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ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.24 No.3 pp.194-206
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2025.24.3.194

A study on the analysis of odor contribution rate by odor emission sources in urban industrial area using AERMOD

Il-Hwan Choi1*, Hyunsu Hong2
1Department of Civil and Environmental Engineering, Daejeon University
2Nineco Co., Ltd.
* Corresponding Author: Tel: +82-42-280-4819 E-mail: 170cm80kg@dju.kr
07/07/2025 26/07/2025 28/07/2025

Abstract


This study analyzed the odor contribution rate using AERMOD at odor emission facilities in an urban industrial area (North-Daejeon, Korea) where residential facilities, industrial complexes, and public environmental facilities are mixed. When comparing the average odor emission concentration by prevention facility, the multistage treatment method including oxidation and combustion was about three times more effective in reducing the concentration than the commonly used biofilter and scrubber. These results suggest the importance of management aspects of prevention facilities such as biofilters and cleaning towers to improve treatment efficiency. Currently, management of odor emission facilities is being conducted in terms of instantaneous odor concentration management. Due to the limitations of this management method, research results show that some workplaces ranked 7th in terms of momentary odor concentration level, but in terms of emissions, they soared to 2nd place, indicating that management from the perspective of emissions as well as concentration is necessary for odor management. The odor impact in the study area varies by season, but public environmental facilities have an impact of 62~76% in spring, summer, and winter, and odor emission facilities in industrial complexes have an impact of 66% in autumn. It can be inferred from these results that the odor impact of public environmental facilities would be low because they are located away from residential areas, but the results confirmed through this study showed that the concentration and emission levels of prevention facilities operated in public environmental facilities were relatively higher than those of odor-emitting facilities in industrial complexes.


Odor contribution rate , AERMOD , Odor emission , Industrial complex , Public environment facilities

AERMOD를 활용한 도심 산업지역의 악취배출원별 악취 기여율 분석에 관한 연구

최일환1*, 홍현수2
1대전대학교 공과대학 토목환경공학과
2(주)나인에코

초록

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

    1. 서 론

    급격한 산업화로 인간은 다양한 형태의 대기오염물질에 직·간접적으로 노출되어 있다. 특히 주거밀집 지역에서 발생하는 악취에 의한 환경문제가 증가하고 있으며, 원인불명의 악취물질들은 인근 주민들의 건강상에 심각한 피해를 일으킬 뿐만 아니라, 낮은 농도에서도 심리적인 불쾌감을 유발하고 있다(Do and Jung, 2020).

    인위적 요인으로 생성되는 악취물질은 음식물 제조, 석유화학, 공공환경시설, 축산업, 도금시설 등 산업 및 농업활동 전반에 걸쳐 매우 다양한 과정에서 발생하며 이러한 악취물질들은 지역사회의 경제적인 손실을 야기하고 있다(Blance-Vidal et al., 2012;Brancher et al., 2017;Do and Jung, 2019).

    대부분의 악취문제는 다양한 배출원에서 기인하는 악취유발물질의 영향뿐 아니라 지역 내 국지적인 기상 조건에 따라 크게 영향을 받는다. 예를 들어, 악취민원은 기온 및 습도 조건에 따라 변화하면서 서로 비례관계를 나타내고 풍속이 약할 때 쉽게 악취가 감지되며, 풍하 방향을 중심으로 악취강도가 높게 나타나는 등 기상을 비롯한 지리적 조건도 악취민원 발생과 밀접한 관계가 있다(Song et al., 2009).

    최근 들어 도심 주변에 위치한 산업단지, 공공환경시설 등과 인접한 주거밀집 지역에서 악취민원 발생이 급증하고 있기 때문에 이들 지역에 대한 악취 원인물질을 규명하여 선제적인 악취저감 및 관리 방안을 마련할 필요가 있다(Lee et al., 2017).

    악취 규제와 저감을 위해 세계적으로 다양한 방법과 기술들이 적용되고 있으며, 특히 복합적인 악취배출원에 대하여 배출량을 기반으로 지형과 기상 인자를 반영한 대기확산 모델의 활용은 악취영향권을 평가하는 데 유용한 대안이 되고 있다(Brancher et al., 2017).

    그중 AERMOD (American Meteorological Society and U.S.Environmental Protection Agency Regulatory Model)는 미국기상학회와 미국환경보호청이 공동으로 개발한 대기확산 모델로, 단순지형에서 ISC3 (Industrial Source Complex, Version 3) 모델의 단점과 복잡지형에서 CTDMPLUS (Complex Terrain Dispersion Model Plus) 모형의 복잡성을 보완하기 위해 개발되었다(Kim et al., 2023). AERMOD는 2005년부터 미국 EPA에서 선호/권장 모델로 사용하도록 권고되고 있다(EPA, 2017;EPA, 2022). 우리나라 환경영향평가에서는 2009년 환경부의 환경영향예측모델 활용 지침 발표 이후 AERMOD는 비산먼지 예측, 산업단지에서 발생하는 유해대기오염물질의 확산 및 예측, 악취 물질 영향권 분석 등 폭넓게 사용되고 있다(ME, 2009;Hong et al., 2025).

    Kim et al. (2023)은 2021년부터 2022년까지 협의가 완료되어 환경영향평가정보지원시스템(EIASS, Environmental Impact Assessment Information Support System)에 공개된 210개 환경영향평가서에서 사용된 대기확산 모델 중 AERMOD가 187개(89.0%) 사업, CALPUFF가 23개(11.0%) 사업으로 AERMOD가 가장 많이 사용되고 있음을 밝혔다.

    또한, AERMOD 모델을 이용한 악취영향평가 연구로 Jeong (2011)이 시화산업단지에서 주야 및 풍속 조건별 악취배출원의 악취 기여율을 평가하였고, Wu et al. (2020)은 AERMOD와 위험 지수(HI, Hazard Index)를 활용하여 낙농장 주변에서 암모니아 및 황화수소 배출에 의한 인근 주민들의 건강 위험 정도를 분석하였다. Dinçer et al. (2020) & Constantin et al. (2025)는 폐수처리장에서 발생하는 악취물질의 영향권 범위를 AERMOD로 예측하는 등 AERMOD는 배출원이 다양하고, 기상 및 지리적 인자가 복잡한 환경에서 폭넓게 사용되고 있는 모델이다.

    북대전 지역도 대규모 산업단지와 각종 공공환경시설(쓰레기 매립지 및 소각장, 음식물처리 및 자원화시설 등)이 밀집한 곳으로 환경부하량이 높아 지속적인 환경개선 정책과 관리가 필요한 지역이다. 또한, 밀집한 악취배출원만큼 대단위 주택단지가 곳곳에 입주하고 있는 지역으로 악취와 관련한 민원 발생이 높은 지역이다.

    이에 본 연구는 북대전 지역에 혼재되어 있는 산업단지 및 공공환경시설의 주요 악취배출시설을 선정하여, 계절별 악취 희석배수와 배출량을 조사하였다. 도출된 악취배출량 결과와 AERMOD를 이용해 악취배출원이 주변 지역에 미치는 악취 기여율을 정량적으로 분석하였고, 우선적으로 관리되어야 할 주요 악취배출시설을 분류함으로써 북대전 지역의 악취 저감방안 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

    2. 연구 방법

    2.1 연구대상 지역

    본 연구 지역은 지리적으로 대전광역시의 북쪽에 위치하고 있어 북대전으로 지칭되며, 행정구역상 갑천을 경계로 우측은 대덕구, 좌측은 유성구가 일부 포함된 지역이다. 북대전 지역은 Fig. 1과 같이 대덕구에 위치한 대덕산업단지(311 만m2)는 2008년 1월에 악취관리 지역으로 지정되었고, 유성구에는 생활쓰레기 매립지 및 소각장, 음식물자원화시설 등 공공환경시설이 밀집하고 있는 지역이다.

    북대전의 다세대 주택단지 보급 현황을 2024년 기준으로 살펴보면 유성구 관평동 6,285세대(24.1%), 용산동 1,407세대(5.4%), 송강동 7,081세대(27.1%), 봉산동 3,237세대(12.4%), 둔곡동 2,261세대(8.7%), 대덕구 목상동 1,933세대(7.4%), 석봉동 3,912세대(15.0%) 등으로 전체 26,116세대 중 유성구는 20,271세대(77.6%)로 대덕구 5,845세대(22.4%)보다 약 3배 이상 많다.

    또한, 유성구에는 2009년 완공되어 주거 공간과 첨단 벤처기업이 공존하는 대덕테크노밸리(389 만m2)가 갑천을 경계로 조성되어 있어, 북대전은 대단위 다세대 주택단지와 산업단지 그리고 공공환경시설이 복잡하게 혼재된 지역이다.

    2.2 시료채취 및 분석

    악취배출시설 선정은 북대전 지역의 지속적인 악취 관리를 위해 기초자치단체에서 제공하는 내부 자료 등을 참조하여 악취 관리가 필요한 10개 사업장을 선정하였고, Table 1과 같이 사업장이 위치한 지역에 따라 산업단지(6개, IC-1~IC-6)와 공공환경시설(4개, PE- 1~PE-4)로 구분할 수 있었다. 또한 사업장의 현장 답사를 통해 총 16개 대기(악취)방지시설에 대하여 계절별 악취농도 및 배출량을 평가하였고, 배출구의 위치를 Fig. 1에 표시하였다. 선정된 사업장의 방지시설 종류로는 연소방식(RTO, RCO, CCS 등), 세정탑, 바이오 필터, 다단계(2~6차) 처리방식 등 다양하다.

    방지시설의 풍량(CMM) 관점에서 보면 산업단지 내 악취배출시설은 총 5,829 Sm3/min이며, 공공환경시설 내 악취배출시설은 총 3,220 Sm3/min으로 산업단지의 방지시설 풍량이 약 1.8배 이상 높다. 또한 폐기물 소각 처리 업종(IC-3, IC-6, PE-1)으로 분류된 방지시설은 5단계 이상의 처리 과정을 거치는 복합 처리방식을 사용하고 있으며, 배출 풍량도 높은 편이다.

    지리적 위치가 대덕테크노밸리에 위치하고 있는 오수중계 펌프장의 바이오 필터(⓰)는 공공환경시설에 발생한 폐수를 하수처리장으로 이송하는 과정 중 대기로 배출되는 악취물질을 처리하기 위해 설치한 방지시 설이므로 공공환경시설로 분류하였다.

    Table 1에서 선정된 16개 악취배출원을 대상으로 계절별 1회씩 총 4회에 걸쳐 희석배수 및 배출량 자료를 수집하였다. 배출구 시료채취는 간접흡인상자법(Bag sampler, BL-S00, AIRWORKS)으로 포집하였으며, 악취공정시험기준을 준수하여 시료채취와 공기희석관능법을 실시하였다. 또한 악취배출량은 희석배수, 배출구 유량, 배출구 면적 등이 고려되는 다음의 식 (1)을 사용하였다.

    E = C × v × A
    (1)

    여기에서, E는 악취배출량(Odor Unit/sec or OU/ sec), C는 공기희석관능법을 이용하여 평가된 희석배수(Odor Unit/m3 or OU/m3), v는 최종배출구의 유량(m/ sec), A는 배출원 단면적(m2)이다. 악취배출구 시료의 유량(m/sec) 및 온도(°C) 측정은 열선풍속계(testo 400, Germany)을 이용하여 3~4회 반복 측정을 통해 평균 유량 값을 산출하였고, 폐기물 소각장과 같이 고온의 배출가스인 경우는 굴뚝 TMS (Tele-Monitoring System) 자료를 활용하였다.

    2.3 AERMOD

    본 연구에서 사용한 AERMOD는 ISCST3 (Industrial Source Complex Shot Term 3)의 단점인 대기 상태가 공간적으로 균일하다는 가정과 복잡지형에서 적용성 문제를 보완한 모델로서 대기확산모델의 필수 매개 변수를 포함하여 단순화한 모델이다. 미국 EPA에서는 대상영역이 단거리(50 km 이하)인 경우 AERMOD 사용을 추천한다(Zou et al., 2009).

    AERMOD는 풍하측에서 농도가 정규 분포에 따라 확산되는 정상 상태의 가우시안 플룸 모델로 식 (2)를 확산의 기본 방정식으로 사용한다(Kunar et al., 2006;Lee et al., 2021;Zong et al., 2024).

    C x , y , z , H = Q 2 π U σ y σ z exp − 1 2 y σ y 2   × exp − 1 2 z − H σ z 2 + exp − 1 2 z + H σ z 2
    (2)

    여기서, C는 배출원에서 배출된 오염물질의 농도(Odor Unit/m3 or OU/m3), Q는 오염물질의 배출량(Odor Unit/sec or OU/sec), U는 배출원에서 x축 방향으로 이동하는 평균 풍속(m/sec), x는 풍하 방향의 좌표 (m), y는 x축에 직각인 좌표(m), z는 지면으로부터 연직 방향의 높이(m), H는 배출원의 유효 높이(m), σy 및 σz 는 수평(y), 수직(z) 방향의 연기확산계수(m)이다.

    연기 내에서 소멸되거나 생성되지 않는 x축 확산은 바람에 의한 이류 이동이 지배적이기 때문에 오염물질의 주 이동 방향은 x축이고, 분산 변수는 x의 함수로 가정한다(Lee et al., 2021). AERMOD는 ISC-PRIME의 PRIME (Plume Rise Model Enhancements) 알고리즘을 수정한 모델로 기본방정식은 식 (3)과 (4)와 같다. PRIME 알고리즘은 AERMOD에서 파생된 주변 난류 강도를 입력하여 농도를 계산한다. PRIME에 의해 추정된 농도와 원거리의 AERMOD 결과 값 사이를 원활하게 전환하기 위하여 PRIME과 AERMOD의 농도를 가중합(Weighted sum)하여 AERMOD의 총 모델링 농도 값을 추정한다(EPA, 2018).

    C x , y , z t o t a l = γ C x , y , z P R I M E   + γ C x , y , z A E R M O D
    (3)

    γ = exp − − x − σ x 2 2 σ x 2  exp − y − σ y 2 2 σ y 2 exp − y − σ z 2 2 σ z 2
    (4)

    여기서, CPRIME은 AERMOD에서 파생된 기상 상태와 함께 PRIME 알고리즘을 사용하여 추정된 농도(Odor Unit/m3 or OU/m3), CAERMOD는 건물 후류 효과(wake effect)를 고려하지 않고 AERMOD를 사용하여 추정된 농도(Odor Unit/m3 or OU/m3), σx는 풍하 방향(x)의 연기확산계수(m) 이다. 또한, γ 는 가중 매개 변수로 후류로부터 수직, 측면 및 풍하 거리에 따라 PRIME 계산의 기여도가 기하급수적으로 감소하도록 설계되었다(Lee et al., 2021).

    AERMOD는 메인 프로그램인 AERMOD와 지형전 처리모델(AERMAP), 기상전처리모델(AERMET)으로 구분된다. 우선 지형 입력자료는 대기지형 표면의 높이를 일정 간격으로 측정하여 제공되는 국토교통부 국토지리정보원 플랫폼(https://www.ngii.go.kr)의 수치표고 모형(DEM, Digital Elevation Model) 자료를 활용하였다. 또한, 경사로(hill) 높이는 100 m 간격의 격자를 이용하여 각 수용체(receptor) 유효 높이를 구한 후 최고 유효 높이가 되는 지점에서 γ 및 γ0를 통해 산출하였다.

    본 연구 대상 영역은 대덕산업단지, 공공환경시설, 대덕테크노밸리 등 주거지역과 악취배출시설이 포함될 수 있도록 10 km × 10 km 공간적 범위를 설정하였고, 공간 해상도는 100 m × 100 m 격자 체계로 구분하여 악취확산 모델링을 수행하였다.

    대기오염물질의 분산은 배출원의 특성뿐만 아니라 기상자료는 대기확산 모델 수행에 중요한 매개 변수의 영향을 받는다(Ozkurt et al., 2013). 이에 따라 연구 지역에 대표 기상자료가 없다면, AERMOD 및 CALPUFF와 같은 분산 모델을 구동하기 위해서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 및 MM5 (fifth-generation Penn State/NCAR Mesoscale Model) 와 같은 종합 예측 기상 모델을 이용하여 기상 입력 자료를 생성한다(Isakov et al., 2007). 북대전 지역 또한 별도의 지표 기상관측소가 없으며, 가장 근접한 기상관측소는 대전지방기상청(133)이며, 북대전 지역에 서 직선거리로 약 8 km 이상 떨어져 있어, 신뢰성 높은 AERMET 입력자료 활용에는 한계가 있다.

    이에 본 연구에서는 대기질 영향 예측 시 영역 내의 국지기상 특성을 상세히 반영하기 위해 3차원 기상 예측 모델인 WRF (Version 3.6) 기상장 수치모델링을 수행하여 북대전의 기상자료를 생성하였다.

    3. 연구결과 및 분석

    3.1 WRF 기상장 예측결과

    기상장 모사를 위해 WRF 모델링 범위를 동아시아(격자 27 km), 한반도(격자 9 km), 충청권(격자 3 km), 대전광역시(격자 1 km)로 북대전 지역이 중심이 되도록 도메인 영역을 설정하여 2018년 및 2019년의 시간대별 기상자료(기온, 풍속, 풍향)를 생성하였다.

    2019년 기준 WRF 모델과 연구 지역 주변 기상대(대전시, 문화동, 세천동) 관측 결과와 비교하여, WRF 기상장 모의 결과를 평가하였다. 적합성 기준은 미국의 모델링 프로토콜에 따른 기온, 풍속, 풍향에 대한 통계적 유의 수준을 비교하여 검증하였다(Emery et al., 2001). 추가적으로 모델링 프로토콜 평가에 있어 상관계수(R) 기준은 없으나, 일반적으로 두 변수 간의 선형적 관계를 분석하는 데 유용하게 사용되므로 평가에 사용하였다.

    Table 2와 같이 우선 기온의 경우는 비교 지점 모두 0.978 이상의 매우 높은 양의 상관관계를 보였고, 데이터의 편향된 정도(Bias)는 –0.18~–0.48 K로 기준값 ±0.50 K를 만족한다. 기온의 절대 평균 총 오차(Gross Error)는 기준값은 ≤2.00 K로 4개 비교지점 모두 기준값 이하로 만족한다.

    풍속의 경우, 기온보다는 통계적 유의 수준은 낮은 것이 특징이다. 비교 지점 간 상관계수는 세천동이 0.568로 약한 양의 상관관계를 보였고, 문화동이 0.764로 높은 양의 상관관계를 보였다. Bias는 세천동이 0.68 m/ sec로 기준치(±0.50 m/sec)를 초과하며, 풍속의 표준오차(RMSE)는 세천동이 0.88 m/sec로 가장 높지만, 기준치 ≤2.00 m/sec는 만족한다.

    3.2 악취배출시설의 희석배수 분석 결과

    16개 악취배출원의 계절별 공기희석관능법(희석배수) 결과는 Table 3과 같다. 계절 평균 기준값으로 음식물자원화시설의 바이오 필터(⓭)가 1,898 ±1,751 OU/ m3, 음식물 및 음폐수 바이오가스화 시설의 약액 세정탑-A(⓮)가 1,806 ±1,444 OU/m3로 이들 시설은 16개 악취배출원 중 가장 높은 악취를 배출하고 있었다. 그 외에도 공공환경시설의 약액 세정탑-B(⓯)와 하수중계 펌프장의 바이오 필터(⓰)에서도 각각 1,549±1,207 OU/m3, 1,357±1,273 OU/m3의 높은 결과가 나타난 것으로, 공공환경시설의 악취배출시설(⓬~⓰) 평균 희석배수는 1,375 OU/m3이다. 계절별 평균으로 겨울철 2,623 OU/m3, 여름철 1,575 OU/m3로 봄 및 가을철(569~731 OU/m3) 보다 약 2~4배 이상 높다. 악취방지법 시행규칙 상 기타지역(공업지역 외의 지역)에 해당되어 500 OU/m3의 배출허용기준 규제를 받는 공공환경시설 지역의 악취배출시설은 지정 외 폐기물 처리업(PE-1)에서 운영되는 다단계 처리방식(⓬)의 264±147 OU/m3를 제외한다면 그 외 시설은 모두 배출허용기준을 초과하고 있다.

    다음으로 산업단지 내 악취배출사업장의 측정 결과를 살펴보면, 11개 악취배출시설 중 평균적으로 가장 높은 시설은 486±428 OU/m3로 조립금속제품 제조 및 플라스틱 제품 제조업에서 운영하는 촉매연소장치(⑦) 이며, 기타 종이 및 판지 제조업의 방지시설 바이오 필터(⑨)가 379±240 OU/m3로 나타나 이들 시설은 산업 단지 악취배출시설 중 상대적으로 높은 악취를 배출하는 시설이다. 계절 평균 희석배수는 유사하나 겨울철이 250 OU/m3로 높고, 봄철이 148 OU/m3로 낮다.

    Fig. 2는 악취물질 처리방식에 따라 바이오 필터, 흡수에 의한 시설(세정탑), 흡착에 의한 시설(활성탄), 촉매 및 산화시설, 다단계 처리방식으로 구분하여 계절별 희석배수를 비교하였다.

    전반적으로 봄과 가을철에 희석배수가 낮고, 여름 및 겨울철의 희석배수가 높다. 상세하게는 바이오 필터의 경우 겨울철에 평균 2,679 OU/m3의 높은 희석배수를 보였고, 흡수에 의한 시설 또한 평균 1,327 OU/m3로 높다. 여름철 흡수에 의한 시설의 희석배수가 평균 1,580 OU/m3로 확인되었고, 이는 겨울철보다 높은 결과로 세정수 온도 차이로 판단될 수 있으나, 기온 변화에 의한 세정수 온도 영향이라면 여름, 가을 또는 봄, 겨울 순으로 희석배수의 변화가 관찰되어야 하나 이러한 특징은 관찰되지 않으므로 방지시설의 세정수 교체 시기와 관련되었을 것으로 유추된다.

    다만, 방지시설 종류만을 비교한다면 일반적인 바이오 필터, 흡수에 의한 시설의 희석배수가 높고, 산화 및 연소 등이 포함되는 다단계 처리방식의 경우가 상대적으로 낮은 희석배수 특성을 보인다. 정량적으로 바이오 필터, 흡수 및 흡착에 의한 시설 평균 희석배수는 756±777 OU/m3이며, 산화 및 연소가 포함된 다단계 방지시설은 평균 200±109 OU/m3로 두 처리방법 간에는 약 3배 이상 차이가 있고, 오염물질 처리 재현성 측면에서도 매우 큰 차이가 보인다.

    북대전 지역 중 대덕산업단지는 2008년에 일반 악취 관리지역으로 지정받아 1,000 OU/m3의 배출허용기준 규제를 받고 있으며, 산업단지 중 일부는 기타지역(①~ ②)으로 분류되어 있어 500 OU/m3의 강화된 배출허용 기준 규제를 받고 있다.

    Fig. 3과 같이 악취배출시설이 위치하는 지역(기타지역, 산업단지 등)으로 구분하고 희석배수의 분포를 살펴보면, 500 OU/m3의 규제를 받는 기타지역(산업단지 내, ①~②)은 최대 208 OU/m3, 중앙값 122 OU/m3, 최소 45 OU/m3의 악취배출 분포 특성이 관찰되며, 1,000 OU/m3의 규제를 받는 산업단지(③~⑪) 내 악취배출시설은 봄철에 측정한 조립금속제품 제조 및 플라스틱 제품 제조업(촉매연소장치(⑦)) 1,000 OU/m3를 제외한다면 대부분 법적 배출허용기준은 만족하고 있다. 산업단지 내 배출시설은 최대 1,000 OU/m3, 중앙값 100 OU/ m3, 최소 10 OU/m3이다.

    반면, 기타지역에서 공공환경시설(⓬~⓰)이 밀집한 지역은 500 OU/m3의 기준을 대부분 초과하는 것으로 최대 4,481 OU/m3, 중앙값 669 OU/m3, 최소 100 OU/ m3의 희석배수 분포를 보여 공공환경시설에서 운영되는 악취방지시설의 관리가 필요하다.

    3.3 악취배출량 분석

    Table 4는 희석배수와 배출구 유량 그리고 단면적을 반영하여 계산된 북대전 지역 대표 악취배출시설의 계절별 악취배출량 산출 결과이다. 상대적으로 악취배출량이 높은 시설을 살펴보면 음식물자원화시설의 바이오 필터(⓭)가 계절 평균 39,106±30,848 OU/sec로 가장 높고, 고무제품 제조업(IC-1)의 축열식소각설비(①) 가 계절 평균 28,692±13,618 OU/sec로 두 번째 높은 시설이다.

    총합에 의한 계절별 악취배출량의 비교 결과, 산업단지는 여름(62,434 OU/sec), 가을(51,485 OU/sec), 겨울(47,377 OU/sec), 봄(34,785 OU/sec) 순으로 나타났고, 공공환경시설은 겨울(134,882 OU/sec), 여름(82,947 OU/sec), 봄(77,442 OU/sec), 가을(30,950 OU/sec) 순으로 나타나 악취배출원별 계절적 차이를 보인다.

    북대전 전체를 고려하여 악취배출량이 높은 악취방지시설 순으로 분석하면, 봄과 겨울철은 음식물자원화 시설의 바이오 필터(⓭)의 악취영향이 높고, 여름 및 가을철은 고무제품 제조업의 축열식소각설비(①)에 의한 악취 영향이 예측된다. 특히 겨울철의 경우 상위 악취 배출시설이 모두 공공환경시설이 포함된 것으로, 1순위 음식물자원화시설의 바이오 필터(⓭), 2~3순위 음식물 및 음폐수 바이오가스화 시설의 약액 세정탑-A(⓮)과 약액 세정탑-B(⓯), 4순위 지정 외 폐기물 처리업에서 운영되는 다단계 처리방식(⓬) 등의 악취 배출량이 높다.

    Table 3의 악취배출시설별 평균 희석배수와 Table 4에서 계산된 평균 악취배출량을 Fig. 4에 정리하였다. 산업단지 내에서 운영되는 악취배출시설(①~⑪)은 대부분 희석배수도 낮고 악취배출량도 낮은 편이다. 반대로 공공환경시설의 악취배출시설(⓬~⓰)의 경우는 희석배수도 높고, 악취배출량도 높다. 산업단지 내 고무 제품 제조업의 축열식소각설비(①)는 146 OU/m3로 기타지역 배출허용기준인 500 OU/m3를 만족한다. 그러나, 최종배출구의 단면적과 유량을 고려한 악취배출량은 28,692 OU/sec로 전체 배출시설 중 2위이다. 즉, 해당 시설은 법적인 순간 규제 농도는 준수하고 있으나, 악취 확산 관점에서 배출량이 높아 낮은 농도로도 넓은 지역으로 악취물질을 확산시킬 수 있어 배출량 측면의 관리가 필요하다.

    공공환경시설인 음식물자원화시설의 바이오 필터(⓭)는 희석배수 및 배출량이 높은 시설로 판단되어 해당 시설의 전면적인 개선이 필요하고, 오수중계 펌프장의 바이오 필터(⓰)는 악취배출량은 낮으나 희석배수가 높은 시설로 분류되어 농도 관점의 개선이 필요하다. 전반적으로 산업단지 내 악취배출시설은 법적인 배출허용기준 관리는 양호하고, 공공환경시설은 악취 희석배수 및 배출량 관점에서 종합적인 관리 대책과 방지시설의 점검이 필요한 연구 결과를 확인 할 수 있다.

    3.4 악취배출원별 악취 기여율 분석

    WRF로 생성된 2018년 북대전 기상자료를 AERMET 형식으로 변환하였으며, 계절별 배출량은 Table 4의 악취배출량(OU/sec) 정보에 배출구 높이(m)와 온도(K)를 추가하여 AERMOD 옵션에 입력하였다. 또한, 작업 옵션에서 장기간 평균 농도(연간) 및 단기간 평균 농도(1 시간)에 대한 처리 과정을 설정한 후, 관심 지점의 농도 예측을 위해 유성구 6개 동과 대덕구 7개 동 등 총 13개 동을 대상으로 산업단지 및 공공환경시설의 악취 영향 분석(희석배수 예측, 악취 기여율)을 수행하였다.

    그 결과 Table 5와 같으며, 계절별 그리고 관심 지역별 희석배수(OU/m3)와 기여율(%)을 확인할 수 있다. 우선 봄철(4월 기준)의 경우 유성구는 공공환경시설에 의한 악취 영향이 66%로 나타났고, 산업단지 악취 영향은 34%로 낮다. 대덕구 또한 63%와 37%의 비율로 봄철에는 산업단지보다는 공공환경시설의 악취 영향이 높다. 행정동 기준으로는 유성구 봉산동과 대덕구 목상 동 지역이 공공환경시설에 의한 악취 영향이 0.20~0.46 OU/m3 수준으로 나타났다.

    여름철(7월 기준)은 공공환경시설의 악취 영향이 확실하게 나타난 계절로 북대전 지역에 공공환경시설이 76%(25.60 OU/m3), 산업단지가 24%(7.90 OU/m3)로 봄철의 공공환경시설 악취 영향이 13% 높아졌다. 여름철의 공공환경시설 악취 영향은 유성구 관평동에 2.02 OU/m3 대덕구 상서동 8.93 OU/m3로 공공환경시설에 의한 악취 영향이 유성구 보다는 대덕구가 높다.

    가을철은 10월 기준으로 악취 영향분석을 실시하였고, 10월은 남서풍(7월의 경우 서풍계열)의 풍향 빈도가 높은 계절이다. 이러한 기상 변화로 인해 북대전의 가을철은 산업단지의 악취 영향이 66%, 공공환경시설 악취 영향이 34%로 여름철과 반대되는 경향을 보인다. 산업단지 악취 영향이 높은 지역은 유성구 관평동이 2.00 OU/m3, 대덕구 상서동, 신일동, 신탄진동이 1.25~1.28 OU/m3 수준의 농도가 예측되었다.

    마지막으로 겨울철은 12월 기상 조건으로 확산 모델링을 수행하였고, 북대전의 12월은 북서풍의 풍향 빈도가 높아지는 시기이다. 이러한 기상 조건의 변화로 북대전의 악취영향권 또한 공공환경시설이 64%(18.24 OU/m3), 산업단지의 악취 영향이 36%(10.43 OU/m3) 로 다시 공공환경시설에 의한 영향이 높은 것으로 나타났다. 겨울철에 발생하는 공공환경시설의 악취는 주로 유성구 용산동에 3.29 OU/m3의 영향을 보였고, 대덕구 상서동에 5.90 OU/m3의 악취 영향을 보였다.

    AERMOD을 통해 확인된 북대전의 계절별 악취 영향은 봄, 여름, 겨울철에는 62~76%의 비율로 공공환경시설의 악취 영향이 높으며, 가을철은 66%의 비율로 산업단지의 악취 영향이 높다. 북대전의 악취배출시설에 의해 영향을 높게 받는 지역은 유성구 관평동과 용산동으로 나타났고, 대덕구는 목상동, 상서동, 신일동, 신탄진동 일원이 악취영향권에 포함된다.

    Fig. 5는 계절 변화에 따라 산업단지 및 공공환경시설의 악취배출시설이 유성구와 대덕구에 기여율 측면에서 악취 영향을 주고 있는지 분석하였다. 대덕구에는 평균적으로 산업단지 악취배출원이 66%, 공공환경시설 악취배출원이 68% 수준으로 영향을 주고 있다. 또한, 산업단지 악취는 봄, 여름, 겨울철에 63~78% 수준으로 대덕구에 악취 영향을 주고 있으며, 가을철은 52%의 악취 기여율로 공공환경시설의 악취가 유성구에 영향을 주고 있다. 산업단지 악취 기여율 또한 유성구에 41%로 영향을 주고 있다. 결국 봄, 여름, 겨울철에는 악취배출원에 의해 대덕구에 악취 기여율이 높고, 가을철은 유성구에 악취 기여율이 높아지는 계절로 산업단지 악취 영향이 유성구에 41%, 공공환경시설의 악취 영향이 52%로 증가하여 영향을 주는 것으로 분석되었다.

    4. 결 론

    다양한 악취배출시설 및 주거지역이 혼재하고 있는 북대전의 악취 영향(희석배수, 기여율)을 분석하기 위해 16개 대표 악취배출시설을 선정하였고, 해당 시설에서 발생하는 악취 문제를 희석배수 및 배출량 관점으로 분석하였다. 또한, 정량적인 악취영향권을 예측하기 위해 AERMOD를 이용하여 악취 기여율을 분석하는 과정에서 다음과 같은 연구 결과를 확인할 수 있었다.

    첫째, 북대전 지역에는 다양한 종류의 대기 및 악취방지시설이 운영되고 있었고, 그 중 바이오 필터(3개 사업장), 흡수에 의한 시설(4개 사업장), 산화 및 연소 등이 포함된 다단계 방식의 방지시설(7개 사업장)을 확인할 수 있었다. 이들 방지시설의 희석배수를 평균적으로 비교하였을 때, 일반적으로 사용되는 바이오 필터 및 세정탑 등의 평균 희석배수는 756 OU/m3이며, 산화 및 연소가 포함된 다단계 방식의 방지시설은 평균 200 OU/m3로 두가지 처리방법 간에는 약 3배 이상 농도 차이가 났다. 이는 다단계 방식에 의한 처리 효과도 고려될 수 있지만 방지시설의 관리적 측면에서도 어떻게 이뤄지고 있는지 관리 기관의 책임감 있는 관심이 필요한 사항이다.

    둘째, 현행 악취방지법은 농도 중심의 관리로 샘플링 시점에서 법적 규제 농도를 초과하지 않는다면 법적으로 문제가 없다. 이러한 법적 관리 한계로 일부 사업장의 경우 기타지역 배출허용기준인 500 OU/m3를 충분히 만족하고 있으며, 농도 관점에서는 10위 수준의 하위 배출시설이였다. 그러나 배출구 면적 및 유량이 고려된 악취배출량 관점에서 해당 시설은 16개 조사 대상 시설 중 2순위의 악취배출사업장으로 급등한다. 결국, 악취관리에 있어 농도 뿐만아니라 배출량 관점의 종합 관리가 필요하다.

    셋째, 산업단지 및 공공환경시설이 혼재되어 악취민원이 매년 급증하고 있는 북대전의 주요 악취 영향은 계절별로 차이는 있지만 공공환경시설이 62~76%의 비율로 가을철을 제외한 계절에서 북대전에 영향을 주고 있으며, 가을철은 산업단지 내 악취배출시설에 의해 66%로 북대전에 악취 영향을 주고 있다. 북대전의 경우 공공환경시설은 주거지역과 이격거리가 있어 악취 영향이 적을 것으로 판단되었으나, 본 연구를 통해 확인한 결과 공공환경시설에서 운영되는 방지시설은 농도 및 배출량 관점에서 산업단지의 악취배출시설보다 상대적으로 높게 나타났다. 이에 공공환경시설에서 운영되는 방지시설의 적용성 및 관리적 측면의 점검이 필요하다.

    16개 대표 악취배출사업장으로 넓은 북대전 지역의 악취 현상을 해석하기에는 분명 한계가 따르지만, 상위 악취배출사업장을 선정했다는 접근 방법, 그리고 해당 사업장을 산업단지와 공공환경시설로 구분하여 각각의 실측 배출량 조사를 통해 악취 영향권를 정량적으로 해석한 방법은 북대전 지역과 유사한 연구 지역에서 활용이 가능한 방법으로 판단된다.

    감사의 글

    이 논문은 2023학년도 대전대학교 교내학술연구비 지원에 의해 연구되었음.

    <저자정보>

    최일환(조교수), 홍현수(대표이사)

    Figure

    JOIE-24-3-194_F1.jpg

    Geographical features of the study area (North-Daejeon, Korea) and odor emission facility location information.

    JOIE-24-3-194_F2.jpg

    Comparison of types of odor prevention facilities and seasonal changes in dilution number.

    JOIE-24-3-194_F3.jpg

    Comparison of dilution number characteristics by odor management area.

    JOIE-24-3-194_F4.jpg

    Comparison of dilution number and emissions from odor emission facilities in North-Daejeon.

    JOIE-24-3-194_F5.jpg

    Analysis of odor emission sources ((a) Industrial complex, (b) Public environmental facilities) and seasonal odor contribution rates in the North-Daejeon.

    Table

    Results of selecting odor emission facilities for odor emission assessment

    Comparison and verification of WRF meteorological numerical modeling results

    a) R: Correlation coefficient, b) Bias: Average predicted value – True, c) Gross Error: Mean Absolute Gross Error, d) RMSE: Root-mean square error

    Results of the air dilution olfactometry method measurement of odor emission facilities

    Results of seasonal odor emission measurement in odor emission facilities

    Forecasting seasonal of dilution number and contribution rate analysis in North-Daejeon using 2018 meteorological data and odor emission

    a) IC: Industrial complex, b) PE: Public environmental facilities, c) PC: Predicted concentration (OU/m3), d) CR: Contribution rate (%)

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