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사용 후 폐기되는 폐가전제품은 전 세계적으로 연간 약 5,000 만톤이 발생하고 있으나, 재활용되는 비율은 약 15.0 % 미만으로 폐가전제품의 처리 및 재활용에 대한 관심이 높아지고 있다. EU의 WEEE 지침뿐만 아니라 국내의 EPR 제도 확대시행 및 2018년 1인당 6.0 kg의 WEEE 재활용 목표 관리제 등의 규제가 강화되고 있는 실정이다. 폐가전제품(e-waste)에는 철금속류, 알루미늄 및 구리 등의 비철금속류 등 유용자원 뿐만 아니라 다량의 플라스틱류가 포함되어 있다. 특히, 폐소형가전의 경우 다양한 종류의 재료 및 부품이 사용되고 있으며, 철금속류, 구리 및 알루미늄 등의 비철금속류, PCBs 및 플라스틱 등 재활용이 가능한 유용자원을 다량으로 함유하고 있다. 특히, 폐소형가전의 경우 대형가전에 비해 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 다양한 재질의 플라스틱을 사용하고 있다. 플라스틱의 재질선별에 가장 널리 사용되고 있는 근적외선분광법(NIR 선별)의 경우 흑색 플라스틱의 재질을 인식하지 못하는 한계점 등으로 인하여 흑색 플라스틱의 재질선별 및 재활용 공정에 적용을 하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 레이저 기술을 기반으로 흑색 플라스틱 자동선별 시스템을 개발하였으며, 자동선별 시스템은 흑색 플라스틱 시료의 위치 자동인식 장치, 실시간으로 흑색 플라스틱의 재질을 인식하는 레이저유도기반분광 분석(LIBS) 장치, LIBS로부터 획득한 플라스틱의 재질별 특성 데이터의 분류를 위한 인공지능형 알고리즘 S/W, 재질별 선별/회수를 위한 선별분리장치 및 선별시스템 각각의 장치를 제어하기 위한 Control unit 등으로 구성되어 있다. 레이저 기술을 기반으로 흑색 플라스틱의 재질별 특성을 분석하였으며, 획득한 흑색 플라스틱 재질별 특성 데이터를 주성분 분석법(PCA)과 인공지능형 알고리즘 기법의 분류기를 적용하였다.
