자율주행차 기반 폐기물 처리 시스템 디자인 제안 - 폐기물 배출자와 환경노동자의 사용자 경험(UX) 평가를 중심으로 -
Design Proposal for an Autonomous Vehicle-Based Waste Management System -Focusing on the User Experience(UX) Evaluation of Waste Disposers and Sanitation Workers-
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초록
연구배경 현행 폐기물 배출 체계는 복잡한 분리배출 규정과 미흡한 보상 구조로 인해 재활용 참여의 동기가 저하되고, 그 결과 수거, 분류의 부담이 환경노동자에게 전가되는 구조적 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 자율주행 기술과 인공지능(AI) 기반 분류 기능을 융합한 그린트럭(GreenTruck) 시스템을 제안하고, 이해관계자 집단을 대상으로 그 수용성과 효과를 검증하고자 하였다. 연구방법 본 연구는 폐기물 배출자와 환경노동자라는 주요 이해관계자를 대상으로, 각 집단의 특성을 반영한 두 가지 영상 기반 시나리오를 설계하여 자율주행차 기반 폐기물 처리 시스템의 실제 사용 맥락을 간접적으로 체험하도록 하였다. 이후 폐기물 배출자 30명과 환경노동자 17명을 대상으로 이를 현행 재활용 제도와 비교하는 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 현행 재활용 제도와 그린트럭에 대한 반응 차이를 검증하기 위해 t-검정을 적용하고, 변수 간 상관성을 분석하기 위해 피어슨 상관분석을 수행하였다. 아울러 정성적 응답은 키워드 분석을 통해 보완적으로 해석하였다. 연구결과 폐기물 배출자는 사용 편의성, 기술 수용성, 사용자 경험 전 영역에서 기존 시스템 대비 통계적으로 유의한 긍정적 반응을 보였다. 특히 그린트럭의 보상 체계와 피드백 기능은 폐기물 배출자의 재활용 참여 의지를 강화하는 핵심 요인으로 확인되었다. 반면 환경노동자는 작업 효율성 및 신체, 정서적 부담 완화에는 긍정적 평가를 내렸으나, 기술 수용도는 상대적으로 낮았다. 이는 자동화 도입에 따른 고용 불안정 우려와 AI 이해도 격차가 주요한 저해 요인으로 작용했음을 시사한다. 결론 본 연구를 통해 그린트럭 시스템이 폐기물 배출자의 재활용 참여를 촉진하고, 환경노동자의 물리적, 정서적 부담을 경감할 수 있는 잠재적 효과를 실증적으로 확인하였다. 이는 기존 재활용 체계가 지닌 구조적 한계를 완화할 수 있는 디자인적 대안을 제시했다는 점에서 학문적 의의가 있다. 그러나 환경노동자 집단의 낮은 기술 수용도는 자동화에 따른 고용 불안정 우려와 AI 이해도 격차에서 비롯된 것으로 나타났으며, 이는 기술적 성능 고도화만으로는 해결되기 어렵다. 따라서 본 연구는 향후 실제 운영 환경에서의 장기적 적용 검증뿐 아니라, 노동자 인식 개선 프로그램, 고용 안정성 확보 방안, 제도적 보완 장치 마련을 병행할 필요성이 있음을 시사한다.
Abstract
Background The current waste disposal system suffers from structural limitations in which complex separation rules and insufficient incentive schemes diminish motivation for recycling, thereby shifting the burden of collection and sorting onto sanitation workers. To address these issues, this study proposes the GreenTruck system, which integrates autonomous driving and AI-based waste classification technologies, and evaluates its acceptance and effectiveness among key stakeholder groups. Methods Two video-based scenarios reflecting the distinct characteristics of waste disposers and sanitation workers were designed to allow participants to indirectly experience the actual usage context. A survey was then conducted with 30 waste disposers and 17 sanitation workers, comparing their perceptions of the current recycling system and the GreenTruck system. The collected data were analyzed using independent-sample t-tests to examine differences between the two systems, and Pearson correlation analysis to explore relationships among variables. Qualitative responses were additionally interpreted through content analysis. Result Waste disposers reported statistically significant positive responses across all dimensions, including usability, technology acceptance, and user experience, compared to the current system. In particular, satisfaction with the incentive and feedback mechanisms improved substantially, reinforcing participation motivation. In contrast, sanitation workers positively evaluated work efficiency and reductions in physical and emotional strain, but their technology acceptance remained relatively low. These findings suggest that concerns over job insecurity and gaps in AI literacy acted as major inhibitory factors. Conclusion This study empirically demonstrates the potential of the GreenTruck system to promote recycling participation among waste disposers and to alleviate physical and emotional burdens on sanitation workers. The findings highlight its academic contribution as a design-oriented alternative to address structural limitations of the current recycling system. However, the low technology acceptance observed among sanitation workers—stemming from job insecurity and limited AI literacy—indicates that technical advancements alone may not suffice. Therefore, future implementation requires not only long-term validation in real operational settings but also complementary measures such as awareness programs, employment security strategies, and institutional safeguards.