AI DENSITY · COMPUTER VISION · 실험 설계

괴정천 AI 플라스틱 밀도 상시 관측 (실험 중)

부유쓰레기가 낙동강 하구로 빠져나가기 전에, 다리에 설치한 광학 AI가 수면 위 플라스틱을 검출·계수·중량 추정하는 그림을 시뮬레이션합니다. 이것은 SEA:CUT의 "AI 모니터링 두뇌"이며, 드리프터·차단막(붐)과 함께 source-to-sea를 이룹니다.

📍 괴정천 하단 개착구간 · 부산 사하구 → 낙동강 하구
가정 유속 0.4 m/s
가상 카메라 2대
모의 유입강도 4×
부산 도심하천 수위관측 AI 생성 개념 이미지
부산 도심하천 수위 관측(량수표·CCTV·센서) — 청소가 아니라 측정. 강수·수위는 HRFCO 실측(개념 이미지, AI 생성).
저비용 드리프터 시제품 AI 생성 개념 이미지
저비용 드리프터 시제품 — 폐페트병에 GPS·통신·센서를 넣어 물길을 따라 흐르며 위치를 전송합니다(개념 이미지, AI 생성). 청소가 아니라 측정.
저비용 하천 관측 장비 구성 AI 생성 개념 이미지
저비용 관측 킷 일람 — 폐페트병 드리프터·소형 태양광·데이터 로거·량수자·야장. 값비싼 장비 없이 시민이 재현할 수 있는 구성(개념 이미지, AI 생성).
왜 이 관측인가
병(bottle)으로 병목(bottleneck)을 찾는다

물이 많아서만이 아니라 물길의 '목'이 막혀 넘칩니다. 나뭇가지가 뼈대, 쓰레기가 살 — 성긴 그물이 벽이 됩니다. 이 화면은 그 목이 어디서·언제 위험한지 병으로 측정한 결과입니다(청소가 아니라 측정).

쉬운 설명 보기 →
AI 계측선 (GATE)LASER TRIGGER
CAM_02_LIVE (모의)
FPS 29.98 · LATENCY 22ms
YOLOv8-RIVER · v4.2 (개념)
STATUS: SIMULATING
실시간 계측: 0개 검출
◆ FLOW ESTIMATE추정 적산 중량
0.00 kg
검출 쓰레기의 바운딩박스 부피와 플라스틱 유형별 표준중량을 환산한 해양 유입 차단 추정치입니다(모의).
총 검출량0 개
평균 검출 속도0 ea/m

📊 플라스틱 유형별 모의 수치

🔍 하천 수면 AI 모니터링은 어떻게 작동하나

The Ocean Cleanup이 배에 GoPro를 달고 바다 플라스틱 밀도를 만든 방법을, 다리 고정 카메라로 하천에 적용한 개념입니다. 핵심 파이프라인 3가지.

1. 실시간 객체 검출 (YOLO)

수면 반사·잔물결·조도 변화를 이겨내도록 하천 쓰레기 데이터셋으로 파인튜닝한 모델이 병·컵·비닐·어망·스티로폼을 30 FPS로 식별합니다. (제로샷 아님 — 학습 필요)

2. 투영 보정 · 이동거리

다리에서 비스듬히 찍는 원근 왜곡을 호모그래피 보정으로 펴서, 픽셀 이동을 실제 미터·유속(m/s)으로 환산합니다.

3. 체적→중량 환산 (드리프터 보정)

바운딩박스 종횡비로 3D 체적을 추정하고 유형별 표준중량을 곱합니다. SEA:CUT 드리프터 실측을 보정인자로 넣어 정확도를 올립니다.

⚠ 지금은 시뮬레이션입니다 — 실제로 하려면 (정직 고지)

  • 이 화면의 카메라·검출·중량은 전부 모의값입니다. 괴정천에 실제 AI 카메라가 도는 것이 아닙니다.
  • 괴정천은 약 88%가 복개(4.7km)돼 있어 카메라는 개착 구간·하구에만 설치 가능합니다.
  • 실측 버전 = ① 다리 카메라(또는 사하구 기존 CCTV 연동) ② 하천 쓰레기로 YOLO 파인튜닝 ③ 호모그래피 보정 ④ 드리프터 실측으로 보정. GPS 민간정밀 ±100m 한계 존재.
  • 괴정천 연간 쓰레기 플럭스는 미계측(추정 5~30t) — 이 실증이 채우려는 공백입니다. 실측 전 수치를 단정하지 않습니다.
  • 해외(The Ocean Cleanup)는 GPS 부표+수리모델로 집적지를 찾아 인터셉터를 설치한 것입니다. 우리는 그 방식의 계보를 잇는 것이지, 해외가 "AI 실시간 예측"을 했다고 말하지 않습니다.