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무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템에 있어서, 미리 설정된 경로에 따라 해변이나 해상의 이미지를 촬영하는 처리가 수행되도록 이루어지는 해양이미지 취득부; 상기 해양이미지 취득부에 의해 취득된 이미지로부터 해양쓰레기의 유무를 판별하고 판별된 해양쓰레기의 종류와 양을 포함하는 각종 정보를 추정하는 처리가 수행되도록 이루어지는 이미지 분석부; 다른 모니터링 시스템 및 서버를 포함하는 외부 기기와 각종 데이터를 송수신하기 위해 유선 또는 무선통신 중 적어도 하나의 방식으로 통신을 수행하도록 이루어지는 통신부; 및 상기 해양이미지 취득부, 상기 이미지 분석부, 상기 통신부 및 상기 모니터링 시스템의 전체적인 동작을 제어하는 처리가 수행되도록 이루어지는 제어부를 포함하여 구성되고, 상기 이미지 분석부는, 각각의 지역에 대하여 미리 정해진 일정 간격(면적)으로 해변 및 해양쓰레기의 이미지나 영상을 촬영하거나 또는 미리 촬영된 이미지나 영상을 입력받아 각각의 이미지에 포함된 해양쓰레기를 플라스틱(페트병, 비닐, 로프, 합성섬유), 스티로폼, 금속, 고무, 유리, 어구(fishing gear) 및 미분류(천, 종이, 가공목)를 포함하는 복수의 카테고리로 각각 분류하고, 각각의 해양쓰레기의 항목별로 라벨링(labeling)을 행하여 데이터베이스 형태로 저장하는 것에 의해 각 지역별로 해양쓰레기에 대한 상기 학습데이터를 구축하는 처리가 수행되는 학습데이터 구축단계; 딥러닝(Deep Learning)에 기반한 인공지능(AI) 학습 알고리즘을 이용하여, 학습데이터 구축단계에서 수집된 상기 학습데이터에 대한 학습이 이루어지는 처리가 수행되는 학습단계; 및 상기 학습단계의 학습결과에 근거하여, 상기 해양이미지 취득부를 통해 입력 또는 전송되는 실시간 이미지로부터 해양쓰레기의 유무를 판별하고, 판별된 해양쓰레기를 플라스틱(페트병, 비닐, 로프, 합성섬유), 스티로폼, 금속, 고무, 유리, 어구(fishing gear) 및 미분류(천, 종이, 가공목)의 카테고리로 각각 분류하며, 분류된 각각의 카테고리별로 해양쓰레기의 개수를 산출하고 상기 실시간 이미지에서 각각의 해양쓰레기가 차지하는 픽셀 수에 근거하여 각각의 해양쓰레기에 대한 크기(부피)를 산출하며, 산출된 각각의 해양쓰레기의 크기(부피) 및 각각의 카테고리별로 미리 설정된 기준값에 근거하여 각각의 해양쓰레기에 대한 무게를 산출하는 처리가 수행되는 분석단계를 포함하는 처리가 수행되도록 구성됨으로써, 해양쓰레기를 모니터링하고 발생된 해양쓰레기를 플라스틱(페트병, 비닐, 로프, 합성섬유), 스티로폼, 금속, 고무, 유리, 어구(fishing gear) 및 미분류(천, 종이, 가공목)의 카테고리로 각각 분류하여 각각의 카테고리별로 해양쓰레기의 종류, 개수, 크기(부피) 및 무게를 산출하는 처리가 무인관측을 통해 자동으로 수행될 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 해양이미지 취득부는, 미리 설정된 경로에 따라 자율적으로 이동하면서 촬영을 수행하여 무인 원격 운영이 가능하도록 이루어지는 무인 비행체(Unmanned Aerial Vehicle ; UAV)를 이용하여, 각각의 상기 무인 비행체가 미리 설정된 경로를 따라 해변이나 해상을 비행하면서 이미지 또는 영상을 촬영하여 상기 이미지 분석부로 각각 전송하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템
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제 2항에 있어서, 상기 무인 비행체는, 해상을 비행하는 특성을 고려하여 방수, 방염, 방풍 기능과 함께 자동 이착륙, 자동충전 및 군집 운영이 가능하도록 자동관제 기능을 가지고, 카메라 및 통신모듈을 포함하여 무선통신을 통해 실시간으로 촬영된 영상 및 이미지를 전송 가능하도록 이루어지는 해상촬영용 드론(drone)을 이용하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 해양이미지 취득부는, 미리 촬영된 해변이나 해상의 영상 또는 이미지를 외부로부터 입력받도록 구성되는 것을 특징으로 하는 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 학습단계 및 상기 분석단계에서, 상기 딥러닝(Deep Learning)에 기반한 인공지능(AI) 학습 알고리즘은 네트워크 모델(network model)을 이용하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 해양이미지 취득부를 통해 촬영된 영상이나 이미지 및 상기 이미지 분석부를 통해 추정된 해양쓰레기의 종류와 양에 대한 정보를 포함하는 각종 데이터를 별도의 디스플레이를 포함하는 표시수단을 통해 출력하고 메모리를 포함하는 데이터 저장수단에 저장하여 해양쓰레기의 모니터링 결과에 대한 데이터베이스를 구축하는 동시에, 미리 정해진 설정에 따라 주기적으로, 또는, 외부의 제어신호에 따라 모니터링 데이터를 관제서버나 외부 기기 또는 다른 모니터링 시스템으로 전송하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템
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청구항 1항 내지 청구항 4항, 청구항 7항 및 청구항 9항 중 어느 한 항에 기재된 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템을 이용한 해양쓰레기 모니터링 방법에 있어서, 상기 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템의 해양이미지 취득부를 통하여, 다양한 해변 및 해상의 이미지나 영상을 수집하여 학습데이터를 생성하는 처리가 수행되는 이미지 수집단계; 상기 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템의 이미지 분석부를 통하여, 딥러닝(Deep Learning)에 기반한 인공지능(AI) 학습 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 수집단계에서 수집된 다양한 해양쓰레기의 이미지에 대한 학습을 수행하는 처리가 수행되는 학습단계; 상기 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템의 이미지 분석부를 통하여, 상기 학습단계의 학습결과에 근거하여 실시간으로 입력되는 이미지나 영상으로부터 해양쓰레기를 판별하고, 판별된 해양쓰레기의 종류와 양을 추정하는 처리가 수행되는 분석단계; 및 상기 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템의 제어부를 통하여, 상기 분석단계를 통해 분석된 분석결과를 포함하는 각종 정보를 출력하고 사용자의 요청에 따른 정보를 제공하는 처리가 수행되는 정보제공단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 해양쓰레기 모니터링 방법
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해양쓰레기 관리시스템에 있어서, 각각의 지역별로 설치되는 복수의 해양쓰레기 모니터링 시스템; 각각의 상기 해양쓰레기 모니터링 시스템으로부터 모니터링 정보를 각각 수신하여 해양쓰레기에 대한 빅데이터를 구축하고, 사용자의 요청에 따라 해당하는 각종 정보를 맞춤형으로 제공하는 처리가 수행되도록 이루어지는 관제서버; 및 각각의 사용자가 상기 관제서버에 해양쓰레기에 대한 정보를 요청하고 전달받기 위한 사용자 단말기를 포함하여 구성되고, 상기 해양쓰레기 모니터링 시스템은, 청구항 1항 내지 청구항 4항, 청구항 7항 및 청구항 9항 중 어느 한 항에 기재된 무인관측 기반 해양쓰레기 모니터링 시스템을 이용하여 구성되는 것을 특징으로 하는 해양쓰레기 관리시스템
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제 11항에 있어서, 상기 사용자 단말기는, PC를 포함하는 정보처리장치, 또는, 스마트폰이나 태블릿 PC 또는 노트북을 포함하는 개인 휴대용 정보통신 단말기에 전용의 프로그램이나 어플리케이션을 설치하는 것에 의해 구성되는 것을 특징으로 하는 무인관측 기반 해양쓰레기 관리시스템
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