육안으로 분류하던 철스크랩… 이젠 AI가 고철 등급 판정한다

LG CNS-대한제강 합작법인 설립
AI 철스크랩 판정 솔루션 구축

LG CNS와 대한제강의 합작법인 '아이모스' 직원이 '인공지능(AI) 철스크랩 판정 솔루션'을 활용해 화물차에 적재된 철스크랩의 등급을 판정하는 모습. LG CNS 제공

철스크랩 시장이 빠르게 성장하면서 인공지능(AI)을 접목해 공정 효율성을 높이는 서비스가 등장했다. 정보기술(IT) 기업 LG CNS와 철강사 대한제강은 합작법인 ‘아이모스’를 설립해 철스크랩 분류 사업에 진출했다고 2일 밝혔다. JH데이터시스템, 보고넷 등 한국 중소업체와 미국 일본 유럽 등 철스크랩 시장 규모가 한국보다 큰 국가의 기업들 역시 관련 시장에 뛰어든 상태다.

철강업계가 2050년 탄소중립을 목표로 내세우고 순환경제 트렌드도 뚜렷해 지면서 철스크랩 시장이 떠오르고 있다. 전기로를 이용해 철을 만들 때 핵심 원료로 쓰이는 철스크랩은 고철, 쇠 부스러기 등을 뜻한다. 철스크랩을 재활용하는 전기로 방식은 철광석을 고로(용광로)에 녹이는 방식보다 이산화탄소 배출을 70~80% 줄일 수 있다. 리서치앤마켓에 따르면 글로벌 철스크랩 시장 규모는 2022년 5억1950만t에서 2030년 7억3800만t으로 연평균 4.5% 성장할 전망이다.

아이모스는 ‘AI 철스크랩 판정 솔루션’을 내세웠다. 이 기술은 AI 비전 카메라를 통해 각양각색의 철스크랩을 인식하고 등급을 분류하는 것이다. 생철(도금·도색 않은 고품질의 파이프), 중량(부피가 크고 무거운 대형기계의 해체물), 경량(자전거, 농기구 등 생활 고철) 등 한국산업표준이 규정한 철스크랩 등급에 따라 필요한 가공·정제 과정이 달라진다. 판정 솔루션 구축을 위해 대한제강은 철스크랩 이미지, 품목, 품목별 철의 비율, 등급 등 각종 데이터와 통계를 수집했다. LG CNS는 이 정보를 AI에 학습시켰다.

과거에는 이런 분류 작업을 인간의 눈에 의존했다. 업계 관계자는 “육안으로 철스크랩을 검수하는 기존 방식은 검수자의 숙련도나 주관에 따라 등급 기준이 달라지는 경우도 있었다”며 “길이, 두께, 무게 등이 모두 다른 철스크랩을 짧은 시간 안에 분류하기도 어려웠다”고 말했다. 정교하지 못한 분류는 일관성 있는 가격 책정을 어렵게 했다.

AI 철스크랩 판정이 도입되면서 철스크랩 검수 인력 비용도 줄어들 전망이다. 특히 AI 비전 카메라를 이용할 경우 트럭에 철스크랩을 상·하차하는 동시에 등급을 판정할 수 있어 시간도 절약할 수 있다.

다만 시스템 도입 비용은 부담으로 작용할 수 있다. 업계는 제철소의 AI 분류 시스템 구축 비용을 수십억원으로, 소규모 납품 업체가 부담해야 할 시각센서 설치 비용도 수천만원으로 추산한다.

황민혁 기자 okjs@kmib.co.kr