대규모 언어 모델을 활용한 활성슬러지 하수처리 공정의 전과정평가 방법론 개발

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 도시화와 산업화로 증가하는 폐수 처리 수요에 대응하여, 하수처리장(WWTP)의 환경 영향을 보다 효율적이고 체계적으로 평가하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 새로운 생애주기평가(LCA) 프레임워크를 제안한다. 활성슬러지 공정을 대상으로 비정형 기술 문서와 보고서에서 에너지 사용량, 약품 소비량, 슬러지 발생량, 온실가스 배출량 등의 생애주기목록(LCI) 데이터를 LLM을 통해 자동 추출하였다.

LCA 범위는 하수처리 시스템의 건설 및 운영 단계를 포함하며, 침사 제거, 1차·2차 침전, 생물학적 처리(A2O), 소독, 슬러지 농축·소화·탈수 공정을 시스템 경계로 설정하였다. 기능단위는 20년 운영기간 동안 하루 1 m³의 처리수로 정의하였고, ISO 14040/14044 기준과 Environmental Footprint(EF) 방법론을 적용하여 탄소발자국, 부영양화, 자원 사용 등의 환경 영향을 평가하였다.

분석 결과, LLM 기반 데이터로 산정한 탄소배출량은 4.86 kg CO₂-eq/m³로, 문헌 기반 결과(0.64 kg CO₂-eq/m³)보다 크게 나타났다. 특히 혐기성 소화 공정에서 건설 자재 사용량을 과대추정한 것이 주요 원인으로 분석되었다. 그러나 에너지 및 물질 흐름의 전반적인 경향은 유사하게 나타나, 예비 단계 환경평가에서는 LLM 기반 LCA가 충분히 활용 가능함을 확인하였다.

또한 동일한 프롬프트를 반복 적용한 재현성 실험 결과, 단순 프롬프트는 결과 변동성이 큰 반면, 제약 조건을 포함한 구조화된 프롬프트는 높은 일관성을 보였다. 이는 프롬프트 설계와 전문가 검증을 병행할 경우 LLM 기반 LCI 데이터 생성이 신뢰성과 재현성을 확보할 수 있음을 의미한다. 본 연구는 LLM을 환경평가의 보조 분석 도구로 활용함으로써 LCA 데이터 수집의 효율성을 높이고, 하수처리 공정 분석의 디지털화와 확장 가능성을 제시한다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론
• 1.1 연구 배경
• 1.2 연구 목적
• 1.3 기존 문헌 조사
• 2. 연구 방법
• 2.1 하수처리장 LCA를 위한 목표 및 범위 정의
• 2.2 기존 문헌 기반 LCI 데이터 수집
• 2.3 LLM 기반 LCI 데이터 수집
• 2.4 영향 평가
• 2.5 결과 해석 및 평가 방법론
• 3. 결과 및 고찰
• 3.1 목록 분석
• 3.2 영향 평가 결과 비교
• 3.3 방법론 간 차이 분석
• 3.4 LLM 데이터의 재현성 분석
• 4. 결론
• 4.1 결과 요약 및 논의
• 4.2 향후 과제
• 참고 문헌
• ABstract