1. 서 론

산업화 등의 원인으로 대기오염물질을 생성하는데 이는 인체에 부정적인 영향을 주며 전 세계적으로 많은 문제가 되고 있는 실정이다(Kim, 2022). 대기오염물질은 입자상 물질, 가스상 물질로 구분하고 있는데 입자상 물질의 경우는 대기 배출원 특성이나 입경 크기에 따라 물리·화학적 특성이 다양하다. 특히 산업단지 배출원에서 발생하는 연료의 연소 과정 같은 인위적 발생원에 의하여 배출될 때에는 입자의 직경이 상대적으로 작은 초미세먼지(Particulate matter less than 2.5 μm in aerodynamic diameter, PM_2.5)와 미세먼지(Particulate matter lessthan 10 μm in aerodynamic diameter, PM₁₀) 가 대부분이다(Ryou et al., 2018). PM₁₀의 농도가 높은 지역일수록 환경에 대한 관심도 및 심각성이 증가한다는 연구가 있었다(Lee et al., 2023). 미세먼지를 관리하기 위하여 환경부에서는 드론, 실시간 측정장비를 활용해서 대기오염물질 배출원을 관리하고 있다(Shin et al., 2020).

환경부는 미세먼지와 오존의 전구물질인 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds, VOCs)을 산업단지에서 실시간으로 측정해서 고농도 배출 의심 사업장을 추적하고 있으며(Shin et al., 2020) 총탄화수소(Total Hydro Carbon, THC) 측정 등을 통해 관리하고 있지만 직접적으로 미세먼지에 대한 측정을 이루어지지 않고 있다(Seo and Shin, 2024). 미세먼지를 측정하는 방법은 원리에 따라 중량농도법, 베타선흡수법, 광산란법으로 나뉘는데 이 중에서 중량농도법은 대기 중 부유하는 입자상 물질을 필터로 일정시간 동안 채취한 후 입자 채취 전과 후의 필터 무게 차이를 비교하는 방법으로 정확도가 우수한 방법이다(Lee and Park, 2019). 그러나 오랜 시간 시료를 포집해야 하고 시료 채취 중에는 농도의 변화를 관측할 수 없다는 단점이 있어 국내 측정망에는 신뢰도가 우수하고 최소 1시간 단위로 측정할 수 있는 베타선 흡수법을 이용하여 미세먼지 농도를 측정한다(Kim et al., 2014). 그러나 장비가 크고 이동이 자유롭지 못하며 고가라는 단점이 있어 이동식 측정 및 다수의 지역을 동시에 측정하는 데는 제한적이다. 반면 광산란법은 미세먼지 입자가 일정한 유량으로 흘러가게 하여 입자에 빛을 보내서 산란되는 신호를 전기적인 신호로 변환하여 미세먼지를 측정하는 방식으로 산란된 빛을 집속하여 광량을 전기적 신호로 변환하여 측정함으로써 입자의 농도를 측정할 수 있다(Bae et al., 2016;Park et al., 2016a). 또한 측정데이터를 초 단위로 측정할 수 있으므로 미세먼지 농도를 실시간으로 파악할 수 있으며, 경량화가 가능해 휴대가 쉽다는 장점이 있다(Park et al., 2016a;Park et al., 2016b). 이런 장점이 있어 대기오염물질 사업장 점검기관에서 산업단지의 미세먼지를 지상에서 실시간으로 측정하여 고농도 지점을 선별하거나, 드론을 이용하여 고도별 미세먼지를 측정하여 미세먼지 배출시설 점검에 활용하고 있다(Seo and Shin, 2021;Shin et al., 2022).

본 연구에서는 광산란 방식을 이용한 미세먼지(PM₁₀) 실시간 측정장비를 이용했는데 실시간으로 측정데이터를 수집할 수 있다는 장점과 드론, 차량 등에 쉽게 부착할 수 있는 형태로 제작되었다. 해당 연구에서는 차량과 드론에 부착하여 상공과 지상의 미세먼지를 직접 측정하여 배출원을 추적하고자 하였다. 전구 물질이 아닌 실제 미세먼지 측정을 통해 배출원을 추적한다면 효율적으로 미세먼지 저감에 기여할 수 있을 것이라 판단된다.

2. 연구 방법

2.1 측정장비

Table 1에 제시한 사양과 같은 광산란 방식 센서를 활용하여 미세먼지를 실시간으로 측정하고 농도에 대한 측정 데이터를 지도에 맵핑할 수 있는 스니퍼4D(SOARABILITY, model: Sniffier4D_V2, China)를 사용하여 미세먼지를 측정하였다. 스니퍼4D는 미세먼지를 광산란 방식으로 10 μg 이하의 입자상 물질을 측정하고 1초당 약 1회 측정데이터가 생성되고 구글지도 측정데이터가 맵핑되어 실시간으로 지역의 미세먼지 농도를 확인할 수 있다. 측정데이터가 플랫폼에 실시간으로 송수신되어 측정데이터가 지도화가 가능한 장점이 있는 스니퍼4D를 Fig. 1과 같이 차량에 부착하여 산업단지 전체의 미세먼지 농도를 측정하고 산업단지 평균과 비교하여 고농도로 측정된 지역을 선정한다. 선정된 지역의 고농도 미세먼지 발생 의심 사업장 및 배출원을 정밀 추적하기 위하여 스니퍼4D를 드론에 부착하여 측정을 진행하였다. 장비를 부착하는 드론은 Autel사의 EVO 2를 부착하여 사용하였는데 해당 드론은 1,127 g 으로 400 g의 스니퍼4D를 부착하고 약 25분간 비행이 가능하다(Table 2). 드론의 하강풍이 측정값에 영향을 미치지 않도록 장비는 드론의 상부에 미세먼지 센서를 부착하여 사용하였다. 드론 비행은 실시간으로 측정되는 데이터를 확인하며 고농도 배출이 의심되는 지점을 선정하는 방식으로 진행하였다.

2.2 측정개요

측정은 2022년 8월부터 10월까지 총 5회에 걸쳐 수도권대기환경청의 관할 지역에 위치한 인천광역시 남동, 검단산업단지와 경기도 화성시 송산테크노파크, 마도 산업단지, 위치한 산업단지에서 수행되었다. 차량에 Sniffer4D를 장착하여 산업단지 전체의 미세먼지 농도를 측정하고, PM₁₀ 농도가 높은 지점을 선정한 후 해당 지역에서 드론을 활용한 추가 측정을 진행하였다. 또한, Sniffer4D의 측정 정확도를 유지하기 위해 미세먼지 간이측정 성능인증 받은 측정기(Sensoronic, model: AirScan, Korea)를 이용해서 주 1회 자체 교정을 실시하였다.

3. 측정결과

3.1 화성 송산테크노파크 산업단지 측정결과

2022년 8월 10일 13시부터 경기도 화성시 송산테크노파크 산업단지에서 PM₁₀ 농도를 측정하였고 인근 기상 측정 데이터에 따르면 평균 풍속은 2.4 m/s의 남동풍이었다. 측정 결과, 583개의 데이터가 측정되었고 평균 10.3 μg/m³, 최소 8.0 μg/m³, 최대 15 μg/m³로 나타났으며, 산업단지에서 약 3 km 떨어진 화성시 서신면 측정소 13시 1시간 평균 PM₁₀ 농도는 13 μg/m³로 확인되었다. 모든 측정 지점 및 국가측정망의 PM₁₀ 농도가 미세 먼지 나쁨 기준(80 μg/m³)보다 낮게 나타났다. 측정 지역의 오염도 지도는 Fig. 2에 제시하였다.

3.2 인천 검단 산업단지 측정결과

2022년 9월 1일 15시부터 인천 검단산업단지에서 PM₁₀ 농도를 측정하였고 측정당시 인근 기상 측정 데이터에 따르면 평균 풍속은 2.5 m/s의 북풍이었다. 측정 결과, 3,859개 데이터가 측정되었으며 평균 19.0 μg/m³, 최소 11.4 μg/m³, 최대 40.2 μg/m³로 나타났으며, 산업단지에서 약 3 km 떨어진 인천 검단 측정소의 15시 1시간 평균 PM₁₀ 농도는 21 μg/m³로 확인되었다. 모든 측정 지점에서 미세먼지 나쁨 기준(80 μg/m³)을 초과하지 않았다. 측정 지역의 오염도 지도는 Fig. 3에 나타내었다.

3.3 인천 남동 산업단지 측정결과

Fig. 4는 인천시에 위치한 검단산업단지를 2022년 9월 29일 14시부터 PM₁₀ 측정데이터이다. 측정 당시, 인근 기상 측정 데이터에 따르면 평균 풍속은 2.1 m/s의 서풍이었다. 측정 결과, 4425개 데이터가 측정되었으며 평균 51.6 μg/m³, 최소 33.6 μg/m³, 최대 98.2 μg/m³로 나타났으며, 산업단지에서 약 1 km 떨어진 인천 고잔 측정소의 14시 1시간 평균 PM₁₀ 농도는 46 μg/m³로 확인되었다. 지도상 표시된 도금업, 도장업 등이 위치한 지역에서는 미세먼지 나쁨 기준(80 μg/m³)을 초과하는 농도가 관측되었다.

이에 따라 해당 지역에서 드론을 활용한 추가 상공 측정을 수행하였다. Fig. 5는 드론을 이용하여 지상의 고농도 지역 주변 상공을 드론으로 측정한 결과이다, 측정결과 사업장 배출원과 가까운 25~30 m 높이에서 PM₁₀ 농도가 164.4 μg/m³로 확인되었으며, 이는 지상에서 측정된 98.2 μg/m³보다 높게 측정되었고 창문등을 통해서 비산되기 때문에 지상보다 높게 측정된 것으로 판단된다.

3.4 화성 마도 산업단지 측정결과

화성시에 위치한 마도산업단지를 2022년 10월 6일 16시부터 PM₁₀ 측정을 진행하였다. 측정 당시, 인근 기상 측정 데이터에 따르면 평균 풍속은 0.7 m/s의 남서풍이었다. 측정 결과, 1,740개의 데이터가 측정되었고 평균 33.8 μg/m³, 최소 22.0 μg/m³, 최대 100.0 μg/m³로 나타났으며, 산업단지에서 약 6 km 떨어진 화성시 남양읍 측정소의 16시 1시간 평균 PM₁₀ 농도는 46 μg/m³로 확인되었다. Fig. 6은 화성 마도산업단지에서 2022년 10월 6일 16시부터 이동측정차량을 이용하여 도로를 이용한 PM₁₀ 측정 결과인데 기계제조업, 비료제조업 등이 위치한 지역에서는 미세먼지 나쁨 기준(80 μg/m³)을 초과하는 농도가 확인되었으며, 이에 따라 드론을 활용한 상공 측정을 수행하였다.

Fig. 7은 2022년 10월 6일 지상측정이 끝난 후 드론을 이용한 PM₁₀ 측정 결과이다. 드론을 이용한 측정결과 사업장의 배출원과 비산되는 지점과 가까운 20~40 m 높이에서 PM₁₀ 농도가 189.0 μg/m³로 나타났으며, 이는 지상에서 측정된 100 μg/m³보다 높은 값이었고 지상보다 상공에서의 농도가 높은 이유는 배출원에 근접할수록 농도가 높았고 정확한 드론 비행을 통해 고농도 배출이 의심되는 지점을 찾는 것이 중요하다고 판단된다.

4. 결과 및 논의

본 연구에서는 차량과 드론에 부착된 측정장비를 이용하여 수도권대기환경청의 관할지역의 산업단지를 실시간 미세먼지(PM₁₀) 농도를 측정하고, 고농도 배출원을 추적하였다. 측정 결과, 송산테크노파크 산업단지와 검단 산업단지의 평균값은 인근의 위치한 대기오염물질 측정소 데이터와 비교하여 3 μg/m³ 이내의 차이를 보이고 최고농도 또한 미세먼지 나쁨 기준(80 μg/m³) 을 초과하지 않았다. 남동산업단지의 도금업 도장업이 위치한 지역과, 마도산업단지의 기계제조업, 비료제조업 등이 위치한 지역에서는 미세먼지 나쁨 기준(80 mg/ m³)을 초과하는 값이 측정되었는데 해당 지역 상공을 드론으로 비행하여 배출원 주변에서 측정시 지상보다 66~89 μg/m³ 이상 높게 측정되었는데 이는 배출원과 근접해서 측정된 것이 원인으로 판단된다.

4.1 산업단지별 미세먼지 농도 비교

산업단지의 평균 PM₁₀ 농도를 비교한 결과 송산, 검단, 마도 산업단지는 인근 측정망보다 2~12 μg/m³ 낮았고, 남동 산업단지는 5 μg/m³ 높게 측정되었다. 남동 및 마도산업단지에서 PM₁₀ 나쁨 기준인 80 μg/m³을 초과하는 고농도 지역이 확인되었다.

미세먼지 농도가 나쁨기준을 초과하게 측정된 인천 남동 산업단지와 화성 마도 산업단지에서 드론을 활용한 추가 측정을 수행하였다. 인천 남동 산업단지에서는 배출원과 가까운 25~30 m 높이에서 PM₁₀ 농도가 164.4 μg/m³로 측정되었으며, 이는 지상 측정값보다 높은 수치였다. 화성 마도 산업단지에서는 20~40 m 높이에서 PM₁₀ 농도가 189.0 μg/m³로 나타났으며, 이 역시 지상 측정보다 높은 농도였다. 이러한 결과는 사업장에서 배출되는 미세먼지가 지표면에서 희석되기 전에 일정 높이에서 높은 농도로 존재할 가능성을 시사한다. 따라서, 단순히 지상에서의 미세먼지 농도만을 측정하는 기존 방식보다, 드론을 활용한 3차원적 측정이 보다 효과적인 배출원 추적 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

5. 결 론

본 연구는 수도권 내 산업단지에서 실시간 미세먼지 측정 장비를 차량 및 드론에 탑재하여 운용함으로써, 국지적 고농도 발생 지점을 식별하고 배출원의 공간적 특성을 정량적으로 분석하고자 하였다. 주요 연구 대상지는 송산테크노파크, 검단, 남동, 마도 산업단지였으며, 이 중 인천 남동 산업단지와 화성 마도 산업단지에서 미세먼지 나쁨 기준(80 μg/m³)을 초과하는 고농도 지역이 명확히 확인되었다.

드론을 활용한 상공 측정을 통해, 지상 측정 대비 25~40 m 고도에서의 PM₁₀ 농도가 각각 164.4 μg/m³ (남동), 189.0 μg/m³(마도)로 관측되었으며, 이는 지상 최고값보다 각각 66.2 μg/m³(남동), 89.0 μg/m³(남동) 이상 높은 수치였다. 이러한 결과는 배출원이 지표면으로 확산되기 전 상공에 일정 농도 이상 고립되어 존재할 가능성을 시사하며, 지상 측정 방식만으로는 실제 배출원을 효과적으로 추적하는 데 한계가 있음을 보여준다.

특히, 도금업·도장업이 밀집된 남동산업단지, 그리고 기계제조업·비료제조업이 분포한 마도산업단지 등은 배출원 유형과 공간적 상관성이 높게 나타났으며, 이는 향후 산업단지의 업종별 특성에 따라 맞춤형 대기질 관리전략을 수립할 필요성을 시사한다. 다만 본 연구는 2022년 8~10월 사이 비교적 짧은 기간에 수행되었고, 계절 변화나 다양한 기상 조건(풍속, 대기 정체 등)을 충분히 고려하지 못한 한계가 있다. 또한 드론 고도별 미세먼지 분포의 반복성과 통계적 유의성 확보를 위한 장기적 관측이 요구된다.

향후 연구에서는 연중 계절별로 반복된 장기 측정, 다양한 대기 조건에서의 데이터 축적, AI 기반 배출원 분류 및 고농도 예측 모델링을 병행함으로써 배출원 추적의 정확도 및 실효성을 높이는 방향으로 확장되어야 될 것으로 판단된다.

본 연구는 드론 기반 3차원 미세먼지 측정 기법의 현장 적용 가능성을 실증한 사례로서, 향후 산업단지 중심의 지역 맞춤형 대기오염 저감 정책 수립에 과학적 근거를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.