다중이용시설의 실내공기질 현황분석을 위해 충청남도 도청 소재지인 내포신도시에서 실내공기질을 측정하였다. 내포신도시는 홍성군과 예산군에 걸쳐 있으며, 면적은 9,951 천 m², 거주 인구는 2022년 9월 기준 약 3만 명이다 (Chungcheongnam-do, 2022). 도시의 형태는 부채꼴 모양으로 건물들이 정돈되어 있으며, 좁은 구역에 다수의 편의시설들이 밀집되어 있다. 그림 1은 내포신도시 내 충남 IoT 센서 (Chungnam IoT sensor, CIS)가 설치된 지역과 국가에서 운영하는 도시대기측정망 (air quality monitoring station, AQMS) 및 종관기상측정망 (automated synoptic observing system, ASOS) 위치를 나타낸 것이다. 내포신도시는 서쪽으로 약 20 km 부근에 바닷가가 위치해 있으며, 북서쪽 약 35 km 부근에는 대형 화력발전소들이 밀집해 있다. 동쪽으로는 차령산맥이 있어 서쪽에서 유입된 오염물질이 산맥을 넘어가지 못하고 내포신도시 전체에 정체되어 영향을 미치는 구조를 가지고 있다.

Fig. 1. 
Location of IoT sensor monitoring sites, AQMS, and ASOS in Naepo New Town.

실내공기질 관측은 2022년 4월부터 9월까지 진행되었으며, 이 기간은 일반적으로 미세먼지의 연중 농도가 낮은 기간이다. 측정 기간 중 WIFI의 연결 중단이나 측정 지점의 기타 환경조건 (내부 공사, 정전 등)에 따라 손실된 데이터들은 제외하고 분석하였다.

내포신도시 내 설치된 IoT 센서는 15개이며, 다중이용시설의 특성을 분석하기 위해 11개 시설군으로 분류하였고, 일반적으로 주민들이 빈번히 이용하는 시설들에 센서를 설치하였다. CIS 1과 CIS 2는 도서관 1층과 3층에 설치하였다. 도서관은 주중에는 9시부터 22시까지, 주말에는 18시까지 운영하며, 월요일은 정기 휴일이다. 1층은 주로 영유아가 이용하며 3층은 관람실로 운영되고 있다. CIS 3과 4는 지역 내 주민 편의시설인 복지 센터이며, CIS 5는 보건소이다. 이곳들은 공공기관의 특성상 9시부터 18시로 일정하나 일별 주민들의 운영빈도에 큰 차이가 있는 것으로 확인되었다. CIS 6은 초등학교이며, CIS 7, 8은 유치원이다. 최근 탄소중립 등으로 전력사용 감축을 위해 교육시설에서는 해당시설 운영 시간 외에는 전체 절전모드를 사용하고 있다. 내포신도시 내 시설들 역시 해당 시설 활용자들이 퇴실한 이후 (14시~18시경) 실내 절전모드가 가동되어 일부 시설에서 7시~18시 시간대의 공기질 정보만 획득할 수 있었고, 시설의 점검 등으로 인해 전기가 단전된 경우 자료를 제외하고 분석하였다. CIS 9, 10은 영화관 내에 설치하였다. CIS 9는 극장 매표소 앞에 설치하였으며, 주변에서 팝콘 등의 음식을 제조한다. CIS 10은 총 92명이 입실할 수 있는 상영관이지만, 코로나19의 영향과 상대적으로 인구수가 많지 않은 지역 특성상 1회 관람객은 평균 약 20~40명 수준으로 확인되었다. CIS 11은 PC 방으로 주 손님은 지역 내 초·중·고등학교 학생들로 13시부터 20시까지 이용객이 증가하고, 그 외 시간대에는 이용객이 적은 편이다. CIS 12는 간이 버스터미널로 이용객이 다소 적은 편이며, 운영시간은 5시부터 22시까지이다. CIS 13과 14는 커피숍으로 내포신도시 내 이용자가 많을 것으로 판단되는 커피숍 두 곳을 대상으로 선정하였다. 두 곳 모두 내포신도시 내 중심상가에 위치해 있어 상대적으로 이용객이 많은 곳이며, 운영시간은 9시부터 24시까지이다. 다만 두 지점의 가격대가 상이하여 CIS 13은 20대 전후가 주소비층으로 Take-out의 비중이 높은 반면, CIS 14는 상대적으로 가격대가 높고, 매장 취식률이 높은 편이다. CIS 15는 중심상가에 위치한 대형마트로 운영시간은 10시부터 22시까지이다. 이 외 각 지점에 대한 세부 정보는 표 1에 제시하였다. 시설 그룹별 실내공기질 관리 대책 제안을 위해 공공시설 (CIS 1~5), 교육시설 (CIS 6~8), 편의시설 (CIS 9~15)로 구분하여 분석을 진행하였다.

내포신도시의 다중이용시설 실내공기질 모니터링을 위해 센서 기반의 IoT 측정장비인 AirGuard K (IAQ-CW1, K-weather)를 사용하였다. 본 장비는 WIFI 기반으로 1초 단위로 측정된 정보를 5분 단위로 저장하여 컴퓨터나 스마트폰으로 실시간 확인할 수 있으며, 그래프 및 엑셀시트로 저장하여 분석할 수 있는 시스템을 제공하고 있다. 측정 항목은 총 7개 항목이다 (PM₁₀, PM_2.5, CO₂, VOCs, 소음, 온도, 습도). 그중 PM₁₀ 및 PM_2.5에 대해서는 환경부에서 인증하는 1등급 성능인증 평가를 받았지만, 그 외 VOCs나 소음에 대해서는 센서 신뢰성을 확보할 수 없어 이들 자료를 제외하고 활용하였다. IoT 센서에 대한 세부 사양은 표 2에 나타냈으며, 장비의 구성 사진은 그림 2에 나타냈다.

Fig. 2. 
Image of the IoT sensor.

최근 고농도 미세먼지 발생 사례가 꾸준히 증가하고 있다. 이에 대한 국민적 우려와 대책 마련이 요구되고 있어 정부는 외부 대기환경뿐만 아니라 실내 공간에 대한 관리 기준 강화를 추진하고 있다. 현재 실내 환경은 크게 3개 부처로 분류되어 관련 시설에 대해 다른 기준을 지정하여 관리되고 있다. 우선 여객자동차터미널의 대합실, 도서관, 대규모 점포, 영화상영관, 인터넷 컴퓨터 게임시설 제공업의 영업시설, 어린이집 등은 환경부에 의해 「실내공기질 관리법」 시행규칙에 따라 10가지 항목이 지정되어 관리되고 있으며, 유치원이나 어린이집은 교육부의 「학교보건법」 시행규칙에 의거 17가지 항목을 관리하고 있다. 작업환경에 대해서는 고용노동부의 「화학물질 및 물리적 인자의 노출기준」에 따라 731개 물질을 관리하고 있으며, 그 외 가정집과 같은 개인 환경에 대해서는 관리하지 않고 있다. 본 연구에서 대상지역으로 선정한 11개 시설 군 중 6개소는 「실내공기질 관리법」의 규제를 받고 있으며, 2개소는 「학교보건법」을, 나머지 3개소는 현재 관리되지 않고 있는 시설들이다. 표 3은 앞서 언급한 환경부와 교육부에서 관리하고 있는 시설들과 주요 관리물질에 대해 나타낸 것이다. 이 외에도 「학교보건법」에 따라 벤젠, 톨루엔 등의 방향족 탄화수소의 규정이 학교 기숙사에 대해서 존재하지만, 본 연구의 측정 항목과 측정 범위를 벗어나므로 내용에서 제외시켰다.

본 연구에서 사용한 AirGuard K는 이전의 연구에서 실내공기질 분석을 위해 다양하게 사용된 바 있다 (Guak et al., 2021; Lim et al., 2021; Kim et al., 2017). 본 연구에서는 광산란 방식의 IoT 센서 값의 신뢰도 확보를 위해 기기 간 보정 및 도시대기측정소와의 비교를 수행하였다. 총 15개의 IoT 센서를 대상으로 측정 전 동일한 장소에서 기기 간 비교를 통해 장비 간 보정을 수행하였다. 측정 항목은 본 연구에 사용한 PM_2.5와 CO₂이다. 총 6일 동안 동일한 장소에 연속 모니터링하였고 (그림 3a), IoT 센서 중 CIS 5에 맞춰 모든 장비를 보정하였다. 사전 보정 작업에서 CIS 5는 AQMS와의 PM_2.5 상관성 분석 시 경향성과 정확도가 가장 높은 것으로 나타나 이를 기준장비로 선정하였다. 보정된 IoT 센서의 결과를 바탕으로 시계열 분석 및 상관성 분석을 진행하였다. 각 IoT 센서 간의 상관계수는 PM_2.5의 경우 0.83~0.97이었으며, CO₂는 모든 장비들 간 상관계수가 0.98 이상으로 15개 기기 간의 높은 상관관계를 나타냈다 (그림 3b). IoT 센서의 신뢰성 평가와 보정을 위해 내포신도시 내 위치한 도시대기측정소 자료에서 측정한 PM_2.5 값과 CIS 5의 측정값을 비교하여 총 7일 동안 1시간 간격의 자료를 비교하였다. 분석 결과 CIS 5와 도시대기측정소의 PM_2.5 상관계수 값은 0.79로 우수했다 (그림 3c). 상관식에서 구해진 기울기 (slope) 값 (0.9574)과 y 절편 (y-intercept) 값 (-10.352)을 이용하여 다른 IoT 센서에 적용하였다.

Fig. 3. 
Correction test of PM₁₀ and CO₂ of individual IoT sensors (a), heatmap of correlation coefficient between individual IoT sensors (b), and comparison of PM_2.5 concentrations measured with IoT sensor versus AQMS (c).

다중이용시설의 실내공기질 분석에 앞서 내포신도시 내 위치한 AQMS 및 ASOS 자료를 기반으로 관측 기간 동안 주변 대기오염물질의 분포 특성과 기상 조건을 검토하였다. 대상은 AQMS의 측정 항목 중, 본 연구의 분석 대상 물질인 PM_2.5를 중심으로 분석하였다. 관측 기간인 2022년 4월부터 9월까지 대기환경기준의 “나쁨 (>35 µg/m³)”을 초과하는 일은 전체 기간 동안 2일이었으며, 월평균 농도는 각각 21 µg/m³ (4월), 15 µg/m³ (5월), 9 µg/m³ (6월), 12 µg/m³ (7월), 7 µg/m³ (8월), 11 µg/m³ (9월)이었다. 평균 풍속은 전체 기간 동안 평균 2 m/s 이하의 낮은 풍속의 정체된 대기 조건이었으며, 주 풍향은 북풍과 남동풍으로 월별로 다소 상이하게 나타났다 (그림 4).

Fig. 4. 
Time series of ambient PM_2.5 concentration and wind rose diagram on each month.

다중이용시설별 실내공기질 관리 방안을 모색하기 위해 내포신도시 내 시설을 그룹별로 분류하여 일변동과 실내외 농도 비 (indoor/outdoor ratio; I/O ratio)를 분석하였다 (그림 9). 시설 그룹은 2.1절에서 언급한 바와 같이 공공시설 (CIS 1~5), 교육시설 (CIS 6~8), 편의시설 (CIS 9~15)로 구분하였다. 각 그룹별 평균 및 편차를 실선과 음영으로 나타냈으며, 실외 PM_2.5 농도는 검정색 파선으로 나타냈다 (그림 9a).

Fig. 9. 
Average diurnal variation of PM_2.5 concentrations over the whole period (a), and comparison of average Indoor/outdoor ratio (I/O ratio) of PM_2.5 concentrations daytime and nighttime by facility (b). A shaded of each color represents the deviation, and a solid line is a mean value.

실외 PM_2.5 농도는 새벽 4시경 최고 농도 (15.2 µg/m³) 이후 주간에 감소한 뒤, 15시 이후 다시 증가하는 패턴이 나타났다. 전체 농도 범위는 10~15 µg/m³으로 하루 중 농도 변화가 크게 나타나지는 않았다. 일반적으로 도심지역의 PM_2.5 일 변화 경향은 출근 시간과 퇴근 시간에 차량의 활동으로 인해 농도가 높아지지만, 교외지역의 경우 교통량이 상대적으로 적기 때문에 일 변화 특성이 다르게 나타날 수 있다 (Zhang et al., 2020; Zhao et al., 2009). 추가적으로 본 연구를 수행한 홍성군은 연평균 안개일수가 2018~2021년 기준으로 총 39, 43, 41, 47회였으며, 이는 백령도와 울릉도 등을 제외하면 내륙지방에서는 세 번째로 높은 수치였다 (KMA, 2022b). 관측 기간 동안 평균 시정은 새벽시간대에 20 km 이하였으며, 새벽시간대의 haze에 의한 영향으로 농도가 소폭 상승하여 유지되다 7시 이후 역전층이 해소되면서 대기가 혼합되고 PM_2.5의 농도가 감소하는 것으로 분석된다 (Sun et al., 2020; Liu et al., 2013). 최근 수행된 국내 연구 결과에서도 본 연구의 관측지와 인접한 대산지역에서 새벽시간대에 PM_2.5 농도가 증가하고 아침에 감소하는 패턴이 나타났으며 (Kim et al., 2019), I/O ratio 분석을 위해 지역적 외부공기 특성도 고려되어야 함을 시사한다. 공공시설의 경우 일 평균 농도가 가장 낮았으며 (8.43 µg/m³), 일 최고 농도는 11시경 (10.8 µg/m³)과 17시경 (10.9 µg/m³)에 나타났다. 공공시설의 경우 이용객들의 방문이 시작되는 9시 이후부터 농도가 상승하여 유지되다 업무가 종료되는 18시 이후 농도가 감소하였으며, 시설의 이용 시간에 따른 농도 변화가 나타났다. 교육시설의 경우 세 그룹 중 일 변동이 가장 크게 나타났다. 오전 7시 PM_2.5 농도 4.67 µg/m³에서 등교 및 등원 시간이 시작되는 8시경 PM_2.5 농도는 15.1 µg/m³까지 급격히 상승하였다. 농도는 계속 상승하여 오전 11시 최고 농도 (29.1 µg/m³)를 기록한 뒤 점차 감소하는 양상이 나타났다. 편의시설은 시설의 종류에 따라 일 변동이 크게 달라질 수 있다 (그림 7). 편의시설은 시설별로 영업 시간이 일정하지 않기 때문에 하루 동안 일정 수준 이상의 농도가 유지되었다. CIS 11 (PC 방)을 제외하면 자정 이후 모든 시설에서 영업을 종료하기 때문에, 자정 이후에 농도가 감소하는 패턴이 나타났다. 오전 6시 이후 농도는 다시 상승하기 시작하여 주간 농도는 20 µg/m³ 수준으로 높게 유지되었다.

그림 9a와 같이 주간과 야간시간의 농도 패턴이 달라지는 것을 감안하여, 주간 (daytime) 및 야간 (nighttime)을 구분하여 평균 I/O ratio를 제시하였다 (그림 9b). 먼저 공공시설의 경우 주간과 야간 모두 I/O ratio가 가장 낮게 나타났다. 주간 평균값은 0.80이었으며, 야간 평균값은 0.55였다. 공공시설의 경우 상대적으로 내부에서 활동량이 적기 때문에 실외보다 농도가 낮은 것으로 나타났으며, 주간시간대에 대부분의 활동이 이루어지므로 주간 평균값이 상대적으로 높은 값이 나타났다. 이전의 연구에서는 공공시설 중 보건소, 도서관의 I/O ratio 값이 각각 0.39, 0.55로 본 연구의 야간 평균값과 비슷하거나 낮은 수치였다. 동일한 시설이더라도 지역적 특성과 주변 환경에 따라 비율이 달라질 수 있음을 의미한다 (Lee et al., 2021). 교육시설의 경우 주간과 야간의 차이가 가장 크게 나타났다. 주간과 야간의 평균 I/O ratio는 각각 1.86과 0.71로 주간이 야간에 비해 약 2.6배 높게 나타났다. 주간시간대에 등교 및 등원이 시작되고, 교실에서 내부 활동이 발생함에 따라 값이 증가하는 것으로 분석되었다. Han et al. (2021) 연구에서는 초등학교 교실의 공기청정기 효과에 따른 I/O ratio를 비교하였는데, 공기청정기가 가동되는 주중과 가동되지 않는 주말의 평균 I/O ratio는 각각 0.33, 0.49였다. 해당 연구는 2019년 고농도 미세먼지 시즌에 수행된 연구로 실내 시설 내부에 의한 요인보다는 외부의 영향을 크게 받은 것으로 분석된다. 한편, 2019년 이후 학교보건법에 따라 학교 교실에 공기정화장치 설치가 의무화되고 있으며, PM_2.5의 경우 공기정화정치의 가동이 실내 농도 저감에 효율적이지만 PM₁₀의 경우 효과가 거의 없는 것으로 확인되었다 (Han et al., 2021). CO₂의 경우 자연환기를 통해 실내 농도의 10~45%를 감축할 수 있다는 선행 연구 사례가 있기에, 교육시설의 경우 공간의 면적, 이용객의 수, 활동 패턴 등을 분석하여 효과적인 공기정화시스템의 가동과 외부 환기가 필요할 것으로 사료된다 (Kim et al., 2014). 마지막으로 편의시설의 경우 주간과 야간의 I/O ratio 평균값은 각각 1.68과 1.39로 주간과 야간의 차이가 상대적으로 작았다. 편의시설은 앞서 언급한대로 야간까지도 대부분 운영을 하기 때문에 차이가 크지 않은 것으로 분석되며, 주간과 야간 모두 I/O ratio 값이 1이 넘고 있어 각 시설에 따른 실내공기질 관리 방법에 대한 추가 개선사항이 필요할 것으로 해석된다.

2021년 WHO는 6종의 대기오염물질 (PM_2.5, PM₁₀, O₃, NO₂, SO₂, CO)에 대해 실내외 대기질 기준을 대 폭 강화한 가이드라인을 제시하였는데 PM_2.5의 경우 실내외 기준을 통합하여 5 µg/m³이었다 (KEI, 2022; WHO, 2021). 현재 국내의 실내공기질 관련 최근 정책은 「제4차 실내공기질 관리 기본계획 (’20~’24)」이며 관리 대상으로는 다중이용시설뿐만 아니라, 대중교통, 공동주택 등이 포함된다 (MOE, 2020). 2021년 기준 전국에 등록된 45,817개의 다중이용시설 중 어린이집이 5,837개소로 가장 큰 비중을 차지하였고, 실내주차장 5,168개소, 의료기관 2,998개소 순으로 나타났다. 다중이용시설은 매년 증가하는 추세이며, 특히 민감계층이 다수 포함되어 있는 어린이집, 의료기관 등의 비율이 높기 때문에 시설별 맞춤형 실내공기질 관리가 필요할 것으로 판단된다. 이러한 관점에서 본 연구 결과를 기반으로 다음과 같은 관리 방안을 제안하고자 한다.

첫째, 현재 환경부, 교육부, 고용노동부 등에서 관리하고 있는 실내공기질 관련 법령을 WHO 신규 가이드라인 및 국내 배경농도를 고려하여 실내공기질 표준화 방안이 검토되어야 한다. 대기오염물질에 대한 인체 위해성이 실내 공간에 따라 다르지 않은 만큼 현재 각 부처에서 관리하고 있는 대상 오염물질과 기준 농도 등을 통합하여 표준화된 방법으로 관리할 필요가 있다.

둘째, 실내공기질 자동측정장비의 확대 도입이 검토되어야 한다. 현재 환경부에서 관리하는 실내공기질 자동측정망은 2021년 기준 80개의 지점이 있으며, 주로 민감계층이 이용하는 학교 및 의료기관 등 8개 시설에서 측정이 이루어지고 있다. 실내공기질 자동측정망의 확대 도입을 통해 체계적이고 꼼꼼한 모니터링 시스템 구축이 요구된다. 하지만 전국에서 운영 중인 45,817개의 다중이용시설에 기존 국가측정망 수준의 시스템을 구축하여 관리하는 것은 한계가 있기 때문에, 간이센서에 대한 기술개발과 IoT 시스템을 연계한 관리 방안이 검토되어야 할 것이다.

셋째, 현재 추진되고 있는 간이측정장비에 성능인증제도에 대한 신뢰성 향상이 필요하다. 센서장비는 값이 저렴하고 설치가 간편하다는 장점이 존재하지만, 값의 신뢰도 향상을 위해 주기적인 관리가 필요하다. 현재 환경부에서는 미세먼지 간이측정기기 성능인증제도를 통해 센서장비에 대한 등급을 부여하고 있지만 너무 낮은 등급기준으로 대부분의 센서가 1등급을 받고 있는 실정이다. 현재 간이센서는 기준장비와의 비교를 통해 간단한 평가를 통해 등급이 매겨지지만, 개별 기기 간의 비교, 시간 경과에 따른 신호 감쇠 효과, 장기적인 데이터 신뢰성 검증, 주변 기상 조건 특히 수분 등 간섭물질의 영향에 대한 출력 감소 등을 추가로 고려할 필요가 있다 (Masson et al., 2015; Moltchanov et al., 2015; Mead et al., 2013).

넷째, 실내 및 실외공기질을 통합하여 관리하는 방안을 고려해야 한다. 현재 실내와 실외의 공기질은 각각의 기준에 따라 관리되고 있다. 하지만 실외 PM_2.5는 실내 PM_2.5 농도와 구성에 모두 영향을 미치고 (Liu and Zhang, 2018), 최근 WHO 가이드라인에서 실내외 구분을 하지 않고 기준을 정했다 (WHO, 2021). 개방된 공간에서 국내외를 가리지 않고 발생되는 오염물질에 대한 영향을 받는 외부공기질 대비, 실내 공간은 외부로부터의 유입을 차단하고, 내부배출원에 대한 관리가 이루어진다면 충분히 낮은 농도로 유지할 수 있다. 하지만 우리나라의 대기환경기준은 실내외 농도가 유사하거나 실내가 높은 경우도 있다. 향후에는 WHO 기준과 같이 실내외를 통합하여 관리하거나, 최소한 외기보다 낮은 실내공기질 관리 기준이 마련되어야 할 것이다.