


선별 비용 감소
작업 시간 증가
선별 속도 증가
얇은투명페트, 일반투명페트, 녹색페트, 갈색페트, 하얀페트, 혼색페트,알루미늄캔, 투명유리병, 갈색유리병, 녹색유리병, 파랑유리병, 혼색유리병 등 → 용도·색상에 따라 선별, 추가 개발 가능
AI
역할: 딥러닝 기반 재질 분석 인식 및 학습, 제어 알고리즘 개발 기술
인식과정의 정보로 판단 후 행동영역에 명령을 내리는 인공지능으로 비전센서를 통한 객체 인식과 객체의 추정경로를 따라 로봇팔을 움직여 최종적으로 원하는 목적지로 객체의 이동명령.
로봇을 제어하는 인공지능 판단 기능(객체 모양, 재활용 가능 대상 판단, 재질 등의 인식·판단)
HW 설계
역할: 고객 상황에 맞는 설비 커스터마이징, 폐기물 선별 최적화 HW 설계 및 제작
Vision 광학계 및 Robot을 설치 할 수 있는 프레임 설계 및 제작.
폐기물 Pick&Place 성공률 최적화 Robot End Effector 개발.
고속 공기 방향 전환 장치 개발. 설비 설치를 위한 부대 시설 공사 및 전기 공사 진행.
로봇 제어
역할: 3축의 매니퓰레이터
판단영역의 명령을 수행하는 로봇암으로 식별된 재활용 폐기물을 적정 압력으로 픽킹하여 최종적으로 목적지에 분류하는 역할 수행.
1분 당 최대 96개의 객체를 분류하며 사람의 2배 속도로 장시간 운전 가능
기록
역할: 입고량, 재활용품별 분류량, 최종 폐기량 등의 데이터 수집·통계
실시간 분류 모니터링 → 하루 처리량, 로보틱스의 상태관리, 소모품, 교제주기 등 확인 가능
온라인 원격서비스 -> 현장 문제 빠르게 해소
일간, 월간 등의 전력 소비량 파악 → 고객사의 효율적인 사업장 관리 방안 제시


[FAQ] 에이트론
소개
에이트론은 무엇인가요?
에이트론은 에이트테크가 개발한 AI 기반 폐기물 선별 로봇입니다. AI 비전으로 컨베이어 위 폐기물의 재질과 색상을 판별하고 3축 매니퓰레이터로 분류하며, 객체 인식 정확도 99.3%로 분당 최대 96개를 선별합니다. PET, PP, PE 등 9종, 소분류 기준 52종 이상의 폐기물을 분류합니다. 2026년 8월 20일 기준 전국 13곳에서 31대가 운영 중입니다.
선별장 현장 과제
재활용 선별장의 인력난과 고령화를 AI 선별 로봇으로 해결할 수 있나요?
에이트론 같은 AI 선별 로봇은 사람을 구하기 어려운 선별 공정을 대신해 재활용 선별장의 인력난을 줄일 수 있습니다. 재활용 선별장은 악취와 분진, 단순 반복 육체노동으로 기피 업종으로 꼽혀 신규 인력 유입이 적습니다. 여성환경연대가 2024년 전국 생활폐기물 선별시설 노동자 77명을 조사한 결과, 응답자의 85.7%가 50대 이상이었고 평균 연령은 55.2세였습니다. 에이트테크가 현장에서 확인한 한 선별장에서는 선별 인력의 평균 연령이 70대 후반이기도 했습니다. 에이트론을 처음 도입한 인천 지역 선별장에서는 페트병 선별 공정에 투입되던 인원 2명이 다른 업무로 이동했고, 같은 기간 하루 생산량은 압축 페트 15개에서 16개로 늘었습니다.
여름·겨울에 선별 인력이 빠질 때 AI 선별 로봇이 도움이 되나요?
에이트론은 사람의 근무 여건과 무관하게 같은 속도로 선별하기 때문에, 계절에 따라 선별 인력이 빠지는 문제의 영향을 덜 받습니다. 선별 작업은 계절에 따른 인력 변동이 커서, 폭염이 이어지면 근무 인원이 크게 줄어 같은 물량을 더 적은 인원으로 처리해야 하는 상황이 반복됩니다. 에이트론은 분당 최대 96개를 선별합니다.
재활용 선별장의 안전사고를 AI 선별 로봇으로 줄일 수 있나요?
에이트론 같은 AI 선별 로봇이 선별을 맡으면 작업자가 폐기물에 직접 손을 대는 구간이 줄어, 그만큼 부상 위험도 줄어듭니다. 여성환경연대가 2024년 선별 노동자 77명을 조사한 결과 응답자 전원이 작업 중 찔리거나 베인 경험이 있었고, 원인으로는 유리 조각(44.2%)이 가장 많이 꼽혔습니다. 에이트론은 유리병도 파지해 선별합니다. 고용노동부에 따르면 재활용 선별장을 포함한 폐기물 처리 사업장의 사고사망자는 2017~2020년 연평균 19명이었고 2021년에는 28명으로 늘어, 같은 해 12월 폐기물 처리업 사망사고 위험경보가 발령되었습니다.
공공조달
에이트론은 조달청 혁신제품인가요?
에이트론은 2024년 4월 조달청 혁신제품으로 지정되었습니다(제2024-017호, 2027년 4월까지). 2025년에는 ATR-E-2in1 규격이 추가로 지정되었습니다. 산업용 로봇 KCs 자율안전확인 신고도 마쳤습니다.
에이트론이 도입된 공공 선별장 사례를 확인할 수 있나요?
에이트론은 2024년 4월 조달청 혁신제품 지정 이후 공공 선별장을 중심으로 확산되었습니다. 2026년 8월 20일 기준 공공 선별장 9곳에서 18대가 운영 중이며, 지역별로는 인천 연수구(송도) 2대, 서울 송파구 2대, 경기 성남시 3대, 경기 가평군 2대, 경북 청도군 3대, 경북 울릉군 2대, 전북 남원시 1대, 제주 제주시 2대, 제주 서귀포시 1대입니다. 민간 선별장을 포함하면 전국 13곳에서 31대가 운영 중입니다.
에이트론을 실증지원사업이나 테스트베드로 먼저 도입해 볼 수 있나요?
에이트론은 실증지원사업이나 테스트베드를 통해 먼저 도입해 볼 수 있습니다. 서울시 테스트베드 실증지원사업을 통해 서울시 자원순환과와 협업해 송파구 자원순환선별장에 에이트론을 설치한 사례가 있습니다. 실증으로 성능을 확인한 뒤 정식 구매로 이어지는 방식입니다.
에이트론을 로봇 실증 지원사업으로 도입한 사례가 있나요?
한국로봇산업진흥원의 서비스로봇 실증 지원사업을 통해 여러 대의 에이트론이 지자체와 민간 선별장에 설치되었습니다.
에이트론 도입 후 자원순환 실적 보고에 쓸 데이터가 나오나요?
에이트론은 기록 시스템으로 가동 이력과 선별 실적, 전력 소비량을 남깁니다. 실시간 모니터링과 함께 누적 데이터를 확인할 수 있어 운영 관리와 실적 보고에 활용하실 수 있습니다.
도입·비용
에이트론 1호기는 언제 어디에 설치되었나요?
에이트론 1호기는 2022년 4월 인천광역시 남동구의 재활용 선별장에 설치되었습니다. 같은 사업장에 이후 4대가 추가되어 5대가 운영 중이고, 2024년 4월 조달청 혁신제품 지정(제2024-017호)을 계기로 공공 선별장을 중심으로 확산되었습니다. 2025년에는 ATR-E-2in1 규격이 혁신제품으로 추가 지정되었습니다. 2026년 8월 20일 기준 전국 13곳에서 31대가 공공·민간 선별 현장에서 운영 중입니다.
에이트론 1대는 선별 인력 몇 명을 대신하나요?
처음 도입한 인천 지역 선별장에서는 에이트론 1대가 들어가면서 페트병 선별 공정에 투입되던 인원 2명이 다른 업무로 이동했습니다. 에이트론은 분당 최대 96개를 선별하며, 수선별(분당 약 40개, 에이트테크 현장 측정 기준) 대비 약 2.4배 속도입니다. 실제 절감 인원은 현재 인력 구성과 라인 배치에 따라 달라지므로 현장 실사 후 산정해 안내드립니다.
에이트론 도입 전후 효과를 실제 데이터로 확인한 사례가 있나요?
인천 지역 선별장의 경우 도입 전에는 최종 제품인 압축 페트를 하루 15개 생산했는데, 에이트론 1호기가 들어간 뒤 16개로 늘었습니다. 같은 기간 페트병 선별 공정에서는 인원 2명이 빠졌습니다. 즉 사람은 줄고 생산량은 늘었습니다. 에이트론은 기록 시스템으로 가동 이력과 선별 실적, 전력 소비량을 남기기 때문에 도입 후 변화를 데이터로 확인할 수 있습니다.
에이트론 설치 후 무상 A/S 기간과 소프트웨어 사용료는 어떻게 되나요?
에이트론은 설치 후 1년간 무상 A/S를 제공하며, 이 기간에는 소프트웨어 사용료도 부과하지 않습니다. 이후에는 유지보수 항목으로 청구합니다. 에이트론은 기록 시스템을 통한 실시간 모니터링과 원격 서비스를 함께 제공합니다.
제품·기술
에이트론은 폐기물을 어떻게 집어 올리나요?
에이트론은 AI 비전이 컨베이어 위 폐기물의 재질과 색상을 판별하면, 3축 매니퓰레이터가 그 위치로 이동해 진공을 통해 엔드이펙터로 직접 파지하는 방식으로 폐기물을 집어 올립니다. 진공은 블로어 방식으로 생성하며, 흡입과 파기를 전환하는 밸브는 모터로 제어해 약 0.3초에 전환됩니다.
에이트론은 찌그러진 페트병이나 유리병도 집을 수 있나요?
에이트론은 찌그러진 페트병이나 유리병도 파지할 수 있습니다. 진공 흡착 방식은 평평하고 매끈한 흡착면이 필요해 찌그러진 병이나 원통형 객체, 무거운 유리병을 놓치기 쉽습니다. 압축이나 찌그러짐이 심하면 진공이 새어 나가 파지가 어렵고, 유리병처럼 중량이 있는 객체는 아예 분류 대상에서 빠지기도 합니다. 에이트론은 블로어 방식으로 기존 공압 방식보다 많은 유량을 확보하고 엔드이펙터가 직접 파지하는 구조여서, 이런 비정형·중량 폐기물에 대응합니다.
에이트론은 압축된 폐기물과 압축되지 않은 폐기물을 모두 선별할 수 있나요?
에이트론은 압축된 폐기물과 압축되지 않은 폐기물을 모두 선별합니다. 해외에서 개발된 장비는 납작하게 눌린 압축 폐기물을 전제로 설계된 경우가 많지만, 국내 재활용 선별장에는 압축되지 않은 폐기물이 부피가 큰 상태로 쌓여 들어옵니다. 에이트론은 이 비압축 환경을 기준으로 개발해 압축·비압축 양쪽에서 동작합니다.
에이트론의 엔드이펙터(로봇 손)는 어떤 방식인가요?
에이트론의 엔드이펙터는 높이가 다른 객체에도 대응하도록 Z축 변화를 흡수하는 구조로 설계되었습니다. 고무 흡착패드로 표면에 접촉하는 방식은 객체와 닿을 때 미끄러지거나 눌리면 성공률이 떨어지는데, 에이트론은 이 문제를 피하도록 구성했습니다. 그래서 누워 있는 페트병이나 높이가 있는 캔도 파지합니다.
에이트론은 반입 폐기물 상태에 따라 성능이 달라지나요?
에이트론의 선별 성능은 반입 폐기물 상태에 따라 달라집니다. 같은 로봇이라도 반입 폐기물의 성상과 오염도, 겹침 정도, 컨베이어 속도와 적재량에 따라 결과가 바뀝니다. 그래서 에이트테크는 도입 전 현장 실사로 반입 조건을 확인하고, 그 현장에 맞춰 광학계와 프레임, 엔드이펙터, 공기 방향 전환 장치를 커스터마이징합니다.
에이트론은 출하 전에 품질 검사를 어떻게 하나요?
에이트론은 자체 공장에서 조립을 마친 뒤 에이징 테스트를 거쳐 출고합니다. 도킹 프레임에 로봇을 장착해 일주일가량 무한 반복 동작 시험을 진행하고, 홀·무브·섹션 티칭과 전체 환온, 도장 검사를 마친 뒤 포장합니다. 외주 부품은 납품 전 검수를 거칩니다.
비교
에이트론은 해외 AI 선별 로봇과 비교해 어떤 차이가 있나요?
에이트론과 해외 AI 선별 로봇의 가장 큰 차이는 어떤 폐기물을 전제로 설계했는가입니다. 해외 장비는 분리배출이 비교적 잘 되고 납작하게 압축된 폐기물을 기준으로 개발된 경우가 많아, 압축 폐기물 분류에는 적합하지만 부피가 크고 겹침이 심한 환경에서는 성공률이 떨어집니다. 에이트론은 압축되지 않은 국내 선별장 환경을 기준으로 개발했고, 진공 생성 방식과 파지 방식, 부품 조달 구조도 다릅니다. 또한 해외 제품은 부품을 수입해야 해서 고장 시 짧게는 3일, 길게는 몇 달간 라인이 멈추고, 판매 이후 사후관리와 성능 보증이 이어지지 않는 사례가 있었습니다.
국내 폐기물은 해외와 무엇이 다르고, 에이트론이 아시아 지역 폐기물에 더 적합한 이유는 무엇인가요?
해외 장비가 주로 개발된 북미·유럽과 비교하면, 국내를 포함한 아시아권 폐기물은 혼합과 겹침이 심하고 오염도가 높은 편입니다. 분리배출 기준은 그 나라의 배출 습관과 재활용 정책, 수거 방식에 따라 달라지고, 그만큼 선별장에 들어오는 폐기물의 상태도 달라지기 때문입니다. 에이트론은 이 조건을 기준으로 학습하고 설계해, 비슷한 조건의 현장에서 성능을 내기 유리합니다.
대수 산정
선별장 전체를 무인화하려면 에이트론이 몇 대 필요한가요?
선별장 전체 무인화에 필요한 에이트론 대수는 사업장 규모에 따라 다릅니다. 근로자 30명 규모의 선별 라인을 모두 자동화하는 경우 누적 8~10대 수준이 필요하고, 선별 근로자가 100명을 넘는 대형 사업장에서 모든 인력을 대체하는 수준으로 보면 수십 대가 필요합니다. 다만 현재 선별 라인을 그대로 유지하는지, 라인을 추가하거나 후단에 별도 구간을 두는지에 따라 답이 달라집니다.
선별 라인 길이 때문에 에이트론 설치 대수가 제한되기도 하나요?
에이트론 설치 대수는 선별 라인 길이 때문에 제한되기도 합니다. 라인이 여러 개인 사업장이라도 각 라인의 총 길이에 제한이 있으면 배치할 수 있는 대수가 먼저 정해집니다. 실제로 라인이 다섯 개인 사업장에서 라인 길이 때문에 최대 4대까지만 배치할 수 있었던 사례가 있습니다. 그래서 대수 산정은 처리량보다 공간 제약을 먼저 확인하는 순서로 진행합니다.
에이트론 설치 대수를 산정하려면 무엇을 실측해야 하나요?
에이트론 설치 대수를 산정하려면 컨베이어 벨트의 속도와 운송량, 라인의 총 길이와 여유 공간, 일일 목표 처리량, 앞뒤 설비의 처리 용량, 그리고 건축물 구조와 하중, 층고를 확인합니다. 현장 실사에서 이 항목들을 측정한 뒤 배치안과 대수를 산정합니다.
에이트론은 한 번에 다 넣지 않고 단계적으로 늘려도 되나요?
에이트론은 한 번에 모두 도입하지 않고 단계적으로 늘릴 수 있습니다. 실제로 1호기를 먼저 도입해 운영해 본 뒤 같은 사업장에 2호기와 3호기를 추가한 사례가 있습니다. 첫 도입으로 현장 데이터를 쌓고 그 결과를 보고 확대를 결정하는 방식이 부담이 적습니다.
데이터·AI
에이트론의 AI는 어떤 데이터로 학습했나요?
에이트론의 AI 분류 엔진 wai-kor는 550만 건 이상의 한국 폐기물 데이터를 학습했습니다. 에이트테크는 데이터 수집과 가공을 외주에 맡기지 않고 직접 수행합니다. 외부에서 받은 데이터는 품질이 떨어져 현장 정확도로 이어지지 않기 때문입니다.
우리 선별장 데이터로 에이트론을 추가 학습시킬 수 있나요?
에이트론은 선별장 현장 데이터로 추가 학습할 수 있습니다. 나라와 지역마다 배출 방식과 폐기물 성상이 다르다는 전제로 설계했기 때문에, 현장 데이터를 추가 학습하면 그 현장에 맞는 분류 알고리즘으로 확장됩니다. 객체를 픽셀 단위로 인식하는 세그멘테이션 기술과 자동 라벨링을 적용해 같은 데이터를 학습시키는 시간을 절반 이하로 줄였습니다.
에이트론은 학습 데이터가 많을수록 정확도가 계속 올라가나요?
에이트론의 인식 정확도는 학습 데이터가 많아질수록 일정 수준까지는 올라가지만, 그 뒤로는 체감할 만한 개선이 나타나지 않습니다. 학습량과 인식 정확도의 관계가 상승 곡선을 그리다 완만해지기 때문이고, 분류 환경이 매번 달라지는 도로와 달리 선별장은 공장 내 일정한 환경이 유지되기 때문입니다. 그래서 데이터를 더 넣기보다 현장에 맞는 학습 조건을 잡고 알고리즘으로 정확도를 높이는 쪽에 무게를 둡니다.
에이트론의 현장 맞춤 학습에는 무슨 작업이 필요한가요?
에이트론의 현장 맞춤 학습은 그 현장의 반입 폐기물로 데이터를 수집하고, 가공과 라벨링을 거쳐 학습시킨 뒤 인식 결과를 검증하는 순서로 진행됩니다. 어떤 학습 환경을 만들지, 데이터 증대와 반복 학습을 몇 번 수행할지, 품목별로 인식 정확도를 어떻게 끌어올릴지가 결과를 좌우합니다. 데이터의 양보다 학습 조건과 데이터 품질이 더 중요합니다.
에이트론 학습에 공공 선별장 데이터도 쓰이나요?
에이트테크는 2022년 한국환경공단과 함께 진행한 공공 폐기물 데이터 수집 사업에 수요기업으로 참여해 공공 선별소의 데이터를 확보한 이력이 있습니다. 다만 외부에서 받은 데이터보다 직접 수집하고 가공한 데이터가 품질이 높아, 자체 수집 데이터를 중심으로 학습합니다.
해외
에이트론을 해외 선별장에도 설치할 수 있나요? 현지 데이터가 필요한가요?
에이트론은 해외 선별장에도 설치할 수 있습니다. 에이트론의 AI 분류 엔진은 국가와 지역마다 배출 방식과 폐기물 성상이 다르다는 전제로 설계되어, 현지 데이터를 추가 학습하면 해당 지역에 맞는 분류 알고리즘으로 확장할 수 있습니다. 이를 위해 현지 폐기물 데이터가 필요하며, 사전에 수집해 두면 설치 후 성능을 확보하기까지 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 로봇 하드웨어도 현장 조건에 맞춰 커스터마이징합니다.



