- 서비스 명칭
- 최근 환경 문제가 강조되며, 특히 해양 환경 문제가 심각해지고 있다. 따라서 해양 부유쓰레기를 인식하고, 학습하여 AI가 해양 쓰레기를 탐지하여 쓰레기를 회수할 수 있도록 가이드 할 수 있는 서비스를 개발하고자 한다.
2. 서비스 배경 및 목적
- 현재 많이 사용하는 Objectect Detection AI의 경우 주로 자율주행이나 사람을 인식하는 서비스를 제공하는 형태이다.
- 하지만 최근에는 환경을 위해 AI를 도입하자는 의견이 나오며, 특히 바다의 경우 너무 광범위하기 때문에 사람이 직접 확인하기 어렵다는 문제가 존재한다. 따라서 이러한 해양 부유쓰레기 인식 모델을 통해 사람이 직접 쓰레기를 찾아다니지 않고도 해양 부유쓰레기가 존재하는 여부와 위치를 알 수 있고, 더욱 빠르게 쓰레기를 회수하여 처리할 수 있다는 점에 이러한 서비스를 제공하고자 한다.
3. 인공지능 서비스 유사 사례 분석
- 최근 해외 뿐만 아니라 국내에서도 AI를 활용한 해양 쓰레기 탐지에 대한 투자나 도입이 적극적으로 검토되고 있다.
- https://go.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=20220506009038
4. 인공지능 모델의 입출력
- 입력 : (이미지, 파일형식 : jpg)
- 출력 : (이미지, 파일형식 : jpg)
5. 데이터셋 구축방안
- AIHub 해안 오염물질 데이터 : https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&dataSetSn=506
- AI Hub 후처리하는 코드 제공(학습셋, 시험셋)
6. 데이터셋 구성 목표
- 학습셋 : 해안 오염물질 데이터의 부유쓰레기 데이터 중 (Train : 40%, Valid : 10%)
- 시험셋 : 해안 오염물질 데이터의 부유쓰레기 데이터 중 (Test : 10%)
7. 인공지능 모델 평가 방법
- 각 이미지 별로 object detection을 수행한 결과와 정답과 비교
- Accuray :
8. 인공지능 모델 성능 목표
- Accuracy : 90%
9. 서비스 구축계획 및 사용 시나리오
- 무인 기기를 통한 쓰레기 탐지 서비스 제공 : 드론이나 rc 보트 등을 통해 영상을 찰영하고, 이러한 영상으로부터 모델이 자동으로 쓰레기와 사물, 동물 등을 인식하여, 쓰레기가 존재할 경우 해당 위치와 해당 쓰레기 정보를 제공해주는 서비스 제공
- 쓰레기에 대한 정보도 제공하여 재활용까지 가능 여부를 판별할 수 있는 서비스 제공 : 단순히 쓰레기인지 여부 뿐만 아니라 해당 쓰레기에 대해 재활용 여부를 판별하여 자원 낭비 문제를 해결하도록 서비스 제공