1. 서 론
미세먼지는 2013년 세계보건기구(WHO) 산하 국제 암연구소(IARC)에서 1군 발암물질로 지정되어(WHO, 2013), 최근 국내뿐만 아니라 동남아시아를 중심으로 미세먼지에 관한 관심이 급격히 증가하고 있다(Moon et al., 2018). 미세먼지는 크게 PM10, PM2.5, PM1으로 분류되며 이는 입자의 지름이 각각 10 um, 2.5 um, 1 um 이하임을 의미한다. 일반적으로 미세먼지의 발생 원인은 자연적 발생원과 인위적 발생원으로 구분되며, 자연적 발생원은 토양, 황사, 꽃가루 등이 있으며 인위적 발생원은 가정의 난방, 자동차 배출가스, 산업시설 등이 있고, 근래에는 강우량 변화에 따른 폭우나 대기 온도의 상승 등 기후 변화도 미세먼지 악화에 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다(Park et al., 2018). 이와 더불어 편서풍의 영향으로 중국발 미세먼지 및 황사도 국내 미세먼지에 많은 영향을 주고 있다(Shin and Noh., 2016). 또한 미세먼지는 입자의 크기가 작아 질수록 부피 대비 표면적이 넓어져 체내 깊숙한 곳까지 침투할 수 있다(Lee et al., 2018). 따라서 고농도 미세먼지에 노출되면 호흡기계 및 심혈관계 관련 질환 발생 위험을 높인다고 보고된 바 있고(Jang, 2014), 미세먼지의 노출은 천식 및 알레르기에도 영향을 준다 (Baldacci et al., 2015).
이에 따라 미세먼지를 실시간 측정하는 센서에 관한 연구 및 개발도 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지 측정기 종류는 원리에 따라 크게 중량농도법, 베타선 흡수법, 광산란법으로 나뉜다. 이 중에서 중량농도법은 대기 중 부유하는 입자상 물질을 필터로 일정 시간 동안 채취한 후 입자 채취 전, 후의 필터 무게를 측정하는 방식으로 정확도가 매우 우수하다(Lee and Park., 2019). 그러나 비교적 오랜 시간 동안 시료를 포집해야 하며 시료 채취 중에는 농도의 변화를 관측할 수 없다는 단점이 있다(Kim et al., 2014). 베타선 흡수법은 측정의 신뢰도가 우수하며 최소 1시간 단위로 측정할 수 있으므로 국내 대기 오염측정망에서 미세 먼지를 관리하기 위해 사용되고 있으나 장비가 크고, 이동이 자유롭지 못하며 고가이기 때문에 학교시설, 사업장 생산시설 등의 미세먼지를 측정하는데 많은 제약이 따른다(Lee and Park., 2019). 반면 광산란법은 미세먼지 입자가 일정한 유량으로 흘러가게 하고 입자에 빛을 보내 산란되는 신호를 전기적 신호로 변환하여 미세먼지 농도를 측정하는 방식이다. 즉, 산란된 빛을 집속하여 광량을 전기적 신호로 변환해 측정함으로써 입자의 개수 농도와 크기를 측정할 수 있다(Bae et al., 2016;Park et al., 2016a). 또한 초단위로 측정할 수 있으므로 대기 중 입자 농도를 실시간으로 파악할 수 있으며, 소형 및 경량화가 가능해 휴대가 쉽다는 장점이 있다(Park et al., 2016a;Park et al., 2016b).
본 논문의 목적은 겨울철 온습도가 저가형 광산란법 미세먼지 간이측정기인 PMS5003T의 측정값에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 PMS5003T 3대를 이용해 실외 측정을 진행하여 국가 공인 베타선 측정법과 비교하였다. 베타선 측정법으로 측정한 미세먼지 농도 대비 PMS5003T 미세먼지 농도 비율을 온습도에 대해 회귀분석을 진행하여 분석한 결과 온도가 낮아질수록 미세먼지 농도 비율이 증가하며 0°C 이하에서는 이런 현상이 더 급격하게 나타났다. 반면 습도는 온도와 상반되는 경향성을 보여 습도가 높아 질수록 미세먼지 농도 비율이 증가하는 경향성을 보인다. 또한 습도보다 온도가 측정값에 더 큰 영향을 미친다는 사실을 확인했다. 이 결과를 이용해 온습도 보정 수식을 개발하였고 해당 보정 수식을 적용하여 보정 전과 비교하여 성능이 개선된 정도를 결정계수, 상대 정밀도, 정확도, RMSE로 정량적으로 표기했다. 이를 통해 온습도가 PMS5003T에 미치는 영향을 파악 했으며 온습도 보정을 통해 신뢰성을 향상할 수 있음을 보여주었다.
2. 연구방법
2.1 연구대상 및 기간
본 연구는 겨울철 온습도가 저가형 광산란법 미세 먼지 간이측정기인 PMS5003T의 측정값에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해 저가형 미세먼지 센서인 PMS5003T (Plantower 社, 중국) 3대를 한국건설 생활환경시험연구원 에어필터시험장의 옥상(A지점)에 위치한 백엽상 내에 설치하여 미세먼지 농도 및 온 습도를 한 시간 간격으로 337시간 연속 측정을 진행했다. 이때 측정된 값을 측정 장소와 직선거리상 1.4 km 떨어진 덕산읍 측정소(B지점)의 베타선 측정법 데이터와 비교했다. 덕산읍 측정소는 한국환경공단에서 실시간 대기정보를 제공하는 곳으로 PMS5003T 측정 시간과 동일 시간의 데이터를 에어코리아 사이트로부터 획득하였다(Airkorea, 2020). A, B 지점 측정값의 비율을 온습도에 대해 회귀분석을 진행하여 온습도가 측정값에 주는 영향을 분석하였고 이를 통해 개 발한 보정 수식을 적용한 간이측정기의 성능을 보정 전과 후 결정계수, 상대 정밀도, 정확도, RMSE를 통해 정량적으로 비교하였다.
2.2 실외측정 방법
PMS5003T는 저가이며 작은 부피로 인해 실시간 미세먼지 간이측정기로 활용할 가능성이 있지만 중고 가형 미세먼지 측정기나 중량농도법 및 베타선 측정법과 비교해 신뢰도가 낮고 온습도 같은 기상환경에 영향을 받기 쉽다. 따라서 국가 공인 측정기관의 베 타선 측정법과 비교하여 온습도에 따른 경향성을 분석하고자 한다. 실외 측정에 사용되는 PMS5003T의 사진과 사양은 Table 1에 나타난다.
실외 미세먼지 농도를 측정하기 위해서 상용화된 제품인 PMS5003T 3대를 이용하였다. 이때 비교 대상으로는 한국환경공단 에어코리아 사이트에서 제공된 베타선 측정법 데이터를 이용하였다. 에어코리아 사이트의 데이터는 1시간 간격으로 제공되는 값이므로 PMS5003T도 알고리즘을 적용해 1시간 평균으로 저장하여 동일 시간에 측정된 두 측정값을 비교 및 분석하였다.
3. 결 과
3.1 실외 측정 결과
국내 한국건설생활환경시험연구원 에어필터시험장의 옥상(A지점)에서 PMS5003T 3대로 337시간 동안 연속 측정한 미세먼지 농도 및 온습도와 A 지점과 직선거리 상 1.4 km 떨어진 덕산읍 측정소(B지점)의 미세먼지 농도가 Fig. 1에 나타난다. 각각의 PMS5003T 를 PMS1, PMS2, PMS3로 구분하여 표기하였다. 이때 x축은 측정 시간, y축은 미세먼지 농도, 온도, 습도를 나타내는데 각 측정기의 데이터를 구분하기 위해 서로 다른 기호로 표기하였다. 해당 장소에서 PMS5003T 로 측정된 PM2.5 미세먼지 농도의 범위는 PMS1은 4~98 μg/m3, PMS2는 4~104 μg/m3, PMS3는 3~98 μg/m3로 측정되었으며 서로 유사한 값을 나타낸다. 반면에 해당 장소와 직선거리 상 1.4 km 떨어진 덕산읍 측정소 (B지점)의 실외 미세먼지 농도의 범위는 1~92 μg/m3로 측정되었으며 PMS5003T 측정값에 비해 낮은 농도를 보인다. 온도는 PMS1이 –7.0°C~13.6°C, PMS2는 –7.0°C~13.9°C, PMS3은 –7.6°C~13.6°C의 범위에서 측정되었고 측정기별로 최대 1°C 이내의 오차를 보인다. 습도는 PMS1이 18.2~65.2%, PMS2는 13.1~59.2%, PMS3은 16.9~56.7%로 측정되었다. PMS5003T로 측정 한 미세먼지 농도를 덕산읍 측정소의 미세먼지 농도와 비교하기 위해 A, B 지점에서 측정한 337개의 측정값을 산점도로 표기 및 회귀분석을 진행하였다. x 축은 베타선 측정법으로 측정한 미세먼지 농도이고 y축은 각각의 PMS5003T로 측정한 미세먼지 농도로 나타낸 선형 회귀분석 그래프가 Fig. 2에 나타난다. Fig. 2의 (a), (b), (c)는 보정 전의 그래프로 결정계수는 각각 0.925, 0.923, 0.932로 상관관계가 높다. 반면 회귀선 기울기는 각각 1.258, 1.267, 1.269이다. Fig. 2 (a), (b), (c)의 기울기를 보정계수로 하여 PMS5003T의 측정값을 나눈 그래프가 Fig. 2의 (d), (e), (f)에 나타난다. 측정값을 상숫값으로 나누었기 때문에 결정계수는 같으며 보정 전과 후의 상대 정밀도, 정확도, RMSE를 비교하였고 그 값이 Table 2에 나타난다. 보정 전과 후를 비교해보면 상대 정밀도는 차이가 거의 없으며 두 경우 모두 96% 이상이다. 보정 전 정확도는 31.383%이고 보정 후는 정확도가 22%가량 상승해 55.625%이다. RMSE도 보정 후에 13.517 μg/m3에서 8.559 μg/m3로 오류가 감소하였다. 따라서 선형회귀식의 기울기를 이용한 보정은 데이터의 정확도 및 RMSE를 향상시켰다.
일반적으로 저가형 미세먼지 간이측정기는 온습도 보정 및 유지 시스템이 없으므로 온도에 반비례하고 습도에 비례하여 측정값이 영향을 받는다(Rogulski and Badyda., 2020). 따라서 온습도가 PMS5003T의 측정값에 미치는 영향을 정량적으로 파악하기 위해 x축을 온도 및 습도, y축을 A 지점과 B 지점에서 측정한 미세먼지 농도의 비율로 나타난 그래프가 Fig. 3에 산점도로 나타난다. 산점도를 피팅한 그래프는 실선으로 표기되었다. 온도에 대한 미세먼지 농도의 비율이 Fig. 3의 (a), (b), (c)에 나타난다. 각각의 간이측정기에 대한 결정계수는 0.361, 0.353, 0.262이며, 온도의 영향을 받음을 알 수 있다. 경향성을 살펴보면 온도가 낮아 질수록 미세먼지 농도 비율이 커지며 온도가 0°C 이하가 되면 미세먼지 농도 비율이 급격하게 증가하는 현상이 관측된다. 이때 온도에 대해 피팅된 함수는 아래와 같이 표현되며 보정 상수의 평균값을 통해 공통된 보정 수식을 도출하였다.
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PMS1: y = 0.43283 * exp(−(PMS1 Temperature)/ 3.18944) + 1.2094
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PMS2: y = 0.71028 * exp(−(PMS2 Temperature)/ 3.82018) + 1.1266
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PMS3: y = 0.41227 * exp(−(PMS3 Temperature)/ 3.88682) + 1.21583
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PMS_avg: y = 0.51846 * exp(−(PMS Temperature)/ 3.63214) + 1.18394
다음으로 습도에 대한 미세먼지 농도의 비율이 Fig. 3의 (d), (e), (f)에 나타난다. 온도와 달리 습도에 대한 결정계수는 0.016, 0.005, 0.012로 영향성이 상대적으로 낮음을 알 수 있다. 이는 (d)~(f)에는 온도에 대한 영향성이 포함되기 때문이다. 따라서 x축은 PMS5003T 로 측정한 습도, y축은 Fig. 3의 (d)~(f)의 y축 값을 각각의 PMS5003T 온도 보정 수식으로 나눈 값으로 나타낸 그래프가 Fig. 3 (g), (h), (i)다. (d)~(f)에 나타난 경 향성에 비해 전체적으로 y축의 값이 낮아졌으며 결 정계수가 0.071, 0.057, 0.079로 증가했다. 그러나 (g)~(i) 에서 습도와 미세먼지 농도 비율의 상관관계는 온도 와 미세먼지 농도 비율에 비해 약하게 나타난다. 이 때 습도에 대해 피팅된 함수는 아래와 같이 표현되며 온도와 마찬가지로 각 PMS5003T 센서별로 보정 수식을 찾았으며 상수의 평균값을 통해 공통된 보정 수식을 도출하였다.
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PMS1: y = 0.00926 * (PMS1 Humidity) + 0.58502
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PMS2: y = 0.00836 * (PMS2 Humidity) + 0.67809
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PMS3: y = 0.01153 * (PMS3 Humidity) + 0.54308
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PMS_avg: y = 0.00972 * (PMS Humidity) + 0.60206
따라서 PMS5003T의 측정값이 온습도에 받는 영향을 수식화하여 PMS5003T의 측정값을 온습도 보정 수식으로 나누어 회귀분석을 진행한 결과가 Fig. 4에 나타난다. Fig. 4는 x축은 덕산읍 측정 데이터, y축은 온도 및 온습도를 보정한 PMS5003T 데이터를 산점도로 나타낸 그래프이다. Fig. 4의 결정계수는 Fig. 2의 보정 전 그래프에 비해 증가했다. 또한 산점도의 분포도 피팅된 실선으로 밀집된 것이 확인된다. 보정의 효과를 정량적으로 비교하기 위해 결정계수, 상대 정밀도, 정확도 및 RMSE를 보정 전과 후로 정리한 표가 Table 3에 나타난다. 해당 표에서 결정계수는 PMS1, PMS2, PMS3으로부터 얻은 결정계수를 평균한 값이다. Table 3을 보면 기울기로 보정한 측정값은 보정 전보다 정확도와 RMSE가 향상되었다. 또한 기울기 보정보다 온습도 보정이 센서의 성능 향상 폭이 더 크다. 반면 온도 보정과 비교해 온습도 보정을 진행한 경우는 정확도와 결정계수는 상승했지만, 상대 정밀도와 RMSE 는 소폭 저하되었다. 결론적으로 PMS5003T는 온습도에 영향을 받으며 특히 온도가 0°C 이하면 미세먼지 농도가 급격히 증가하는 특이점이 나타나기 때문에 보정을 통해 이를 감소시킨다면 센서의 신뢰성을 향상할 수 있음을 확인하였다.
4. 고 찰
우리는 본 연구에서 온습도가 저가형 미세먼지 측정기인 PMS5003T에 미치는 영향을 분석하였다.
Fig. 3 (a), (b), (c)를 보면 온도가 낮아질수록 미세먼지 농도 비율이 증가하며 온도가 0°C 이하면 이러한 현상이 더 급격하게 나타난다. 기존의 논문들은 영상의 온도에서 온도가 저가형 미세먼지 센서에 미치는 영향성을 분석했지만 본 논문은 –7.6°C~13.9°C의 범위에서 측정된 값으로 영하의 온도에 대한 영향성도 분석했다는 차별성을 가지고 있다. 실험적으로 3개의 PMS5003T를 통해 0°C 이하에서 일관되게 미세먼지 농도가 급격하게 증가하는 현상을 관측했으며 이는 응결된 수증기가 결정화된 것을 측정하기 때문으로 추정된다. 그러나 이 주장을 뒷받침할 근거가 부족하며 명확하게 증명하지 못했다는 한계점을 가지고 있다.
Fig. 3 (g), (h), (i)를 보면 습도가 증가함에 따라 미세 먼지 농도 비율이 증가하는 현상을 보인다. 이는 수증기의 응결이 센서에 영향을 주기 때문이다. 일반적으로 높은 습도가 센서의 성능에 영향을 미치는 원인은 크게 세 가지가 있다. 첫 번째는 공기 중의 작은 물방울이 입자로 측정되기 때문이고 두 번째는 입자에 수증기가 응결하여 입자 크기가 성장하기 때문이고 세 번째는 입자에 수증기가 응결하여 광특성이 변하기 때문이다(Liu et al., 2019). 본 논문에서는 습도가 높아질수록 PM2.5의 농도가 높아진 원인은 첫 번째와 세 번째의 물리적 현상이 영향을 미쳤을 것으로 예측된다. 광특성 측면에서 보면 빛을 대부분 흡수하는 탄소 계열의 입자들의 표면에 수증기가 응결하여 복합 굴절률이 변하면 센서의 광원을 반사하는 입자가 증가하여 저가형 미세먼지 센서의 입자 개수가 베타선 장비 대비 높게 측정되었을 것으로 예측된다(Zou et al., 2021). 그러나 실질적으로 습도에 의한 영향성은 미미했는데 이는 측정된 습도가 최대 65.2%로 습도에 의한 영향성이 두드러지는 영역이 아니기 때문이다. 기존에 습도에 대한 영향성을 분석한 논문들을 살펴 보면 동일한 미세먼지 농도 하에서 저가형 미세먼지 센서로 측정할 때 특정한 습도 이상이 되면 미세먼지 농도가 급격히 증가하는 특이점이 존재한다. 예를 들어 PMS5003 (Plantower 社, 중국), SPS30 (Sensirion 社, 스위스), SM-UART-04L (Amphenol Advanced Sensors 社, 미국)의 경우 습도가 74%부터 PMS1003 (Plantower, 중국)은 습도가 78%부터 급격하게 농도가 증가하는 현상이 확인되었다(Tryner et al., 2020;Jayaratne et al., 2018). 따라서 본 논문에서 습도가 저가형 미세먼지 센서의 측정에 미치는 영향이 미미한 이유는 습도의 특이점을 초과하지 않았기 때문이다.
본 논문을 통해 저가형 미세먼지 센서의 문제점으로 제시되는 온습도의 영향성을 분석 및 보정하여 저가형 미세먼지 센서의 신뢰성을 향상할 수 있음을 보여주었다. 그러나 해당 결과는 PMS5003T와 기준 측정기의 거리가 1.4 km 떨어진 장소에서 측정된 결과 이며 온도가 저가형 미세먼지 측정기에 미치는 영향의 원인을 정확하게 파악하지 못했다는 점에서 한계가 있다. 그러나 앞으로 후속 연구를 통해 기준 측정기와 저가형 미세먼지 측정기를 같은 공간에 놓고 온습도와 미세먼지 농도를 조절하여 실험을 진행한다면 온습도의 영향성 및 원인을 더 정확하게 분석할 수 있을 것으로 기대된다.
5. 결 론
우리는 본 연구에서 저가형 미세먼지 측정기인 PMS5003T 3대를 이용해 겨울철 실외에서 337시간 연속 측정을 진행했다. 이때 A 지점에서 PMS5003T로 측정한 미세먼지 농도와 B 지점에서 베타선 측정법으로 측정한 미세먼지 농도의 변화를 비교 및 분석하였 다. 베타선 측정법으로 측정한 미세먼지 농도와 PMS5003T으로 측정한 미세먼지 농도의 관계를 회귀 분석하여 각각의 PMS1, PMS2, PMS3에서 1.258, 1.267, 1.269의 회귀선 기울기를 얻었다. 회귀선 기울기로 PMS5003T의 측정값을 나누어 보정한 결과 정확도가 보정 전 31.383%에서 55.625%로 77% 증가했고 RMSE도 13.517 μg/m3에서 8.559 μg/m3로 37% 감소했다.
일반적으로 저가형 미세먼지 센서는 온습도에 영향을 받으므로 PMS5003T의 온습도에 대한 영향성을 분석하였다. 베타선 측정법 미세먼지 농도 대비 PMS5003T의 미세먼지 농도 비율을 온습도에 대해 분석한 결과 온도가 낮아질수록 미세먼지 농도 비율이 증가하고 특히 0°C 이하에서는 급격하게 비율이 증가하는 현상을 보인다. 반면 습도는 온도의 경우와 반대로 높아질수록 미세먼지 농도 비율이 증가한다. 온습도와 미세먼지 농도의 평균 결정계수는 각각 0.325 와 0.003으로 온도에 대한 의존성이 습도보다 크게 나타나며 온습도에 대한 미세먼지 농도의 경향성을 수식화하여 보정계수로 적용하였다. 온습도를 보정한 경우 정확도는 74.058%로 보정 전과 비교하면 정확도가 136% 향상되었다. 또한 두 측정기 사이의 결정계 수도 온습도 보정 전 0.927에서 보정 후 0.958로 향상 되었으며 RMSE는 13.517 μg/m3에서 6.718 μg/m3으로 50% 감소하였다. 따라서 겨울철에 저가형 미세먼지 간이측정기의 온습도 보정을 통해 신뢰성을 향상할 수 있음을 확인했으며 일반적으로 적용하는 기울기 보정보다 온습도를 고려한 보정이 정확도는 77% 높 고 RMSE는 24% 작으므로 기울기 보정보다 온습도 보정이 PMS5003T 신뢰성 향상에 더 큰 영향을 주는 것으로 확인됐다.
본 연구 결과는 온습도가 통제된 환경에서 시행한 실험실 평가가 아니라 온습도 및 여러 기상 조건이 변하는 실외에서 측정된 현장평가라는 점에서 큰 의미를 지니고 있다. 또한, 저가형 미세먼지 센서 자체에서 측정되는 온습도 데이터를 이용해 PMS5003T를 보 정하여 신뢰성 향상 가능성을 보여주었고, 실외 실시 간 미세먼지 간이측정기로 활용할 수 있음을 보여주었다. 따라서 PMS5003T는 실내외 다중이용시설에서 공기질을 측정하기 위한 센서 플랫폼으로 제작되어 일반인들이 어린이집, 노인요양시설, 지하 복합상가 및 학교 등에서 저렴한 가격으로 미세먼지 농도를 실시간 측정하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 개발된 보정수식은 PMS5003T 센서에 한정된 결과이며 추후 다양한 광산란법 미세먼지 측정기에 대한 분석을 통해 온습도에 대한 영향성을 분석할 필요가 있다.
