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1. 개요 □ 연구목적

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Academic year: 2022

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1. 개요

□ 연구목적

○ 최근 들어 발생 빈도와 강도가 점차 증가하는 추세인 미세먼지는 국민의 건강을 위협하는 요소로 대두되고 있음. 미세먼지는 중금속은 물론 미확인 미생물도 함유하고 있어서 호흡기 질환은 물론 피부질환과 안구질환 등을 일으키며 특히 노약자 및 심혈관 질환자에게는 치명적인 영향을 미칠 수도 있음.

○ 국내의 산업 발전에 더하여 중국의 급속한 산업화, 도시화 및 사막화로 인한 미세먼지 문제 이외에도 석탄연료의 과잉 사용에 따른 초미세먼지 문제까지도 야기되고 있음.

○ 서울특별시의 미세먼지 농도는 25개 구에서 균일한 양상을 보이지 않으며 적지 않은 편차를 보이고 있음. 각 지역별 미세먼지의 거동을 이해하고 피해를 최소화하기 위해서는 미세먼지의 양적·질적 특성에 영향을 미치는 주요 인자를 파악하는 것이 필요함.

○ 본 연구의 목적은 서울특별시 지역별로 미세먼지를 채취하여 중금속과 미생물의 특성을 조사하 고, 그 결과를 각 지역별 사회·경제·환경정보와 통합하여 IT 기반 네트워크 분석을 통해 미세먼 지의 양적·질적 차이를 유발하는 주요 인자를 규명하는 것과 학교 내에서 미세먼지를 방지할 수 있는 대책모델을 마련하는 것임.

□ 연구범위

○ 미세먼지 발생 현상에 대한 선행 연구에 관한 사전 조사 및 언론 보도 분석

○ 서울특별시 구별 미세먼지 발생현황 및 사회·경제·환경정보 수집

○ 서울특별시 내 구별로 장소를 지정하여 미세먼지 채취 분석

○ 미세먼지에 함유된 중금속 성분과 농도분석

○ CLPP(Community-level physiological profiles) 방법으로 미세먼지 중 미생물의 특성 조사

○ 미세먼지 정보를 각 지역별 사회·경제·환경정보와 통합하여 네트워크 분석

○ 미세먼지의 양적·질적 차이를 유발하는 주요 인자 도출

2. 연구내용

□ 이론적 배경 및 선행 연구

○ 21세기에 접어들면서 온실가스로 및 지구온난화로 인한 급격한 기후변화와 더불어 최근 들어 빈번하게 발생하는 미세먼지 경보는 일반인들의 일상적인 삶의 질을 저하시키는 요인이자

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인간의 건강을 직접적으로 위협하는 요인으로 대두되고 있음.

○ 지름이 10μm(마이크로미터) 이하의 먼지로 PM(Particulate Matter)10으로 규정되는 미세먼지 는 주로 자동차의 배기가스나 공장의 굴뚝에서 배출되며, 황사와 심한 스모그와 함께 날아오는 지름 2.5μm 이하의 먼지는 초미세먼지로 지칭됨. 세계보건기구는 미세먼지 중 BC(Black Carbon)을 1급 발암물질로 지정하였으며, 장기간 미세먼지에 노출되었을 때 면역력 감소, 호흡 기 질환, 심혈관 질환, 피부 및 안구 질환 등의 질병을 유발할 수 있다고 하였음.

○ 환경부에서는 1995년 1월 미세먼지를 새로운 대기오염물질로 규제하기 시작하였으며 초미세먼 지의 경우는 2015년 1월부터 규제를 시행할 예정임. 현재 「환경정책기본법시행령」은 24시간 평균 100μg/m3 이하, 1년간 평균 50μg/m3 이하로 규정하고 있으며, 2015년부터 시행되는 초미세 먼지 기준은 24시간 평균 50μg/m3 이하, 1년간 평균 25μg/m3 이하로 정해져 있음.

○ 미세먼지 발생은 예측이 어려울 뿐만 아니라 지역적 편차도 크게 나타나는 현상임. 기본적으로 도시 지역과 농촌 지역 간에는 미세먼지의 축적 정도와 농도에서 큰 격차를 확인할 수 있는데, 농촌 지역이 비포장도로와 목재 연료 사용으로 인하여 도시 지역에 비해 일반적으로 미세먼지의 농도가 높게 나타남. 반면 같은 도시 지역에서도 미세먼지는 국지적인 편차를 보이며 변화무쌍 하게 발생하는 속성을 지니고 있음. 2014년 3월 21자 「중앙일보」에 게재된 “초미세먼지 강남, 강서 최악... 노원 청정”이라는 기사에서는 서울시의 각 구별로 미세먼지 농도를 조사한 결과 구별로 다르게 나타났다는 결과를 보도하였음. 주의보가 발령되었을 때 초미세먼지가 기준치가 넘는 곳을 조사한 결과 강서구, 강남구, 관악구, 동대문구, 영등포구, 중랑구 등 6개구가 8회, 구로구, 금천구, 도봉구, 은평구 등 4개구가 7회 초과한 것으로 드러남. 반면 노원구와 강북구는 각각 1회와 2회를 초과하여 상대적으로 초미세먼지로부터 안전한 “청정지대”로 나타남. 이러한 현상에는 기본적으로 편서풍의 작용으로 서쪽이 높고 동쪽이 낮은 일반적인 경향 이외에도 교통량, 건물의 밀집도, 지형적인 요인 등의 다양한 요인들이 개입하고 있음.

○ 미세먼지는 각종 중금속과 함께 미생물도 운반하는 탓에 건강에 대한 위협의 정도가 한층 강화되는 경향이 있음. 따라서 미세먼지에 실려 날아오는 미생물의 종류와 특성, 건강에 대한 영향 여부 등을 면밀하게 파악할 수 있다면 미세먼지로 인한 다양한 질환과 질병들을 예방하고 치유하기 위한 기본적인 지식을 축적할 수 있을 것임. 하지만 2013년 정부 환경부, 보건복지부 등의 부처 대변인 회의에서 미세먼지 문제에 관하여 부처 간 협업이 필요하다는 점과 함께 미세먼지 유해성의 데이터화가 시급하다는 점을 결론으로 제시하였음. “미세먼지가 해롭다는 건 누구나 알 수 있지만 어떤 물질을, 어느 정도 흡입했을 때 얼마나 유해한지에 대한 구체적 수치는 없는 것으로 안다”라는 정부관계자의 발표는 미세먼지의 유해성에 관하여 아직까지 전문적인 연구와 지식의 축적이 이루어지지 않은 상황임을 보여줌.

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□ 연구주제의 선정

○ 연구주제의 탐색과정, 선정동기 및 선정과정에서 학생 참여 및 교사 지도 내용은 다음과 같음.

일시 활동자 활동내용

2013.

11. 5

조용은 유영선

·조용은, 유영선은 서울고등학교 주최로 강원도 횡성에서 열린 천문 캠프를 통해 대기 오염에 대한 심각성을 체감하고 평소 환경 문제 에 관심이 많았던 박정민 친구와 함께 대기오염의 심각성을 논의 함.

2014.

3. 1

〜 3.21

조용은 유영선 박정민

·생명과학 수업 차원에서 미세먼지에 관한 보고서 과제를 수행하면 서 인터넷과 참고문헌을 통해 미세먼지에 대한 구체적인 정의와 미 세먼지가 발생하게 된 원인, 그리고 미세먼지로 인한 폐해들에 대 해 비교적 상세한 자료조사를 함.

2014.

3. 21

조용은 유영선 박정민

·중앙일보의 ‘초미세먼지 강남·강서 최악 … 노원 청정’이라는 기사 를 읽고 같은 서울 지역이라도 미세먼지의 농도가 다르게 검출된다 는 사실을 알게 되면서, 미세먼지의 문제에는 다양한 요인들이 개 입하고 있음을 확인.

2014.

3. 24

〜 3. 26

조용은 유영선 박정민

·조용은, 유영선, 박정민 학생은 지도교사에게 본인들이 탐구하고자 하는 주제에 대해 의논하고 자문을 구함.

·뇌인지 질환에 대한 영향에 관해서도 질문함.

·책임지도교사는 숭실대학교의 화학공학과 교수이자 생물공학을 전 공한 류희욱 교수를 추천함.

2014.

3. 27

〜 3. 30

책임지도교사 류희욱 교수

·책임지도교사는 류희욱 교수에게 학생들이 탐구하고자 하는 내용 을 설명하고 자문을 요청.

·류희욱 교수는 서울 지역별 미세먼지의 미생물 특성을 비교하는 탐구주제에 대해 관심을 표명하고 학생들의 탐구활동에 대해 자문 해 주기로 승낙함. 또한 미생물의 특성을 조사하는 여러 방법 중에 CLPP(Community-level physiological profiles)을 제안하였고, 아울 러 이를 활용한 미세먼지의 감소 방안에 대한 연구 방향을 생각해 볼 것을 조언.

2014.

3. 31

〜 4. 4

조용은 유영선 박정민

·본인들이 조사한 자료와 지도교사 및 류희욱 교수로부터 자문을 받은 자료를 토대로 연구계획서초안을 작성.

2014.

4. 7

〜 4. 17

책임지도교사 류희욱 교수

·지도교사는 학생들이 작성한 연구계획서 초안을 검토하였고, 연구 추진 일정 및 내용을 좀 더 구체적으로 수립하도록 지도함.

·류희욱 교수에게 연구계획서를 이메일로 보내 자문을 부탁하였고, 미세먼지 미생물 특성을 분석하기 위한 실험을 숭실대에서 진행할 수 있도록 허가를 받음.

2014.

4. 18

서울고 과학교사

·학생들이 추구하는 연구주제가 과학, IT, 공학, 예술 및 수학을 융 합한 STEAM R&E의 성격에 부합되므로 한국과학창의재단에서 공 모하는 2014년 STEAM R&E 과제 지원 사업에 응모하기로 결정.

2014.

4. 21

책임지도교사 류희욱 교수

조용은 유영선 박정민

·<네트워크 분석법을 이용한 서울 지역별 미세먼지의 미생물 특성 비교>를 연구주제로 결정함.

·연구문제를 구체화하고, 도출된 연구문제를 해결하기 위한 추진 전 략과 방법을 구체화함.

·연구추진을 위한 문제들을 해결하기 위해, 조용은, 유영선, 박정민 학생의 역할을 분담하고 연구계획을 수립함.

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□ 연구 방법

○ 연구팀 구성 및 역할 분담

연구팀 역할

책임

지도교사 · 연구총괄 관리 및 진행

· 참여 학생 모집 및 자문진 섭외 공동

지도교사

· 책임지도교사를 보조하여 연구지도 및 관리

· 다양한 교과 지식과 관점 제공을 통한 STEAM R&E 수행 조용은

(학생팀장) · 강동구, 노원구, 서초구 지역의 미세먼지 채취

· 네트워크 분석 결과 해석

유영선 · 관악구, 강서구, 서초구 지역의 미세먼지 채취

· CLPP법을 활용하여 수집한 데이터를 바탕으로 네트워크 분석 박정민 · 강북구, 강남구, 서초구 지역의 미세먼지 채취

· CLPP법을 활용하여 수집한 데이터를 바탕으로 네트워크 분석 자문교수

(숭실대 류희욱 교수)

· CLPP 실험 연구에 필요한 기자재 및 재료 제공과 실험 방법 지도

· 네트워크분석 프로그램 사용 지도

· 연구 진행에 대한 자문

○ 연구수행방법

(1) 미세먼지에 대한 이론적인 지식 습득

(2) 책임지도교사의 지도하에 관련 기기 사용법, 실험실 사용법 등에 관한 사전 실습 (3) 미세먼지 채취 장소 선정 및 미세먼지 채취

(4) 미세먼지에 함유된 미생물 특성 분석: CLPP 방법인 Eco-plate를 이용 (5) 미세먼지에 함유된 중금속 분석: 한국기초과학지원연구원에 의뢰 (6) 미세먼지 채취 지역의 사회·경제·환경 관련 통계자료 수집 및 정리 (7) 네트워크 분석법을 이용한 미세먼지 농도에 미치는 인자 해석 (8) 보고서 작성

□ 연구 활동 및 과정

○ 미세먼지 시료 수집

- 일시: 2014년 5월 19일 - 5월 30일

- 지역: 강북구, 강남구, 관악구, 강서구, 강동구, 노원구, 서초구

- 장소: 상가 혹은 번화가 지역 아파트 단지, 3층에서 5층 사이 건물 옥상 혹은 아파트 베란다 등 바람이 잘 통하는 곳

- 시료 수집 용기: 알루미늄 재질의 사각틀(20 cm 가로 × 30 cm 세로 × 2 cm 높이) - 모든 구에서 동일한 실험도구를 이용하여 동일 시점에 미세먼지 채취

- 미세먼지 채취 장소는 3층에서 5층 높이의 탁 트인 곳을 기준으로 선정하였음. 주변 부근에 채집에 영향을 미칠만한 지형적 요소가 없는 곳으로 통일.

○ 미생물 및 중금속 분석을 위한 미세먼지 시료 준비

- 관악구에서 미세먼지를 수집하는 과정에서 주변 페인트칠의 영향으로 페인트 성분이 시료 수집용기에 묻었음. 페인트에는 중금속이 포함되어 있고 미생물 활성에도 영향을 미칠 수

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있어 관악구에서 수집한 미세먼지는 본 연구에서 사용하지 않기로 결정함.

- 클리어 파일을 잘라 만든 직사각형 조각(3 cm 가로 × 15 cm 세로)을 이용하여 미세먼지를 수집한 알루미늄 사각 틀 위의 미세먼지를 긁어서 소독한 깨끗한 유리병에 미세먼지를 넣었음 (그림 1).

[그림 1] 미생물 및 중금속 분석을 위한 미세먼지 시료 준비 과정.

○ 미세먼지의 미생물 활성 및 중금속 분석

- 미세먼지의 중금속 성상 및 농도는 한국기초과학연구원 서울 분사에 의뢰하여 분석함.

- 미세먼지 내 미생물 군집의 기능적 다양성 분석을 위하여 Biolog사의 Ecoplates(Biolog EcoplateTM, USA)를 사용함. Ecoplate는 96개의 microwell로 구성되어 있으며, 각각의 well에 는 31가지의 서로 다른 탄소원과 비교 시료를 3 sets 씩 사용함. 여기서 control well은 어떠한 기질도 포함되어 있지 않은 well임. Well 속 기질을 미생물이 유일 탄소 원으로 이용하면서 세균성 호흡이 일어나면 well에 함유되어 있던 tetrazolium dye가 보라색으로 발현되도록 고안되어, 시료 속 미생물 군집의 기질 이용성 여부를 비교·평가할 수 있음.

- 멸균한 증류수에 미세먼지를 넣어 잘 혼합한 후, 피펫을 이용하여 에코플레이트(EcoPlate, Biolog 사)의 셀 당 300㎕씩 주입하였음. Ecoplate를 실온에서 보관하면서 각 well 내 시료의 색변화 정도를 microtiter-plate reader(Multiskan Ascent, Thermo Labsystem, Filand)를 이용하여 595 nm에서 흡광도(optical density, OD)로 측정함(그림 2).

[그림 2] Ecoplate를 이용한 미세먼지의 미생물 활성 측정 과정.

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- Microtiter-plate reader로 측정한 Ecoplate의 각 well의 흡광도 값과 기질이 포함되어 있지 않은 비교 시료의 흡광도 값과의 차이를 시료별로 비교하기 위하여 시간 및 시료별 average well color development(AWCD)를 다음의 식을 이용하여 계산함(그림 3).

AWCD = [Σ(C − R)] / n

C는 기질이 포함되어 있는 각 well의 OD 값; R은 비교시료 well의 OD 값; n은 기질의 수(31).

[그림 3] Ecoplate 실험값을 이용하여 AWCD 값을 계산하는 과정.

○ 연구대상 지역의 사회∙경제․산업․환경 관련 통계자료 수집

- 강북구, 강남구, 강서구, 강동구, 노원구 및 서초구의 사회, 경제, 산업 , 환경 관련 자료는 서울통계 사이트(stat.seoul.go.kr)로부터 찾아서 엑셀로 정리하였음.

○ 네트워크 분석

- 네트워크 분석에 대해서는 2014년 3월 21일자 중앙일보에 보도된 <사이람>에서 계발한 교우관 계분석 프로그램에 처음 접하게 됨. 여러 가지 요인들의 상호관계를 한 눈에 그림으로 표현할 수 있는 프로그램에 흥미를 갖고 조사하게 된 결과 연구 과정에 사용하기로 결정함

- 실험을 통한 얻은 미세먼지 의 미생물 활성과 중금속 농도

결과와 인터넷을 통해 조사하여 얻은 통계자료값을 이용하여, 미세먼지에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하기 위해 Extended local similarity analysis(eLSA)를 이용하여

[그림 4] 사이람에서 분석한 교우관계.

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(meta.usc.edu/softs/lsa.) 네트워크 분석을 수행함(그림 5).

- 네트워크 분석하기 전에 입력 데이터(표 1) 다음의 기준으로 분류함: (1) 대기오염에 직접적으로 영향을 미치는 원인인자(direct cause), (2) 대기오염에 간접적으로 영향을 미치는 원인인자 (indirect cause), (3) 대기오염 1차 결과(1st result), (4) 대기오염 2차 결과(2nd result)

[그림 5] eLSA를 이용하여 네트워크 분석하는 과정.

- Cytoscape 프로그램을 이용하여 네트워크 분석결과 중 인자와 인자간의 상관관계의 신뢰도가 95% 이상(p < 0.05)인 결과 값만을 추출하여 그래프로 도시함(그림 6).

[그림 6] Cytoscape를 이용하여 네트워크 분석 값을 그래프 화하는 과정.

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[표 1] 네트워크 분석에 사용한 자료값(1)

 항목 Factor  강남 강동 강북 강서 서초 노원

GN GD GB GS SC NW

AWCD F1 0.495 0.410 0.317 0.455 0.435 0.445

대기오염물질 배출 시설 F2 25 13 11 102 35 19

아황산가스(ppm) F3 0.006 0.005 0.006 0.007 0.005 0.006

일산화탄소(ppm) F4 0.5 0.6 0.4 0.6 0.6 0.5

이산화질소(ppm) F5 0.036 0.034 0.032 0.038 0.034 0.033

미세먼지(㎍/㎥) F6 47 43 45 46 45 44

오존(ppm) F7 0.022 0.02 0.023 0.024 0.022 0.024

초미세먼지(㎍/㎥) F8 27 24 27 22 25 23

인구(명) F9 569,152 487,969 341,921 575,236 446,541 594,027 인구밀도(명/km2) F10 14,409 19,846 14,490 13,885 9,501 16,763

숙박 및 음식업소(개) F12 10,562 4,792 3,815 4,773 6,371 3,930

제조업(개) F13 1,466 1,528 1,539 1,170 1,109 796

산업 에너지 도시가스 이용 현황

합계 (개) F14 262,263 192,385 135,228 227,984 181,803 207,406 산업 에너지 도시가스 이용 현황

산업용 (개) F18 8 35 44 40 6 44

산업 에너지 전력 사용량 합계

(MWh) F21 4,735,147 1,530,191 934,706 2,027,907 3,429,031 1,565,880 산업 에너지 전력 사용량 주택용

(MWh) F22 881,195 586,984 414,872 716,230 678,755 713,961 산업 에너지 전력 사용량 교육용

(MWh) F24 44,407 31,533 26,876 39,341 48,766 112,980

산업 에너지 전력 사용량 산업용

(MWh) F25 208,059 162,363 49,098 270,861 488,197 77,969 산업 에너지 전력 사용량 농사용

(MWh) F26 1,238 2,594 65 5,102 3,525 84

공원 면적 (천m2) F29 5,920 2,815 14,337 4,004 15,821 14,142

1인당 공원 면적 (m2) F30 10.4 5.7 41.4 7.0 36.0 23.5

시설녹지 (m2) F36 267,971 138,014 21,317 389,692 684,621 297,718 일반녹지 (m2) F37 166,854 98,072 22,938 668,429 202,336 60,982 아파트 및 학교 (m2) F45 102,800 60,609 31,614 49,059 42,439 119,903 환경오염물질 배출시설 수질(폐수)

- 합계 (개) F48 234 150 57 191 170 111

환경오염물질 배출 업소 -

배출 업소 (개) F54 260 163 68 309 205 130

환경오염물질 배출 업소 -

단속 업소 (개) F55 128 82 62 156 108 91

환경오염물질 배출 업소 -

위반 업소 (개) F56 9 15 1 15 7 8

생활폐기물 발생량(단위: 톤/일) F57 985 259 243 399 578 308

음식물폐기물 발생량(단위: 톤/일) F58 340 121 90 200 192 166

건설폐기물발생량(단위: 톤/일) F59 3,001 600 617 2,566 1,167 587

사업장폐기물발생량(단위: 톤/일) F60 340 107 16 772.3 0 0

지정폐기물발생량(단위: 톤/년) F61 23,177 4,254 2,100 2,583 6,004 6,446

(9)

[표 1] 네트워크 분석에 사용한 자료값(2)

항목  Factor  강남 강동 강북 강서 서초 노원

GN GD GB GS SC NW

도로면적(km2) F62 5.6 3.2 2.0 4.4 5.1 3.7

도로율 (%) F63 23.4 23.0 20.8 24.01 24.3 23.6

행정구역면적(km2) F73 39.5 24.6 23.6 41.4 47.0 35.4

시가화면적(km2) F74 24.3 14.7 9.4 18.0 20.0 13.2

시가화면적비율(%) F75 61.6 59.6 39.8 43.5 42.6 37.6

토지현황- 합계(m2) F76 39,500,873 24,587,197 23,597,084 41,427,231 47,001,798 35,435,822 토지현황-전(m2) F77 1,108,356 1,676,610 72,098 1,271,710 2,511,552 218,971 토지현황-답(m2) F78 1,394,392 1,009,037 33,778 5,465,923 2,242,802 193,172 토지현황-임야(m2) F81 6,280,040 2,978,968 12,792,169 2,873,988 18,153,221 15,528,061 토지현황-대지(m2) F82 15,536,107 8,606,442 6,605,376 10,395,407 12,444,668 9,240,998

토지현황-공장용지(m2) F83 8,331 7,909 4,290 163,332 0 3,088

토지현황-학교용지(m2) F84 1,429,961 700,598 552,284 867,410 876,857 2,494,090 토지현황-주차장(m2) F85 53,196 51,834 23,357 105,873 20,624 24,703 토지현황-주유소용지(m2) F86 69,927 31,440 20,530 41,645 52,994 25,539 토지현황-도로(m2) F88 6,600,717 3,591,946 1,993,821 3,960,906 6,157,225 2,795,762 토지현황-하천(m2) F90 4,028,041 3,348,212 339,747 3,615,488 2,494,054 1,106,795 토지현황-공원(m2) F95 1,302,006 890,033 723,237 1,214,991 604,919 702,846

자가용 등록

현황-자가용(대) F103 210,736 131,292 56,846 159,181 159,673 144,538 자가용 등록

현황-영업용(대) F104 26,545 8,574 2,632 17,091 12,213 9,049

자가용 등록 현황-계(대) F105 237,561 140,060 59,560 176,556 172,527 153,819

재정자립도 (%) F106 75.9 39.1 26.2 29.7 73.8 22.3

재정자주도(%) F107 77.5 61.3 56.3 51.8 77.9 52.5

Cr(ppm) F108 123.7 102.6 178 168.5 151.0 128.0

Co(ppm) F109 10.7 12.5 9.7 30.2 13.3 9.7

Ni(ppm) F110 33.8 39.4 68.7 57.4 48.6 44.2

Cu(ppm) F111 134.7 109.1 172.5 353.7 108.6 103.5

Zn(ppm) F112 609.4 658.7 780.4 1004.5 627.1 573.7

As(ppm) F113 9.6 16.2 11.1 12.8 14.13 9.7

Cd(ppm) F114 1.2 1.2 2.6 1.4 0.9 1.0

Pb(ppm) F115 355.5 103.9 113.5 187.5 119.6 124.2

Al(ppm) F116 54,634 52,726 55,331 54,213 55,645 54,710 Ca(ppm) F117 48,191 45,867 50,258 55,885 48,192 49,616 Fe(ppm) F118 35,278 35,292 54,052 38,447 40,376 32,449

Mg(ppm) F119 10,984 9,566 8,928 10,318 11,399 10,117

Na(ppm) F120 11,836 12,824 12,927 12,537 13,960 20,636

K(ppm) F121 19,828 18,600 19,440 17,564 17,857 19,540

(10)

3. 연구 결과 및 시사점

□ 연구 결과

○ 지역별 인구수 및 인구밀도 비교(그림 7 & 8)

[그림 7] 지역별 인구수(명). [그림 8] 지역별 인구밀도(명/km2).

○ 지역별 시가화 및 도로면적 비교(그림 9 & 10)

[그림 9] 지역별 시가화 면적(km2) 및 비율(%). [그림 10] 지역별 도로 면적(km2) 및 비율(%).

○ 지역별 공원 및 녹지 현황 비교(그림 11 & 12)

[그림 11] 지역별 공원면적(m2). [그림 12] 지역별 녹지 면적(m2).

(11)

○ 지역별 환경오염물질 배출시설 및 생활폐기물 발생 현황 비교(그림 13 & 14)

[그림 13] 지역별 환경오염물질 배출시설(개). [그림 14] 지역별 생활폐기물 발생량(톤/일).

○ 지역별 건설폐기물 발생 및 자동차 등록 현황 (그림 15 & 16)

[그림 15] 지역별 건설폐기물 발생량(톤/일). [그림 16] 지역별 자동차 등록 현황(대).

○ 지역별 산업에너지 전력사용량 및 도시가스 이용 현황 비교(그림 17 & 18)

[그림 17] 지역별 산업에너지 전력 사용량(MWh).

[그림 18] 지역별 산업에너지 도시가스 이용현황(개).

(12)

○ 지역별 미세먼지의 미생물 활성 비교(그림 19-24)

[그림 19] 강남구(AWCD값: 0.495). [그림 20] 강동구(AWCD값: 0.410).

[그림 21] 강북구(AWCD값: 0.317). [그림 22] 강서구(AWCD값: 0.455).

[그림 23] 서초구(AWCD값: 0.435). [그림 24] 노원구(AWCD값: 0.445).

○ 조사지역을 미세먼지 청정지역으로 강북구와 노원구를, 오염지역으로는 강서구와 강남구를 분류하였으며, 청정지역과 오염지역으로 분류한 것과 실제 실험 결과를 비교하여 하였음.

○ 도로면적은 서초구와 강서구가 가장 많고 상대적으로 강북구가 현저히 적은 것을 알 수 있었음

(13)

(그림 9). 즉 도로 면적과 미세먼지의 농도가 비례적 관계에 있음을 알 수 있었음.

○ 그림 16의 자동차 등록 대수를 비교하면 강남구와 강서구, 서초구, 노원구, 강동구, 강북구 순으로 나열됨. 오염지역에서는 등록된 자동차 수가 많고 청정지역으로 설정한 구에서는 등록 자동차 대수가 적음을 알 수 있음. 구 내 자동차 등록대수 역시 미세먼지 농도에 영향을 미친다고 판단할 수 있음.

○ 그림 17에서 알 수 있듯이 산업 에너지 전력 사용량 합계에서도 강남, 서초, 강서구는 높은 사용량 을 보이는데 반해 강북구와 노원구는 매우 적은 사용량을 나타내고 있음. 이를 통해 산업 에너지 전력 사용량이 미세먼지의 농도에 비례적 관계의 영향을 미친다고 볼 수 있음.

○ 에코플레이트에 각 기질별 미세먼지 샘플을 넣어 흡광도를 분석하여 AWCD 값을 분석한 결과 (그림 19-그림24), AWCD 값이 큰 순서는 강남, 강서, 노원, 서초, 강동, 강북으로 나타남.

처음에 청정 지역으로 분류된 노원구와 강북구는 AWCD 값이 상대적으로 낮은 수치를 보이며, 반면에 미세먼지 고농도 지역으로 분류된 강남구와 강서구는 AWCD 값이 매우 높음을 알 수 있었음. 위와 같은 흡광도 분석 결과를 통해 일반적으로 미생물의 활성도가 미세먼지의 농도에 직접적인 영향을 미침을 알 수 있음.

○ 지역별 미세먼지의 중금속 농도(표 2)

ITEM 강남구 강동구 강북구 강서구 서초구 노원구

Cr(ppm) 123.7 102.6 178 168.5 151.0 128.0 Co(ppm) 10.7 12.5 9.7 30.2 13.3 9.7

Ni(ppm) 33.8 39.4 68.7 57.4 48.6 44.2 Cu(ppm) 134.7 109.1 172.5 353.7 108.6 103.5 Zn(ppm) 609.4 658.7 780.4 1004.5 627.1 573.7 As(ppm) 9.6 16.2 11.1 12.8 14.13 9.7

Cd(ppm) 1.2 1.2 2.6 1.4 0.9 1.0

Pb(ppm) 355.5 103.9 113.5 187.5 119.6 124.2 Al(ppm) 54,634 52,726 55,331 54,213 55,645 54,710 Ca(ppm) 48,191 45,867 50,258 55,885 48,192 49,616 Fe(ppm) 35,278 35,292 54,052 38,447 40,376 32,449 Mg(ppm) 10,984 9,566 8,928 10,318 11,399 10,117 Na(ppm) 11,836 12,824 12,927 12,537 13,960 20,636 K(ppm) 19,828 18,600 19,440 17,564 17,857 19,540

[표 2] 지역별 미세먼지 중의 중금속농도

(14)

○ 지역별 대기오염 농도 비교(표 3)

ITEM 강남구 강동구 강북구 강서구 서초구 노원구

대기오염물질배

출시설(개) 25 13 11 102 35 19

SO2 (ppm) 0.006 0.005 0.006 0.007 0.005 0.006

CO (ppm) 0.5 0.6 0.4 0.6 0.6 0.5

NO2 (ppm) 0.036 0.034 0.032 0.038 0.034 0.033 O3 (ppm) 0.022 0.02 0.023 0.024 0.022 0.024

PM10 (㎍/㎥) 47 43 45 46 45 44

PM2.5 (㎍/㎥) 27 24 27 22 25 23

[표 3] 지역별 대기오염물질 배출시설 및 농도

○ 미세먼지 양적․질적 특성에 영향을 미치는 주요 요인 분석

- 네트워크 분석결과 중 인자와 인자간의 상관관계의 신뢰도가 95% 이상(p < 0.05)인 결과 값만을 추출하여, 미세먼지(PM10) 중심으로 그래프로 그린 결과를 그림 25에 나타남.

[그림 25] 미세먼지 양적․질적 특성에 영향을 미치는 주요 요인 분석 결과.

- 위 그래프를 보면 실선과 점선이 있는데, 실선은 두 인자 사이의 양(+)의 관계가 있음을 나타내고, 반대로 점선은 두 인자 사이에 음(-)의 관계가 있음을 나타냄. 인자들 사이의 거리가 가까울수록 서로의 상관관계가 강한 것으로, LS값으로 그 영향 정도를 확인할 수 있음.

(15)

- 여러 인자들간의 상관관계를 분석한 결과에 대해 그 이유를 각각 다음과 같이 추론함.

(1) 미세먼지(PM10)는 건설폐기물(Construction waste), 미생물 활성화도(Microbial activity), 납(Pb), 이산화질소(NO2) 등과 양의 상관관계를 보임.

(2) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 Pb: 미세먼지(PM10)은 여러 가지로 이루어져있음(자 동차 배기가스로 직접적으로 나오는 탄소가루, 지각성분, 미생물 등). 미세먼지 속 미생물 중 80%가 박테리아로

Geodermatophilus obscurus, Streptococcus pneumonia, Aspergillus fumigatus

등이 미세먼지 속 미생물이라고 밝혀짐. 미세먼지 미생물 중 가장 흔히 발견되는 박테리아는

Geodermatophilus obscurus

인데, 이 박테리아는 토양 속에서 서식하는 미생물임. 토양 속에서 서식하는 미생물들은 토양 속 유기물의 함량이 높을수록 활동량이 늘어나는데, 토양은 철, 알루미늄, 규소, 산소, 납 등의 금속 원소들뿐 아니라 광 물질, 물, 부서진 돌들로도 이루어짐. 즉, 토양의 구성성분 때문에 토양에 서식하는 미생 물의 활동량이 늘어나게 되고 또 미세먼지(PM10)속 지각성분도 함유되어 있기 때문에 미 세먼지 속 미생물 활성화도(AWCD)의 값이 네트워크 분석결과에 따라 토양의 구성 성분 중 하나인 Pb과 상관관계를 이루는 이유라고 추정됨. 또한, 미세먼지의 구성성분 중에 Pb 도 포함되어 있는데 Pb농도가 높아질수록 AWCD의 값이 높아지는 것일 수도 있음.(ls value:1.0)

(3) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 도로면적: 우리나라 도로는 일반도로, 자동차 전용도 로, 보행자 전용도로, 자전거 전용도로, 고가도로, 지하도로 등이 있음. 자동차 전용도로는 우리가 흔히 말하는 고속도로인데 우리나라에 있는 고속도로는 총 국가가 운영하는 고속 도로 31개 민간 기업이 운영하는 고속도로 7개로 총 38개의 노선이 있음. 고속도로는 주 로 아스팔트로 이루어져있는데 많은 자동차들이 도로를 지나다니면서 도로위의 아스팔트 가 조금씩 떨어져나가게 됨. 이렇게 떨어져 나온 아스팔트가루들이 날리면서 미세먼지에 함유되기 때문에 네트워크 분석결과가 미세먼지 속 미생물 활성화도와 도로면적간에 양 의 상관관계(LS value=0.9)를 보이는 이유라고 추정됨.(ls value:0.82)

(4) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 자동차수: 자동차 매연은 일산화탄소, 이산화탄소, C3H8, 이산화질소, 일산화질소, SO2 등으로 구성되어있다. 미세먼지의 구성성분 중에는 이 온성분도 차지하고 있는데 가장 많이 발견되는 이온으로는 SO42-, NO3-, NH4+임. 즉, 자동 차의 대수가 많을수록 자동차에서 나오는 매연성분은 증가할 것이고 자동차 매연성분 중 일산화탄소나, SO2도 증가하게 될 것임. 이는 미세먼지 속 이온의 함유를 늘리게 될 것 임. 따라서 네트워크 분석결과가 미세먼지 속 미생물 활성화도가 자동차대수와 양의 상관 관계를 가지고 있는 이유인 것임.(ls value:0.89)

(5) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 건설폐기물: 건설폐기물에는 토사, 시멘트, 콘크리트,

(16)

목재, 합성수지, 철근 등이 발생하게 됨. 건설폐기물에서 발생되는 토사는 일반 토지와 달 리 많은 유해성분이 포함되어있음. 또한 이러한 토사들은 처리하기도 곤란하여 방치하는 경우가 많은데 이러한 방치된 토사들이 바람이 불면서 미세먼지(PM10, PM2.5)등에 포함 됨. 따라서 건설폐기물이 늘어날수록 토사뿐 아니라 여러 폐기물들의 가루가 미세먼지에 포함되면서 미세먼지의 양도 늘어나게 됨. 이 때문에 우리가 분석한 네트워크 그림에서도 건설폐기물과 미세먼지(PM10)이 양의 상관관계를 보이는 이유라고 생각됨.(ls value:0.72)

(6) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 대기오염물질배출업소, 단속업소: 대기오염물질배출 업소 또는 시설이란, 대기오염물질을 대기에 방출하는 시설물을 뜻하는 말로 대표적으로 는 섬유제품 제조시설, 석유제품 제조시설, 농약 제조시설, 화학비료 제조시설 등이 있음.

이러한 업소들이 방출하는 대기오염물질로는 가스상 물질과 입자상 물질로 나뉘게 됨. 구 체적인 오염물질로는 먼지, 매연, 검댕, 흄, 섬유, 미스트, 포그가 있음. 이러한 물질들이 배출업소들에 의해 공기 중으로 무작위하게 배출되면 대기에 떠다니는 미세먼지(PM10, PM2.5)의 생성에도 영향을 주게 됨. 배출업소가 많이 늘어날수록 대기오염물질 배출량이 늘어나기 때문에 미세먼지의 양이 늘어나게 되고 AWCD의 값도 상대적으로 높게 나오는 것임. 대기오염물질 단속업소들은 정부에서 허용된 수치의 양보다 많은 양을 공기 중으로 배출했기 때문에 정부로부터 단속이 들어오게 된 것임. 그렇기 때문에 단속업소의 개수가 많을수록 그 만큼 과거에 많은 양의 대기오염물질을 배출한 것이고 이가 미세먼지(PM10, PM2.5)에 영향을 준 것이기 때문에 단속 업소의 개수와 AWCD값이 양의 상관관계를 이 루는 것이라고 예상됨.(ls value:0.67)

(7) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 주차장 용지: 주차장에는 많은 수의 차들이 정차되어 있음. 차가 정차되어 있어도 공회전을 하게 된다면, 오염물질을 계속해서 방출되게 됨. 자 동차 공회전이란 엔진의 힘이 트랜스미션에 전달되지 않고 엔진만 도는 상태를 말하는 것임. 실제로 동아일보에서 일년간 공회전으로 발생되는 환경오염물질이 2,200톤 이라고 함. 주차장에서 자동차를 가지고 출발할 때, 바로 출발하지 않고 조금 후에 출발하는 경 우가 많은데 이런 공회전 때문에 많은 환경오염물질이 배출됨. 이런 환경오염물질은 배출 되어 미세먼지에게도 영향을 주게 됨. 주차장 용지가 많을수록 정차되어 있는 자동차들이 많다는 이야기이고 또한 이런 정차되어 있는 자동차들로부터 공회전을 하는 차들도 생기 게 될 것임. 이런 공회전을 하고 있는 차량 때문에 환경오염물질이 대기 중으로 배출되고 이는 미세먼지 양의 증가(AWCD값의 증가)로 이어지게 됨. 따라서 주차장 용지와 AWCD의 값이 양의 상관관계를 보이는 이유라고 생각됨.(ls value:0.51)

(8) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 주유소 용지: 주유소에서의 기름누출로 인해서 토양 이 오염됨. 최근 뉴스에 따르면 주유소 주위 토양으로부터 1급 발암물질까지 발견되었다 고 함. 이런 오염된 토양들이 바람에 의해서 공기 중에 날리게 됨. 바람에 날린 오염 토

(17)

양들도 미세먼지(PM10, PM2.5)에 자연스럽게 포함됨. 토양 속 박테리아들뿐 아니라 여러 오염물질(벤젠, 톨루엔 등)도 미세먼지에 포함되기 때문에 주유소용지가 많을수록 미세먼 지의 양과 미세먼지 속 미생물의 활성화도 높게 측정되는 것이라고 추정됨.(ls value:0.68)

(9) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 음식물 쓰레기: 음식물 쓰레기는 건식 사료화, 연소, 매립 등의 세 가지 방법으로 처리됨. 그 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 것은 연소와 매립과정인데, 연소과정에서는 음식물 쓰레기들이 불완전 연소되면서 여러 유해한 물질 (CO)을 방출될 수 있음. 이런 유해한 물질들이 공기 중에 배출되면 미세먼지(PM10, PM2.5)의 양이 증가될 수 있음. 또 매립의 과정에서는 음식물쓰레기들이 매립되면 그 지 역이 오염될 가능성이 있거나, 그 토양에 미생물의 생성될 확률이 더 높음. 이렇게 음식 물들이 매립된 토양이 바람에 날리면서 토양 오염물질이 미세먼지(PM10, PM2.5)에 함유 되거나 아니면 미생물이 많은 토양이 함유되면서 미세먼지의 AWCD의 값이 증가하게 되 는 것이라고 생각됨.(ls value:0.89)

(10) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 공장용지: 공장에서는 질산화물(NOx)나 황산화물 (SOx) 등과 같은 많은 오염물질들이 배출되고 있음. 이런 물질들이 공기 중에 방출되면 공기 중 수증기나, 물방울과 결합하면서 미세먼지(PM10, PM2.5)의 오염도와 양을 상승시 킴. 공장용지가 많을수록 방출되는 오염물질이 늘어나게 되서 미세먼지의 오염도와 양을 상승시키면서 AWCD의 값이 높아짐.(ls value: 0.43)

(11) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 생활폐기물: 생활폐기물은 총 5가지로 나뉘게 되는 데 가정쓰레기, 사업장 쓰레기, 대형폐기물, 재활용가능 폐기물, 공사장 생활폐기물이 있 음. 2012년 생활폐기물 양은 하루에 48990 톤이 발생됨. 이 중에 84%가 재활용된다는 통 계가 있지만 8%는 소각으로 처리되고 있음. 8%는 수치적으로는 적어 보이지만 약 3,919t 이 하루에 소각됨. 이렇게 어마어마한 양의 생활폐기물이 소각되면 일부는 공기 중으로 산화되지만, 일부는 불완전 연소되면서 여러 유해물질(CO 등)을 배출시킴. 이런 유해물질 이 공기 중으로 배출되면서 미세먼지랑 결합되면서 미세먼지의 양이 늘어나게 됨. 이 때 문에 네트워크 분석결과 생활폐기물의 양과 AWCD값이 양의 상관관계를 보이는 것임. ls value:0.82)

(12) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 대지: 미세먼지의 원인 중 하나는 중국의 황폐한 땅 에서 바람이 불면서 먼지가 우리나라까지 넘어오는 것임. 우리나라에서도 바람이 불면서 우리나라 땅의 작은 알갱이도 미세먼지에 자연스럽게 함유되게 됨. 일반적으로 땅 혹은 토양에는 여러 가지의 토양 미생물이 서식하고 있음. 바람으로 인해 이런 토양 미생물도 날아가면서 미세먼지에 포함되는데 실제로 미세먼지를 분석한 결과 여러 미생물이 살고 있었는데 그 중 가장 많은 비중을 차지하고 있었던 미생물은

Geodermatophilus obscurus

(18)

임. 이 미생물은 토양에 흔히 서식하는 미생물임. 대지에 바람이 불면서 여러 먼지들과 함께 여러 미생물도 같이 미세먼지를 구성하기 때문에 대지의 크기에 따라 미세먼지 속 미생물 활성화도가 높은 수치를 이루는 것이라고 생각됨. (ls value:0.82)

(13) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 숲: 황사 또는 미세먼지를 예방하는 방법 중 가장 대중적이고 널리 알려진 방법은 진원지에 숲을 조성하는 방법임. 하지만 진원지 말고 미 세먼지가 실제적으로 타격을 주는 도시에도 숲을 조성하는 것도 좋은 방법인데 그 이유 는 식물이 잎으로 CO2와 함께 작은 크기의 미세먼지 (PM2.5)도 같이 흡수하기 때문임.

식물은 CO2를 흡수하고 깨끗한 O2를 발생시키고 미세먼지는 줄기를 따라 뿌리에서 땅으 로 배출됨. 배출된 미세먼지는 토양의 미생물에 의해 또 한 번 흡수 또는 분해됨. 숲이 많아질수록 미세먼지를 흡수할 수 있는 식물들이 많아짐. AWCD와 숲의 양이 네트워크 분석결과 음의 상관관계를 보이게 됨. (ls value:-0.3)

(14) 미세먼지와 NO2: 미세먼지란 아황산가스, 질소 산화물, 납, 오존, 일산화탄소 등과 수많 은 대기 오염물질을 포함하는 먼지를 칭함. 미세먼지 속에는 이온성분도 다량 함유되어 있는데(PM10의 경우 37%가 이온성분) 이온 성분 중에는 황산염, 암모늄, 질산염 등의 이 온들이 있음. 그렇기 때문에 미세먼지 속에도 질소 산화물도 있고 또한 미세먼지 속 이온 성분 중에도 질산염 이온이 존재하기 때문에 NO2과 같은 질소 산화물이 PM10인 미세먼 지와 양의 상관관계를 보인다고 생각함. (ls value:0.91)

(15) 미세먼지의 미생물 활성(AWCD)과 NO2: 네덜란드의 인그리드 루베니스 교수와 미국의 반 그로니겐 교수는 지렁이가 지구온난화에 큰 영향을 미친다는 보고를 함(매일경제 원호 섭기자 2013.2.11.). 내용을 간략하게 소개하자면 토양 속 미생물이 화학작용으로 토양에서 CO2와 NO2를 발생시키는데 지렁이가 토양을 돌아다니면서 여러 구멍을 만듦으로써 대기 속 방출을 도와준다는 이론임. 미세먼지 속에는 여러 미생물이 포함되어 있는데 그 중 가 장 많은 부분을 차지하고 있는 미생물은 토양에서 서식하고 있는 미생물임 (

Geodermatophilus obscurus).

토양 속에서 미생물이 화학작용을 NO2를 생성하는데 이 사실은 NO2가 많다면 그만큼 미생물들이 많이 활동하고 있다고 말할 수 있음. 그렇기 때 문에 네트워크 분석결과 NO2와 AWCD의 값이 양의 상관관계를 이루고 있는 것임.(ls value:0.84)

(16) 미세먼지 중 Pb와 NO2: 네트워크 분석결과 미세먼지와 NO2의 값이 양의 상관관계를 보임. Pb은 미세먼지의 구성성분 중 하나인데 미세먼지의 양과 Pb의 양도 양의 상관관계 를 이루고 있음. 그렇기 때문에 세 인자가 연쇄적으로 서로 연관되면서 NO2와 Pb도 양의 상관관계를 이루고 있는 것으로 추정됨.(ls value:0.84)

(17) NO2와 도시가스: 현재 우리나라가 사용하고 있는 도시가스는 LNG나 LPG임. 이러한

(19)

도시가스를 사용할 때 불완전연소의 결과로 일산화탄소, 이산화탄소, 이산화질소 등이 발 생하게 됨. 따라서 도시가스를 많이 이용할수록 대기 속 NO2의 농도가 증가하기 때문에 두 인자가 네트워크상에서 양의 상관관계를 보이는 근거라고 생각됨.(ls value:0.84)

(18) CO와 전력 사용량: 전력을 생산할 때 필요한 열량이 1 kWh당 2,500 kcal임. 이러한 열 량을 얻어내기 위해서는 연료를 연소시켜야 하는데 이때 CO가 발생하게 됨. 즉 전력 사 용량이 많다는 것은 그만큼 전력 생산을 많이 해야 한다는 것이고 더 많은 열량을 생산 해야 한다는 것임. 열량을 얻어내기 위해서는 연료를 연소시키고 결국에는 많은 양의 CO 가 발생되게 됨. 이렇기 때문에 전력 사용량과 CO의 양의 네트워크 그림에서 양의 상관 관계를 나타내고 있는 것이라고 추정됨.(ls value:0.57)

(19) Na: Na이 생성될 때 이온결합으로 여러 원소들과 결합함으로써 생성됨. 순수한 Na이 생성되기에는 매우 어려움. 이런 결합으로 나트륨이 생성될 때 주위 불순물이 많게 되면 상대적으로 결합하기가 힘들어짐. 이렇기 때문에 우리나라에서 Na 생성지역만 봐도 모두 다 대도시보다는 청정한 지역에서 생산됨. 즉, 건설폐기물이나 산업폐기물과 같은 불순물 이 많아지게 되면 상대적으로 Na의 생성될 확률도 훨씬 낮아진다고 볼 수 있음. 이 때문 에 두 인자가 서로 음의 상관관계를 보여주고 있는 듯함. 시가화 면적 비율과의 관계도 같은 맥락으로 이해할 수 있음. 시가화 면적은 주거, 상업, 공업, 관리 지역으로 구분되어 있고 시가화가 생성된 지역을 말함. 이런 지역은 소듐생성 지역과 비교해보면 상대적으로 여러 부분들이 부족한 요인들이 많음. 따라서 Na과 시가화 면적 또한 음의 상관관계를 보이고 있는 것임.(ls value:-0.81)

(20) 미세먼지 중 중금속(구리, 카드뮴, 아연 및 마그네슘): 산업폐기물은 말 그대로 산업에 의해 발생되는 폐기물로 폐유, 폐산, 분진, 여러 중금속들이 있음. 이렇기 때문에 산업폐 기물이 많을수록 그 속에 있는 중금속 (구리, 카드뮴, 아연)의 양이 많아지는 것이기 때문 에 양의 상관관계를 보인다고 정리할 수 있음.

(20)

○ 교내 미세먼지 대책 모델

- 네트워크 분석 결과 미세 먼지와 미생물 활성화도와 관계를 이루고 있는 여러 가지 요인들을 발견함. 교내에 있을 수 있는 양의 상관관계에 있는 요인들을 줄이거나 음의 상관관계에 있는 요인들을 늘리는 방법을 생각한다면 교내 미세먼지의 양을 줄일 수 있다고 생각함.

〈교내 미세먼지 관련 인자(요인)〉

- AWCD 와 학교 용지 LS value=0.626 (양의 상관관계)

- AWCD 와 전력 사용량(교육용) LS value=0.469 (양의 상관관계) - 미세먼지와 전력 사용량(교육용) LS value=0.542 (양의 상관관계) - 미세먼지 와 여러 중금속, 건물 자재 (양의 상관관계)

- AWCD 와 녹지(임야) LS value=-0.300 (음의 상관관계) - 미세먼지와 녹지(임야) LS value=-0.446 (음의 상관관계)

[그림 26] 서울시 지역별 AWCD 차이 [그림 27] 서울시 지역별 중금속 총량 차이

(21)

○ 교외 미세먼지 대책 모델

-

미세먼지의 포집: passive Sampler, 전기집진법, 사이클론 방법등 대기 오염제어 기술에 활용 하는 방법이 있음

- 건물내 유입 방지 방법: 공조시스템에 필터 사용 혹은 습식 세정하는 방법을 활용 가능함

□ 시사점

○ 본 연구를 통해 미세먼지 농도 차에 영향을 미치는 인자들을 네트워크 분석법을 이용하여 시각화 함. 또한 구체적으로 미세먼지(PM10)가 건설폐기물(Construction waste), 미생물 활성 화도(Microbial activity), 납(Pb), 이산화질소(NO2) 등과 양의 상관관계를 이루고 있음을 규명 함. 분석된 자료를 이용하여 앞으로 미세먼지 문제를 해결하는 데 있어서 고려해야할 인자들을 제시하고 동시에 교내에서 제한 가능한 인자들을 제시하여 미세먼지를 줄일 수 있는 대책 모델을 마련함.

○ 활용된 분석 방법은 미세먼지로 인한 대기오염 문제로 국한되지 않고 대기 중 미생물, 중금속, 유해성분 등의 분석 및 수질 오염 문제까지도 적용될 수 있는 확산성을 지니고 있으며 후속 연구 유발 효과를 기대할 수 있음.

○ 비교적 간단한 장비를 가지고 일상생활 속에서 오염 인자를 찾아내는 방식을 채택하여 비전문적인 일반 대중도 쉽게 받아들일 수 있는 장점이 있음.

○ 본 연구는 두 가지 측면에서 제한적일 수 있음. 우선 교통량은 미세먼지에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상되나, 이번 연구에서는 도시별 교통량 정보는 확보하였지만 구별 교통량에 관한 통계를 얻을 수 없었기 때문에 지역별 교통량 차이를 반영하기 어려웠음. 다음으로 조사한 인자들에 한해서는 객관적인 연구임이 분명하나, 조사 인자에서 제외된 다른 조건들과 미세먼 지 간의 상호관계에 관해서는 추가적인 연구를 통해 보완할 필요가 있음.

○ 계절별로 미세먼지를 채취하여 본 연구에서 수행한 분석항목에 기상자료를 추가하여 분석함으로 써 계절별 미세먼지에 영향을 미치는 인자를 파악하는 것을 후속 연구로 제안함. 이러한 연구는 3년 이상 중장기 결과를 축적하여 분석해야 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있음.

(22)

4. 홍보 및 사후 활용

○ 지역별로 미세먼지에 영향을 미치는 주요 인자를 도출함으로써 관리 대책을 수립하는데 활용 가능

○ 지역별이 아닌 환경별로 구분하여 측정하는 것은 물론 가능하며 매우 의미 있는 실험 주제임.

예를 들어, 주거지역, 상업지역, 공단지역, 공원지역 등으로 토지 이용도에 따라 구분하여 미세먼 지를 채취하여 미세먼지 양과 질(미생물 활성, 중금속 농도)에 미치는 주요 인자를 분석하는 것을 후속 연구로 제안함.

○ 계절별 측정 역시 매우 의미 있는 실험 주제임. 계절별로 미세먼지를 채취하여 본 연구에서 수행한 분석항목에 기상자료를 추가하여 분석함으로써 계절별 미세먼지에 영향을 미치는 인자 을 파악하는 것을 후속 연구로 제안함. 이러한 연구는 3년 이상 중장기 결과를 축적하여 분석해야 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있음.

○ 교내 미세먼지 대책 모델이 실제로 교내에서 활용가능한지의 여부를 학교 행정실 선생님들한테 건의할 예정

○ 환경부의 국민 소통 란에 이번 연구의 결과물과 함께 이듬해 봄철에 발생할 미세먼지 문제를 해결할 방안 모색을 건의할 예정.

○ 여러 요인들 간의 상관관계를 쉽게 알 수 있는 네트워크 분석법을 이용한 데이터 분석 방식을 서울시 및 지방자치 단체에 제공함으로써 위 방법이 폭넓게 활용되도록 함.

○ 각급 교육기관에 본 연구의 사례를 소개함으로써 환경문제에 대한 학생들의 의식을 촉발하고 환경보호 교육이 효율적으로 이루어지는 데 기여함.

○ 현재 시행 중인 오존경보제와 같이, 미세먼지에 영향을 미치는 초기 인자가 규명된다면 미세먼지 경보시스템 구축이 가능함. 예를 들면 우리나라 미세먼지 발생원 중 중국에서 오는 미세먼지량이 많으므로 기상청 자료를 이용한 초기 경보시스템 구축 가능함. 특히, 우리나라는 정보통신기술이 매우 잘 발달되어 있으므로 쉽게 구현 가능할 것임.

5. 참고문헌

○ 「환경정책기본법시행령」, 2013년 1월 1일 시행.

○ 곽기영, 『소셜 네트워크 분석』,청람, 2014.

○ 구소연 외, 「탄소원 이용도 평가를 활용한 매립지 침출수로 오염된 지하수의 미생물 군집 특성 해석」,『한국지하수토양환경학회지』, 2007.

(23)

○ BIOLOG, 『Carbon source patterns using BIOLOG CLPP』

○ 「초미세먼지 강남, 강서 최악... 노원 청정」,『중앙일보』, 2014년 3월 21일.

○ 원호섭, 「지구온난화 촉진…지렁이의 역설」,『매일경제』2013년 2월 11일.

http://cytoscape.github.io/cytoscape.js/

○ stat.seoul.go.kr 서울시 통계 홈페이지

○ 도심 고등학교의 온실가스 인벤토리 조사 및 저감 시나리오 효과 분석 (서울고등학교 R&E 논문)

○ 대기질 평가를 위한 Passive sampler의 개발 및 현장적용, 대전대학교 환경공학과 박사학위 논문

(24)

[부록]

중간 심사 의견에 따른 수정·보완 대비표

○ 과제명 : 네트워크 분석기법을 이용한

서울 지역별 미세먼지의 양적·질적 차이를 유발하는 인자 규명

○ 주관연구기관 : 서울고등학교

○ 연구자문위원 : 류희욱 교수님

심사의견 수정 ․보완 내역 비고

• 연구 주제에 부합되도록 구 별 맵을 작성할 필요가 있음

Ÿ 연구기간 및 연구 인프라 등의 제한에 의해 분 석에 필요한 충분한 결과를 얻지 못해, 각 구별 로 미세먼지에 영향을 미치는 주요 인자 도출 을 위한 네트워크 분석은 곤란함.

Ÿ 본 연구에서 얻은 결과를 이용하여, 각 구별 미 세먼지 중 미생물 활성과 중금속 총량을 색깔 차이로 표시한 맵을 작성하여 제시함.

최종보고서 p.19

Ÿ 미세먼지를 효과적으로 포집하 는 방법의 종류를 명시할 것

Ÿ Passive sampler, 전기집진법, 사이클론 방법 등 대기오염제어 기술에 활용하는 방법이 있음

최종보고서 p.20 Ÿ 건물 내에 미세먼지 유입을 방

지하는 방법은 무엇인가?

Ÿ 공조시스템에 필터 사용 혹은 습식 세정하는 방법

최종보고서 p.20

Ÿ 지역별 인자 간 차이를 구별 하는 이유를 설명할 것

Ÿ 지역별로 미세먼지에 영향을 미치는 주요 인자 를 도출함으로써 관리 대책을 수립하는데 활용 가능

최종보고서 p.4

Ÿ 실험 시 변인 통제가 제대로 이 루어졌는가?

Ÿ 모든 구에서 동일한 실험도구를 이용하여 동일 시점에 미세먼지 채취

Ÿ 미세먼지 채취 장소도 동일하게 셋팅(높이, 환 기 조건 등)

최종보고서 p.4

Ÿ 분석 방법, 프로그램의 구체 적인 부분에 대한 설명을 보 충할 것

Ÿ 최종 보고서에 이미 작성되어 있어 추가적인 설명은 없음

최종보고서 p.4-7

(25)

심사의견 수정 ․보완 내역 비고

Ÿ 지역별이 아니라 특정 환경 별로 구분하여 실험하는 것 이 가능한가?

Ÿ 물론 가능하며 매우 의미 있는 실험 주제임.

Ÿ 예를 들어, 주거지역, 상업지역, 공단지역, 공원 지역 등으로 토지 이용도에 따라 구분하여 미 세먼지를 채취하여 미세먼지 양과 질(미생물 활 성, 중금속 농도)에 미치는 주요 인자를 분석하 는 것을 후속 연구로 제안함.

최종보고서 p.20

Ÿ 계절별 미세먼지에 영향을 미치는 인자들의 영향을 파 악할 것

Ÿ 매우 의미 있는 실험 주제임.

Ÿ 계절별로 미세먼지를 채취하여 본 연구에서 수 행한 분석항목에 기상자료를 추가하여 분석함 으로써 계절별 미세먼지에 영향을 미치는 인자 을 파악하는 것을 후속 연구로 제안함. 이러한 연구는 3년 이상 중장기 결과를 축적하여 분석 해야 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있음.

최종보고서 p.20

• 미생물을 활용한 중금속 포 집 가능성을 연구하였는가?

Ÿ 미생물 중에는 중금속을 체내외에 축적하는 종 이 있음. 예를 들어 일부 곰팡이는 균사체에 중 금속을 흡착할 수 있으며, 세균 중에는 exopolymer(세포외부에 고분자물질을 분비)에 중금속을 흡착할 수 있음. 이러한 미생물을 이 용한 중금속 제거 기술도 개발되고 있음.

본 연구주제와

무관한 내용이므로 최종보고서 에 반영하지

않음

참조

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