일본산업뉴스요약

하천 플라스틱 쓰레기, 동영상으로 자동 식별
도쿄이과대학, 실증실험에서 40~60% 정밀도

도쿄이과대학의 니헤이(二瓶) 교수와 가타오카(片岡) 조교 등으로 구성된 연구그룹은 강 수면을 촬영한 동영상으로 하천의 플라스틱 쓰레기를 자동으로 검출할 수 있는 기술을 개발하였다. 흐르는 부유물 속에서 플라스틱 쓰레기를 식별해 다른 쓰레기와 색을 다르게 표시한다. 실제 하천에서 실시한 실험에서는 플라스틱 쓰레기를 40~60% 정도의 정밀도로 자동 검출이 가능했다. 망으로 쓰레기를 건져 올리는 기존의 조사 방법의 수고를 대폭 줄일 수 있다. 자세한 조사가 실시되지 못한 하천의 플라스틱 쓰레기 실태를 파악하는데 활용한다.

바다를 표류하는 쓰레기는 70~80% 정도가 하천에서 흘러 들어오는 것이다. 하천 쓰레기에는 초목 등의 자연물이나 플라스틱 등 인공물 등이 많이 섞여 있다. 정량적인 조사가 어렵고 구체적인 유출량이나 종류 등을 어떻게 파악할 것인가가 과제다.

니헤이 교수 연구팀이 개발한 기술은 다리 거더(Bridge Girder) 등에 고정한 디지털 카메라로 촬영한 강 수면 동영상을 통해 간편하게 플라스틱 쓰레기를 일정 정밀도로 검출할 수 있다. 부유물의 종류에 따라서 색의 농담에 차이가 있다는 점에 착안하였다. 자연물은 비교적 진하고 어두운 색을 띠고 비닐봉투나 식품용기, 페트병 등의 플라스틱은 밝은 색을 띤다.

사진을 색깔 차이가 명확하게 나오도록 특수 가공해서 강 수면과 자연물, 플라스틱 쓰레기를 각각 하양, 파랑, 빨강으로 나누는 ‘3치화(値化) 이미지’로 표시하는데 성공하였다. 빨갛게 표시되는 플라스틱 쓰레기의 면적이나 강의 유속 등을 근거로 일정 시간에 흐르는 플라스틱 쓰레기 중량도 계산할 수 있다.

지바현의 에도가와(江戸川)에서 여러 차례 실험한 결과 부유물 중에 플라스틱 쓰레기 등의 인공 쓰레기가 6~10%였다. 해석 결과에서는 평균 3.7%를 검출하였고, 일정 이상의 수준으로 판별할 수 있다는 것을 확인하였다.

니헤이 교수는 “인공지능(AI) 등도 채용해 검출 정밀도를 보다 높여 나간다”라고 말한다. 2019년 내에 소프트의 시판화를 목표한다.

7월 말부터 환경성과 공동으로 미에현의 덴파쿠가와(天白川)에서 조사를 시작한다. 지방자치단체와도 연계해 플라스틱 유출량이나 종류 등을 조사한다. 연도 내에 성과를 내는 것이 목표다.

국제적으로 하천의 플라스틱 쓰레기의 정량적인 조사가 과제다. 현재로서는 하천 속에 망을 던져 쓰레기를 건져 올리는 방법이 일반적인 조사 방법이다. 그러나 노동력과 시간이 걸리는데다 수집되는 데이터가 적다. 동영상을 통해 간편하게 해석할 수 있게 되면 작업 효율화를 통해 쉽게 조사할 수 있다.

플라스틱 쓰레기는 6월 말에 열린 오사카 G20 정상회의에서 50년까지 새로운 오염을 제로로 한다는 목표가 결정되었다. 대책을 추진하기 위해서는 데이터 수집이 필수다. 해석 기술을 국내외에서 활용할 수 있도록 하여 조사 진전에 활용하고 싶다.

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