본 과제는 동국제강이 운영하는 철스크랩 야드장 내 구획별로 적재된 스크랩의 등급과 종류를 AI 영상 기반으로 자동 판정하고, 실시간 재고를 정량화하여 관제 대시보드와 ERP 시스템까지 연계하는 것을 목표로 합니다. 기업은 국내 철강 3사에 속하는 대기업으로서 인천·포항·당진·부산 신평 등 다수의 생산 사업장을 운영하고 있으며, 이미 단품 단위의 스크랩 등급 판정과 이물질·위험물 탐지 모델을 보유하고 있고, 철스크랩 온라인 거래 플랫폼인 스크랩숍(scrapshop.com)이라는 기존 디지털 자산도 함께 제공합니다. 이 플랫폼은 판매상담, 조건부판매, 입찰공고, 배차신청, 납품 및 품질확인 기능을 갖추고 있어 향후 재고 정량화 결과와 곧바로 연계될 수 있는 기존 자산이라는 점에서 의미가 있습니다. 연구실은 이러한 기존 역량을 야드 전체 구획 단위로 확장하는 역할을 맡아, 원거리·대면적 영상에서 스크랩 재질을 분류하는 모델, 라벨링 프로토콜과 데이터셋 구축 방법론, 구획별 구성비와 체적을 정량 추정하는 기법, 그리고 조명·기상 변화에 강건한 도메인 적응 기법을 개발합니다. 아울러 이렇게 도출된 결과를 실시간으로 시각화할 수 있는 관제 대시보드 설계까지 포함하여 진행하며, 카메라 설치 환경, 목표 정확도, 사내 스크랩 등급 기준, 데이터 제공 범위 등 세부 조건은 착수 단계에서 기업과 협의해 확정할 예정입니다.