서 론

플라스틱은 우수한 내화학성, 경량성, 내구성, 경제성 및 가공 용이성을 바탕으로 다양한 산업 분야에서 핵심 소재로 활용되고 있다. 이러한 특성은 제품의 성능 향상과 수명 연장에 기여하여 플라스틱 사용량을 꾸준히 증가시키는 주요 요인으로 작용해 왔다. 그러나 높은 화학적 안정성과 낮은 분해성은 폐기물 관리 측면에서는 장기 잔류, 환경부하 증가, 탄소 배출 확대와 같은 문제를 유발하며 중요한 환경·사회적 과제로 이어지고 있다. 최근 1인 가구 확대와 온라인 소비 확산은 소량·개별 포장 제품과 택배 유통을 중심으로 한 소비 구조를 강화하여 포장재 및 완충제 사용량을 증가시키고 있으며, 이는 플라스틱의 단기 소비와 폐기량뿐만 아니라 전체 플라스틱 생산 증가에도 영향을 미치고 있다.

이와 같은 폐플라스틱 문제의 심화에 대응하기 위해 국내외에서는 정책적 지원과 규제 강화가 활발히 이루어지고 있다. 유럽연합(EU)은 ‘Fit-for-55’ 전략과 순환경제 정책을 통해 포장재 재활용 의무화, 재생원료 사용 확대, 플라스틱 병 분리수거율 제고 등 강력한 규제를 도입하였다. 미국에서는 연방기관의 일회용 플라스틱 사용 금지를 추진하는 동시에 생산자책임재활용(EPR) 제도를 도입하는 주(州)가 점차 확대되고 있다. 일본은 ‘플라스틱 자원순환 촉진법’을 기반으로 제품 설계 단계에서의 3R 실천과 재활용 의무화를 강화하고 있으며, 중국은 2018년 이후 폐플라스틱 수입 금지와 단계적 사용 제한 조치를 통해 내수 중심의 순환체계 구축을 추진하고 있다. 우리나라 역시 ‘자원순환기본계획’과 ‘K-순환경제 이행계획’을 통해 재생원료 사용 의무화와 직매립 금지 정책을 확산하며 제도적 기반을 강화하고 있다. 이와 같은 정책적 변화는 폐플라스틱 처리 방식의 전환을 요구하며, 고도화된 재활용 기술 확보의 필요성을 더욱 부각시키고 있다.

ASTM International(2006)은 폐플라스틱 재활용을 1–4차 재활용 방식으로 구분한다. 1차 재활용은 소비자 사용 이전 단계에서 발생한 공정 스크랩이나 순수 단일 재질 고분자를 재가공하는 방식으로, 품질 저하가 거의 없는 고부가 공정에 해당한다. 2차 재활용은 혼합 폐기물의 선별, 오염 제거, 분쇄 및 압출을 통해 재생 원료를 생산하는 일반적인 기계적 재활용 방식이다. 공정 조건이 적절히 제어될 경우 반복 재처리에서도 물성 저하를 일정 수준까지는 최소화할 수 있으나, 열, 전단 이력에 따른 사슬 절단과 구조적 열화는 불가피하여 품질 저하가 누적된다는 한계가 있다. 3차 재활용은 기계적 처리가 어려운 폐플라스틱을 화학적 공정을 통해 단량체 또는 올리고머 수준으로 전환하는 방식이다. 높은 가치 보존이 가능하지만 설비 비용과 공정 복잡성이 크며, 운영 비용은 대략 300–1,000 USD/ton 수준으로 보고되고 있다(Oliver Wyman Energy and Natural Resources Journal, 2026). 4차 재활용은 재활용이 어렵거나 경제성이 낮은 플라스틱을 에너지로 회수하는 방식으로, 자원순환적 가치는 제한적이며 온실가스 배출 등 환경 부담 측면에서 여러 한계가 존재한다. 관련 공정의 운영 비용은 기술 및 지역에 따라 약 40–200 USD/ton 범위로 보고되고 있다(Valente et al., 2021).

이처럼 폐플라스틱 재활용은 1, 2차 기계적 재활용에서 3차 화학적 재활용, 4차 에너지 회수에 이르기까지 각 방식이 고유한 장점과 한계를 가지고 있으며, 폐플라스틱의 복잡한 조성 특성으로 인해 단일 재활용 방법만으로는 모든 품질 요구를 충족하기 어렵다. 그럼에도 경제성, 탄소 저감 효과, 산업 적용성을 종합적으로 고려하면 기계적 재활용은 여전히 가장 우선적으로 적용해야 할 핵심 재활용 경로로 평가된다. 고품질 재생 원료 확보를 위해서는 재질별 고순도 선별, 오염 저감, 반복 용융 및 재가공 과정에서 발생하는 물성 열화 제어 등 전 공정 단계의 정밀 제어와 기술 고도화가 필수적이다. 특히 폐플라스틱의 재질 다양화, 첨가제 사용 증가, 복합 포장재 확대는 기계적 재활용 공정(선별–파·분쇄–세척–건조–펠릿화) 전반의 성능 향상 요구를 더욱 강화시키고 있다. 이러한 기술적 요구가 커지는 상황에서, 본 총설은 폐플라스틱 기계적 재활용 공정의 주요 단계들을 중심으로 핵심 기술 동향, 공정별 한계, 산업적 적용 가능성 및 향후 발전 방향을 체계적으로 고찰하고자 한다.

폐플라스틱 재활용 시장 현황

1950년대 이후 플라스틱 생산은 경제 성장과 산업 구조 변화와 함께 급격히 증가해왔다. 1950년 약 200만 톤 수준이던 전 세계 플라스틱 생산량은 2021년 약 4억 톤에 도달하였으며(Skoczinski et al., 2023)(Fig. 1), 2100년 연간 생산량이 17억 톤을 초과할 것으로 전망하였다(Stegmann et al., 2022). 특히 포장재 부문은 전체 생산량에서 가장 큰 비중을 차지하며, 2100년에는 연간 8억 톤 이상에 이를 것으로 예측된다. 건설 부문 역시 내구재 중심임에도 지속적인 증가세를 보이며, 동일 시점에 약 4억 톤 규모가 될 것으로 전망된다. 이외에도 소비재, 섬유, 전기, 전자, 운송 등 다양한 산업에서 플라스틱 수요가 확대될 것으로 분석되며, 이는 플라스틱이 장기적으로 핵심 산업 소재로 활용될 가능성을 시사한다.

Fig. 1.

Global production of plastics from 1950 to 2021 (Skoczinski et al., 2023).

플라스틱 생산 증가와 동일한 추세로 폐기물 발생량도 빠르게 증가하고 있다. 전 세계 폐플라스틱은 2000년 약 1억 톤에서 2019년 3.5억 톤으로 급증하였으며, 장기 전망에서는 2100년 약 17억 톤에 도달해 총 생산량과 유사한 증가 곡선을 보일 것으로 예측된다(Fig 2). 특히 포장재 폐기물은 수명주기가 짧아 가장 높은 비중을 차지하며, 2100년 8억 톤 이상으로 늘어날 것으로 예상된다. 건설 부문은 제품 수명이 길어 폐기물 발생 시점이 지연되지만, 21세기 후반에는 약 3–4억 톤 규모에 이를 것으로 전망된다. 소비재, 섬유, 전지, 전자 부문도 증가세가 지속되어 폐기물 관리 부담을 가중시키는 요인으로 작용한다. 이러한 추세는 플라스틱 순환 구조가 아직 충분히 정착되지 않았으며, 현재의 폐기물 관리 시스템이 급증하는 사용량을 감당하기 어렵다는 점을 보여준다.

Fig. 2.

Projected annual plastic waste generation by sector from 2000 to 2100 (in gigatons) (Stegmann et al., 2022).

전 세계적으로 폐플라스틱 처리 방식은 여전히 매립과 소각에 크게 의존하고 있다. OECD(2022)에 따르면 전 세계 폐플라스틱의 50% 매립, 19% 소각되고 있으며, 실제 재활용 비율은 9%에 불과하다. 나머지 22%는 비공식적 투기, 개방 소각, 비규제 매립 등 관리 체계 밖에서 처리되어 환경오염과 미세플라스틱 확산 문제를 심화시키고 있다(Fig. 3). 낮은 재활용률의 원인으로는 복합 구조의 포장재와 복합 고분자 구조, 다양한 첨가제 사용, 경제적 부담, 제도적 한계 등이 복합적으로 작용한다.

Fig. 3.

Global plastic waste management methods by region (OECD, 2022).

국내의 경우 2023년 폐플라스틱 발생량은 약 1,461만 톤으로 보고되었으며, 이 중 약 75%가 재활용 처리되는 것으로 집계된다. 그러나 국내 통계에서 재활용으로 분류되는 항목에는 에너지 회수(RDF 및 SRF 등)가 상당 부분 포함되어 있어, 국제 기준에 따라 조정할 경우 실제 물질 재활용률은 30% 이하로 낮아질 수 있다. 이는 국내 재활용 시스템의 구조적 개선 필요성을 시사하며, 국내 폐플라스틱 발생의 대부분을 차지하는 포장재 중심 단기 소비재는 선별 및 세척 비용이 높고 품질 변동성이 커 지속적인 과제로 남아 있다.

이와 같이 생산, 소비 증가와 낮은 순환성으로 인해 폐플라스틱 문제는 장기적이고 구조적인 환경 부담으로 확산되고 있으며, 이에 따라 재활용 시스템의 고도화와 재질 기반 기계적 재활용 기술의 효율성 향상이 그 어느 때보다 중요한 과제로 대두되고 있다.

폐플라스틱 기계적 재활용을 위한 기술 동향

기계적 재활용은 폐플라스틱을 물리적으로 처리하여 성형 가능한 재생 원료로 전환하는 기술로 현재 전 세계에서 가장 널리 적용되는 재활용 방식이다. 고분자의 화학적 구조를 변화시키지 않고 물리적 처리만 거치기 때문에 공정이 단순하고 경제성이 높으며, 화학적 재활용이나 에너지 회수와 같은 방법과 대비하여 환경부하가 낮다는 장점을 갖는다. 이러한 기술적, 경제적 이점으로 인해 기계적 재활용은 순환 경제 구현의 핵심 전략으로 자리 잡고 있으나, 고품질 재활용을 위해서는 투입 원료의 재질, 형상, 표면 및 내부 오염도 등의 균질성 확보가 중요한 제한 요소로 작용한다.

기계적 재활용 공정에서 다루어지는 폐플라스틱은 고분자 종류, 생산 공정, 적용 분야 등 다양한 기준에 따라 분류될 수 있으며, 이러한 분류에 대한 이해는 효과적인 폐기물 관리 및 재활용 전략 수립에 필수적이다(Alrazen et al., 2025). 대표적인 폐플라스틱으로는 PVC, PP, PS, PE, PC, PET 등이 있으며, 이 중 폴리올레핀계 수지(PP, HDPE, LDPE, LLDPE)는 단순한 고분자 구조와 낮은 열분해 민감도로 인해 기계적 재활용 공정에서 비교적 안정적인 처리 특성을 나타낸다. 반면, PVC는 염소 성분으로 인해 열처리 과정에서 품질 저하 및 공정 오염을 유발할 수 있어 선별 단계에서의 철저한 제거가 요구되며(Hopewell et al., 2009), PET는 흡습성과 열적 민감성을 동시에 가지는 고분자로, 재활용 공정에서 잔존 수분 및 열 이력에 따라 분자량 감소와 물성 저하가 발생할 수 있다. 이에 따라 세척 및 건조 조건은 재생 PET의 품질을 결정하는 핵심 인자로 보고되고 있다(Awaja and Pavel, 2005). 최근 사용이 증가하고 있는 PLA와 같은 바이오 플라스틱은 재생 가능 자원을 원료로 제조된다는 장점이 있으나, 기존 열가소성 플라스틱과 물성 및 열적 거동이 상이하여 기존 재활용 시스템과의 호환성에 한계가 있는 것으로 보고되고 있다. 특히 이러한 특성으로 인해 기계적 재활용 공정에 혼입될 경우 공정 안정성 및 재생품 품질 저하에 대한 우려가 제기되고 있으며, 이에 따라 별도의 관리 및 재활용 체계가 필요한 재질로 인식되고 있다(Niaounakis, 2019). 주요 플라스틱 재질의 특성과 환경적 영향은 Table 1에 요약하여 제시하였다.

기계적 재활용 공정은 일반적으로 선별–파·분쇄–세척–건조–펠릿화의 다단계 흐름으로 구성되며, 각 단계는 고품질 재생 원료 확보를 위해 상호 연계된 기능을 수행한다(Fig. 4). 선별 공정은 투입된 폐플라스틱의 재질 혼입과 오염을 사전에 제거하여 이후 공정에서 발생할 수 있는 열화와 물성 저하를 최소화하는 단계이다. 산업 현장에서는 수선별이 여전히 널리 사용되고 있으나, 낮은 효율성과 품질 변동성 문제를 해결하기 위해 다양한 자동화 선별 기술이 도입되고 있다. 파·분쇄 공정은 복합 구조의 단체분리(liberation)를 유도하고 폐플라스틱을 규격화된 크기로 감소시켜 세척 및 건조 공정의 효율을 높이는 역할을 수행한다. 입도 균질성은 펠릿화 단계의 공정 안정성과 최종 펠릿 품질에 직접적인 영향을 미치며, 이 단계에서는 분쇄 효율 향상과 과도한 열, 전단 이력에 따른 고분자 열화 최소화를 위한 장비 및 운전 조건의 최적화가 중요한 과제로 제시되고 있다. 세척 공정은 표면 오염물, 잔류 접착제 및 이물질을 제거하여 펠릿화 과정에서의 열화, 변색 및 가스 발생을 방지하는 기능을 수행한다. 물리적 세척, 마찰 세척, 초음파 세척 등 다양한 방식이 활용되며, 최근에는 물, 에너지 사용량을 줄이기 위한 공정 통합 및 고효율 세척 기술이 연구되고 있다. 건조 공정은 세척 후 잔류 수분을 제거하여 압출 및 펠릿화 과정에서 발생할 수 있는 기포화, 열화 및 표면 결함을 방지하는 단계로, 기계적 건조(1차 건조)와 열적 건조(2차 건조)가 연계되어 적용된다. 펠릿화 공정은 용융, 압출을 통해 균질한 재생 펠릿을 제조하는 최종 단계로, 반복 용융 과정에서 발생하는 고분자 사슬 절단에 따른 물성 저하를 억제하기 위해 상용화제 적용, 블렌딩 기술, 탈휘발, 탈가스 공정, 고상중합 등 다양한 품질 안정화 기술이 함께 활용되고 있다.

Fig. 4.

Process flow of mechanical recycling (Damayanti et al., 2022).

이러한 공정 개요를 바탕으로, 본 총설에서는 기계적 재활용을 구성하는 선별, 파·분쇄, 세척, 건조 및 펠릿화 공정에 대해 현재 산업 현장에서 적용되고 있는 주요 기술과 최근의 개발 동향을 단계별로 논의하고자 한다.

선별 공정

선별 공정은 기계적 재활용에서 가장 중요한 초기 단계로, 이 단계에서의 재질 분리 정확도는 후속 파·분쇄, 세척, 건조, 펠릿화 공정의 처리 효율과 최종 재생 원료 품질을 좌우한다. 국내 재활용 산업은 여전히 작업자 수선별 의존도가 높아 처리 효율이 낮고, 플라스틱의 재질 다양화, 복합 구조 플라스틱 증가, 오염도 심화 등으로 인해 자동화 선별 기술의 필요성이 더욱 증가하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 분광 및 AI 기반 재질 인식 기술이 원물 폐플라스틱 단계 선별에 주로 도입되고 있으며, 1차 선별에서 선별되지 않은 잔재물은 중량 이물 제거와 추가적인 플라스틱 재질 분리를 목적으로 비중 및 정전선별 등 전통적 물리 기반 기술과 결합된 다단 선별 공정으로 발전하고 있다(Neo et al., 2022). 이러한 기술적 진전은 원물부터 파쇄물 단계까지 다양한 형상과 물성을 가진 폐플라스틱을 정밀하게 분리할 수 있는 통합형 자동 선별 시스템 구축으로 이어지고 있다. 다만, 분광 기반 선별은 흑색 플라스틱, 다층 구조, 오염도 등에서 여전히 인식률 저하 문제가 존재하며, AI 기반 기술은 대규모 학습 데이터 구성, 데이터 편향성, 공정 변동에 대한 일반화 한계가 남아 있어 산업적 적용 확장을 위해 추가적인 기술 개발과 공정 최적화가 요구된다.

분광 기반 선별 기술은 NIR(near-infrared), VIS(visible), HSI(hyperspectral imaging), X-ray 등 다양한 센서를 중심으로 발전해왔으며, 단일 재질 기반의 비교적 균질한 스트림에서는 80–90% 이상의 높은 분류 정확도를 달성할 수 있는 것으로 보고되고 있다(Lubongo and Alexandridis, 2022). 이 중 근적외선 기반 기술은 높은 처리량, 빠른 스캔 속도, 다양한 열가소성 수지의 고유 스펙트럼을 활용한 안정적 인식 성능을 바탕으로 현재 상용화 수준이 가장 높은 기술로 평가된다. NIR은 플라스틱 표면에 1100–2500 nm 범위의 광을 조사해 반사 스펙트럼을 획득한 뒤 smoothing, normalization 등의 전처리와 통계, 머신러닝 기반 분류 알고리즘을 적용하는 방식으로 주요 수지를 효과적으로 식별할 수 있는 기술로 알려져 있다(Masoumi et al., 2012). 그러나 NIR 단독 기술은 몇 가지 구조적 한계를 가진다. 플라스틱 표면 오염, 라벨, 접착제 잔사, 형상 불규칙성, 얇은 필름류, 3–5 mm 이하의 소형 파편, 다층 필름·라미네이트 구조 등은 스펙트럼에 강한 간섭을 유발해 분류 정확도를 현저히 저하시킨다(Ruj et al., 2015). 특히 카본블랙이 포함된 검정색 플라스틱은 NIR 파장을 거의 흡수하여 반사 신호가 소실되므로 사실상 분광 기반 판별이 불가능하다. 이러한 이유로 복잡한 폐플라스틱 스트림에서는 NIR 정확도가 20–40% 수준까지 저하되는 사례도 보고되고 있으며, 이는 NIR 단독으로는 산업 수준의 고정밀 분류를 안정적으로 달성하기 어렵다는 점을 시사한다. 이러한 한계를 보완하기 위해 최근 산업계와 연구계에서는 NIR–HSI, NIR–VIS 등 복수 센서 신호를 통합하는 멀티 센서 선별 기술이 빠르게 확산되고 있다(Zheng et al., 2018; Serebryanyk et al., 2018)(Fig. 5). 센서 간 정보를 결합함으로써 재질, 색상, 표면 구조 등의 특성을 동시에 고려할 수 있어, 단일 센서 기반 방식보다 복합 재질, 난분류 대상에서 높은 분류 성능을 확보할 수 있음이 보고되고 있다. 실제로 NIR–HSI 기반 분광 정보에 PCA를 적용해 특징 파장을 추출하고 Fisher 판별 모델을 결합한 연구에서는, 주요 폐플라스틱 6종을 대상으로 미지 시료에 대해서 매우 높은 분류 정확도(최대 100%)를 달성한 사례가 보고되었다(Zheng et al., 2018). 이러한 결과는 다차원 분광 정보와 통계적 판별 기법을 결합할 경우, 단일 센서 기반 방식의 한계를 크게 극복할 수 있음을 시사한다. 그럼에도 불구하고 검정 플라스틱은 여전히 재질 분리가 어려운 대상이며, 이러한 난분리 재질을 해결하기 위한 연구가 지속되고 있다. 이를 해결하기 위한 대안으로 중적외선(MIR) 기반 분광 기술이 주목받고 있으며, 분자 진동 특성을 활용해 카본블랙을 포함한 흑색 플라스틱에서도 재질 식별이 가능하다는 점이 중요한 장점으로 제시되고 있다(Signoret et al., 2019; Becker et al., 2017). MIR 기술은 기존 NIR의 흡수 한계를 보완하여 고정밀 분광 기반 분리에 유의미한 성능 향상을 제공하는 것으로 보고되었다(Stavinski et al., 2023).

Fig. 5.

Schematic of an NIR–HSI–based plastic sorting system (Zheng et al., 2018).

최근 제조, 물류, 자원순환 산업 전반에서 AI 기반 자동화 기술의 도입이 가속화되면서, 폐플라스틱 재활용 분야에서도 혼합 폐플라스틱을 정밀하게 분류하기 위한 영상 인식 기반 선별 기술의 활용이 본격적으로 확대되고 있다. AI 딥러닝 기반 선별은 RGB 영상으로부터 형상·색상·표면 질감 등 시각적 특징을 학습해 재질을 판별하는 방식으로, 기존 이미징 기반 알고리즘이 취약했던 라벨 부착 용기, 오염물 부착, 비정형 형상 등에서도 높은 인식률을 확보할 수 있다. 특히 YOLO 계열과 같은 CNN 기반 객체 인식 모델은 다단계 특징 추출을 통해 플라스틱의 시각적 패턴을 효과적으로 학습하며, 단일 프레임에서 위치 검출(bounding box)과 재질 분류를 동시에 수행할 수 있어 실시간 자동화 선별 공정에 적합하다. AI 기반 영상 인식 학습 모델을 개발하기 위해서는 고품질의 이미지 데이터에 객체의 위치와 재질 정보를 입력하는 라벨링 작업이 필수적이며, 초기 기준 데이터셋 구축을 위한 수동 라벨링과 학습된 모델을 활용한 자동 라벨링 결과의 검증·보정을 병행함으로써 데이터 구축 효율을 향상시킬 수 있다. 산업 적용 사례에서도 YOLOv8 기반 모델이 PET, PP, PE, PS에 대해 mAP50 약 0.99의 높은 인식 성능을 확보하는 것으로 보고되었으며, 이와 같은 자동·수동 라벨링 병행 전략이 초기 학습 효율을 크게 높이는 것으로 나타났다(Lee et al., 2025)(Fig. 6). 다만 AI 학습 모델은 구조적으로 대규모 학습 데이터 의존성, 조명, 배경 등과 같은 환경 변화에 따른 영향이 미치기 때문에 초기 적용 시 인식 불안정성이 발생할 수 있다(Bobulski and Kubanek, 2021). 산업 적용 사례에서 보고된 높은 mAP 성능은 주로 학습 데이터 분포와 유사한 조건에서 평가된 결과로, 검정색 플라스틱이나 심한 표면 오염이 존재하는 모든 실제 공정 환경에서도 동일한 성능이 항상 유지된다고 일반화하기에는 신중한 해석이 필요하다. 따라서 AI 기반 영상 인식 기술은 분광 기반 선별을 완전히 대체하기보다는, 색상 인식이 제한되거나 표면 오염이 심한 조건에서 보완적 선별 수단으로 활용되는 것이 보다 합리적인 접근으로 판단된다. 이러한 한계를 보완하기 위해 최근에는 AI 기반 영상 인식과 NIR, VIS와의 결합을 통한 선별 기술이 제안되고 있으며, 복합 구조나 난분류 플라스틱에서 유의미한 성능 향상이 보고되고 있다(Tamin et al., 2023). 국내에서도 자동화 선별 기술의 산업 적용이 점진적으로 확대되고 있으며, 일부 재활용 전문 기업과 공공 선별시설에서는 NIR 기반 재질 선별과 AI 영상 인식 기술을 결합한 자동 선별 시스템을 도입하여 PET, PP, PE 등 주요 단일 재질을 대상으로 고순도 분리를 수행하고 있다.

Fig. 6.

Object detection results for diverse plastic waste using the learning model, demonstrating accurate classification and bounding-box localization for PET, PP, PE, and PS materials (Lee et al., 2025).

파쇄물 단계에서의 분리는 1차 원물 선별에서 선별되지 않은 혼합 플라스틱을 재질별로 정밀하게 분리하기 위한 핵심 공정으로, 기계적 재활용 전체의 품질과 공정 안정성을 큰 영향을 미친다. 파쇄물 선별 기술 중 비중 기반 분리는 플라스틱 간 고유 밀도 차이를 활용하는 가장 전통적인 방식이며, 습식과 건식 공정으로 구분된다. 습식 비중선별은 조절된 밀도의 액상 매질에서 부상, 침강 거동을 활용하여 PE·PP와 PET, PVC, PS를 효과적으로 분리하는 방식으로 널리 적용되며, 일반적으로 수 mm 수준의 파쇄물을 대상으로 안정적인 분리 성능을 확보할 수 있는 것으로 보고된다(Pongstabodee et al., 2008; Meneses Quelal et al., 2022; Bauer et al., 2018; Dodbiba et al., 2003). 국내 재활용 공정에서도 원물 선별 이후에도 잔존하는 혼합 플라스틱을 대상으로 파쇄 후 비중 및 정전선별을 적용하여 재질 분리를 보완하는 다단 선별 공정이 운영되고 있다. 그러나 난연제, 안료, 충전재 등 첨가제로 인한 밀도 변화나 표면 오염물의 부착은 부상 거동을 교란해 분리 성능을 저하시킬 수 있다(Hopewell et al., 2009). 이러한 한계를 보완하기 위해 최근에는 원심력을 활용한 하이드로사이클론 기반 정밀 분리 기술이 도입되고 있으며(Gent et al., 2009), 밀도 차이가 작거나 오염도가 높은 파쇄물에서도 기존 탱크식 습식 공정보다 더 안정적인 분리 효율을 확보하는 것으로 보고된다(Fu et al., 2019). 건식 비중선별 공정에서는 공기역학적 분리 기술이 파쇄물 전처리에 광범위하게 활용된다. 에어 테이블(Dodbiba et al., 2003; Ali et al., 2018) (Fig. 7)과 윈드 시프터는 혼합 폐기물에서 경량 물질을 효과적으로 제거하는 장비로, 특히 지그재그형 윈드 시프터는 경량-중량 분리를 통해 후속 정밀 선별 공정의 부하를 감소시키고 전체 공정 안정성을 높이는 데 기여하는 것으로 보고된다(Alade and Bada, 2023). 이러한 건식 분리 기술은 단독으로 고순도 분리를 달성하기는 어렵지만, 밀도 차이, 입도 조정, 유동 조건 제어를 통해 후속 공정의 안정성을 높이는 데 중요한 역할을 한다(Richard et al., 2011).

Fig. 7.

Computational model of an air-based density separator (Ali et al., 2018).

정전선별은 플라스틱의 마찰 대전 특성 차이에 따라 전기장에서의 이동 경로가 달라지는 원리를 활용하는 기술로, 산업 적용 사례에서는 약 5 mm 내외의 파쇄물을 대상으로 수행되며 비중 차이가 작아 중력·비중 분리가 어려운 플라스틱 재질 분리에 유효한 것으로 보고되고 있다. 선별 성능은 입자 단위 질량당 전하량에 의해 영향을 받으며, 재질 간 극성 및 전하량 차이가 클수록 높은 분리 효율을 확보할 수 있다. 마찰 대전 특성은 입자 크기, 마찰 충돌 빈도, 체류 시간, 장치 구조, 상대습도 등 공정 인자에 큰 영향을 받으며, 실제 실험에서도 사이클론형 마찰 대전과 같이 충돌 강도가 높은 장치에서 더 높은 전하량과 재현성이 확보되는 것으로 보고되었다(Li et al., 2015). 또한 단일 재질보다 혼합 시료에서 서로 다른 재질 간 전하 이동이 증가해 더 높은 대전량이 형성되는 현상도 확인된 바 있다(Park et al., 2008a)(Fig. 8). 실제로 2단 tribo-electrostatic separation 공정을 적용한 연구에서는 PVC–PET–ABS 혼합 폐플라스틱을 대상으로 PVC 선별률 99.40%, 회수율 98.10%, PET 선별률 97.80%, 회수율 95.12%의 우수한 선별 성능을 달성한 사례가 보고되었다(Park et al., 2008b). 이는 다성분 혼합 재질 폐플라스틱 환경에서 정전선별 성능이 단일 시료보다 더 향상될 수 있음을 시사한다.

Fig. 8.

Schematic of the vertical-reciprocation tribo-charger designed in this study (1: controller, 2: motor, 3: rotation disc, 4: cam axis, 5: vertical-reciprocation plate, and 6: charging bottles) (Park et al., 2008a).

파·분쇄 공정

원물 폐플라스틱에 대한 1차 재질 선별이 완료된 이후에는 잔재물의 추가 분리 또는 선별된 단일 재질을 2차 재생 원료로 활용하기 위해 파·분쇄 공정의 적용이 필수적이다. 파·분쇄는 복합 구조의 단체분리, 균일한 입도 조성 확보, 세척 및 건조 효율 향상, 압출 혼련성 개선 등 기계적 재활용 전체의 품질에 큰 영향을 준다. 일반적으로 파·분쇄 공정에서는 후속 비중 및 정전선별 공정의 적용성을 고려하여 수 mm에서 수십 mm 수준의 입도 범위를 목표로 조정하는 사례가 널리 보고되고 있다(Maisel et al., 2020; Ruj et al., 2015; Möllnitz et al., 2020). 그러나 플라스틱은 금속 및 광물과 달리 높은 연성과 탄성을 지니고 있어 충격, 전단 하중에 대한 파괴 저항이 크기 때문에, 입자 미세화가 어렵고 단체분리 효율도 제한되는 경향이 있다. 이에 따라 파·분쇄 조건 최적화는 지속적인 기술적 과제로 이어지고 있다. 최근에는 파·분쇄 공정의 에너지 효율 향상과 입도 품질 제어를 목적으로 머신러닝 기반 분석 기법을 적용하려는 연구도 보고되고 있다. 실제 파쇄 실험 데이터를 기반으로 공정 조건과 에너지 소비, 생성 입도 간의 상관관계를 학습함으로써, 파쇄 조건 최적화 및 입도 분포 예측이 가능함을 시사하는 결과들이 제시되고 있다. 이러한 접근은 향후 센서 기반 데이터 수집과 결합된 지능형 파쇄 공정 제어 기술로의 확장 가능성을 보여준다(Rojek et al., 2024).

플라스틱의 강성, 취성, 연성, 두께 등 기계적 물성은 절단력과 파쇄 거동을 직접적으로 규정하며, 이는 재료별 균열 진행 방식과 생성 입자의 크기·형상에 큰 차이를 유발한다. 또한 칼날의 형상·각도·간극, 절단 속도 등 장비 기하학적 요소가 결합되어 전체 파쇄 에너지 요구량과 입도 분포가 결정된다. PS와 PVC를 대상으로 한 실험에서도 칼날 협동 방식과 두께 변화에 따라 절단력이 최대 20%까지 달라지는 것으로 보고되었으며, 이는 파쇄 공정 설계에서 소재 물성과 절단 기하학 조건의 최적화가 필수적임을 보여준다(Zimniak, 2010)(Fig. 9). 그러나 모든 파·분쇄 단계에서 재질 특성이 지배적 요인으로 작용하는 것은 아니다. ABS와 PVC를 대상으로 스크린이 장착된 파쇄기를 이용한 실험 결과, 두 재질 간 입도 분포 차이는 약 9%에 불과하고, 2차 입자화 단계에서는 사실상 동일한 입도 분포로 나타났다고 보고되었다(Jekel and Tam, 2007). 또한 두께, 접합 방식, 적층 구조와 같은 구조적 요인 역시 스크린 기반 입자화 단계에서는 영향이 제한적이었다. 이는 스크린 기반 반복 절단, 충돌이 우세한 입자화 단계에서는 장비적 요인이 더 큰 영향을 미침을 시사한다.

Fig. 9.

Scheme of the test stand for the size reduction of polymers: 1-base, 2-rotating knives, 3-stationary knife, 4-material to be size-reduced, 5-piezoceramic sensors, 6-control cabinet (Zimniak, 2010).

상온에서 수행되는 파·분쇄 공정의 구조적 한계를 개선하기 위해 공정 기반 접근으로 저온 파·분쇄(cryo-comminution) 기술이 있다. 플라스틱을 이산화탄소(CO₂) 또는 액체질소(LN₂)로 급속 냉각하면 재질의 취성이 크게 증가하여, 상온 조건 대비 미세한 입자 크기와 높은 단체분리도를 확보할 수 있는 것으로 보고되었다(Gente et al., 2004) (Fig. 10). 특히 알루미늄–플라스틱 복합재와 같은 다층 구조 폐기물에서 구성 성분 분리 성능이 현저히 향상되었으며, 중금속 오염 플라스틱에서도 탈오염 효율이 증가하는 효과가 확인되었다. 이러한 결과는 저온 기반 파·분쇄 기술이 의료 폐기물, 전기, 전자 폐기물, 금속–고분자 복합 포장재 등 구조적 복잡성이 높은 폐기물의 전처리 효율을 크게 개선할 수 있는 기술임을 시사한다.

Fig. 10.

Flow sheet adopted for the comminution of the plastics originating from spent lead battery recycling (Gente et al., 2004).

파·분쇄 공정의 역할이 확대되면서 장비 구조와 동력 시스템을 최적화하려는 연구도 활발히 진행되고 있다. 저속·고토크 기반의 단일축 및 이축 파쇄기는 PET, PP, PVC 등 다양한 폐플라스틱을 안정적으로 5–20 mm 크기의 플레이크로 생산할 수 있어 에너지 효율성과 내구성이 높다는 장점이 보고되었다(David and Joel, 2018; Okusanya et al., 2023). 또한 재활용 현장의 공간 제약 및 분산 처리 수요에 대응하기 위해 소형 이동형 파쇄 시스템이 개발되고 있으며(Awe et al., 2024), PET 병 등 특정 재질의 파쇄 특성을 고려한 전용 파쇄기 설계 사례도 제시되고 있다(Ikpe and Ikechukwu, 2017). 이러한 연구들은 파·분쇄 공정이 단순한 절단 단계가 아니라 플라스틱 물성, 장비 기하학, 동력 전달 메커니즘이 복합적으로 작용하는 공정임을 보여준다. 따라서 효율적이고 안정적인 재활용 공정 구축을 위해서는 재질 물성과 장비 구조적 요소, 동력 제어 메커니즘을 통합적으로 고려한 파·분쇄 장비 설계와 공정 메커니즘에 대한 체계적 이해가 필수적이다.

세척 공정

세척 공정은 기계적 재활용에서 표면 및 내부 오염물 제거, 냄새 저감, 색상 안정성 확보, 그리고 후속 건조·압출 단계의 공정 안정성을 위해 반드시 필요한 핵심 전처리 단계이다. 폐플라스틱에는 음식물 잔사, 기름 성분, 라벨·접착제, 토양, 미세 유기·무기 오염물, 산화 부산물, 휘발성 유기화합물(VOCs) 등 다양한 오염물이 복합적으로 존재하기 때문에 단순 물 세척만으로는 고품질 재생 원료 확보가 어렵다. 이러한 오염물은 재생 펠릿의 냄새, 색상, 열안정성, 기계적 물성에 직접적인 영향을 미치며, 특히 비극성 고분자인 PE와 PP에서는 오염물이 고분자 내부로 흡수·확산되는 내부 확산형 오염물(diffused contaminants) 형태로 존재하여 제거가 더욱 어렵다. 현재 세척 기술은 크게 습식과 건식 방식으로 구분된다. 습식 세척은 높은 오염 제거 성능과 공정 안정성을 확보할 수 있으나, 물 사용량 증가, 폐수 처리 부담, 높은 에너지 소비 등 환경적·경제적 제약이 존재한다(Altieri et al., 2021). 반면 건식 방식은 물 사용을 최소화할 수 있는 장점이 있으나, 오염물의 종류에 따라 성능 편차가 크고 지방성 또는 점착성 오염물 제거에는 한계가 있다. 이러한 배경에서 세척 공정의 효율 향상과 환경부하 저감은 기계적 재활용 시스템의 경제성과 지속가능성을 좌우하는 핵심 기술 과제로 인식되고 있다. 이러한 요구에 따라 최근에는 AI를 기반으로 세척 공정에서 발생하는 수질, 오염도, 공정 운전 데이터 등 분석하여 공정 상태를 평가하고 제어하는 접근도 제안되고 있다(Xiong et al., 2025).

세척 매질의 종류는 세척 성능에 큰 영향을 미치며, 산업적으로는 알칼리 세척과 계면활성제 조합이 기름성 오염물과 냄새 성분 제거에 효과적인 방식으로 활용되고 있다(Roosen et al., 2022)(Fig. 11). 반면 단순 물세척은 비극성 VOC 제거 성능이 낮아 고품질 재생 원료 확보에 한계가 있다. 또한 플라스틱 내부 냄새 성분은 확산 지배적(diffusion-controlled) 거동을 보이며, 제거 속도는 유사 1차 반응(pseudo-first-order kinetics)으로 표현될 수 있다는 분석이 제시되었다(Roosen et al., 2021). 이는 PE, PP에 잔류하는 냄새 성분이 고분자 내부까지 확산, 흡착되어 존재하기 때문에, 표면으로 재이동하기 전에는 세척만으로 제거가 어려운 구조적 한계를 의미한다.

Fig. 11.

Experimental scheme for washing and deodorization studies (Roosen et al., 2022).

건식 세척 기술은 습식 공정의 물과 에너지 사용 부담을 줄이기 위한 대안 기술로 주목받고 있다. 특히 가스–고체 유동층 기반 건식 세척은 실리카 샌드와 폐플라스틱 간 충돌과 마찰 작용을 활용해 오염물을 제거하는 방식으로, 적정 유동 조건(예: 가스 속도 0.6–0.8 m/s)에서 CPIc 기준 95% 이상의 높은 세척 효율을 확보한 사례가 보고되었다(Xia and Zhang, 2018)(Fig. 12). 건식 방식은 물 사용량과 폐수 발생을 크게 줄일 수 있어, 환경부담과 운영 비용 절감 측면에서 경쟁력이 높은 기술로 평가된다.

Fig. 12.

Gas–solid fluidized dry-cleaning device (Xia and Zhang, 2018).

한편, 습식 세척 공정을 유지하면서 폐수 품질, 슬러지 발생, 오염 문제를 해결하기 위한 고도 세척수 처리 기술도 함께 발전하고 있다. 기존 침전, 여과, 활성슬러지 기반 처리 방식은 SS, COD, oils 등 고부하 오염을 충분히 제거하지 못해 세척수 오염 누적, 필터 막힘, 슬러지 증가 문제를 야기하는 것으로 보고되었다. 이에 반해 고도 생물학적 처리(SBBGR 등)를 적용한 시스템은 오염물질 제거 효율을 90–99% 이상으로 향상시키고, 세척수 재사용 시 품질 안정성을 확보하는 데 효과적이며, 이는 에너지 소비, 운영비, 탄소 배출 저감에도 기여하는 것으로 나타났다(Altieri et al., 2021)(Fig. 13).

Fig. 13.

SBBGR system for wastewater purification (Altieri et al., 2021).

건조 공정

건조 공정은 세척 후 잔류 수분을 제거하여 재생 플라스틱의 압출 및 펠릿화 안정성을 확보하는 핵심 단계이다. 폐플라스틱에 남아 있는 수분은 가열 과정에서 가수분해, 분자량 저하, 기포 형성, 색상 변화 및 열 안정성 저하를 유발해 재생품 품질을 직접적으로 저해한다. 특히 PET와 같이 흡습성이 높은 고분자는 미량의 수분만으로도 사슬 절단이 발생할 수 있어 정밀한 건조 조건 제어가 필수적이다(Negoro et al., 2016). 현재 산업 공정에서 건조는 일반적으로 기계적 건조와 열적 건조가 순차적으로 결합된 이중 공정으로 운영되며, 기계적 건조가 대량의 1차 수분 제거를 담당하고, 열적 건조가 최종 함수율을 정밀하게 조절하는 역할을 수행한다. 최근에는 이러한 두 공정을 대상으로 에너지 효율 향상, 건조 품질 균일화 및 데이터 기반 제어 기술이 주요 발전 방향으로 제시되고 있으며, 이를 위해 수분 특성 데이터와 에너지 소비 정보를 활용한 AI 적용 가능성을 검토한 연구도 보고되고 있다(van den Brink et al., 2025).

기계적 건조는 열적 건조가 수행되기 이전에 세척 직후의 대량 수분을 제거하는 1차 건조 공정으로, 이후 열 기반 건조와 연속적으로 결합되어 전체 건조 시스템의 효율을 결정짓는 단계이다. 대표적인 설비인 루프 드라이어(loop dryer)는 원심력을 이용해 고함수 폐플라스틱에서 수분을 신속하게 제거하는 장치로, 산업 재활용 라인에서 전체 건조량의 약 97%를 담당하는 핵심 장비로 평가된다. 루프 드라이어의 성능은 단순한 운전 조건보다 진동 안정성, 장비 설치 정밀도, 회전체 밸런싱 등 기계적 신뢰성 요소에 크게 의존한다는 점이 보고되었다(Karpenko et al., 2024)(Fig. 14). 이는 기계적 건조의 성능 확보를 위해 진동 모니터링 및 유지관리 체계 구축이 필수적임을 시사한다.

Fig. 14.

Methodology for evaluating mechanical dryer performance (Karpenko et al., 2024).

2차 건조 단계인 열적 건조 중에서도 열풍 건조는 기계적 재활용 공정에서 가장 널리 사용되는 기본 방식으로, 공정 구조가 단순하고 설비 신뢰성이 높으며 다양한 폐플라스틱 스트림에 적용할 수 있다는 산업적 장점을 가진다. 열풍 건조는 온도, 노출 시간, 대류 흐름을 주요 변수로 삼아 함수율을 안정적으로 저감할 수 있으나, 재질과 형상에 따라 건조 특성이 크게 달라지는 공정이기도 하다. Berkane et al.(2023)은 필름류 폐플라스틱을 대상으로 한 연구에서 건조 온도가 함수율 감소에 가장 큰 영향을 미치며, 일정 시간을 초과하면 건조 속도가 더 이상 증가하지 않는 한계 건조 시간이 존재함을 규명하였다. 이어서 Mustafa(2023)는 신경망 회귀 모델과 확률적 최적화 기법을 활용해 온도, 공기 유속, 난류 강도 등이 함수율 감소에 미치는 영향을 정량화하였고, 이를 통해 열풍 건조가 경험 기반 운전에서 예측·제어 기반 공정으로 발전할 수 있음을 제시하였다. 그러나 열풍 건조는 구조적으로 건조 시간이 길고 에너지 소비가 크기 때문에, 대규모 처리량이 요구되는 재활용 산업에서는 최적 조건 설정을 통한 효율 향상이 필수적이다. 기계적 재활용 공정에 대한 LCA 연구에 따르면, 세척 및 건조 공정은 전체 공정 에너지 소비의 약 30–50%를 차지하는 주요 에너지 집약 단계로 보고되고 있으며, 특히 열적 건조 공정이 온실가스 배출 측면에서도 중요한 기여 요인으로 작용하는 것으로 나타났다(Gu et al., 2017).

열풍 건조의 긴 공정 시간과 높은 에너지 소비를 보완하기 위해 다양한 기술이 개발되고 있으며, 그중 IR 건조는 고속 복사 가열을 이용해 열풍 대비 약 80% 빠른 건조 속도를 구현할 수 있어 생산성 향상 측면에서 주목받는다. PET(rPET 및 vPET)를 대상으로 한 비교 연구에서는 기본 물성 변화가 크지 않은 것으로 보고되었으나, 두꺼운 PET 시편에서는 IR 조사 과정에서 비의도적 에스터화 반응이 발생해 파괴 거동이 변형되는 현상이 확인되었다(Campos et al., 2025)(Fig. 15). 이러한 결과는 IR 건조가 고속 건조에 유리한 기술임에도 불구하고, 재질의 형상, 두께 및 내부 열 축적 특성에 따라 공정 안정성이 크게 달라지므로, 형상 기반 조건 제어가 필수적임을 시사한다.

Fig. 15.

Schematic of an infrared drying system (Campos et al., 2025).

태양열 기반 건조 기술은 열풍 건조의 높은 에너지 소비 문제와 탄소 저감 요구가 증가하는 산업 환경에서 적용 가능성이 높은 대안 기술로 평가된다. 태양열 집열기와 자연대류 건조기를 결합한 시스템은 외부 전력 없이도 55–60°C의 건조 환경을 형성할 수 있었으며, Nylon-6의 함수율을 0.82%에서 0.15%로 낮추는 실질적 건조 효과가 확인되었다. 한편 비흡습성 재질인 PP의 경우 함수율 감소 효과는 제한적이었으나, 사출 및 압출 공정에서 필요한 예열 단계에는 충분한 활용성을 보였다(Kokate et al., 2014)(Fig. 16). 즉, 태양열 건조는 절대적 건조 속도 향상보다는 약 20–25% 수준의 에너지 절감 가능성과 낮은 설치 비용을 기반으로 운영비 절감 및 환경 부담 완화에 강점이 있는 기술이다.

Fig. 16.

Solar-assisted natural-convection dryer (Kokate et al., 2014).

펠릿화 공정

재질 선별 이후의 폐플라스틱은 플레이크 형태로 파쇄된 뒤 세척 및 건조 과정을 거쳐 용융 가공을 통해 재활용 펠릿으로 제조된다. 이 단계에서는 일반적으로 이축 압출기가 사용되며, 우수한 혼련성과 분산성을 제공하지만, 용융 및 전단 과정에서 고분자 사슬 절단과 산화 열화가 발생하여 기계적 특성이 저하될 수 있다. 특히 반복적인 기계적 재활용에서는 사슬 길이가 지속적으로 감소함에 따라 인장 강도, 충격 강도, 점도 및 색상 등 물성이 전반적으로 저하되며(Nordahl et al., 2023), 이는 기계적 재활용의 적용 범위를 제한하는 핵심 요인으로 지적된다.

이러한 물성 저하를 보완하기 위해 펠릿화 단계에서는 조성 및 기계 기반의 다양한 물성 보완 전략이 적용되고 있다. 블렌딩(blending)은 재질 분리가 어려운 물질이나 오염으로 인해 고분자 조성이 불균질한 경우에 활용되는 대표적 기술로, 상 구조를 제어하여 기계적 성능을 향상 시킬 수 있다. 다만, 극성이 다른 고분자 간에는 비상용성으로 인해 단순 혼합만으로는 물성 개선에 한계가 있으며, 이를 해결하기 위해 블록, 그라프트 공중합체 또는 무수말레인산 기반 반응성 고분자와 같은 상용화제가 적용된다. 상용화제는 계면 접착력을 향상시키고 코어–셸 구조 형성을 유도하여 인장, 충격 성능을 개선하는 역할을 한다. 최근에는 미세섬유화나 다중 유동 진동 사출과 같은 공정 기반 미세구조 제어 기술을 적용해 비상용성 고분자 블렌드의 기계적 성능을 극대화하려는 기술이 개발되고 있다(Mi et al., 2019) (Fig. 17).

Fig. 17.

Scheme of the experimental setup: (a) Blend + conventional injection molding (CIM) [BC], (b) microfibrillar composites (MFCs) + CIM [MC], (c) blend + multiflow vibrate injection molding (MFVIM) [BV] and (d) MFC + MFVIM [MV] (Mi et al., 2019).

고상중합(Solid-State Polymerization)은 반복 가공으로 크게 저하된 플라스틱의 분자량과 기계적 물성을 용매나 촉매 없이 회복할 수 있는 후처리 방법이다. 고상중합은 고분자의 용융점 직하 온도에서 진공 또는 불활성 분위기에서 말단기 반응을 유도해 분자량을 증가시키는 방식으로 작동한다. PP, PE와 같이 결정성이 낮거나 말단기 반응성이 작은 고분자에는 효과가 제한적이지만, PHBV(Vírseda et al., 2024)(Fig. 18), PET(Molnar and Ronkay, 2019) 등 폴리에스터 계열에서는 결정 구조 안정화와 기계적 물성 향상에 효과적인 것으로 보고되고 있다.

Fig. 18.

Solid-state polymerization (SSP) process scheme (Vírseda et al., 2024).

압출 장비의 고도화 역시 펠릿 품질 향상의 중요한 요소이다. 최신 이축·단축 압출기에서는 탈휘발(devolatilization) 및 탈가스(degassing) 기능이 강화되어 잔류 단량체, 저분자 휘발성 물질, 수분 등을 효과적으로 제거함으로써 황변, 기포, 냄새와 같은 품질 저하 요인을 최소화할 수 있다. 특히, 용융수지 저장부(molten-resin reservoir)와 다단 진공 배기 시스템을 결합한 설계는 탈가스 효율을 높이는 동시에 고분자 사슬과 결정 구조가 용융 상태에서 재배열, 재형성될 수 있는 체류 시간을 확보하여, 재활용 PE의 구조적 열화를 개선하는 방안으로 제시되고 있다(Okubo et al., 2021)(Fig. 19).

Fig. 19.

Schematic of the screw extruder (a) without and (b) with the molten resin reservoir, and (c) cross-sectional schematic of the molten resin reservoir (Okubo et al., 2021).

맺음말

플라스틱은 전 세계적인 생산 증가와 낮은 순환성으로 인해 장기적인 환경 부담을 초래하고 있으며, 이에 따라 재활용 시스템의 고도화는 산업적, 정책적 관점에서 핵심 과제로 부상하고 있다. 이러한 흐름 속에서 기계적 재활용은 경제성, 탄소 저감 효과, 그리고 산업 적용성 측면에서 가장 우선적으로 고려해야 할 재활용 경로로 평가된다. 그러나 고품질 재생원료 확보를 위해서는 수거–선별–파·분쇄–세척–건조–펠릿화에 이르는 전 공정 단계에서 재질 다양화, 복합 구조, 오염 특성 등 현실적인 제약을 정밀하게 제어할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다.

본 총설에서 검토한 기술 동향은 기계적 재활용이 단순한 물리적 처리의 조합이 아니라, 정밀 선별–구조 기반 파·분쇄–고도화된 세척·건조–재생 물성 개선 기술이 연속적으로 적용되는 복합 공정 체계임을 보여준다. 선별 공정에서는 복합 구조와 오염물에 대응하기 위한 고정밀 자동화 기술이 요구되고, 파·분쇄 공정에서는 단체분리 향상과 균일 입도 확보가 핵심 과제로 제시된다. 세척 공정은 오염물 제거와 함께 물 사용량 및 폐수 발생 최소화를 동시에 달성해야 하며, 건조 공정은 기계적, 열적 방식을 통합해 에너지 효율과 건조 속도를 향상시키는 방향으로 발전하고 있다. 마지막으로 펠릿화 공정에서는 반복 가공에 따른 고분자 열화 문제를 최소화하고, 안정적인 혼련·압출 조건을 확보하는 기술적 개선이 필수적으로 요구된다.

특히 공정별 고도화 기술이 실제 상용 재활용 라인에 통합될 경우, 선별 정밀도 향상에 따른 처리량 저하, 파·분쇄 미세화에 따른 세척·건조 에너지 증가 등 공정 간 상충 관계가 발생할 수 있다. 이러한 특성을 고려할 때, 향후 재생 원료 경쟁력 확보를 위해서는 개별 공정의 성능 극대화보다 선별–파·분쇄–세척 단계에서 생성되는 재질, 입도, 오염도 데이터를 기반으로 한 공정 간 연계 최적화가 가장 시급한 과제로 판단된다. 이 과정에서 선별 정확도와 입도 제어는 후속 세척·건조 및 펠릿화 품질에 영향을 미치는 핵심 인자로, 데이터 기반 운전 제어와 공정 간 피드백 구조의 구축이 산업적 관점에서 우선적으로 요구된다. 이러한 시스템 통합 관점의 기술 연계는 향후 정책적 지원 및 실증 사업에서도 핵심 고려 요소가 되어야 할 것이다.

종합적으로 기계적 재활용의 한계는 개별 공정의 문제로만 발생하는 것이 아니라 전 단계의 성능이 누적되어 영향을 미치는 시스템적 특성에 기인한다. 따라서 향후 재활용 산업의 지속적 성장을 위해서는 공정 전 단계의 데이터 기반 최적화, 예측·제어 기술, 고효율 장비 기술의 융합이 필수적이다. 특히 AI 기반 지능형 선별, 운전 제어, 에너지 절감 기술, 품질 모니터링 기술은 향후 재생 원료 시장 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 작용할 것이다. 이러한 기술적 진전은 자원순환성 향상뿐 아니라 환경 부담 저감, 산업적 안정성 확립, 고부가가치 재생원료 시장 확대에도 기여할 것으로 기대된다.