AI 기반 해양 쓰레기 모니터링

해양 쓰레기 현황 분석 및 기존 수거 체계(인력 기반 육안 조사)의 비효율성 도출

드론으로 촬영한 해안가 영상에서 AI(Semantic Segmentation)를 활용한 쓰레기 자동 탐지·분류 알고리즘 설계

쓰레기 종류별(플라스틱, 스티로폼, 어구 등) 분류 및 면적·밀도 정량화를 통한 오염도 지수 산출

분석 결과를 GIS 지도에 시각화하여 우선 수거 구역을 자동 추천하는 의사결정 지원 시스템 설계

해양 환경 보호라는 글로벌 이슈를 AI와 드론 기술로 해결하려는 시의적절하고 사회적 가치가 높은 기획

단순 탐지를 넘어 종류별 분류·정량화·GIS 시각화·우선순위 추천까지 이어지는 체계적인 데이터 파이프라인 설계

실제 해안가 드론 촬영 데이터를 활용한 AI 모델 학습 시도로 현실적 데이터 기반 접근

해양 환경의 특수성(파도, 반사광, 모래에 묻힌 쓰레기 등)을 고려한 AI 모델 성능 검증 및 데이터 증강 전략이 필요합니다

드론 비행 시간, 해상풍 영향, 촬영 해상도 등 현실적 운용 제약을 분석하고 최적 비행 경로 알고리즘을 설계해야 합니다

해양환경공단, 지자체 등 유관 기관의 기존 해양 쓰레기 데이터와 연동하여 시계열 오염도 변화 추적 기능을 추가하면 정책적 활용도가 높아집니다