였다. 영농 폐기물 영상 분류에 적합한 모델과 학습 조건을 찾기 위해, 3가지의 학습 자료군 구성 조건 (2종 분류, 6종 분류, 6종 하위분류를 가진 2종 분류)을 달리하여 미세 조정된 6개의 사전 훈련 CNN 모델들의 검증 정확도를 비교하였다. 그 결과, ResNet-50 모델의 성능이 모든 학습 조건에서 평균 90.9%의 정확도로 가장 높았고, 폐기물 영상을 6종 분류했을 때보다 2종 분류로 했을 때의 검증 정확도가 10% 더 높았다. 특히, 학습 자료군 구성 방법 중 6종 하위분류를 가진 2종 분류했을 때의 검증 정확도는 2종 분류했을 때와 유사했다. 이를 통해 영농 폐기물은 한 종류만 모여 있지 않을뿐더러 다양한 폐기물들이 한데 섞여 있어서 영농 폐기물의 특정한 세부 종류로 분류하는 것보다 폐기물인지 아닌지를 이진 분류하는 것이 더 효과적임을 확인하였다. 나아가, 제안된 시스템의 동작을 확인하기 위해, 영농 환경 모니터링 서버와 영농 폐기물 영상 분류 서버 사이에 TCP / IP 기반의 통신 환경을 구축하고, 모의실험을 통해 구현한 영농 폐기물 영상 분류 시스템이 스마트 영농 폐기물 모니터링 시스템으로 사용될 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 정형화되지 않거나 여러 병변이 혼합된 의료 영상을 분류하는 경우에도 활용될 수 있을 것이다.
목차
ABSTRACT
요약
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. RESULT AND DISCUSSION
4. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Alex Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in neural information processing systems 25:1097~1105
S. Christian / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
O. Wanli / 2015 / Deepid-net:multi-stage and deformable deep convolutional neural networks for object detection / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Karen Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / ICLR :1409~1556
F. Clement / 2013 / Learning hierarchical features for scene labeling / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(8):1915~1929
S. Christian / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
O. Wanli / 2015 / Deepid-net:multi-stage and deformable deep convolutional neural networks for object detection / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Karen Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / ICLR :1409~1556
F. Clement / 2013 / Learning hierarchical features for scene labeling / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(8):1915~1929
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
유해폐기물 생애 전주기 흐름 기반 정보 관리 전략
청정기술
2020 .09
-
GPS 를 활용한 농작물 작업량 측정 시스템
JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY
2024 .08
-
AI기반 영상인식 기술을 활용한 대형 폐기물 분류 시스템 설계
대한전기학회 학술대회 논문집
2019 .11
-
심층 신경망 기반의 생활폐기물 자동 분류
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2019 .11
-
이산화탄소를 활용한 플라스틱 폐기물 고부가가치화
대한환경공학회 학술발표논문집
2021 .11
-
합성곱 신경망 모델 기반의 폐기물 분류 시스템 연구
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2019 .11
-
유기성 폐기물 에너지화 정책 및 기술동향
한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집
2016 .05
-
보안관점의 전자폐기물 처리동향 분석 연구
JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY
2023 .12
-
해체폐기물 발생량 예측을 위한 머신러닝 모델 개발
대한건축학회논문집
2023 .02
-
폐기물투입산출모형에 기반한 폐기물관리정책 파급효과 분석
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2017 .04
-
유기성 폐기물 가스화: 현황과 전망
대한환경공학회지
2023 .02
-
합성곱 신경망을 통한 조도 변화에 따른 생활 폐기물 분류
디지털콘텐츠학회논문지
2022 .01
-
건설폐기물처리 실태조사 및 개선에 관한 연구
대한토목학회 학술대회
2021 .10
-
한국형 영농형 태양광의 효율적 구조 연구
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2021 .11
-
서해 해양 침적폐기물의 성상별 분포 특성 연구
한국전자통신학회 논문지
2023 .02
-
바이오매스 화학적 조성을 이용한 전환 가능한 에너지량 예측
한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집
2016 .11
-
롤 컴팩션을 이용한 분말 방사성폐기물의 펠렛화 연구
방사성폐기물학회지
2019 .01
-
무인항공영상 기반 재해폐기물 발생량 추정 방법 제안
대한토목학회 학술대회
2016 .10
-
폐기물 연료화시설의 잔재물인 저품위 혼합폐기물의 특성 및 에너지화 방안 연구
한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집
2015 .11
-
건설폐기물 기업의 폐기물처리량이 이익조정에 미치는 영향 - 허용보관량 규모와 폐기물처리장 소재지를 중심으로 -
자원리싸이클링
2015 .01
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-512-001550655