순환경제도 디지털 시대!

순환경제도 디지털 시대!

대학생신재생에너지기자단 18기 한동근, 19기 최혜연

 

심각해지고 있는 폐기물 문제

국내 쓰레기 문제는 나날이 심각해지고 있다. 전국 일일 폐기물 총 발생량은 2014년 기준 40만 톤에서 2019년 49만 톤으로 급증했다. 5년 만에 쓰레기 배출량이 약 23%가량 증가한 것이다. 게다가 코로나19의 장기화로 인해 쓰레기 문제는 더 악화되었다. 코로나19 확진자 수와 함께 증가한 의료폐기물은, 2021년 월평균 1560 톤이 발생했다. 특히, 확진자가 급증한 올 7, 8월에는 전년 대비 8배 이상의 폐기물이 발생되었다. 코로나19 의료폐기물은 일반폐기물보다 복잡한 과정을 거쳐 소각되는데 해당 폐기물을 처리할 수 있는 시설은 국내에 13곳으로, 이 중 절반 이상이 소각장 용량을 초과하여 운영되고 있다. 이에 의료폐기물 소각률이 한계에 도달했다는 우려가 나오고 있다.

[자료 1. 우리나라 일일 폐기물 발생량 추이]

출처: 연합뉴스

비대면 소비의 증가와 함께 늘어난 쓰레기 역시 문제가 되고 있다. 지난 해 음식 배달은 2019년 대비 76.8%, 택배 물량은 20.9% 증가했으며, 폐플라스틱은 18.9%, 폐비닐은 9.0% 늘었다. 하지만 급증한 쓰레기양을 처리할 시설은 충분히 확보가 되지 않은 상황이다. 2031년 국내 공공 매립시설 중 47%가 포화 상태에 이르게 될 것으로 예상된다. 매립지 확충이 여의치 않은 상황에서, 소각장 확충 역시 주민 반발 등으로 어려운 실정이다. 이처럼 우리나라는 폐기물 처리시설이 부족한 상황에서 쓰레기 증가까지 맞물려 ‘쓰레기 대란’을 겪고 있다.

 

늘어가는 폐기물, 답은 순환경제

중국은 2018년 폐플라스틱 수입 금지를 시작으로 올해 들어서는 폐지를 포함해 모든 고체 폐기물의 수입을 전면 금지한 바 있다. 국가 간 폐기물 이동에 대한 규제가 점차 늘어남에 따라 국내 폐기물 처리 기술의 발전이 더욱 더 요구되고 있다. 폐기물은 점점 늘어나고 자원은 점점 고갈되는 시점에서 순환경제의 필요성은 계속 커져간다.

순환경제는 ‘채취-생산-소비-폐기’의 선형적인 기존의 경제 시스템을 순환형으로 바꾸어, 효율적이고 지속가능한 자원 관리를 지향하는 경제 구조이다. 순환경제에서는 자원 채취와 제품 생산에서의 환경 영향을 고려해야 한다. 이때, 자원의 효율적인 사용과 긴 제품 수명, 폐기물 배출 최소화를 위해 재활용을 최고 우선순위에 두게 된다. 폐기물과 배출물을 재활용 및 재가공하여 순환되는 구조이기 때문에 자연 친화적인 구조라고 할 수 있다. 또한, 1차 원료를 대신해 2차 원료를 사용함으로써 폐기물 발생량 및 관리 비용을 감소시킨다. 따라서, 현재 우리나라가 겪고 있는 폐기물 배출량 증가와 처리 시설 부족 문제 해결을 위해 순환경제가 필요하다.

게다가 순환경제를 통해 경제적 가치 성장을 이룰 수 있다. 2030년까지 순환경제로 전환할 경우, 에너지 및 물질 자원 절약과 재활용 업사이클링, 제품 수명연장 등을 통해 4조 5천 억 달러(국내 GDP의 약 3배)로 커질 것이라는 전망이 있다. 반면 기존 선형경제가 지속될 경우 3~6 조 달러의 비용 부담이 예상된다.

 

AI와 빅데이터, 자원순환과 만나다

순환경제 실현에 있어 디지털기술의 역할이 크다. 디지털기술을 바탕으로 하는 순환경제에서는 오류의 감소를 통해 에너지와 비용을 절약할 수 있으며, 최적의 프로세스를 설계하여 효율성을 향상시킬 수 있다. 또한, 자원을 통합적으로 관리하여 자원의 손실을 방지할 수 있다.

[자료 2. 순환자원 회수로봇 이용]

출처: 서울경제

‘네프론’은 재활용 자원을 중심으로 한 순환경제 모델을 만들기 위해 만들어진 ‘수퍼빈’ 사의 순환자원 회수로봇이다. 소비자가 회수 투입구에 캔과 페트병을 넣으면 종류를 분석하여 재활용이 가능한 자원을 골라낸 후 압착한다. 소비자는 네프론 이용을 통해 포인트를 적립할 수 있다. 네프론의 AI는 수천개의 캔과 페트병 데이터를 갖고 있어 이를 바탕으로 모양과 내부 이물질 등을 고려하여 회수 여부를 판단한다. 이렇게 모은 폐품은 수퍼빈에서 수거하여 재활용 원료로 가공하여 판매한다. 이 단계에서도 AI가 고품질 폐품을 선별하게 된다. 네프론 설치 증가와 함께 회수되는 양도 크게 늘었다. 수퍼빈은 더 많은 재활용 자원 데이터 수집을 통해 회수 자원의 다양성을 확보하고 인공지능을 이용한 폐기물 관리로 재활용률 향상을 기대한다.

 

 AI 기술은 늘어나고 있는 전자 폐기물에 대한 문제도 풀어나가고 있다. 마켓 인사이트 리포트가 발표한 ‘글로벌 전자폐기물 관리 서비스 시장 규모 현황 및 예측’에 따르면, 글로벌 전자 폐기물 시장은 연평균 1.8% 성장해 오는 20205년까지 약 54조 원에 이를 것으로 전망된다. 늘어가는 전자 폐기물 문제를 해결하기 위해 AI를 접목한 대표적인 사례가 마이크로소프트의 ‘순환 센터(Circular Center)’이다.

[자료 3. Microsoft]

출처 : E-Scrapnews

마이크로소프트는 2030년까지 제로 웨이스트를 달성하기 위한 계획 중 일환으로 전 세계 도처에 있는 자사의 데이터 센터들에 ‘순환 센터’를 설립한다고 발표했다.

마이크로소프트는 자사 데이터센터에 300만 대 이상의 서버 관련 하드웨어가 있으며, 서버의 평균 수명은 약 5년이라고 밝혔다. 수명이 다한 서버 관련 하드웨어는 폐기되며, 이 숫자는 매년 수천 개에 달하고 있다. 게다가 마이크로소프트는 데이터센터를 전 세계적으로 확장하고 있어 서버 숫자는 앞으로도 계속 증가할 전망이며, 여기서 나오는 전자 폐기물 역시 따라서 증가할 전망이다.

이에 대한 대책으로 마이크로소프트가 내놓은 것이 ‘순환 센터’이다. 마이크로소프트의 순환 센터는 데이터 센터에서 사용하다가 수명이 다한 서버나 다른 하드웨어에서 나온 부품을 분류해 자사 데이터 센터들 내에서 어떤 부품을 재활용할 수 있는지 파악하는 데 AI 알고리즘을 사용한다. 순환 센터에서는 AI를 활용해 폐기되는 서버와 기타 하드웨어 부품을 분류하고, 재활용할 수 있는 부품을 파악한다. AI 알고리즘은 하드웨어의 상태가 양호하다면 하드웨어의 수명 주기를 연장해 재사용하고, 재사용이 불가능한 상태라면 하드웨어 내에서 재활용할 수 있는 부품을 골라낸다. 사람이 직접 분류했다면 버려졌을 수 있는 하드웨어들을 AI가 재활용할 수 있게 만드는 것이다. 또한 AI 알고리즘은 폐기된 하드웨어를 처리하기 위해 최적의 공급망 관리 플랫폼을 제공하고 물류 관리자에게 라우팅 및 관리 시스템을 지원한다. 데이터 센터에서 나오는 전자 폐기물을 처리하고 운송하는 과정(IATD, IT asset disposition) 역시 탄소를 배출한다. 순환 센터의 AI 알고리즘은 이러한 과정을 최적화하여 낭비되는 자원과 불필요한 물류 프로세스를 최소화한다. 데이터센터 내 하드웨어에 각각 태그를 부착하고, AI는 실시간으로 하드웨어 수명을 모니터링한다. 이 실시간 모니터링 시스템은 하드웨어가 성능을 못 내고 조치가 필요할 때 사용자에게 알림을 보낸다. 이렇게 하면 부품을 재사용해야 하는지 여부를 수동으로 결정하는 프로세스가 필요 없어 효율적인 재사용이 가능하다. 또한 일자별로 나오는 폐기되는 하드웨어의 수를 기록하고 앞으로 폐기물이 얼마나 나올지 예측해 물류 비용이 가장 적합할 때 전자 폐기물 수거 업체에 요청을 보낸다. 하드웨어의 재사용율을 높일 뿐만 아니라, 폐기물 운송에 드는 비용과 탄소까지 줄일 수 있는 것이다.

암스테르담 데이터 센터 캠퍼스에 처음 설립된 순환 센터는 17%의 핵심 부품 재사용을 포함하여 데이터 센터 내 하드웨어 재활용율 83%를 달성할 수 있었고, 14만 5천톤 가량의 CO2를 줄이는 효과를 불러왔다. 이러한 긍정적인 결과를 토대로 마이크로소프트는 지난 11월 16일 스웨덴 예브레, 샌드비켄, 스타판스토프 3개 지역에 설치하는 탈탄소 데이터센터에 순환 센터를 추가로 건립하고, 2025년까지 자사의 모든 데이터 센터 서버 부품의 재사용율을 90%까지 끌어올릴 계획이다.

 

세계 각국의 현황은

 

[자료 4. EU의 순환경제 패키지]

출처 : Clean the air news blog

유럽은 순환경제에 있어 대표적인 선진국이다. EUROPE 2020 이후 유럽은 자원효율과 순환경제를 산업 경쟁력 강화의 주축으로 한 논의를 진행했고, 이를 위해 순환경제 패키지(Circular Economy Package)를 제시하였다. 순환경제 패키지의 주요 내용은 자원의 효율적 활용을 통한 제품의 생산과 소비, 폐기물 발생 저감 및 친환경적 처리, 발생 폐기물의 재활용 증대 및 2차 자원 활용 등에 대한 중장기 정책 목표 및 정책 대안을 담고 있다. 순환경제는 공정에 투입한 자원의 회수까지 단계를 포함하는 닫힌 형태의 순환 공급망을 구축하는 것이 가장 중요하다. 유럽의 순환 경제 정책은 순환 공급망을 형성하기 위해서는 IoT, 빅데이터, AI를 활용한 순환기업의 디지털화가 중요함을 강조하고 있다. 이에 유럽의 각 기업에서는 순환 공급망의 실현을 위해 디지털 혁신 기술을 활용중이다. 대표적으로 지멘스(Simens)는 순환경제에 클라우드를 기반으로 한 IoT 플랫폼 MindSphere를 활용하고 있다. 에너지, 폐기물 순환 관리 분야 대기업인 베올리아(Veolia) 역시 디지털 플랫폼을 도입하여 시장 확대 및 차별화를 이뤄낸다는 계획이다.

그 외 국가들도 순환경제 실현을 위해 디지털 전환을 꾀하고 있다. 호주 정부는 자국 제조업체의 경쟁력 향상을 위해 향후 4년간 15억 달러를 투자하는 현대 제조 전략(Modern Manufacturing Strategy)을 발표했다. 이 전략은 6가지 영역을 포함하는데, 여기에 재활용 및 청정에너지 분야 로드맵이 포함되었다. 이 로드맵은 호주 연방과학산업연구기구(CSIRO)가 설립한 순환경제 로드맵과 저공해 기술 로드맵과 연관이 있다. 환경에 영향을 최소화하면서 재활용 처리 비용을 경제적으로 해결할 수 있는 방안이 필요했고, 이에 CSIRO는 순환경제 로드맵을 발표했다. 순환경제 로드맵을 발표하면서 CSIRO는 데이터 플랫폼과 데이터 분석에 대한 중요성을 강조했다. AI와 로봇 공학 기술을 이용해 매립지 내 쓰레기 더미에서 재활용할 수 있는 물질을 식별, 구분하는 기술뿐만 아니라 제품이 생산되고 폐기될 때까지 그 사이클을 추적하고 제품의 흐름을 예측할 수 있는 기술에 대한 필요성을 제시하고 있다.

 

아시아에서는 일본의 사례를 꼽을 수 있다. 지난 2018년 수립된 일본의 대표적인 순환경제 관련 정책인 ‘제4차 순환기본계획’에서는 지속가능한 사회 만들기와의 통합적 대응이라는 큰 틀을 제시하면서 그 안에서 제품의 사이클 내 자원순환 실현을 목표로 하고 있다. 또한 제4차 순환기본계획에서는 이를 원활히 추진하기 위한 정보의 정비, 기술개발 및 최신 기술의 활용과 대응, 인력과 인프라 정비의 필요성을 강조하고 있다. 폐기물 순환에 디지털 기술을 접목한 일본의 대표적인 사례가 ‘교토부 순환형 사회 형성 계획’이다.

교토부는 산업폐기물 최종처분량 삭감을 위한 대책으로 AI, IoT를 활용한 폐기물처리 방안을 제시했다. 교토부는 최종처분량이 많은 건설폐기물과 폐플라스틱류에 AI, IoT 기술을 접목하여, 폐기물 재활용율을 높이기 위해 AI 선별로봇을 도입하고 센서를 활용한 폐기물의 효율적 회수가 가능한 재활용 모델을 구축했다. 산업폐기물의 보관량을 알 수 있는 스마트센서를 각 기업에 설치하여 수집운반업자가 폐기물의 소재와 양을 실시간 모니터링 할 수 있게 하고 AI 알고리즘은 효율적인 회수루트를 제시한다. 또한 AI가 탑재된 선별 로봇은 스스로 선별 과정을 학습해 사람의 선별속도보다 약 6배 빠른 작업을 가능하게 했다. 이러한 시범사업 결과 재활용율이 60%에서 90%로 향상되었고, 탄소를 배출하는 폐기물 운반 트럭의 주행거리 또한 20% 줄어들었다.

일본은 폐기물을 소각하는 소각로에도 첨단 기술을 접목시켰다. 일본의 JFE 엔지니어링, 카와사키 등 주요 폐기물 처리 기업은 폐기물 처리 과정에서 첨단 기술을 활발히 사용중이다. 소각로의 발열량이나 증기 발생량을 인공지능이 예측하고, 화염의 색깔과 크기 및 형태를 통해 폐기물의 현황과 양을 분석한다. 이처럼 일본은 특히 폐기물 처리 분야에 적극적으로 디지털 기술을 접목하고 있는 중이다.

그럼 우리나라는 순환경제 구축을 위한 디지털 전환에 어떻게 대응하고 있을까? 순환경제 구축을 위한 기술적 해법을 찾아가는 방향성에는 대체로 공감하고 있는 모습이다. 환경부가 발표한 제1차 자원순환기본계획에 따르면 폐기물 분야 시스템 통합 계획에서 자원순환정보시스템을 구축하고 원격감시망 및 실시간 지능정보를 활용한 폐기물 원격감시망 및 중앙관제 시스템을 구축할 계획이다. 또한 재활용된 양을 기준으로 통계를 세분화하고 빅데이터를 구축하여 폐기물 재활용에 통계자료를 활용한다는 계획이다. 그러나 현재까지 국내에서는 순환경제로의 전환을 위한 전략 및 경험이 체계적으로 정리되어 있지 않은 실정이다. 또한 국내 자원순환 기술은 아직 한정된 수요에 맞게 공급자 중심으로 처리되는 재활용이 대부분으로, 생산 단계에서부터 폐기물을 줄이고 순환공급망을 구축하려는 노력은 적극적이지 않다. 연구기관, 기업, 정부가 순환경제 구축과 이를 위한 디지털 전환의 필요성에 대한 인식을 공유하고 적극적인 시범 사업과 정책 지원을 통해 혁신을 이뤄내야 할 것이다.

 

순환경제 실현의 열쇠, 디지털 기술

[자료 5. ReSOLVE 모델]

출처 : MDPI

순환경제 전문 연구기관인 엘런 맥아더 재단(Ellen MacArthur Foundation)이 사용하는 순환경제 시스템에서는 ReSOLVE로 불리는 순환경제 모델이 제시된다. ReSOLVE에서는 자연자원 사용을 최소화하고, 재생가능한 물질 또는 에너지 순환을 극대화하기 위하여 재생산, 공유, 최적화, 순환, 가상화, 교환 총 6가지 전략을 제시하고 있다. 특히 ‘최적화’ 전략에 주목할 필요가 있다. 최적화 전략에는 전체적인 제품 사이클 내 제품의 성능과 효율성, 수명을 늘리기 위해 생산 및 유통 과정 중에 발생하는 폐기물을 감소시킬 필요가 있고, 이를 위해 빅데이터, 자동화, 원격 모니터링을 활용해야 한다는 내용이 포함되어 있다. ReSOLVE의 실현을 위해 엘렌 맥아더 재단이 제공하고 있는 순환 문화 확산 가이드에서는 AI를 활용해 설계를 순환 공급망의 기준에 맞게 최적으로 설계하는 방법과 나아가 AI가 제품을 만들 때 순환 경제에 적합한 새로운 솔루션을 찾는 데 기여할 수 있게 하는 방법을 제시하고 있다. 이러한 접근 방법은 세계 여러 기업에서 사용되어 혁신적인 제품과 공급 체인을 형성하는 데 기여했다.

 

엘런 맥아더 재단과 ReSOLVE에서 제시하는 바와 같이, 미래 자원 순환 사회 실현을 위해 디지털 기술을 활용하는 것이 해결책이 되어줄 것으로 보인다.

2050년 탄소중립을 달성하기 위해서는 폐기물을 자원으로 재순환시키는 순환경제의 구축이 필수적이다. 그리고 4차 산업혁명의 시대가 찾아온 지금, 순환경제를 구축하는 데 필요한 솔루션을 도출하는 데 AI와 IoT 기술을 활용함으로써 순환경제를 이뤄내는 날을 더욱 앞당길 수 있다. 역사적으로도 기술은 항상 인류의 문제를 해결하는 열쇠가 되어주었고, 인류는 이 열쇠를 이용해 해답을 찾아왔다. 우리에게 닥친 폐기물과 환경 문제 또한 새로운 기술을 활용함으로써 그 해답을 찾아야 할 것이다.

 

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참고문헌

[심각해지고 있는 폐기물 문제]

1) 윤우성, "[쓰레기 대란]① "쓰레기 버릴 곳 없어"…10년 내 '쓰레기 대란' 온다", 연합뉴스, 2021.7.23., https://www.yna.co.kr/view/AKR20210719145400501

2) 이승우, “코로나19 의료폐기물 소각 한계 도달…최고 127% 처리”, 의협신문, 2021.10.14., http://www.doctorsnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=141455

[늘어가는 폐기물,  답은 순환경제]

1) 독일연방환경청, “순환 경제를 위한 9가지 원칙”, 국내외 IP 요약보고서, 한국환경산업기술원, 환경부, 2020.12.24.

2) 이경민, “[특별기획]기후변화 맞설 탄소중립 시대 온다 (5)순환경제가 미래 경제”, 전자신문, 2021.5.9., https://www.etnews.com/20210507000147

3) 한국환경산업기술원, 네이버블로그, “한 번 쓴 자원도 다시 보자! - 나날이 쌓여가는 플라스틱 폐기물, 해답은 '순환경제'(순환경제)”, 2020.7.27., https://blog.naver.com/lovekeiti/222039565410, (2021.11.29)

[AI와 빅데이터, 자원순환과 만나다]

1) 이명호, “[이명호의 미래 당겨보기] AI는 지속가능성 문제 해결에 도움이 될까?”, 아시아경제, 2021.3.12., https://view.asiae.co.kr/article/2021031215333035878

2) 이지윤, “[지구용]분리수거 어려워서 AI로봇 만들었습니다”, 서울경제, 2021.10.4., https://www.sedaily.com/NewsView/22SLZ2FM15

3) Andy Patrizio, “마이크로소프트, AI 이용해 서버 부품 재활용하는 ‘순환 센터’ 발표”, ITWorld, 2020. 08. 10 https://www.itworld.co.kr/news/160215

4) Microsoft, “Microsoft Circular Centers program achieves 83% reuse, increasing supply chain efficiency and resiliency with Dynamics 365 and Power Platform”, 2021. 11. 2 https://customers.microsoft.com/en-us/story/1431789627332547010-microsoft-circular-centers

5) 이원영, “MS, 스웨덴에 탈탄소 데이터센터 설립했다”, Tech Recipe, 2021. 11. 21 https://techrecipe.co.kr/posts/36148

[세계 각국의 현황은]

1) 한국기업윤리경영연구원, 케이휘슬, “윤리경영 관련 용어 소개 No.10 순환경제(循環經濟, Circular Economy)”, 2021. 06. 30 https://www.kbei.org/www/06info/s_5.php?action=view&bid=study&idx=29&sopt=&sval=&page=1

2) 환경부, 한국환경산업기술원, “주요국별 순환경제 정책 동향”

3) 환경부, 한국환경산업기술원, “자원순환에 있어 AI, IoT 활용 시도”

4) 최용구, “‘소각로’조차 못 만드는 한국, 순환경제는 그림의 떡”, 환경일보, 2021. 05. 17 https://www.hkbs.co.kr/news/articleView.html?idxno=632212

5) 국가기후기술정보시스템, “호주, 재활용 및 청정에너지 분야 국가 제조 우선순위 로드맵 발표” https://www.ctis.re.kr/ko/selectBbsNttView.do?key=1648&bbsNo=313&nttNo=1080516&searchCtgry=&searchCnd=all&searchKrwd=&pageIndex=1&searchBbsType=

6) 정은주, KOTRA, “호주의 순환경제 어디까지 와있나?”, 2021. 10. 08 https://news.kotra.or.kr/user/globalBbs/kotranews/782/globalBbsDataView.do?setIdx=243&dataIdx=190985

7) CIrcular Economy, “Digital Innovation for a Circular Economy”, 2019. 09. 04 https://research.csiro.au/circulareconomy/digital-innovation-for-a-circular-economy/

8) 김은아, 민보경, 국회미래연구원, “지역순환경제 전략 체계 및 사례 연구”, 2020. 12. 31 https://www.nafi.re.kr/new/research.do?mode=download&articleNo=2519&attachNo=2858

[순환경제 실현의 열쇠, 디지털 기술]

1) 김은아, 민보경, 국회미래연구원, “지역순환경제 전략 체계 및 사례 연구”, 2020. 12. 31 https://www.nafi.re.kr/new/research.do?mode=download&articleNo=2519&attachNo=2858

2) Enel Group, “Waste not, want not: the smart recycling robot”, 2020. 09. 15 https://www.enel.com/company/stories/articles/2020/09/artificial-intelligence-circular-economy