산업의 발달로 인하여 플라스틱의 수요가 증가되고 있다. 산업현장과 가정에서 사용 후 배출되는 폐플라스틱은 많은 환경 문제를 야기 시키고 있으며, 이를 해결하기 위하여 적극적인 폐플라스틱 재활용 방안이 제안되고 있다. 폐플라스틱의 효율적으로 재활용하기 위해서는 재질별 선별이 이루어져야 하며, 재질별 선별을 위한 기술 개발은 지속적으로 이루어져 왔다. 최근에는 폐플라스틱의 재질별 선별에 근적외선분광법(NIR 선별기)가 가장 널리 사용되고 있으며, 우수한 재질 분류 성능을 보인다. 그러나 검정색 폐플라스틱의 경우 근적외선의 빛을 흡수하여 재질인식을 하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 근적외선분광법의 단점을 보완하기 위하여 분광기의 일종인 레이저유도플라즈마 분광기를 이용하여 검정색 플라스틱의 재질별 선별을 위하여, 플라스틱 고유의 스펙트럼을 획득한다. 분광기를 통해 얻어진 스펙트럼은 주성분분석법(Principal Component Analysis; PCA)을 이용하여 데이터 전처리(Preprocessing) 과정을 거친 후 입력 데이터를 얻는다. 데이터 전처리 과정을 통해 획득된 입력 데이터를 이용하여 플라스틱의 재질 인식을 위한 패턴 분류기로 퍼지집합 기반 신경회로망(Fuzzy-set based neural networks)을 이용한다. 퍼지 집합 기반 신경회로망은 퍼지 집합과 신경회로망의 장점을 결합한 퍼지 신경회로망의 일종으로 입력변수의 차원이 높은 경우에 좋은 성능을 보이는 신경회로망이다.

• 박상범(수원대학교 전기공학과) | Sang-Beom Park
• 노석범(수원대학교 전기공학과) | Seok-Beom Roh
• 오성권(수원대학교 전기공학과) | Sung-Kwun Oh
• 박은규(수원대학교 환경에너지공학과) | Eun-Kyu Park2
• 최우진(수원대학교 환경에너지공학과) | Woo-Zin Choi