YOLOv4와 라즈베리파이 기반 쓰레기 분리배출 자동화 시스템

김기현; 유호연; 이효진; 변혜원

doi:10.9728/dcs.2021.22.12.2111

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저자정보: 김기현 (성신여자대학교) 유호연 (성신여자대학교) 이효진 (성신여자대학교) 변혜원 (성신여자대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제12호

발행연도: 2021.12

수록면: 2,111 - 2,119 (9page)

DOI: 10.9728/dcs.2021.22.12.2111

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본 논문에서는 YOLO 모델과 라즈베리파이를 이용하여 재활용 쓰레기를 9종류의 클래스(캔, 페트병, 펜, 마우스, 종이박스, 클립, 열쇠, 비닐, 일회용 커피 포장지)로 분리배출하는 새로운 자동화 시스템을 제안한다. 우리 시스템은 (1) YOLOv4 기반 재활용 쓰레기 분류기, (2) 라즈베리파이 기반 쓰레기 분리 배출기, 그리고 (3) 재활용 쓰레기 관리 앱으로 구성된다. YOLOv4 모델을 이용한 쓰레기 검출과 분류에서는 자체 생성한 데이터 셋, 크롤링한 데이터 셋과 공개 데이터 셋으로 재활용 쓰레기 데이터 셋을 구축하고, 모델 파라메터 최적화를 통해 YOLOv4 모델의 실시간 성능을 유지하면서도 정확도를 90% 이상으로 향상시켰다. 또한, 파라메터 최적화, 데이터 증강, 그리고 모델 학습의 반복 횟수 등의 효과를 측정하는 의미있는 실험 결과를 제시하고 그 결과를 시스템에 적용하여 실제 구동 환경에서 실시간으로 작동하는 재활용 쓰레기 분리배출 시스템을 최적화시켰다.

#딥러닝 #라즈베리파이 #재활용 쓰레기 #욜로 #욜로 버전4 #Deep Learning #Rasberry Pi #Recycling Waste #YOLO #YOLOv4

참고문헌 (15)

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Hoornweg, Daniel / 2012 / What a Waste : A Global Review of Solid Waste Management / World Bank

Tomas Ekvall / 2007 / What life-cycle assessment does and does not do in assessments of waste management / Waste Management 27(8):989~996

Joseph Redmon / 2015 / You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection / CoRR

Redmon, Joseph / 2018 / YOLOv3: An Incremental Improvement / ArXiv abs/1804.02767

Bochkovskiy / 2020 / YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection / ArXiv abs/2004.10934

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