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Journal of Korean Society for Atmospheric Environment - Vol. 39 , No. 4
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[ Award-Winning Paper ]
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment - Vol. 39, No. 4
Abbreviation: J. Korean Soc. Atmos. Environ
ISSN: 1598-7132 (Print) 2383-5346 (Online)
Print publication date 31 Aug 2023
Received 02 May 2023 Revised 14 Jun 2023 Accepted 27 Jun 2023
DOI: https://doi.org/10.5572/KOSAE.2023.39.4.427

계절관리제 시행에 따른 통합 공기질 지수 변화 분석 및 미세먼지의 건강 영향 평가
전정인 ; 최지원 ; 박신영 ; 이혜원1) ; 남은정2) ; 이철민*
서경대학교 환경화학공학과
1)(주)환경보건연구소
2)국립환경과학원 대기환경연구과

The Change of Comprehensive Air-Quality Index and Health Effects According to the Seasonal PM2.5 Management
Jeongin Jeon ; Jiwon Choi ; Shinyoung Park ; Hyewon Lee1) ; Eunjung Nam2) ; Cheolmin Lee*
Department of Environment & Chemical Engineering, Seokyeong University, Seoul, Republic of Korea
1)Institute of Environment & Healthy, Seoul, Republic of Korea
2)Department of Air Quality Research, National Institute of Environment Research, Incheon, Republic of Korea
Correspondence to : * Tel : +82-(0)2-940-2960 E-mail : cheolmin@skuniv.ac.kr

Funding Information ▼
Abstract

Particulate matter is the cause of various disease such as respiratory disease, and Korea is implementing a seasonal PM2.5 management intensively in winter to manage particulate matter more efficiently. In this study, we compared the comprehensive air-quality index between the period when the seasonal PM2.5 management was no implemented (2018) and the period when the seasonal management was implemented (2019, 2020) using data from the air monitoring station in three regions (Seoul, Dangjin and Ulsan). In addition, by conducting a health risk assessment of particulate matter, the effect of reducing particulate matter health risks to the seasonal PM2.5 management was suggested. As a result of the study, air quality in the three regions improved after the implementation of the seasonal PM2.5 management compared to before the management was implemented, and there was a reduction effect on health risks. Therefore it is considered that there is a policy effect on the health impact of the implementation of the seasonal PM2.5 management. This study includes the limitation of the cause of change in substance concentration in the study area was limited to the seasonal PM2.5 management. However, this study has the significance as the first study to evaluate the effects of the seasonal PM2.5 management on people’s health, and is expected to be used as basic data for domestic air quality management policies.

Keywords: Seasonal PM2.5 management, Air-Quality index, PM10, PM2.5, Health effect assessment
1. 서 론

국내의 초미세먼지 (Particulate Matter of which diameter 2.5 µm or less; PM2.5)는 통상적으로 겨울철과 이른 봄철에 주로 고농도로 관측되며, 이는 기온이 낮아지면서 난방 개시에 따른 연료 사용 증가와 낮은 혼합고에 따른 희석 효과 감소, 계절풍에 따른 국외 대기오염물질의 국내 유입 증가 등 다양한 변수가 작용하기 때문이다 (Bae et al., 2020; Kim et al., 2017). PM2.5는 가시거리를 감소시킬 뿐만 아니라, 인간 호흡기 및 순환 계통에 악영향을 미칠 수 있는 것으로 알려져 있다 (Kelly et al., 2002; US EPA, 1996; IPCC, 1995; NRC, 1993).

한편 미세먼지 (PM10)에 장기간 노출 시 만성폐쇄성폐질환 (Chronic Obstructive Pulmonary Disease; COPD) 발생과 폐기능의 저하와도 관련 있음이 보고된 바 있고, 미세먼지 농도가 5년간에 7 µg/m3 증가할 때마다 COPD 발생은 33% 증가하는 것으로 보고되었다 (Schikowski et al., 2005; MacNee and Donaldson, 2000). 천식의 경우 또한 미세먼지가 10 µg/m3 증가할 때마다 증상 악화를 29% 증가시키고, 이로 인한 응급실 방문 및 입원도 29%를 증가시키는 것으로 보고되었다 (Andersen et al., 2011; Meng et al., 2009). WHO (2021)는 대기오염을 매년 7백만 명 이상의 조기 사망을 일으키는 원인으로 지목하였으며, 특히 경제협력개발기구 (OECD, 2016)에서는 PM10과 PM2.5로 인해 2060년 한국이 OECD 회원국 중 조기 사망률 및 경제적인 피해가 가장 클 것이라 발표하였다.

이에, 정부에서는 국내 고농도 PM2.5 발생이 빈번한 겨울철을 집중적으로 관리하기 위해 미세먼지 계절관리제 (이하 계절관리제)를 2019년부터 겨울철 (1월~3월, 12월)에 시행하고 있다 (MOE, 2020). PM2.5의 주요 배출원은 연료 연소 사업장, 차량에서 배출되는 매연 등이 있으며, 계절관리제는 전국적으로 공공사업장 가동시간 단축, 등급제 차량 운행, 계획기간 중 석탄 화력발전소 가동 중단 등을 주된 골자로 시행되었다 (Kim and Won, 2021; Son et al., 2020a). 2019년 12월부터 2020년 3월까지 1차 계절관리제를 시행하였으며, 2차 계절관리제는 2020년 12월부터 2021년 3월까지, 3차 계절관리제는 2021년 12월부터 2022년 3월까지 시행되었다.

한편 계절관리제 시행을 통해 미세먼지 농도가 감소한 것은 확인되었으나 (Bae et al., 2022; MOE, 2022; Kim et al., 2021; Son et al., 2020a), 대규모 사업장, 석탄 화력발전소 등 계절관리제 시행 대상 배출원의 경우 PM10, PM2.5뿐만 아니라 SO2, CO, O3, NO2 등 다른 대기오염물질의 배출과도 연관이 있으므로 전반적인 대기질에도 영향을 끼칠 것으로 판단된다. 또한, 계절관리제를 통한 미세먼지 농도의 감소는 미세먼지 노출에 따른 건강 영향 역시 저감시킬 것으로 예상되나 아직 이것에 대해 정량적으로 분석한 연구는 부재한 실정이다.

기존 미세먼지 노출에 의한 건강 위해성 평가는 미세먼지의 독성값 부재로 인해 주로 미세먼지에 함유되어 있는 중금속이나 이온성분 등과 같은 성분 중심의 위해성 평가가 이루어져 오고 있을 뿐 미세먼지 자체에 대한 건강 위해성 평가는 이루어지지 못하고 있는 실정이다 (Kim, 2021). 이에 본 연구에서는 미세먼지 독성 정보 부재에 따른 한계를 해결하고자 미세먼지 노출에 의한 역학적 연구를 통해 도출된 질병 발생률을 단위 위해도 (Unit risk, UR)로 활용함으로써 미세먼지 노출에 의한 건강 위해도를 산출하고자 하였다 (Yoon et al., 2019; Bae, 2014).

본 연구에서는 교통 및 인구가 밀집되어 있는 서울과 화력발전소가 위치해 있는 당진, 대규모 산업단지가 위치해 있는 울산을 대상으로 세 지역의 도시대기측정망 전체 자료를 활용하여 계절관리제가 시행되지 않은 기간과 1차, 2차 계절관리제 시행 기간 동안의 통합대기환경지수 (Comprehensive air-quality index; CAI)를 비교하였으며, 이를 바탕으로 지역별 계절관리제 시행에 따른 개선 효과를 새로운 시각으로 평가하고자 하였다. 나아가 미세먼지 장기 노출 시 발병할 수 있는 대표적 질환인 천식, 만성폐쇄성폐질환 환자의 응급실 경유 입원율 및 미세먼지 노출에 의한 조기 사망률을 이용하여 미세먼지 건강 영향 평가를 수행하여 계절관리제에 따른 미세먼지 건강 위해 저감 효과 (Health benefit)를 제시하고자 수행되었다.

2. 연구 방법
2. 1 측정지점 및 활용자료

본 연구에서는 서울, 당진, 울산을 대상으로 국가 도시대기측정망 자료를 활용하였다. 지역별 측정소는 각각 서울은 25개소, 당진은 2개소, 울산은 19개소가 운영 중으로 해당 지역 전체 측정망 데이터를 활용하였다. 서울은 높은 인구밀도와 많은 교통량으로 인해 대기오염이 심각한 실정이며, 특히 도로변 비산먼지나 자동차 배출원, 주거지역 연료연소 배출원 등의 오염원들이 서울을 포함한 수도권의 도심지역 미세먼지 농도 증가의 원인으로 알려져 있다 (Moon et al., 2011). 충청남도 당진시는 제철소와 화력발전소 등 대기오염을 유발하는 대규모 배출시설이 밀집되어 있다. 환경부 조사 결과 (KECO, 2022), 당진시의 대기오염물질 배출량이 전국에서 세 번째로 높았으며, 당진시의 연간 대기오염물질 배출량은 2020년에 16,238톤, 2021년에 13,760톤으로 나타났다. 울산은 울산미포산업단지와 온산산업단지 등 대규모 산업단지가 조성되어 있으며, 석유화학, 기계, 운송장비 등 다양한 업종이 분포하고 있어 대기오염에 대한 분쟁이 빈번히 발생되고 있는 대표 지역이다 (Yoo, 2010).

자료 분석 기간은 계절관리제가 시행되지 않았던 2018년 12월~2019년 3월 (Before Seasonal PM2.5 management period; BS)과 1차, 2차 계절관리제 기간인 2019년 12월~2020년 3월, 2020년 12월~2021년 3월 (1st, 2nd Seasonal PM2.5 management period; S1, S2)로 하였다. 분석 대상 물질로써 통합대기환경지수 계산 시 필요한 PM10, PM2.5, SO2, CO, NO2, O3의 농도는 에어코리아 웹사이트 (https://www.airkorea.or.kr/web/)에서 제공하는 도시대기측정망의 1시간 평균 농도를 활용하였다.

2. 2 통합대기환경지수 (CAI) 산출

계절관리제 시행에 따른 공기질 지수 변화 분석을 위해 국내의 CAI 산출 방법을 활용하였으며, 산출 식은 다음 식과 같다.

IP=IHI-ILOBPHI-BPLO×CP-BPLO+ILO

이때, IP는 대상오염물질의 대기지수점수, CP는 대상오염물질의 대기 중 농도, BPHI는 대상오염물질의 오염도 해당 구간에 대한 최대 오염도, BPLO는 대상오염물질의 오염도 해당 구간에 대한 최소 오염도, IHI는 BPHI에 해당하는 지수값 (구간 최대 지수값), ILO는 BPLO에 해당하는 지수값 (구간 최소 지수값)이다.

연구 대상 기간 중 PM10, PM2.5, SO2, CO, NO2, O3의 시간 농도를 일평균 농도로 계산하여 각 오염물질별 공기질 지수를 산출하여 가장 높은 점수를 통합 지수값으로 사용하였으며, 산출된 각각의 오염물질별 지수 점수가 나쁨 이상의 등급이 2개 물질 이상일 경우 가산점을 부여하였다. 나쁨 등급이 1개일 경우 가장 높은 점수를 통합대기환경지수로 사용하였으며, 2개일 경우 가장 높은 점수에 50점을 가산, 3개 이상 일 경우 가장 높은 점수에 75점을 가산하였다. CAI는 PM10, PM2.5, NO2, O3 값 중 하나라도 부재할 시 제외하여 산출하였다. 통합 지수값은 4개로 구분하였으며, 지수값이 0~50이면 ‘좋음’, 51~100이면 ‘보통’, 101~ 250이면 ‘나쁨’ 그리고 251~500이면 ‘매우 나쁨’으로 구분하였다 (https://www.airkorea.or.kr/web/).

2. 3 건강 영향 평가

본 연구에서는 미세먼지 노출로 인한 대표적 질환인 천식, COPD 및 조기 사망을 건강상 악영향 발현 종말점 (End point)으로 정의하고, 이에 대한 역학적 조사 연구 결과로부터 각 종말 영향의 단위 위해도를 도출하여 미세먼지 노출에 의한 건강 위해도가 산출될 수 있도록 하였다.

PM10과 PM2.5 농도 증가 (10 µg/m3)에 의한 천식 환자의 응급실 경유 입원율과 COPD 환자의 응급실 경유 입원율은 PM10의 경우 각각 0.77%, 1.02%, PM2.5의 경우 각각 1.55%, 2.08%로 보고되었다 (NHIS, 2018). 본 연구에서 질병 조기 사망률은 Bae (2014)의 연구 결과를 근거로 PM10과 PM2.5 각각 0.44% per 10 µg/m3, 0.95% per 10 µg/m3을 적용하였다 (표 1).

Table 1. 
Emergency visit rate and unit death rate for particulate matter.
PM Health effects Unit risk (%/μg/m3) Reference
PM10 HEAP rate* 0.077 NHIS, 2018***
HECP rate** 0.102 NHIS, 2018***
Acute unit death rate 0.044 Bae, 2014
PM2.5 HEAP rate* 0.155 NHIS, 2018***
HECP rate** 0.208 NHIS, 2018***
Acute unit death rate 0.095 Bae, 2014
*HEAP: Hospitalization via emergency room in asthma patient
**HECP: Hospitalization via emergency room in COPD patient
***NHIS: National Health Insurance Service Ilsan Hospital

천식 및 COPD 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우, 응급실 경유 입원율에 PM10과 PM2.5의 일일 최대 농도를 곱하여 산출하였으며, 질병 조기 사망 위해도의 경우 질병 조기 사망률에 본 연구 대상 기간의 PM10과 PM2.5의 평균 농도를 곱하여 산출하였다.

Hospitalization via emergency room risk %=Concentrationmaxμg/m3×Visit rate%/10μg/m3
Disease death risk %=Concentrationμg/m3×Unit death rate%/10μg/m3
2. 4 오염물질의 평균 농도 차이 검정

계절관리제 시행으로 인한 대상 기간별 오염물질의 평균 농도 차이 검정을 위해 SPSS (Ver. 23) 통계패키지를 이용하여 모수통계 검정인 일원배치 분산분석 (one-way Analysis of Variance, ANOVA)을 수행하였으며, 통계적 유의수준 (α)은 0.05로 설정하였다.

3. 결과 및 고찰
3. 1 계절관리제 시행에 따른 오염물질 농도 변화

지역별 대상 기간의 오염물질별 농도 변화를 요약하면 표 2와 같다. 당진의 PM10, PM2.5 평균 농도가 가장 높은 것으로 조사되었는데, 이는 충남지역에 석탄 화력발전소를 포함하여 현대제철, 대산석유화학단지 등 대형 배출시설이 다수 분포하고 있어 대기오염 문제가 대두되고 있으며, 당진제철소의 생산 공정인 고로, 제강, 소성, 소결 등에서 발생한 낙광탄이 바람에 의하여 비산되어 당진제철소 주변 지역에 영향을 준 것으로 판단된다 (Lee and Park, 2019). 또한, 당진의 경우 내륙과 연결되어 좁은 면적에 제철소, 산업단지, 발전소 및 도로오염원이 밀집되어 있고 (Kim et al., 2020), 차령산맥이 가로막고 있어 충남지역의 주풍인 서풍이나 북서풍이 유입될 때 오염물질이 풍하지역으로 희석·확산되지 못하고 국지적인 고농도를 발생시키는 것으로 보고되고 있기 때문에 당진에서 미세먼지 고농도 현상이 발생하는 것으로 판단된다 (Son et al., 2020b).

Table 2. 
The concentration of pollutants during the seasonal management.
Pollutants Area Mean±S.D. (N) p-value
BS S1 S2
PM10 (μg/m3) Seoul 58±30 (3,025) 43±17 (3,044) 48±33 (3,021) 0.000
Dangjin 72±38 (235) 54±21 (238) 66±52 (242) 0.007
Ulsan 44±19 (1,929) 32±13 (1,999) 39±39 (2,178) 0.000
PM2.5 (μg/m3) Seoul 35±23 (3,025) 28±14 (3,043) 27±17 (3,025) 0.000
Dangjin 43±28 (235) 33±17 (238) 32±20 (242) 0.000
Ulsan 25±14 (1,891) 19±9 (1,999) 19±11 (2,146) 0.000
O3 (ppm) Seoul 0.017±0.010 (3,011) 0.017±0.009 (3,037) 0.019±0.009 (3,013) 0.000
Dangjin 0.026±0.011 (242) 0.026±0.011 (244) 0.031±0.011 (242) 0.000
Ulsan 0.029±0.010 (1,929) 0.027±0.010 (1,995) 0.030±0.010 (2,178) 0.000
NO2 (ppm) Seoul 0.036±0.014 (3,021) 0.032±0.012 (3,030) 0.031±0.013 (3,022) 0.000
Dangjin 0.020±0.008 (242) 0.018±0.007 (244) 0.018±0.007 (242) 0.045
Ulsan 0.023±0.008 (1,929) 0.021±0.008 (1,994) 0.021±0.009 (2,178) 0.000
CO (ppm) Seoul 0.7±0.2 (2,999) 0.6±0.2 (3,037) 0.6±0.2 (2,994) 0.000
Dangjin 0.8±0.3 (242) 0.6±0.2 (244) 0.5±0.2 (242) 0.000
Ulsan 0.6±0.2 (1,929) 0.5±0.2 (1,999) 0.5±0.1 (2,178) 0.000
SO2 (ppm) Seoul 0.005±0.001 (3,022) 0.003±0.001 (3,040) 0.004±0.001 (2,973) 0.000
Dangjin 0.008±0.005 (242) 0.005±0.004 (244) 0.005±0.003 (242) 0.000
Ulsan 0.004±0.002 (1,929) 0.004±0.002 (1,999) 0.003±0.002 (2,178) 0.000

서울의 경우 PM10 농도는 BS 기간 58±30 µg/m3 에서 S1 기간에는 43±17 µg/m3으로 27% 감소하였으며, S2 기간에는 48±33 µg/m3으로 16% 감소하였다. PM2.5 농도의 경우 BS 기간 35±23 µg/m3에서 S1 기간에는 28±14 µg/m3으로 21% 감소하였으며, S2 기간에 는 27±17 µg/m3으로 22% 감소하였다. 당진의 경우 PM10 농도는 BS 기간 72±38 µg/m3에서 S1 기간에는 54±21 µg/m3으로 24% 감소하였으며, S2 기간에는 66±52 µg/m3으로 BS 기간 대비 7% 감소하였다. PM2.5 농도의 경우 BS 기간 43±28 µg/m3에서 S1 기간 33±17 µg/m3으로 22% 감소하였으며, S2 기간에는 32±20 µg/m3으로 24% 감소하였다. 울산의 경우 PM10 농도는 BS 기간 44±19 µg/m3에서 S1 기간에는 32±13 µg/m3으로 26% 감소하였으며, S2 기간에는 39±39 µg/m3으로 11% 감소하였다. PM2.5 농도의 경우 BS 기간 25±14 µg/m3에서 S1 기간에는 19±9 µg/m3으로 26% 감소하였으며, S2 기간에는 19±11 µg/m3으로 24% 감소하였다.

BS, S1, S2 기간에 대한 오염물질 6종 (PM10, PM2.5, SO2, CO, NO2, O3)의 농도 차이는 대상 기간 동안 모두 통계적으로 유의한 것으로 평가되었다 (p<0.05). 이는 계절관리제 시행이 대기 중 오염물질 농도 저감에 영향을 끼친 것을 시사한다. Bae et al. (2022) 연구에 따르면 국내 PM2.5 농도는 1차, 2차, 3차 계절관 리제 기간 동안 시행 전인 2018년의 동기간 대비 8.7 µg/m3, 9.1 µg/m3, 10.1 µg/m3 (26~30%) 감소한 것으로 조사되었으며, Son et al. (2020a)에 따르면 1차 계절관리제 기간 동안 2016~2018년의 동기간 대비 6.8 µg/m3 (21.8%) 감소한 것으로 조사되어 본 연구 결과와 일치하였다. 또한, PM2.5의 경우 3년 동안 농도가 꾸준히 감소한 것으로 조사되었다. 주로 PM2.5 고농도 현상은 PM10과 달리 도시나 공업지대로부터 연료 연소, 자동차 배기가스 등 인위적으로 발생하며 (Han et al., 2022), SO2와 NO2는 PM2.5의 전구체라는 관점에서 이것들의 배출량 감소는 PM2.5의 농도 개선과 관련이 있는 것 (Kang and Kim, 2022)으로 비추어 볼 때 연구 대상 지역에서의 PM2.5 감소는 계절관리제 시행에 따른 국내 오염물질 배출량 저감으로 인한 결과로 판단된다. 그러나 본 연구는 COVID-19에 의한 사회적 거리두기 효과와 에너지 수요량 감소, 장거리 이동을 통한 국외 유입 영향 등 정책 이외의 요인은 고려하지 않고, 농도 변화를 계절관리제 효과로만 한정하였으므로 평가에 불확실성이 존재한다고 판단된다. 이와 같은 한계성을 극복하고자 계절관리제 시행 이전과 이후의 평가 기간을 COVID-19가 유행하고 있는 기간으로 설정함으로써 COVID-19로 인해 발생되는 여러 혼란적 요소를 통제하고자 노력함으로써 본 연구를 통해 획득된 계절관리제의 시행에 따른 개선 효과의 산출 결과는 의의가 있는 결과라 사료된다. 따라서 향후 오염물질 감소에 대한 계절관리제의 정량적·정성적 효과를 분석하는 연구가 추가적으로 필요하다고 판단된다.

3. 2 통합대기환경지수 산출 결과

지역별 대상 기간의 CAI 산출 결과는 표 3과 그림 1과 같다. 서울의 경우 ‘좋음’이 BS 기간에 161일 (5.4%)에서 S1 기간에 368일 (12.2%)로 약 7%p 증가하였고 S2 기간에 579일 (19.2%)로 약 14%p 증가한 것으로 나타났다. ‘매우 나쁨’의 경우 BS 기간에 320일 (10.6%)에서 S1 기간에 36일 (3.6%)로 약 9%p 감소하였고, S2 기간에 170일 (5.6%)로 약 5%p 감소하였다. 당진의 경우 ‘좋음’이 8일 (3.4%)인 BS 기간 대비 S1 기간에 14일 (5.8%)로 2.4%p 증가하였으며, S2 기간에 6일 (2.5%)로 0.9%p 감소하였다. ‘매우 나쁨’의 경우 22일 (9.4%)인 BS 기간 대비 S1과 S2 기간에 각 2일 (0.8%), 15일 (6.2%)로 8.6%p, 3.2%p 감소하였다. 울산의 경우 ‘좋음’이 BS 기간에 292일 (15.4%)에서 S1 기간에 416일 (20.9%)로 5.5%p 증가하였고 S2 기간에 420일 (19.6%)로 4.1%p 증가하였다. ‘매우 나쁨’의 경우 BS 기간에 43일 (2.3%)이었으며, S1 기간에는 단 하루도 없었고 S2 기간에는 21일 (1.0%)로 1.3%p 감소한 것으로 나타났다.

Table 3. 
The CAI of pollutants during the seasonal management.
Area Period Good Moderate Bad Very bad
N % N % N % N %
Seoul BS 161 5.4 1,761 58.5 767 25.5 320 10.6
S1 368 12.2 1,869 61.8 751 24.8 36 1.2
S2 579 19.2 1,583 52.6 677 22.5 170 5.6
Dangjin BS 8 3.4 93 39.6 112 47.7 22 9.4
S1 14 5.9 118 49.6 102 43.7 2 0.8
S2 6 2.5 102 42.1 119 49.2 15 6.2
Ulsan BS 292 15.4 1,215 64.3 341 18.0 43 2.3
S1 416 20.9 1,485 74.6 89 4.5 0 0.0
S2 420 19.6 1,509 70.3 196 9.1 21 1.0


Fig. 1. 
Percentage of comprehensive air-quality index by region.

당진의 경우 서울과 울산 대비 ‘나쁨’ 일 수 비율이 가장 높은 것으로 조사되었는데, 이는 앞서 언급한 바와 같이 당진에는 대기오염물질을 유발하는 대규모 배출시설이 좁은 면적에 밀집되어 있고 (Kim et al., 2020), 산맥으로 가로막혀 있어 오염물질이 확산되지 못하고 국지적인 고농도를 발생시키는 것이 영향을 끼쳐 다른 지역과 달리 ‘나쁨’ 비율이 높게 조사된 것으로 판단된다 (Son et al., 2020b). 그러나 당진의 경우 도시대기측정망이 2개소 (당진시청사, 송산면)뿐으로 서울과 울산에 비해 측정지점이 매우 적기 때문에 해당 결과가 당진시 전체의 대기질을 반영하기에는 어려움이 있으므로 추가 조사가 필요하다고 판단된다.

본 결과를 통해 전반적으로 1차, 2차 계절관리제 시행으로 인해 국내 오염물질의 농도가 개선된 것을 확인할 수 있었고, 이러한 결과에 따르면 계절관리제 는 서울뿐 아니라 당진과 울산 같은 산업단지 및 배출시설 등이 밀집되어 있는 지역에도 긍정적인 영향을 끼친 것으로 조사되었다. 그러나 세 지역 모두 S1 기간에 비해 S2 기간에서 ‘좋음’과 ‘보통’의 비율은 감소하였고, ‘나쁨’과 ‘매우 나쁨’의 비율은 증가하는 모습을 보였다. S1 기간에 ‘좋음’과 ‘보통’ 비율이 더 높은 이유는 2019년에 시작된 COVID-19의 유행으로 인해 2020년 2~3월 동안 동북아 지역에서의 사회경제 활동의 규모 축소에 따른 배출 감소가 현저한 반면, S2 기간인 2020년 12월은 COVID-19의 재확산으로 사회적 거리두기는 강화되었지만 중국에서는 S1 기간에 비해 엄격한 규제가 시행되지 않아 S1 기간이 S2 기간보다 ‘좋음’과 ‘보통’ 비율이 더 높게 나타난 것으로 사료된다.

3. 3 미세먼지 건강 영향 평가

계절관리제 시행에 따른 PM10과 PM2.5의 건강 위해도 산출 결과는 다음 표 4와 같다. 서울 PM10 천식 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 BS 기간 18.08%에서 S1 기간에는 6.41%로 11.68%p 감소하였으며, S2 기간에는 7.62%로 10.46%p 감소하였다. 서울 PM10 COPD 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 BS 기간 36.40%에서 S1 기간에는 12.90%로 23.51%p 감소하였으며, S2 기간에는 15.34%로 21.06%p 감소하였다. 당진 PM10 천식 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 BS 기간 8.96%에서 S1 기간에는 6.82%로 2.15%p 감소하였으며, S2 기간에는 8.22%로 0.74%p 감소하였다. 당진 PM10 COPD 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 BS 기간 11.87%에서 S1 기간에는 9.03%로 2.84%p 감소하였으며, S2 기간에는 10.89%로 0.98%p 감소하였다. 울산 PM10 천식 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 5.26%에서 S1 기간에는 4.05%로 1.21%p 감소하였으며, S2 기간에는 5.11%로 0.15%p 감소하였다. 울산 PM10 COPD 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 BS 기간 6.97%에서 S1 기간에는 5.37%로 1.60%p 감소하였으며, S2 기간에는 6.77%로 0.20%p 감소하였다.

Table 4. 
The results of risk assessment.
Area Period Risk (%)
PM10 PM2.5
HEAP* HECP** Disease death HEAP* HECP** Disease death
Mean Max Mean Max
Seoul BS 18.08 36.40 2.55 10.03 23.96 34.74 3.32 14.54
S1 6.41 12.90 1.87 6.16 5.59 11.40 2.61 8.27
S2 7.62 15.34 2.13 14.21 5.94 12.11 2.59 9.50
Dangjin BS 8.96 11.87 3.16 9.46 10.96 14.70 4.05 13.87
S1 6.82 9.03 2.38 5.46 8.30 11.14 3.14 9.79
S2 8.22 10.89 2.92 23.23 8.66 11.62 3.07 10.26
Ulsan BS 5.26 6.97 1.92 5.28 6.39 8.58 2.38 7.32
S1 4.05 5.37 1.42 3.61 4.94 6.63 1.77 5.42
S2 5.11 6.77 1.71 21.34 5.20 6.98 1.81 9.12
*HEAP: Hospitalization via emergency room in asthma patient
**HECP: Hospitalization via emergency room in COPD patient

서울 PM2.5 천식 환자의 응급실 경유 입원 위해도 의 경우 BS 기간 23.96%에서 S1 기간에는 5.59%로 18.37%p 감소하였으며, S2 기간에는 5.94%로 18.02%p 감소하였다. 서울 PM2.5 COPD 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 BS 기간 34.74%에서 S1 기간에는 11.40%로 23.34%p 감소하였으며, S2 기간에는 12.11%로 22.63%p 감소하였다. 당진 PM2.5 천식 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 BS 기간 10.96%에서 S1 기간에는 8.30%로 2.65%p 감소하였으며, S2 기간에는 8.66%로 2.30%p 감소하였다. 당진 PM2.5 COPD 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 BS 기간 14.70%에서 S1 기간에는 11.14%로 3.56%p 감소하였으며, S2 기간에는 11.62%로 3.08%p 감소하였다. 울산 PM2.5 천식 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 6.39%에서 S1 기간에는 4.94%로 1.45%p 감소하였으며, S2 기간에는 5.20%로 1.19%p 감소하였다. 울산 PM2.5 COPD 환자의 응급실 경유 입원 위해도의 경우 BS 기간 8.58%에서 S1 기간에는 6.63%로 1.95%p 감소하였으며, S2 기간에는 6.98%로 1.60%p 감소하였다.

서울 PM10의 급성 질병 조기 사망에 대한 평균~최대 위해도는 BS 기간에 2.55~10.03%, S1 기간에 1.87~6.16%, S2 기간에 2.13~14.21%였으며, PM2.5의 경우 BS 기간에 3.32~14.54%, S1 기간에 2.61~8.27%, S2 기간에 2.59~9.50%로 조사되었다. 당진 PM10의 급성 질병 조기 사망에 대한 평균~최대 위해도는 BS 기간에 3.16~9.46%, S1 기간에 2.38~5.46%, S2 기간에 2.92~23.23%였으며, PM2.5의 경우 BS 기간에 4.05~13.87%, S1 기간에 3.14~9.79%, S2 기간에 3.07~10.26%로 조사되었다. 울산 PM10의 급성 질병 조기 사망에 대한 평균~최대 위해도는 BS 기간에 1.92~5.28%, S1 기간에 1.42~3.61%, S2 기간에 1.71~21.34%였으며, PM2.5의 경우 BS 기간에 2.38~7.32%, S1 기간에 1.77~5.42%. S2 기간에 1.81~9.12%로 조사되었다.

미세먼지 건강 위해도 산출 결과 계절관리제 시행으로 세 지역 모두 미세먼지 노출에 따른 위해도가 감소한 것으로 조사되었다. 세 지역 중 당진에서 미세먼지 건강 위해도가 가장 높은 것으로 조사되었는데, 이는 당진의 지리적 특성으로 인한 미세먼지의 고농도 현상에 의해 다른 두 지역보다 건강 위해도가 높게 나타난 것으로 판단된다. 본 연구는 계절관리제 시행 전후의 노출량 변화에 따른 건강 위해도 (응급실 경유 입원율 등) 전후의 변화를 계절관리제의 효과로 검토하고자 하였으며, 계절관리제 전후 노출 양상의 변화가 없이 노출량 (미세먼지 노출)의 저감이 건강 영향에 대한 정량적 영향을 살펴보고자 하였다. 이에 타 노출에 따른 영향을 통제하고 단위 위해도와 노출량의 곱을 통한 건강 위해도 산출 평가 방법을 적용하여 결과를 도출하였으며, 본 연구에 부합한 단위 위해도 선정 시 한 가지 문헌에서 보고된 값을 사용하였기 때문에 건강 위해도 산출에 불확실성이 존재하다고 판단된다. 또한, 본 연구에서의 천식 및 COPD 환자의 응급실 경유 입원 위해도와 급성 질병 조기 사망 위해도 산출 시 위해도 감소의 원인을 기존 선천적 호흡기 질환자 또는 흡연자와 같은 다양한 질병의 원인에 의한 요인을 고려하지 않고 미세먼지 계절관리제 시행으로 인한 효과로 한정하였다는 데에 한계점이 존재한다고 판단된다. 따라서 향후 추가적인 계절관리제 시행 기간에 대한 분석을 통해 미세먼지 노출을 고려한 건강 영향 평가 연구 수행이 필요하다고 판단된다.

그러나 본 연구 결과는 계절관리제 시행을 통한 미세먼지 노출에 따른 건강 영향 저감 효과를 수치화하여 나타내었으며, 이는 계절관리제 시행에 따른 개선효과를 건강의 측면에서 정량적으로 제시하였다는 데에 의미가 있다고 판단된다. 또한, 향후 비용-편익 분석 (Cost-Benefit Analysis; CBA)을 수행한다면 계절관리제 시행을 통한 미세먼지의 건강 영향 감소에 대한 경제적 이익을 평가할 수 있으며, 본 연구는 향후 비용-편익 분석의 기초적 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

4. 결 론

본 연구는 서울, 당진, 울산을 대상으로 세 지역의 도시대기측정망 자료를 활용하여 계절관리제가 시행되지 않은 기간과 1차, 2차 계절관리제 시행 동안의 지역별 계절관리제 시행에 따른 대기질 개선 효과를 정량적으로 평가하고자 통합대기환경지수를 산출하여 비교하였으며, 천식 및 COPD 환자의 응급실 경유 입원율, 질병 조기 사망률을 이용하여 미세먼지 건강 위해성 평가를 수행함으로써 계절관리제에 따른 미세먼지 건강 위해 저감 효과를 제시하였다.

연구 대상 지역의 계절관리제 시행에 따른 통합대기환경지수 산출 결과, 세 지역 모두 계절관리제 시행 이후 ‘좋음’과 ‘보통’ 일 수는 증가하였으며, ‘나쁨’과 ‘매우 나쁨’ 일 수는 감소한 것으로 조사되어 계절관리제 시행으로 인해 대기질 개선 효과가 있는 것으로 판단된다.

PM10과 PM2.5의 건강 위해도 산출 결과, 본 연구에서 조사된 계절관리제 시행으로 인한 천식, COPD 환자의 응급실 경유 입원 위해도와 급성 질병 조기 사망 위해도는 세 지역 모두 감소한 것으로 조사되었다.

계절관리제 시행을 통해 미세먼지의 농도가 저감된 것을 확인할 수 있었으며, 미세먼지 농도가 저감됨에 따라 미세먼지 노출에 따른 건강 위해도 역시 저감된 것을 확인할 수 있었다. 이로 인해 계절관리제 시행에 따른 국민의 건강 영향에 대한 정책적 효과가 있는 것으로 사료된다. 본 연구는 연구 대상 지역들의 물질 농도 변화의 원인을 계절관리제로 한정하였다는 데에 한계가 있으나 계절관리제의 효과에 따른 국민의 건강 영향을 평가한 첫 연구로서의 의미가 있으며, 국내 대기질 관리 정책의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgments

본 논문은 환경부의 재원으로 국립환경과학원의 지원을 받아 수행하였습니다 (NIER-2022-03-00-008).

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Authors Information

전정인 (서경대학교 환경화학공학과 박사과정) (hhzz01@skuniv.ac.kr)

최지원 (서경대학교 환경화학공학과 석사) (cjw101304@naver.com)

박신영 (서경대학교 환경화학공학과 박사과정) (tlsdud060900@skuniv.ac.kr)

이혜원 ((주)환경보건연구소 이사) (gpdnsis@naver.com)

남은정 (국립환경과학원 대기환경연구과 연구원) (eunjunge@korea.kr)

이철민 (서경대학교 환경화학공학과 교수) (cheolmin@skuniv.ac.kr)

 

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