멀티 프로토콜과 초분광 스펙트럼 이미징으로 재활용을 개선하는 방법
제2차 세계대전 이후 전후복구자금과 개발도상국에 대한 경제개발자금을 지원할 목적으로 설립된 세계은행의 조사 결과에 따르면, 인간은 2013년에 13억 톤의 쓰레기를 만들었다.
재활용될 수 있는 플라스틱, 유리, 종이, 금속 등의 양은 수십 년 동안 꾸준히 증가해 왔지만, 발생된 쓰레기 중 많은 부분이 매립지나 소각장으로 보내졌다. OECD에 따르면 2013년에 도시 쓰레기 재활용을 잘하는 세계적인 선두 주자는 독일(65%), 한국(59%), 슬로베니아와 오스트리아(58%), 벨기에(55%)로 알려졌다. 이것은 10년 전에 비해 큰 변화이지만 아직도 대부분의 나라들이 재활용 목표에 도달하려면 갈 길이 멀다.
쓰레기를 줄이기 위한 새로운 방법
대부분 폐기물 처리 시설에서는 재활용할 수 있는 자재의 양이 분류 기술에 의해 제한되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 재활용 가능한 소재의 분류 확률을 몇 퍼센트만 높여도 그 가치는 두 배 이상으로 상승된다. 재활용 가능한 소재를 더 많이 추출하게 되면 폐기물을 덜 버릴 수 있기 때문이다.
새로운 세대의 다중 스펙트럼(multispectral) 카메라와 초분광(hyperspectral) 카메라는 다양한 재활용 재료의 분류율을 100%까지 높이고 있다. 이 카메라들은 빛을 전자기 스펙트럼에 걸친 연속적인 범위에 걸쳐 수백 개의 좁은 띠로 나눈다. 카메라는 화소당 수백 개의 데이터 포인트를 수집한 뒤 이를 결합하여 화학적 구성에 기초한 각 소재에 대한 고유한 스펙트럼 시그니처(지문이라고도 함)를 생성한다.
이러한 시스템을 사용하여 가장 일반적이고 개별적인 폐기물 자재 플라스틱과 종이 두 가지의 분류를 개선하는 방법은 다음과 같다.
플라스틱 지문 찾기
대부분의 재활용 센터에서는 스티로폼과 같이 가벼운 물질을 무게로 분류하는 회전 드럼을 사용한다.
또한 자성을 띈 컨베이어로 금속 물질을 분류하는 등 다양한 기계적 정렬 방법을 사용한다. 이러한 기본적인 분류가 완료된 후, 일부 재활용 센터에서는 거의 완벽한 순도를 얻기 위해 극초점 또는 다지점 이미지를 사용하고 있다.
플라스틱은 서로 다른 화학적 구성으로 인해 분류하기가 어렵지만 유사한 무게, 색상 및 특정 밀도를 가지고 있어서 플라스틱에 이상적인 기술이다. 단파 적외선(SWIR) 카메라와 선형 배열은 플라스틱 재활용에 사용되는 멀티 프로토콜 시스템 중 가장 일반적인 유형이다. 대부분은 상온에서 잘 작동하는 InGaAs(갈륨 및 인듐 비소의 반도체 합금) 센서를 기반으로 하기 때문에 값 비싼 냉각 시스템을 필요하지 않다.
이 시스템은 어떻게 작동하는가?
예외가 되는 검은 플라스틱
기존의 광학 정렬 시스템은 대부분의 플라스틱에서 잘 작동하지만 검은색 플라스틱에서는 예외가 발생한다. 카메라가 쏜 신호의 대부분을 검은색 플라스틱이 흡수해 버리기 때문에 SWIR 카메라가 검은색 플라스틱을 인식하지 못하는 것이다, 하지만 SWIR 멀티 프로토콜 카메라는 색소나 다른 첨가제와 관계없이 모든 종류의 플라스틱의 지문을 감지할 수 있다.
독일의 Fraunhofer 연구소의 고주파 물리 및 레이더 기술 혁신 덕분에 SWIR 카메라는 더 이상 InGaAs 기반의 검은색 플라스틱 정렬을 위한 유일한 방법이 아니게 되었다. 연구소의 새로운 대량 생산 시스템은 레이더 카메라와 정교한 알고리즘을 사용해 스펙트럼의 미세한 차이를 탐지하며 거의 100%의 정확도를 달성할 수 있다. 이 시스템은 자체 학습이 가능하기 때문에 시간이 지남에 따라 정밀도가 증가하며 비용은 초분광 카메라와 비슷하다.
종이를 분류하는 더 나은 방법
대부분의 종이 쓰레기는 기계적, 화학적, 광학적 방법으로 분류된다. 하지만 현재 플라스틱으로 분류하기 위해 개발된 초대형 화상 기술이 종이 재활용에도 적용되고 있다. 플라스틱 정렬을 위한 표준 SWIR InGaAs 카메라는 최대 1.7㎛ 의 민감도를 가지고 있지만 탄화수소 흡수 대역은 1.7㎛ 미만보다는 1.9-2.4㎛ 사이에서 더 뚜렷하다. 이를 위해서는 최대 2.5㎛의 민감도를 지닌 초전도계 수은 카드뮴 텔루라이드(MCT) 센서가 필요하다. 플라스틱을 분류할 때는 InGaAs 센서가 실내 온도에서는 잘 작동했지만 MCT 센서는 -80℃로 냉각되어 가격이 더 비싸다.
종이를 정렬하기위해 초대칭 범위가 확장되면서 일반적인 현상이 정당화된다. InGaAs 센서는 종이, 신문, 판지 사이에 미묘한 차이를 감지하지 못한다. 하지만 하이퍼 스펙트럼 MCT 카메라는 11가지 종류의 종이를 구별할 수 있다. 가장 중요한 차이점은 잉크를 제거해야 하는 종이와 디핑이 필요 없는 판지이다.
예를 들어 신문을 만드는데 사용되는 섬유는 판지를 만들만큼 충분히 강하지 않고 판지에 사용되는 섬유는 신문을 만드는데 적합하지 않다. 종이를 정확하게 분류하는 것은 재활용 비용을 훨씬 더 에너지 집약적인 새 나무 섬유로 만든 종이 제조에 비해 낮게 유지하는데 필수적이다.
애플리케이션의 넓은 범위
하이퍼 스펙트럴 이미징 시스템은 부서진 전자기기 조각과 같이 분류가 어려운 물질의 재활용에 활용될 수 있다. 뒤죽박죽으로 분쇄된 플라스틱과 금속 물질들이 있을지라도 SWIR 시스템이 스펙트럼 서명을 통해 쉽게 분류 할 수있다.
원래 금속 광석이 기름 퇴적물과 이음매를 식별하기 위해 개발된 하이퍼 스펙트럼 이미징은 현재 재활용 외에도 많은 다른 산업에서 사용되고 있다. 농작물 보호, 안과 질환 진단, 식품 처리 개선, 석탄 및 석유 연소 발전소와 도시 및 유해 폐기물 소각로의 배출량 모니터링 등 많은 분야에서 사용되고 있다.
더 깨끗한 미래
제조업체들이 더욱 정교한 제품을 계속해서 혁신하고 제공함에 따라 재활용 및 재사용 업체들은 사용할 자재를 분류하고 반환하기 위해 새롭고 다양한 기술을 개발해야한다. 전자파 스펙트럼 전체에서 영상 기술이 지속적으로 발전함에 따라 분류 시스템이 진화하고 구현이 쉬워지며 더 정확해질 것이다.
이러한 기술이 확산됨에 따라 매립지에서 폐기물을 재활용하기 위해 제조업체로 재활용 자재를 회수할 수 있는 더 나은 위치에 있는 국가들이 늘어날 것으로 기대된다.
자료제공 : Teledyne DALSA
