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[독점] 해외 테크 업계, 전자 기기 재활용 위한 AI 로봇 개발 열풍...전자폐기물 감소 효과 기대

고다솔 / 기사승인 : 2022-02-07 17:08:18
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2016년, 애플이 수명이 다한 아이폰 처분을 위한 재활용 로봇 리암(Liam)을 개발했다. 애플은 수년간 리암의 성능을 강화하면서 재활용 작업을 이어왔다. 그리고 머지않아 스마트폰 재활용 로봇 사용이 더 널리 보급될 것으로 보인다.

더버지, 하이테크글리츠 등 복수 외신이 해외 테크 업계 인공지능(AI) 기반 로봇 재활용 프로젝트 연구 열풍이 이어지고 있다는 소식을 보도했다.

오늘날 재활용 로봇 대부분 CRT TV 등 대형 기기 재활용에 주로 활용되었다. 기존 재활용 로봇은 소형 기기의 부품 분해 작업에 오랜 시간이 걸린다. 간혹 마더보드와 같은 귀중한 부품을 제대로 분리하지 못하며, 재활용 도중 귀중한 금속 부품을 잃게 되는 문제가 발생했다.

그러나 현재 미국 전자폐기물 재활용 기술 개발 기업 테크덤프(TechDump) 등 일부 기업이 선보이고자 하는 AI 로봇은 소형 스마트폰의 부품을 정교하게 분리할 수 있는 능력을 갖추었다. 재활용 과정을 간소화하여 AI 기반 로봇 개발 연구에 공을 들인 결과, 재활용 가능한 부품을 잃지 않고 제 기능을 하도록 성능을 회복하게 되었다.

이 덕분에 신제품에 재활용하면서 환경과 경제적 측면에서 효율성이 향상된 부품 재활용과 전자폐기물 감소, 신제품 생산이라는 결과를 기대할 수 있게 되었다.

사실, 그동안 로봇과 AI를 전자폐기물에 활용하는 사례와 실질적인 재활용 성공 사례도 없었다. 애플의 재활용 로봇 리암이 가장 널리 알려진 재활용 로봇 활용 사례이지만, 아이폰 모델만 분해할 수 있다는 한계가 있었다. 또, 테크덤프를 비롯한 일부 기업이 개발한 모든 종류의 스마트폰 재활용 능력을 갖춘 AI 재활용 로봇 상용화는 널리 이루어지지 않았다.

하지만 여러 기업과 연구 기관이 모든 종류의 스마트폰을 분해하여 부품을 재활용할 수 있는 로봇 개발과 활용이 가능하다는 데 초점을 두고 있다.

일례로, INL 연구팀은 스마트폰 배터리 분해 능력을 갖춘 로봇 팔 개발을 추진중이다. 버팔로대학교와 아이오와주립대학교 연구팀도 서킷보드와 카메라, 마그넷 등 수명이 다한 스마트폰에서 재활용할 수 있는 귀중한 부품을 찾을 수 있는 능력을 갖춘 로봇 및 스마트폰 분해 작업이 가능한 하드웨어 개발 연구에 착수했다.

특히, 아이오와주립대학교 연구팀은 다양한 스마트폰 모델을 신속히 구분하여 효율적인 제품 분해를 위해 재활용 하드웨어의 성능뿐만 아니라 소프트웨어 성능도 중요하다는 점에 주목했다. 이에, 연구팀은 전자 제품 재활용 기업 선킹(Sunnking)과 함께 다양한 스마트폰 모델의 2D 이미지와 3D 스캐닝 데이터를 포함한 데이터베이스를 제작 중이다. 데이터베이스는 머신러닝을 활용해 로봇에 스마트폰 배터리와 재활용 가능한 부품 위치 확인 및 정확한 분해 작업 안내용 소프트웨어 훈련 과정을 포함한다.

연구팀은 결과적으로 AI 재활용 로봇을 기존 전자폐기물 재활용 운영에 함께 연동하여 사용하게 될 것으로 기대한다.

하지만 미국 온라인 테크 매체 더버지는 AI 재활용 로봇 솔루션을 성공적으로 활용하기 위해 미국의 연간 휴대용 스마트폰 폐기물 생성량 15만 t을 효율적으로 다루기 위한 작업 능력 훈련도 필요하다는 견해를 전했다.

지금까지 업계와 다수 연구팀이 진행한 AI 재활용 로봇 개발 프로젝트의 초기 연구 성과의 전망은 밝다. 다만, 매체가 지적한 바와 같이 실제 재활용이 필요한 스마트폰 모델 수백 가지 중 단 다섯가지 모델 재활용 작업 효율성 확보에만 집중하여 실제 작업 현장에 바로 활용하기에는 실용성이 부족하다는 한계가 있다.

이에, 플로리다대학교 지속가능한 전자기기 연구원인 사라 베다드(Sara Behdad)는 AI 재활용 로봇 활용 사례 증가와 함께 전자폐기물 재활용 과정이 훨씬 더 향상될 수 있다고 설명했다. 그러나 성공적인 전자폐기물 재활용을 위해 분해 표준 설계를 통해 기기에 단단하게 고정된 배터리 분해 및 나사 분해 등 현재의 재활용 전문 인력도 어려움을 겪는 작업 효율성 강화가 필요하다고 덧붙였다.

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