1. 서 론
국내 악취 민원은 2015년도 15,573건에서 2018년도 에 32,452건으로 2배 이상 증가하였고 그 중 악취방지 법으로 규제하고 있지 않은 ‘비규제대상 사업장’에 대 한 민원은 4,454건에서 7,896건으로 지속해서 증가하 고 있다(ME, 2020). ‘비규제대상 사업장’은「악취방 지법」상 생활악취 발생원으로 구분되며, 현행법의 적용을 받지 않는 소규모 시설이다. 이러한 소규모 시 설은 음식점, 목욕탕, 세탁시설, 하수관로 등 일상생 활과 밀접하게 관련되어 있다.
「악취방지법」에서 “악취”는 사람의 후각을 자극 하여 불쾌감과 혐오감을 주는 냄새로 정의하며, 인간 의 후각에 의하여 감지되는 대표적인 감각 공해다(ME, 2020).
특정 냄새를 악취로 인식하게 되는 것은 나이, 성별, 건강 상태 등의 신체적 조건 및 지역 특성, 생활 수준 등의 사회·문화적 특성과 관련된 개인적인 경험 등에 따라 달라질 수 있다(Kim et al., 2016). 또한 동일한 물 질이더라도 후각 반응은 사람에 따라 쾌감 및 불쾌감 을 느끼는 정도에 차이가 있으며, 같은 사람이더라도 냄새의 빈도와 기간에 따라 좋은 냄새로 인식되던 것 도 악취로 느껴질 수 있다(Kim et al., 2019). 이러한 이 유로 악취는 개인별 후각의 차이, 악취 발생 시기 및 온도·습도 등의 복합적인 영향을 받기 때문에 대기 중 악취오염도를 단순히 농도만으로 관리하는 것은 효 과적이지 않다(Cho and Song, 2007;ME, 2012). 우리 나라 악취방지법에서는 공기희석관능법과 기기분석 을 이용한 지정악취물질의 농도를 측정하는 두 가지 방법으로 악취를 평가하여 관리하고 있는데, 두 방법 모두 농도의 척도다. 악취(냄새)를 평가하기 위해서 측정하고 있는 항목들에는 냄새의 농도, 강도, 질, 쾌 불쾌도, 용인도, 빈도 등이 있다.
시민단체인 (재)녹색미래는 2016년도부터 청소년 온내탐구단을 구성하여 운영하였다. 온내탐구단은 시 민운동을 통해 우리 주변의 냄새환경을 알리고 개선 하기 위해 직접관능법을 이용한 냄새 기록지와 모바 일 냄새 앱을 이용하여 생활 주변의 냄새를 평가하였 다(Yoon et al., 2016). 온내는 좋은 냄새와 나쁜 냄새 (악취)를 아우르는 순수한 우리말이다. 온내탐구단에 서는 직접관능법을 통해 냄새 강도, 쾌불쾌도 및 냄 새의 특성을 파악하기 위해, 냄새의 질과 종류를 구 분하여 측정하였다. 냄새의 질은 형용사로 나타낼 수 있는 냄새의 특성이며 냄새의 종류는 명사로 나타낼 수 있는 냄새의 특성이다. 냄새를 현장에서 직접관능 법으로 측정한 결과를 앱을 이용하여 기록하면 시간 과 공간에 제약을 받지 않고 실시간으로 편리하게 작 성하여 저장하고 공유할 수 있기 때문에 측정 대상지 역의 냄새 특성을 조사하기에 매우 유용하다. 2016년 도에 모바일 냄새 앱을 사용하여 서울 시내 6개 학교 의 통학로 현장냄새를 모니터링하여 그 유용성을 입 증하였다(Kim et al., 2016).
모바일 냄새 앱 ver. 1은 냄새의 질과 종류를 중복하 여 선택할 수 있도록 되어있어 데이터 정리에 어려움 이 있었다. 특히 기초자료 작성 목록과 냄새 특성 선 택 항목이 단순나열 되어있어 선택한 정보들의 연관 성을 도출하기 어려웠다. 모바일 냄새 앱 ver. 2에서는 냄새 특성에 대한 설명을 추가하여 연관성을 높이고 청소년들이 사용하기 용이하도록 개선하였다.
이 연구는 모바일 냄새 앱으로 모니터링한 각 지점 의 현장 냄새 특성을 효과적으로 자료화 할 수 있도 록 개선한 모바일 냄새 앱 ver. 3를 개발하였다. Ver. 3 에서는 냄새의 특성을 구분하기 위해 형용사형의 냄 새표현 방법으로 냄새를 구분하고, 구분된 냄새들을 관련된 명사형의 단어로 표현하여 냄새의 종류를 선 택하도록 하였다. 그리고 훈련받지 않은 판정원들도 냄새 강도를 객관적인 척도로 선택할 수 있게 개선하 였다. 그리고 냄새민원의 척도가 될 수 있는 용인도 를 추가하여, 현장에서 냄새의 질, 종류, 강도, 쾌불쾌 도 및 용인도의 5가지 냄새의 특성을 모니터링 할 수 있는 모바일 냄새 앱을 개발하였다. 특히 냄새의 구 분과 항목은 일반인들과 청소년들도 쉽게 선택할 수 있도록 냄새의 구분을 단순화하고 해당 냄새를 명사 로 표현하는 일반인들의 표현 특징을 반영하여 냄새 항목을 연관 지어 선택할 수 있도록 정리하여 개발된 것이 이 모바일 냄새 앱의 특징이다.
2. 연구방법
2.1 연구 대상 및 절차
2016년도에 개발된 모바일 냄새 앱 ver. 1을 통해 5 개월간(6월~10월) 서울 시 4권역(강북, 강남, 강동, 강 서) 학교 주변 반경 200 m~500 m 중요 통학로를 대상 으로 모니터링 하였다. 단국대학교사범대학부속고등 학교, 대왕중학교, 봉은중학교, 언북초등학교, 양재고 등학교, 신도림중학교 총 6개 학교 15명의 청소년들 이 189건의 모니터링을 진행하였다. 또한 같은 해 인 사동 주변을 5명의 청소년들이 122건을 모니터링하 였다. 2019년도에 모바일 냄새 앱 ver. 1을 사용하여 1 년동안 4명의 청소년들이 연희초등학교, 가재울고등 학교, 중동고등학교, 은광여자고등학교 총 4개 학교 를 1년 동안 594건의 모니터링을 진행하였다. 모바일 냄새 앱 ver. 1을 통해 기록한 자료와 앱 사용 후기에 따라 문제점을 개선하여 모바일 냄새 앱 ver. 2로 개발 하였다. 2020년도에는 2019년도에 진행한 결과를 바 탕으로 15개 지점을 선정하여 현장 올펙토메터, 센서 등을 이용한 정밀 분석을 실시하였다(Kim et al., 2021). 모바일 냄새 앱 ver. 1과 ver. 2의 문제점은 실시간 냄 새 특성을 바로 기록하기 어려운 점과 온내 구분과 항 목의 중복 선택이 허용되는 점이었다. 모바일 냄새 앱 ver. 3은 2019년도에 온내탐구단의 모니터링 자료를 체계화하는 과정에서 전술한 문제점들과 앱 사용 후 기에 기록된 문제점들을 개선하고 현장의 냄새 민원 의 기초자료로 사용할 수 있는 냄새의 용인도 특성을 추가하여 개발하였다.
2.2 개발과정
모바일 냄새 앱의 개발 단계를 Table 1에 각 버전의 냄새 특성 항목과 프로그램의 온내 작성 방법의 계층 화 단계 수를 비교하여 나타냈다.
모바일 냄새 앱 ver. 1은 Fig. 1에 나타낸 것과 같이 ‘온내 지도’, ‘온내 리스트’, ‘온내 작성’의 3개의 모듈로 구성되었다. ‘온내 지도’는 ‘온내 작성’을 통해 기록된 정보가 지도에 표시되어 나타나는 모듈이다. ‘온내 리 스트’는 작성했던 정보를 목록으로 확인할 수 있는 모 듈이고, ‘온내 작성’은 현장 냄새를 직접관능법을 통 해 맡은 냄새의 특성들을 기록하는 모듈이다. ‘온내 작 성’ 모듈은 이름, 날짜/시간, 위치, 날씨, 시작시간/종 료시간, 온내 강도, 쾌불쾌도, 온내 구분, 온내 항목, ‘ 기타 의견’을 직렬로 배열한 한 개의 계층구조를 가 지고 있다.
모바일 냄새 앱 ver. 2는 ver. 1과 전체적인 모듈 구 성은 같지만 모듈의 순서를 변경하여 ‘온내 작성’, ‘온 내 리스트’, ‘온내 지도’, ‘나의 설정’ 순으로 하여 상단 에 ‘온내 작성’ 보이도록 하였다. ‘나의 설정’은 이메일 을 통해 로그인을 하도록 개선되면서 추가된 모듈로 이름 변경, 비밀번호 변경 및 로그아웃 기능이 있다. 모바일 냄새 앱 ver. 2의 ‘온내 작성’ 모듈은 3개의 계 층구조를 가지고 있다. 1단계에서는 이름, 장소, 날씨, 온내 강도 및 쾌불쾌도로 구성되었다. 장소 및 날씨 는 GPS를 통해 자동으로 기록되도록 하였다. 온내 강 도는 1~5까지 총 5개의 강도를 선택하도록 하였다. 쾌 불쾌도는 -5~-1, 1~5까지 총 10단계의 쾌불쾌 정도를 선택하도록 하였다. -5~-1은 불쾌 그룹, 1~5는 쾌한 그 룹으로 구분하여 자료화 할 수 있도록 하였다. 2단계 는 온내 구분을 선택하는 단계이다. 온내 구분은 목 록으로 나타나게 하였으며 단어의 사전적 정의를 추 가하여 선택의 도움을 주도록 하였다. 3단계는 선택 한 온내 구분의 세부적인 온내 항목을 선택하는 단계 이다. 온내 구분과 온내 항목 모두 단일 선택하도록 하였다.
모바일 냄새 앱 ver. 3는 모바일 냄새 앱 ver. 2와 전 체적인 모듈 구성과 같다. Ver. 3의 ‘온내 작성’ 모듈은 6개의 계층구조를 가지고 있다. 1단계는 이름, 장소, 날씨로 구성되었다. 2단계는 온내 구분을 선택하는 단 계이다. Ver. 2에서 목록으로 나열되었던 것을 장미도 형태로 개선하였다. 장미도 배치 순서는 흔하게 관찰 되는 악취들을 상단에 배치하고, 유사한 표현들을 비 슷한 위치에 배치하여 원하는 항목을 쉽게 찾을 수 있 게 하였다(Kim et al., 2004). 3단계는 선택한 온내 구분 의 세부적인 온내 항목을 선택하는 단계이다. 4단계 는 온내 강도를 선택하는 단계이다. Ver. 2에서 1~5까 지 5개의 강도 선택을 0~5까지 총 6개의 강도 선택으 로 개선하였다. 온내 강도 선택 시 훈련 받지 못한 사 람들의 연관성을 개선하기 위해 ‘공기희석관능법의 악취판정도’를 토대로 냄새 강도에 대한 기준과 강도 별 설명을 추가하였다(Park and Han, 2009). 5단계는 쾌불쾌도를 선택하는 단계이다. 쾌불쾌 정도마다 설 명을 추가하여 선택의 연관성을 개선하도록 하였다. 6단계는 용인도 선택 단계이다. 용인도 평가를 추가 하여 순간적인 냄새 노출과 지속적으로 냄새에 노출 되었을 경우를 고려하여 특정 냄새에 대한 개인의 평 가 간 연관성을 높였다. 용인도 평가는 –3~-1, 1~3까 지 총 6개의 용인 정도를 선택하도록 하였고 각각 설 명을 추가하였다. -3~-1은 용인할 수 없는 그룹, 1~3 은 용인할 수 있는 그룹으로 구분하여 자료화 할 수 있도록 하였다. 용인도가 마지막 선택 단계이므로 선 택 후 제출하기 버튼을 눌러 조사를 마무리하고 서버 에 제출할 수 있도록 하였다.
제출하기 버튼을 누르면 냄새 기록 완료를 재확인 하는 창이 나타난다. 제출하기 전 단계들의 각 선택 에서 잘못 선택하거나 수정이 필요할 경우 앞으로가 기 기능을 이용하여 수정할 수 있도록 하였다.
3. 결과 및 고찰
모바일 냄새 앱 ver. 3는 현장 냄새 특성이 중복되지 않고 자료화하기 편리하도록 조사항목을 각각 계층 화하여 6 단계로 구성하여 개발하였다. 각 단계의 냄 새 특성은 주요 사용자인 청소년들의 눈 높이에 맞도 록 각 특징들을 나타내는 용어를 선택하여 배치하도 록 하였다.
3.1 온내 구분
냄새를 9가지 형용사 표현으로 대분류하여 온내 구 분으로 나타냈다. 그리고 구분된 형용사형 냄새질의 표현을 좀 더 세부적으로 명사형 냄새 항목으로 나타 내 특정지었다. 냄새의 특성을 표현하는 표준화 연구 는 국내뿐만 아니라 해외에서도 매우 제한적이다. 냄 새특성의 표준화 연구는 자동차 실내냄새관련 연구 (GMNA, 1997)를 필두로 대기환경(Kim et al., 2004), 물환경(Frechen, 1994;Suffet et al., 1999;Schiffman et al., 2001)에 관한 연구들이 있다. 그러나 이들 연구들 은 대부분 명사들을 사용하여 냄새의 특성을 나타내 고 있다. 이 연구에서는 냄새의 특성을 구분하기 위 하여 형용사를 사용한 냄새 구분과 각 냄새의 구분을 명사로 나타내 냄새를 특정할 수 있도록 표준화하였다.
모바일 냄새 앱 ver. 1에서는 온내 구분을 우리나라 에서 냄새의 질을 나타내는 형용사를 모두 나열하여 선택하도록 하였으나 사용 대상자인 청소년들이 쉽 게 접하고 사용하지 않아 의미하는 형용사의 뜻을 이 해 못하는 어려움이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 냄새 구분에 사용된 형용사를 청소년들이 이 해하기 쉬운 단어로 정리 하였다. 사전적 의미와 통 상적으로 유사하게 표현하는 ‘고소한’과 ‘구수한’, ‘매 운’과 ‘알싸한’, ‘쉰’과 ‘시큼한’, ‘향긋한’과 ‘달콤한’을 통 합하여 구분하였다. 분류과정에서 ‘신선한’은 냄새 표 현보다는 물질의 상태를 나타내는 표현이라 판단되 어 삭제하였고, ‘짠’은 바다냄새와 같은 소수의 냄새 만 표현하다고 판단되어 삭제하였다. ‘탄’은 ‘매운(알 싸한)’에 포함한 된다고 판단되어 삭제하였다. ‘썩은’, ‘퀴퀴한’, ‘비린’, ‘지린’은 명확히 표현 가능하고 다른 냄 새와 유사하지 않다고 판단되어 단독으로 분류하였 다. Fig. 2는 모바일 냄새 앱 ver. 3의 온내 구분 스크린 으로 온내 구분에 사용된 형용사들을 장미도형으로 배치하였다. 장미도의 배치는 악취를 상단에, 향기를 하단에 배치시켜 대조를 이루게 하였으며 유사한 냄 새의 질을 근접하게 배치하여 선택성을 높였다.
3.2 온내 항목
온내 항목은 동일한 냄새의 질을 세분하기 위하여 선택한 각 냄새 구분별로 명사로 표현하였다. 특히 우 리 생활 주변에서 사용하고 있는 제품이나 사물들을 청소년들이 알기 쉬운 것들로 나타냈다. 그리고 개인 의 판단을 최대한 반영하기 위하여 기타 항목을 추가 하여 기입하도록 하였다.
명사형 냄새 항목은 각 냄새 구분을 특정하는 60가 지 명사들을 사용하였고, 그중에서 25가지는 2가지 이 상의 냄새 구분에 중복하여 사용하였다. 중복 사용한 명사형 냄새 항목은 Table 2에 나타냈다.
3.2.1 썩은
“썩은”으로 구분된 냄새는 ‘분뇨’, ‘구토’, ‘하수구’, ‘쓰 레기’, ‘음식물쓰레기’, ‘된장’, ‘은행(나무)’, ‘계란’, ‘생선’, ‘치즈’, ‘우유’의 일상에서 흔히 접하는 11가지 명사형 냄새 항목으로 나타냈다. ‘구토’는 쉰(시큼한) 냄새 구 분에도 중복 사용하였다. ‘하수구’는 지린, 썩은 퀴퀴 한, 쉰 냄새 구분에도 중복 사용하였다. ‘음식물쓰레 기’, ‘쓰레기’는 쉰에 중복 사용하였다. ‘된장’, ‘계란’, ‘생 선’, ‘치즈’, ‘우유’는 지린, 퀴퀴한, 고소(구수)한, 비린, 향 긋(달콤)한의 냄새 구분에서도 명사형 냄새 항목으로 사용했다. 비슷한 냄새 표현인 가축 분, 인분뇨는 ‘분 뇨’로 통합하여 표현하였다. 또한 달걀 썩는, 상한우 유, 쓰레기 썩는, 음식물 썩는, 썩은 생선 등 중복되는 표현으로 나타난 것은 ‘달걀’, ‘우유’, ‘쓰레기’, ‘음식물 쓰레기’, ‘생선’ 등으로 표현하여도 의미가 전달된다 고 판단하여 명사로 간단하게 나타내었다.
3.2.2 비린
“비린”으로 구분된 냄새는 명사형의 항목으로 ‘쇠’, ‘이끼’, ‘우유’, ‘계란’, ‘생선’, ‘피(생고기)’, ‘밤꽃’의 일상 에서 흔히 접하는 7가지 냄새 항목으로 나타냈다. ‘우 유’, ‘계란’, ‘생선’은 썩은, 쉰(시큼한), 고소(구수)한의 냄새 구분에서도 명사형 냄새 항목으로 사용했다.
3.2.3 퀴퀴한
“퀴퀴한”으로 구분된 냄새는 명사형의 항목으로 ‘ 치즈’, ‘된장’, ‘파마약’, ‘곰팡이’, ‘담배’, ‘먼지’, ‘땀’, ‘매연’, ‘가죽’, ‘하수구’의 일상에서 흔히 접하는 10가지 냄새 항목으로 나타냈다. ‘치즈’, ‘된장’, ‘파마약’, ‘곰팡이’, ‘ 담배’, ‘땀’, ‘매연’, ‘가죽’, ‘하수구’는 썩은, 비린, 쉰(시큼 한), 고소(구수)한, 약품냄새(화학취), 매운(알싸한), 향긋(달콤)한의 냄새 구분에서도 명사형 냄새 항목으 로 사용했다.
3.2.4 지린
“지린”으로 구분된 냄새는 명사형의 항목으로 ‘오 줌’, ‘땀’, ‘하수구’의 일상에서 흔히 접하는 3가지 냄새 항목으로 나타냈다. 쉰(시큼한), 퀴퀴한, 썩은의 냄새 구분에서도 지린을 명사형 냄새 항목으로 사용했다.
3.2.5 약품냄새(화학취)
“약품냄새(화학취)”으로 구분된 냄새는 명사형의 항목으로 ‘화약’, ‘담배’, ‘파마약’, ‘락스’, ‘기름(석유, 디 젤)’, ‘고무’, ‘페인트’, ‘가죽’, ‘아스팔트(타르)’, ‘파스’, ‘본 드’, ‘알코올’, ‘치약’, ‘후추’의 일상에서 흔히 접하는 14 가지 냄새 항목으로 나타냈다. ‘화약’, ‘담배’, ‘파마약’, ‘락스’, ‘가죽’, ‘아스팔트(타르)’, ‘파스’, ‘치약’, ‘후추’는 퀴 퀴한, 매운(알싸한), 향긋(달콤)한의 냄새 구분에서도 명사형 냄새 항목으로 사용했다.
3.2.6 쉰(시큼한)
“쉰(시큼한)”으로 구분된 냄새는 명사형의 항목으 로 ‘쓰레기’, ‘하수구’, ‘음식물쓰레기’, ‘땀’, ‘구토’, ‘식초’, ‘우유’, ‘치즈’, ‘곰팡이’, ‘오줌’의 일상에서 흔히 접하는 10가지 냄새 항목으로 나타냈다. ‘쓰레기’, ‘하수구’, ‘음 식물쓰레기’, ‘땀’, ‘구토’, ‘우유’, ‘치즈’, ‘곰팡이’, ‘오줌’은 썩은, 지린, 퀴퀴한, 고소(구수)한, 향긋(달콤)한, 비린 의 냄새 구분에서도 명사형 냄새 항목으로 사용했다.
3.2.7 매운(알싸한)
“매운(알싸한)”으로 구분된 냄새는 명사형의 항목 으로 ‘치약’, ‘담배’, ‘파스’, ‘마늘’, ‘양파’, ‘파’, ‘후추’, ‘고추’, ‘생강’, ‘화약’, ‘아스팔트(타르)’, ‘락스’, ‘매연’, ‘한약’, ‘파 마약’의 일상에서 흔히 접하는 15가지 냄새 항목으로 나타냈다. ‘치약’, ‘담배’, ‘파스’, ‘후추’, ‘화약’, ‘아스팔트 (타르)’, ‘락스’, ‘매연’, ‘한약’, ‘파마약’은 약품냄새(화학 취), 향긋(달콤)한, 고소(구수)한, 퀴퀴한의 냄새 구분 에서도 명사형 냄새 항목으로 사용했다. 무언가 탈 때 발생하는 여러 연기를 포괄적인 표현으로 나타내기 위해 ‘매연’을 추가하였다.
3.2.8 향긋(달콤)한
“향긋(달콤)한”으로 구분된 명사형 냄새는 ‘꽃’, ‘오 이’, ‘깻잎’, ‘치약’, ‘삼류(인삼)’, ‘나무’, ‘흙’, ‘풀’, ‘섬유유 연제’, ‘비누’, ‘샴푸’, ‘바닐라’, ‘과일’, ‘커피’, ‘버터’, ‘허브’, ‘ 치즈’, ‘세제’의 일상에서 흔히 접하는 18가지 냄새 항 목으로 나타냈다. ‘치약’, ‘커피’, ‘버터’, ‘치즈’는 썩은, 퀴 퀴한, 쉰(시큼한), 고소(구수)한, 매운(알싸한), 약품냄 새(화학취)의 냄새 구분에서도 명사형 냄새 항목으로 사용했다.
3.2.9 고소(구수)한
“고소(구수)한”으로 구분된 냄새는 명사형의 냄새 항목으로 ‘곡물’, ‘견과류’, ‘된장’, ‘기름(참기름, 들기름, 식용유 등)’, ‘한약’, ‘커피’, ‘치즈’, ‘버터’, ‘우유’, ‘계란’의 일상에서 흔히 접하는 10가지 냄새 항목으로 나타냈 다. ‘된장’, ‘한약’, ‘커피’, ‘치즈’, ‘버터’, ‘우유’, ‘계란’은 썩 은, 퀴퀴한, 쉰(시큼한), 향긋(달콤)한, 매운(알싸한), 비린의 냄새 구분에서도 명사형 냄새 항목으로 사용 했다.
3.3 온내 강도
냄새의 강도는 ASTM과 악취방지법에서는 n-butanol 농도를 바탕으로 나타내고 있으나 농도 간에는 약간 의 차이가 있다. 우리나라 악취방지법에서는 n-butanol 100 ppmv를 악취강도 1로 정하고 있으며, 400 ppmv 및 1500 ppmv를 각각 강도 2와 3으로 정하고 있다. ISO 16000-30에서는 아세톤 농도를 기준으로 삼고 있으며, 아세톤 20 mg/m3 를 0 pi, 320 mg/m3를 15 pi로 정하는 16단계의 냄새 강도를 이용하여 악취패널들을 훈련 하고 있다(ISO, 2014). 개발된 모바일 냄새 앱에서는 훈련받은 패널들 뿐만아니라 훈련받지 않은 일반인 들도 올바르게 선택할 수 있도록 악취공정시험기준 의 악취판정도를 사용한 냄새 강도의 설명을 추가하 였다. 악취 강도는 0부터 5까지 6단계의 숫자를 선택 하게 하였다. 모바일 냄새 앱 ver. 1과 ver. 2의 냄새 강 도 선택 단계에는 이러한 설명이 없어 훈련받지 않은 냄새 패널들은 냄새의 강도 3을 중심으로 하여 선택 하는 경향이 있어 상대적으로 높게 평가하는 경향이 있어 이를 보완하였다.
3.4 쾌불쾌도
쾌불쾌도 단계는 인지한 냄새가 얼마나 좋은 냄새 로 혹은 나쁜 냄새로 느끼는지를 선택하는 항목이다. 이 단계의 평가에서는 선택을 돕기 위해 ‘만일 당신 이 이 냄새에 매일 수시간 동안 노출되어 산다고 생 각한다면 이 공기의 냄새는 얼마나 좋습니까’ 라는 질 문을 추가하였다. 나쁜 냄새는 –5부터 –1까지, 좋은 냄 새는 1부터 5까지 각각 5단계씩 총 10단계로 구분하 여 선택하도록 하였으며, 각 선택 항목에는 간단한 척 도 설명을 추가하였다. 특히 쾌한 냄새와 불쾌한 냄 새를 숫자 형태를 통해 표현하였고 평가 후에 쾌한 냄 새 그룹과 불쾌한 냄새 그룹을 정리하기 위해 0을 제 외시키고 +1과 –1을 경계로 하였다. 그리고 각 단계 를 시각적인 척도 효과를 주기 위하여 나쁜 냄새는 단 계가 높아질수록 노란색부터 검붉은색으로 진하게 나타냈으며, 좋은 냄새는 파란색 계열로 진하게 나타 냈다. 쾌불쾌도 척도를 선택 후 다음 단계로 넘어가 도록 하였다.
3.5 용인도
냄새의 용인도는 좋은 냄새와 나쁜 냄새를 불문하 고 매일 동일한 냄새에 노출될 때 그 냄새를 용인 할 수 있을지, 그러하지 못할 지를 판정하는 단계다. 용 인도는 냄새의 농도에 쾌불쾌도 및 빈도를 더하여 복 합적으로 냄새를 판정하기 때문에 매우 주관적인 결 과로 표출된다. 그러나 냄새의 본질이 개개인이 느끼 는 감각을 표현하는 결과이므로 실질적으로 냄새의 본질을 가장 잘 나타내고 있는 특성이라고 생각한다. 그래서 용인도는 훈련받지 않은 15명~30명의 판정자 에 의해서 측정된다(AIJES, 2005;CEN, 2003;ISO, 2014). 공간의 종류에 따라 용인도의 기준은 다소 차 이가 있지만 일반적으로 80%의 판정자가 수용하면 용 인하는 것으로 간주한다. 그리고 용인도는 냄새민원 과 가장 직접적인 관계를 갖고 있다. ‘용인도’ 선택에 서는 지문을 통해 지속적으로 악취에 노출되었을 때 를 가정하여 냄새를 평가하는 단계로 ‘ 만일 당신이 매일 이 냄새에 노출되어 산다고 생각한다면 이 냄새 를 용인할 수 있습니까?’ 라는 질문을 추가하여 선택 의 기준으로 삼게 하였다. 질문지를 통한 용인도 조 사에서는 일반적으로 냄새를 용인할 수 있거나, 용인 할 수 없는 수준을 각각 0~1의 연속적인 값(아날로그 식) 사이에서 선택하도록 하고 있다(CEN, 2003;ISO, 2014). 그러나 이 앱에서는 조사값의 데이터베이스화 가 용이하도록 용인하지 못하는 범위를 –3~-1의 3단 계로, 용인하는 정도를 1~3까지 3단계로 구분한 6가 지 값(디지털 식)을 선택하도록 하였다. 그리고 시각 적으로도 구분이 용이하도록 쾌불쾌도와 같이 용인 하는 계열과 용인하지 못하는 계열의 색을 달리하여 구분하였다.
3.6 앱 구동 시스템
개발된 앱은 안드로이드 운영체제의 모바일 앱으 로 안드로이드 버전 9 이상에서 구동되며 64 비트로 개발되었다. 앱의 결과는 제출하기 버튼을 누르면 자 체적으로 구축하고 있는 서버로 저장되도록 하였다.
3.7 모바일 냄새 앱을 이용한 서울시 학교주변 모니 터링
개발된 앱을 이용하여 서울 시내 6개 학교주변의 냄 새환경을 모니터링하였다. 6개 학교주변에서 모니터 링 된 총 189개의 냄새 조사 결과들을 온내 구분으로 큰 것부터 나열하면 퀴퀴한(17.1%) 썩은(17.0%) 쉰 (12.0%) 꼬린(9.5%) 지린(9.1%) 탄(6.4%) 비린(4.8%) 시 큼한(4.7%) 알싸한(4.5%) 신선한(4.3%), 향기로운(3.7%), 짠(2.9%), 달콤한(1.7%) 등의 순으로 표현되었다.
온내 항목으로는 연기(25.4%), 쓰레기(12.0%), 나무 (7.0%) 하수구(6.8%), 쉰내(6.1%), 곰팡이(5.5%), 고기 굽는(3.5%), 탄나무(3.2%), 소변(3.0%) 등의 항목들로 표현되었다.
쾌불쾌도 특성에서는 불쾌하게 느낀 것이 전체의 78.6%를 차지했고 쾌한 냄새로 느낀 것은 12.5%로 나 타났다.
이와 같이 모바일 냄새 앱을 이용하여 학교주변의 온내(냄새)환경을 조사한 결과, 좋은 냄새환경보다 나 쁜 냄새환경으로 조성된 지점들이 월등히 많다는 것 을 확인하였다. 또한 나쁜 냄새 중 퀴퀴하고 썩은 쓰 레기, 연기 냄새의 비중이 확연히 높았으며, 쓰레기는 대부분이 무단투기로 버려지는 것을 확인하였다. 이 것은, 청소년들이 많은 시간을 보내는 학교 주변에서 나쁜 냄새로 인하여 정서적·생리적으로 악영향을 받 을 가능성이 높을 것으로 판단된다.
4. 결 론
이 연구는 현장에서 실시간으로 5가지 냄새의 특성 을 모니터링할 수 있는 모바일 냄새 앱을 개발하였다. 모바일 냄새 앱 ver.3은 ver. 1과 ver. 2의 냄새의 질과 종 류의 중복 선택과 선택 창이 단순나열 된 문제점을 개 선하여 현장 냄새 특성과 개인의 후각 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 냄새의 질과 종류는 형용사형의 냄 새 구분과 명사형의 냄새 항목으로 단계적으로 선택 하게 하여 냄새 종류 간에 연관성을 도출할 수 있도 록 개발하였다. 그리고 훈련받지 않은 판정원들이 냄 새의 특성들을 객관적인 척도로 선택할 수 있도록 각 각의 설명을 추가하여 현장 냄새의 실시간 측정의 효 과를 높였다. 특히 냄새의 농도와 쾌불쾌도 및 빈도 를 복합적으로 판단하는 용인도 평가 단계를 추가하 여 악취민원과의 연관성도 조사할 수 있도록 하였다. 앞으로 개선된 앱을 일반시민들이 냄새환경 평가에 널 리 사용한다면, 전국의 냄새환경 자료를 빅데이터화 할 수 있고 이를 통해 시민들의 냄새환경 평가 및 감시 와 이에 대응하는 지자체들이 냄새환경을 개선하는 기 초자료로 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
