김 웅 (경북대 환경공학과 교수)

우리 나라에서 발생하는 유기성 폐기물의 효율적 처리는 지속가능한 환경 관리와 자원 순환을 위해 중요한 과제다. 특히, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 이러한 폐기물을 효과적으로 처리하고 자원화 방안을 연구하는 것은 폐기물 관리에 필수적이다.

유기성 폐기물은 주로 가축분뇨, 음식물 쓰레기, 하수 슬러지, 농업 부산물 등으로 구성된다. 2021년 기준 우리나라에선 약 9천367만t이 발생했다. 이러한 폐기물은 적절히 처리되지 않으면 악취, 수질 오염, 토양 오염 등 환경 문제를 초래할 수 있다. 하지만 동시에 이들 폐기물은 바이오가스, 퇴비, 사료 등으로 자원화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

AI는 대규모 데이터를 분석하고 처리하는 데 강점을 가진다. 이를 활용해 유기성 폐기물의 발생량, 성분, 발생 위치 등을 실시간으로 모니터링하고 예측하는 시스템을 구축할 수 있다. 이러한 시스템은 폐기물 처리 시설의 운영을 최적화하고, 폐기물 수거 및 운반 과정에서 발생하는 비용과 에너지를 절감하는 데 기여할 수 있다.

또 유기성 폐기물은 종류별로 성분이 다르기 때문에 효과적으로 자원화하려면 정확한 분리와 선별이 필요하다. AI 기반의 이미지 인식 및 기계 학습 기술을 적용한 스마트 분리 시스템은 음식물 쓰레기, 가축분뇨, 하수 슬러지 등을 자동으로 분류하고, 각 폐기물의 특성에 맞는 최적의 처리 방법을 제안할 수 있다. 이는 기존의 수작업에 비해 높은 정확성과 효율성을 제공할 수 있다.

AI는 생산된 바이오가스, 퇴비, 사료 등의 품질을 실시간으로 분석하고, 이에 따라 공정 조건을 자동으로 조정할 수 있다. 이는 최종 제품의 품질을 일관되게 유지하거나 향상시킬 수 있게 하며, 시장 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있다.

유기성 폐기물 처리에 있어 AI의 효과적인 활용을 위해서는 정확하고 방대한 데이터가 필요하다. 이를 위해 다양한 폐기물 처리 시설에서 발생하는 데이터를 수집하고 통합 관리할 수 있는 플랫폼 개발이 중요하다. 이 플랫폼은 AI 모델 학습에 필요한 데이터를 제공하고, 전국적인 폐기물 관리의 통합적 접근을 가능케 한다. 이를 위해 환경공학, 컴퓨터 과학, 생물학 등 다양한 분야의 지식을 통합하여 보다 효과적이고 혁신적인 처리 방안을 도출할 수 있다. AI 기술을 활용한 유기성 폐기물 처리 방안은 기술적 혁신만으로는 충분하지 않기에, AI 기반 시스템의 투명성과 신뢰성을 높이기 위해 처리 과정에서 발생하는 데이터를 공개하고, 이에 대한 감시와 평가를 통해 사회적 수용성을 높이는 게 중요하다.

AI를 활용한 유기성 폐기물 처리는 우리 나라의 환경 문제 해결과 자원 순환 사회 구현에 중요한 역할을 할 수 있다. 데이터 기반의 처리 시스템 구축, 스마트 분리 및 선별, 최적의 처리 공정 설계, 실시간 모니터링과 품질 관리 등 AI 기술의 적용은 유기성 폐기물 처리의 효율성을 극대화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 또한, 지속적인 연구와 협력을 통해 이러한 기술을 발전시키고, 사회적으로 수용될 수 있는 환경을 조성해야 한다. 이를 통해 지속 가능한 발전을 위한 중요한 발걸음을 내딛을 수 있을 것이다.

김 웅 (경북대 환경공학과 교수)