This study was conducted to develop a Web-GIS based monitoring module of smart city that can effectively respond, manage and improve situation in all stages of illegal dumping management on a city scale. First, five technologies were set for the core technical elements of the module configuration. Five core technical elements are as follows; video screening technology based on motion vector analysis, human behavior detection based on intelligent video analytics technology, mobile app for receiving civil complaints about illegal dumping, illegal dumping risk model and street cleanliness map, Web-GIS based situation monitoring technology. The development contents and results for each set of core technical elements were evaluated. Finally, a Web-GIS based 'illegal dumping monitoring module' was proposed. It is possible to collect and analyze city data at the local government level through operating the proposed module. Based on this, it is able to effectively detect illegal dumpers at relatively low cost and identify the tendency of illegal dumping by systematically managing habitual occurrence areas. In the future, it is expected to be developed in the form of an add-on module of the smart city integration platform operated by local governments to ensure interoperability and scalability.
본 연구의 목적은 불량 매립된 쓰레기로부터 발생되는 침출수의 화학적 특성을 조사하는데 있다. 불법 투기된 쓰레기를 각각의 모형 매립조 속에 벤토나이트를 중량비로 0. 5. 10. 15%씩 혼합한 뒤 침출수의 CODcr, ${NO_3}^-$, ${SO_4}^{2-}$, $Cl^-$, 중금속을 모니터링 하였다. 그 결과, 모든 Lysimer에서 CODcr 농도 감소가 보여졌으며, 중금속은 거의 검출되지 않았다. 벤토나이트 혼합율의 증가에 따라 ${NO_3}^-$, ${SO_4}^{2-}$, $Cl^-$, 의 제거율이 증가하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.883-890
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2010
수질오염의 요인인 불법 오물 투기는 사회적 이슈로 대두되고 있고 관련 감독기관이 해결해야 할 문제들 중의 하나이다. 따라서 불법 오물 투기를 막는 체계적인 관리, 감독이 시급한 상황이다. 이를 위해 최근 들어 관련기관들은 실시간으로 연속적으로 수질의 상태를 감지 할 수 있는 자동측정기를 하천에 설치하고 있다. 본 논문에서는 수질 자동측정기로부터 발생하는 실시간 데이터를 감시하여 이상점을 탐지하게 하는 수질 감시 알고리즘을 제안한다. 특히 수질 자동 측정기로서 흔히 사용되는 화학적 산소요구량 자동측정 장치기를 위한 수질 감시 알고리즘을 개발한다. 본 논문의 수질 감시 알고리즘은 기본적으로 시계열 간섭모형을 활용한다.
In CCTV environments, a lot of learning image data is required to monitor illegal dumping of garbage with a typical image-based object detection using deep learning method. In this paper, we propose a system to monitor unauthorized dumping of garbage by learning the articular points of the person using only a small number of images without immediate use of the image for deep learning. In experiment, the proposed system showed 74.97% of garbage dumping detection performance with only a relatively small amount of image data in CCTV environments.
우리나라의 무단 투기된 쓰레기양은 2019년 2월 기준 33만 톤이며 이를 단속하기 위해 상용화된 쓰레기 무단투기 단속 시스템은 센서를 이용하여 시스템 주변에 사람이 지나가면 영상을 촬영하기 때문에 쓰레기 무단투기자 뿐 아니라 해당 시스템 주변을 지나는 모든 사람을 촬영하기 때문에 불법 쓰레기를 배출하는지 해당 영상을 사람이 일일이 다시 분석해야한다. 본 논문에서는 쓰레기 투기 행위 이미지를 바탕으로 학습시킨 딥러닝 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLO-v4를 활용하여 실시간으로 쓰레기 무단투기를 단속하는 시스템을 제시한다.
무단 폐기물 투기로 인해 토양, 지하수, 하천 등 환경오염이 심각해지고 있다. 본 연구에서는 J시에서 발생된 무단 투기 유류를 분석함으로써 어떤 유종인지를 분석하였다. 물, 고형불순물, 유류 혼합물 형태를 전처리하여 균질한 유류성분을 얻은 뒤, 물성분석, 원소분석, 및 가스크로마토그래피를 이용해 분석한 결과, 11.8%의 산소함량, $-6^{\circ}C$의 유동점, 크로마토그램의 패턴 결과 식물성기름으로 판단하였다. 또한 어떤 식물성 기름인지 알기 위해 HPLC를 이용해 구성성분을 분석한 결과, LLO, OOL, POL이 높은 비율로 분석되어졌으며, 이는 대두유가 주성분이면서 다른 식물성기름의 혼합형태인 폐유로 최종 판단하였다. 본 연구를 통해 향후, 불법 투기되는 유류에 대한 유종 구분 및 오염원인자 판단을 위해 활용 가능할 것으로 판단된다.
A community-centered smart village process model was developed through the theoretical review of the rural field forum. By analyzing the difference in technology demand according to the digital capabilities of leaders by community type, village types were classified and detailed technologies were defined. The smart village process was proposed to enable residents to operate autonomously by inducing continuous interest and participation of local residents through the conception stage, planning stage, implementation and self-reliance stage, and allowing them to cooperate together. The business model canvas was reconstructed to be used in the workshop. It was applied to the village of Yesan-gun. As a result of running a resident workshop using the business model Cambus, the lack of resident awareness and illegal garbage dumping were presented as the first problems to be solved. The value of the village was set as 'a village that is clean and clean with a sense of residents, and a good place to live', and users were expressed as 'family' and 'outsiders'. It was suggested that we meet frequently to convey the value of the village by using broadcasting and announcements as a channel to convey the value. Core activities were to cultivate residents' consciousness, such as implementing a campaign against illegal garbage dumping, and to establish and guide separate collection sites. When a garbage collection center is installed, it was estimated that around 2 million won per month for management costs, and it was investigated that it was possible to spend an hour or so twice a month to solve the problem of illegal dumping. If a method to derive village projects based on the derived business model canvas is developed in the future, it will be more practical.
크고 작은 700개의 섬으로 이루어진 세토내해는 경치가 매우 아름다운 곳이다. 그러나 산업폐기물의 불법투기로 인해 이 세토내해의 조그마한 섬인 데시마(豊島)에서 비극적인 일이 발생하였다. 그것은 1978년으로부터 13년간에 걸쳐, 악질적인 사업자와 가가와현(香川縣)이 사업자를 옹호한 것에 의해 유해산업 폐기물이 불법 투기된 사건이다. 1990년 경찰의 적발에 의해 작업이 중지되었지만 60만톤을 초과하는 산업폐기물이 방치되어, 다이옥신을 포함하는 유해물질이 계속해서 데시마 해안에 흐르고 있다. 이 사건은 일본의 전형적인 경제우선을 상징한다. 데시마 도민 약 1400명은 25년 동안 반대운동을 한 결과 2000년 6월 6일 국가의 공해조정이 성립, 데시마의 재생을 위한 작업이 현재 진행되고 있다. 산업폐기물에서 발생된 유해물질이 해안으로 흐르는 것을 차단하고, 불법투기된 폐기물을 인근의 나오시마(直島)로 이송하여 재처리하는 것이 2004년부터 진행되고 있다. 소요비용은 초기에 약 5천억원으로 계획되었으나, 이보다 많은 비용이 소요될 것으로 예상된다. 여기 에서는 불법투기된 폐기물의 재처리에 대하여 상세하게 소개하고자 한다.
The oyster shells of about 240,000 tons have been annually produced in south coast of South Korea. However, about 25% of the oyster shells (60,000tons) was recycled as oyster seeding and fertilizer due to the limited amount of consumption for such purposes. The stored amount of oyster shell in the fertilizer manufacturing company is overfilled, and thus cannot accept any more of the waste oyster shells. As a result, landfill and illegal dumping of waste oyster shells have become an increasingly serious issue since 2011. In this research, the problems generated by the oyster shells were investigated through surveying activities. One of the possible alternative solutions that can process large amount of waste economically was found to be the application of oyster shells as a construction materials.
최근 딥러닝의 발전에 따라 무인감시, CCTV 등 영상감시 시스템도 지능화되고 있다. 하지만 쓰레기 무단투기 감시는 여전히 관리자가 실시간으로 CCTV 영상을 관제하는 형태로 이루어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CCTV 영상에서 쓰레기 무단투기를 검출하는 방법을 제안하며 검출 방법으로 차 영상과 합성곱 신경망을 이용한다. 실험은 합성곱 신경망에서의 쓰레기봉투 분류 문제 위주로 진행하였다. 합성곱 신경망의 네트워크는 Inception v3를 사용하였으며 실험 결과, 약 99.52%의 쓰레기봉투 분류율을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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