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ABSTRACT
To solve the challenge of waste plastics, this study investigated the related technologies and company trends along the plastic life cycle, and primarily describes ICT technologies to improve efficiency in the process of sorting and sorting waste plastics. Waste plastic discharge caused by the explosive increase in parcel traffic because of COVID-19 is also growing exponentially. Hence, waste treatment is emerging as a social challenge. Most of the domestic waste classification depends on the manual process according to the waste pollution level. The plastic material classification approach using the spectroscopy approach reveals a high error in the contaminated waste plastic classification, but if the Artificial Intelligence-based image classification technology is employed together, the classification precision can be enhanced because of the type of waste plastic product and the contaminated part can be differentiated. 

KEYWORDS     ICT,    전주기,    폐플라스틱

본고에서는 폐플라스틱 문제 해결을 위해 생산, 유통소비, 수집, 분류, 폐기, 재활용 및 재사용에 대 한 플라스틱 전주기에 따른 관련 기술을 살펴보고, 주로 폐플라스틱의 선별 및 분류 과정에 있어 효율을 높이기 위한 ICT 기술에 대해서 설명하고자 한다.
전국 곳곳에 쌓이는 쓰레기산, 점점 심각해지는 쓰레기 처리 문제, 플라스틱 배출량의 증가, 폐플라스틱의 방치로 인한 미세플라스틱 발생 등 폐플라 스틱 문제로 인하여 국민 생활이 위협받고 있는 상 황이다. COVID-19로 인한 택배 물동량의 폭발적 증가에 따라 폐플라스틱 배출 역시 기하급수적으 로 증가하면서 폐기물 처리가 사회문제로 대두되고 있다.

폐플라스틱은 해양을 포함한 지구환경 오염의 주 범으로 대두되고 있으며, 지구 온난화 및 지속가능 성 문제까지 그 영향력이 확대되고 있다. 해안가 및 해양에 버려진 플라스틱으로 인한 미세플라스틱이 증가하고 있다. 수산물 섭취가 많은 식습관의 영향 으로 미세플라스틱 섭취로 인한 유해성 위협이 증 가하고 있다. 인천 및 낙동강 하류의 미세플라스틱 농도가 세계 2위와 3위 수준으로 수질 오염 또한 심 각한 수준에 이르고 있다[1].
생활 환경의 변화, 특히 COVID-19로 인하여 2019년 대비 택배량 19.8%, 배달음식 75.1% 증가로 폐플라스틱 14.6%, 폐비닐 11%씩 급증하였다. 정 부는 플라스틱 전주기 발생 저감 및 재활용 대책으 로 2025년까지 20% 감축과 재활용 비율 70%로 상 향(현재 54%) 정책을 발표하였다. 투명 페트병에 더 해서 사용량이 많은 플라스틱 재질에 대한 분리수 거통 추가 설치를 통해 2022년까지 4종의 플라스틱 분류를 진행할 계획이다.

국내 폐플라스틱의 처리는 재활용 62%, 소각 32%, 매립 5%로 나타나지만, 물질 재활용이나 에너 지 회수(시멘트 소성로, 폐기물 고형연료, 소각 열에너 지) 등 세부화된 통계 및 데이터 관리 체계가 미흡한 상태이다. 플라스틱의 생산부터 소비, 재활용에 대 한 관리 체계가 정립되어 있지 않아 폐플라스틱 문 제에 대한 해결을 위한 분석 및 재활용 기술 적용, 정책수립 등에 어려움이 있다[2].
폐기물 오염도에 의한 국내 폐기물 분류는 대부 분을 수작업에 의존하고 있다. 분류된 폐플라스틱 은 분류 순도에 따라 큰 가격 차이가 있다. 근적외선 을 이용한 플라스틱 분류방법은 특정 종류에 한하 여 약 95%의 선별성능을 보이고 있지만, 플라스틱 재활용 공정에서는 다종의 플라스틱에 대한 높은 정확도를 요구한다. 그리고 블랙 플라스틱에 대한 인식문제가 존재한다.
근적외선을 이용한 플라스틱 분류방법과 이미지 기반 분류방법을 융합하여 유색, 무색 플라스틱을 선별할 수 있으며, 오염된 폐기물에서는 선별능력을 높이고자 한다.

대규모로 발생하는 폐플라스틱의 재활용을 위해 서는 신속하고 정확하게 분류해야 하지만, 현재 기 술로는 다양한 형태와 색을 가지는 폐플라스틱의 자 동 분류작업은 불가능하며, 대부분 수작업이 필요한 상황이다. 또한 열악한 작업환경에서 대량의 폐플라 스틱 자동 선별을 위한 초고속/초정밀 픽 앤 플레이 스 작업 자동화 기술이 요구된다.