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  • 제451회 세미나 : '지역 폐기물 관리가 해안 플라스틱 오염을 성공적으로 줄이다'

  • 22.08.25
    조회수 443
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  451회 오션세미나  
지역 폐기물 관리가 해안 플라스틱 오염을
성공적으로 줄이다

호주 해안쓰레기 조사 결과(2013년과 2019년)
줄어든 플라스틱의 양과 지자체 정책 비교

이종명 (사)동아시아바다공동체 오션 부설 한국해양쓰레기연구소장 jmlee@osean.net

2022년 7월 26일 제451회 오션 세미나에서는 ‘지역 폐기물 관리가 해안 플라스틱 오염을 성공적으로 줄이다’라 는 논문을 다뤘다. 세미나에는 (사)동아시아바다공동체오션 연구원들과 오션스40 강사단 등이 참여했다.

  원문  
K. Willis, B.D. Hardesty, J. Vince, C. Wilcox, Local waste management successfully reduces coastal plastic pollution, One Earth. 5 (2022) 666–676. https://doi.org/10.1016/j.oneear.2022.05.008.

  요약문 번역  
플라스틱 오염이 어디에서 발생했는지에 관계없이 지역 수준에서 이루어지는 관리 개입은 플라스틱 오염을 성공적으로 줄이는데 매우 중요하다. 플라스틱 세금 및 교육 프로그램이 있는 지역 사회에서 플라스틱 소비와 오염이 감소하는 것으로 관찰되었다. 그러나 현재 지역에서 이루어지는 조치와 인근 해안 환경에서 플라스틱 부하량이 측정가능하게 감소한다는 것을 연결시킬 정량적 프레임워크가 부족하다. 이 연구에서 우리는 생활 폐기물 관리 노력의 변화가 호주 대륙 전역의 해안 플라스틱 오염 감소에 해당하는지 여부를 조사했다. 우리의 연구는 지역 전략이 대규모 이익을 가져올 수 있음을 보여준다. 우리는 대륙 규모에서 6년 동안 해안 쓰레기가 평균 29% 감소하는 것을 관찰했다. 해안 지역의 관리를 장려하고 경제적으로 동기가 부여된 적절한 폐기물 처리를 장려하는 전략은 플라스틱 오염 감소와 상관관계가 있었다. 이 작업은 지역, 국가 및 글로벌 규모에서 플라스틱 오염을 줄이기 위한 정책 입안자와 시민 모두의 노력을 도와줄 수 있다.

  토의한 내용  
1. 해안쓰레기 조사 결과와 정책 현황의 연계 분석
이 논문의 가장 큰 장점은 해안쓰레기의 양에 지자체의 정책이 어떻게 영향을 미치는지 정량적으로 분석했다는 것이다. 흔히 폐기물 관리는 지자체에서 담당하는 경우가 많기 때문에 지자체의 폐기물 관리 정책이 발전하면 해안쓰레기는 줄어들 것이라고 예상할 수 있다. 그런데, 이 관계를 두 부분에 대한 조사를 통해 정량적으로 보여준 사례는 거의 없었다. 호주는 연방국가로서 지자체 사이의 정책 차이가 크고, 지리적으로도 서로 멀리 떨어져 있어서 정책의 차이가 해안쓰레기의 양에 미치는 영향이 통계적으로 유의한 수준에서 나타날 수 있었을 수도 있다. 우리나라는 ‘국가 해안쓰레기기 모니터링’ 사업을 통해서 전국 60개 해안에서 두 달에 한번씩 조사를 진행하고, 결과가 나오고 있는데, 이 논문에서 활용한 방법론을 적용해 볼 수 있을 것이다.

2. R 프로그램을 이용한 GAM 통계 분석
이 논문은 조사결과와 함께 통계 분석에 이용한 코드를 웹사이트(https://zenodo.org/record/6540690# .Yt-SZnZBy3B)를 통해서 공개하고 있다. 이 연구에서는 주로 일반화 가법모형(GAM, Generalized Additive Model)을 이용하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하고, 2019년에 조사하고 2013년에는 조사하지 못한 정점의 쓰레기 추정치도 계산했다. GAM은 다양한 유형의 변수(명목, 척도, 순서 등)를 함께 모형에 반영할 수 있고, 변수에 비선형 함수 등을 포함하여 계산할 수 있는 장점이 있다. 실제 이 연구에서 R 프로그램에서 이용한 코드를 보면, 2013년과 2019년의 해안쓰레기 양 차이에 다양한 변수들이 미친 영향을 분석하라는 명령어가 아주 간단하게 적혀 있다. 이렇게 간단한 코딩만으로 매우 복잡한 통계 분석을 수행할 수 있다는 점이 놀랍다. 물론, 코딩은 간단해도 그 코드가 제대로 작동하기 위해서는 엄청난 사전 작업이 필요하다. 각 변수들이 모두 속성에 맞게 정의되어 있어야 하고, 적정하게 입력되어 있어야 한다. R 프로그램에서 GAM을 재대로 실행시키기 위해서는 필요한 패키지들 또한 먼저 실행시켜야 한다. 코드가 작동하여 결과를 얻었다고 하더라도, 가장 적합한 모형을 찾는 과정도 어렵고, 또 회귀분석의 일반적 조건에도 만족하는지 검토해야 한다. 이러한 과정에는 상당한 전문성과 시간이 필요하다. 그럼에도 불구하고, 앞서 이야기한 장점들 때문에 GAM을 이용하여 해양쓰레기 조사 결과를 분석한 논문들이 늘어나고 있는 추세이다.

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