순환 경제를 추구하는 인공지능 전문 기업 수퍼빈

수퍼빈은 “쓰레기도 돈이다. 재활용도 놀이다.”라는 캐치프레이즈를 바탕으로 폐기물을 선별 수집 및 재활용하여 순환 경제를 추구하는 인공지능 전문 기업입니다. 수퍼빈은 재활용할 수 있는 순환자원을 선별 수거하는 인공지능 순환자원 회수로봇과 플랫폼을 통해, 개인이 PET, CAN 등 유가성 순환자원을 배출하면 현금 전환이 가능한 포인트를 받을 수 있는 서비스를 제공하고, 선별된 순환자원을 공정업체에 제공해 고품질의 재활용 원료 생산을 돕고 있습니다. 또한, 공간을 활용한 교육, 전시, 쇼핑, 체험, 놀이 등 재활용 관련 문화사업을 함께 수행하고 있습니다.

재활용의 가치를 높이기 위해 필요한 인공지능

투명하고 깨끗한 PET(polyethylene terephthalate: 음료수 병 등의 제조에 쓰이는 합성수지)는 고품질의 원료로 재활용되어 높은 부가가치를 창출할 수 있는 순환자원입니다. 하지만, 폐기물이 수거되는 과정에서 PET 외에 기타 다양한 이물질이 많이 섞이고, 이를 선별하는 작업이 대부분 수작업으로 이루어져, 고품질의 원료로 재활용되는 PET 비율이 절반이 되지 않습니다.

또한, 많은 양의 폐기물과 선별장 내 작업인원의 한계로 인한 운영의 문제로 전체 3분의 1 이상의 순환자원이 재활용되지 못하고 소각 또는 매립되고 있습니다.

수퍼빈은 이러한 비효율적인 재활용 공정을 개선하고 재활용의 가치를 높이기 위해 인공지능을 활용하여 배출하는 과정부터 순환자원을 선별하는 새로운 형태의 재활용 프로세스를 구축하고 있습니다. 이에 따라 수퍼빈은 인공지능 순환자원 회수로봇을 활용한 선별 수거를 넘어 재활용 공정에서 순환자원을 자동으로 선별해 재활용 공정을 간소화할 수 있는 인공지능을 개발하고 있습니다.

재활용 공정에서 순환자원을 선별하기 위해 필요한 데이터 가공

기존의 수퍼빈은 인공지능 순환자원 회수로봇의 학습을 위해 Bounding Box 방식으로 가공된 데이터를 활용했습니다.

하지만, 재활용 공정에서 인식할 폐기물이 다양해지고, 이물질이 혼재되어 있는 경우가 많아 더 정확한 판별을 할 수 있도록 인공지능을 고도화해야 했습니다. 이를 위해 수퍼빈은 객체의 윤곽선을 따라 가공하는 Polygon Segmentation 방식으로 순환자원의 종류와 색상, 그리고 뚜껑, 라벨, 오염물 등 이물질에 대한 추가적인 데이터를 가공하고자 했습니다.

풍부한 데이터 가공 경험과 전문 도구를 보유한 테스트웍스

수퍼빈은 직접 수집한 폐기물 데이터를 Bounding Box로 가공하여 순환자원 선별 수거 인공지능을 상용화했지만, 새로운 재활용 공정을 위해 직접 Polygon Segmentation 가공을 수행하기에는 리소스가 부족했습니다. Polygon Segmentation 가공은 Bounding Box 가공에 비해 난이도가 높아 시간이 많이 소요되며, 세밀함을 요구하는 작업으로 가공을 위해서는 전문적인 가공도구가 필수적입니다. 이에 수퍼빈은 풍부한 데이터 가공 경험을 갖춘 전문인력과 데이터 자동화 가공 도구 블랙올리브를 보유한 테스트웍스와의 협업을 선택했습니다. 결과적으로 4년 연속 데이터바우처 공급기업인 테스트웍스의 경험과 노하우를 바탕으로 데이터바우처 지원사업에 선정되어 정부의 지원을 받으며, 테스트웍스와의 첫 프로젝트를 진행할 수 있었습니다.

테스트웍스의 전문성이 돋보였던 데이터 가공

테스트웍스는 수퍼빈의 니즈에 맞게 데이터를 가공하기 위해 프로젝트 초기 단계에 수퍼빈과 적극적으로 소통하여 가공할 데이터를 정의하고, 가공을 진행하면서 발생할 수 있는 이슈사항을 점검하며 가이드라인를 정립했습니다.

정립한 가이드라인을 바탕으로 테스트웍스의 데이터 전문인력은 블랙올리브를 활용해 Polygon Segmentation 가공 작업을 진행했으며, 체계적인 검수를 통해 품질을 확보했습니다. 특히, 보다 더 정확한 가공을 위해 테스트웍스의 자동화 모델을 활용한 1차 가공, 전문인력이 수정 및 재가공, 전수검수, 샘플링 검수의 4단계 가공 과정을 수행했습니다. 또한, 산출물 전달 단계에서 이전에 구축했던 데이터를 학습한 인공지능과 성능을 비교하여 개선 효과를 측정하기 위해 Polygon Segmentation 데이터를 Bounding Box 형식으로 변환한 데이터 셋을 함께 제공했습니다.

“저희가 필요했던 순환자원 선별을 위한 Segmentation 데이터는 카테고리도 많고 가공 난이도도 어려운 작업이었습니다. 하지만, 경험이 풍부한 전문 인력과 자동화 솔루션인 blackolive를 보유한 테스트웍스와 함께해 데이터를 성공적으로 구축할 수 있었습니다. 같은 소셜벤처로서 기술력을 바탕으로 사회혁신을 추구하는 테스트웍스가 더욱 더 성장하기를 응원합니다.”

수퍼빈 김정빈 대표

성공적인 데이터바우처 지원사업을 통해 기대되는 순환 경제의 실천

수퍼빈과 테스트웍스는 데이터바우처 지원사업을 통한 협업으로 약 3개월의 데이터 구축 기간동안 목표했던 157,000개 이상의 객체를 가공했습니다. 이번 사업을 통해, 수퍼빈은 기존 순환자원 회수로봇의 인공지능을 고도화하고, 고품질의 재활용 원료 소재화 공장에 도입할 수 있는 인공지능 선별라인을 개발하기 위해 필요한 데이터 셋을 확보했습니다. 한편, 테스트웍스는 수퍼빈과 함께 프로젝트를 수행하며, 폐기물 데이터에 대한 가공 자동화 모델을 구축할 수 있었으며, 품질 높은 데이터로 고객 만족을 이끌어 낼 수 있었습니다.

양사는 성공적인 데이터바우처 지원사업을 기점으로 앞으로도 인공지능을 활용한 재활용 공정을 위한 폐기물 데이터를 지속적으로 구축하고자 합니다. 인식 가능한 순환자원의 종류를 확대하고, 나아가 소각 또는 매립용을 포함한 모든 폐기물을 인식하고 처리하기 위한 솔루션을 개발하는 것을 목표로 폐기물 데이터를 구축해 재활용 공정의 혁신으로 순환 경제를 만들어 갈 것입니다.