초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
- 폐플라스틱 물질 재활용을 위한 인공지능결합 고속 자동화 선별공정 개발
- 분광 영상 인식(RGB 카메라, NIR 카메라) 인공지능과 고속병렬 매니퓰레이터를 통합하는 기술 개발
- 빅데이터 인공지능 기반 비정형 물체 선별 알고리즘 개발
- 인력을 대체하여 하루 약 5톤의 폐플라스틱을 처리 할 수 있는 시스템 개발

○ 전체 내용
- 선별모듈설치에 따른 수익과 생산성 향상에 따른 폐기물처리비용 절감 및 대기오염물질 배출 저감으로 환경기회비용 절감

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
- 폐플라스틱 물질 재활용을 위한 인공지능결합 고속 자동화 선별공정 개발
- 분광 영상 인식(RGB 카메라, NIR 카메라) 인공지능과 고속병렬 매니퓰레이터를 통합하는 기술 개발
- 빅데이터 인공지능 기반 비정형 물체 선별 알고리즘 개발
- 인력을 대체하여 하루 약 5톤의 폐플라스틱을 처리 할 수 있는 시스템 개발

○ 전체 내용
- 선별모듈설치에 따른 수익과 생산성 향상에 따른 폐기물처리비용 절감 및 대기오염물질 배출 저감으로 환경기회비용 절감
- 인공지능기술·재질 및 색깔선별 기술·메카트로닉 기술 등을 융합하여 하나의 시스템을 구성
- 관련 기술의 발전을 통해 고품질화 및 생산량이 증대된 플라스틱 플레이크는 기존 제한적인 물질 재활용에서 선진국과 같이 고품질의 재활용 제품으로 사용
- 기존 플라스틱 생산량을 줄여 환경오염 저감(탄소중립)으로 이어짐.

□ 연구개발성과
1. 고속 매니퓰레이터 제어 로봇 운용 소프트웨어 개발 (p99~102)
- 6개의 모듈(Core, SICK Grabber, Specim Grabber, algorithms, Controller Interface, ROBOX)로 구성된 로봇 운용 소프트웨어를 개발하여 효율적인 로봇과 카메라, 서버 컴퓨터와의 통신을 통해 원활하게 작동을 할 수 있도록 개발함.
2. 로봇의 효율적 운용을 위한 이분 그래프 기반 트래킹 알고리즘 개발 (p162~166)
- 앞 쪽 로봇이 집고 남긴 물체를 그 다음 로봇이 집는 방식임. 처리량을 더 끌어올리기 위해 집는 순서를 최적화하는 이분 그래프 기반 트래킹 알고리즘을 개발
3. 빅데이터 인공지능 기반 비전 인식 알고리즘 개발 (p154~159)
- 일반적인 가시광선 영역의 카메라를 장착하여, 그 영상정보를 NIR 이미지에 추가적인 정보로써 사용할 수 있음. 가시광선 이미지에서 각각의 객체를 추출하여 NIR이미지와 대응시킴으로써 상대적으로 저해상도인 NIR이미지를 보강할 수 있음. 또한, 외곽 추출을 통해 물체가 겹친 영역을 판별하여 재질의 오판별을 막을 수 있음. 이러한 외곽 추출을 통해 스펙트럼과 모양을 복합적으로 판별하므로 숙련된 인력의 판별 기준을 모사할 수 있게 됨.
4. 실시간 NIR-RGB 인식 알고리즘 개발 (p160~161)
- NIR 이미지와 RGB 이미지를 동시에 활용하여 물체 인식을 진행할 수 있는 방법론을 개발

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
1. 기술적 측면
① 기술의 확산 효과
- 현재 주먹구구식으로 재활용 선별 하던 것을 로봇 선별함으로 빅데이터를 구축하여 플라스틱의 생산량 규제로 환경오염 저감 방법을 도출하고, 재질별 선별 효율을 높여 물질 재활용을 용이하게 함(환경오염 저감 기술), 인공지능기술·재질 및 색깔선별 기술·메카트로닉 기술 등을 융합하여 하나의 시스템을 구성하므로 관련 기술의 발전을 통해 효율 증대를 예상함.
② 기술적 경쟁력 향상 효과
- 현재 환경기술은 저부가가치 기술로 인식되고 있는 것을 고부가가치 기술로 각인시킬 수 있는 효과 있고, 환경기술에도 4차 산업혁명이 필요함을 인식하여 관련기술의 시너지 효과 예상.

2. 경제·사회적 측면
- 당해 기술개발에 따라 공공재활용 선별장(전국 251개소, 환경부 자료)에 선별모듈을 설치하게 되면 예상 총수익은 2,000억 원대 이며, 생산성 향상에 따른 비용절감(회수율 증가로 폐기물 처리비 연간 수십억 원 절감 및 대기오염물질 배출저감으로 인한 환경기회비용 수십억 원 절감 예상됨), 국내기술 개발이 안 되었을 경우 연간 수입대체 효과도 수십억에서 수백억 원을 상회함.
- 국내 상용화를 안정적으로 정착하고 수출하게 되면 매년 수십억 원의 수출이 기대되고, 로봇 공학 기술자, 인공지능 기술자, 빅데이터 분석 기술자 등 전문인력 양성과 동시에 양질의 일자리가 창출되어 4차 산업의 선도국가로 국격이 상승될 것으로 예상됨.

3. 환경적 측면
① 플라스틱의 생산량 규제 빅데이터 구축
- 현재 주먹구구식으로 재활용 선별 하던 것을 로봇 선별함으로 빅데이터를 구축(재질별, 색상별)하여 플라스틱의 생산량 규제로 환경오염 저감 방법 도출.
② 물질 재활용 기반 구축
- 선별 효율 증대로 재생원료의 품질이 증대되어 물질 재활용의 범위가 넓어짐, 현재 제한적인 물질 재활용에서 선진국과 같이 고품질의 재활용 시장 확대도 기대됨.
③ 재활용 선별장 근무인력의 근무환경 개선
- 더운 여름 음식물 썩는 냄새와 후덥지근한 공기로 전국의 재활용 선별장은 사람이 근무하기 정말 어려운 곳으로 사람들이 기피하는 직종임. 자동화 선별공정을 통해 근로자의 근로 환경을 개선하고, 정확한 선별을 통해 균일한 품질의 PET Flake 생산이 가능할 것으로 기대됨.

(출처 : 요약문 4p)