AI를 활용하여 사용자가 폐기물을 올바르게 분리 배출할 수 있도록 돕고자 개발하게된 프로젝트입니다.
이 프로젝트는 지역 사회의 재활용률을 높이고 환경 문제를 해결하는 데 기여하는 것을 목표로 합니다.
개발 기간
2025/07/17 - 2025/08/25
팀 구성 및 주요 역할
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오준수 (Boss, Back-end)
- 프로젝트 총괄 및 일정 관리
- 백엔드
인센티브, 마이페이지, 로그인 & 회원가입기능 구현
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하헌찬 (Back-end, AI)
- 이미지 분석 기능을 위한 프롬프팅 및 AI API 개발
- API 서버 아키텍처 설계 및 구축
- 데이터베이스 모델링 및 구현
- 백엔드
이미지 분석, 게시판기능 구현
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설경민 (Front-end, Back-end)
- UI/UX 설계 및 전반적인 프론트엔드 구현
- 서버-클라이언트 데이터 연동 및 상태 관리
- 백엔드
기록 보관, 제보 게시판기능 구현
- 서비스 바로가기: https://sejong-waste-management.onrender.com
- GitHub 레포지토리:
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지역 문제 정의
- 교내에서 분리배출이 제대로 되어지지 않고 있다는 의견이 자주 나오고 있습니다.
- 부정확한 분리배출은 재활용 효율을 떨어뜨리고, 이는 소각 및 매립 비용 증가로 이어져 지역의 경제적, 환경적 부담을 가중시킵니다.
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명확한 타겟 설정
- 분리배출에 대한 지식이 부족할 수 있는 1인 가구, 노년층, 사회초년생, 학생 등을 주요 타겟으로 설정했습니다.
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문제의 연결성
- 분리배출이라는 생활 속 작은 불편함이 어떻게 지역의 환경오염, 자원 낭비, 처리 비용 증가와 같은 거시적인 문제와 직결되는지 명확히 설명하고자 했습니다.
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현장 인사이트 반영
- 지역 주민, 대학 주변 거주 학생과 인터뷰 하며 "분리수거에 대한 접근성 높은 가이드가 있으면 좋을 것 같다"라는 의견을 반영하여, AI 이미지 인식을 통해 분리수거 가이드 솔루션을 기획했습니다.
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차별점: AI 이미지 인식 기술
- 기존의 텍스트 검색 기반 서비스와 달리, AI 이미지 인식 기술을 도입했습니다.
- 사용자가 폐기물 사진을 찍는 것만으로 즉각적이고 정확한 배출 정보를 얻을 수 있습니다.
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효과적인 해결 방식
- 복잡한 검색 과정 없이, 단 한 번의 촬영으로 폐기물 종류, 배출 방법, 주의사항까지 한 번에 확인할 수 있어 매우 편리하고 효과적입니다.
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높은 구현 수준
- 아이디어를 넘어, 실제 사용자가 접속하고 모든 핵심 기능을 시연해볼 수 있는 웹 서비스 형태로 배포를 완료했습니다.
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매끄러운 서비스 흐름
사진 업로드→AI 분석→결과 확인→상세 정보 제공으로 이어지는 직관적이고 자연스러운 서비스 흐름을 설계했습니다.
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사용자 친화적 UI/UX
- 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 최소한의 동작으로 원하는 정보를 얻을 수 있는 간결하고 사용자 친화적인 UI/UX를 구현했습니다.
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AI의 핵심 역할
- 폐기물 이미지를 학습한 AI 모델이 서비스의 핵심 엔진 역할을 수행합니다.
- 이미지를 분석해 폐기물 종류를 정확히 식별하고, 데이터베이스와 연동하여 올바른 배출 방법을 안내합니다.
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지역 맞춤형 AI 설계
- 폐기물 종류 판별을 넘어, 지역별로 다른 분리배출 정책 데이터까지 고려하여 사용자 위치에 최적화된 맞춤형 정보를 제공합니다.
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운영 실현 가능성
- 경량화된 AI 모델과 확장성 높은 클라우드 서버를 활용하여, 최소한의 비용으로 안정적인 서비스 운영이 가능하도록 설계했습니다.
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지속 가능성
- 수익 모델: 지자체 및 재활용 기업에 정제된 폐기물 데이터를 제공하거나, 앱 내 친환경 제품 광고 등을 통해 수익을 창출할 수 있습니다.
- 운영 전략: 사용자가 올리는 데이터를 지속적으로 AI 모델 재학습에 활용하여 서비스의 정확도를 높이는 선순환 구조를 목표로 합니다.
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지역 네트워크 활용
- 지역 커뮤니티, 아파트 관리사무소 등과 협력하여 서비스 사용을 장려하고, 오프라인 분리배출 교육 자료로 활용하는 등 지역 사회와 연계하는 실행 방안을 적극적으로 모색하고 있습니다.