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.

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.

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.

지구상에 주된 에너지원으로 사용되고 있는 석유자원은 그 매장량의 유한성으로 인해 고유가 행진이 계속되고 있다. 이러한 고유가 시대에 석유 산업의 한 축인 플라스틱 산업은 그 나라 경제규모를 가늠하는 척도로 인식될 만큼 각종 분야에서 다양하게 적용되고 있으며, 대체물질이 개발되지 않는 한 지속적인 성장이 예상된다. 우리나라는 세계에서 4번째로 많은 연간 약 900만 톤의 플라스틱을 생산하고 있으며, 매년 약 400만 톤의 폐플라스틱이 발생하고 있으나, 재활용률은 20~30%로 낮아 많은 양이 매립이나 소각에 의하여 처리되고 있다. 그러나 폐플라스틱의 매립은 유해성분이 용출될 수 있으며, 단위 무게에 비하여 부피가 커 보관, 운반의 문제와 매립 효율이 낮고, 소각에 의한 처리는 일부 열에너지를 이용할 수 있지만 많은 경제적인 손실을 초래하고 유독성 가스를 방출하여 사회적 문제를 일으킬 수 있다. 특히, PVC(polyvinyl chloride) 재질의 경우 Cl, DEHP, 왁스 등이 함유되어 있어 소각이나 매립 시 염화수소, 다이옥신, 중금속 그리고 독성첨가물 등이 유출되어 환경 유해성이 심각한 것으로 알려져 있으며, 소각 설비 장치의 수명 단축 및 부식을 유발시키고 있다. 또한 PVC재질은 폐플라스틱 고형연료제품(RPF, Reused plastic fuel), 생활폐기물 고형연료제품(RDF, Refuse Derived Fuel), 유화, 물질재생 등에 있어 폐플라스틱의 재활용을 어렵게 만드는 주요 원인이 되고 있다. 따라서 이들의 문제점을 원천적으로 해결하고 폐플라스틱의 재활용률을 높일 수 있는 PVC 제거기술 개발은 매우 중요한 과제이다. 폐플라스틱의 경우 다른 물질에 비해 쉽게 분해 및 변질이 이루어지지 않아 효율적인 선별기술만 개발된다면 재활용이 가장 용이한 물질중의 하나이다. 이러한 폐플라스틱을 재활용 할 수 있는 기술로는 물질 재활용, 화학적 재활용 그리고 에너지 재활용 방법이 있으며, 이중 물질 재활용이 자원보존이라는 관점 및 에너지 측면 등에서 볼 때 가장 효율적인 방법으로 평가받고 있다. 그러나 어느 방법이든 다른 종류의 폐플라스틱이 혼재되어 있으면 재활용의 효율이 크게 저하된다. 따라서 폐플라스틱의 재질분리 기술은 재활용에 있어서 가장 중요하며, 특히 플라스틱의 가격을 고려할 때 경제적인 재질분리 기술이 요구된다. 본 연구에서는 PVC와 PET가 혼합된 가전 포장제를 대상으로 풍력선별 연구를 수행하였으며, 시료의 투입량, 공기량 등 다양한 조건을 변화하며 최적 분리조건 및 분리효율을 규명하여 대상 시료의 본 선별법을 통한 분리 가능성을 확인하고자 하였다.