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ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.23 No.4 pp.373-383
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2024.23.4.373

Estimation of odor emissions from area sources using inverse modeling

A-ra Kim, Eun-sung Son, Sang-woo Han, Sung-tae Kim*
E2M3 Inc.
* Corresponding Author: Tel: +82-31-365-3345 E-mail: kst7579@gmail.com
24/12/2024 30/12/2024 31/12/2024

Abstract


The management of pollutant emissions from industrial sites involves various crucial steps, including estimating emission quantities and assessing their impact on surrounding areas. While emissions from point sources, such as exhaust outlets, are relatively easier to manage, emissions from area sources, such as workshops and livestock facilities, are often challenging to measure due to various constraints. To address this issue, this study proposes a method for estimating emissions from area sources by utilizing data collected at site boundaries and applying a reverse modeling approach. Using data from actual livestock facilities, along with reverse modeling results, this study identified a strong correlation between the facility area and the number of livestock raised. Correlation analyses revealed positive relationships between the facility area and the average odor emission rate, as well as between the number of livestock and the average odor emission rate. In addition, the results of reverse modeling confirmed a significant correlation between odor emissions, the number of livestock, and the facility area. Based on these findings, this study developed an odor emission factor for livestock facilities using the number of livestock and the facility area as activity indicators. The odor emission factor is expressed in units of OU/s/pig/m², where “OU” represents odor units, “s” denotes seconds, “pig” corresponds to the number of livestock, and “m²” refers to the total facility area. By multiplying the number of livestock by the facility area, the total odor emission rate (OU/sec) can be calculated. Unlike traditional emission factors that rely solely on the number of livestock, this newly developed factor incorporates all facilities contributing to odor emissions within a livestock operation. This approach allows for the estimation of odor emissions using external measurement data and facility information, even in cases where direct measurements are impractical. The results of this study are expected to be effectively utilized for odor evaluation and management in livestock facilities.



역모델을 활용한 면오염원 악취배출량 산정연구

김아라, 손은성, 한상우, 김성태*
이투엠쓰리(주)

초록


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

    1. 서 론

    일반적인 사업장에서는 생산활동을 통해 가스상 또는 입자상 오염물질이 생성될 수 있으며, 생성된 오염 물질은 생산시설을 벗어나 건물의 외부 대기중으로 배출될 수 있다. 대기중으로 배출되는 오염물질은 주변 지역의 대기질을 악화시킬 수 있으며, 나아가서는 국가적인 대기질 관리 정책이 요구되기도 한다. 국가에서는 대기중으로 배출되는 오염물질의 관리를 위하여 주요 배출구인 굴뚝 등에서 측정을 통해 오염물질의 배출농도 및 양을 관리하고 있으나(Kang, 2024), 그 외의 시설에서 배출되는 오염물질의 관리는 측정방법 및 측정조건 등의 현실적인 어려움으로 인해 명확한 배출량을 파악할 수 없으므로, 제한적인 관리에 머무르고 있는 실정이다(Cho and Ryu, 2023a). 특히, 작업장 내부에서 생성된 오염물질이 출입문, 창문, 배기구 등으로 배출되는 경우 굴뚝을 통해 배출되는 경우에 비해 낮은 배출고도에서 배출됨으로 생활환경에 더 높은 기여도로 노출될 수 있다(Cho and Ryu, 2023b).

    최근 악취민원이 증가하고 있는 축사는 일반적으로 사육동, 사료빈, 가축분뇨 저장 및 처리시설 등으로 구성되어 있으며, 배출량을 명확히 파악하기 어려운 면오염원 배출시설로 판단할 수 있다(Cho and Ryu, 2023a) 2018년 기준으로 국민권익위원회에서 실시한 전국 축사악취 기획조사 결과보고서의 분석결과에 의하면, 2017년 국민신문고에 접수된 악취민원 중 돼지 축사에서 가장 많은 206건의 악취민원이 접수된 바 있으며, 기타축종(131건), 한우(137건), 개(64건) 닭(57건) 순으로 접수된 것으로 보고되었다(ACRC, 2018).

    축사에서 발생하는 악취배출량을 측정하기 위하여 축사 내부에서 시료채취를 하거나 배기팬 등에서 직접 측정할 수는 있으나, 구제역, 아프리카 돼지열병, 조류 인플루엔자 등의 가축전염병에 민감하기 때문에 악취측정을 위한 외부인접근이 어려운 실정이다. 더구나, 악취는 여러 가지 악취 유발 물질이 포함된 복합악취 형태의 감각공해이며, 물질 간의 상승 및 상쇄효과가 있어 단일성분의 측정으로 악취배출량을 산정하기에는 어려움이 있으며, 약 321가지 이상의 물질이 포함되어 있는 복합물이며 각 물질이 저농도로 분포하여 측정 자체의 한계가 있다(Oh, 2016).

    국가 미세먼지 정보센터에서는 대기정책지원시스템(Clean Air Policy Support System, CAPSS)에서 가축의 분뇨관리시에 발생하는 암모니아 배출량을 산정하고 있으며, 돼지의 경우 사양 단계에 따라 자돈, 육성돈, 비육돈, 모돈 사육장과 시설에 따라 돈사 내부를 퇴비화시설, 축산분뇨시설, 토양시비로 구분하여 배출계수를 적용하고 있다(Roh et al., 2021). 그러나, 현행 암모니아 배출계수는 명확한 배출량 산정을 위한 프로토콜이 없는 상황에서 측정이 이루어졌으며, 후속연구의 부족으로 대표성이 다소 부족한 면이 있다(Park et al., 2022a).

    본 연구는 현실적으로 직접측정이 어려운 면오염원의 배출량 및 배출계수를 산정하기 위한 방법으로 배출원 주변에서 복합악취 희석배수를 측정하고, 그 결과를 역모델링 방법을 통해 면오염원의 배출량을 역으로 산정하였다. 또한, 그 결과를 이용하여 복합악취배출량과 사육두수 및 시설면적과의 상관성 분석을 통해 사육두 수와 시설면적을 활동도로 하는 돼지 축사의 복합악취 배출계수를 정의하고자 하였다.

    2. 실험 방법

    2.1 돈사 형태

    Fig. 1과 같이 한국의 농림축산식품부에서 제공하는 2021년 축사표준설계도에 의하면 일반적인 돈사는 비 육돈사, 번식돈사, 사료빈, 출하실, 창고, 가축분뇨 저장 및 처리시설, 폐가축 보관 및 처리시설 등으로 이루어진다. 일반적으로 돈사는 지역에 따라서 주변에 다른 돈사가 없이 독립된 공간에서 단일시설로 운영되는 단일돈사(Fig. 1(a))와 여러개의 축사가 부지경계를 공유하여 조밀하게 조성된 밀집돈사(Fig. 1(b))로 정의할 수 있다.

    단일돈사의 경우 풍하방향에 따라 부지경계선을 기준으로 가장 인접한 지역에서 복합악취를 측정하였으나, 밀집돈사의 경우 부지경계의 구분이 모호하기 때문에 각각의 돈사의 부지경계에서 측정하는데 어려움이 존재하였다. 이로 인해 각 돈사별 개별 배출량을 산정하는 것은 논리적 가능성이 빈약하기 때문에 밀집돈사를 한 개의 돈사로 정의하여, 각 돈사의 단위 면적당 악취 배출량은 동일한 것으로 가정하였다.

    단, 단일돈사와 밀집돈사의 경우 각각의 밀집도에 따른 악취배출량의 차이가 발생할 수 있으므로 단일돈사와 밀집돈사로 구분하여 배출량 및 배출계수를 산정하였다.

    2.2 현장 측정

    본 연구는 제주도 돈사 185개소를 대상으로 2018년부터 2019년까지 봄철과 가을철에 각 돈사의 부지경계에서 채취하여 악취공정시험기준(ES09301)을 준수하여 공기희석관능법으로 분석하였다. 측정한 돼지 축사는 제주도에 위치한 185개의 돈사를 대상으로 하였으며, 한국의 축산물품질평가원에서 제공하는 돼지 시도 사육규모별 농장 수 및 마리수 통계 자료에 따르면, 해당 기간의 제주도 내 돼지농장 수는 278개소로 제주도 지역의 약 67%에 해당하는 수치이다.

    복합악취 시료채취는 돈사의 부지경계에서 이루어졌으며, 단일돈사의 경우 10개 지점, 밀집돈사의 경우 최대 40개 지점에서 샘플을 채취하였다, 공기희석관능법은 기기분석법과 같이 정량적인 결과로 제시가 가능하다. 본 측정에서는 공기희석관능법에 의한 공기희석배 수 산정을 위하여 tedler bag (5 L, TOP trading, Korea)을 고순도 질소(99.999%)로 3회 이상 세척한 후, 냄새 유무와 누출여부를 확인한 후 사용 하였다. 진공흡입상자를 이용하여 현장의 공기로 3회 이상 치환한 후 1 L/ min의 유속으로 5분 이내에 시료를 채취하였다.

    시료채취가 끝난 tedlar bag은 상온(15~25°C)에서 직사광선을 차단하여 운반 및 보관하였으며, 복합악취 판정은 공정시험법에 따라 선정된 패널이 시료채취 후 24 시간 이내에 분석하였다.

    2.3 역 모델링

    역모델링 기법은 모델의 예측값과 실제 측정값의 차이를 최소화하여 배출량을 재산정하는 기법으로 정방향 모델에서 발생하는 오차를 보완하기 위해 사용되는 방법이다.

    Koo et al. (2013) 등은 매립지에서 배출되는 메탄의 배출량을 추정하기 위하여 매립지 주변에서 측정한 메탄 농도와 동시간의 기상조건을 적용한 CALPUFF 모델에 의해 역모델 방법으로 메탄 배출량을 산정하였다. Kim and Park (2015) 등은 동해항에서 배출되는 오염물질의 발생량을 추정하기 위하여 측정된 미세먼지 농도와 CALPUFF 모델을 통한 사업장별 기여율을 산정하고, 각각의 배출원에 대한 배출량을 산정하였다. 이를 통해 대기환경기준을 만족하기 위한 각 시설의 저감량을 산출하여 배출시설의 관리대책을 수립한 사례가 있다.

    본 연구에서는 돈사의 복합악취 배출량을 산정하기 위하여 역모델링 기법을 사용하였다(Koo et al., 2013).

    돈사의 복합악취 배출량을 산정하기 위하여 돈사를 하나의 면오염원으로 통합하고 임의의 배출량(예: 1OU/m2/s)으로 복합악취 확산 시뮬레이션을 수행한다. 악취확산 모델링 결과 예측지점의 기여농도와 현장측정 복합악취 농도의 비를 이용하여, 돈사의 배출량을 역산정하는 방법으로 접근하였다. Fig. 2의 역모델링 모식도와 같이 현장측정 복합악취 농도와 모델 예측 복합 악취 농도의 비를 모델의 입력 배출량에 곱하여 돈사의 복합악취 배출량을 다시 산정한다(식(1)).

    JOIE-23-4-373_EQ-1.gif
    (1)

    돈사별 측정지점은 10~40개 지점이며, 역모델링을 통하여 복합악취 측정당시의 기상조건을 적용하여 돈사당 각각 10~40개의 역배출량을 추정할 수 있다. 돈사별 배출량 중 이상치를 제거한 후 배출량을 산술평균하여 평균배출량, 배출량중 최대값을 사용하여 최대배출량을 각각 산정하였다.

    돈사별 평균배출량과 최대배출량을 산정한 후, 배출량과 돈사 시설정보(사육두수, 부지면적, 시설면적) 간의 상관성을 분석하였다. 통계 분석을 위하여 SPSS 22의 통계 package를 사용하여 돈사 기본 정보 중 배출량과 유의미한 상관성을 가진 독립변인를 찾고, 다중회귀 분석을 통하여 돈사 복합악취 배출계수 산정에 활용하였다.

    2.4 CALPUFF 모델

    역모델링 기법을 이용한 돈사의 배출량을 계산하기 위하여, U.S.EPA 대체 모델(alternative model)이며, 라그랑지안 퍼프 모델(Lagrangian puff model)인 CALPUFF 모델을 사용하였다(Koo et al., 2013;Kim and Park, 2015).

    CALPUFF 모델은 수용점에서 연기덩어리(puff)에 의한 기여농도를 계산하기 위한 는 식(2)를 기본식을 사용한다. 식(3)은 가우시안 방정식의 수직항으로 혼합층 높이에서와 지표면에서 반사되는 계산과정을 설명 한다.

    C = Q 2 π σ x σ y g exp [ d a 2 / ( 2 σ x 2 ) ] exp [ d c 2 / ( 2 σ y 2 ) ]
    (2)

    g = 2 ( 2 π ) 1 / 2 σ z n = exp [ ( H e + 2 n h ) 2 / ( 2 σ z 2 ) ]
    (3)

    • C: 수용점에서의 농도(g/m3)

    • Q: puff에서의 오염물질 질량(g)

    • σx, σy, σz: 확산계수(m)

    • da: puff의 중심에서 수용점까지 풍향과 수평으로 이격 거리(m)

    • dc: puff의 중심에서 수용점까지 풍향과 수직으로 이격 거리(m)

    • g: 가우시안 방정식의 수직항(m)

    • H: 굴뚝 유효높이(m)

    • h: 혼합층 높이(m)

    기상자료는 CALPUFF의 기상 전처리 모델인 CALMET을 이용하였다. 지표기상자료는 기상청 제주도 종관 및 방재 기상관측자료 전체를 사용하였으며, 고층기상자료는 국가태풍센터(47186)를 사용하였다. 모델링 영역은 각각의 개별돈사 및 밀집돈사를 중심으로 50 m 해상도, 60 × 60개의 격자, 3 km × 3 km 영역으로 설정하였다.

    2.5 악취첨두농도

    대기중의 악취는 배출원의 형태나 시간에 따라서 변동성이 크기 때문에, 일반 대기오염물질과 같이 평균농도를 사용하기보다 순간적으로 발생하는 첨두농도의 사용이 적합하다. CALPUFF모델은 1시간 이하의 기상 자료를 이용한 모델링이 가능하여 짧은 기간에 대하여 농도를 계산 할 수 있지만, 본 연구시 자료수집의 한계로 적용하지 못하였다. 자료 수집이 어려운 경우, 시간 환산계수를 사용하여 시간평균 농도로부터 첨두농도를 계산할 수 있으며, 환산계수는 식(4)와 같다. 본 연구에서는 역모델링으로 계산된 1시간 평균 농도를 3분 첨두 농도로 환산하기 위하여 식(4)에 의해 산정된 계수 1.82로 보정하여 계산하였다.

    f ( t , t 0 ) = ( t 0 / t ) 0.2
    (4)

    • t: 첨두 시간(분)

    • t0: 모델에서 적용한 평균시간(분)

    3. 결과 및 고찰

    3.1 현장측정 복합악취 농도

    돈사별 부지경계에서 측정한 복합악취 농도를 이용하여, 평균값과 최대값을 계산하고, 제주도 지역별(제주시, 서귀포시) 및 축사 형태별(개별돈사, 밀집돈사) 로 구분하여 비교하였다. Fig. 4에 나타난 바와 같이, 제주시 축사의 평균 악취농도는 3.0~56.3 OU로 중앙값이 13.7 OU이며, 서귀포시 축사에서의 악취농도는 4.5~25.3 OU이고 중앙값이 12.9 OU로 나타났다. 또한, 축사별 최대농도는 제주시 축사에서 3.0~144.0 OU 이며, 중앙값이 31.0 OU이고, 서귀포시 축사의 최대농도은 7.0~100.0 OU이며, 중앙값은 30.0 OU로 나타났다. 축사별 고농도의 차이는 있으나, 제주시와 서귀포시의 복합악취 측정농도 평균값과 최대값에서 중간값(Median)과 범위에 대해서 유의미한 차이가 나타나지 않으며, 이는 지역에 따라 구분할 수 없다고 판단하는 근거로 볼 수 있다.

    Fig. 5는 단일축사와 밀집축사에 대해서 각각의 차별화의 필요성을 검토하기 위하여 축사형태별 복합악취 측정결과를 비교한 것이다. 평균농도을 계산한 결과에서 단일축사의 악취농도는 3.0~56.3 OU로 중앙값이 10.8 OU이며, 밀집축사에서의 악취농도는 6.0~30.45 OU로 중앙값이 16.13 OU로 나타났다. 또한, 최대농도의 경우 단일축사에서는 3.0~144.0 OU이며, 중앙값이 30.0 OU인 반면, 밀집축사의 최대농도은 14.0~100.0 OU이며 중앙값은 44.0 OU로 나타나 단일축사에서의 중앙값보다 높은 농도로 나타났다. 평균농도와 최대농도의 범위가 밀집축사에 대해서 단일축사보다 높은 농도와 넓은 범위에 값으로 나타나고 있으므로 돈사 형태에 따른 복합악취의 배출계수 식을 구분하여 산정하는 것이 타당한 것으로 판단하였다.

    3.2 배출계수 산정결과

    본 연구에서 현장조사를 대상의 단일돈사는 79개 사업장이며, 돈사의 사육두수, 시설면적, 역모델을 통한 악취배출량(OER, Odor emission rate)을 각각의 단일돈사에 대해서 상관도를 정리하여 Table 1에 나타내었다.

    축사시설의 면적과 사육두수의 관계에서 실제 대부분의 돈사가 정해진 면적에 대해 최대에 가까운 돼지를 사육하는 것으로 조사되었으며, 그 결과는 0.974로 높은 상관성이 있는 것으로 설명되고 있다. 또한, 사육두수와 역모델로 산정한 평균 악취배출량과의 관계에서는 0.646의 상관도를 나타내고 있으며, 시설면적과 평균 악취배출량과의 상관도는 0.652를 보이고 있다. 이는 각 축사의 부지경계선에서 측정된 평균농도와 이를 이용하여 역모델을 통해 산정된 평균배출량이 해당농장의 사육두수 및 시설면적과의 양의 상관관계를 갖는 것을 의미하는 것으로(Table 1), 사육두수와 시설면적을 활동도로 악취배출계수를 산정할 수 있음을 의미하고 있다. 또한, 동일한 방법을 적용하고, 해당농장에서 역모델을 활용하여 산정된 최대 악취배출량을 사육두수 및 시설면적과의 상관성을 분석한 결과 Fig. 6(b)(d)에 나타난 바와 같이 각각 0.711과 0.716으로 높은 관계식을 확인할 수 있었다.

    Table 2는 밀집돈사를 대상으로 단일돈사와 동일한 방법으로 시설면적, 사육두수, 평균 및 최대 악취배출량을 이용하여 Pearson 상관도를 정리한 것이다. 밀집 돈사의 총 개수는 106이며, 인접한 축사를 56개의 밀집 시설을 대상으로 조사된 것으로, 사육두수와 시설면적과의 상관계수는 0.96으로 높은 상관도를 갖는 값으로 나타났다. 평균 악취배출량과의 상관계수에서는 사육두수와의 관계식에서 0.654, 사육시설면적과의 Pearson 상관계수는 0.637로 나타났으며, 역모델링의 결과로 나타난 최대 악취배출량과의 관계에서는 사육두수가 0.611, 시설면적과는 0.6의 상관계수로 나타났다. Fig. 7 은 밀집돈사와 사육두수, 시설면적, 악취배출량의 상관 관계를 나타낸다.

    상기에 분석된 내용을 이용해서, 사육두수와 축사시 설면적을 활동도로 구성한 악취배출계수를 만들고자 하였다. 일반적인 축사의 악취배출계수는 Table 3에 나타난 바와 같이 대부분 사육두수를 활용하여 악취배출량을 산정하도록 보고되고 있으나, 대부분 축사 내부(주로 Slurry pit)에서 측정된 결과에 의해 산정된 것으로, 축사의 배출량이라기 보다는 사육동에 의한 배출량으로 보는 것이 타당하다. 그러나, 실제 운영중인 축사의 악취배출량이라고 통칭함에 있어서는 사육동 뿐만 아니라 가축분뇨 저장 및 처리시설 등에서 상당량의 악취가 배출되는 바, 축사 내부에서의 사육을 위한 모든 시설을 기준으로 산정한 악취배출량을 산정하여야 하며, 이를 위하여 본 연구에서는 축사 내 시설의 총면적을 활동도로 적용하고자 하였다.

    악취배출계수를 통계적으로 산정하기 위하여 본 연구에서는 SPSS 22의 다중회귀분석을 활용하였으며, 돈사 형태별로 각각 구분하여 산정된 회귀분석 결과를 Table 4에 정리하였다. 표준화 계수(β)는 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향력을 의미하는 것으로, 사육두수와 시설면적과 같이 척도가 다를 경우 표준화 계수로 해석할 수 있다. 개별 돈사의 표준화 계수는 시설면적이 사육 두수 보다 높은 0.45 및 0.457로, 이는 개별 돈사의 복합악취 배출량은 사육두수보다 시설면적의 영향력이 더 크다고 해석할 수 있다. 반면, 밀집 돈사의 경우 사육두수의 표준화 계수가 0.541 및 0.439로 복합악취 배출량에 미치는 영향이 시설 면적보다 높다고 해석 된다.

    다중회귀분석 결과에서의 독립변수들의 비표준화 계수(B) 및 상수를 이용하여, 돈사형태별 악취배출계수를 Table 5와 같이 산정되었다. 여기서 x1은 사육두수를, x2 는 시설의 면적을 의미하는 것으로 단일축사와 밀집돈사에 대해서 각각 평균 악취배출량과 최대 악취배출량을 산정하기 위한 배출계수 식을 도출할 수 있었다.

    악취배출계수의 단위는 OU/s/pig/m2이며, 사육두수와 시설면적을 곱하여 최종적으로 단위시간당 악취배 출량(OU/sec)을 계산할 수 있다.

    Table 5에 나타난 바와같이 단일돈사의 평균 악취배 출계수는 사육두수에 의한 계수가 0.311이며, 시설면적에 의한 계수가 0.479로, 시설면적의 가중치가 사육두수보다 더 높은 것을 의미하며, 이는 최대배출계수에서도 같은 의미를 갖는다. 반면, 밀집돈사의 평균악취배출계수는 사육두수에 의한 계수가 0.891, 시설면적에 의한 계수가 0.129로, 시설면적 보다는 사육두수에 의한 가중치가 더 크게 나타나, 사육두수가 더 중요한 활동도인 것으로 나타났다. 이는, 앞의 내용에서 설명한 단일돈사와 밀집돈사의 부지경계선 악취 측정희석배수의 해석 결과와 동일한 의미를 보여주고 있다.

    4. 결 론

    일반적으로 사업장에서 배출되는 오염물질의 관리를 위해서는 사업장의 배출량을 명확히 산정하여야 한다. 그러나, 작업장 등에서 배출되는 오염물질의 농도는 굴뚝배출구와 동일하게 판단하기에는 어려움이 있다. 이와 같은 면오염원에서의 배출량을 측정하기 위하여 다양한 접근법이 적용될 수 있으나, 본 연구에서와 같은 축사에 대해서는 현실적으로 사육장 내부에서 장기간 측정하기에는 어려움이 있다.

    이를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 부지경계선에서 측정한 자료를 이용하여 면오염원의 배출량을 산정하는 방법을 역모델을 이용한 방법으로 해결하고자 하였으며, 실제 축사에서 측정된 다수의 데이터를 통계적으로 접근하여 사육두수와 시설면적을 활동도로 하는 축사의 악취배출계수를 개발하였다.

    본 연구는 제주도에 위치한 185개 돈사를 대상으로 돈사별로 2계절에 걸쳐서 부지경계에서 복합악취를 측정하였다. 측정결과 복합악취 농도는 지역별 특징적인 차이는 없었으나, 사육두수, 시설면적, 돈사의 밀집도 특성(개별돈사, 밀집돈사)이 배출량에 영향을 주는 독립변인인 것으로 판단되었다.

    본 연구를 통하여 산정된 돈사 복합악취 배출계수는 지역에 상관없이 국내 돈사에 적용 가능한 새로운 배출 계수이다. 악취배출계수의 단위는 OU/s/pig/m2이며, 사육두수와 시설면적을 곱하여 최종적으로 단위시간당 악취배출량(OU/sec)을 계산할 수 있다. 이는 기존의 사육두수만을 이용한 배출계수로 사육시설에서만의 악취배출량에서, 축사내 악취를 배출하는 모든 시설을 반영하는 악취배출계수로 해석할 수 이며, 실측이 어려운 축사에서 외부측정자료와 시설의 정보만을 이용한 악취배출량을 산정할 수 있다.

    이를 활용하여 돈사 관리를 위한 악취영향평가, 이격거리 산정 등 가이드라인을 제공할 수 있으며, 민원이 발생한 돈사의 악취모델링을 통한 영향 예측을 수행하기위한 악취배출량을 산정하는데 활용할 수 있다.

    향후 실제 운영중인 축사에서의 전통적인 방식으로의 배출량을 실측을 통해 지속적인 배출계수 업데이트 및 지속적인 보완을 통해 실효성 있는 국가 고유 배출 계수로 사용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

    감사의 글

    이 논문은 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 대기환경 관리기술 사업화 연계 기술개발사업의 지원을 받아 연구되었습니다(2021003410001).

    <저자정보>

    김아라(과장), 김성태(대표이사), 손은성(부장), 한상우(과장)

    Figure

    JOIE-23-4-373_F1.gif

    Type of pig farm.

    JOIE-23-4-373_F2.gif

    Example of reverse modeling method of livestock odor emissions.

    JOIE-23-4-373_F3.gif

    Flowchart for the emission estimation method using inverse modeling.

    JOIE-23-4-373_F4.gif

    Comparison of average·maximum odor concentration box plots by region.

    JOIE-23-4-373_F5.gif

    Comparison of average·maximum odor concentration box plots by type of livestock(single and multiple-type).

    JOIE-23-4-373_F6.gif

    Correlation of variables with emissions in a single-type livestock.

    JOIE-23-4-373_F7.gif

    Correlation of variables with emissions in a multiple-type livestock.

    Table

    Pearson coefficient in a single-type livestock (n = 79)

    Pearson coefficient in a multiple-type livestock (n = 56)

    Recent studies of odor emission factors for swines

    Satisfaction of the multiple regression analysis

    A.E.: Average Emissions
    M.E.: Maximum Emissions
    B : unstandardized regression coefficient
    S.E. :Standard Error
    β : Standardized Coefficients

    Odor emission factor

    x1: Number of pigs
    x2: Facility Area

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