http://dx.doi.org/10.15250/joie.2014.13.2.132 ISSN 2288-923X (Online)
전산유체역학을 이용한 전자산업 클린룸내 포장공정에서의 환기시스템 개선
정은교*·박현희·장재길·송세욱
한국산업안전보건공단 산업안전보건연구원
A ventilation evaluation for final packing process of microelectronics cleanrooms by using computational fluid dynamics
Eun-Kyo Chung* · Hyun-Hee Park · Jae-Kil Jang · Se-Wook Song
Occupational Safety and Health Research Institute, KOSHA
(Received 8 May, 2014; Revised 29 May, 2014; Accepted 20 June, 2014) Abstract
The purpose of this study is to investigate information on performance of ventilation in high-tech microelectronics cleanrooms using computational fluid dynamics (CFD). One liquid crystal display (LCD) company was examined for evaluating the relationship between workplace concentration and ventilation rate efficiency by using CFD software, Airpak 3.0v. Acetone concentration in cleanroom for final packing process, which is inspected LCD was 40.1 ppm (GSD 1.91) (n = 55) as geometric mean, ranged 7.8~128.7 ppm and weakly correlated with ventilation rate efficiency (R
2= 0.37, p < 0.01). Resulting from computational fluid dynamics (CFD), acetone concentration can be reduced 62% when install booth type local exhaust system, the most efficient way among 10 other different ventilation methods like increasing volume of general ventilation, changing the location of workers, supply or exhaust diffusers and install downstream type local exhaust system, etc. We found that volitile organic compounds in cleanroom can be a matter of adverse health effects and the concentration was correlated with ventilation rate efficiency. The most optimized plan to control the contaminants in solvent cleaning work in cleanroom was booth type local exhaust system.
Keywords : Ventilation, Cleanroom, Computational fluid dynamics, Microelectronics
1. 서 론
1980년대 12.6%에 불과하던 전자산업의 제조업 수 출비중은 1990년대 28.8%로, 2000년 42.1%, 2009년 33.2% 로 급격히 증가하다가 2012년 소폭 증가하는데 그쳤지만 아직도 우리나라 수출의 주력산업으로 성장 하였다(Korean Statistical Information Service, 2013).
향후에도 이러한 성장기조는 반도체 호황, 디지털 컨버 젼스 가속, 디지털 방송 서비스 및 4세대 이동 통신서 비스 확산, 가전제품의 고급화로 인한 수요 확대 등의
호재요인에 기인하여 계속될 전망이다(Korea Electron- ics Assocation, 2012).
우리나라에서는 1960년대 일부 제약회사와 병원의 수술실에서 클린룸 설비 전체를 수입하여 만든 바이오 클린룸을 사용하는 정도였으나, 이렇게 시작된 우리나 라 클린룸은 70년대 중공업 시대와 80년대 중화학 공 업 시대를 거치면서 이룬 고도의 경제성장과 반도체 산업과 같은 첨단산업의 급속한 성장에 힘입어 매출규 모가 90년대 1,000억원이었던 것이 1999년에 2,500억 원대로 증가하였고, 2012년에는 1조원에 이를 것으로 예상하고 있다(Korea Air Cleaning Asociation, 2007).
클린룸(Cleanroom)이란 실내공기 중 먼지, 미립자를 최소로 유지시키고, 실내의 압력, 습도, 온도, 기류의
*Corresponding author
Tel : +82-52-703-0902 E-mail : [email protected]
분포와 속도 등을 일정범위 내로 제어하기 위해 만들 어진 청정한 방을 말하며 클린룸의 환기시스템은 대부 분 생산성 위주로 설계 및 구성되어 있다(IES-RP- CC006.2, 1993). 이러한 클린룸은 입자 오염이 주로 문 제가 되는 반도체, 액정표시장치(LCD), 전자, 신소재, 정밀기계 공업, 반도체용 화학약품을 제조하는 화학 공 장뿐만 마니라 미생물 오염이 문제가 되는 병원, 의약 품 공장, 식품 공업, 농업 분야 나아가 우주개발에도 사용되고 있다(Joseph, 1994; HSE, 2001). 고부가 가치 의 제품을 생산하기 위해서는 클린룸은 필수적으로 필 요한 시설이다. 클린룸 관련 규격은 크게 공기 청정도 등급에 대한 규격(미국 Federal Standard 209E; 일본 JIS B 9920; 한국 KS M ISO 14644-1, KACRA-94- 01-OOIA), 종합적인 성능평가에 대한 규격(미국 IEST- RP-CCO06.3: 일본 JACA No.24, 한국 KACRA-94-01- OOIA), 이외에도 시공제작, 운영관리에 대한 규격이 있 다(ISO, 1997; ASHRAE, 1997; Bill, 2006; Niels, 2011).
클린룸에서 주로 작업되는 반도체, 액정표시장치 (LCD) 등 산업은 작업과정에 다양한 독성가스와 유해 화학물질을 취급하고 있는 것으로 알려져 있다(Watter- son, 2003). 국내 청정실 내 화학물질에 대한 노출평가 연구결과를 살펴보면, 비록 노출기준에 훨씬 못미치는 저농도이지만 다양한 유기화합물과 불화수소, 염화수 소, 질소산화물, 황산화물, 인산 등 산성가스 등에 장기 간 노출되고 있는 것을 알 수 있다(Roh, 2007; Chung et al., 2009). 그러나 클린룸의 환기시스템은 헤파 필터 (Hepa filter)를 장착하여 분진 등을 제어하고 있으나 취급하는 화학물질을 제어하기 위하여 카본 필터(Car- bon filter) 등을 추가로 부착하여 사용하는 경우는 클 린룸의 10%미만으로 매우 미미하였다(Chung et al., 2009). 클린룸 내 오염원의 거동을 파악하기 위해서는 클린룸의 실제조건을 고려한 공학적인 평가 작업이 필 요하지만, 이는 상당한 시간과 비용이 소요되는 단점이 있다. 반면, 전산유체역학(CFD; Computational Fluid Dynamics) 을 이용하면 간단하게 다양한 실내조건을 고 려한 환기효율을 평가할 수 있는 장점이 있다. 전산유 체역학은 가스 또는 유체의 흐름을 지배하는 유체역학 의 기본이 되는 Navier-Stokes 방정식을 풀기위한 컴퓨 터 모델링기술을 이용한 과학이다(Baker, 1983). 전산 유체역학을 이용한 작업장의 환기시설 개선사례 연구 는 일반형 및 창문형 벤틸레이터의 특성 및 환기효율 비교·평가, 자동차 검차라인의 환기방안, 벤틸레이터 의 댐퍼형태별 환기량 조절능력 평가(Ha et al., 1998;
Ha et al., 2002; Kim et al., 2004; Kim et al., 2006;
Kim et al., 2009) 와 실험실내 오염물질 거동 및 블라스
팅 작업에서의 파동 예측 등 다양하다(Alexy, 2006;
Olav et al., 2010).
이와 같이, 본 연구의 목적은 첨단 전자산업의 청정 실의 환기시스템 효율을 평가하고 향상시키기 위하여 전산유체역학 기법을 이용하여 근로자의 유해물질 노 출을 줄일수 있는 방안을 제시하고자 수행하였다.
2. 연구 내용 및 방법
2.1 연구대상
소형액정(LCD)을 제조하는 사업장의 비층류 압력플 레넘 방식의 클린룸[면적 : 1,984 m
2( 가로 64 m × 세로 31 m), 청정등급(Class) 1,000]을 대상으로 하였다. 클 린룸은 전체가 오픈되어 있는 구조로 실내공기는 천장 에 설치된 157개의 급기구(가로 610 mm × 세로 610 mm, Axail Fan Type 87 개, Fan Filter Unit 60개)로 부 터 공급되며 좌우측면과 중앙에 위치한 배기구(가로 485 mm × 780 mm) 49개를 통해서 덕트를 따라 배기 된다. 클린룸 내부는 몇 개의 단위공정(JIG 세척공정, 액정주입공정, 최종완성공정)으로 구분되는데, 단위공 정 중 최종완성공정은 약 50여명의 근로자가 3조 3교 대로 액정을 아세톤을 사용하여 수작업으로 세척하는 작업을 실시하고 있었으며, 아세톤 노출농도가 기하평 균으로 40.1 ppm(Range 7.8~128.7 ppm) 수준이었고, 클 린룸임에도 불구하고 작업자 위치 간 농도 차이가 매 우 큰 것을 알 수 있었다(Chung et al., 2007). 그래서 환기개선은 수작업이 이루어지고 있는 최종완성공정의 38 개 작업대를 대상으로 환기조건에 따른 오염물질 농 도 변화를 살펴보았다.
2.2 연구방법
2.2.1 작업장 Lay-Out 실측
클린룸의 기류 유동 해석 및 적정 공기교환횟수를 측정하기 위해 작업장 내 생산설비의 크기 및 위치, 급·배기구 위치 등을 실측하였다. 실측은 작업장 CAD (Computer-aided design) 도면을 바탕으로 측정값과 비 교하면서 실시하였다(Fig. 1).
2.2.2 급·배기구 유속 측정
클린룸의 환기시스템을 시뮬레이션하는 방법에는 두
가지를 고려해볼 수 있다. 실내 배관도를 작성하여 각
각의 환기팬 용량을 지정하여 급·배기량을 추정하는
방법과 별도로 각 급·배기구의 유속을 실측하여 시뮬
레이션을 실시하는 방법이다. 본 연구에서는 많은 시간
이 소요되지만 정확성이 높은 급·배기구 실측방법을 통
해 클린룸을 시뮬레이션 하였다. 즉 157개 급기구 및 49개 배기구의 개별 유속을 열선풍속계(TSI Model 8386 A, USA)를 사용하여 측정하였다(Fig. 2). 또한, 실내 약 71개의 생산설비에는 별도의 국소배기장치가 설치되어 있어 급·배기구를 통한 환기 이외에 기기에 서 배출되는 환기량도 시뮬레이션 분석에 포함시켰다.
2.2.3 작업장 환기시뮬레이션 조건
실험분석에 사용된 CFD 시뮬레이션 프로그램은 Airpak 3.0v(Fluent Inc., 2007) 으로, 작업장을 도식화 하고 실내 공기령(Mean age of air), 기류유속 및 기류 유동방향을 산출하는데 사용하였다. SF
6모니터링은 오염물질의 유동과 농도를 예측하기 위해 사용되었으 며 공기령 계산은 유체역학 프로그램을 이용하여 실시 하였다. Airpak(3.0 version)은 CFD(Computerized Fluid Dynamics) 시뮬레이션 프로그램 중에서 특히, IAQ(실 내공기질), 열적쾌적성, 보건, 공기조화 및 오염원 제어 를 위한 환기시스템의 설계 및 해석을 위한 도구이다.
Airpak 을 이용해 작업장을 도식화 하고 급기, 배기조건
을 입력하면 작업장 내 공기령, 기류유속 및 기류유동 방향을 유체역학 방정식을 이용한 수치해석을 통해 분 석할수 있다. 공기령은 공기가 급기구로 부터 들어와 실내의 임의의 점으로 이동하는데 걸리는 평균시간을 의미하며 이 시간이 짧으면 짧을수록 그 실내의 임의 의 점에서의 공기는 더 신선하며 환기가 효율적으로 이루어지고 있다고 간주 할 수 있다. 모델링 대상 작업 장이 상당히 크기때문에 하나의 공간으로 해석하기에 는 어려움이 있어 전체 작업장을 모델링하기 위해 설 비 및 기기 등의 형상을 단순화하고 격자를 크게 구성 하였다. 모델링은 정상상태(Steady state)로 클린룸의 항온항습 특성 상 온도는 해석하지 않았고 자연대류 및 복사열도 고려하지 않았다. 난류모델로는 클린룸의 특성에 적합한 Indoor Zero-Equation 모델과 오염원 해 석을 위해 Two- Equation의 κ-ε 모델을 사용하여 해석 한 후 결과를 비교하였다. 본 연구의 모델링(Modeling) 및 경계조건(Boundary condition)은 Table 1과 같다.
급기구 중 Fan Filter Unit을 사용하는 BFU는 “Fan”
으로 모델링하여 실측한 급기구 유속에 급기구 면적을 Fig. 1. Lay-out of cleanroom and modeling using CAD design.
Fig. 2. Air flow monitoring at the supply system (BFU_Fan Filter Unit).
곱하여 유량으로 산출한 후 각 개별 급기구(60개)에 조 건을 입력하고, Hepa Filter Unit은 “Opening”으로 모델 링하여 실측한 유속값을 급기구(87개)에 직접 조건을 입력하였다. 마찬가지로 배기구의 경우 양쪽 벽면에 설 치된 급기구(49개)에 대해서도 동일한 방법으로 모델링 하였다. 또, 각각의 설비 및 기기는 “Block”으로 모델링 하여 만들고 클린룸 내 블라인드 등 경계가 나뉘는 부 분은 “Partition”을 사용하여 분리하였다. 형태가 단순 한 기기의 경우는 하나의 “Block”으로 처리를 하였고 테이블 및 액정주입기 등 형태가 복잡한 경우는 여러 개의 “Block”을 조립하여 형태를 모델링하였다(Fig. 3).
공정전체를 해석한 후에 유기용제 취급이 많은 최종 완성공정에 대해 상세분석을 실시하였고 환기효율 향 상을 위한 10가지 개선방법을 비교분석하였다.
2.2.4 오염물질 거동 해석 조건
오염원 모델링은 클린룸 내 환기에 의한 오염물질의 기류유동을 알아보기 위해 오염원은「Source」로 추적 가스 SF
6를 사용하여 최종완성공정 내 작업자가 위치 하고 있는 38개 작업위치에 가로 15 cm × 세로 15 cm
크기로 놓고 발생량은 약 0.08 g/s로 가정하였다. SF
6는 실내환경 환기효율을 평가하는 대표적인 추적가스로, 시뮬레이션 프로그램에서 유체역학적 해석이 가능하도 록 물질 특성이 등록되어 있으며 오염원의 발생강도는 실측한 오염물질의 평가 농도 수준과 유사한 농도수준 ( 약 50 ppm)을 구현하기 위하여 0.08 g/s로 설정하였다 (Han et al., 1998; Han et al., 2009). 이 때 작업자의 호흡기 위치에 미치는 영향을 계산하기 위해 농도산출 은 근로자가 위치하는 공간을 중심으로 가로 50 cm × 세로 50 cm × 높이 50 cm의 가상 호흡기 영역을 지정 하여 해당 공간에서의 평균 SF
6농도 및 공기령을 산 출하였다. Airpak 프로그램의 결과 값 표현방식에 따 라 오염물질 농도는 Mass Fraction(kg/m
3) 으로 표현되 며 이 농도값을 ppm으로 환산하여 표시하였다. 온도 조건은 클린룸의 특성상 항온항습이 유지되고 있기 때 문에 시뮬레이션 평가에서는 고려하지 않았다. 시뮬레 이션값과 실측값에 대한 분포특성을 알아보기위해 W- test 를 실시하였고 측정 및 분석방법간 평균분석을 실 시하였으며 시뮬레이션 값과 실측농도간 상관분석을 실시하였다(Jang et al., 2011).
Table 1. Geometry Set-Up coditions of study subjects for simulation
Items Model Boundary codition
Air supply BFU_Fan Filter Unit Fan Air flow (m
3/s) AFT_Axial Fan Type Opening Air velocity (m/s) Air exaust Wall surface Opening Air velocity (m/s)
Devices Opening Air velocity (m/s)
Devices, Tables Block −
Blinds Partition −
Contaminant sources Source SF
6Volume mesh method Hexa unstructured 16,000,000
Fig. 3. Mesh of overall and final packing process.
3. 연구 결과 및 고찰
3.1 작업장 시뮬레이션 해석 결과
급기시스템의 평균유속은 AFT(Axail Fan Type) 방 식의 경우(n = 87) 1.21 ± 0.3 m/s이었고 FFU(Fan Filter Unit) 방식은(n = 60) 1.58 ± 0.6 m/s이었으며 배기시스 템(n = 49)의 평균유속은 3.50 ± 0.9 m/s이었다(Table 2). 공정전체 및 최종완성공정에 대한 공기령 및 SF
6농도는 작업장 전체의 경우 공기령은 56.0 ± 22.2초이 었으며, 최종완성공정의 경우 60.7 ± 20.6초이었다 (Table 3). 반면, SF
6농도는 전체작업장 평균농도가 19.1 ppm으로 수준이었으나 최종완성공정은 약 54.0 ppm로 전체작업장 평균농도에 비해 35.0 ppm이 더 높 았다(Fig. 4, 5). 일반적으로 청정실은 농도분포, 기류 및 공기령이 균일할 것이라는 가정과 달리 급배기구의
위치, 기류를 방해하는 작업대의 구조, 오염물질의 배 출원 위치에 따라 오염물질 농도에 차이가 있음을 알 수 있다. 따라서, 기존의 설비에 대한 변경없이 작업을 하더라도 환기가 불충분한 위치에서의 작업은 제한하 여 오염물질이 작업장 내로 확산되는 현상을 피해야 할 것이다.
3.2 개선조건별 환기평가 결과
시뮬레이션 결과에 따라 클린룸 내 오염물질 농도 분포 및 공기령에 가장 영향을 미치는 변수가 급·배기 구의 위치 및 작업대의 구조임을 알 수 있었다. 최종완 성공정의 이러한 오염물질 분포 문제를 해결하기 위해 서 Table 4와 같이 10가지의 개선방안에 대해 시뮬레 이션을 실시하였다. 현재 상태에서 SF
6농도는 작업장 전체 작업장 농도 54.0 ppm, 최종완성공정 작업대 위 Table 2. Air flow of supply and exhaust hood in cleanroom
Ventilation type N Air flow (m/s)
AM ± SD Range
Air supply AHU 87 1.21 ± 0.34 0.78~1.65
BFU 60 1.58 ± 0.58 0.45~2.90
Air exhaust − 49 3.50 ± 0.95 1.20~5.45
※N (Number of supply and exhaust hood), AM (Arithmatic Mean), SD (Standard Deviation)
Table 3. Mean age of air and concentration of SF
6in final packing and overall process
Process Mean Age of Air (sec) SF6 농도 (ppm)
AM ± SD Range AM ± SD Range
Final packing 60.72 ± 20.55 0.02~133.80 54.03 ± 269.49 0.00~13,388.6 Overall 56.03 ± 22.21 0.01~172.91 19.06 ± 181.53 0.00~13,388.6
※AM (Arithmatic Mean), SD (Standard Deviation)
Fig. 4. Mean age of air and distribution of speed at Y = 1.35 m (center) in overall process.
치에서의 기하평균 농도 60.2 ppm이었으며 범위는 18.7~217.1 ppm이었다. Case 1은 최종완성공정의 급기 유량을 약 2배씩 증가하는 방안으로 전체 작업장 농도 44.5 ppm, 작업대 기하평균 50.7 ppm이었으며 범위는 8.0~194.3 ppm이었다. Case 2는 최종완성공정의 급배 기 유량을 각 2배~1.5배씩 증가하는 방안으로 전체 작 업장 농도 39.4 ppm, 작업대 기하평균 50.3 ppm이었으 며 범위는 18.7~217.1 ppm이었다. Case 1과 2 모두 급 배기 유량이 커지면서 기류의 유동이 커져서 측정위치 마다 오염물질 유동이 커져 농도 편차가 더욱 커지는 현상이 발생하였다. Case 3은 급기구의 위치를 변경하 는 방안으로 전체 작업장 농도 38.5 ppm, 작업대 기하 평균 60.9 ppm으로 큰 감소가 없었으나 측정위치별 농 도 범위는 17.3~165.7 ppm 감소하였다. Case 4는 최종 완성공정의 배기 유량을 약 1.5배씩 증가하는 방안으 로 전체 작업장 농도 45.4 ppm, 작업대 기하평균 57.0 ppm 이었으며 범위는 11.8~209.2 ppm이었다. 배기 구의 유속을 증가하는 방법은 위치별 편차를 증가시켜
평균농도를 감소시키는 효과가 없었다. Case 5는 배기 구의 위치를 변경하는 방안으로 전체 작업장 농도 50.6 ppm, 작업대 기하평균 57.7 ppm이었으며 범위는 12.8~167.2 ppm 이었다. Case 6은 작업대에 설치된 파 티션에 가로 50 cm × 세로 10 cm의 외부식 측방형 후 드를 작업대로부터 20 cm 상부높이 오염원으로부터 20 cm 거리에 위치한 후 개구부 유속을 0.4 m/s로 설치 하는 방안으로 전체 작업장 농도 51.3 ppm, 작업대 기 하평균 45.3 ppm이었으며 범위는 10.7~133.7 ppm이었 다. Case 7은 Case 6과 동일한 조건에 Case 3과 같이 급기구 위치를 변경하는 방안으로 전체 작업장 농도 39.6 ppm, 작업대 기하평균 52.6 ppm이었으며 범위는 13.8~105.3 ppm 이었다. Case 8은 Case 7과 동일한 조 건에 후드 유속을 0.4 m/s에서 0.8 m/s로 상향하는 방 안으로 전체 작업장 농도 31.1 ppm, 작업대 기하평균 36.7 ppm이었으며 범위는 13.7~85.8 ppm이었다. Case 9 는 Case 6과 동일한 조건에 후드 형태만 부스식 후드 로 설치하는 방안으로 전체 작업장 농도 41.6 ppm, 작 Fig. 5. Mean age of air and distribution of speed at Y = 1.35 m (center) in final packing process.
Table 4. Improvement methods
Case Improvement method
Case I 급기유속 증가 (BFU유속 2배 증가)
Case II 급·배기유속 동시 증가 (Case I + 배기구 RA 유속 1.5배증가) Case III 급기구 위치 변경 (각 작업대 상부에 위치)
Case IV 배기유속 증가 (배기구 RA 유속 1.5배증가)
Case V 배기구 위치 변경 (각 작업대 측면 위치)
Case VI 작업대 국소배기장치 설치 (외부식 측방형, 0.4 m/s)
Case VII 작업대 국소배기장치 설치 (외부식 측방형, 0.4 m/s) + Case III
Case VIII 작업대 국소배기장치 설치 (외부식 측방형, 0.8 m/s) + Case III
Case IX 작업대 국소배기장치 설치 (부스식, 0.4 m/s) + Case III
Case X 작업대 국소배기장치 설치 (외부식 하방형, 0.4 m/s) + Case III
업대 기하평균 23.3 ppm이었으며 범위는 8.8~84.4 ppm 이었다. Case 10은 Case 6과 동일한 조건에 후드 형태만 외부식 하방형 후드로 설치하는 방안으로 전체 작업장 농도 28.8 ppm, 작업대 기하평균 45.9 ppm이었 으며 범위는 15.4~297.2 ppm이었다(Table 5, Fig. 6).
3.3 클린룸의 시뮬레이션 값과 실측 농도 비교
시뮬레이션 결과에 대한 검증을 위해 실측결과와 시 뮬레이션의 Standard 결과를 비교하였다. 실측결과는 5 회의 측정결과를 평균하여 각 위치별 평균을 산출하였 으며 측정결과가 존재하는 측정위치와 시뮬레이션 측 정결과에 대한 연관성(Correlation)을 확인하였다(Fig.
Fig. 6. Distribution and behavior of contaminants in final packing process.
7). 또한, 시뮬레이션 결과 및 실측값을 농도가 높은 그 룹에서부터 낮은 그룹으로 네 단계로 구분한 뒤 각 측 정위치에서의 그룹별 차이를 비교하였다. 시뮬레이션 측정 결과의 그룹별 평균을 보면(Low 그룹에서부터 High 그룹으로의 평균) 각 31.6 ppm, 33.2 ppm, 51.8 ppm, 67.0 ppm이었고, 실측결과의 그룹별 평균은 (Low 그룹에서부터 High 그룹으로의 평균) 24.3 ppm, 36.6 ppm, 48.2 ppm, 75.8 ppm 으로 낮은 그룹에서 높 은 그룹으로 두 그룹 모두 평균값이 상승하는 동일한 경향성을 보임을 알 수 있었다. 시뮬레이션 결과와 두 그룹간의 결정계수(R
2)는 0.37로 상관성이 있음을 보 여주었다(p < 0.01).
4. 결 론
전자산업의 클린룸 환기시스템에 대한 CFD결과 해 석에 따른 결론은 다음과 같다.
1. 청정실이라 할지라도 급배기구의 위치, 기류를 방
해하는 작업대의 구조, 오염물질의 배출원 위치에 따라 오염물질 농도에 차이가 있음을 알 수 있었다.
2. 전산유체역학을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통 하여 개선방법별 유해물질농도 평가한 결과 SF
6농도 가 0.08 g/hr 발생되는 것으로 가정한 경우 작업장 평 균 농도는 약 60 ppm이었으며 급기구의 유속을 강화 한 경우 약 50 ppm, 급배기구 유속을 동시 상승한 경 우 약 50 ppm, 배기구의 유속을 강화한 경우 약 56 ppm, 급기구 위치변경 시 약 60 ppm, 배기구 위치를 변경한 경우 약 57 ppm, 측방형 후드(제어속도 0.4 m/s) 설치 시 약 45 ppm, 측방형 후드(제어속도 0.8 m/s) 설 치 시 약 36 ppm, 부스식 후드(제어속도 0.4 m/s) 설치 시 23 ppm, 하방형 외부식 후드(제어속도 0.4 m/s) 설 치시 약 45 ppm으로 평가되었다.
3. 시뮬레이션 결과와 실제 측정값사이에 상관성이 있음을 확인하여 시뮬레이션 결과에 대한 두 그룹간의 결정계수(R
2) 는 0.37로 신뢰성을 확보할 수 있었다.
청정실 내 환기를 개선하고자 할 때에는 일반 작업 장과 달리 급배기량의 균형을 맞추는 것이 중요하며 작업장 전체의 농도수준을 저감할 것인지, 각 작업장의 개인 노출량을 최소화하기 위한 개선을 할 것인지에 따라 개선방법을 결정하여야 한다. 또한 청정실과 같이 제한된 공간에서는 전산유체역학 등의 컴퓨터 시뮬레 이션을 통하여 비용을 최소화할 수 있는 방법을 적용 할 필요가 있다.
감사의 글
본 연구는 한국산업안전보건공단 산업안전보건연구 원의 연구비 지원을 받아 수행된 것임.
References
