ISSN : 2287-7509(Online)
DOI : https://doi.org/10.11597/jkosie.2012.9.4.355
시간가중평균 모델을 이용한 대학생들의 공기오염물질 노출추정
Estimating Personal Exposures to Air Pollutants in University Students Using Time-Weighted Average Model
Abstract
- 9권4호_양원호(355-365).pdf884.7KB
1. 서론
사람은 다양한 환경에서 생활을 하고 있으며 태어나서 죽을 때까지 주위의 여러 가지 환경 요인과 상호작용을 하며 살아간다. 따라서 인간의 건강은 생활 행태, 직업, 거주지역 등과 같은 환경에 영향을 받게 되므로 유해인자 노출에 따른 위해성을 결정하는 것은 환경보건학적 측면에서 중요하다고 할 수 있다. 1970년대부터 급속하게 추진된 산업화와 도시화는 대기오염을 악화시켰고, 이로 인한 환경오염은 사람들의 건강에 영향을 미치게 되었다(Jeon et al., 2009).
사람들의 경우 24시간 중에서 80% 이상을 실내환경에서 생활한다. 그러므로 실내환경의 공기오염물질 농도는 재실자의 건강 위해를 미칠 만큼 보건학적으로 중요한 중요 인자이다(Carslaw, 2007; Sundell, 2004). 또한 실내환경에서 나타나는 공기오염물질의 농도 수준은 실외 환경과 비교해 볼 때 매우 다른 양상을 나타낼수도 있으며, 사람들이 실내에서 생활하며 보내는 시간이 증가함에 따라 실내공기질의 관심 역시 높아지고 있다(Guo et al., 2004).
실내환경의 공기오염물질 농도, 노출시간, 노출빈도와 같은 변수들은 사람의 시간활동(time-activity)에 영향을 받으며, 개인의 총 노출은 수학적인 모델과 같은 간접적 방법을 이용하여 예측될 수 있다(Lee et al., 2000). 또한 공기오염물질에 노출되기 전까지는 개인 또는 집단에게 영향을 끼칠 수 없으므로 개인 또는 집단의 시간활동은 잠재적 노출의 중요한 변수라고 할 수 있다(Woo et al., 2011). 사람들의 시간활동 양상에 관한 연구는 다양한 환경 유해인자 중에서 특히 공기오염물질 노출평가를 위한 위해도 관리 측면에서 핵심적이며, 특히 노출평가 및 예측 모델에 적용될 수 있다(Liu et al., 2007; Sexton et al., 2007). 세계보건기구(WHO)는 사람의 유해 공기오염물질 노출에 대한 건강 영향 평가에서 모델링을 주요 방법 중에 하나라는 것을 인식하고 있으며 시간활동 양상은 모델링 적용에 필수 요소라고 보고하였다 (WHO, 2000). 이러한 중요성 때문에 미국의 TEAM(total exposure assessment methodology), NHEXAS(national human exposure assessment survey), 유럽의 EXPOLIS(european exposure assessment project)에서는 시간활동 양상에 대한 중요성을 인식하고 지속적인 연구를 수행하고 있으나 국내에서는 일부 연구만 보고되고 있다. 시간활동 양상은 개인의 직업, 연령, 성별 등에 따라 다르며, 머물게 되는 국소환경의 수와 종류도 다를 수 있다. 우리나라 국민의 경우 주택실내에서 많은 시간을 보내는 것으로 보고되었다(Yang et al., 2011).
대학생은 주요 인구집단 중에서도 학생인 초, 중, 고등학생들에 비해 시간활동 양상 연구가 많이 적고 생활양상과 수업 등이 비교적 규칙적이지 않기 때문에 선정하였다. 대구광역시에 거주하고 있는 30명의 대학생을 대상으로 실내 공기오염물질을 연구 대상의 주택 실내외 및 개인노출을 측정하였다. 그리고 개인노출에 참여한 대학생들의 측정 자료를 시간가중평균(time-weighted average, TWA) 모델에 적용하여 개인노출을 추정하고 실측한 개인노출 농도를 통해 대학생들의 오염물질에 대한 노출분포를 비교 평가하였다.
2. 연구방법
2.1 연구기간과 대상
본 연구에서 참여자는 대구광역시에 거주하고 있는 비흡연자 대학생 30명을 대상으로 하였으나 그 중 2명이 중도 포기하여 남학생 13명, 여학생 15명으로 최종 28명의 대학생들을 대상으로 여름(2011년 9월)과 겨울(2011년 12월)동안 실내환경의 오염물질인 이산화질소(NO2), 휘발성유기화합물(VOCs: benzene, toluene, ethylbenzene, xylene), 미세먼지(PM10)를 측정 및 분석하였으며, 동시에 시간활동일지를 작성하도록 하였다. 시간활동일지의 시간단위는 오전 6시(06:00)부터 오후 12시(24:00)까지는 30분이며, 오전 0시(00:00)부터 오전 6시(06:00)까지는 1시간 단위로 설정하였다. 표에서는 주택, 학교, 기타의 실내공간과 실외공간을 나누어 표시하도록 하였으며, 교통수단(도보, 자전거, 버스, 지하철, 택시, 승용차)도 표시하도록 하였다(Briggs et al., 2003).
2.2 측정 및 분석방법
NO2와 VOCs는 개인노출과 거주하고 있는 주택 실내와 실외에서 여름과 겨울에 각각 4 5일 동안 측정하였다. PM10은 주택 실내와 실외에서만 측정하였다. 참여대상자들의 불편함이 있을 펌프를 사용하는 능동식 시료채취방법대신 사용의 편리성이 있는 수동식 시료채취기를 사용하였다. 개인노출 측정은 호흡기에서 30 cm 이내에서 측정하였으며, 실내측정은 주택 실내 거실에서 측정하였다. 실외측정은 베란다 밖으로 지면으로부터 1 m 이상이 되어야하며, 비나 눈이 맞지 않도록 비 가리개(rain protector)를 설치하여 환기가 잘 되는 곳에서 측정하였다.
NO2(Toyo Roshi Kaisha, Japan)와 VOCs(3M, OVM#3500, USA)는 수동식 시료채취기(passive sampler)를 사용하였으며, PM10은 직독기(SidePak, TSI, USA)를 사용하였다. NO2 수동식 시료채취기는 내부에 triethanolamine(TEA) 용액이 흡수되어 있는 셀룰로오스 필터(chromatography pa-per, whatman, USA)로 측정하였다(Levy et al., 1998). NO2 분석을 위하여 sulfanilic acid 5 g, phosphoric acid(85%) 50 mL와 NEDA(N(1-naphtyll) ethylene diamine dihydrochloride, 98%) 0.05g를 이용하여 color reagent(azodye forming) 1 L을 제조하였다. NO2가 없는 상태의 클린룸(clean room) 안에서 NO2 수동식 시료채취기를 분해하여 cellulose 필터를 시험관에 넣고 color reagent 10 mL를 시험관에 주입하여 밀봉한 후 발색하였다. 발색된 시약은 UV-visible spectrophotometer(Shimadzu, UV- 1650PC, Japan)로 545 nm의 파장에서 분석하였다(Yanagisawa and Nishimura, 1982).
VOCs 분석은 각각의 샘플을 이황화탄소(CS2) 1.5 mL로 탈착하여 가스크로마토그래피(gas chromatography, GC)로 분석하였고, 표준물질을 GC로 정량하여 검량선 작성한 후 농도를 계산하였다. 검출한계(limit of detection, LOD)는 검출 가능한 표준용액을 이용하여 7회 분석 후 표준편차의 3배수(3×표준편차)로 하였다(Daisey et al., 1994).
PM10은 TRAKPRO 프로그램을 실행시킨 후 AM510을 컴퓨터와 연결하여 데이터 logger를 PC에 저장한 다음 분석 하였다.
2.3 TWA에 의한 노출추정 및 실측과 비교
대학생 개인(i)의 24시간 동안 개인노출(Ei)을 시간활동 양상과 측정된 각 국소환경의 농도를 시간가중평균 모델에 적용하여 실측한 개인노출과 비교 평가 하였으며, 시간가중평균 모델은 식(1)로 나타낼 수 있다(Moschandreas et al., 2002).
Eij: 개인(i)의 국소환경(j)(ppb) 노출, Fij: 개인 (i)이 하루 24시간 동안 국소환경(j)에서 보낸 시간 분율, Cij: 개인(i)이 존재한 각 국소환경에서의 공기오염물질 평균농도(ug/m3 ), m: 각 국소환경의 수
3. 연구결과 및 고찰
3.1 시간활동 양상
본 연구는 28명의 참여대학생들을 대상으로 개인노출과 주택 실내외에서 농도를 측정하였다. 시간활동일지를 통하여 참여자들에 대한 시간활동 양상은 Table 1에 나타내었다. 여름과 겨울에 각각 실내환경에 머무는 시간은 11.52 hr 및 14.78 hr 이었으며, 기타 실내환경은 각각 7.63 hr 및 6.59 hr으로 계절별 차이를 보였다. 여름과 겨울 모두 주택 실내에서 머무는 시간이 가장 많았으며 그 다음으로 이동하는 시간이 많은 것으로 나타났다. 그리고 이동하는 시간에는 참여대상이 대학생이므로 승용차 보다는 지하철 및 버스로 많이 이동하는 것을 알 수 있었으며 기타실내인 경우 강의실, 도서관이나 식당 등인 것을 알 수 있었다. 또한 대학생들은 하루 중 주택에서 보내는 시간이 50%이하로 나타났으며, 이는 학교 등 기타 실내에서 보내는 시간이 41.6%로 보고된 Lee et al.(2010)의 결과를 고려해 볼 때 본 연구의 결과(겨울)는 계절적 차이로 인하여 주택 실내에서 머무는 시간이 여름보다 증가한 양상을 나타내었다.
Table 1. Time-activity patterns of university students in summer and winter.
3.2 주택 실내, 실외 및 개인노출 농도
주택에서 여름과 겨울에 각각 측정한 NO2, VOCs, PM10의 농도와 주택에 거주하고 있는 28명의 대학생에 대한 개인노출 농도(NO2, VOCs)를 측정하여 분석한 결과를 Table 2와 Table 3에 나타내었다. 실내외에서 측정한 농도값은 대수정규분포(log-normal distribution)를 나타내었다 (W-test, p<0.05). 또한 참여 대학생들의 주택은 대부분 아파트(90%)에 거주하였으며, 취사도구는 모두 가스레인지(gas range)를 이용하였다.
Table 2. Measured concentrations of residential indoor and outdoor, and personal exposure in students in summer.
Table 3. Measured concentrations of residential indoor and outdoor, and personal exposure in students in winter.
여름에 측정한 NO2의 개인노출 평균 농도는 21.62±5.88 ppb 이었으며, 주택 실내외 평균 농도비(I/O)는 0.89±0.27을 나타내었다. 겨울은 개인노출 평균 농도는 21.22±6.81 ppb, 주택 실내외 평균 농도비는 1.10±0.43 ppb을 나타내었다. Yang et al.(2005)의 연구에서 NO2 발생원으로 고려되는 가스레인지 사용을 고려해보면 실외 대기의 NO2 농도가 실내 NO2 평균농도에 영향을 주는 것을 알 수 있다. 그리고 가스레인지를 사용하는 주택 실내외 농도비는 0.8~1.0으로 비슷한 결과를 나타내었다(Sexton et al., 1983). 여름 개인노출 평균 농도는 주택 실내와 실외의 평균 NO2 농도값 사이였으며, 주택 실외의 최고 농도는 50.37 ppb을 나타내었다. 이것은 NO2의 24시간 대기환경기준(60 ppb)을 초과하지 않았다.
벤젠의 개인노출 평균 농도는 1.18±0.74 ppb, 주택 실내외 농도비는 0.81±0.19로 1이하이었다. 벤젠의 개인노출, 주택 실내외 평균 농도는 벤젠의 대기환경기준(연간 1.5 ppb)을 초과하지 않았으며, 주택 실외의 농도가 주택 실내보다 높은 값을 보였다. 톨루엔은 벤젠과 비슷한 경향을 보였으며, 반면 에틸벤젠과 자일렌의 주택 실내외 농도비는 각각 1.08±0.89 및 .37±1.42를 나타내어 주택 실내의 농도가 높은 값을 나타내었다. 그렇기 때문에 주택 실내에 발생원이 있을 것이라고 생각된다. 또한 입자상 물질인 PM10의 주택 실내 37.68±7.57 μg/m3 , 주택 실외 43.85±9.80 μg/m3 , 그리고 주택 실내외 농도비는 0.88±0.17 이었다.
겨울의 주택 실내의 농도값은 여름의 농도값에 비해서 벤젠을 제외한 나머지 물질에서 다소 높은 경향을 나타내었으며, 농도비도 PM10을 제외하고 모두 1 이상을 나타내어 실내환경이 실외환경보다 높은 농도를 나타내었다. Jang et al.(2007)의 결과를 고려해 볼 때 여름의 실내 농도는 겨울의 실내 농도에 비해 낮은 농도를 보였으며 높은 여름의 온도로 인해 다량 방출되어 겨울과 차이 있는 비슷한 결과를 나타내었다. 또한 여름의 경우 외/내기의 영향을 받아 불안정한 변화양상을 보였으며 겨울의 경우 비교적 안정적 변화양상을 나타내고 있기 때문에 각 주택마다 편차가 크게 나타난 것을 알 수 있었다(Yoon et al., 1997). 여름보다 겨울에는 자연환기의 저하, 난방 등으로 실내 온도가 높아지기 때문에 주택 실내 농도값이 높게 나타날 것이라고 생각된다.
3.3 주택 실내, 실외 및 개인노출 농도값의 상관성
여름과 겨울에 측정한 주택 실내외 농도값 사이의 상관성 분석 결과를 Table 4에 나타내었다. 측정한 농도값은 대수정규분포를 나타내었으며, 여름의 NO2를 제외한 모든 공기오염물질의 실내외 농도가 유의한 상관관계를 나타내어 실외공기의 유입으로 실내환경에 영향을 주는 것을 알 수 있었다. Lee et al.(2010)의 연구결과를 보면 벤젠, 톨루엔, 자일렌, NO2 농도에서 주택 실내, 실외 농도는 비슷한 결과를 나타내었다.
Table 4. Correlation coefficient between measured concentrations of residential in summer and winter.
연구에 참여한 28명 대학생들의 개인노출 농도와 주택 실내외 농도와의 상관성 분석 결과를 Table 5에 나타내었다. 연구에 참여한 대학생의 개인노출 농도는 에틸벤젠과 자일렌의 주택 실외를 제외한 모든 주택 실내외는 다른 오염물질 농도와 통계적으로 유의한 상관관계를 나타내었다. 이러한 결과는 사람들은 대부분의 시간을 실내에서 보내는 경우가 많기 때문에 NO2의 실내농도와 개인노출 농도와는 차이가 없는 반면에 실외농도와 개인농도는 차이가 있는 것으로 나타났다(Woo et al., 2011). 또한 여름과 겨울의 개인노출 농도 중에서 벤젠의 주택 실내외가 가장 높은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.
Table 5. Correlation among personal exposure and residential indoor & outdoor concentrations in summer and winter.
3.4 시간가중평균(TWA) 모델을 이용한 노출추정 및 실측
여름과 겨울 측정기간 동안 머문 국소환경(주택 실내외 및 강의실)의 농도를 합한 후 시간가 중평균 모델에 적용하여 개인노출을 추정하였고, 실제 측정한 개인노출 농도와 비교하여 Fig. 1에 나타내었다.
시간가중평균 모델을 이용하여 예측한 개인노출 농도는 실제 측정한 개인노출 농도와 유의한 상관관계를 나타내었다. 이것은 시간활동 양상과 주요 국소환경의 농도를 이용하여 개인 노출 농도를 추정할 수 있음을 나타내었다. PM10은 개인노출을 측정할 수 없었지만, 시간가 중평균 모델에 적용하여 예측한 개인노출 농도는 47.18±11.23 mg/m3 을 나타내었다.
4. 결론
본 연구에서는 대구광역시에 거주하고 있는 최종 28명의 대학생을 대상으로 공기오염물질의 노출 평가와 동시에 시간활동 양상을 조사하였다. 여름과 겨울 모두 주택 실내에서 머무는 시간이 가장 많았으며, 그 다음 순으로 이동 시간이 많은 것으로 나타났다.
여름에 측정한 NO2는 주택 실외의 최고농도는 24시간, 연간 대기환경 기준치를 초과하지 않았으며, 주택 실외의 농도가 주택 실내보다 높은 값을 보였다. 벤젠의 개인노출, 주택 실내외 평균 농도는 연간 대기환경기준을 초과하지 않았으며, 주택 실외의 농도가 주택 실내보다 높은 값을 보였다. 톨루엔은 벤젠과 비슷한 경향을 보였으나, 에틸벤젠과 자일렌의 주택 실내외 농도비는 주택 실내의 농도가 더 높음을 알 수 있었다. PM10의 주택 실내외 농도비는 0.88±0.17 이었다.
이러한 결과로 보아 대학생들을 대상으로 시간가중평균 모델을 이용한 개인노출 농도는 실제 측정한 개인노출 농도와 유의한 상관관계를 나타내었다.
따라서, 모델링 기법에 개인노출과 시간활동 양상을 이용할 경우 각 국소환경의 공기오염물질 농도 수준을 예측할 수 있을 것이다. 이를 위하여 상세한 시간활동 양상에 대한 연구와 다양한 인구집단과 모델링 기법을 이용한 개인 노출 예측 및 평가에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
감사의 글
이 논문은 2011년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사업 지원을 받아 수행된 것임(NRF 2011-0010197).
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