★..한국실내환경학회 KOSIE

상관분석에 의한 지하역사의 오염발생 특성

장경진 신철용․ ¹⁾ ․ 이준용¹⁾ ․ 한화택^2)*

국민대학교 열환경실험실, ¹⁾국민대학교 대학원, ²⁾국민대학교 기계시스템공학부

Characteristics of Contaminant Sources in Subway Station by Correlation Analysis

Kyung-Jin Jang ․ Cheolyong Shin¹⁾ ․ Junyong Lee¹⁾ ․ Hwataik Han²⁾

Thermal Environment Engineering Laboratory, Kookmin University, Seoul 136-702, Korea

1)

Graduate School of Mechanical Engineering, Kookmin University, Seoul 136-702, Korea

2)

Department of Mechanical Engineering, Kookmin University, Seoul 136-702, Korea

Abstract

Most of the subway stations are located underground and the indoor air quality can be very poor. IAQ tele-monitoring systems (TMS) have been installed at some of subway stations in Seoul to monitor indoor contaminants, such as carbon dioxide, particulate matters and nitrogen oxides. In this paper, we use CO

, PM

, NO

concentration data collected by TMS in one of the underground stations in Line 4. The correla- tions are analyzed between the concentrations measured at different locations, such as tunnel, waiting room, and platform to identify the source characteristics.

The results indicate there are very weak correlations between CO

-NO

and PM

-NO

but strong correla- tion between CO

-PM

, because both of PM

and CO

are related to the number of passengers. The comparison of PM

concentrations before and after the installation of platform screen door (PSD) in- dicates that considerable amount of particulate matters are entrained from tunnel into platform area. The PSD exhibits positive effects on indoor air quality especially on particulate concentrations. In case of NO

, there is a strong correlation between indoor and outdoor concentrations. The results presented in this pa- per can be used to control indoor air quality in subway stations more effectively.

Keywords : Subway station, Tele-monitoring system, Platform screen door, contaminant source, Correlation

* Corresponding author. Tel: +82-2-910-4687, E-mail: [email protected]

서 론 1.

대도시는 지상교통의 혼잡과 더불어 시민환 경의식이 높아짐에 따라 대량수송 정시운행, 등과 같은 효율적 운행이 가능한 대중교통의 이용이 증가되는 추세이다 그 중에서도 지하. 철은 이용자 수가 늘어나고 노선이 확장됨에 따라 교통 분담률이 36%에 이르는 중요한 운 송수단이 되고 있다(Lee K. et al. 2006). 지하 철의 이용은 주로 출퇴근시간에 집중적으로 이 루어진다 일반적으로 실내에서 활동하는 생활. 패턴을 가지는 도심거주자들에게 출퇴근시간은 외부 오염과 직접적으로 접하는 주요원인이 된 다(Pope III et al. 2004; Karlsson et al. 2005;

많은 사람이 이용하는 지하역 Fenger S. 1999).

사는 사람들의 건강에 많은 영향을 미칠 수 있 다.

우리나라 지하철 역사는 대부분이 지하에 위 치하고 있다 지하공간은 폐쇄적인 공간이므로. 자연환기가 잘 이루어지지 않아 오염물질이 발 생하거나 유입될 경우 잘 배출되지 않고 축적 된다 따라서 환기시스템을 구축하여 적절한. 환기가 이루어질 수 있도록 관리되어야 한다.

환경부에서도 다중이용시설에 대한 실내공기‘ 질 관리법 을 통하여 지하역사의 출입통로 승’ , 강장 대합실 환승통로 등에 대한 실내공기질, , 을 규제 관리하고 있다 환경부( 2004).

지하역사의 공기질에 관한 연구는 다양하게 이루어져 왔다 서울의 몇 군데 지하역사에서. 계절별 미세분진의 농도를 측정하여 비교하였 고(Sohn J. et al. 2008), 지하역사의 공기질 모 델을 설문과 측정 자료를 바탕으로 개발하고자

하였다(Song J. et al. 2008). 또한 지하역사 터 널내의 PM10 성분분석을 통하여 오염원의 특성 을 파악하거나(Jeong T. J. et al. 2010), 지하역 사의 승강장과 대합실에서 PM10, CO2, VOC에 대한 오염현황을 측정하는 연구도 이루어졌다 그러나 기존의 연구 (Cho Y. M. et al. 2005).

들은 주로 오염물질의 농도를 측정하여 실내공 기질을 평가하거나 오염현황을 파악하는데 초 점을 맞추었다.

본 연구에서는 실내공기질 자동측정망을 통 해 수집된 PM10, CO2, NO2의 농도데이터를 이 용하여 지하역사의 공간별 오염특성을 분석하 였다 분석된 결과를 바탕으로 공간별 기여도. 가 높은 오염물질을 구분하고 발생원인 및 경 향을 분석하고자 한다 이러한 결과는 공간별. 로 입자상 오염물질과 가스상 오염물질에 대한 전략적인 환기방안을 마련하는데 기초적인 자 료로 활용할 수 있을 것이다.

연구 방법 2.

지하역사의 공간특성 2.1

큰 체적의 지하역사는 일반적으로 크게 터널, 승강장 대합실의 세 구역으로 나눌 수 있다, . 세 개의 구역은 위치와 역할에 따라 다른 공간 적 특성을 가지고 있다 특히 지하역사의 승강. , 장 대합실이 층별로 구분되어 있는 경우는 그, 특성이 뚜렷이 나타날 수 있다 서울지하역사. 의 터널은 스크린도어가 설치된 이후 열차만이 다니는 별도의 공간이 되었다 스크린도어는.

승강장 위에 터널의 선로와 격리되는 고정 벽 과 지하철 출입문과 연동되어 개폐하도록 설치 되어있다 이로 인해 승강장과 터널이 공간적. 으로 분리됨에 따라 승강장은 승객이 열차에 타고 내리기 위한 탑승 장소가 되는 별도의 공 간이 되었다 그리고 승강장과 차단되어 공기. 가 서로 잘 섞이지 않는다 그리고 열차의 운행. 과 정지 시 브레이크로 인한 바퀴와 선로의 마 찰 등으로 미세분진이 발생할 확률이 높으며 터널 내에서 오염물질은 쉽게 이동되는 특성을 가진다.

승강장은 사람들이 열차를 타기 위해 주로 머물러 있는 곳으로 사람 수에 따라 한정된 공 간의 면적은 필요 환기량 산정이 가변적일 수 있다 또한 지상과 직접적으로 연결되는 통로. , 가 없어 자연적인 환기를 기대하기 어려운 곳 이다.

대합실은 지하철의 이용뿐만 아니라 차도를 건너는 것과 같이 이동통로로 이용하는 사람도 있기 때문에 많은 사람들이 머무르지 않고 계 속 이동하는 공간이다 또 지하상가 등과 연결. , 되어있어 상대적으로 공간이 넓고 지상과 연결 되는 통로가 있어 자연적인 환기가 이루어진다.

이렇게 지하역사공간은 오염의 특성에 따라 다 르게 나타나게 되며 효율적인 환기를 위해서는 오염원의 특성과 경향을 고려하여 적절한 환기 방식을 결정해야한다.

자료획득방법 및 연구대상 2.2

실내공기질 자동측정망(Indoor Air Quality 은 한국 환경공단에서 Tele-Monitoring System)

설치하여 운용하고 있으며, PM10, CO2, NO2의

농도를 실시간 측정하여 과학적인 실내공기질 대책을 수립할 목적으로 데이터를 실시간 모니 터링하고 있다. TMS는 공기 중 오염물질 농도 를 상시 측정하고 이를 관제센터와 온라인으로 연결하여 대상 시설의 관리대상 오염물질 농도 를 24시간 감시할 수 있는 시스템으로 현재 총 개소에 설치되어 운영되고 있으며 그 중 지 38

하역사는 개소에 설치되어 운영되고 있다 지3 . 하역사에 설치된 TMS는 관리대상 오염물질인 PM10, CO2, NO2를 측정하고 있으며 항목별 측, 정방법은 PM10은 베타선 흡수법( -Rayβ Absorption Method), CO2은 비분산 적외선법 (Non- Dispersive Infrared Method), NO2는 화학 발광법(Chemiluminescent Method)으로 각각 측 정된다 본 연구에서는 환경관리공단의 실내공. 기질 자동측정망(TMS)에 의해 수집된 데이터 를 제공받아 활용하였다 측정이 이루어진 지. 하역사는 환승이 되지 않는 단일선로 역사로 연간 약 1,700만 명 하루 평균 약, 58000명

년 기준 이 이용하고 있는 역사로 그림

(2009 ) 1

과 같이 승강장 대합실로 위치한 지하 개의, 2 층 구조로 되어있다 지하 층에는 역무시설. 1 , 개찰구 화장실 및 상점이 설치되어 있다 지하, . 층은 내 외선과 상 하선 중 개의 승강장이

2 , , 2

선로를 중앙에 두고 대칭적으로 서로 마주보는 형식의 상대식 승강장으로 선 면 구조이다2 2 . 지상의 조건은 차선이 지나가는 도로 아래 일6 직선으로 지하역사가 위치하고 있으며 지상도 로와 인접한 출입구가 지하 대합실로 연결된다.

그리고 주변에는 상업시설이 밀집해 있고 버스 의 환승기능이 있는 정류장이 위치하고 있어 대합실을 이동 통로로 많이 이용하고 있다 스.

크린도어(Platform Screen Door)는 2009년부터 설치 완료되어 운영되고 있다 측정지점은 선. 로가 위치한 터널 이용객과 근무자가 위치하, 는 승강장과 대합실 그리고 외기에 각각 개1 지점씩 위치되어 있다 활용된 데이터는 스크. 린도어가 설치되기 전인 2008년과 스크린도어 가 설치된 후인 2009년이며 각 년도의 월과, 3

월을 비교하였고 측정간격은 분이다

10 5 .

Fig. 1 Schematic of underground subway sta- tion

Station

Measurement

Location Contaminants Location No. CO

PM

NO

S-Station in Line 4

Outdoor 1 - ● ●

Waiting room 1 ● ● ●

Platform 1 ● ● ●

Tunnel 1 - ● -

Table 1. Measurement locations and contaminants.

Contaminant Regulation on concentration limits

PM10 140 [ g/ ] μ ㎥

CO2 1,000 [ppm]

NO2 0.05 [ppm]

Table 2. Regulation on indoor concentration limits of contaminants.

결 과 3.

오염농도간의 상관관계 3.1

공간별 오염특성을 분석하기에 앞서 오염물 질 간의 상관관계를 분석하였다 공간적 특성. 은 여러 가지가 있으므로 오염물질 간의 상관 관계 분석을 통하여 각 오염원의 인과관계에 따라 공간적 특성의 범위를 한정할 수 있다.

즉 두 오염물질 간의 상관관계가 크다면 오염, 원을 발생시키는 공간적 특성은 두 오염물질을 동시에 발생시킬 수 있다는 것이고 상관관계가 적다면 각 오염물질별로 다른 특성이 원인이 된다고 볼 수 있다.

승강장과 대합실에서 회귀분석을 통하여 각 오염물질 간의 상관관계를 분석한 결과가 그림 와 에 나타나있다 회귀 분석이란 독립변수

2 3 .

들과 종속변수들 사이에 존재하는 관련성을 분 석하기 위해서 측정 데이터로부터 함수적 관계 식을 통계적으로 유추하는 것이다 종속변수와. 독립변수에 대한 영향력을 나타내는 정도를 결

Contaminant CO

PM

NO

Device

(manufacturer, nation)

360E (API, USA)

E-BAM (Metone, USA)

200E

(API, USA)

정계수(Coefficient of Determination) R²로 나타 내며 값이 에 가까우면 독립변수와 종족변수1 의 관련성이 높아진다 그림에서 알 수 있듯이. 승강장과 대합실에서 오염물질 중 CO2-NO2, NO2-PM10에서는 고려해야할 만한 상관관계가 나타나지 않았다 하지만. CO2와 PM10의 상관 관계는 다소 높게 나타났다 이 결과는. NO2는 PM10, CO2와는 다른 특성이 원인이라는 것을 나타내고 CO2와 PM10은 동일한 특성이 오염의 원인일 수 있다는 것을 보인다.

승강장의

3.2 CO2 농도변화

스크린도어의 설치로 승강장과 터널이 공간 적으로 분리됨에 따라 승강장은 사람이 머물러 있는 별도의 공간이 되었다 사람은 호흡을 통. 하여 CO2를 발생시키므로 사람의 수는 CO2의 농도에 영향을 미치게 된다(J. Song et al.

승강장에서

2008). CO2 농도와 사람 수의 연관 성을 알아보기 위하여 주중과 주말로 나누어 CO2농도와 승하차인원수를 비교하였다.

그림 는4 2009년 10월의 월요일부터 금요일 까지인 주중의 시간별 총 승하차인원수와 평균 CO2 농도변화를 나타낸 것이다 승하차인원수. 는 대합실에서 승강장으로 들어가는 게이트 통 과 인원수를 서울메트로에서 집계한 것이다.

주중의 승하차인원수 변화를 살펴보면 출근시 간대인 시 이후 급격하게 증가하여6 8 9∼ 시 사 이에 약 11,000여명으로 가장 많은 승하차인원 수를 보이며 낮 시간대에는 약, 4,000여명까지 승하차인원수가 줄어들었다가 시 이후 점차3 증가하기 시작하여 퇴근시간대인 시 이후 약6 여명까지 급격히 증가한 후 다시 감소하 8,500

(a) CO2 - PM10

(b) CO2 - NO2

(c) PM10 - NO2

Fig. 2. Correlation between contaminants in platform.

는 추세를 보인다. 0시부터 시까지는 지하철4 이 운행하지 않는 시간이라 승하차인원수가 없 는 것으로 나타난다. CO2농도의 변화도 시에8 가장 높은 농도를 나타내고 16시 이후 점차 증 가하다가 19시 이후 다시 감소하는 추세를 보 인다.

그림 는 토요일과 일요일인 주말의 승하차5 인원수와 승강장의 CO2농도변화를 나타낸 것 이다 승하차인원수는 시부터. 9 19시 사이에서 높게 나타나지만 주중의 낮 시간대 정도를 유 지하고 주중과 마찬가지로 시 이후로 감소하6 는 추세를 보인다 마찬가지로 주말의 평균농. 도도 승하차인원수의 변화와 유사하게 시 이5 후 점차 증가하여 시 이후 대체적으로 일정한9 농도를 유지하다가19시 이후 감소하는 추세를 보인다.

주중과 주말의 CO2농도변화는 승하차인원수 가 많을 때 농도가 높아지고 승하차인원수가 적 을 때 농도가 낮아지는 것을 볼 수 있다 이는. 지하역사의 CO2농도가 사람으로부터 발생되는 것에 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있다.

Fig. 4. Monthly averages of CO2concentration and number of passengers in weekdays.(2009/10) (a) CO2 - PM10

(b) CO2 - NO2

(c) PM10 - NO2

Fig. 3. Correlation between contaminants in waiting room.

Fig. 5. Monthly average of CO2concentration and number of passengers in weekends.(2009/10)

공간별

3.3 PM10 농도변화

년 월의 터널 승강장 대합실에서

2009 3 , ,

PM10의 시간대별 평균농도를 그림 6(b)에 나타 내었다 이 그래프에서 사용된 농도값은 한 달. 동안 하루의 시간별 농도값을 평균하여 나타낸 것이다 즉 시의 농도값은 각 날의 시에 측. , 3 3 정된 농도값 31개를 평균하여 나타낸 것이다. 터널의 시간에 따른 농도변화를 살펴보면 첫 차가 운행되는 시경부터 급격하게 농도가 증5 가하여 150 g/μ ㎥ 부근에서 증감을 반복하다가 퇴근시간이 끝나는 21시 이후 감소하는 패턴을 보인다 이러한 패턴은 승강장과 대합실에서도. 유사하게 나타난다 그러나 전체적인 농도레벨. 은 터널이 평균 130 g/μ ㎥로 가장 높고 승강장 이 다음으로 높은 평균 80 g/μ ㎥를 나타내었으 며 대합실이 가장 낮은 평균 53 g/μ ㎥을 나타 내었다 이 농도분포 결과로부터 터널의 분진. 이 승강장을 거쳐 대합실로 전파된다고 판단할 수 있다 각 공간별 월의 평균 농도를 표 에. 3 5 나타내었다 그림. 6(a)에 나타낸 2008년 월의3 PM10 농도데이터와 비교해 보면 PM10의 이동

에 대한 판단을 더욱 확실히 할 수 있다. 2009 년 월과 마찬가지로 터널의 농도가 전체적으3 로 가장 높고 승강장 대합실 순서로 높게 나타, 났다 또한 승강장의 농도가 스크린도어가 설. 치되기 전인 2008년보다 설치된 후인2009년에 확연히 줄어든 것으로 보아 지하역사의 PM10은 터널로부터 전파된다고 볼 수 있다 외기의. PM10 농도는 2008년 월의 평균이3 75 g/μ ㎥이 고 2009년 월의 평균이3 52 g/μ ㎥으로 표 에5 나타낸 것과 같이 대합실과 유사하게 나타났다.

(a) 2008/03 (PSD not installed)

(b) 2009/03 (PSD installed)

Fig. 6. Variation of average concentrations of PM10in a day.

시간에 따른 변화패턴을 살펴보면 외기는 그림 에서 나타낸 것과 같이 일정한 농도를 유지하 6

고 있다 대합실은 승강장과 비교하여 전체적. 으로 PM10의 농도 값이 낮게 나타내고 있다.

외기와 직접 연결되는 통로가 있어 외기의 낮

은 농도의 PM10과 희석되므로 영향을 받는다고 말 할 수 있다 하지만 농도 그래프의 패턴을. 보면 승강장의 농도변화와 유사한 경향을 보이 고 있다 따라서 외기에서 발생된 낮은 농도의. PM10이 대합실의 PM10 발생에 영향을 미친다 고 하기는 어렵다.

PM10은 사람의 움직임으로 인해 바닥먼지와 옷에 묻어있는 먼지가 공기 중에 부유되어 농 도가 높게 나타날 수 있다(W. E. Wilsona. et

때문에 사람에 의해 발생되는

al. 2006). CO2와

연관성이 있게 보일 수 있지만 이것이 지하역 사 내의 PM10 발생의 근본적인 원인이라고는 판단하기 어렵다.

3.4 NO2 농도 상관관계

앞의 상관관계분석에서 NO2는 PM10이나 CO2와 관계가 없는 것으로 나타났다 따라서. 터널이나 사람과는 관계가 없다고 말할 수 있 다. NO2 농도가 가장 높은 대합실에서 사람을 제외한 큰 특징은 지상과 직접적으로 연결된 통로가 있다는 것이다. NO2는 고온의 연소과정 에서 발생되는 부산물로서 차량의 배기가스나 발전소와 같은 산업시설에서 많이 발생한다(W.

그 중 도심의

H. Yang et al 1999). NO2 농도 는 교통량에 밀접한 영향을 받으며 정체된 곳 과 정체되지 않는 곳의 이산화질소의 농도가 5 배의 차이가 난다고 발표되었다.(Pfeffer, H. U.

(a) 2008/03 (PSD not installed)

(b) 2009/03 (PSD installed)

Fig. 7. Frequency of PM10 concentrations before and after PSD installation.

Year Zone [ g/ ] μ ㎥

Tunnel Platform Waiting room Outdoor

2008 (before PSD) 145±73 130±83 79±46 75±9

2009 (after PSD) 130±62 80±47 53±44 52±6

Table 4. Average PM10concentration during a month of March.

따라서 외기의

1994). NO2농도와 대합실의 NO2

농도를 비교분석하였다.

년 월의 외기와 대합실에서 각 시간대 2009 3

별 평균 NO2농도를 그림 에 나타내었다 외기8 . 의 NO2농도는 지상에서 자동차의 배기가스에 의한 영향이 시 이후 증가하기 시작하여 출근4 시간대인 시 전후로 높게 나타나고 조금 감소9 했다가 퇴근시간대인 19시 전후로 다시 높게 나타났다 대합실의. NO2 농도는 전체적으로 외 기보다 낮게 나타나지만 농도변화는 외기와 유 사한 경향을 나타낸다 이는 출퇴근 시간대의. 교통량 증가와 차량정체에 의한 배기가스 발생 으로 높아진 외기의 NO2농도가 대합실 NO2농 도에 영향을 미치기 때문이다. 0시부터 시까5 지는 대합실의 농도가 높게 나타나는데 이는 대합실이 지하에 위치하고 있고 지하철이 운행 하지 않는 시간이라 역사의 환기장치가 가동되 지 않아 축적되어진 NO2가 원활히 배출되지 못했기 때문이다.

외기와 대합실의 NO2농도의 상관관계를 나

타내는 결정계수가 0.93으로 매우 크다는 것을 알 수 있다 이러한 결과로 미루어 지하역사 내. NO2는 외기로부터 유입되는 NO2의 영향이 매 우 크다는 것을 알 수 있다.

Fig. 9. Correlation of NO2 concentrations in waiting room and outside.

결 론 4.

본 연구에서는 지하역사에서TMS를 통해 측 정된 한 달간의 CO2, PM10 그리고 NO2농도 데 이터를 활용하여 각 오염물질 간의 상관관계를 분석하고 오염물질별 농도와 승하차객수 측정, 위치 외기 간의 관계를 비교분석하였다, .

(1) CO2-NO2와 PM10-NO2의 상관관계는 없다고 나타났으나 CO2-PM10은 높은 상관관계가 나타났다 지하철 이용자 수에 따라 실내바. 닥의 먼지 사람의 활동 등에 의한 미세먼, 지가 활성화 되어 CO2와 PM10의 연관성이 높은 것으로 나타났지만 사람이 PM10의 근 Fig. 8. Comparison of NO2concentrations in

waiting room and outside.

본적인 발생원이라고 판단하기는 어렵다.

(2) CO2의 농도변화는 주중과 주말 모두 승하 차객수의 변화와 유사한 경향을 보여 CO2

의 오염원은 승하차객에서 발생된 CO2에 의한 것으로 판단된다.

(3) PM10의 농도는 터널 승강장 대합실 순으, , 로 높게 나타나고 이 결과는 스크린 도어 의 설치 전인 2008년 월과 설치 후인3 년 월에서 동일하게 나타난다 스크

2009 3 .

린도어 설치 후 승강장의 농도가 설치 전 농도보다 낮아지는데 스크린 도어가 터널 로부터 미세먼지유입을 차단했기 때문이며 이러한 결과로부터 터널의 미세분진이 다 른 곳으로 전파된다는 것을 알 수 있다.

(4) NO2는 외기의 농도변화와 매우 높은 상관 관계를 가지고 있기 때문에 지상에서 발생 된 NO2가 오염의 원인으로 판단된다.

지하역사에서 공간별 주 오염물질이 다르게 (5)

나타난다 터널의 주 오염물질은. PM10, 승 강장은 CO2, 대합실은 NO2로 나타났다 따. 라서 지하역사는 공간에 따라 주 오염물질 의 특성을 고려한 환기시스템 운영이 이루 어져야 한다.

차후 공간별 오염특성을 고려하여 효율적인 지하공간의 환기방안을 마련하는 연구가 필요 할 것이다.

후 기

이 논문은 2010년도 정부 교육과학기술부 의( ) 재원으로 휴먼인지환경사업본부 신기술융합형

성장동력사업의 지원을 받아 수행된 연구

와 년도 지식경제부의

(No.2010K001148) 2011

재원으로 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지 원을 받아 수행된 연구임.(No. 20114010100070)

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