Journal Search Engine

to

Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citation Korean Bibliography PMC Previewer
ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.17 No.2 pp.132-140
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2018.17.2.132

A study on the modeling of the rate of radon exhalation from soil

Hyung Jin Jeon1, Dae Ryong Kang2, Jeong Sub Lee3, Tae Hyun Park4, Hyung Jin Hong4, Si Hyun Park4, Dan Ki Yoon4, Cheol Min Lee4*
1Korea Environmental Information Center, Korea Environment Institute
2Institute of Genomic Cohort, College of Medicine, Yonsei University, Wonju
3Indoor Environment and Noise Research Division, National Institute of Environmental Research
4Institute of Risk Assessment, Department of Chemical & Biological Engineering, Seokyeong University, Seoul
Corresponding author Tel : +82-2-940-2924 E-mail : cheolmin@skuniv.ac.kr
02/04/2018 11/06/2018 12/06/2018

Abstract


The purpose of this study is to implement through the utilization of geographical information that was currently constructed in the development of the radon map creation methodology. In addition, we suggested a model for forecasting radon gas in soil based on the mechanism of radon exhalation from soil. To provide basic data for radon mapping in Korea, we compared the results obtained using the proposed model with the results of a field survey. Based on the comparison, we discussed the feasibility of the proposed model. The soil radon exhalation rate prediction model was built on the first order prediction model in the steady-state based on the law of conversion of mass. To verify the model by comparing the predicted value with a field survey, a grid of 7.5 × 6.3 cm was created at a 1:500,000 map of Korea, and the intersection point of the grid was selected as measurement site. The results showed a low error rate when compared with the previous studies, and it is expected that the model proposed in this study and the currently constructed geogenic information database can be used in combination to map the soil radon gas in Korea.


Model , Radium , Radon , Radon exhalation rate , Soil radon

토양 중 라돈방출 예측모델 구축에 관한 연구

전 형진1, 강 대용2, 이 정섭3, 박 태현4, 홍 형진4, 박 시현4, 윤 단기4, 이 철민4*
1한국환경정책평가연구원 국토환경정보센터
2연세대학교 원주의과대학 유전체코호트연구소
3국립환경과학원 생활환경연구과
4서경대학교 화학생명공학과 위해성평가연구소

초록

    Ministry of Environment
    2015001350004
    © Korean Society of Odor Research and Engineering & Korean Society for Indoor Environment. All rights reserved.

    1 서 론

    라돈(222Rn)은 우라늄 계열 중 라듐(226Ra)의 알파붕 괴에 의해 생성되는 방사성 불활성 가스로 일반적으로 외부 공기에서의 라돈 농도는 매우 낮으나 확산이 좋 지 않은 실내공간에서는 축적에 의해 높은 농도로 증 가 되는 것으로 알려져 있다. UNSCEAR (2000)는 라 돈의 주요 발생원은 토양으로 이로부터 방출된 라돈 가스의 경우 건물 바닥의 균열과 틈을 통해 실내로 유 입되어 실내공기 중 라돈농도의 85~90%를 기여하고 있어 건축물 내 실내 공기 중 라돈 농도를 결정하는데 있어 주된 요인 중의 하나로 보고하고 있다.

    방사선 가스인 라돈은 알파선을 방출시키는 218Po과 214Po와 같은 방사성 원소로 붕괴되며, 이들 붕괴산물 을 라돈 자핵종이라 명명한다. 라돈 자핵종들에 의한 노출은 폐포에 심각한 피해를 야기 시키는 것으로 알 려져 있어 궁극적으로 장기간 동안의 높은 실내 라돈 농도에 노출된 사람의 경우 병리학적 영향과 호흡기계 기능의 변화를 가져와 결국에는 폐암으로 발전하는 위 해도가 증가되는 것으로 알려져 있다(UNSCEAR, 2000; Lzr et al., 2003; Schmidt et al., 2008).

    건축물 내의 라돈농도는 지질학적 특성, 건축물 유 형, 건축자재, 기상학적 조건과 거주자들의 활동패턴 특성 등 많은 인자들의 복합적인 작용에 영향을 받는 것으로 알려져 있다(Nazaroff, 1992; Robinson et al., 1997; Miles, 2001; Borgoni et al., 2014; Park et al., 2018). 이에 라돈 노출로 인한 건강 위해 평가를 위한 노출평가 연구로 실내 라돈농도의 직접적인 측정, 토양 라돈 가스 측정, 암석 및 토양의 화학적 분석 그리고 대기 중의 eU (equivalent uranium) 측정 등이 이루어 져오고 있다(Kemski et al., 2001; Dubois, 2005; Smethurst et al., 2008; Ielsch et al., 2010; Barnet, 2012). 또한 지난 20여 년 동안 대부분의 국가들은 자 국민들이 높은 라돈농도에 노출되는 것을 막고, 또한 기존 주택 및 신축 주택에 대한 국가 단위 라돈 저감 조치 수행에 있어 우선순위 라돈 관리 지역 선정을 목 적으로 한 라돈위해관리 정책의 일환으로 라돈지도 작 성에 관한 필요성을 인식하고, 과학적 접근을 통한 라 돈지도 작성에 관한 방법론 개발과 자국에 적합한 라 돈지도 작성을 위한 다양한 연구들을 수행하여오고 있 다(Miles, 1998; Ielsch et al., 2001; 2002; Appleton and Ball, 2001; Dubois, 2005; Kemski et al., 2009; Appleton and Miles, 2010; Friedmann and Grller, 2010).

    최근 국내의 경우 매스컴을 통해 실내공기 중 라돈 노출이 건강상 악영향을 야기 시킬 수 있다는 보도 이 후, 국민들의 라돈 노출에 대한 막연한 불안감 증대 및 실내 공기 중 라돈농도 관리에 대한 사회적 요구가 증 대되어지고 있다(Kim et al., 2016). 이러한 국민의 막 연한 불안감 해소 및 라돈 노출과 그로 인한 인체에 대 한 유해한 영향, 그리고 삶의 질 저하를 예방하기 위한 일환으로 정부기관 주도의 위해도 관리 정책 수행에 대한 필요성이 사회적으로 증대되어지고 있는 실정이 다. 환경부는 실내공기 오염물질 관리를 통한 국민 보 건 증진을 목적으로 2004년 ‘다중이용시설 등의 실내 공기질 관리법’을 제정공포한 이후 현재까지 꾸준히 다중이용시설 내 라돈을 포함한 다양한 실내공기 오염 물질들의 관리 및 신축공동주택의 실내공기질 관리를 꾸준히 이어오고 있으며(Park et al., 2017), 주거시설에 서의 라돈 관리를 위해 2010년부터 2년 주기로 매 조 사시 10,000세대의 주거지를 대상으로 전국단위 주택 내 라돈 농도 조사를 수행하여 오고 있다(Lee et al., 2017). 또한 전국단위 실태조사에서 높은 농도로 조사 된 주거지에 대해 2015년부터 국가 단위 라돈저감 사 업 및 알람기 보급 사업을 매년 수행하여 오고 있다 (Cho et al., 2016). 뿐만 아니라 라돈의 발생원 관리를 위한 국가 데이터베이스 구축을 목적으로 토양 중 라 돈 모핵종인 라듐 함량에 관한 실태조사를 2014년부터 환경부 산하 국립환경과학원에서 수행하여오고 있다. 이와 같이 국가 단위 라돈 실태조사를 통한 데이터베 이스 구축 및 정부지원 저감 사업 등이 이루어져오고 있으나 라돈 관리 우선지역 선정 및 관리방안 마련 등 의 라돈위해관리를 위한 라돈지도 작성을 위한 방법론 개발에 관한 연구는 전무한 실정이다.

    우리나라의 경우 삼면이 바다로 둘러싸여 있는 반도 국가로서 국토가 남북으로 길게 뻗어 있으며, 남북과 동서를 가로지르는 여러 산맥 등이 위치하고 있어 지 역적 기후 및 토양분포가 복잡하다는 특징을 가지고 있다. 또한 좁은 국토 면적 대비 주거지 분포가 넓게 분포하고 있어 국가 단위 대단위 실내 라돈 농도 조사 를 통한 라돈 지도 작성이 매우 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 현재 국내외 적으로 구축된 지리학적 정보 의 활용을 통해 구현 가능하며 토양으로부터 라돈 가 스 방출 메커니즘을 기초로 한 토양 라돈 가스 방출 예 측에 관한 모델을 제안하고, 제안된 모델 구현을 통해 획득된 예측 값과 현장 실태조사 결과와의 비교를 통 해 국내 라돈 지도 작성에 있어 제안한 모델의 활용 가 능성을 고찰하여 제시함으로써 향후 국내 라돈 지도 작성 연구에 있어 기초적 자료를 제공하고자 한다.

    2 연구 방법

    2.1 토양 라돈 가스 방출 농도 예측

    토양 라돈 가스 방출 농도를 예측하기 위하여 다음 과 같이 Sun et al. (2004)에 의해 제안된 토양 라돈 가 스 방출에 관여하는 주요 메커니즘을 바탕으로 질량보 존 법칙을 기초로 한 정상상태(steady-state)의 1차원 예측 모델을 사용하였다.

    F = p e f f λ D e ( A λ p e f f − C o )
    (1)

    여기서 F는 지표면으로부터 방출되는 라돈 방출율 (exhalation rate), peff는 토양의 다공성, λ는 라돈 붕괴 상수, De는 라돈 확산 계수, A는 토양 내 공극공간으로 부터 라돈가스의 발생율, C는 공극 내 공기 중 라돈 농 도로, C0로는 무시할 수 있다. 식 (1)을 간략히 하면 다 음 식 (2)와 같이 표현할 수 있다.

    F = λ D e ρ E R
    (2)

    여기서 E는 라돈 배출 계수(emanation coefficient), R 은 토양 입자 내 라듐 농도이다.

    Sun et al. (2004)은 식 (2)에서의 라돈 확산계수(De) 의 산출을 위해 Rogers and Nielson (1991)이 실험을 통해 산출한 모형을 제시하였다.

    D e = p D o exp ( − 6 m p − 6 m 14 p )
    (3)

    여기서 p는 식 (4)로부터 산출된 토양 다공성, Do은 공 기 중으로의 라돈 확산계수로 1.1 × 10−5m2s−1, m은 식 (5)로부터 수분함량(w)으로부터 산출된 수분포화도이다.

    p = ( 93.947 − 32.995 ρ ) / 100
    (4)

    m = w p / 1 , 000 p
    (5)

    이상과 같이 Sun et al. (2012)은 R, w, ρ 그리고 E를 알면 토양에서의 라돈 가스 방출량을 산출할 수 있는 모델을 제안하였다. 이에 모델 구성 요소들에 대하여 토양 중 226Ra 함량과 수분양은 본 연구에서 조사된 결 과 값을 활용하였다. 또한 dry bulk density (ρ)는 토양 중 라돈농도 평가시 암석유형을 크게 세 가지로 구분 한 Wedepohl (1969)와 Wiegand (2001)의 문헌에 의거 하여 암석유형을 퇴적물, 화성암, 변성암으로 구분하고 각 유형별 밀도를 Geophysics for practicing geoscientists (이하, GPG) (2017)에서 제공하는 자료를 활용하여 제시하였으며, 토양의 라돈 배출 계수(E)는 Nazaroff and Nero (1988)가 제공하는 자료를 사용하였다. Table 1

    2.2 토양 중 라듐 함량과 라돈 가스 농도 조사 및 모델 검증

    토양 라돈 가스 방출 농도 예측을 위한 모델 구현에 필요한 토양 중 라듐함량을 포함한 관련 지리학적 정 보 확보 및 모델 구현을 위해 토양 라듐 함량과 토양 라돈 가스 방출 농도를 측정하였다. 측정은 1:500,000 축적의 대한민국 전도에 7.5 × 6.3 cm의 grid를 작성하 고, 이의 교차지점(93개 지점)을 측정지점으로 선정하 였다(Fig. 1). Table 2

    시료 채취는 2017년 6월부터 8월까지 여름철 동안 국내 토양공정시험방법에 의거하여 측정지점을 중심으 로 4방위로 5~10 m 거리 이격된 지점을 포함하여 한 개의 측점지점에서 총 5개의 시료를 채취하였으며, 시 료 채취 기간 중 시료 채취 전에 비가 온 경우 비가 멈 춘 후 5일 이후에 시료채취를 수행하였다. 라듐함량 조 사를 위한 시료채취는 선정된 채취지점의 50 cm의 깊 이의 토양 총 2 kg을 채취하였으며, 채취된 시료는 채 취 후 바로 한국기초과학지원연구원으로 보내 전처리 과정을 거쳐 고 순도 게르마늄 검출기(HPGe)를 사용 하여 분석하였다(Kim et al., 2012).

    모델 구현을 통해 추정된 토양 라돈 방출 예측 농도 의 검증을 위해 라듐함량 조사를 수행한 동일한 지점 에서의 Markus-10 (Gammadata, Sweden) 측정기기를 이용하여 토양 라돈 가스 농도 조사를 실시하였다. 본 연구에서 사용된 Markus-10 측정기기의 특성은 Table 3과 같으며, 측정 범위는 수 kBq/m3에서 1 mBq/m3 이 상까지이며, 측정원리는 semiconductor detector로 구 성된 측정 챔버 내로 유입된 토양 가스 중의 라돈 붕괴 과정에서 방출되는 알파입자의 농도를 측정한다(Sundal et al., 2008).

    측정 지점의 수분함량은 SDT-100 (BENETECH, China) 측정기기를 이용하여 조사하였다. 측정된 수분 함량은 DRY+ (<5%), DRY (5~10%), NOR (10~20%), WET (20~30%) 및 WET+ (>30%)와 같이 5등급으로 구분되는데 본 연구에서는 각 등급별 중앙값을 이용하 여 수분함량자료로 활용하였다.

    모델 구현을 통해 획득된 토양 라돈 가스 방출 농도 예측 값을 활용한 라돈 지도 작성의 가능성을 검토하 기 위해 측정된 토양 라돈 가스 농도(Bq/m3)를 Table 3 에 제시한 Markus-10 측정기기 특성을 기초로 예측 값 의 단위(mBq/m2s)로 전환한 후 각 조사지점별 예측 값 과 실측값의 편차를 산출하였으며, 이 값들을 기초로 상대표준편차를 산출하였다.

    3 결 과

    3.1 전국 토양 중 라듐 농도 및 라돈 가스 방출 예측 농도

    전국 토양 중 라듐은 강원도, 충청도, 전라도의 순으 로 높은 농도를 나타내는 것으로 조사되었으나 통계적 으로는 유의한 차이를 보이지 않았으며, Sun et al. (2004)에 의해 제안된 1차원 예측 모델 구현을 통해 산 출된 토양 배출 라돈 가스 농도 예측 량의 경우 경상도, 충청도, 강원도의 순으로 높은 예측 농도를 나타냈으나 토양 중의 라듐함량 결과와 같이 통계적으로는 유의한 차이를 나타내지 않았다(Table 4).

    우리나라의 경우 강원도, 충청도, 전라도로 이어진 즉, 우리나라를 남북으로 비스듬히 가로지르는 우라늄 벨트 라인이 존재하고 있는 것으로 알려져 있다(Park et al., 2018). 우라늄의 경우 라듐의 모핵종으로 토양 중 우라늄 함량이 높은 지역의 경우 토양 중의 라듐함 량이 높게 분포하게 되는데 이와 같은 이유에 의해 우 라늄벨트 라인이 위치하고 있는 지역인 강원도, 충청도, 전라도가 다른 지역에 비해 토양 중 라듐함량이 높은 결과를 나타낸 것으로 여겨진다. 그러나 토양에서 배출 되는 라돈 가스 예측 량 조사 결과는 라듐함량 농도 결 과와 유사하게 충청도와 강원도에서 높은 것으로 조사 된 반면, 특이하게 강원도에서 가장 높은 예측 량을 나 타냈다. 이와 같은 결과는 라돈 우선 관리 대상지역 선 정에 있어 토양 중 라듐함량 조사 결과만으로 선정하 는 것은 바람직하지 못하며, 토양으로부터 라돈 가스 방출에 관여하는 여러 지질학적 특성을 고려한 라돈 우선관리 대상지역 선정이 이루어져야 함을 보여주는 결과로 여겨진다. Table 5

    3.2 1차원 토양 라돈 가스 방출 예측 모델 검증

    토양 라돈 가스 방출 예측 모델에 대한 검증을 위해 조사대상 지점별로 측정된 실측값과 모델 구현을 통해 예측 값 간의 편차를 산출하고 산출된 값을 이용하여 상대표준편차를 산출하였다. 그 결과 상대표준편차가 1.20으로 모델 구현을 통해 예측 값이 실측값에 비해 약 20% 낮은 값을 나타내고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구와 동일한 모델 구현을 통해 중국의 라돈 가스 방출량을 예측한 Sun et al. (2004)의 연구에서는 모델 구현을 통해 산출된 예측 값이 실측값에 비해 약 30% 낮은 값을 나타냈으며, 이는 모델의 단순화 과정에서 라돈 가스의 transportation 메커니즘 중 advection에 관 한 메커니즘에 관한 항이 제외되었으며, 측정이 강수기 간을 피해 이루어짐에 따른 토양 중 수분량의 과소평 가에 따른 결과로 토양 라돈 가스 방출량 예측에 있어 정상상태(steady-state)의 1차원 예측 모델의 활용에는 큰 무리가 없으며, 나아가 중국의 데이터베이스 구축 및 전국지역을 대상으로 한 실태조사가 어려운 현황을 고려하였을 때 토양 라돈 가스 방출량 예측과 라돈 지 도 작성 및 라돈 우선관리 지역 선정 등의 정책적 라돈 관리의 활용에 있어 1차원 예측 모델의 활용이 적절한 것으로 보고하였다.

    본 연구 결과 실측값에 비해 예측 값의 과소평가가 Sun et al. (2004)의 연구 결과에 비해 낮게 평가되었으 며, 또한 현재 국내 라돈 위해관리 정책에 있어 라돈 지도 작성 및 라돈 우선관리지역 선정에 대한 방법론 개발의 필요성 증대와 현 국내 라돈 지도 작성에 있어 서의 관련 데이터베이스 구축 및 활용성의 한계성 등 을 고려할 때 본 연구에서 제시한 모델을 활용한 국내 라돈 지도 작성 및 위해관리 방안을 마련하는데 있어 큰 어려움이 없을 것으로 사료된다.

    4 고 찰

    라돈 지도는 라돈 노출 위험 지역의 식별을 통해 주 택 소유자와 건설업계를 대상으로 라돈 저감을 위한 개선 작업의 수행 여부에 관한 정보 제공과 신축 건물 의 예방 조치를 목적으로 작성되어지고 활용되어져 왔 다. 또한 국가 정책결정자들이 국민들의 공중보건 및 방사선 방호 전략에 관한 정책 결정 및 이행을 위한 목 적의 일환으로 활용하여왔다. 이와 같은 목적에 의해 선진외국에서는 지난 20여 년 동안 자국의 라돈관리 정책 및 이용 가능한 자료들을 고려한 다양한 형태의 라돈 지도를 작성하여 활용하여오고 있다(Miles, 1998; Ielsch et al., 2001; 2002; Appleton and Ball, 2001; Dubois, 2005; Kemski et al., 2009; Appleton and Miles, 2010; Friedmann and Grller, 2010). 이들 라돈 지도는 크게 전통적으로 실내 라돈 농도 조사 결과 (Fennell et al., 2002; Ferreira et al., 2018)나 토양 라돈 가스 농도 조사 결과(Bossew, 2015) 자료를 기초로 작 성되어졌다. 지도 작성에 있어 지질학적 정보, 기상학 적 정보 등의 기타 요소의 사용은 라돈 지도의 정확성 을 높이고자 적용되어지고 예측 및 보고된 바 있다 (Miles and Appleton, 2005; Ferreira et al., 2018; Watson et al., 2017). 이와 같이 현재 작성되어 적용되 어지고 있는 라돈 지도는 크게 실내 라돈 측정 결과를 기초로 한 indoor radon maps(이하, IRM)과 토양 중 라돈 측정 결과를 기초로 한 geogenic radon maps(이 하, GRM)으로 구분할 수 있다(Elo, 2017). IRM은 라 돈 노출 지점 즉, 주거지에서의 라돈 농도를 직접 측정 하여 작성된 지도로 측정결과를 기초로 하여 작성되었 다는 강점이 있으나 라돈농도 조사가 이루어진 주거지 의 수가 매우 한정적으로 전국단위 광범위한 지역에 대한 정확한 라돈 농도 자료의 획득이 어려우며, 또한 실내 라돈 농도는 여러 자연적 또는 환경적 요인에 의 해 차이를 나타낼 수 있어 조사된 농도의 정확한 해석 이 어려워 이 조사 자료가 조사 대상 주거환경의 실내 라돈 농도 대표 값으로 활용하기에는 어려움이 따른다 는 단점이 있다. 반면 GRM의 경우 인위적 요인의 혼 란요소 없이 라돈의 발생원인 토양으로부터 방출되는 라돈 가스 농도를 조사한다는 강점이 있으나 이 값을 거주환경 내 라돈농도 예측에 직접적으로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 즉, 라돈의 경우 실내공기 의 대표적 오염물질이며, 일반 대기환경에서의 라돈 농 도는 건강 위해를 야기하기에 매우 미약한 수준으로 국민의 환경보건학적 관리 측면에서의 자료 활용성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 최근에는 IRM과 GRM이 가지고 있는 장점을 살리고, 단점을 보완하기 위한 방법으로 지질학적 특성을 이용한 Radon potential과 거주환경의 물리적 특성(건축물 형태, 건축자재 등)과 거주자 생활습관(거주자 수, 활동양상 및 환기습 관 등)을 보정한 실내라돈 보정농도 자료를 병합하여 라돈 지도를 작성하기 위한 노력이 이루어지고 있다 (Hunter et al., 2009; Kemski et al., 2009; Hauri et al., 2012, Demoury et al., 2013).

    국내의 경우 2010년부터 2년 주기로 매회 10,000세 대를 대상으로 전국에 위치한 주택 내 라돈농도 조사 를 수행하여 오고 있으나 현재까지 라돈농도 조사가 이루어진 주거지의 수가 전국단위 광범위한 지역에 위 치한 거주지 라돈농도를 대표하기에는 제한적으로 IRM 작성이 어려운 실정이다. 또한 GRM의 작성 역시 2015년도 이후부터 토양 중 라듐함량 및 관련 지리학 적 정보를 수집하고는 있으나 아직 관련 데이터베이스 를 구축하고 있는 단계로 GRM을 작성하기 위한 방법 론이 개발되어있지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 현 재 구축되어지고 있는 국가 정보자료의 활용성 및 향 후 국내 라돈 지도 작성의 방법론 개발에 있어 GRM 작성의 가능성과 나아가 라돈 potential과 보정된 실내 라돈농도 자료를 활용한 라돈 지도 작성 방법론 개발 에 있어 기초적 자료를 제공하고자 하는 목적으로 수 행된 연구로 국내 지리적 정보를 활용한 라돈 지도 작 성 방법론을 최초로 제안하였다는데 의의가 있다 할 수 있다.

    본 연구에서 토양 라돈 가스 방출 농도 예측 모델의 구축은 토양으로부터 라돈 가스 방출에 관여하는 주요 메커니즘을 기초로 하여 Sun et al. (2004)에 의해 제안 된 1차원 모델을 기반으로 현재 국내 구축되어지고 있 는 토양 중 라듐함량과 관련 지리적 정보들의 활용을 통해 모델이 구현될 수 있도록 모델 항목을 재구성 하 였다.

    본 연구에서 활용된 모델 구축에 활용된 이론을 고찰 하면 다음과 같다. 토양으로부터 라돈 가스 방출에 관 여하는 주요 메커니즘은 크게 두 가지로 구분할 수 있 다. 첫 번째는 토양 입자 내에서 생성된 라돈 가스를 토 양 입자들 사이 빈 공간으로 배출이동 시키는데 관여하 는 메커니즘으로 이를 emanation이라 지칭하며, 두 번 째 메커니즘은 입자들 사이 빈 공간에 배출된 라돈 가 스를 지표면까지 이동 시키는데 관여하는 메커니즘으로 이는 transportation이라 지칭한다(Shweikani et al., 1995). 이 중 transportation은 다시 diffusion과 advection 의 두 메커니즘에 의해 이루어진다(Van der Graaf et al., 1998). Emanation은 ‘radon emanation coefficient’ 로 명명되어지기도 하는데, 이는 라듐을 함유하고 있는 토양입자로부터 바위 또는 토양의 공극으로 배출되는 라돈 원자의 분율을 나타내기 때문이다. 이 emanation 메커니즘에 관여되는 주된 영향요소로는 토양 입자 의 크기와 토양의 수분 함유량이다(Schumann and Gundersen, 1996), 이 메커니즘에 대한 모델의 표현에 있어 토양 입자 내의 라듐함유량의 경우 emanation 메 커니즘에는 관여하는 영향요소는 아니지만 방출되어지 는 라돈 가스의 근원으로 본 연구에서 구축하고자 하 는 1차원 라돈 가스 농도 예측 모델에 있어 중요한 구 성요소라 할 수 있다. Radon emanation coefficient는 토양 중의 수분 함량에 따라 크게 변화하는 것으로 알 려져 있다. Menetrez et al. (1996)은 토양 중의 수분 함량이 증가됨에 따라 emanation coefficient가 증가하 다가 수분이 포화 조건에 도달하기 전에 감소된다고 연구결과를 발표한 바 있다. 즉, 라돈의 경우 물에 잘 용해되는 성질을 고려할 때 토양 중의 일정수준의 수 분은 토양입자로부터의 라돈 배출 증가에 관여하지만 입자들 사이에 일정한 빈 공간이 수분에 의해 좁아질 수록 라돈 배출을 저해하는 요소로 모델 구축에 있어 토양 중 수분량에 비례한 라돈 가스 배출량을 산출하 는 모델의 구축보다는 수분량과 빈공간의 비율을 고려 한 라돈 가스 배출량이 산출될 수 있는 모델 구축이 이 루어져야 할 것이다. 예측모델 구축에 있어 Radon emanation coefficient 항목에서 토양 중 수분함량 이외 고려되어져야 할 인자는 토양 입자의 크기이다. 라돈 원자는 라듐의 방사 붕괴 과정에서 생성이 되는데 라 듐이 토양 입자 내부 깊숙이 있을 경우 방사 붕괴로 인 해 생성된 라돈이 입자 외부로 배출되지 않을 수 있다. 라듐이 토양입자 표면으로부터 내부로 동일한 거리에 위치하고 있다고 가정할 때 토양입자의 반지름이 작은 입자일수록 방사 붕괴로 인해 생성된 라돈 배출량이 큰 것으로 보고된바있다(Schumann and Gundersen, 1996). 이는 예측 모델 구성 인자 중 emanation 항에 있어서 토양 입자의 크기를 나타내는 인자가 고려되어 야 하며, 또한 이 인자는 emanation의 양에 반비례 할 수 있도록 예측 모델을 구축하여야 함을 보여주는 결 과라 할 수 있다.

    Transportation 메커니즘의 경우 다시 두 개의 세부 메커니즘으로 구성된다. 즉, Transportation 메커니즘은 diffusion과 advection의 두 개의 세부 메커니즘으로 구 성된 주 메커니즘이라 할 수 있다(Van der Graaf et al., 1998). 이 세부 메커니즘 중 diffusion이 transportation 메커니즘에 있어 주된 세부 메커니즘이라 할 수 있으 며 이 과정은 종종 ‘diffusion coefficient’로 명명된다. Diffusion coefficient는 토양의 특성에 의해 이루어지는 메커니즘으로 토양의 특성 중 토양의 공극과 수분함량 이 주된 인자라 할 수 있으며, 예측 모델 구축에 있어 토양의 공극이 클수록 그리고 수분함량이 적을수록 diffusion coefficient가 증가 되어질 수 있도록 예측 모 델을 구축하여야 할 것이다. Transportation 메커니즘의 세부 메커니즘인 advection 메커니즘 역시 두 개의 주 된 인자가 관여하는 것으로 알려져 있다. 즉, 토양의 통기성과 토양과 지표면 사이의 기후요소(기온, 기습, 기압 등)의 차에 영향을 받는다(Kojima, 1998; Li, 2000). 본 연구에서 구축하고자 하는 토양 라돈 가스 방출 농도 예측 모델을 구축하고자 하는 목적은 지도 작성에 필요한 예측 값 추정을 목적으로 하고 있어 단 기간의 예측 값이 아닌 장기간의 예측 값을 예측하는 것이 목적에 부합한다 할 수 있다. 그러나 기후요소의 경우 단시간에 변화가 심하므로 모델 구축 목적에 부 합되지 않으므로 모델의 단순화를 위해 기후 인자 항 목은 모델에서 제외하는 것이 타당한 것으로 판단된다.

    이상과 같은 라돈 가스 방출에 관여하는 주요 메커니 즘을 기초로 구축된 1차원 예측 모델과 현재 구축되어 지고 있는 지리학적 정보 데이터베이스의 자료를 사용 하여 모델을 구현한 결과 실측값 대비 모델 구현을 통 해 예측된 값이 약 20% 낮은 값을 나타내고 있는 것으 로 조사되었다. 이는 Sun et al. (2004)이 제시한 바와 같이 모델 단순화 과정 및 국내 구축되어지고 있는 지 리학적 정보 데이터베이스의 활용을 위해 모델 구성항 목 중 라돈 가스의 transportation 메커니즘 중 advection 에 관한 메커니즘이 제외됨으로서 기인된 결과로 판단 된다. 그러나 Sun et al. (2004)이 본 연구에서 도출된 결과에 비해 낮은 예측 값을 나타냈음에도 불구하고 중국을 대상으로 질량보존 법칙을 기초로 한 정상상태 의 1차원 모델이 활용에 큰 무리가 없다고 한 연구결 과와 라돈의 가장 큰 발생원 중 하나인 토양에서 도출 된 자료를 바탕으로 예측 값을 이용하기 쉬운 형식으 로 표현했다는 점에서 구축된 모델의 타당성이 확보된 다고 판단된다. 따라서 국내 지리학적 정보 및 주거환 경 실태조사 자료의 보완과 이들 자료를 활용한 국내 환경에 적합한 지도작성 방법론의 개발이 이루어지기 전까지 본 연구에서 제안한 1차원 예측모델을 활용한 GRM을 바탕으로 라돈우선관리지역 선정 등의 위해성 관리정책 수행에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

    5 결 론

    본 연구는 토양으로부터 라돈방출 메커니즘을 기반 으로 한 토양 중 라돈가스 방출량 예측에 관한 모델을 제안하고 제안된 모델구현을 통해 획득된 예측 값과 실태조사에서 도출된 결과와의 비교를 바탕으로 국내 라돈지도 작성에 있어 적용된 모델의 활용가능성을 고 찰하고 향후 라돈지도 작성연구에 있어 기초자료를 제 공하고자 수행되어진 연구이다.

    본 연구를 통해 획득된 결과를 요약하여 제시하면 다음과 같다. 전국 토양 중 라듐은 강원도, 충청도 순 으로 높은 농도를 나타내는 것으로 조사되었으나 지역 별 통계적으로 유의한 차이를 나타내지는 않았다 (p>0.05). 토양 중 라돈가스 방출량 예측에 관한 모델 을 통해 도출된 결과는 경상도, 충청도 순으로 높은 농 도를 나타내었으나 라듐조사결과와 마찬가지로 지역별 통계적으로 유의한 차이를 나타내지는 않았다(p>0.05). 국내의 경우 우라늄벨트 라인에 존재하는 지역인 강원 도, 충청도, 전라도에서 라듐의 모 핵종인 우라늄 함량 이 라듐이 높을 것으로 예상되지만 본 연구에서 도출 된 결과는 그렇지 않았으며 이는 라돈우선관리 대상지 역 선정에 있어 토양 중 라듐함량 조사결과만으로 선 정하는 것은 바람직하지 못함을 시사하는 결과라 할 수 있다.

    구축된 모델구현을 통해 예측된 토양 중 라돈가스 방출량과 실태조사에서 도출된 토양 중 라돈가스 방출 량과의 비교를 위해 상대표준편차를 산출하였으며 산 출결과 1.20로 예측된 값이 실측값에 비해 약 20% 낮 은 값을 나타내고 있는 것으로 조사되었다. 유사한 라 돈가스 방출량 예측모델을 이용한 이전의 연구결과와 비교하였을 때 본 연구에서 도출된 결과가 더 낮은 편 차를 나타내는 것으로 조사되었다.

    라돈관리 우선지역 선정을 위한 라돈지도 작성에 대 한 필요성이 증대되고 있지만 국내의 경우 라돈관리 우선지역선정 및 관리방안 마련 등의 라돈위해관리에 대한 방법론개발과 관련한 연구는 전무한 실정으로 본 연구에서 제시한 모델을 활용한 국내 라돈지도 작성 및 위해관리방안 마련에 있어 큰 어려움이 없을 것으 로 판단된다.

    감사의 글

    본 연구는 환경부의 생활공감 환경보건기술개발사업 에서 지원받았습니다(과제번호 : 2015001350004).

    Figure

    JOIE-17-132_F1.gif

    Location of investigated provinces.

    Table

    Typical values of dry bulk density for different types of rock (ρ) (GPG, 2017)

    Typical values of radon emanation coefficient for different types of soils (E) (Nazaroff and Nero, 1988)

    Technical specification of Markus-10

    Distribution of soil 226Ra contents in some provinces and predicted radon exhalation rate

    aStandard deviation

    Relative standard deviation of measured radon exhalation rate and predicted radon exhalation radon exhalation

    aStandard deviation
    bRelative standard deviation

    Reference

    1. J. D. Appleton , T. K. Ball (2001) Geological radon potential mapping. Geoenvironmental mapping: methods. theory and practice 577-613.,
    2. J.D. Appleton , J.C.H. Miles (2010) A statistical evaluation of the geogenic controls on indoor radon concentrations and radon risk., J. Environ. Radioact., Vol.101 (10) ; pp.799-803
    3. I. Barnet (2012) Indoor radon probability calculated from the Czech soil gas radon data in a grid net for the European geogenic radon map construction: test of feasibility., Environ. Earth Sci., Vol.66 (4) ; pp.1149-1153
    4. R. Borgoni , D. De Francesco , D. De Bartolo , N. Tzavidis (2014) Hierarchical modeling of indoor rdon concentration: how much do geology and builing factors matter?, J. Environ. Radioact., Vol.138 ; pp.227-237
    5. P. Bossew (2015) Mapping the geogenic radon potential and estimation of radon prone areas in Germany., Radiation Emergency Medicine, Vol.4 (2) ; pp.13-20
    6. Y.S. Cho , Y.H. Jin , S.B. Lee , D.R. Kang , C.M. Lee (2016) Evaluation of the reduction rate of radon concentration, following free measurement of indoor radon and the alarm device installation., Journal of Odor and Indoor Environment, Vol.15 (2) ; pp.109-118[in Korean with English abstract].
    7. C. Demoury , G. Ielsch , D. Hemon , O. Laurent , D. Laurier , J. Clavel , J. Guillevic (2013) A statistical evaluation of the influence of housing charateristics and geogenic radon potential on indoor radon concentrations in France., J. Environ. Radioact., Vol.126 ; pp.216-225
    8. G.A.G. Dubios (2005) An overview of radon surveys in Europe, Radioactivity Environmental Monitoring, Emissions and Health Unit, Institute for Environment and Sustainability.In EUR 21892 EN, EC.,
    9. J. Elo , Q. Crowley , R. Scanlon , J. Hodgson , S. Long (2017) Logistic regression model for detecting radon prone areas in Ireland., Sci. Total Environ., Vol.599 ; pp.1317-1329
    10. S.G. Fennell , G.M. Mackin , J.S. Madden , A.T. McGarry , J.T. Duffy , P.A. Colgan , D. Pollard (2002) Radon in dwellings: the Irish National Radon Survey., RadiologicalProtection Institute of Ireland,
    11. A. Ferreira , Z. Daraktchieva , D. Beamish , C. Kirkwood , T.R. Lister , M. Cave , J. Wragg , K. Lee (2018) Indoor radon measurements in south west England explained by topsoil and stream sediment geochemistry, airborne gammarayspectroscopy and geology., J. Environ. Radioact., Vol.181 ; pp.151-171
    12. H. Friedmann , J. Grller (2010) An approach to improve the Austrian radon potential map by Bayesian statistics., J. Environ. Radioact., Vol.101 (10) ; pp.804-808
    13. GPG (2017) Tables of physical properties[cited 2018 Mar 08]; Available from: URL: , https://gpg.geosci.xyz/content/physical_properties/tables/index.html
    14. D.D. Hauri , A. Huss , F. Zimmermann , C.E. Kuehni , M. Rsli (2012) A prediction model for assessing residential radon concentration in Switzerland., J. Environ. Radioact., Vol.112 ; pp.83-89
    15. N. Hunter , C.R. Muirhead , J.C. Miles , J.D. Appleton (2009) Uncertainties in radon related to house-specific factors and proximity to geological boundaries in England., Radiat. Prot. Dosimetry, Vol.136 (1) ; pp.17-22
    16. G. Ielsch , M.E. Cushing , Ph. Combes , M. Cuney (2010) Mapping of the geogenic radon potential in France to improve radon risk management: methodology and first application to region Bourgogne., J. Environ. Radioact., Vol.101 (10) ; pp.813-820
    17. G. Ielsch , C. Ferry , G. Tymen , M.C. RobA(c) (2002) Study of a predictive methodology for quantification and mappingof the radon-222 exhalation rate., J. Environ. Radioact., Vol.63 (1) ; pp.15-33
    18. G. Ielsch (2001) Radon (222Rn) level variations on a regional scale: influence of the basement trace elements (U, Th) geochemistry on radon exhalation rates., J. Environ. Radioact., Vol.53 (1) ; pp.75-90
    19. J. Kemski , R. Klingel , A. Siehl , M. Valdivia-Manchego (2009) From radon hazard to risk prediction-based on geological maps, soil gas and indoor measurements in Germany., Environmental Geology, Vol.56 (7) ; pp.1269-1279
    20. J. Kemski , A. Siehl , R. Stegemann , M. Valdivia-Manchego (2001) Mapping the geogenic radon potential in Germany., Sci. Total Environ., Vol.272 (1-3) ; pp.217-230
    21. H.T. Kim , C.M. Lee , M.H. Kwon , T.H. Park , S.H. Park , J.E. Kwak , S.D. Kim (2016) Research on preliminary study for the development of a risk communication program for radon., Journal of Odor and Indoor Environment, Vol.15 (4) ; pp.375-384[in Korean with English abstract].
    22. J.S. Kim , S.W. Kim , H.M. Lee , J.G. Choi , K.H. Moon (2012) Characteristics of radon variability in soils at Busan area., Korean Society of Economic and Environmental Geology, Vol.45 (3) ; pp.277-294[in Korean with English abstract].
    23. H. Kojima (1998) The exhalation rate of radon in the atmosphere and the influencing factors. In radon and thoron in the human environment.,
    24. I. Lázár , E. Tóth , G. Marx , I. Cziegler , G.J. Köteles (2003) Effects of residential radon on cancer incidence., J. Radioanal. Nucl. Chem., Vol.258 (3) ; pp.519-524
    25. C.M. Lee , M.H. Kwon , D.R. Kang , T.H. Park , S.H. Park , J.E. Kwak (2017) Distribution of radon con centrations in child-care facilities in South Korea., J. Environ. Radioact., Vol.167 ; pp.80-85
    26. R. Li (2000) Determination of radon eduction rate and exPloration On Its Influence Factors. Uranium., Min. Metall., Vol.19 (1) ; pp.56-61
    27. M.Y. Menetrez , R.B. Mosley , R. Snoddy , S.A. Brubaker Jr (1996) Evaluation of radon emanation from soil with varying moisture content in a soil chamber., Environ. Int., Vol.22 ; pp.447-453
    28. J. Miles (1998) Development of maps of radon-prone areas using radon measurements in houses., J. Hazard. Mater., Vol.61 (1-3) ; pp.53-58
    29. J.C. Miles (2001) Temporal variation of radon levels in houses and implications for radon measurement strategies., Radiat. Prot. Dosimetry, Vol.93 (4) ; pp.369-376
    30. J.C.H. Miles , J.D. Appleton (2005) Mapping variation in radon potential both between and within geological units., J. Radiol. Prot., Vol.25 (3) ; pp.257-276
    31. W.W. Nazaroff (1992) Radon transport from soil to air., Rev. Geophys., Vol.30 (2) ; pp.137-160
    32. W.W. Nazaroff , A.V. Nero (1988) Radon and its decay products in indoor air., John wiley & sons, ; pp.74
    33. T.H. Park , K.R. Kim , S.M. Kwon , S.M. Eo , J.H. Shin , K. Jung , M.H. Kwon , C.M. Lee (2017) Distribution characteristics of pollutants in facilities for medically sensitive users in Seoul., Journal of Odor and Indoor Environment, Vol.16 (4) ; pp.345-355[in Korean with English abstract].
    34. T.H. Park , D.R. Kang , S.H. Park , D.K. Yoon , C.M. Lee (2018) Indoor radon concentration in Korea residential environments., Environ. Sci. Pollut. Res. Int., Vol.25 (13) ; pp.12678-12685
    35. A.L. Robinson , R.G. Sextro , W.J. Fisk (1997) Soil-gas entry into an experimental basement driven by atmospheric pressure fluctuations-measurements, spectral analysis, and model comparison., Atmos. Environ., Vol.31 (10) ; pp.1477-1485
    36. V.C. Roger , K.K. Nielson (1991) Multiphase radon generation and transport in porous materials., Health Phys., Vol.60 (6) ; pp.807-815
    37. A. Schmidt , M. Schlueter , M. Melles , M. Schubert (2008) Continuous and discrete on-site detection of Radon-222 in ground- and surface waters by means of an extraction module., Appl. Radiat. Isot., Vol.66 (12) ; pp.1939-1944
    38. R.R. Schumann , L.C. Gundersen (1996) Geologic and climatic controls on the radon emanation coefficient., Environ. Int., Vol.22 ; pp.439-446
    39. R. Shweikani , T.G. Giaddui , S.A. Durrani (1995) The effect of soil parameters on the radon concentration values in the environment., Radiat. Meas., Vol.25 (1-4) ; pp.581-584
    40. M.A. Smethurst , T. Strand , A.V. Sundal , A.L. Rudjord (2008) Large-scale radon hazard evaluation in the Oslofjordregion of Norway utilizing indoor radon concentrations, airborne gamma ray spectrometry and geological mapping., Sci. Total Environ., Vol.407 (1) ; pp.379-393
    41. K. Sun , Q. Guo , W. Zhuo (2004) Feasibility for mapping radon exhalation rate from soil in China., J. Nucl. Sci. Technol., Vol.41 (1) ; pp.86-90
    42. A.V. Sundal , V. Valene , O. Soldal , T. Strand (2008) The influence of meteorological parameters on soil radon levelsin permeable glacial sediments., Sci. Total Environ., Vol.389 (2-3) ; pp.418-428
    43. UNSCEAR (2000) Sources and Effects of Ionizing Radiation, UNSCEAR 2000 Report to the General Assembly with Scientific Annexes., United Nations,
    44. E.R. Van der Graaf , W.H. Van der Spoel , R.J. de Meijer (1998) Modelling of radon transport in porous media. Radon and Thoron in the Human Environment., WorldScientific, ; pp.218-227
    45. R.J. Watson , M.A. Smethurst , G.V. Ganerød , I. Finne , A.L. Rudjord (2017) The use of mapped geology as apredictor of radon potential in Norway., J. Environ. Radioact., Vol.166 ; pp.341-354
    46. K.H. Wedepohl (1969) Handbook of geochemistry., De Gruyter,
    47. J. Wiegand (2001) A guideline for the evaluation of the soil radn potential based on geogenic and anthropogenic parameters., Environmental Geology, Vol.40 (8) ; pp.949-963