2022 전기차 폐배터리 데이터를 활용한 미래 폐배터리 SoH(잔존가치) 예측분석 및 요인분석
버터링
자원순환 관점으로 봤을 때 폐배터리의 SOH는 탄소중립사회에서 필수적으로 관리되어야 할 필요가 있다. 잔존가치가 높은 폐배터리가 무분별하게 시장에 나오지 않도록 SOH에 영향을 미치는 주요 요인들을 파악하여 미래의 시장에 나오는 폐배터리들의 잔존가치를 예측하고자 한다.
2022 딥러닝 이미지 학습을 활용한 돈이 되는 자원 순환 어플리케이션 플랫폼
쓰테크
무인 수거기를 대체하고, 사용자에게 재활용 자원의 올바른 분리 배출을 알릴 수 있는 방법을 고안하면서, 재활용 가능 자원을 통해 돈으로 교환해주는 고물상을 생각하였다. 고물상 방문의 ''허들''을 낮출 수 있도록 사용자와 고물상의 중간 역할이 되어주고 돈이 되는 자원순환 어플리케이션 플랫폼으로 제공하여 재활용 습관의 지속가능성과 순환경제를 동시에 향상시키는 것을 목표로 한다.
2022 머신러닝을 활용한 커피박 수거함 입지 최적화 분석
JazzlsHorse
처리 과정에서 탄소 배출의 큰 문제로 작용하는 커피박을 적절히 활용한다면 많은 부가가치를 창출 할 수 있다는 가능성을 확인하였다. 이에 본 프로젝트에서는 머신러닝을 활용한 최적의 커피박 수거함 입지 분석·적용하여 커피박 처리 과정에서 발생되는 환경오염, 경제적 비용을 감소시키고자 한다.
2022 환경 데이터 기반의 기계학습을 활용한 에너지 진단 방법의 개선
스마트 탄소중립
에너지 사용량에 대한 단순집계로 진단하는 한계와 기후 환경 등의 에너지 사용량에 미치는 영향 분석의 문제점을 파악하여 정부·공공기관 건물 에너지 사용량에 대한 지능화된 분석을 통하여 예측 서비스 구축하는 것을 목표로 한다.
2022 서울 관악구 폐기물 처리를 위한 스마트 인프라 그린허브 구축
그린허브
에너지 빈곤층에 대한 공식적인 통계가 없고 및 에너지 빈곤층 기준이 명확하지 않다는 기존 에너지 복지 사업에 대한 문제점을 파악하여 생활환경 데이터를 통합하여 분석데이터로 활용, 예측, 추적 관리하는 것을 목표로 한다.
2022 환경 데이터를 활용한 취약계층 에너지 복지서비스의 효율화
에너자이조
1인 가구의 수가 매년 증가함과 동시에 다인 가구보다도 세 배 이상의 폐기물이 발생하고 있으며 앞으로도 더 많은 폐기물이 발생할 것으로 예상된다. 이에 현 시점에서 쓰레기통 인프라구축이 가장 필요한 지역인 관악구를 선정하여 스마트 인프라 그린허브 구축을 목표로 한다.