프로젝트 개요

프로젝트 요약:

EcoSteward는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 모바일 기술을 통합하여 도시 폐기물 관리를 혁신하는 것을 목표로 하는 혁신적인 협업 플랫폼입니다. 이 시스템은 폐기물 수거 프로세스를 개선하고, 지역사회 참여를 늘리며, 지속가능한 관행을 촉진함으로써 중요한 환경 문제를 해결합니다.

이 플랫폼은 YOLO 기반의 AI 폐기물 인식 기술을 사용하여 사용자가 폐기물 이미지를 업로드하면 식별하고 적절한 폐기 지침을 제공받을 수 있게 합니다. 지리정보시스템(GIS) 매핑 도구는 폐기물 상태의 실시간 시각화를 제공하며, 최적화된 수거 경로는 운영 비용을 최소화하고 탄소 배출을 줄이는데 도움을 줍니다. 또한 EcoSteward는 환경 관리자들에게 실시간 데이터와 비정상적인 폐기물 상황에 대한 자동 알림을 제공하여 보다 효율적인 의사결정과 자원 배분을 가능하게 합니다. 이 시스템은 블록체인 검증 보상 메커니즘을 통해 기술과 지역사회 행동을 연결하고, 24시간 AI 챗봇 지원과 재사용 가능한 물품 교환을 위한 커뮤니티 플랫폼을 제공합니다.

문제 인식

사회적 문제:

환경 오염은 주로 열악한 폐기물 관리로 인해 발생하는 긴급한 위기입니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면, 대기 오염은 매년 약 700만 명의 조기 사망에 기여하며, 800만 톤의 플라스틱 폐기물이 매년 바다에 버려집니다. 전통적인 폐기물 관리 시스템에는 세 가지 주요 결함이 있습니다: 비효율성, 낮은 재활용률, 그리고 제한적인 지역사회 참여입니다. 폐기물 수거 시스템은 종종 고정되어 있어 상당한 자원 낭비를 초래합니다. 최적화된 경로를 사용하면 연료 소비와 배출량을 최대 40%까지 줄일 수 있음에도 불구하고 말입니다. 전 세계적으로 폐기물의 13.5%만이 재활용되고, 33%는 야외 투기를 통해 처리됩니다. 도시 인구 증가로 인해 저소득 국가의 도시 폐기물량은 2025년까지 연간 1억 5,800만 톤에서 4억 8,000만 톤으로 증가할 것으로 예상됩니다.

혁신과 독창성

우리 프로젝트가 돋보이는 이유:

EcoSteward는 첨단 기술과 커뮤니티 중심 접근법의 통합을 통해 전통적인 폐기물 관리 시스템과 차별화됩니다. 시민 참여 없이 운영되는 시스템과 달리, EcoSteward는 기술이 인간의 노력을 향상시키는 협력적 생태계를 만듭니다.

이 플랫폼의 주요 혁신은 정확한 폐기물 분류를 위해 YOLO 기술을 활용하고 사용자에게 적절한 폐기 방법을 안내하는 AI 기반 폐기물 인텔리전스 포털입니다. 우리의 GeoWaste 시각화 도구는 GIS 기술을 사용하여 폐기물 상태의 실시간 지도를 생성하며, 블록체인 기반 보상 시스템은 환경 기여도 인정에서 투명성을 촉진합니다. 이 플랫폼은 환경 관리자를 위한 직관적인 대시보드를 포함하여 분석, 우선순위 알림, 자동 준수 보고서를 제공하며, 모든 것이 통합된 시스템에 원활하게 통합되어 있습니다. 또한 AI 챗봇은 WHO 및 EPA와 같은 신뢰할 수 있는 출처에서 가져온 최신 폐기물 관리 조언을 제공하여, 기술이 인간의 더 나은 의사결정을 돕고 인간의 참여가 지속적인 개선을 위해 시스템의 데이터를 풍부하게 만드는 피드백 순환을 만듭니다.

통찰과 개발

학습 과정:

EcoSteward 개발 과정에서 우리는 귀중한 통찰력을 얻었습니다:

• 전 세계 선진 도시들의 지속적인 폐기물 관리 문제에는 낮은 재활용률과 비효과적인 수거 시스템이 포함됩니다.

• 실제 폐기물 문제, 분류 기법, 환경 영향, 그리고 폐기물 문제 생성과 해결에서 인간 행동의 중요한 역할.

• WHO 지침, EPA 표준, 지역사회 의견과 같은 다양한 데이터 소스를 결합한 철저한 문제 분석의 중요성.

• 다양한 기술들(폐기물 탐지를 위한 AI, 매핑을 위한 GIS, 검증을 위한 블록체인)을 통합된 시스템에 결합하는 것의 어려움.

• 팀원 간의 팀워크와 협력의 중요성.

개발 과정:

이 프로젝트는 폐기물 인식을 위한 AI, 매핑을 위한 GIS, 검증을 위한 블록체인을 포함한 여러 첨단 기술을 통합하고, 광범위한 사용자를 위한 직관적인 사용자 인터페이스를 설계하는 도전을 극복하는 것을 포함했습니다. 우리는 프로젝트를 기능적 모듈로 나누고 사용자 테스트를 위한 초기 프로토타입을 만드는 방식으로 이에 접근했습니다. 환경 관리자와 지역사회 그룹의 피드백은 설계를 개선하고, 사용자 경험을 향상시키며, 시스템의 데이터 흐름을 최적화하는 데 중요한 역할을 했습니다.