AI 폐기물 선별 로봇이 바꾸는 자원순환의 미래

AI 기술을 활용한 폐기물 선별 시스템의 발전

최근 환경 문제 대응과 자원 순환 경제 구현을 위해 인공지능(AI) 기반 폐기물 선별 로봇 기술이 주목받고 있습니다. 에이트론을 비롯한 첨단 시스템은 260만 건 이상의 실제 데이터를 학습해 99%의 정확도로 45종 이상의 폐기물을 구분합니다. 초분광 카메라와 근적외선 스펙트럼 분석을 결합해 PET와 PE 소재를 육안으로 구분하기 어려운 수준까지 세밀하게 분류합니다.

"분리수거 번거로움을 해결하기 위해 AI 로봇 기술에 집중했습니다. 환경 보호와 편의성을 동시에 잡을 수 있는 솔루션이죠."

 

출처:한겨레

글로벌 사례를 통해 본 산업 적용 효과

핀란드 젠로보틱스의 패스트 픽커 4.0은 분당 80개, 시간당 4,800개 물체를 처리하며 인간 작업자 대비 2배 이상의 효율성을 보입니다. 미국 AMP 로보틱스는 2026년 가동 예정인 웨이스트 커넥션스 시설에 차세대 시스템을 도입해 운영 비용 40% 절감과 재활용률 30% 향상을 목표로 하고 있습니다. 국내에서는 제주도 조천항에 스마트 재활용 센터가 구축되어 실시간 데이터 모니터링 시스템을 운영 중입니다.

 

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AI 폐기물 자원선별로봇 '에이트테크' (출처: 머니투데이)

환경적·경제적 파급력 분석

AI 선별 시스템 도입으로 연간 1,500톤의 탄소 배출량 감소 효과가 예상되며, 재활용 물질 순도가 95%에서 99%로 향상됩니다. 한국환경공단 연구에 따르면 전국적 확대 시 2030년까지 7조 원의 경제적 효과와 12만 개의 일자리 창출이 가능할 것으로 전망됩니다. 특히 건설현장에서 발생하는 혼합폐기물 처리에 헤비 픽커 로봇이 효과적으로 활용되고 있습니다.

 

출처: 한겨레

기술 발전 방향과 과제

차세대 시스템은 다중 센서 퓨전 기술과 양자 컴퓨팅 기반 예측 알고리즘을 도입할 계획입니다. 2024년 EU 집행위원회 보고서는 2030년까지 유럽 전역에서 60%의 폐기물 처리장에 AI 로봇을 보급한다는 목표를 발표했습니다. 그러나 고가의 초기 투자비용과 표준화된 분류 기준 미비 등 해결해야 할 과제도 남아있습니다.