생활계에서 배출되는 폐기물은 주로 소각처리 또는 소각처리 후 매립 등의 방법이 주로 사용되고 있으며, 소각 또는 매립처리의 경우 2차 환경오염을 유발하는 등의 환경영향을 주는 것으로 보고되고 있다. 생활계에서 발생하는 폐기물의 소각 및 매립처리 등으로 인하여 발생하는 2차 환경오염 문제를 해결하기 위하여 다양한 방법의 적정처리 기술에 대한 연구가 진행되어 왔으며, 국내의 경우 10여년 전부터 생활계 폐기물 중 다량으로 함유되어 있는 가연성 폐기물을 최대한 선별/회수하여 재활용하기 위한 생활계 폐기물 전처리 기술이 도입되어 현재 국내에서 약 20여기가 가동 중에 있다. 대부분의 생활계 폐기물 전처리 설비는 가연성 폐기물을 기계적 선별, 건조 공정 및 성형공정을 통하여 에너지를 생산하고 있으며, 반입되는 폐기물의 성상 특히, 수분함량의 영향으로 일부 시설의 경우 운영상에 문제점을 야기시키는 실정이다. 본 연구에서는 국내에서 운영되고 있는 생활계 폐기물 전처리 시설 중 성형 고형연료(SRF)를 생산하는 대표적인 폐기물 종합처리시설을 선정하여 운영 현황 등을 분석하였다. 폐기물 종합처리시설의 운영 현황 등의 분석을 통하여 성형 고형연료(SRF) 생산시설에서 발생할 수 있는 문제점 등을 파악하고, 보다 효율적인 처리시설의 운영 및 고형연료(SRF)의 생산을 위한 개선 방향을 모색하여 향후 생활계 폐기물 종합처리시설의 설치 및 운영 등에 자료로 활용하고자 한다.

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.

A great variety of plastics are used in IT products, which differ not only by plastic type but also by color and presence of additives such as brominated flame retardants (BFRs). In this study, to identify the plastics containing BFRs and heavy metals (i.e., Pb, Hg, Cd, Cr6+), laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) was used. Polypropylene (PP)-type black plastic samples that were obtained from three different types of used electric cookers were analyzed. The spectrum peaks observed in the LIBS system confirmed the presence of BFRs and heavy metals. The number of Br peaks were identified and the data were compared with the previous atomic spectra database. In the near future, the recycling of plastics from e-waste may become more important not only to reduce the amount of waste requiring treatment but also to eliminate the plastics containing hazardous components and compounds.

국제 원자재 가격 상승 및 환경규제 강화 등으로 인해 폐자원의 재활용에 대한 관심이 높아지고 경제적 가치가 부각되고 있다. 그 중 일상적인 전자제품들은 편의성에 따라 널리 사용되며 폐기시 유해물질로 인한 각종 환경오염 문제를 일으킨다. 이에 정부는 폐전기・전자제품의 재활용 활성화를 위하여 EPR 제도를 도입하여 시행하고 있으며, 2014년 폐소형가전까지 확대 지정하여 EPR 대상품목에 포함하였다. 폐소형가전의 경우 해마다 새로운 제품들이 쏟아져 나오며 재활용 대상 폐가전제품의 발생량도 크게 증가할 것으로 예상된다. 가볍고, 성형이 쉬운 플라스틱을 가전제품에 사용할 경우에는 화재에 취약하다는 단점을 가지고 있다. 특히, 소형가전제품에는 화재예방을 위한 난연제, 제품의 상품성을 높이기 위한 착색제, 제품을 보호하기 위한 코팅제 및 대전방지제 등 각종 첨가제들을 여러 종류 사용하고 있다. 난연제의 경우 우수한 난연 성능 및 저렴한 가격으로 인하여 브롬화난연제(Brominated Flame Retardants, BFRs)를 가장 널리 사용하고 있으며, 대표적인 브롬화난연제는 PBDE(polybrominated diphenyl ether), TBBPA(Tetrabromobisphenol A), HBCD(Hexabromocyclododecane) 등이 있다. 가전제품으로부터 회수한 플라스틱의 효율적인 재활용을 위해서는 브롬화난연제가 함유된 플라스틱의 사전제거가 중요하다. 브롬화난연제를 함유한 플라스틱을 인식/식별하는 기술은 개발되었으나, 선별기술의 상용화사례는 전무한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 레이저 기반 기술을 이용하여 폐소형가전에서 회수한 플라스틱 중 브롬화난연제를 함유한 플라스틱의 특성을 파악하였다. 향후 폐소형가전으로부터 발생한 플라스틱의 효율적인 재활용을 위한 선별기술 개발 자료로 활용하고자 한다.

소형가전은 다양한 종류의 유용자원을 포함하며 대형가전에 비해 플라스틱의 함유량이 높다. 생활수준의 향상으로 인하여 편리하고 다양한 소형가전의 소비가 증가하고 있으며, 사용자의 기호에 따라 다양한 형태의 밥솥이 사용되고 있다. 압력 밥솥의 경우 일반 밥솥에 비해 흑색 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 흑색 플라스틱의 재질이 다양하다. 최근 압력 밥솥의 소비증가로 향후 흑색 플라스틱의 발생량은 증가할 것으로 예측된다. 그러나, 현재의 폐소형가전 재활용 공정에 적용된 선별 기술로는 흑색 플라스틱의 정확한 선별이 어려운 실정이다. 따라서, 폐소형가전 재활용률 향상을 위한 흑색 플라스틱의 선별기술이 요구된다. 본 연구에서는 폐소형가전의 대표적인 품목 중 하나인 전기밥솥의 종류별 해체/선별하여 물리적 특성을 분석하였으며, 향후 폐소형가전의 효율적인 선별 기술 개발의 자료로 활용하고자 한다.

전 세계적으로 폐전자제품의 연간 발생량은 약 5,000 만톤에 달하고 있으나, 재활용되는 비율은 약 15 %미만으로 폐전자제품의 처리에 대한 EU의 WEEE 지침 등이 지속적으로 강화되고 있다. 폐가전제품(e-waste)에는 철금속류, 알루미늄 및 구리 등의 비철금속류 등 유용자원 뿐만 아니라 다량의 플라스틱류가 포함되어 있다. 특히, 폐소형가전의 경우 제품의 종류나 구성 물질이 매우 다양하며, 재질 중 흑색 플라스틱의 비율이 높을 뿐만 아니라 적정 선별기술이 없어 효율적인 재활용이 되지 못하고 있는 실정이다. 2014년부터 폐중･소형가전까지 EPR제도의 확대 시행으로 폐가전제품의 발생량은 지속적으로 증가할 것으로 예측된다. 폐소형가전 민간재활용업체에서는 특정 선별기술을 적용하지 못하고 인력에 의하여 일부 고가의 유용자원만을 선택적으로 선별/회수하여 재활용하고 있으며, 일부 경제성이 낮은 흑색 플라스틱의 경우에는 혼합물의 형태로 매각하고 있는 실정이다. 다량의 유용자원을 포함하고 있는 폐소형가전의 효율적인 재활용을 위해서는 해체/파쇄 기술뿐만 아니라 다양한 구성 물질 특히, 흑색 플라스틱의 재질을 자동으로 인식하고 선별할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 폐소형가전으로부터 발생하는 흑색 플라스틱의 재질을 레이져 기반 기술을 이용하여 재질별 자동 인식하였으며, 획득한 흑색 플라스틱 재질별 데이터는 인공지능을 이용한 알고리즘으로 분류기를 설계하였다. 폐소형가전으로부터 발생하는 흑색 플라스틱의 재질별 선별을 위한 자동선별 시스템을 개발하였으며, 흑색 플라스틱의 재질별 인식율 및 선별효율 향상 등을 위하여 자동선별 시스템의 성능 개선 및 보완 등의 연구를 수행 중에 있다.

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.

과거에는 생활폐기물을 처리하기 위한 방법으로 매립, 소각, 등의 방법이 주로 사용되었으며, 이와 같은 방법은 부산물 발생으로 2차 환경오염을 유발하여 지구온난화와 같은 기후변화에 영향을 주는 것으로 보고되고 있다. 기존의 소각 및 매립시설을 보완하기 위해 정책과 R&D 사업을 통해 다양한 방법을 비교분석하여 2007년부터 가정, 사업장 등에서 발생되는 폐기물에서 자원화 및 에너지화 가능한 물질을 최대한 회수하여 소각 및 매립량을 최소화 할 수 있는 생활폐기물 전처리시설이 도입되기 시작하였으며 현재는 전국에 약 20여기가 가동 및 건설 진행 중에 있다. 그러나, 현재 가동 중에 있는 전처리시설에서 자원화 및 에너지화 물질을 회수한 나머지인 저품위 혼합폐기물 약 40%이상이 고함수율(40%이상) 상태로 배출되고 있어 지역에 따라 소각 또는 매립처리되고 있다. 저품위 혼합폐기물의 배출상태는 대부분 입도 선별된 물질과 기계선별이 되지 않은 물질들로 구성되어 있어 입도가 작고, 유기물이 엉켜있어 수분이 높은 상태로 유지되고 있다. 이러한 저품위 혼합폐기물내에는 기계식 선별장치로 선별되지 못한 가연물이 다량으로 포함되어 있어 이를 에너지원으로 활용할 수 있다면, 기존 시설을 보완하여 소각 및 매립되는 폐기물 양을 현저히 저감할 수 있을 뿐만 아니라, 소각 및 매립으로부터 발생되는 2차 환경오염을 저감할 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구에서는 이러한 저품위 혼합폐기물을 대상으로 건조공정 이후 간단한 기계식 선별로 가연물을 회수한 다음 회수된 가연물로부터 에너지원 활용 가능성 여부를 알아보았다.

플라스틱은 가볍고 튼튼하여 다양한 산업에서 폭 넓게 사용되고 있으며, 특히 여러 가지 형태로 가공이 가능하여 전자산업에서 유용하게 사용되고 있다. 전자산업에 사용되는 플라스틱의 경우 우리의 삶을 편리하고 풍요롭게 만들어 주고 있으나, 사용 후 폐기단계에서 여러 가지 많은 문제를 일으키고 있다. 폐가전제품(e-waste)에는 철금속류, 알루미늄 및 구리 등의 비철금속류 등 유용자원 뿐만 아니라 다량의 플라스틱류가 포함되어 있다. 특히, 폐소형가전의 경우 대형가전에 비해 플라스틱의 함량이 높고, 검정색 플라스틱의 비율이 상대적으로 높은 실정이다. 폐소형가전의 경우 제품의 종류, 모델 및 제조사 등에 따라 구성하고 있는 물질과 플라스틱의 종류가 매우 다양하여 파쇄, 해체 및 선별 등의 재활용 공정에서 특정 선별기술의 적용이 매우 어려운 실정이다. 폐소형가전 재활용 현장에서는 선별기술을 적용하지 못하고 인력에 의하여 일부 고가의 유용자원만을 선택적으로 선별/회수하여 재활용하고 있으며, 일부 경제성이 낮은 검정색 플라스틱의 경우에는 혼합물의 형태로 매각하고 있는 실정이다. 다량의 유용자원을 포함하고 있는 폐소형가전의 효율적인 재활용을 위해서는 해체/파쇄 기술뿐만 아니라 다양한 구성 물질 특히, 검정색 플라스틱의 재질별 인식 및 선별할 수 있는 기술과 상용화기술의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 폐소형가전으로부터 발생하는 검정색 플라스틱의 재질별 선별을 위하여 여러 가지 선별기술을 검토하였으며, 본 연구 결과를 기반으로 검정색 플라스틱의 재질별 자동 인식 및 선별 기술을 개발하여 현장적용을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

매년 많은 양의 플라스틱 폐기물이 발생되면서 폐플라스틱을 순환 자원화하기 위해 여러 공공기관, 연구소에서는 폐플라스틱 자동선별 시스템을 구축하기 위한 노력을 하고 있다. 이미 국내 지자체 재활용 선별장 등에서는 근적외선 분광법(NIR)을 활용한 자동선별 시스템을 구축 및 활용하고 있지만 검정색 플라스틱 제품군의 물리적 성상인 근적외선 파장의 과도한 흡수로 인한 스펙트럼 분석이 어려워 자동분류가 힘든 실정이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 NIR 분광장비가 아닌 LIBS 분광기를 사용하여 데이터를 구축 및 분석하고 지능형 알고리즘을 이용하여 자동 선별이 가능한 흑색 플라스틱의 재질별 선별 분류기 구축하고자 한다. LIBS분광장비는 시료가 기체, 액체 및 고체 상태와 관계없이 주기율표 상의 거의 모든 원소에 대하여 정성 정량 분석이 가능한 장비로 시료의 전처리 과정이 필요 없으며, 분석 시간이 매우 짧기 때문에 실시간 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 이러한 LIBS 분광장비를 이용하여 데이터를 추출하고 이를 분석하여 인공지능 알고리즘을 이용한 분류기를 설계하고자 한다. 검은색 플라스틱을 인공지능 알고리즘을 통하여 재질별 자동 선별하도록 설계하여 산업적･경제적인 효율의 향상을 기대할 수 있다.

최근 세계 경기불황으로 인하여 원자재 가격이 상승하고 국제 환경규제의 강화 등으로 인하여 일시적으로 일부 금속류 등의 수급 불균형을 초래하면서, 순환자원의 재활용에 대한 관심이 높아지고 경제적 가치가 부각되고 있다. 일상생활의 편리성 증대와 밀접한 관계를 가지는 전자제품은 많은 양의 자원을 포함하고 있으며, 전자제품의 제조기술 등의 발달로 대량생산과 대량소비가 이루어지면서 폐전자제품이 지속적으로 발생하고 있어 환경적인 문제를 일으키고 있다. 이에 정부는 폐전기･전자제품의 재활용 활성화를 위하여 EPR 제도를 도입하여 시행하고 있으며, 2014년 폐소형가전까지 EPR 대상품목에 포함하여 확대 지정하였다. 폐소형가전의 경우 현재 다양한 품목이 가정에 보급되어 사용되고 있어 향후 폐기되는 양이 크게 증가할 것으로 예상되며, 폐가전제품 무상방문 수거서비스를 중소형가전으로 확대 실시할 예정으로 재활용 대상 폐가전제품의 발생량은 대폭 늘어날 것으로 예측되고 있다. 폐소형가전은 대형가전제품에 비해 플라스틱의 함량이 비교적 높을 뿐만 아니라 검정색 플라스틱의 비율이 상대적으로 높으나 플라스틱 재질선별이 제대로 이루어지지 못하고 혼합물(Mixed plastics) 형태로 저가 매각되고 있는 실정이다. 또한, 기기의 종류 및 품목에 따라 내부 구성 물질과 플라스틱 재질이 다양하여 해체 및 선별에 특정 기술의 적용이 어려운 실정으로, 중소재활용업체에서 인력에 의한 수선별을 통하여 일부 유용자원을 회수하고 있다. 본 연구에서는 폐소형가전제품의 플라스틱 재활용을 위하여 발생량 상위 5개 품목(선풍기, 전기밥솥, 비데, 청소기, 전기히터)의 해체 특성과 내부 구성 물질 및 플라스틱의 물리적 특성 분석을 통하여 재활용 가능성을 검토하였다. 해체 특성 분석결과 플라스틱의 함량은 전기히터 66.5 %, 비데 66.3 %, 청소기 47.4 %, 선풍기 38.4 %, 전기밥솥 35.1 %의 순으로 나타났으며, 최근에는 소형가전제품에 철금속류의 사용량을 줄이고 플라스틱과 비철금속류의 사용량이 증가하는 것으로 분석되었다. 검정색과 유색 플라스틱의 비율은 각각 11.9 % 및 88.1 %로 조사되었으며, 유색 플라스틱의 경우 중량물(PS, ABS 등) 87.1 %, 경량물(PP 등) 12.9 %, 검정색 플라스틱은 중량물(PS, ABS 등) 82.1 %, 경량물(PP 등) 17.9 %로 분석되었다. 폐소형가전에 대한 지속적인 특성 분석 자료 확보를 통하여 품목별 구성 물질이 다양한 폐소형가전의 효율적인 플라스틱 재활용을 위한 해체 및 선별 기술 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다.

현재 인류는 천연자원의 지속적인 사용량 증가로 인하여 대상 자원의 매장량 한계와 더불어 자원의 가격 상승을 초래하는 문제를 직면하고 있다. 이에 맞춰 순환자원 가치의 중요성이 대두되고 있으며, 순환자원을 이용한 재활용 제품의 용도를 개발하여 다원화하고 활용 할 수 있는 방안을 적극적으로 개발하고 있으며 확대 되고 있다. 현재 국내 지자체의 재활용 선별장은 생활계에서 배출되는 폐플라스틱을 PP, PS, PE, PET 등으로 근적외선 분광법(NIR)을 이용해 자동 선별하여 물질 재활용에 기여하고 있으나, 검은색 플라스틱 제품군의 경우 해당 기법으로는 자동선별의 한계점을 직면하고 있다. 검은색 플라스틱 제품군은 소비자들이 선호하는 색상 중 하나로 생산량과 수요량이 증가하는 반면, 자동선별이 불가능하여 인력에 의한 수선별로 작업환경과 작업자 안전의 문제점을 야기함과 동시에 선별율도 저조하다. 일부 재활용 선별장에서는 잔재물과 함께 소각 및 매립 처리함으로써 2차 환경오염 문제와 경제적 문제를 가지고 있다. 따라서, 생활계 검정색 플라스틱의 재질별 자동선별의 효율성을 향상시키기 위하여 분광학 기법을 통하여 데이터를 획득하고 지능형 알고리즘의 도움으로 검정색 플라스틱의 재질별 자동선별을 실현하고자 한다. 본 연구에서 사용한 ATR-FTIR(Attenuated Total Reflectance-Fourier Transform Infrared)분광법은 진동전이(Vibrational transition)에 의한 물질의 고유한 흡수 스펙트럼이 뚜렷이 나타나고, 대상 물질의 전처리가 거의 없이 빠른 시간 안에 고유한 정량 분석이 가능하다. 또한 비파괴 분석방법으로 여러 분야에 활용되고 있는 것이 장점이다. 여기에 검은색 플라스틱을 인공지능 알고리즘을 통하여 재질별 자동 선별하도록 시스템화하여 산업적･경제적인 효율의 향상을 기대 할 수 있다.

Due to tidal force, it is very difficult to estimate the hydraulic parameters of high permeable aquifer near coastal area in Jeju Island. Therefore, to eliminate the impact of tidal force from groundwater level and estimate the hydraulic properties, tidal response technique has been mainly studied. In this study we have extracted 38 tidal constituents from groundwater level and harmonic constants including frequency, amplitude, and phase of each constituent using T_TIDE subroutine which is used to estimate oceanic tidal constituents, and then we have estimated hydraulic diffusivity associated with amplitude attenuation factor(that is the ratio of groundwater level amplitude to sea level amplitude for each tidal constituent) and phase lag(that is phase difference between groundwater level and sea level for each constituent). Also using harmonic constants for each constituent, we made the sinusoidal wave and then we constructed the synthesized wave which linearly combined sinusoidal wave. Finally, we could get residuals(net groundwater level) which was excluded most of tidal influences by eliminating synthesized wave from raw groundwater level. As a result of comparing statistics for synthesized level and net groundwater level, we found that the statistics for net groundwater level was more insignificant than those of synthesized wave. Moreover, in case of coastal aquifer which the impact of tidal force is even more than those of other environmental factors such as rainfall and groundwater yield, it is possible to predict groundwater level using synthesized wave and regression analysis of residuals.