ISSN 2287-8130(Online) Particle and Aerosol Research
Par. Aerosol Res. Vol. 10, No. 2: Jun 2014 pp. 61-75 http://dx.doi.org/10.11629/jpaar.2014.10.2.061
도심 어린이집 주변 도로상 대기오염도 특징
우성호1)⋅이승복1)⋅김경환1)⋅이광재1)⋅류성희1)⋅김종범1),2)⋅배귀남1),2)*
1)한국과학기술연구원 환경복지연구단, 2)고려대학교 그린스쿨(에너지환경정책기술대학원) (2014년 6월 2일 투고, 2014년 6월 25일 수정, 2014년 6월 25일 게재확정)
On-road Air Pollution Characteristics around a Day-care Center in Urban Area
Sung Ho Woo1), Seung-Bok Lee1), Kyung Hwan Kim1), Gwangjae Lee1), Sung Hee Ryu1), Jong Bum Kim1),2), Gwi-Nam Bae1),2)*
1)Center for Environment, Health and Welfare Research, Korea Institute of Science and Technology
2)Green School (Graduate School of Energy and Environment), Korea University
(Received 2 Jun 2014; Revised 25 Jun 2014; Accepted 25 Jun 2014)
Abstract
Five on-road measurements were made using a mobile laboratory (ML) to characterize spatial and temporal air pollutant distributions over roads around a day-care center in urban area on 30 August 2013. Fixed monitoring was also done near the day-care center using the ML during the periods between on-road measurements. On-road air pollution monitoring route was classified into seven sections and three zones to identify severe polluted roads among many roads having different traffic volumes and directions. Typical pollutants emitted from vehicles such as NOx, black carbon, particle-bound polycyclic aromatic hydrocarbons, and submicron particles including nanoparticles were monitored using real-time instruments. Peak concentration episodes were frequently observed during the on-road measurements and most peaks were simultaneously monitored at four pollutants. Colored on-road air pollution map for each pollutant provides an insight on spatial air pollution distribution, showing heavily polluted roads and sections.
Average on-road NOx concentration of each run was similar to that monitored at the nearest roadside air monitoring station.
Keywords：On-road air pollution, Mobile laboratory, Day-care center, Air pollution map
* Corresponding author.
Tel：+82-2-958-5676. E-mail：[email protected]
1. 서 론
과거에는 취학 전 나이의 어린이들은 주로 주택 에서 가족들과 생활하였지만, 산업화가 진행됨에 따 라 도시에 인구가 집중되고 핵가족화가 병행되어 맞벌이 가정이 증가함에 따라 어린이들의 생활공간 이 어린이집, 유치원 등으로 확대되었다. 보건복지 부에 따르면, 2012년 12월 31일 기준으로 전국에는 약 1,487,361명의 어린이가 42,527개소의 어린이집에 다니고 있으며, 서울에는 약 239,335명의 어린이가 6,538개소의 어린이집에 다니고 있다. 2012년까지 서울시에 등록된 만 0~6세의 어린이는 581,694명이 므로 약 41%의 취학 전 어린이들이 어린이집에 다 니고 있다(MHW, 2013).
서울과 같은 도시에 인구가 집중되어 대도시 (mega city)를 형성하면서 정부에서는 대기오염으로 부터 시민의 건강을 보호하기 위하여 대기오염을 유발시키는 발전소, 산업단지 등을 도시 외곽 또는 지방으로 이전시키는 정책을 추진하였다. 이러한 결 과로 점오염원의 영향은 계속 감소하였지만, 경제성 장으로 인해 인구증가와 더불어 자동차 등록대수는 꾸준히 증가하여 자동차가 대도시 자체의 대표적 대기오염 발생원으로 기여하고 있다. 예로, 유럽의 경우 도시와 비도시를 포함한 지역에서 자동차에 의한 오염물질의 배출이 NOx, 비메탄계 휘발성 유 기화합물(non-methane volatile organic compounds, NMVOCs), CO, PM2.5에 각각 58, 18, 30, 27% 기여한 다고 보고되었다(European Environment Agency, 2010). 자동차에 의한 오염물질의 배출 특성은 차종 에 따라 차이가 있는데, 경유 자동차는 휘발유 자동 차에 비해 NOx, PM2.5, 검댕 등을 많이 배출하는 반 면 휘발유 자동차는 CO와 휘발성 유기화합물을 상 대적으로 더 많이 배출한다(Kirchstetter et al., 1999;
Zavala et al., 2009).
자동차의 증가로 인한 교통수요에 부합하여 도로 도 많이 확충되어 주택, 어린이집, 사무실 등 생활공 간이 도로로 둘러싸여 있고, 일부 시설들은 교통이 혼잡한 도로변에 위치하고 있다. 도시의 어린이집은 교통이 편리하거나 주거지로부터 가까운 지역의 도 로변에 많이 위치하고 있다. 이에 따라 도로변에 위 치한 어린이집은 다양한 자동차 유래 대기오염물질 에 노출될 위험이 높다. 우리나라의 경우 만 6세 이
하의 유아들이 어린이집에서 보내는 시간이 증가하 는 추세이고, 최근 어린이집의 운영시간 연장, 휴일 근무, 24시간 운영 등의 정책에 따라 어린이들이 어 린이집에서 보내는 시간은 더욱 증가할 것으로 예 상된다(MHW, 2013).
자동차에 의한 대기오염은 국소 고농도 오염(hot spot) 특징을 나타내어 도로변에서 가장 높고(Bae et al., 2007; Lee et al., 2007), 도로로부터의 이격거리에 따라 오염도가 지수함수적으로 감소한다고 알려져 있다(Hitchins et al., 2000; Zhu et al., 2002). 국가에서 는 대기질 기준을 설정하고 이를 만족시키는지 모 니터링하기 위하여 다양한 대기측정망을 운영하고 있다. 서울의 경우 2014년 6월 현재 25개소의 도시 대기 측정소를 운영하고 있고, 자동차 배출 오염의 영향을 파악하기 위하여 추가로 15개소의 도로변 대기 측정소도 운영하고 있다.
그런데 특정 위치에 고정된 도로변 대기 측정소 로는 공간적으로 매우 불균일한 특징을 나타내는 자동차 배출 오염물질의 영향을 파악하는데 한계가 있으므로, 선진국을 중심으로 이동측정차량(mobile laboratory, ML)으로 도로상 오염도를 모니터링하여 오염도가 심한 지역을 밝혀내고, 이들 우심지역의 오염 원인을 규명하려고 노력하고 있다(Zhu et al., 2008). 국내에서도 본 연구팀에서 자체적으로 ML을 구축하여 일반 도로, 터널 내부 등의 오염도를 모니 터링하여 공간분포를 나타내는 오염지도를 제시하 는 연구를 수행하고 있다(Lee et al., 2011; Park et al., 2012; Kim et al., 2014b).
도로변 환경에서 자동차 배출에 의해 야기되는 고농도의 대기오염물질에 대한 인체 노출이 건강에 미치는 영향이 중요한 관심사로 다루어지고 있다.
어린이들은 생물학적으로 볼 때, 좁은 기도를 갖고 성인에 비해 호흡률이 높고, 폐조직과 면역체계가 활발히 발달하는 단계라는 특징이 있으며, 이로 인 해 대기오염에 매우 민감한 반응을 보인다(Salvi, 2007). 자동차 유래 대기오염에 노출된 아이들에 관 한 연구들에서 자동차로 인한 대기오염이 아이들의 만성 호흡기질환(van Vliet et al., 1997), 폐기능 저하 (Brunekreef et al., 1997), 폐발달 손상(Gauderman et al., 2004, 2007), 천식 발병(Clark et al., 2010), 천식 발생률 증가(McConnell et al., 2006), 호흡기 감염 (Ciccone et al., 1998; Brauer et al., 2007), 중이염
(Brauer et al., 2006)과 관련이 있다고 보고되고 있다.
최근의 연구에서는 아이들의 인지능력 저하(Wang et al., 2009), 언어발달능력 저하와도 관계가 있다는 것이 보고되었다.
주택, 건물 등의 실내공기는 내부에서 발생된 오 염물질과 외부에서 유입된 공기가 혼합되어 있으며, 최근 실내공기질에 대한 관심이 증가하면서 공조시 스템과 공기청정기 등을 활용한 공기질 개선을 위 한 노력이 진행 중이다. “다중이용시설 등의 실내공 기질관리법”에서는 연면적 430 ㎡ 이상인 어린이집 을 관리대상으로 하고, 주기적으로 실내공기질을 측 정하여 보고하도록 규정하고 있다(MOE, 2003; Lim, 2011). 대부분의 연구가 실내공기질의 현황 파악에 치중되어 있고, 원인규명 및 저감대책에 대한 연구 는 부족한 실정이다(Jung, 2006; Ko, 2008; Jang, 2009; Kim, 2009; Kim et al., 2009).
교통의 편리와 이용자의 접근이 용이하도록 도로 변에 위치한 어린이집의 경우 도로에서 배출된 자 동차 오염물질이 실내로 유입되어 실내공기질에 나 쁜 영향을 미칠 수 있다(Kim et al., 2014a). 최근 International Agency for Research on Cancer에서 경유 자동차에서 배출된 배기가스 중 검댕(black carbon) 등의 입자상 오염물질이 암을 유발시킨다고 발표함 에 따라 이에 대한 관리가 더욱 중요한 이슈로 부각 되고 있다(IARC, 2012). 하지만 도로에서 배출된 오 염물질이 어떤 메커니즘으로 실내로 유입되어 영향 을 미치는지에 대한 연구는 외국에서 일부 이루어 지고 있지만, 아직 미흡한 실정이다(Wjst et al., 1993; Brauer et al., 2002; Houston et al., 2006).
대도시에 있는 어린이집의 경우 주위에 교통량이 많은 혼잡도로가 위치하고 있으므로, 자동차에서 배 출되는 오염물질의 영향을 받기 쉽다(Kim et al., 2014b). 이에 따라 본 연구에서는 실시간 모니터링 장비가 장착되어 있는 이동측정차량(ML)을 이용하 여 서울시 영등포구에 위치한 어린이집의 실내외 공기질을 측정하는 동안 주위 도로를 주행하면서 도로상 대기 오염도를 측정하여 공간분포 및 일변 화 특징을 파악하고자 하였다(Kim et al., 2014b). 또 한, 어린이집에서 가장 가까운 도시대기 측정소 및 도로변 대기 측정소의 관측값과 비교하여 상관성을 검토하였다.
2. 측 정
서울시 영등포구 문래동에 위치한 어린이집의 실 내외 공기질 측정 시 주위 도로상 대기오염도를 모 니터링하기 위하여 9개의 목표지점(position)과 3개 의 측정경로(route)를 Fig. 1과 같이 선정하였다. 목 표지점별 위·경도, 구간(section)별 경로 및 거리, 구 역(zone)별 경로 및 거리를 정리하여 Table 1에 나타 냈다. 2013년 8월 30일 오전 7시 30분부터 오후 17 시 40분까지 ML로 측정하였는데, 모두 5차례 어린 이집 주위 도로를 주행하면서 측정하였고, 주행하지 않은 경우에는 어린이집 근처로 Fig. 1에 S1(1, 5차 측정), S2(2-4차 측정)로 표시한 곳(stationary moni- toring location)에서 정차하여 계속 모니터링하였다.
왕복 8차선인 도로는 A, C 구간, 왕복 6차선인 도로 는 E 구간, 왕복 4차선인 도로는 D, G 구간, 일방통 행 1차선인 도로는 B, F 구간이다. 본 연구에서는 측정 시 각 도로의 교통량을 조사하지 못했다. 참고 로, A 구간으로부터 북동북쪽으로 약 900 m 떨어져 있으면서 같은 도로(경인로)에 포함된 서울교 남단 (왕복 12차선)에서 2013년 8월에 수집된 교통량 자 료에 따르면 평일 하루 교통량은 총 55,229대이었다 (SMG, 2014).
교통상황에 따라 주행시간이 달라지므로, 5차례 측정 시 기준점에서 각 목표지점까지 도달하는데 걸린 주행시간을 정리하여 Table 2에 나타냈다. 1차 (7:42-8:10)와 2차(8:56-9:21) 도로주행은 하루 중 교 통량이 가장 많고 지체 및 정체가 빈번히 발생하는 시간대에 이루어져 총 24-28분이 소요되었다. 이 시 간대는 일반인의 출근시간 및 어린이의 등원시간에 해당한다. 3차(10:53-11:15) 도로주행은 교통 흐름이 회복되는 오전 시간대로 약 22분이 소요되었고, 4차 (12:42-13:00) 도로주행은 점심시간대로 가장 짧은 18분이 소요되었다. 5차(15:33-16:04) 도로주행은 퇴 근시간 이전이지만 교통 정체가 발생하여 가장 긴 31분이 걸렸다. 지점 사이의 주행시간이 가장 큰 변 동을 보인 구간은 2-3번 구간으로 소요시간이 1.0-6.5분 범위였고, 이것은 교통의 소통, 지체, 정체 의 변화가 가장 컸기 때문인 것으로 생각된다.
어린이집 주변 도로상 대기오염도를 측정하는데 사용한 ML은 주행하면서 다양한 가스상 및 입자상 대기오염물질을 실시간으로 측정할 수 있다. ML에
Position Latitude (o)
Longitude
(o) Section Corresponding route
Distance
(km) Zone Corresponding route Distance (km) 1
2 3 4 5 6 7 8 9
37.513330 37.514231 37.515802 37.517204 37.518978 37.517998 37.516349 37.514338 37.513662
126.897653 126.895747 126.894331 126.894638 126.895040 126.905714 126.906290 126.900438 126.898506
A B C D E F G
7-8-9-1 1-2-3 3-4-5 5-6 6-7 2-9 4-8
0.820 0.456 0.350 0.970 0.201 0.327 0.829
I II III
1-2-9-1 1-2-3-4-5-6-7-8-9-1
1-2-3-4-8-9-1
0.629 2.797 1.700 Table 1. Outline of on-road air pollution monitoring route.
Ⅰ
Ⅲ
Ⅱ
A B
C
D
E
F
G
1 2
3 4
6 5
7
8 9
: Day-care center : Position : Section : Route I : Route II : Route III : Stationary monitoring location : AQMS : RQMS 1,2,3…
A, B, C
x
x
S1 S2
Fig. 1. Map of the on-road air pollution monitoring route (map source: Garmin Ltd.).
탑재된 실시간 대기오염물질 측정장비 중 가스상 오염물질은 CO, CO2 (CO12M, Environmental S.A., Poissy, France), NO, NO2, NOx (AC32M, Environ- mental S.A.)이며, 입자상 오염물질은 lung-deposit particle surface area (NAM Aerotrak 9000, TSI Inc., Shoreview, MN, USA), particle-bound PAHs (PAS 2000, EcoChem, League City, TX, USA), particle size and number distribution (FMPS model 3091, TSI Inc.), particle number (CPC, model 5.403, Grimm, Germany),
black carbon (BC, AE42 single-wavelength, Magee Scientific, Berkeley, CA, USA)이다. 본 연구에서는 대표적 자동차 유래 대기오염물질인 NOx, BC, particle-bound PAHs, 서브마이크론 입자(5.6-560 nm) 를 중심으로 도로상 오염도를 분석하였다. ML의 시 료채취 방법과 구성에 대한 사항은 이전 연구에 자 세하게 기술되어 있다(Lee et al., 2011; Park et al., 2012; Kim et al., 2014b).
RAQMS
Zone Target position 1st run 2nd run 3rd run 4th run 5th run
1 NM* NM NM NM NM
I 2 NM -0:05:34 -0:08:46 -0:10:58 NM
9 -0:00:10 -0:00:18 -0:01:32 -0:01:34 NM
1 0:00:00
(7:42:29)
0:00:00 (8:56:26)
0:00:00 (10:53:10)
0:00:00 (12:42:16)
0:00:00 (15:33:39)
2 0:00:40 0:00:53 0:00:46 0:00:46 0:00:54
3 0:06:41 0:01:47 0:01:32 0:01:30 0:07:01
4 0:07:11 0:03:12 0:02:00 0:02:12 0:08:24
5 0:07:41 0:03:44 0:02:32 0:02:44 0:09:18
Ⅱ 6 0:12:57 0:08:22 0:07:12 0:06:32 0:13:14
7 0:15:04 0:10:11 0:09:51 0:07:54 0:17:35
8 0:17:26 0:13:05 0:12:34 0:10:01 0:21:32
9 0:19:05 0:15:58 0:13:32 0:10:32 0:23:27
1 0:19:23
(8:01:52)
0:16:14 (9:12:40)
0:13:53 (11:07:03)
0:10:48 (12:53:04)
0:23:39 (15:57:18)
2 0:20:11 0:17:05 0:14:48 0:11:54 0:24:23
3 NP** 0:17:52 0:15:34 0:12:48 0:25:12
4 NP 0:18:29 0:16:43 0:13:15 0:25:47
Ⅲ 8 0:26:13 0:22:33 0:19:31 0:17:09 0:28:59
9 0:27:54 0:24:45 0:21:46 0:17:47 0:29:47
1 0:28:12
(8:10:41)
0:24:59 (9:21:25)
0:22:00 (11:15:10)
0:18:21 (13:00:37)
0:31:14 (16:04:53) Total
travelled time 0:28:12 0:24:59 0:22:00 0:18:21 0:31:14
*NM: not measured, **NP: not passed
Table 2. Summary of travelled time for each run.
3. 결과 및 고찰
3.1 도로상 대기오염도의 공간분포 특징 정지측정과 도로주행 측정을 포함한 각 오염물질 별 일변화 경향을 Fig. 2에 나타냈다. 그림에서 점선 으로 표시한 구간이 도로주행 시간대이다. 대체로 도로주행 시 고농도의 피크가 자주 관측되고 정지 측정에 비해 오염도가 높다. 정지측정 시 대기오염 물질의 농도는 도로주행 측정에 비하여 상대적으로 낮았고, 피크 농도도 비교적 낮았으며 그 빈도도 매 시간에 1-2회 정도로 매우 드물었다.
어린이집 주변 도로상 오염도의 공간분포 특징을 상세하게 살펴보기 위하여 오염물질별로 도로주행
측정 시 오염도 변화를 Fig. 3에 나타냈다. 도로상 대기오염도는 고농도 피크들이 자주 관측되고, 오염 물질별 피크 농도가 발생되는 시점이 서로 매우 유 사한 특징을 나타낸다. 예로, BC의 약 20 µg/m3 이 상의 고농도 피크의 대부분은 입자상 PAHs의 약 500 ng/m3 이상, NOx의 약 500 ppb 이상, 서브마이크 론 입자의 약 50,000개/cm3 이상의 고농도 피크의 발 생시간과 잘 일치한다. 이것은 이러한 오염물질의 배출원이 동일하다는 것을 의미하며, 도로상 자동 차, 특히 경유 자동차 중 오염물질 다량 배출 자동 차(high emitter)의 직접적인 영향을 받은 것으로 생 각된다. 점심시간대인 4차 주행측정에 비하여 오전 출근시간대인 1, 2차 주행측정 시 피크 농도가 더
Time of day (h)
07:00 09:00 11:00 13:00 15:00 17:00
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
1600 1st
run 2nd run
3rd run 4th
run 5th
run
(a) NOx
Time of day (h)
07:00 09:00 11:00 13:00 15:00 17:00
0 10 20 30 40 50 60
1st run 2nd
run 3rd
run 4th
run 5th
run
(b) Black carbon
Time of day (h)
07:00 09:00 11:00 13:00 15:00 17:00
0 500 1000 1500
2000 1st
run 2nd run
3rd run 4th
run 5th
run
(c) Particle-bound PAHs
Time of day (h)
07:00 09:00 11:00 13:00 15:00 17:00
0 1e+5 2e+5 3e+5 4e+5
1st run
2nd run
3rd run
4th run
5th run
(d) Submicron particles Fig. 2. Diurnal variation of air pollutants including fixed monitoring and on-road driving monitoring.
Black carbon (μg/m3)
NOx (ppb)Particle-bound PAHs (ng/m3) Submicron particles (particles/cm3)
높고 농도 변동도 더 큰데, 이것은 상대적으로 교통 량이 많으면서 차량 소통이 원활하지 않았기 때문 인 것으로 추정된다. 5차 주행측정 시 어린이집 주 변 도로상 대기오염물질의 국소 고농도 피크의 형 태는 오전 출근시간대와 유사한 특징을 보였다. 측 정지역과 인접한 교통량 수집지점인 서울교 남단의 2013년 8월 평일 오전 출근시간대 양방향 교통량은 시간당 5천대 이상으로 하루 중 가장 많았고, 12시 를 제외한 오전 9시부터 저녁 6시까지는 시간당 4천 대 이상의 교통량이 유지되었다(SMG, 2014).
오염물질의 공간적 오염도 분포를 지도로 나타내 면 고농도 오염을 나타내는 위치를 시각적으로 쉽 게 파악할 수 있다. Fig. 4는 1차 주행측정 데이터를 오염지도로 나타낸 예시이다. 모든 대기오염물질의
오염이 가장 심한 곳은 6번과 7번 지점 사이인 E 구 간이고, 대체로 오염이 심하지 않은 구간은 D와 F 구간임을 알 수 있다. 나머지 측정시간대에 고농도 가 빈번히 관찰된 구간은 교통량이 많은 A 구간이 었다.
도로상 대기오염도 수준을 도로 구간별로 상세하 게 비교하기 위해 주행측정 시 각 구간별 평균농도 를 Table 3에 정리하여 나타냈다. 1차 측정 시 가장 오염이 심한 곳인 E 구간의 NOx, BC, 입자상 PAHs, 서브마이크론 입자 수농도는 각각 665 ppb, 23 µg/m3, 605 ng/m3, 54008개/cm3로, 나머지 구간에 비 해 NOx의 경우 2배 이상, BC와 입자상 PAHs의 경 우 3배 이상, 서브마이크론 입자 수농도의 경우 1.5 배 이상 높았다. 1차 주행측정 시 오염도가 가장 낮
았던 곳은 BC와 입자상 PAHs의 경우 F 구간(교통 량이 적은 이면도로)이었고, NOx와 서브마이크론 입 자 수농도의 경우 D 구간이었다. 구간별 최고 농도 는 2-3차 측정의 경우 A 구간에서, 4차 측정의 경우 D 또는 E 구간에서, 5차 측정의 경우 A 또는 E 구 간에서 관찰되었다. 구간별 최저 농도는 C 또는 G 구간에서 자주 관찰되었다. 이처럼 측정에 따라 최 고 농도와 최저 농도가 항상 같은 구간에서 관찰되 지는 않았지만, 빈번하게 관찰되는 농도 수준이 특 징적으로 구분되었다.
1-5차 주행측정의 전체 평균농도를 살펴보면, NOx, BC, 입자상 PAHs 모두 저농도 구간(C, G), 중 농도 구간(B, D, F), 고농도 구간(A, E)으로 구분되었 다. 저농도, 중농도, 고농도 구간의 농도 범위는 NOx
의 경우 각각 85-88, 129-162, 302-401 ppb이었고, BC 의 경우 각각 4.1-4.7, 5.1-6.0, 10.4-11.3 µg/m3이었으 며, 입자상 PAHs의 경우 각각 61-68, 81-93, 226-251 ng/m3이었다. 4차와 5차 주행측정 시 데이터가 유실 된 서브마이크론 입자 수농도의 경우 1-3차 측정의 평균 오염 수준을 비교하면, C, D, G 구간이 저농도 구간(14,316-18,066개/cm3)에 해당하며, A, E, F 구간 이 고농도 구간(50,116-57,625개/cm3)에 해당하는 등 나머지 오염물질과 유사한 경향을 나타냈다.
고농도 구간의 BC 농도는 시간당 최고 5,400대의 차량 통행이 있는 서울 서대문구 성산로에서 10 m 떨어진 도로변에서 하루 중 BC 최고값(9.9 µg/m3)과 유사하고(Lee et al., 2007), 중농도 구간의 입자상 PAHs 농도는 시간당 약 7,000대의 교통량이 지나는 서울 강남구의 상업지역과 사무지역에 위치한 간선 도로(영동대로, 강남대로, 도산대로)를 2011년 12월 에 주행하면서 측정한 입자상 PAHs의 도로상 평균 농도(70-131 ng/m3)와 유사하고(Kim et al., 2014b), 중농도 구간의 NOx 농도는 서울 동대문구 청량리에 위치한 버스환승센터 인접 도로변의 NOx 평균농도 (133 ppb)와 유사하다(Lee and Bae, 2010).
또한, 어린이집 주변 저농도 구간의 도로상 오염도 수준은 서울 강남구 주거지역에 위치한 개포로의 도 로상 NOx(110 ppb), BC(5.4 µg/m3), 입자 수(70,000개 /cm3)의 오염도보다 낮았고, 입자상 PAHs(54 ng/m3) 오염도보다 약간 높았다(Kim et al., 2014b).
도로상 운전자의 노출 수준을 비교해보면, 고농도 구간 중에서 서브마이크론 입자의 수농도를 제외하
고 나머지 오염물질의 오염도가 A 구간보다 E 구간 에서 높았지만, Table 1에서 보듯이 A 구간(0.82 km) 이 E 구간(0.20 km)보다 약 4배 거리가 길고, Table 2에서 알 수 있듯이 평균 통행시간도 약 1.9배 길기 때문에 평균 노출 수준은 검댕의 경우 A 구간에서 약 1.8배 높았다. 어린이집에서 활동하는 어린이들 의 노출 수준 관점에서 살펴보면, Fig. 1에서 보듯이 도로상 오염도가 높은 A, E 구간은 조사 대상 어린 이집의 남쪽, 동쪽과 북동쪽에 걸쳐 위치해 있으므 로 이 방향의 바람이 부는 조건에서 도로상 오염된 공기가 어린이집 실내공기질에 크게 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 어린이들이 등원/하원 시 도 로에서 발생되는 오염물질의 노출을 줄이기 위해 A 구간 도로를 가능한 회피하는 것이 바람직할 것으 로 판단된다.
도로상 대기오염도 수준을 구역별로 비교하기 위 하여 각 구역별 평균농도를 Table 4에 정리하여 나 타냈다. 1-5차 측정결과가 모두 있는 II, III 구역을 비교하면 고농도 구간인 A와 E 구간이 모두 포함되 어 있는 II 구역의 오염도가 3차 측정의 입자상 PAHs의 경우만 제외하고 항상 III 구역보다 높았으 며, II 구역의 평균농도가 III 구역보다 1.4-1.6배 높 았다. 중농도 구간인 B와 F 구간을 포함하고 있는 I 구역의 경우 측정시간대 또는 오염물질의 종류에 따라 다른 구역보다 오염도가 높거나 낮은 불규칙 한 오염 특징을 나타냈다.
3.2 도로상 대기오염도의 일변화 특징
Table 3에서 볼 수 있듯이 도로상 대기오염도는 하루 중 측정시간대에 따라 달라진다. 어린이집에 인접하고 교통량이 많아 어린이집의 실내공기질에 많은 영향을 미칠 수 있는 도로인 A 구간과 측정대 상 도로 중 가장 오염이 심한 E 구간의 측정시기별 평균농도를 비교하여 Fig. 5에 나타냈다. A 구간의 경우 NOx 농도는 2차, 3차 > 5차 > 1차 > 4차 순으 로 높고, 4차 농도는 2차 농도의 38% 수준으로 낮았 다. BC 농도는 2차 > 5차 > 3차 > 1차, 4차 순으로 높고, 4차 농도는 2차 농도의 42% 수준이었다. 입자 상 PAHs 농도는 2차 > 5차 > 3차, 1차 > 4차 순으로 높고, 4차 농도는 2차 농도의 28% 수준으로 매우 낮 았다.
E 구간의 경우 NOx 농도는 1차 > 5차 > 4차, 3차 >
0 400 800 1200
2nd-run
0 400 800 1200 0 400 800 1200
NOx (ppb) 3rd-run
4th-run
-20 -10 0 10 20 30 40
Elapsed time (min) 0
400 800 1200
5th-run 0 400 800 1200 1600
1st-run
(a) NOx
0 10 20 30 40 50 2nd-run
0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50
Black carbon (μg/m3) 3rd-run
4th-run
-20 -10 0 10 20 30 40
Elapsed time (min) 0
10 20 30 40 50 5th-run
0 10 20 30 40 50 60
1st-run
(b) Black carbon
0 500 1000 1500
2nd-run
0 500 1000 1500 0 500 1000 1500
Particle-bound PAHs (ng/m3)
3r d-run
4th-run
-20 -10 0 10 20 30 40
Elapsed time (min) 0
500 1000 1500
5th-run 0 500 1000 1500 2000
1s t-run
(c) Particle-bound PAHs
0 50000 100000 150000 200000 250000
Submicron particles (particles/cm3)
2nd-run
-20 -10 0 10 20 30 40
Elapsed time (min) 0
50000 100000 150000 200000 250000 3rd-run
0 50000 100000 150000 200000 250000 300000
1st-run
(d) Submicron particles
Fig. 3. Variation of air pollutants during on-road driving monitoring for the fixed route.
126.890 126.895 126.900 126.905 126.910 126.915 Longitude (degree)
37.515 37.520 37.525
Latitude (degree)
NOx (ppb) 0 - 50 50 - 100 100 - 200 200 - 400 400 - 2000
(a) NOx
126.890 126.895 126.900Longitude (degree)126.905 126.910 126.915 37.515
37.520 37.525
Latitude (degree)
BC (μg/m3) 0 - 10 10 - 20 20 - 30 30 - 40 40 - 60
(b) Black carbon
126.890 126.895 126.900 126.905 126.910 126.915 Longitude (degree)
37.515 37.520 37.525
Latitude (degree)
PAHs (ng/m3) 0 - 50 50 - 100 100 - 200 200 - 400 400 - 2000
(c) Particle-bound PAHs
126.890 126.895 126.900Longitude (degree)126.905 126.910 126.915 37.515
37.520 37.525
Latitude (degree)
Submicron particles (particles/cm3) 0 - 7000 7000 - 14000 14000 - 21000 21000 - 28000 28000 - 100000
(d) Submicron particles Fig. 4. Spatial air pollution map around the day-care center (1st run).
2차 순으로 높고, 2차 농도는 1차 농도의 37% 수준 으로 낮았다. BC 농도는 1차 > 5차 > 3차 > 4차, 2 차 순으로 높고, 2차 농도는 1차 농도의 24% 수준으 로 매우 낮았다. 입자상 PAHs 농도는 1차 > 5차 > 3 차 > 2차 > 4차 순으로 높고, 4차 농도는 1차 농도의 16% 수준으로 매우 낮았다.
E 구간의 경우 가장 이른 시간인 1차 측정 시 오 염도가 가장 높았고, 반면에 A 구간은 조금 늦은 시 간인 2차 측정 시 오염도가 가장 높았다. 이것은 도 로에 따라 최고 오염도를 나타내는 시간대가 다를 수 있다는 것을 의미한다. 그러므로 도로상 대기오 염도의 공간분포뿐만 아니라 일변화 특징도 세심하 게 파악할 필요가 있다.
ML로 측정한 도로상 평균 오염도와 인근 도시대 기 및 도로변 대기 측정소 관측값의 상관성을 파악 하기 위하여 NOx를 비교하여 Fig. 6(a)에 나타냈다.
이와 함께 어린이집 실내(유희실)에서 측정한 NOx
농도도 함께 나타냈다(Kim et al., 2014a). 도로변
NOx는 교통량이 적은 한밤 시간대(1-4시)에 도시대 기 농도와 유사하지만, 이른 새벽부터 교통량이 증 가함에 따라 급격하게 NOx 농도가 증가하여 낮 시 간대(7-20시) 평균농도는 191 ppb로 도시대기의 5배 정도 높다. ML로 측정한 II 구역의 도로상 평균 NOx
농도는 대체로 도로변 농도와 유사하고, 아침 시간 대(1, 2차 측정) 농도는 도로변 농도보다 약간 높다.
어린이집 실내 NOx 농도는 도로변 농도보다 훨씬 낮고, 어린이집 운영시간(8-18시) 동안 도시대기 농 도의 약 60% 수준이었다. 그러나 저녁 이후 밤 시간 동안 밀폐되어 있던 어린이집이 보육교사의 출근, 어린이들의 등원으로 외부공기가 실내로 유입되면 서 NOx 농도도 높아짐을 알 수 있다. 이러한 어린이 집 실내의 NOx 일변화 경향은 Fig. 6(b)에 나타낸 실 내 BC에서도 유사하게 관찰되었다. NOx와 마찬가지 로 어린이집 실내의 BC 농도(1.3 µg/m3)는 II 구역의 도로상 평균농도(7.7 µg/m3)보다 훨씬 낮았다.
Pollutant Section 1st 2nd 3rd 4th 5th Mean Standard deviation
BC (㎍/㎥)
A B C D E F G
6.8 7.2 5.2 4.8 23.0
16.0 6.4 4.4 4.6 5.5 4.4 4.4
10.6 7.6 4.1 4.3 8.4 7.2 5.4
6.7 3.8 3.4 7.1 7.1 4.5 4.3
11.8 5.0 3.5 4.6 12.7 4.5
10.4 6.0 4.1 5.1 11.3 5.4 4.7
3.9 1.6 0.7 1.2 7.1 1.6 0.5
Particle-bound PAHs (ng/㎥)
A B C D E F G
181 138 107 81 605
357 112 74 99 114
72 64
188 93 41 77 153
96 81
99 41 52 113
95 74 62
307 80 32 79 288
66
226 93 61 90 251
81 68
104 36 30 16 212
12 9
NOx
(ppb)
A B C D E F G
239 259 111 107 665
419 95 98 97 247 118 69
414 92 106 170 353 295 92
161 70 75 117 359 86 61
277 150 50 155 383 117
302 133 88 129 401 162 85
112 76 25 32 156 109 25
Submicron particles (particles/㎤)
A B C D E F G
35640 23752 16612 14991 83555
55325 20158 12705 14211 29569 19530 8958
59384 50761 24881 21373 48899 95720 19674
50116 31557 18066 16858 54008 57625 14316
12700 16728 6217 3929 27353 53874 7578 Table 3. Average concentrations of air pollutants for each section.
Pollutant Zone 1st 2nd 3rd 4th 5th Mean Standard
deviation BC
(㎍/㎥)
I II III
8.1 5.9
6.4 9.1 6.1
7.6 7.3 6.8
6.0 4.2
8.0 4.7
7.0 7.7 5.5
0.8 1.2 1.1
Particle-bound PAHs (ng/㎥)
I II III
181 121
102 195 105
106 123 127
90 63
172 87
104 152 101
3 44 26 NOx
(ppb)
I II III
250 125
153 233 136
289 262 218
148 70
216 139
221 222 138
96 45 53 Submicron
particles (particles/㎤)
I II III
30181 22538
22537 31725 17074
92009 41168 56883
57273
34358 32165
49124 5948 21580 Table 4. Average concentrations of air pollutants for each zone.
Section A Section E NOx concentration (ppb)
0 100 200 300 400 500 600 700
1st 2nd 3rd 4th 5th
(a) NOx
Section A Section E
BC concentration (μg/m3)
0 5 10 15 20 25
1st 2nd 3rd 4th 5th
(b) Black carbon
Section A Section E
Particle-bound PAHs concentration (ng/m3) 0 100 200 300 400 500 600 700
1st 2nd 3rd 4th 5th
(c) Particle-bound PAHs
Fig. 5. Diurnal variation of on-road air pollution at sections A and E.
Time of day (h)
0 3 6 9 12 15 18 21 24
NOx (ppb)
0 50 100 150 200 250 300
On-road Roadside Ambient Indoor
(a) NOx
Time of day (h)
0 3 6 9 12 15 18 21 24
Black carbon (μg/m3)
0 2 4 6 8 10
On-road Indoor
(b) Black carbon
Fig. 6. Comparison of NOx and BC concentrations measured at on-road, ambient and roadside air monitoring stations, and inside of the day-care center.
4. 결 론
도시지역에서 대기오염은 시공간적으로 불균일하 게 분포하고, 자동차 오염은 발생원인 도로로부터의 이격거리에 따라 영향이 급격하게 감소하는 국소고 농도 특징을 나타내는 것으로 알려져 있다. 어린이 의 대표적 생활공간인 어린이집은 다중이용시설로 국가의 실내공기질 관리대상에 포함되어 있다. 그런 데 어린이집이 도로변에 위치하는 경우가 많이 있 으므로, 어린이집의 실내공기질에 영향을 미치는 중 요한 요인인 주위 도로의 대기오염을 파악할 필요 가 있다.
본 연구에서는 이동측정차량(ML)을 이용하여 도 로변에 위치한 어린이집 주변의 도로상 대기오염물 질을 측정하여 공간적 오염도 분포와 시간적 일변 화 특징을 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
첫째, 도로주행 시 자동차 유래 대기오염물질의 고농도 피크 에피소드가 빈번하게 관측되었고, NOx, BC, particle-bound PAHs의 피크 발생시기가 거의 일 치하였다.
둘째, 어린이집 주변 도로의 상대적 오염도 수준 을 파악하였고, 오염도가 가장 심한 도로 구간을 찾 아내었고, 하루 중 시간대에 따라 도로상 오염도가 달라지며, 최고 농도를 나타내는 시간대가 도로에 따라 달라짐을 알 수 있었다.
셋째, 도로상 NOx 농도는 주변 도로변 대기 측정 소의 NOx 농도와 비슷한 수준이고 일변화 경향도 유사하였다. 다만 아침 출근시간대 도로상 NOx 농 도가 약간 더 높았다.
본 연구를 통하여 도심지역의 도로변에 위치한 어린이집 주변의 도로상 대기오염도 수준을 정량적 으로 파악하였고, 오염지도를 작성하여 시각적으로 쉽게 대기오염이 심한 구간을 판별할 수 있게 하였 다. 이러한 연구방법론은 날로 증가하는 어린이집 주변의 대기오염 현황을 사전에 파악하고, 입지조건 의 적합성을 판단하는 객관적 자료를 제공하는데 활용될 수 있을 것이다.
감사의 글
본 연구는 환경부 “생활공감 환경보건기술개발사업”
으로 지원받아 수행된 과제(과제번호 2013001360004) 입니다.
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