1. 서 론

현대인들은 하루 중 약 90% 이상의 시간을 실내공간에서 생활하고 있어 실내공기 중 다양한 오염물질들에 장시간 노출되고 있으며, 이로 인해 실내공기오염은 재실자의 건강에 부정적인 영향을 미치고 있다(Leech, 2002). 이에 재실자들의 실내공기오염물질 노출에 의한 건강상 부정적 영향의 최소화 및 쾌적한 생활환경을 조성하고자 친환경 건축자재의 사용, 자연적 및 기계적 환기, 공기청정기 사용 등 다양한 방법들이 활용되어지고 있다(Jo and Sohn, 2008;Kim et al., 2017).

최근 탄소중립과 국민건강에 대한 관심이 증가함에 따라 실내공기질(Indoor Air Quality, IAQ)과 건물의 에너지 절감을 동시에 고려하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 이를 위해서는 실내 공기 중 오염물질의 센싱 기술의 발전과 더불어, 효율적인 작동과 건강을 동시에 고려할 수 있는 청정 및 환기 기술의 확보가 필수적이다. 이러한 에너지 절감과 재실자의 건강 영향을 동시 고려한 대표적인 방법으로 재실자 중심 제어(occupantcentric control, OCC) 방식의 제어 방법에 대한 개발 및 적용이 활발히 이루어지고 있다(Wang et al., 2023). OCC 방법의 경우 IoT에 기반한 센싱 기술과 데이터 마이닝, 기계학습 등을 활용하여 제어하는 기술로 최근 최적 제어 분야에서 기존 On/Off 제어나 PID 제어 대비 건물 에너지 절감 효과가 뛰어난 것으로 주목받고 있다 (Kang, 2023).

실내공기질을 보다 쾌적하게 관리하기 위해서는 OCC 방법과 같이 센서 기반 측정값을 실시간으로 수집하고 적절한 시간 및 정도에 따라 청정 혹은 환기 제어 시스템을 작동시킬 필요가 있다. 그러나 현재 OCC 제어 시스템은 실시간으로 측정된 센서 값에 의존하여 제어되며, 재실자의 건강 영향을 고려하지 않는 경우가 대다수다(Ji and Kwon, 2024). 또한, 제어 시스템 내 설정되어있는 특정 농도 구간으로 실내공기질을 관리한다면, 어린이나 임산부와 같이 상대적으로 환경오염물질에 취약한 계층의 노출 민감도는 충분히 고려되지 못하는 제한점이 존재할 수 있다.

이에 본 연구는 실내공기질을 보다 효율적으로 개선하고, 공간별 재실자의 노출 민감도를 반영한 맞춤형 공기질 관리 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해, 현재 널리 사용되는 OCC 방식을 기반으로, 재실자의 건강 영향을 고려한 건강 위해성 평가 기반 맞춤형 실내 공기질 지수 산출 알고리즘을 제시하고자 한다. 궁극적으로, 이를 통해 실내공기질을 향상시키고 재실자의 건강을 보다 효과적으로 관리하면서 에너지 효율적인 해결책을 제공하고자 한다.

2. 연구 방법

2.1 재실자 맞춤형 개별 실내공기질지수 산출 알 고리즘 개발

본 연구에서는 선행연구에서 개발한 어린이집과 노인요양시설 대상 실내공기질 지수를 참고하여(Kim et al., 2021), 재실자 맞춤형 통합 실내공기질 지수 산출 방안을 제시하고자 하였다. 해당 실내공기질 지수는 국내 대기 중 오염도를 표현하기 위해 활용되는 통합대기 환경지수(Comprehensive air-quality index, CAI)를 실내공기질에 적용한 지표이다. 먼저, 연구 대상 물질은 IoT 기반 센서를 활용하여 획득할 수 있는 PM₁₀, PM_2.5, CO₂, NO₂, TVOC, HCHO를 대상으로 선정하였다. 이들 6종 대상 오염물질의 개별 실내공기질지수를 산출하고, 6개 지수를 통합적으로 평가하여 최종적으로 통합 실내공기질 지수를 산출하는 것이 주요 목적으로 하였다. 이때, 개별 오염물질의 지수를 산출하는 식은 식 (1)과 같다.

여기서, I_p는 대상 오염물질 p의 실내공기질 지수를 의미하며, C p G V p 는 대상물질 p의 실내 공기 중 농도를 물질 p의 기준농도(Guideline value, GV)로 나눈 값이다. HQ_HI는 해당 구간의 유해기준 상한값이며, HQ_LO는 해당 구간의 유해기준 하한값이다. I_HI는 BP_HI에 해당하는 구간 최고 지수값이고, I_LO는 BP_LO에 해당하는 구간 최저 지수값이다. 통합 실내공기질 지수 산출에 필요한 변수 및 지수의 구간별 점수(Index score)는 Fig. 1과 같다. 이때, 본 연구에서의 맞춤형 통합 실내공기질 산출을 위한 HQ_HI, HQ_LO는 대상 실내공간 거실자의 성별, 연령, 질량 등과 같은 특성에 따라 변경이 가능하고, 대상자의 노출 시간, 노출기간 및 연령 등과 같은 노출 특성을 고려한 농도 구간을 산출하고자 하였다.

통합 실내공기질 지수는 Fig. 1와 같이 ‘좋음(Good)’, ‘보통(Normal)’, ‘나쁨(Bad)’, ‘매우 나쁨(Very bad)’ 총 4단계로 구성하였다. 오염물질별 지수 구간의 HQ_HI, HQ_LO는 NAS (National Academy of Sciences)와 US EPA에서 제안하는 건강위해성평가 방법을 활용하였다 (NRC, 1983;US EPA, 2005). US EPA의 건강위해성평가 방법에 따르면, 대상 오염물질의 비발암 건강 영향을 평가함에 있어 사용되는 위해지수(Hazard quetient, HQ)는 ‘1’을 초과할 때 비발암 건강 영향을 야기할 수 있는 것으로 판단한다. HQ를 기반으로 재실자의 건강 영향에 부정적인 영향을 끼칠 수 있는지에 대해 확인할 수 있는 지표로 노출지수(Exposure index, EI)를 제시 하였으며, EI의 서한도가 건강영향에 부정적인 영향을 끼칠 수 있는 수준을 HQ의 1과 동일한 것으로 설정하였다. EI를 산출하는 식은 HQ를 산출하는 식을 참고하였으며(Wang et al., 2008;Chen and Yeh, 2010;Kim et al., 2021), 식(2)과 같다.

여기서 EI_A는 노출지수를 의미하며, C_A는 오염물질 A 의 농도(mg/m³)를 의미하고, IR는 호흡량(m³/day)을 의미한다. BW는 체중(kg)을 의미하며, 본 연구에서 지수 산출 시 호흡량의 경우 보다 엄격한 노출 수준에서 확인하고자 95% 값을 활용하고자 하였으며, 체중은 노출 시나리오에 해당하는 연령 혹은 성별의 평균 값을 사용하고자 하였다. ET는 일일노출시간(exposure time in day, hr/day), EF는 년간 노출빈도(exposure frequency at year, days/yr), ED는 노출기간(exposure duration for lifetime, yrs)을 의미한다. GC는 독성참고치(Reference concentration, RfC)와 유사한 개념의 기준 농도(mg/ m³)를 의미한다. IRS (Standard inhalation rate)와 BWS (Standard body weight)는 표준 호흡량과 표준 몸무게로서 US EPA는 각각 20 m³/day, 70 kg로 정의하고 있다(Lorber, 2001;US EPA, 2011).

한편, 본 연구에서 산출하고자 하는 지수는 총 4개 단계로 이루어져 있으며, 각 지수의 서한도의 기준으로 ‘좋음’, ‘보통’, ‘나쁨’ 및 ‘매우 나쁨’에 대하여 각 “<0.1”, “0.1~1.0”, “1.0~5.0”, “5.0<”로 설정하였다 (Lemly, 1996;Thabethe et al., 2014;Bamuwamye et al., 2017;Kawichai, et al., 2023). 이렇게 설정한 EI를 기준으로 식(2)을 C_A를 제외한 나머지 변수들을 이항하여 식(3)과 같이 정리하고, 이를 대상 오염물질의 지수 구간 즉 AQI로 정의하였다.

여기서 EI_i는 노출지수 구간 i의 서한도의 기준을 의미하며 선행연구에서 HQ를 정의한 바를 참고하여 구간 별 기준을 달리 적용하였다(“좋음: <0.1”, “보통: 0.1~1.0”, “나쁨: 1.0~5.0”, “매우 나쁨: 5.0<”). GC_A는 대상 오염물질 A의 기준농도를 의미한다. C_Ai는 오염물 질 A의 i 지수 구간에서의 서한도 농도를 의미하고, 최종적으로 산출된 오염물질별 C_Ai는 구간별 HQ의 최대 농도로 설정하고자 한다. 이 외 나머지 변수는 앞서 식 (3)과 동일하다.

이때, 본 통합 실내공기질 지수 대상 오염물질의 경우 독성값이 부재한 오염물질 5종과 HCHO으로, 이들 6종 의 오염물질 각각의 GC의 경우 ^「실내공기질 관리법_」 시행규칙 제3조, 제4조의 국내 실내공기질 관리(유지·권고) 기준을 활용하였다. 한편, 다중이용시설의 종류에 따라 가, 나, 다, 라 군으로 분류하여 지정하고 있음을 고려하여 일반 가정, 의료기관, 산후조리원, 노인요양시설, 어린이집, 이 외 교육시설 등과 같은 민감계층 이용 시설은 나군의 기준 농도를 활용하고, 이 외 사무실, 지하역사, 지하도상가 등과 같은 가군에 해당하는 일반적인 다중이용시설의 경우 가군의 기준 농도를 활용하고자 하였다. 정리된 내용은 Table 1과 같다. 한편, 앞서 GC의 표준 호흡률과 표준 체중으로의 변환 시 일반 다중이용시설은 US EPA에서 정의하고 있는 일반 성인의 호흡률과 체중인 20 m³/day와 70 kg를 활용하였으나, 민감계층 이용시설은 ‘나’군의 경우 민감계층을 대상으로 정해진 기준 농도이므로 민감계층의 대표적인 노출 군인 어린이의 호흡률과 체중을 사용하고자 하였다. 이때, 선행연구를 참고하여 어린이의 체중은 30 kg로 설정하였으며(Felix et al., 2022;Porto et al., 2024), 호흡 률의 경우 약 30 kg인 연령대인 6~11세 어린이의 95% 백분위수 호흡률인 16.6 m³/day 값을 활용하였다(US EPA, 2011).

2.2 재실자 맞춤형 통합 실내공기질지수 산출 알 고리즘 개발

한편, 개별 물질의 실내공기질 지수를 산출할 경우 재실자가 실내공기질의 전체적인 상태를 이해하고 대처하는 데에 어려움이 있을 수 있다. 따라서, 개별 오염물질들의 실내공기질 지수를 기반으로 대상 실내 공간의 전반적인 실내공기질을 평가할 수 있는 방법이 필요하다.

이에 본 연구에서는 개별 오염물질들의 실내공기질 지수를 기반으로 통합 실내공기질 지수를 산출하는 식을 CAI와 선행연구를 참고하여 본 연구 대상 오염물질에 적합하게 식(4)~(7)과 같이 조정하였다.

여기서 Itotal_p는 통합 실내공기질 지수를 의미하며, 이는 Score1, Score2, Score3의 합을 통해 산출할 수 있다. Score1의 경우 6종 오염물질의 실내공기질 지수 중 최 댓값을 의미하며, Score2의 경우 6개 물질의 개별 지수 중 ‘나쁨’ 이상의 등급의 항목 수(N)에 따라 부여된 가 산점을 의미한다. 이때, 가산점은 ‘나쁨’ 이상의 등급 이 2개일 경우 50점, 3~4개일 경우 75점, 5~6개일 경 우 100점으로 설정하였다. Score3은 등급별 항목 개수 (N)에 따라 가산점을 부여하는 것으로 ‘나쁨’과 ‘매우 나쁨’에만 부여한다. 먼저, ‘나쁨’의 경우 ‘나쁨’의 개수 에 10을 곱해주며, ‘매우 나쁨’의 경우 ‘매우 나쁨’의 개 수에 20을 곱해준다. 이렇게 산출된 3개의 Score의 합 을 통해 통합 실내공기질 지수를 산출하고자 하며, 개 별 오염물질과 동일하게 ‘좋음’(0~25), ‘보통’(26~100), ‘나쁨’(101~250), ‘매우 나쁨’(251 이상)으로 최종적으 로 표현하고자 한다.

2.3 재실자 맞춤형 통합 실내공기질 지수 효과평가

본 연구는 재실자 맞춤형 통합 실내공기질 지수의 효과를 간접적으로 평가하기 위해 4개의 실내공기질 노출 시나리오를 설정하였다. 먼저 첫 번째 시나리오의 경우 일반 가정에 어린이 중 0~3개월의 신생아가 거주 하는 것으로 가정하였다. 두 번째 시나리오의 경우 일반 가정에 65세 이상 노년층 부부가 거주하고 있는 것으로 가정하였으며, 세 번째 시나리오의 경우 일반 가정에 19세 이상 성인 부부가 거주하고 있는 것으로 가정함과 동시에 가정주부를 주요 재실자인 것으로 가정하였다. 마지막 네 번째 시나리오의 경우 일반 사무실에 19세 이상의 성인을 재실자인 것으로 가정하였다.

이들 시나리오를 평가하기 위해 건강위해성평가 중 비발암 물질에 대한 평가 방식을 활용하였으며, 이는 식(8)와 같다. 이때, 모든 오염물질 노출 시나리오는 공기청정기 가동이 ‘좋음’의 서한도인 0.1에 가동되어 서한도를 초과하는 농도에는 노출되지 않는 것으로 가정 하였다.

여기서 EI_A는 오염물질 A의 노출지수이며, GD_A는 오염물질 A의 기준용량(mg/kg/day)이다. ADD_A는 일일 평균용량(mg/kg/day)이다. C_A의 경우 오염물질 A의 농도(mg/m³)이며, 이 외 나머지 변수는 앞선 과정에서의 EI_A와 동일하다. 이때, 오염물질의 농도는 본 연구에서는 실측값이 없어, 개별 오염물질의 실내공기질 지수를 통해 산출된 ‘좋음’의 서한도(HQ_HI)인 0.1을 대푯값(최 댓값)으로 설정하고자 하였다. 이외에 노출시간과 관련된 계수인 ET, ED, EF, AT의 경우 노출계수 핸드북을 참고하여 시나리오별로 달리 적용하였다(NIER, 2019a, 2019b). 세부 노출 시나리오는 먼저 시나리오 1의 경우 0~3개월 신생아가 3개월 동안 주중, 주말 모두 약 20.5 hr/day를 집에서 머무는 것으로 가정하였다. 시나리오 2의 경우 65세 이상 노년층 인구가 한국인 기대수명인 82.7세까지 약 18.7년간 18.61 hr/day를 집에서 머무는 것으로 가정하였다. 시나리오 3의 경우 전업주부인 여성이 약 기대수명까지 약 63.7년 간 여성의 주택 점유 시간 중 전업주부이므로 95%에 해당하는 시간의 주중, 주말 평균값인 23.74 hr/day를 집에서 머무는 것으로 가정하였다. 마지막으로 시나리오 4는 일반 성인이 법정 정년 나이인 60세까지 약 41년 동안 주중(공휴일 제외)에만 약 4.48 hr/day를 사무실에서 머무는 것으로 가정 하였다. 이때 노출시나리오별 사용된 오염물질의 농도 범위 및 노출계수의 값은 Table 2에 요약하였다.

추가적으로 본 연구에서 산출한 맞춤형 건강 영향을 고려한 통합 실내공기질 지수가 실내공기질 유지·관리 기준 대비 어느 정도 수준의 건강 영향 개선 효과를 가져올 수 있는지를 평가하고자 실내공기질 유지·관리 기준 농도를 ‘좋음’의 서한도로 설정한 평가 역시 4개 시나리오별로 나누어 수행하고, 건강 영향을 고려한 지수를 활용하여 산출한 결과와 비교하였다.

3. 결 과

3.1 노출 시나리오별 개별 오염물질의 실내공기질 지수 표 산출 결과

네 개 시나리오에 대해 오염물질별 실내공기질 지수를 산출한 결과는 Table 3과 같다. 네 개 시나리오 중 0~3개월 신생아가 일반 가정에 거주하는 시나리오인 #1의 ‘좋음’ HQ_HI의 서한도(농도)가 가장 낮게 나타났으며, CO₂를 제외하고 나머지 5종 물질은 일반 성인이 사무실에 점유하는 시나리오인 #4의 ‘좋음’ HQ_HI의 서한도가 가장 높게 나타났다. 한편 실내공기질 지수를 기반으로 공기청정기를 가동 시 CO₂의 농도 구간이 일반적인 배경 농도 수준 대비 매우 낮은 수준으로 산출되어 공기청정기가 충분히 좋은 공기질 상태임에도 불구하고 상시 가동될 것으로 판단되었다. CO₂의 경우 다른 5종의 오염물질과 다르게 낮은 농도에서 건강상에 부정적인 영향을 끼치지 않고, 의사결정 등의 인지능력 저하도 1,000 ppm 수준의 농도에서 나타나는 것으로 알려진바 있어(Satish et al., 2012), 실내공기질 유지·관리 기준인 1,000 ppm을 ‘좋음’의 서한도로 설정하고자 하였다.

실내공기질 지수 중 ‘보통’ 수준의 HQ_HI 서한도를 검토한 결과, #1의 경우 여섯 개 물질 모두 실내공기질 유지·관리기준 중 ‘나’군에 해당하는 기준 농도보다 상당히 낮은 수준으로 확인되었다. 반면, 동일한 일반 가정임에도 불구하고 성인이 주로 거주하는 #2와 #3의 경우, ‘나’군의 기준 농도가 ‘보통’의 서한도보다 높은 수준으로 나타났다. 한편, #4와 같이 사무실인 경우에는 실내공기질 유지·관리기준 중 ‘가’군에 해당하는 기준 농도가 #2와 #3과 마찬가지로 ‘보통’의 서한도보다 높은 수준인 것으로 확인되었다.

한편, ‘보통’의 서한도가 실내공기질 유지·관리 기준 대비 높게 나타나, 개별 오염물질의 실내공기질 지수 선정 시 대상 재실자의 특성이 고려된 건강영향 기반 산출된 HQ_HI의 서한도 값이 법에서 정하는 허용 기준을 초과할 경우 HQ_HI의 서한도 값을 법에서 정하는 기준으로 정하는 것이 타당할 것으로 여겨진다. 이는 법에서 정하는 오염물질별 관리기준의 경우 이의 기준 농도에 노출 시 인체, 동식물 및 재산상 유해한 영향의 발현 가능성이 낮음을 내포하고 있음을 고려할 때 ‘보통’ HQ_HI의 서한도가 법에서 정하고 있는 기준보다 높은 경우 이의 값을 변경하여 적용하는 것이 건강 위해성 평가 기법을 활용한 재실자 맞춤형 통합실내공기질 지수 개발에 반영되어야함을 나타낸다. 이에, #2, #3, #4 시나리오의 경우 ‘보통’의 서한도가 실내공기질 유지·관리기준을 초과할 경우 실내공기질 유지·관리기준으로 설정하였으며, 기존의 ‘보통’의 서한도를 ‘나쁨’ 의 서한도로 대체하였다. 최종적으로 산출된 개별 오염물질의 실내공기질 지수 농도 구간을 산출한 결과는 Table 4와 같다.

본 연구에서 재실자 맞춤형 통합 실내공기질 지수를 산출하는 방법을 요약하여 제시하면 Fig. 2와 같다.

3.2 통합 실내공기질 지수 별 개별 오염물질의 시 나리오

본 연구에서는 대상 실내 공간의 전반적인 실내공기 질을 평가하기 위해, 개별 오염물질들의 실내공기질 지수를 기반으로 통합 실내공기질 지수를 산출하고자 하였다. 먼저, 통합 실내공기질 지수가 ‘좋음’이 산출되기 위해서는 모든 오염물질의 지수가 ‘좋음’이여야 하며, ‘보통’과 ‘나쁨’도 동일하게 6개 오염물질 중 한 개 이상의 오염물질이 각 ‘보통’, ‘나쁨’이여야한다. 한편, ‘나쁨’의 경우 #2, #3, #4의 실내공기질 유지·관리기준 대비 높은 농도까지 분포할 수 있기 때문에 각 오염 물질의 농도가 실내공기질 유지·관리 기준을 초과하여 건강에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 클 것으로 추정된다.

통합 실내공기질 지수가 ‘매우 나쁨’으로 산출되기 위해서는, 기존의 ‘좋음’, ‘보통’, ‘나쁨’과는 다른 계산 방식이 적용된다. 특히, 특정 물질이 ‘매우 나쁨’의 점수대인 251점을 초과하지 않더라도 ‘매우 나쁨’ 지수로 판정될 수 있는 구조적 특징을 가지고 있다. 이는 통합 지수 산출 방식이 다음과 같이 세 가지 주요 규칙을 기반으로 하기 때문이다.

첫째, 지수 점수의 최댓값 기준으로 통합 실내공기질 지수는 개별 오염물질의 지수 점수 중 최댓값에 따라 결정된다. 즉, 특정 오염물질의 지수 점수가 다른 오염 물질에 비해 월등히 높아 ‘매우 나쁨’ 수준일 경우 통합 실내공기질 지수가 ‘매우 나쁨’으로 산출될 수 있다.

둘째, ‘나쁨’이 2개 이상일 경우 보정값 적용으로 개별 오염물질 중 두 가지 이상의 오염물질이 ‘나쁨’(101~250점) 상태일 경우, 추가적으로 50점을 보정 하여 통합 지수에 더해진다. 이 보정값으로 인해 개별 오염물질의 점수가 251점에 도달하지 않더라도 통합 지수는 ‘매우 나쁨’에 도달할 수 있다.

셋째, ‘나쁨’ 및 ‘매우 나쁨’ 오염물질 수 기반 가중치로 오염물질이 ‘나쁨’인 경우에는 개수에 따라 10점씩 가중되고, ‘매우 나쁨’인 경우에는 개수에 따라 20점씩 가중되어 최종 통합 지수가 계산된다. 예를 들어, 두 개의 오염물질이 ‘나쁨’이고, 한 개의 오염물질이 ‘매우 나쁨’이라면, 이 가중치만으로도 40점(2 × 10 + 1 × 20) 이 추가된다.

이러한 산출 방식으로 인해 통합 실내공기질 지수가 ‘매우 나쁨’으로 나타날 가능성은 다양한 시나리오에서 확인될 수 있다. 예를 들어, 특정 오염물질이 251점을 초과하지 않더라도, 두 개의 오염물질이 ‘나쁨’ 수준이고 추가적으로 하나의 오염물질이 ‘좋음’ 수준을 초과하는 값에 도달할 경우, 가중치로 인해 통합 지수가 ‘매우 나쁨’으로 산출될 가능성이 있다. 또한, ‘나쁨’ 오염 물질의 수가 3개 이상일 경우, 각 오염물질의 점수는 상대적으로 낮더라도 가중치를 통해 ‘매우 나쁨’ 지수로 상승할 수 있다.

따라서, 통합 실내공기질 지수에서의 ‘매우 나쁨’일 때의 허용 가능한 오염물질 농도는 단일 오염물질의 극단적 농도뿐만 아니라, 여러 오염물질의 중간 수준 이상 누적 영향을 고려할 수 있을 것으로 보인다.

3.3 실내공기질 개선 시나리오에 따른 오염물질별 건강위해성 평가

본 연구는 실내공기질 관리에서 실내공기질 지수의 활용성을 평가하기 위해, 이전에 산출된 노출 시나리오별 실내공기질 지수를 기반으로 건강위해성평가를 수행하였다. 이때, ‘좋음’ 기준치를 초과할 경우 실내공기 질 제어 시스템이 작동하여 ‘좋음’ 상태가 지속된다고 가정한 조건에서 각 시나리오별 건강 위해성 평가를 진행하였다. 또한, 각 시나리오별로 비교함과 동시에 실내공기질 유지·관리 기준 농도를 ‘좋음’과 같은 제어 시스템 작동의 서한도로 설정한 결과와도 비교함으로써 기준 농도 대비 본 연구에서 제시하는 맞춤형 건강영향을 고려한 실내공기질 지수를 기반으로 한 건강 유해 발현 가능성을 확인하고자 하였다. 단 건강위해성평가의 경우 CO₂는 나머지 5종 물질과 달리 서한도인 1,000 ppm을 초과해도 건강 상에 부정적인 영향을 끼치지 않아 건강위해성평가 대상에서 제외하였다.

네 개 시나리오에 대해 오염물질별 실내공기질 지수를 산출한 결과는 Fig. 3과 같다. 먼저 모든 시나리오에서 실내공기질 유지·관리 기준 농도까지 노출되는 것으로 가정했을 때의 EI가 실내공기질 지수의 ‘좋음’의 서한도까지 노출되는 것으로 가정했을 때의 EI 대비 낮게 나타났으며, 특히 #1와 같이 오염물질에 취약한 신생아의 경우 그 차이가 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 공기 중 오염물질 노출에 취약한 영유아나 어린이의 경우 단순히 실내공기질 관리법에서 정하는 오염물질별 유지·권고 기준 농도 중심으로 가정집 내 공기질을 관리했을 때에는 상당히 높은 오염물질 수준에 노출되는 것을 확인할 수 있는 결과이다.

4. 고 찰

본 연구는 노출 시나리오별 실내공기질 지수를 산출하고, 이를 바탕으로 가상의 시나리오를 설정하여 실내 공기질이 ‘좋음’으로 유지될 때의 건강 위해도를 평가함으로써 실내공기질 관리의 새로운 기준점을 제안하고자 하였다. 기존의 실내공기질 유지·관리 기준이 단일 오염물질의 농도 초과 여부에 초점을 두는 반면, 본 연구에서 제안한 실내공기질 지수는 통합적이며 재실자 맞춤형 접근 방식을 도입하였다.

제안된 재실자 맞춤형 실내공기질 지수의 효과를 평가하기 위해 4가지 노출 시나리오를 설정하였으며, 각 시나리오별 실내공기질 지수를 산출한 결과, 지수와 오염물질 농도 분포가 상이하게 나타났다. 이는 실내 환경 및 재실자의 노출 특성에 따라 달라짐을 보여준다. 예를 들어, #1(신생아, 일반 가정)의 경우 모든 오염물 질이 실내공기질 유지·관리 기준보다 낮은 농도 구간에 위치한 반면, #4(성인, 사무실)의 경우 상대적으로 높은 오염물질 농도 구간을 보여주었다. 이를 통해 본 연구에서 제안한 실내공기질 지수가 재실자 특성에 맞 춘 관리가 가능함을 확인하였다. 한편, 건강 영향을 기준으로 지수별 농도 구간을 산정한 결과, ‘보통’ 수준의 서한도에서는 실내공기질 유지·관리 기준을 초과하는 경향이 나타났다. 이에 따라 ‘보통’의 서한도가 유지·관리 기준을 초과할 경우, 유지·관리 기준 농도로 서한도를 설정하는 형태의 조정된 지수를 산출할 수 있도록 재실자 맞춤형 실내공기질 지수 산출 알고리즘을 개발 하였다.

이와 같은 알고리즘으로 산출된 개별 실내공기질 지수를 기반으로 통합 실내공기질 지수를 산출하였으며, 통합 지수의 경우 기존 방식과 다른 산출 방식(최댓값, 보정값, 가중치 적용)을 통해 다수의 오염물질이 복합적으로 공기질에 미치는 영향을 효과적으로 반영할 수 있음을 확인하였다. 특히, ‘매우 나쁨’ 산출 방식은 단일 오염물질의 극단적인 농도뿐만 아니라, 다수의 오염 물질이 중간 수준 이상으로 분포하는 경우에도 위험성 을 평가할 수 있을 것으로 추정되었다. 이는 복합적 오염 상황에서 발생 가능한 건강 위험을 보다 정확히 예측하고 대응할 수 있는 도구로서의 가능성을 제시하는 결과로 여겨진다. 따라서, 통합 지수를 기반으로 한 공기질 평가는 기존의 단일 기준 농도 초과 중심의 관리 방식보다 공간 유형 및 재실자의 노출 특성에 따른 건강 영향을 더 효과적으로 반영할 수 있음을 시사한다.

또한, 최종적으로 산출된 노출 시나리오별 통합 실내 공기질 지수와 기존 유지관리기준 농도 기반 평가 방법을 비교함으로써 본 연구에서 제시하는 지수 알고리즘의 건강영향을 평가하였다. 그 결과, 신생아와 같은 민감군의 경우 기존 기준 농도 기반의 관리 방식은 과도한 노출을 초래할 가능성이 있는 반면, 지수 기반의 관리 방식은 상대적으로 낮은 오염물질 농도에서 건강 위해성을 줄이는 효과를 보였다. 이는 실내공기질 관리에서 재실자의 특성과 오염물질의 복합적 영향을 고려한 맞춤형 전략의 필요성을 강조하며, 건강에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 실내공기질 관리의 새로운 패러다임을 제시한다.

본 연구에서 제안한 실내공기질 지수와 맞춤형 관리 방안은 실내공기질 관리 정책 및 실제 현장 적용에 있어 중요한 시사점을 제공한다. 기존 농도 중심 관리 방식의 한계를 보완하며, 민감군의 건강을 보호할 수 있는 기준을 마련하는 데 기여할 수 있다. 특히, 다양한 시나리오에 따라 최적화된 공기질 관리 전략을 수립함으로써, 보다 효율적이고 건강 중심적인 실내 환경 조성을 가능하게 한다. 이러한 접근은 개인과 공간의 특성을 고려한 실용적인 관리 방안을 개발하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

5. 결 론

본 연구는 실내공기질 관리의 효율성을 높이기 위해 개별 오염물질의 농도를 통합하여 재실자 맞춤형 실내 공기질 지수를 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해, 기존의 단순 농도 기반 관리 방식에서 벗어나, 다수의 오염물질이 복합적으로 공기질에 미치는 영향을 반영하는 통합적 관리 방식을 제안하고자 하였다.

본 지수를 네가지 노출 시나리오에 따라 산출하고, 5종 오염물질에 대해 건강위해성평가를 활용하여 평가 한 결과, 실내공기질 지수는 재실자의 특성과 공간의 이용 상황에 따라 적합하게 조정될 수 있으며, 특히 민감계층(예: 신생아)의 건강 보호에 효과적인 공기질 관리 기준을 제공할 수 있음을 확인하였다. 또한, 맞춤형 관리 기준을 적용할 경우 기존 실내공기질 관리 기준보다 낮은 오염물질 농도로 공기질을 유지할 수 있어, 건강 위해성을 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 확인되었다.

특히, 통합 실내공기질 지수의 산출 과정에서 보정값 및 가중치를 도입함으로써, 다수의 오염물질이 동시에 영향을 미치는 복합적인 상황에서도 실내 환경의 건강 위험을 효과적으로 평가할 수 있는 가능성을 제시하였다. 이러한 접근은 기존의 단일 오염물질 중심 관리 방식의 한계를 극복하고, 다양한 환경에서 보다 실효성 있는 공기질 관리 전략을 수립하는 데 기여할 수 있다.

결론적으로, 본 연구에서 제안한 실내공기질 지수 산출 알고리즘은 실내 공기질 관리 및 정책적 활용에 있어 유용한 도구가 될 수 있으며, 향후 연구에서는 다양한 공간 유형과 장기간의 데이터 수집을 통해 알고리즘의 유효성을 더욱 검증할 필요가 있다. 이를 통해 보다 광범위한 적용 가능성과 실내 환경 관리의 새로운 기준을 제시할 수 있을 것이다.