매칭 준비 중
기업 자체 조달 (용역 과제)
2D(RGB) 이미지 기반 폐기물 적재율 및 순도 측정 연구
프로젝트 개요
본 연구는 폐기물 관리의 효율성을 극대화하고, 자원 재활용을 지원하기 위해 2D(RGB) 이미지를 기반으로 한 폐기물 적재율 및 순도 실시간 측정 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 폐기물 수거 및 운반 주기를 최적화하고, 데이터 기반의 관리 및 재활용 시스템을 구축하고자 합니다. 시스템은 테스트용 H/W와 AI 알고리즘을 활용하여 폐기물의 적재 상태를 정밀 분석하며, 다양한 폐기물 환경에서 높은 정확도를 유지할 수 있도록 설계될 것입니다.
기업 소개 및 사업 영역
본 연구의 주관 기업은 폐기물 통합 관리 서비스를 제공하며, 데이터 기반 기술로 폐기물의 적법하고 투명한 처리를 지원합니다. 특히, ERP 시스템을 활용하여 폐기물 배출, 수거, 운반, 처리 과정을 통합적으로 관리하며, 고객의 자원화 및 처리 비용 절감을 도모하고 있습니다.
대표 제품 및 서비스
폐기물 관리 ERP 시스템: 폐기물 배출부터 처리까지의 모든 과정을 관리하는 통합 솔루션
연구 역량 및 경험
2D RGB 및 Infrared 데이터를 활용한 폐기물 부피 측정 및 종류 판별 알고리즘 개발
Route Optimization 알고리즘 개발로 폐기물 수거/운반 효율화 경험
연구 배경
현대의 폐기물 관리 환경에서 효율적이고 지속 가능한 처리 방법은 필수적입니다. 특히, 폐기물의 수거 및 운반 주기가 비정기적으로 이루어질 경우, 적재 상태를 실시간으로 파악하는 기술이 필요합니다. 또한, 수집된 폐기물의 순도가 높을수록 재활용 사이클에 적합하지만, 혼합 또는 순도가 낮은 폐기물은 소각 처리로 이어지는 경우가 많습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고, 폐기물 자원화를 촉진할 수 있는 솔루션을 제시합니다.
협력 희망 분야
폐기물 적재율 및 순도 분석 알고리즘 연구
AI 및 컴퓨터 비전 기술을 활용한 폐기물 처리 최적화 솔루션 개발
희망 프로젝트 산출물
목표 : 2D(RGB) HW 1개로, 실시간 폐기물 적재율 및 순도 측정 알고리즘 개발
결과물: 알고리즘 소스코드, 가이드문서, 공인 시험성적서
세부 목표
프로젝트 로드맵 작성 및 준비 단계
폐기물 적재율 및 순도 측정의 기술적 요구사항 분석
테스트 및 실증용 H/W 설계 계획 수립
테스트 데이터 수집용 H/W 개발
2D RGB 센서 및 추가 깊이 측정 센서(초음파, 라이다 등)를 포함한 데이터 수집 장치 제작
폐기물 수거함 내부 설치를 통해 데이터 수집 환경 조성
데이터 수집 및 센서 설치
폐기물의 적재 상태와 순도를 분석하기 위한 RGB 및 깊이 데이터 수집
테스트 환경 최적화를 위한 초기 데이터 검토 및 보완
AI 알고리즘 개발
적재율 측정을 위한 Depth Map 생성 알고리즘 개발
폐기물 순도 분석 및 군집화를 위한 Semantic Segmentation 및 Clustering 모델 학습
실증용 H/W 개발 및 운영
데이터 연동 및 분석을 지원하는 실증 장치 설계 및 제작
업박스 ERP 플랫폼과의 연동 테스트 수행
성능 검증 및 최적화
시스템 통합 테스트와 사용자 피드백 수집을 통해 성능 최적화
공인 시험 성적서 발급
펀딩 방식
기업 자체 조달 (용역 과제)
선호 요건
폐기물 관리 솔루션 관련 연구 및 개발 경험
컴퓨터 비전, 강화학습 또는 AI 알고리즘 개발 경험
연구 희망 기간
12개월 (연장/축소 가능)
연구 키워드
#AI
#강화학습
#cv
#이미지분석
#Semantic Segmentation