드론의 속도와 쓰레기 인식률에 관한 연구

정동원; 이유정; 이석훈

doi:10.14801/jkiit.2021.19.5.39

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정동원 (군산대학교) 이유정 (군산대학교) 이석훈 (군산대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제5호(JKIIT, Vol.19, No.5)

발행연도: 2021.5

수록면: 39 - 50 (12page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.5.39

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쓰레기 문제에 사회적 관심이 고조되면서 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 특히 쓰레기의 현황을 파악하기 위해 드론과 영상 인식 기술이 적용되고 있다. 쓰레기 현황을 정확하게 파악하기 위해서는 정확한 영상 획득이 우선되어야 한다. 기존 연구에서 드론의 고도가 쓰레기 인식률에 미치는 영향에 대한 연구가 진행되었으나, 드론의 속도 또한 매우 중요한 요소이다. 따라서 이 논문에서는 드론의 속도가 영상 인식률에 미치는 영향을 분석하고 고도, 속도와 영상 인식률과의 관계를 정의한다. 실험 결과는 드론의 속도가 느릴수록 정확한 영상을 획득할 것이라는 가설과는 다른 결과를 보였다. 다양한 드론의 속도와 고도에서 촬영된 영상을 실험해 본 결과, 정확한 영상을 획득하기 위한 드론의 최적 속도는 3m/s이며, 최적 고도는 5m로 산출되었다. 이 논문의 연구 결과는 관련 연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.

#image recognition #trash #garbage #drone #speed #altitude

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

서동천 / 2019 / 해안쓰레기 모니터링 방법의 비교 및 분석 / 한국폐기물자원순환학회지 36(8):802~810

G. J. Kim / 2019 / After determining the exact amount of emissions, it is necessary to reduce the amount of generation / Yonhapnews

C. Martin / 2018 / Use of unmanned aerial vehicles for efficient beach litter monitoring / Marine Pollution Bulletin 131:662~673

D. K. Chung / 2019 / Development of the Real Time Marin Debris Detection System base on the Deep Learning and Drone Image / Proceedings of Korean Society for Geospatial Information Science :136~138

이유정 / 2021 / 드론의 고도와 쓰레기 인식률에 관한 연구 / 한국정보기술학회논문지 19(1):33~42

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