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ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.25 No.1 pp.46-56
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2026.25.1.46

Statistical evaluation of process-specific odor characteristics and management strategies in a wastewater treatment plant

Yuri Choi1*, Hoseung Chae1, Yeo-sook Kim1, Nam-jin Kim1, Deok-Young Shin1, Young-il Kim1, Jun-Yeon Lee1, Seung-Mi Kwon1, Ju-Sung Park1, Yeaseop Shim2, Mincheol Kim2
1Seoul Metropolitan Government Research Institute of Public Health and Environment
2Seoul Water Recycling Corporation
*Corresponding Author: Tel: +82-2-570-3368 E-mail: cyuri@seoul.go.kr
23/01/2026 07/03/2026 18/03/2026

Abstract


Odorous compounds from the operation of wastewater treatment plants (WWTPs) have increasingly become public health concerns and civil complaints. This study identifies priority management stages in WWTPs by quantitatively analyzing the distribution of complex odor and designated odor substances across key processes using a dimensionless tool (the Odor Activity Value, OAV), while providing a statistical basis and operational strategies for efficient odor mitigation in public facilities. Although there was a very poor correlation between designated odorous concentrations and complex odor level (dilution ratio), the application of the OAV yielded much more accurate results with a strong correlation (R2 = 0.7) specifically at high-temperature condition. Odor potential in the wastewater treatment processes fluctuates substantially depending on the specific unit. Statistical analysis using Kruskal–Wallis tests demonstrated that influent and sludge treatment process (return flow and centrate) produce much higher odor intensities compared to the biological reactor and secondary clarifier. Based on PERMANOVA analysis, differences in the profiles of complex odor and the OAVs of designated odorants across 6 treatment stages explained 64.1% of the total variance. Principal Coordinates Analysis (PCoA) showed that sludge treatment processes form a distinct, unique cluster, whereas sewage treatment streams present a more gradual transition of odor profiles. Statistical assessment using the Mann-Whitney U test demonstrated that mean odorants levels did not have considerable shift under high-temperature and low-temperature conditions. However, the sensory perception in higher temperatures enhanced relative to the OAVs. In conclusion, the OAV is an effective dimensionless tool, as it establishes priorities in odor management and control, offering a practical supplementary indicator for addressing civil complaints. These findings provide a robust foundation for optimizing deodorization systems designs and operational efficiency of odor mitigation systems within WWTPs.


Wastewater treatment plant , Odor activity value , Complex odor , Designated odorants , PERMANOVA

하수처리시설 공정별 악취 발생 특성의 통계적 평가와 관리 방안 연구

최유리1*, 채호승1, 김여숙1, 김남진1, 신덕영1, 김영일1, 이준연1, 권승미1, 박주성1, 심예섭2, 김민철2
1서울시보건환경연구원
2서울물재생시설공단

초록

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

    1. 서 론

    최근 시민들의 삶의 질 향상에 대한 사회적 요구 및 환경 보건에 관한 관심이 증가함에 따라, 서울시는 도심 내 공공하수처리시설을 대상으로 상시적인 악취 모니터링 체계를 구축하여 운영하고 있다. 그러나, 악취는 발생 양상이 간헐적이고 지점별 편차가 크며, 다양한 성분이 혼합되어 복합적인 불쾌감을 유발하는 특성이 있다. 특히 감각공해의 일종인 악취는 개인의 나이, 성별, 취향 및 순응도에 따라 주관적인 혐오감의 편차가 크다. 이러한 악취의 특성으로 인해, 공공하수처리 시설의 정기적인 악취 감시에도 불구하고, 시설 주변 지역의 민원이 지속적으로 발생하고 있어, 도시 환경 관리의 주요 대상으로 인식되고 있다(Seo et al., 2013;Czarnota et al., 2023).

    기존의 선행 연구들은 공공하수처리시설 내 악취를 유발하는 물질을 규명하거나 처리 공정별로 복합악취농도 및 황화수소, 저급 지방산류 등 핵심 성분의 정량적 기여도를 평가하는 데 집중해 왔다(Ko et al., 2012;Kim et al., 2013;Lewkowska et al., 2016;Jang et al., 2017;Bontempi et al., 2022). 하수처리 계통 내에서도 특히 슬러지 처리 공정은 타 공정에 비해 복합악취가 높고 악취 배출속도 역시 가파른 것으로 조사되었다. 악취는 유입수의 수질오염도, 하수처리 공법, 슬러지 소화 정도 등 다각적인 요인이 얽힌 결과물로, 동일 시설 내에서도 공정마다 고유한 악취 특성이 나타나는 것으로 보고되고 있다(Ko et al., 2012;Seo et al., 2013). 아울러 슬러지 처리 공정 주변 부지 경계에서 높은 복합악취와 주변 주거시설 등에서 민원 발생과 높은 상관관계가 있음이 꾸준히 제시됐다(Lewkowska et al., 2016;Choi et al., 2018;Cho, 2024). 악취 성분 중 하나인 휘발성유기화합물(Volatile Organic Compounds, VOCs)은 청소용품, 소독제, 개인 위생용품, 페인트 등 다양한 제품 사용으로 유입수에도 포함되어 유입되지만, 하수처리 과정에서 유기물이 생분해되면서 부산물로 생성되기도 한다. 이는 대기 중 오존이나 미세먼지를 생성하는 전구물질로 작용한다는 점에서 더욱 체계적인 저감 대책이 요구된다(Lei et al., 2010;Bennett et al., 2015;Senatore et al., 2020;Muradi and Vaghani, 2021). 이러한 연구 성과들은 하수처리시설 악취 관리의 기초 자료를 축적하고, 하수처리 계통 및 슬러지 처리 공정 등 주요 배출원의 특성을 이해하는 데 실질적인 학술적 토대가 되었지만, 공공하수처리시설의 악취 저감을 위한 실질적인 관리 전략으로 연결한 연구들은 질적·양적 측면에서 다소 부족한 실정이다.

    본 연구는 복합악취, 지정악취물질의 농도와 악취 기여도 등에 관한 연구를 확장하여 주요 하수처리 공정(유입수, 1·2차 침전지, 생물 반응조, 슬러지 농축·탈수 공정) 대상으로 복합악취와 개별 지정악취물질의 분포 특성을 무차원 지표를 활용하여 정량적으로 비교 분석하여 우선 관리가 요구되는 공정을 도출하였다. 이를 바탕으로 처리 공정별 악취 조성의 통계적 유의성을 검토하여 공정 간 차이를 체계적으로 평가하고, 공공하수 처리시설의 효율적인 악취 저감을 위한 운영 개선 방안과 정책적 근거를 제시하고자 한다.

    2. 재료 및 방법

    2.1 대상 시설

    연구 대상 시설은 Fig. 1(a)에 나타낸 바와 같이 서울특별시 남쪽에 있는 하루 하수 처리량이 790,000 m3/day 규모의 물재생센터로 선정하였다. 본 시설은 1, 2차 처리장으로 구성되어 있으며, 생활하수 처리 공정과 슬러지 처리 공정을 모두 포함하고 있어, 하수처리 공정별 악취 발생 특성과 탈취시설의 관리 전략을 종합적으로 평가하기에 적합한 대상이다. 연구 대상 하수의 주요 공정은 하수처리 계통(① 유입수(Influent), ② 최초침전지(Primary Clarifier), ③ 생물 반응조(Biological Reactor), ④ 2차 침전지(Secondary Clarifier)와 슬러지 처리 계통(⑤ 반류수혼합반응조(Return Flow Mixing Tank), ⑥ 탈수공정(Centrifugal Dewatering Unit))이며, 소독설비 등 후속 처리 공정은 악취 농도가 낮아 분석 대상에서 제외하였다(Fig. 1(b)). 하수 시료 채수는 2025년 4월과 6월에 두 번 채수하여 사용하였다.

    2.2 가스발생 실험

    Fig. 2에 도식화한 악취 가스 발생장치는 실제 하수처리 공정에서 발생하는 악취를 재현하기 위해 설계되었으며, 기존 노후화된 무취 공기 제조 장비를 개조하여 구성하였다. 예비 실험을 통해 공정별 하수 시료로부터 악취 가스를 안정적으로 발생시킬 수 있는 조건을 검토한 결과, 하수 시료량 200 mL, 공기 유량 2 L·min–1으로 본 실험 조건으로 설정하였다.

    악취 가스 발생장치는 무취 공기 제조부, 악취 발생부, 가스 포집부의 3단계로 구성된다(Fig. 2). 무취 공기 제조부는 증류수 임핀저, 빈 임핀저, 실리카겔(Medium Granular, DAEJUNG) 충전관 및 활성탄(Coconutbased Activated Carbon, Sunsufarm) 충전관으로 이루어지며, 수분과 배경 냄새 성분을 제거해 무취 공기를 생성한다.

    악취 발생부에서 하수처리 공정별로 채취한 하수 시료 200 mL를 반응 용기에 주입한 후, 상기 무취 공기를 연속적으로 공급하여 발생하는 악취 가스를 시료채취백(Tedlar bag, 20 L, Top Trading Eng. Co.)에 포집하였다. 이 과정에서 사용된 무취 공기는 배경농도로 사용하여 분석값 보정에 사용하여 하수 시료 간 악취 발생 조건의 차이를 최소화하고, 실험 간 재현성을 확보하였다. 포집된 가스 시료는 이후 분석 물질에 따라 다시 아래 방법에 따라 시료 채취를 하였다.

    2.3 시료 채취 및 분석 방법

    복합악취는 공기희석관능법(「악취공정시험기준」 준용)을 통해 측정되었다. 포집된 시료 가스를 무취 공기를 사용하여 단계적으로 희석한 뒤, 선발된 5인의 판정 요원이 직접 관능시험에 참여하여 시료별 희석배수를 산출하였다.

    22종의 지정악취물질은 「악취공정시험기준」에 따라 시료 채취와 분석이 수행되었다. 황화합물류 4종(황화수소, 메틸메르캅탄, 다이메틸설파이드, 다이메틸다이설파이드)은 포집된 가스가 담긴 시료채취백을 바로 열탈착장치(AS/TD Unity, Markes)을 이용해 –15oC로 농축한 뒤, 280oC에서 열탈착하여 펄스형 불꽃광도 검출기(PFPD)가 탑재된 기체크로마토그래프(GC/PFPD, 465-GC, Scion Inc.)를 이용하여 정량하였다.

    암모니아는 흡수액(0.5% 붕산 용액)을 직렬로 연결한 임핀저 두 개에 각각 20 mL씩 충진한 후 4 L·min–1의 유량으로 5분간 총 20 L를 채취하였다. 채취된 흡수액은 인도페놀법으로 발색반응을 유도한 후 자외선–가시광선 흡광광도계(UV-2700, Shimadzu)를 활용하여 640 nm 파장에서 분석하였다.

    트라이메틸아민(Trimethylamine, TMA)은 산성여과지로 4 L·min–1 유량으로 5분간(총 20 L) 채취하였으며, 헤드스페이스 장치(Turbomatrix 40, PerkinElmer)로 전처리한 뒤, 기체크로마토그래프(GC/FID, GC-2010, Shimadzu)로 측정하였다.

    유기산류는 흡수액(0.1 N NaOH 용액)을 사용하여 직렬로 연결된 임핀저에 10 mL씩 분주한 후, 4 L·min–1의 유량으로 5분간 총 20 L을 포집하였다. 포집된 흡수액은 전처리 과정(헤드스페이스 장치(Turbomatrix 40, PerkinElmer)를 거쳐 기체크로마토그래프(GC/FID, Clarus 690, PerkinElmer)로 분석값을 도출하였다.

    알데하이드류 5종은 2,4-DNPH (2,4-dinitrophenylhydrazine) 유도체화 방법을 적용하였고, 오존 간섭을 최소화하기 위해 오존 스크러버를 커트리지 전단에 설치하여 1.2 L·min–1의 유량으로 5분간 총 6 L를 채취하였다. DNPH 카트리지는 아세토니트릴로 용출한 후, 자외선 검출기가 장착된 고성능액체크로마토그래피(HPLC, Flexar, PerkinElmer)를 사용하여 360 nm 파장에서 분석하였다.

    휘발성유기화합물은 Tenax-TA(흡착제 200 mg 이상 충진) 흡착 튜브에 소형 펌프(MP-30, SIBATA)로 유량 100 mL·min–1, 5분간 채취한 후, 열탈착–기체크로마토그래프/질량분석법(GCMS, GC2400, PerkinElmer)을 통해 분석하였다.

    2.4 품질관리 및 보증

    분석값의 신뢰도 향상을 위해 「악취공정시험기준」의 내부정도관리 가이드라인을 엄격히 준수하였다. 각 물질의 저농도 수준에서 7회 반복 분석을 통해 방법검출 한계(Method Detection Limit, MDL)을 도출하고, 정밀도 및 정확도 검증을 하였다. 또한 분석 장비의 안정성 확보를 위해 분석 시 검량곡선을 확인하고, 검량곡선의 중간 농도를 주기적으로 측정하여 분석 오차를 최소화하였다.

    2.5 악취활성도

    하수처리 과정에서 배출되는 개별 악취 성분은 물질마다 인간이 감지할 수 있는 최소 감지 농도 농도(Odor Threshold Concentration, OTC)가 달라, 단순 농도 비교만으로는 실제 사람이 느끼는 불쾌감의 정도를 객관적으로 측정하기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 각 악취 물질의 측정 농도를 최소 감지 농도로 나눈 무차원 지표인 악취활성도(Odor Activity Value, OAV)를 도입하여 분석하였다.

    OAV 산출을 위해 환경부에서 공고한 지정악취물질별 최소 감지 농도 값을 활용하였으며, 이를 통해 측정 자료를 정규화하고 성분별 반응 민감도를 보정하여 인체 후각 관점에서 어떤 물질이 지배적인 영향을 미치는지 파악할 수 있게 해준다. 이에 총 22종의 지정악취 물질 전체에 대한 OAV를 산출하여 하수처리 공정별로 후각적 기여도가 높은 핵심 원인물질 찾아내고 배출 특성의 차이를 규명하였다.

    2.6 자료 통계 처리 및 분석

    복합악취 농도와 OAV 데이터를 기반으로 하수처리 단계별 악취 특성의 통계적 유의성을 검토하고자 다각적으로 분석하였다. R 소프트웨어(version 4.5)로 모든 통계적 연산 및 시각화 작업을 수행하였다.

    우선 상자 그림을 활용한 탐색적 데이터 분석으로 공정별 농도 분포와 이상치를 확인하였다. 분석 자료는 정규성 가정이 충족되지 않고 표본수가 제한적이어서, 비모수 통계 기법을 적용하였다. 세부적으로는 Kruskal-Wallis 검정을 통해 공정 간 악취 성분의 유의미한 차이가 존재하는지 검정하였으며(p < 0.05), 차이가 식별된 항목에 대해서는 Dunn의 사후검정을 병행하여, 어떤 공정에서 차이가 나는지 확인하였다(Dunn, 1964). 이때 다중 비교 과정에서 발생할 수 있는 오류를 제어하기 위해 Benjamini-Hochberg 보정법을 도입하였다. 아울러 기온 변화에 따른 변화를 평가하기 위해 전체 자료를 저온과 고온으로 분류하고, 두 집단 간의 편차를 Mann-Whitney U 검정으로 검증하였다(Mann and Whitney, 1947).

    마지막으로, 개별 성분을 넘어선 공정별 악취 조성의 전반적인 차이를 규명하기 위해 유클리드 거리를 기준으로 한 다변량 분석 방법인 PERMANOVA (Permutational Multivariate Analysis of Variance)를 수행하여 공정별 군집의 이질성을 평가하였다. 분석 결과의 타당성을 뒷받침하기 위해 PERMDISP 검정으로 분산의 동질성을 확인하였다.

    3. 결과 및 고찰

    3.1 처리 공정별 악취 물질 농도 특성

    하수처리 공정에서 측정한 복합악취 및 주요 악취 물질의 농도를 Table 1에 정리하였다. 황화합물류 중 황화수소와 메틸메르캅탄이 가장 빈번하게 검출되는 악취 물질이었다. 유입수에서는 황화수소(0.4~5,495 ppb)와 메틸메르캅탄(0.7~616 ppb)이 고농도로 존재하였으나, 수처리가 진행됨에 따라 황화수소는 생물 반응조 이후 급속하게 감소하여 소멸하였고, 메틸메르캅탄은 2차 침전지 단계에서 대부분 제거(0.67 ppb)되었다. 슬러지 처리 계통인 반류수와 탈수여액에서는 메틸메르캅탄과 다이메틸설파이드가 다시 증가하는 양상을 보였는데, 이는 슬러지 처리 말단에서 발생하는 생물학적 반응의 영향 및 슬러지의 유기물 농도가 높고 미소 혐기 조건이 형성되기 때문으로 사료된다(Ras et al., 2008;Jiang et al., 2017). 또한 암모니아는 대부분의 공정에서 반복적으로 검출되었으며, 생물 반응조와 최종침전지에서 황화합물보다는 휘발성유기화합물인 톨루엔이 상대적으로 높은 농도로 검출이 되었다. 이는 생물학적 처리 과정 중 휘발성유기화합물이 부산물로 생성될 가능성을 시사한다(Muradi and Vaghani, 2021). Fig. 3은 처리 공정별 복합악취 희석배수와 주요 지정악취물질의 농도를 저온 및 고온 조건으로 구분하여 비교한 결과를 나타낸 것이다. 전반적으로 하수처리 공정이 진행됨에 따라 개별 악취물질의 농도는 감소하는 경향을 보였으나, 지정악취물질 농도와 복합악취 희석배수의 상관성은 비선형적이었다.

    특히 생물 반응조와 2차 침전지에서는 황화합물 및 일부 휘발성유기화합물의 농도가 상대적으로 낮게 나타났으나, 복합악취 희석배수는 일정 수준 유지되거나 공정 간 차이가 제한적으로 나타났다. 반면, 슬러지 계통은 농도 증가 폭 대비 체감 악취의 상승률이 일정하지 않았는데, 이는 복합악취가 단순 농도보다는 다양한 성분의 혼재, 분석 대상에 포함되지 않는 악취 물질의 기여 및 후각 역치 차이에 의해 결정됨을 방증한다.

    3.2 악취활성도 기반 공정별 악취 특성

    물리적 농도 분석의 한계를 극복하고자 OAV를 적용하여 분석한 결과(Fig. 4), 지정악취물질의 OAV 기반의 총 OAV와 공기희석관능법에 따른 복합악취 희석배수의 대응 양상은 온도와 처리 공정에 따라 달랐다. 고온 조건의 유입수에서는 총 OAV와 복합악취가 유사한 변화 경향을 보였으나, 저온 조건에서는 총 OAV 대비 복합악취가 낮게 평가되는 구간이 확인되었다. 이는 공기희석관능법 평가 과정에서의 패널 변동성 및 혼합 악취 물질 간의 상쇄(마스킹) 또는 억제 효과에 의해 차이가 발생할 수 있음을 시사한다(Kwon et al., 2012).

    전체 공정에서 황화수소(H2S)와 메틸메르캅탄(CH3SH)의 기여도가 가장 높게 나타나 황화합물 계열이 복합악취 형성의 핵심 인자임을 확인하였는데, 이는 매우 낮은 취기한계(황화수소 0.5 ppb, 메틸메르캅탄과 다이메틸설파이드 0.1 ppb, 다이메틸다이설파이드 0.3 ppb)를 가지므로 주요 악취물질로 인식되고 있다(Lehtinen and Veijanen, 2011).

    특히 유입수와 반류수는 높은 악취 수준과 큰 변동성을 보여 집중적인 관리가 필요한 우선 순위 공정으로 분류되지만, 생물 반응조 및 2차 침전지는 악취 수준이 낮아 상대적으로 안정적인 분포를 보여 공정 특성에 맞춘 차등적 관리 전략 수립이 필요함을 시사한다.

    3.3 공정 간 악취 수준의 통계적 유의성 검정

    비모수 통계 분석을 통해 공정별 악취 수준의 차이를 복합악취와 주요 지정악취물질의 OAV 기반으로 정량하여 검증하였다. 공정간 비교는 저온·고온 조건으로 공정별로 n = 4(각 조건 2회)로 수행하여 전체 24개로 구성된다(Table 1). 표본 수가 제한적이고 정규성 가정이 어려워, 순위 기반의 비모수 검정(Kruskal-Wallis, Dunn 사후검정)과 거리 기반 순열 검정(PERMANOVA)를 적용하여 공정간 차이를 평가하였다. 반복 수가 제한적이므로 p-value는 관리 우선 순위 설정을 위한 탐색적 근거로 해석하고 Fig. 5에 상자 그림을 함께 제시하였다. Kruskal-Wallis 검정 결과, 공정 간 악취 지표는 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p < 0.001). 유의성이 확인된 변수(복합악취, 암모니아, 황화합물 계열)에 대해 Dunn 사후검정(Benjamini- Hochberg 보정 적용)에서는 유입수와 반류수가 생물 반응조 및 2차 침전지와 명확히 구분되는 유의미한 차이를 보였다. 특히 생물 반응조와 2차 침전지는 다수 지표에서 낮은 중앙값과 상대적으로 좁은 분포를 나타내어, 악취 수준이 안정적인 공정으로 구분되었다.

    단일 악취 지표만으로는 파악하기 어려운 처리 공정별 복합악취와 지정악취물질의 OAV를 통합적으로 고려한 다변량 악취 프로파일 분석하였다. 유클리드 거리(Euclidean distance) 행렬을 생성하여 PERMANOVA 분석을 진행하였다. 하수처리 공정 간 악취 조성의 차이는 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(p = 0.0001). 특히 결정 계수(R2) 값이 0.641으로 산출되어, 전체 악취 프로파일 변동의 약 64.1%가 처리 공정 차이에 의해 설명됨을 확인하였다. 아울러 PERMDISP 분석을 통해 집단 간 분산의 동질성을 검토한 결과 유의미한 차이가 발견되지 않아(p = 0.78), 앞선 PERMANOVA의 유의성이 단순한 분산의 불균형이 아닌 실제 공정별 악취 구성의 질적 차이에서 비롯되었 음을 입증하였다.

    이러한 공정별 악취 조성의 구조적 차이를 시각화하기 위해 주좌표 분석(PCoA)을 수행한 결과, 전체 변동의 58.4% (PCoA1 35.9%, PCoA2 22.5%)를 설명하는 군집화 경향을 확인하였다(Fig. 6). 그림 내에 표시된 Biplot의 화살표는 각 악취 성분이 공정 분리에 기여하는 방향과 강도를 나타낸다. PCoA2 축(수직축)는 처리 공정별 악취 성분 데이터의 전체 분산 중 두 번째로 큰 변동성(21.2%)을 설명하는 축으로, 이를 기준으로 상단에는 암모니아와 다이메틸설파이드((CH3)2S)의 화살표가 뻗어 있어, 이들의 영향이 지배적인 반류수와 탈수여액이 위치하였다. 반면 하단부에는 황화수소와 메틸메르캅탄 벡터가 강하게 작용하여 유입수와 1차 침전지가 배치되었다. 수평축인 PCoA1을 따라 좌측으로 갈수록 휘발성유기화합물과 알데하이드류의 기여도가 높아지며, 이는 하수처리 공정이 심화함에 따라 악취 조성이 연속적이면서도 체계적으로 변화함을 시사한다. 이러한 다변량 분석 결과는 단변량 분석결과와 논리적 일관성을 유지하며, Biplot을 통해 확인된 공정별 핵심 기여 성분의 차이는 공정별 특성을 반영한 차별화된 악취 제어 전략 수립의 유효한 근거로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

    3.4 온도 조건에 따른 악취 반응 특성

    공정별 악취 발생의 주요 영향 요인을 파악하기 위해 온도 변화와 개별 성분의 기여 특성을 분석하였다. 온도에 따른 차이를 검토한 결과, 평균적인 복합악취 수준 자체는 통계적으로 유의미한 편차를 보이지 않았으나(Mann-Whitney U 검정, p > 0.05), 고온 조건에서는 황화수소 및 메틸메르캅탄의 OAV가 증가함에 따라 동일 OAV 수준에서도 체감되는 후각적 반응이 더욱 예민하게 강화되는 경향이 관찰되었다(Fig. 7).

    Spearman 상관분석 결과(Fig. 8), 황화수소와 메틸메르캅탄 및 암모니아가 복합악취와 강한 양의 상관관계를 형성하여, 전체 복합악취 강도를 결정짓는 핵심 지표임을 확인하였다. 특히 암모니아는 황화합물 중심의 유입수 단계보다 탈수여액 및 반류수 등 슬러지 처리 계통에서 농도가 급격히 상승하는 독자적인 거동 특성을 보였다. 따라서, 이러한 결과는 하수처리시설 운영 시 황화합물 위주의 기존 관리 방식에 더해 슬러지 처리 공정의 악취 특성을 반영한 암모니아 관리 전략을 병행하여 전체 악취 제어 효율을 보다 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.

    4. 결 론

    본 연구는 공공하수처리시설 내 주요 공정별로 지정 악취물질과 복합악취의 분포를 정량적으로 조사하고 비모수 통계 기법으로 검증하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.

    첫째, 처리 공정에서 발생하는 악취 특성은 물리적 절대량이 아니라 후각 역치를 반영한 OAV 지표가 실제 복합악취와의 상관성이 높음을 확인하였다. 분석 결과, 황화수소와 메틸메르캅탄 같은 황화합물이 OAV 기여도가 높아 악취 관리의 핵심 물질로 식별되었다. 이는 복합악취가 특정 성분의 절대적 양보다는 악취 물질별 후각 자극 강도와 혼합에 의한 상호작용에 의해 영향을 받으며, 향후 OAV 접근법이 공기희석관능법의 한계를 보완할 수 있는 과학적 지표가 될 수 있음을 방증한다.

    둘째, 통계 검증을 통해 하수처리 단계별로 악취의 부하량과 조성에서 명확한 차이가 확인되었다. 유입수 및 슬러지 계통(반류수 등)은 고농도의 악취 부하를 보였으나, 후단 공정(생물 반응조 또는 2차 침전지)은 낮은 중앙값과 안정적인 분포를 보였다. PCoA 분석 결과, 슬러지 처리 계통은 수처리 계통과 상이한 군집을 형성하였고, 공정상 슬러지가 배출되는 생물 반응조와 성상이 부분적인 유사성이 관찰되었다. 이러한 결과는 모든 공정을 개별적으로 관리하기보다, Biplot 분석으로 확인된 악취 성상 기반으로 공정을 범주화하여 통합 관리하는 것이 운영 및 경제적 측면에서 효율적임을 시사한다.

    셋째, 상기 분석 결과는 하수처리시설의 효율적 운영과 예산 집행을 위한 공정별 악취 관리 우선 순위 설정에 활용될 수 있다. 악취 부하가 집중되는 유입수와 슬러지 공정이 후단 공정(생물 반응조, 2차 침전지)과 통계적으로 유의하게 구분됨을 고려하여, 우선 관리, 저감 검토 대상으로 설정이 타당할 것으로 사료된다. 이러한 데이터 기반의 우선순위 설정은 하수처리시설의 한정된 자원을 효율적으로 배분하고, 공정별 맞춤형 대응을 통해 악취 관리의 실효성을 확보하는 데 기여할 수 있다.

    종합적으로 본 연구는 관능 평가와 기기 분석 데이터를 OAV 지표로 통합하여 공정별 우선순위를 과학적으로 제시하였으며, 이는 민원 대응 및 공정 최적화를 위한 보조 지표로서 학술적․실무적 의의가 있다. 다만, 지정악취물질(22종)과 복합악취를 포함한 다항목 분석 특성상 시간·자원 제약으로 표본수가 상대적으로 제한적이었다. 이는 통계적 검정력과 연구 결과의 일반화, 즉 외적 타당성을 확보하는데 일정 부분 한계로 작용할 수 있다. 그럼에도 본 결과는 도심형 환경기초시설의 악취 저감 설계 최적화 및 실제 현장에서 체계적인 운영 관리를 위한 기초 자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 이러한 제한점을 보완하기 위해 향후 연구에서는 서울시 내 다양한 규모와 공법을 가진 공공하수처리시설로 표본 확대 및 풍량을 고려한 부하량 기반 지표를 적용한 장기적 모니터링을 통해 결과의 신뢰성과 현장 적용성을 강화할 필요가 있다.

    <저자정보>

    최유리(연구사), 채호승(연구사), 김여숙(연구사), 김남진(연구사), 신덕영(환경직), 김영일(환경직), 이준연(연구관), 권승미(연구관), 심예섭(대리), 김민철(연구소장)

    Figure

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    Overview of the Tancheon Water Recycling Center. (a) Geographic location of the study site and its influent catchment area. (b) schematic diagram of the wastewater and sludge treatment processes.

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    Odor gas generation system used in this study. (a) photograph. (b) schematic diagram.

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    Odor characteristics across wastewater treatment processes under low temp. and high temp. conditions. (a) complex odor, (b) major odorant concentrations and complex odor.

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    Odor characteristics of wastewater treatment processes based on OAVs. (a) distribution of total odor activity values (sum of OAVs of designated odorants) and complex odor (dilution ratio) under low temp. and high temp. conditions, (b) relative contribution of major odorant groups to the total OAV for each treatment process.

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    Distribution across treatment processes of complex odor and selected key odorants expressed as OAVs.

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    Principal coordinates analysis (PCoA) of odor profiles based on OAVs, excluding complex odor.

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    Temperature-dependent odor response characteristics. (a) Distributions of complex odor and major odoractive compounds expressed as OAVs under low temp. and high temp. conditions, (b) Relationships between total OAVs and complex odor under different temperature conditions, with fitted linear regression lines.

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    Spearman correlation matrix showing relationships between complex odor and individual odor-active compounds. Color intensity and ellipse orientation indicate the strength and direction of correlations, with significance levels denoted by asterisks (* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001).

    Table

    Concentration of complex odors and designated odorants across different wastewater treatment processes

    Note: Dilution ratio was determined by the air dilution sensory test according to Korean Official Method for Odor. MMC (Methyl Mercaptan), DMS (Dimethyl Sulfide), and DMDS (Dimethyl Disulfide) are sulfur-containing compounds. VOCs represents the sum of Methyl Ethyl Ketone (MEK), i-Butyl Alcohol, Methyl Isobutyl Ketone (MIBK), Butyl acetate, Xylene, and Styrene (excluding Toluene). Aldehydes includes the total concentration of Acetaldehyde, Propionaldehyde, Butyraldehyde, n-Valeraldehyde, and i-Valeraldehyde. < LOD indicates values below the Limit of Detection (LOD).

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