Journal Search Engine

to

Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citation Korean Bibliography PMC Previewer
ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.25 No.2 pp.173-190
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2026.25.2.173

Assessment of indoor air quality improvement for VOCs using an IoT sensor-based, context-aware mobile air purification system: A residential field study

Shin-Young Park, Ji-Yun Jung, Cheol-Min Lee*
Department of Environmental Chemical Engineering, Seokyeong University
* Corresponding Author: Tel: +82-2-940-7615 E-mail: cheolmin@skuniv.ac.kr
29 April 2026 9 June 2026 18 June 2026

Abstract


This study evaluated changes in volatile organic compounds (VOCs) concentrations and health risks under three residential winter scenarios: no air purifier operation (S1), fixed air purifier operation (S2), and IoT-based mobile air purifier operation (S3). VOC reduction effects and non-carcinogenic and carcinogenic risks were compared. Some VOCs, including benzene and 1,2,4-trimethylbenzene, decreased under air purifier operation compared with S1. Benzene concentrations in S3 were approximately 19.6% lower than in S2. The proportions satisfying S2/S1 < 1.0 and S3/S1 < 1.0 were 29.1% and 40.7%, respectively. This indicates a greater reduction tendency in S3, particularly in spaces without fixed purifiers, such as kitchens, studies, and general rooms. The exceedance rates of the hazard index (HI) threshold were 83.8%, 83.4%, and 39.3% for S1, S2, and S3, respectively. This represents an approximately 53% lower non-carcinogenic risk exceedance in S3. For carcinogenic risk, the excess cancer risk (ECR) of 2-propenenitrile in S3 decreased by 86.7% and 85.8% at the 50th percentile and by 55.4% and 63.3% at the 90th percentile, compared with S1 and S2, respectively. Although total ECR exceeded the acceptable level in all scenarios, S3 showed 46.9% and 46.2% lower values at the 50th percentile than S1 and S2. Overall, IoT-based mobile air purifier operation reduced VOC concentrations and mitigated health risks by targeting rooms with elevated pollution levels using room-specific indoor air pollution information.


IoT-based mobile air purifier , Volatile organic compounds , Risk assessment , Monte Carlo simulation , Indoor air quality

IoT 기반 이동형 공기청정 시스템을 이용한 주거환경 내 휘발성유기화합물 개선 효과 평가 연구

박신영, 정지윤, 이철민*
서경대학교 환경화학공학과

초록

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

    1. 서 론

    현대인이 실내 환경에서 보내는 시간은 하루의 약 90%에 달하며(Ni et al., 2020), 다양한 실내환경 중 주거환경에서는 하루 중 약 62.9%(15.1시간) 정도로 대부분의 시간을 보내고 있다(NIER, 2019). 특히 가정주부의 경우 많게는 80% 시간 정도로 더 많은 시간을 주거환경에서 점유하고 있는 것으로 나타나(Younger et al., 2022), 이들에게 주택 실내 공기질의 악화는 건강에 직접적인 영향을 일반 성인 대비 비교적 크게 받을 수 있다(Abramson et al., 2015). 세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 실내공기오염으로 인해 연간 약 320만 명이 사망한 것으로 보고하였으며(WHO, 2020), 실내 공기오염물질에 대한 장기적 노출이 건강에 미치는 영향은 지속적으로 주목받고 있다(Vardoulakis et al., 2020).

    주거환경에서의 대표적인 유해화학물질로 알려진 휘발성유기화합물(Volatile Organic Compounds, VOCs)의 경우 상온에서 쉽게 기화되는 유기화학물질로 건축자재, 가구, 가전제품, 세정제 및 방향제 등 다양한 실내 발생원에서 지속적으로 방출된다(Wang et al., 2021; Mai et al., 2024). VOCs에는 벤젠(Benzene), 톨루엔(Toluene), 에틸벤젠(Ethylbenzene), 자일렌(Xylene) 등의 방향족 화합물뿐 아니라 염소계 용제 및 기타 유기화합물이 포함된다. 이들에 대한 노출은 알레르기질환, 천식, 폐기능 저하 등의 호흡기 질환과 두통, 피로감 등 급성 증상을 유발하는 것으로 알려져 있다(Nurmatov et al., 2015; Liu et al., 2022). 또한, VOCs 중 Benzene은 국제암연구소(International Agency for Research on Cancer, IARC)에서 지정한 Group 1 발암물질로 인체 위해성이 명확히 입증된 물질이다(IARC, 2012a). 이에 이들 물질에 대한 효과적인 저감 및 관리 전략의 마련이 필수적이다.

    실내공기질 개선을 위한 대표적인 방법으로는 자연환기, 기계환기 및 공기청정기 활용이 있다(Oh et al., 2014; Shin et al., 2022). 그러나 최근 고농도 미세먼지 및 황사 등 외부 대기오염 수준이 증가함에 따라 외기를 고려하지 않은 단순 자연환기는 외기 오염물질의 실내 유입을 증가시킬 수 있다는 한계가 제기되고 있다(Kim et al., 2019). 이에 따라 2022년 기준 국내 가정용 공기청정기 보급률은 약 70% 이상으로 증가하는 등 기계적 정화 방식에 대한 의존도가 높아지는 추세이다(NCSI, 2022). 최근 보급되는 공기청정기는 입자상 물질 제거를 위한 HEPA 필터뿐 아니라 Cu 기반 금속 유기 골격체(metal-organic framework, MOF) 코팅 섬유, 활성탄, 제올라이트 및 유기실리카 흡착제 등 다기능 필터를 탑재하여 VOCs의 흡착·제거 및 병원체 불활성화 기능까지 강화되고 있다(Mobasser et al., 2022; Sheraz et al., 2022). 선행연구에서는 이러한 공기청정기의 PM, VOCs 및 바이오 에어로졸에 대한 복합적인 실내공기질 개선 효과가 보고된 바 있다(Mobasser et al., 2022; Sheraz et al., 2022).

    또한, 최근에는 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술을 접목한 스마트 공기청정기 시스템이 개발·보급되고 있으며(Kousalya et al., 2022), 2026년에 개최된 CES (Consumer Electronics Show)에서는 IoT 기반 이동형 공기청정 시스템이 공식 소개된 바 있다(CTA, 2026). 해당 시스템은 실내 오염물질 농도를 공간별로 실시간으로 모니터링하고 오염 발생 공간으로 자율 이동하여 사각지대의 국소적 고농도 영역을 신속하게 제어할 수 있다는 특성을 갖고 있다. 한편, Park et al. (2025a)은 IoT 기반 이동형 공기청정기가 PM2.5, PM10 및 HCHO 저감에 있어 고정식 대비 유의하게 높은 성능을 나타냄을 보고하였으나, 다종 VOCs를 대상으로 한 저감 효과 평가는 아직 수행되지 않은 실정이다.

    이에 본 연구에서는 IoT 기반 이동형 공기청정기의 실내공기 중 가스상 유해오염물질에 대한 농도 저감 효과와 건강 보호 측면에서의 유용성을 과학적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 실제 거주자가 생활하고 있는 주거공간을 대상으로 공기청정기 미사용(S1), 고정식 공기청정기(S2), IoT 기반 이동형 공기청정기(S3)의 세 가지 운영 시나리오를 설정하고, 시나리오별 VOCs 18종 농도를 측정·비교함으로써 시나리오별 오염물질 저감 효과를 평가하였다. 나아가 미국 국립과학아카데미(National Academy of Science, NAS) 및 미국 환경보호청(United States Environmental Protection Agency, US EPA)에서 제안하는 건강위해성평가 방법론(NRC, 1983; US EPA, 2005)을 적용하여 흡입 노출에 따른 비발암 및 발암 위해도를 정량적으로 산출하고, 고정식 시스템 대비 건강 보호 측면에서의 유용성을 평가하고자 하였다.

    2. 연구 방법

    2.1 연구대상 지점

    본 연구는 수도권 주거지역에 위치한 아파트 2세대를 대상으로 수행하였으며(Fig. 1), 1년 중 창문 개방 빈도가 낮고 자연환기가 제한적으로 이루어지는 동절기 약 2개월(2025년 12월~2026년 1월) 동안 실내공기 중 VOCs 농도를 측정·분석하였다. 두 주택은 모두 일반적인 가족 단위 주거 형태의 아파트로, 주택 내 거주자는 주부와 주간 근무 직장인으로 구성되어 일상적인 주거 생활패턴을 보이는 가구였다. 연구 대상 주택의 주거 형태, 거주자 수, 주택 연수, 층수, 난방방식 및 환기방식 등 기본 특성은 Table 1에 제시하였다.

    2.2 실내공기질 청정 방법별 평가 시나리오

    2.2.1 IoT 기반 상황인지형 이동형 공기청정 시스템 개요

    특정 공간에 설치하여 청정하는 고정식 공기청정기는 설치 위치를 중심으로 정격 청정면적 내에서만 공기질 개선 효과를 제공하기 때문에, 벽이나 문으로 공간이 구별될 수 있거나 정격 면적을 초과하는 공간에서는 공기청정이 제한적으로 이루어진다는 한계가 있다(Gür and Kılıc, 2024; Xia et al., 2026). 이에 최근 각 실에 설치된 IoT 센서를 통해 실내공기질을 실시간으로 모니터링하고, 특정 오염물질 농도가 사전에 설정된 이동 기준을 초과할 경우 해당 공간으로 공기청정기가 자율 이동하여 국소적 고농도 구역을 우선적으로 정화하는 IoT 기반 상황인지형 이동형 공기청정 시스템이 제시된 바 있다(CTA, 2026). 본 시스템은 공간별 오염도 차이를 반영한 선택적 정화가 가능하다는 점에서 기존 고정식 공기청정기와 구조적 차이를 가진다.

    2.2.2 실내공기질 청정 방법별 평가 시나리오

    본 연구에서는 실내공기질 개선 방법에 따른 VOCs 농도 저감 효과를 비교·평가하기 위하여 세 가지 운영 시나리오(공기청정기 미가동, 고정식 공기청정기 사용, IoT 기반 이동형 공기청정기 사용)를 설정하였다. 각 시나리오별 모니터링은 주중과 주말의 대표적 생활패턴 차이를 반영하기 위해 주중(금요일)과 주말(토요일)에 각각 1일씩, 총 2일 동안 수행하였다. 공기청정기 미가동 조건인 S1은 공기청정기를 가동하지 않고 창문을 개방하지 않은 상태에서 실내를 밀폐한 조건으로, 겨울철 주거 환경에서 일반적으로 나타나는 낮은 환기 상태를 반영한 기준 시나리오로 설정하였다. 고정식 공기청정기 사용 조건인 S2는 거실에 정격 청정면적(66 m2)의 고정식 공기청정기를 설치하여 연속 가동한 조건으로, S1과 동일한 실내환경 조건에서의 공기청정기 사용에 따른 공기질 개선 효과를 평가하였다.

    IoT 기반 이동형 공기청정기 사용 조건인 S3은 각 실(Fig. 1)에 설치된 IoT 센서(Air-sensor, SK Intellix, Republic of Korea, Table 1)를 통해 PM10, PM2.5, VOC, HCHO, CO2 및 온·습도를 실시간으로 모니터링하고, 국내 통합대기환경지수(Comprehensive Air-quality Index, CAI)의 ‘나쁨’ 등급 기준을 참고하여 사전에 설정한 이동 기준(PM10 81 μg/m3, PM2.5 36 μg/m3 이상)을 초과한 공간으로 자율 이동하도록 설정하였다(KECO, 2026). 또한 별도의 CAI가 없는 TVOC와 HCHO는 실내공기질 관리기준을 참고하여, 각각 400 μg/m3 및 80 μg/m3 이상을 이동 기준으로 설정하였다(MCEE, 2026). 이동형 공기청정기는 해당 기준을 초과한 공간으로 자율 이동하여 오염물질 농도가 기준 미만으로 저감되거나 최대 30분이 경과할 때까지 정화를 수행하도록 하였으며, 이러한 조건에서 S1과 동일한 실내환경 조건하에서 이동형 공기청정기의 실증적 성능을 평가하였다. 이동 후에는 해당 공간의 오염물질 농도가 이동 기준 미만으로 저감되거나 최대 30분이 경과할 때까지 정화를 수행하도록 하였으며, 이러한 조건에서 S1과 동일한 실내환경 조건하에서 이동형 공기청정기의 실증적 성능을 평가하였다.

    이동형 공기청정기(A1, SK NAMUHx, Republic of Korea)의 중앙 스테이션(거치 및 충전 장소)은 고정식 공기청정기와 동일한 위치인 거실 중앙에 설치하였으며(Fig. 1), 두 장비 모두 동일한 종류의 필터를 활용하여 필터의 청정 성능이 시나리오별 모니터링 결과에 영향을 끼치지 않도록 설계하였다. 이때, 필터는 프리필터(Pre-filter), 활성탄 기반 탈취필터 및 집진필터가 하나로 통합된 일체형 복합필터를 적용하였다. 프리필터와 집진필터는 입자상 물질 제거를, 활성탄 기반 탈취필터는 VOCs 등 가스상 오염물질의 흡착 저감을 목적으로 한다(Bhave and Yeleswarapu, 2019; Kumar et al., 2023). 모든 시나리오에서 공간별 시료 채취 순서와 시간, 환기 조건 및 재실 패턴을 동일하게 유지하여 운영 방식에 따른 농도 차이만을 비교할 수 있도록 설계하였다. 또한 시료 채취 전후에는 조리, 청소, 방향제 사용, 창문 개방 등 일시적으로 VOCs 농도에 영향을 줄 수 있는 별도의 실내 발생원 활동이 없도록 통제하였다. 다만 불가피하게 일시적 발생원 활동이 발생한 경우에는 최소 30분 이상 자연환기를 실시한 후 창문을 닫고(Park et al., 2026), 모든 시나리오와 동일한 밀폐 조건에서 안정화한 뒤 시료를 채취하였다.

    2.2.3 시나리오 간 VOCs 농도 저감 효과 평가

    시나리오별 VOCs 농도 저감 효과를 정량적으로 비교하기 위하여, 실내·외 농도비(I/O ratio) 개념을 시나리오 간 비교에 응용하였다(Dockery and Spengler, 1981; Kalimeri, et al., 2019). 기존 I/O ratio가 실외 농도를 기준으로 실내 오염 수준을 상대적으로 평가하는 데 활용되는 것과 유사한 맥락에서, 본 연구에서는 공기청정기 미가동 조건(S1)을 기준 시나리오로 설정하고 고정식 공기청정기(S2) 및 IoT 기반 이동형 공기청정기(S3)의 측정 농도를 S1 대비 상대값(S2/S1, S3/S1)으로 산출하여 각 운영 조건의 VOCs 농도 저감 효과를 비교·평가하였다. 산출된 비율이 1.0 미만인 경우 기준 시나리오 대비 농도가 감소한 것으로, 1.0을 초과하는 경우 증가한 것으로 판단하였다.

    이때, 요일 유형에 따른 생활 패턴 차이를 통제하기 위하여 주중(금요일) 측정값은 주중끼리, 주말(토요일) 측정값은 주말끼리 각각 대응하여 비교하였으며, 이를 통해 S1 대비 S2와 S3의 종합적인 저감 성능 여부를 평가하고자 하였다.

    2.3 VOCs 시료 채취 및 분석

    2.3.1 VOCs 시료 채취

    주택 실내 VOCs 농도는 각 주택 내 5개 공간(거실, 부엌, 안방, 서재, 일반 방)에서 시료 채취를 통해 측정하였다. 공간 간 측정 조건의 일관성을 확보하기 위해 시료 채취는 거실→부엌→안방→서재→일반 방 순으로 수행하였다. 조리 활동에 따른 영향을 최소화하기 위해 측정은 조리 및 식사 종료 후 일정 시간이 경과한 이후에 수행하였다. 측정은 하루 3회(오전, 오후, 저녁) 반복 실시하였으며, 각 측정의 시작 시각은 각각 9시, 14시, 21시로 설정하였다. 각 공간에서는 VOCs 시료를 30분 동안 채취하였으며 동일한 측정 조건을 반복 적용하여 시나리오 간 비교가 가능하도록 하였다. 이는 일중 농도 변동을 반영하고 시간대별 노출 특성을 비교하기 위함이다. 시료 채취 시에는 측정일지를 통해 측정 일자, 측정시간, 측정지점 및 특이사항을 기록하였다.

    시료 채취 지점은 IoT 센서가 설치된 지점에 근접함과 동시에 공간 내 대표 농도를 확보하기 위하여 벽면 인접부의 국소적 농도 영향을 배제하도록 벽으로부터 약 30~50 cm 이격된 위치에 설정하였다. 또한 인체 호흡 영역을 반영하기 위하여 바닥으로부터 약 1.0~1.5 m 높이에서 시료를 채취하였다. 이러한 조건은 공간 간 측정 오차를 최소화하고 실제 거주자의 흡입 노출 조건을 반영하기 위함이다.

    VOCs 시료 채취는 ⸢실내공기질 공정시험기준⸥ 중 실내 및 건축자재에서 방출되는 휘발성유기화합물 측정방법 - 고체흡착관과 기체크로마토그래프-질량분석법 또는 불꽃이온화검출법(ES 02602.1f)에 준하여 실시하였다(MoE and NIER, 2020). 시료는 Tenax TA 고체흡착관(60/80 mesh, 1/4 in. × 3 1/2 in., SUS TD tube, Supelco)과 Mini-pump(MP-Σ30KNII, SIBATA, Japan)를 이용하여 0.1 L/min의 일정 유량으로 채취하였다. 채취 전 모든 흡착관은 자동 열탈착 장비를 이용하여 330oC에서 30분 이상 컨디셔닝한 후 사용하였다. 채취 완료된 흡착관은 즉시 양단을 밀봉하고 은박 포장지로 포장한 뒤 4oC 이하에서 냉장 보관하였으며, 채취 후 7일 이내에 분석을 완료하였다.

    2.3.2 VOCs 시료 성분분석 및 QA/QC

    본 연구에서는 실내공기 중 검출 가능한 전체 VOCs 중 본 연구의 주요 목적인 흡입 노출에 따른 비발암 및 발암 위해도 평가가 가능한 물질 18종을 중심으로 성분분석을 수행하였다. 시료는 열탈착 장치를 이용하여 탈착한 후 GC/MS (Agilent 7890B/5977A, Santa Clara, US)를 사용하여 정량 분석하였다. 본 연구에서 사용된 GC/MSD의 분석 조건은 Table 2에 제시하였으며, ⸢실내공기질공정시험기준⸥ ES 02602.1f에 준하여 수행하였다.

    성분분석을 통해 획득한 VOCs 18종의 농도 산출 식은 식 (1)과 같다.

    C i = I s − I b Q
    (1)

    여기서, Ci는 시료 중 VOCs i의 농도(μg/m3)이고, Is는 분석된 시료 중 VOCs i의 중량(μg)이다. Ib는 배경 시료의 VOCs 중량(μg), Q는 총 흡인 시료량(m3)을 의미한다.

    VOCs 분석의 품질관리를 위해 정확도, 방법검출한계(Method Detection Limit, MDL) 및 검량선 직선성(r2)을 평가하였다. 정확도는 표준물질을 이용한 반복 분석을 통해 산정하였으며, 모든 대상 물질에서 81.1~102.1% 범위로 나타나 공정시험기준의 허용범위(80~120%)를 만족하였다. MDL은 반복 분석 결과의 표준편차(S.D)를 이용하여 산정하였으며, 대상 VOCs의 MDL은 4.0~35.6 ng 범위로 나타났다. 검량선은 각 VOCs 물질별 표준물질을 이용하여 작성하였으며, 모든 물질에서 r2 0.996~0.999 범위의 높은 직선성을 확인하였다. 각 물질별 정확도, MDL 및 r2 결과는 Table 3에 제시하였다.

    2.4 시나리오별 비발암 및 발암위해도 평가

    본 연구에서는 시나리오별 VOCs 노출에 따른 건강 위해 수준을 정량적으로 비교·평가하고자 하였으며, 건강 위해성 평가는 NAS와 US EPA에서 제안하는 건강위해성평가 방법론을 활용하여 비발암 및 발암 위해성평가를 수행하였다(NRC, 1983; US EPA, 2005).

    2.4.1 노출평가

    본 연구에서는 노출 대상을 주택에서 대부분의 시간을 보내는 것으로 알려진 가정주부로 설정하였다(NIER, 2019). 이때, 노출량은 일평균노출량(Average daily dose, ADD)과 생애평균일일노출량(Lifetime average daily dose, LADD)을 산출하였으며, 산출 수식은 식 (2)와 같다.

    ADD i or LADD i = C i × IR × ET × ED × EF BW × AT or LT
    (2)

    여기서, Ci는 오염물질 i의 농도(mg/m3)이며, IR은 호흡량(m3/day)을 의미한다. ET, ED 및 EF는 각각 노출시간(hrs/day), 노출기간(yr) 및 노출빈도(days/yr)이다. BW는 체중(kg)을 의미하며, AT와 LT는 각각 평균 시간(Average time, days)과 기대수명(Lifetime, days)을 의미한다. 한편, 본 연구에서는 건강위해성평가를 수행함에 있어 단일 값을 사용할 때 발생할 수 있는 불확실성을 최소화하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반 확률론적 건강위해성평가를 수행하였다(Rauf et al., 2021). 본 연구에서 사용된 변수들의 함수는 식 (3)과 같다.

    Y = h X = h X 1 , X 2 , … , X k
    (3)

    여기서, Y는 대상오염물질 18종의 흡입 노출에 따른 비발암 및 발암위해도이며, X는 몬테카를로 시뮬레이션에 사용한 입력변수이다. 본 연구에서는 입력변수로 C, IR, ED, EF, ET, BW, AT 및 LT를 사용하였으며, 모의 실험은 10,000번의 반복을 수행하였다(Rauf et al., 2021; Nemati et al., 2025).

    몬테카를로 시뮬레이션에 적용한 입력변수의 분포는 변수의 특성과 선행 노출계수 자료를 고려하여 설정하였다. 이 중 대상 VOCs의 농도(C)는 실내공기 중 오염물질 농도가 로그정규분포를 따르는 것으로 알려진 점을 고려하여(Stolwijk, 1990; Jia et al., 2008), 로그정규분포를 적용하였다. IR과 BW는 한국인 노출계수 자료에서 평균 및 표준편차 형태로 제시되는 연속형 변수이므로, 본 연구에서는 인구집단 내 개인 간 변이를 반영하기 위해 정규분포로 가정하였다(NIER, 2019). ET는 개인별 주택 체류시간의 변동성을 반영하기 위해 최소값, 대표값 및 최대값을 이용한 삼각분포를 적용하였다(Guo et al., 2021). 반면 ED, EF, AT 및 LT는 본 연구의 노출 시나리오와 위해성평가 기본 가정에 따라 고정값으로 적용하였다. 시뮬레이션 반복 횟수는 확률분포 기반 위해도 산정 결과의 안정성을 확보하기 위해 10,000회로 설정하였다(Rauf et al., 2021). 나머지 변수의 범위와 값은 선행연구 결과를 참고하여 산정하였으며, 세부 노출계수별 값과 분포는 Table 4와 같다(US EPA, 1991; NIER, 2019).

    2.4.2 비발암 위해성평가

    노출평가를 통해 산출된 개별 VOCs의 노출 수준에 따른 비발암 위해도를 평가하였으며, 이를 위해 식 (4)의 위해지수(Hazard quotient, HQ)와 이들의 총 합인 총 위해지수(Hazard index, HI)를 산출하였다(US EPA, 2011). 이때 HQ와 HI가 ‘1’을 초과할 때 비발암 건강영향을 야기할 수 있는 것으로 판단하였다.

    HI = ∑ i = 1 n HQ i = ∑ i = 1 n ADD i RfD i
    (4)

    여기서, HI는 대상 VOCs 총 위해지수이고, HQi는 개별 물질 i의 위해지수이다. ADDi는 앞서 산출한 개별 물질 i의 일평균노출량이고, RfDi는 개별 물질 i의 독성참고용량(Reference dose, mg/kg/day)이다. 이때, RfDi는 US EPA의 방법론에 따라 독성참고농도(Reference concentration, RfC)를 표준 호흡률(20 m3/day)과 표준 체중(70 kg)을 통해 용량으로 변환하여 활용하였다(US EPA, 1988). 사용된 RfC는 US EPA에서 IRIS (Integrated risk information system), PPRTV (Provisional peer reviewed toxicity values), ATSDR (Agency for toxic substances and disease registry), Cal EPA (California Environmental protection agency) 등에서 제공한 독성값을 정리한 Regional Screening Levels (RSL) 요약표를 참고하였다(Table 5).

    2.4.3 발암 위해성평가

    노출평가를 통해 산출된 개별 VOCs의 노출 수준에 따른 발암 위해도를 평가하였으며, 이를 위해 식 (5)의 초과발암위해도(Excess cancer risk, ECR)와 이들의 합인 총초과발암위해도(Total excess cancer risk, TECR)를 산출하였다. 일반적으로 초과발암위해도(ECR)가 1.0E-06–1.0E-04 범위에 있을 경우 허용 가능한 위험 수준으로 간주되며(US EPA, 1989), 본 연구에서는 1.00E-05을 허용 가능한 목표 위험수준으로 적용하였다(Park et al., 2025b).

    TECR = ∑ i = 1 n ECR i = ∑ i = 1 n CSF i × LADD i
    (5)

    여기서, TECR은 평가 대상 VOCs의 총 초과발암위해도이고, ECRi는 개별 물질 i의 초과발암위해도이다. LADDi는 앞서 산출한 개별 물질 i의 LADD이고, CSFi는 개별 물질 i의 암발생기울기(Slope factor, (μg/kg/day)−1)를 의미한다. 여기서 CSFi도 역시 RfDi와 동일하게 흡입단위위해도(Inhalation unit risk, IUR, (μg/m3)−1)를 용량으로 변환하여 활용하였으며, 사용된 IUR은 비발암 위해성평가와 동일하게 RSL 요약표를 참고하였다(Table 5).

    2.5 통계분석

    성분 분석 완료된 VOCs 농도 중 미검출된 값(not detected, N.D.)은 검출한계 미만의 충분히 낮은 농도로 판단하여 0으로 처리 후 분석에 활용하였다. 시나리오 간 VOCs 농도의 통계적 유의성 검정은 Shapiro-Wilk 정규성 검정 결과 모든 대상 물질에서 정규분포를 따르지 않는 것으로 확인됨에 따라(p < 0.05), 비모수 검정법인 Kruskal-Wallis 검정을 적용하였다. 시나리오 간 유의한 차이가 확인된 물질에 대해서는 Mann-Whitney U 검정을 이용한 사후 쌍별 비교(pairwise post-hoc test)를 수행하였으며, 모든 통계적 유의수준은 0.05로 수행하였다. 모든 통계적 분석은 SPSS (ver23)을 활용하였고, 자료의 시각화는 Python (ver. 3.13.3)의 matplotlib 및 seaborn 라이브러리를 사용하여 수행하였다.

    3. 결과 및 고찰

    3.1 시나리오별 실내공기질 분포 특성

    3.1.1 주택 실내 VOCs 분포 특성

    연구 대상 주택의 시나리오별 VOCs 농도는 Table 6과 같으며, 시나리오별 VOCs 농도의 분포 특성은 물질마다 차이가 있는 것으로 확인되었다. Benzene 및 1,2,4-Trimethylbenzene은 S1에서 각 9.76 μg/m3, 1.76 μg/m3로 S2(각 8.67 μg/m3, 1.27 μg/m3)와 S3(각 6.97 μg/m3, 0.76 μg/m3) 대비 높은 농도로 나타났으며 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p < 0.05). 2-Propenenitrile 및 1,2-Dichloroethane은 S2에서 각 3.72 μg/m3, 0.66 μg/m3로 가장 높았으며, cis-1,2-Dichloroethylene 또한 S2에서 1.89 μg/m3로 가장 높게 나타났다(p < 0.05). 한편, Ethylbenzene, m,p-Xylene, o-Xylene, Toluene, Methylene chloride은 S3에서 각 26.66 μg/m3, 15.29 μg/m3, 3.98 μg/m3, 21.04 μg/m3, 3.06 μg/m3로 높은 농도로 나타났다(p < 0.05).

    이러한 결과는 공기청정기 운전 방식만으로 설명되기보다는 주택별 실내 발생원, 거주자 생활활동, 공간별 공기 흐름 변화 및 VOCs의 지속 방출·재방출 특성이 복합적으로 작용한 결과로 해석된다. 특히 Toluene, Ethylbenzene 및 Xylene류는 가구, 건축자재, 접착제, 도료, 생활화학제품 등 다양한 실내 발생원에서 지속적으로 방출될 수 있으며(Wang et al., 2021; Mai et al., 2024), 환기율이 낮은 조건에서는 실내 발생 VOCs가 축적되어 공기청정기 운전 중에도 특정 시간대 또는 특정 공간에서 농도가 증가할 수 있다(Salthammer, 2019; Mai et al., 2024). 또한 고정식 공기청정기 운전 조건인 S2에서는 거실 중심의 공기 순환이 형성되면서 공간별 농도 분포가 달라질 수 있으며, 이러한 공간별 농도 차이는 주거공간 내 공기 흐름 및 환기 조건의 차이에 의해 발생할 수 있는 것으로 보고된 바 있다(Song et al., 2007; Zhao et al., 2023). 이동형 공기청정기 운전 조건인 S3에서도 오염도가 높은 공간을 우선적으로 정화하는 과정에서 측정 시점과 공간별 발생원 특성에 따라 일부 VOCs의 농도가 일시적으로 높게 나타날 수 있다. 따라서 본 연구의 결과는 이동형 공기청정기가 모든 VOCs를 일괄적으로 감소시킨다는 의미보다는, 물질별 발생 특성과 공간별 오염도 차이에 따라 저감 효과가 다르게 나타날 수 있음을 보여준다.

    한편, 주택 각각의 시간대별 18종 VOCs 농도 비교 결과(Supplementary Table S2, Table S3), R1에서는 Toluene (22.78 μg/m3), Styrene (10.51 μg/m3), Ethylbenzene (10.08 μg/m3), Benzene (8.89 μg/m3) 및 m,p-Xylene (7.86 μg/m3)이 상대적으로 높은 농도를 보였다. 반면 R2에서는 Ethylbenzene (16.05 μg/m3), Toluene (13.86 μg/m3), m,p-Xylene (9.98 μg/m3), Benzene (8.05 μg/m3) 및 Methylene chloride (2.80 μg/m3)가 주요 고농도 물질로 확인되었다. 이는 동일한 시나리오 조건 및 주거 유형(아파트)에서도 주택별 실내 발생원, 공간 구조, 공기 흐름 및 거주 활동 특성에 따라 VOCs 농도 분포가 달라질 수 있음을 보여주며, 향후 보다 다양한 주택을 대상으로 한 추가 검증이 필요함을 시사한다.

    3.1.2 방 유형별 VOCs 저감 효과 비교

    모든 대상 VOCs의 공간별 S2/S1 및 S3/S1 농도 비율을 확인한 결과(Fig. 2), S2/S1의 중앙값은 전 공간에서 1.00을 초과하여(거실 1.29, 부엌 1.22, 침실 1.13, 서재 1.23, 방 1.04), S1 대비 VOCs 농도가 오히려 높게 나타났음을 확인하였다. 반면 S3/S1의 중앙값은 거실(1.00)을 제외한 모든 공간에서 1.00 미만으로 나타났으며(부엌 0.86, 침실 0.89, 서재 0.82, 방 0.75), 고정식 공기청정기로부터 가장 멀리 위치한 방에서 중앙값이 0.75로 가장 낮게 나타났다. 이는 이동형 공기청정기가 고정식 공기청정기로는 정화가 어려운 공간적 사각지대에서 VOCs 저감에 효과적으로 기여할 수 있음을 시사한다.

    기존 연구에 따르면 동일한 주거 공간 내에서도 방마다 공기 흐름 패턴과 환기 조건이 상이하여 오염물질의 공간적 농도 변이가 발생할 수 있는 것으로 보고된 바 있다(Song et al., 2007; Zhao et al., 2023). 이러한 공간적 이질성 환경에서 IoT 기반 이동형 공기청정기는 실시간 오염도 정보를 기반으로 오염 수준이 높은 공간으로 이동하여 정화를 수행함으로써, 고정식 공기청정기에서 발생하기 쉬운 정화 사각지대(방, 부엌, 서재 등)의 공기질 개선과 함께 공간 간 오염물질 농도 불균형 완화에 기여할 수 있음을 시사한다. 이러한 결과는 동일한 IoT 기반 이동형 공기청정 시스템을 대상으로 수행된 연구에서 공간 간 PM10 및 PM2.5 농도 불균형이 완화되는 경향이 확인된 결과(Park et al., 2025a)와도 일관된다.

    18종 VOCs의 S2/S1 < 1.0을 만족하는 측정 사례의 비율은 29.1%였으며, S3/S1 < 1.0의 비율은 40.7%로 약 40% 높게 나타나 S3가 S2에 비해 전반적으로 높은 저감 효과를 보였다. 물질별 분석 결과(Table 7), S3에서 저감 효과가 두드러진 물질로는 1,2,4-Trimethylbenzene (86.7%), 2-Propenenitrile (81.7%), Benzene (81.7%), Styrene (76.7%)이 확인되었다. 또한 S3의 저감 비율은 S2와 비교하여 Styrene에서 약 38.4%, 1,2,4-Trimethylbenzene에서 약 31.7%, 2-Propenenitrile에서 약 28.4%, Mesitylene에서 약 23.4%, Ethylbenzene에서 약 20.0% 더 높은 수준을 보였다.

    공간별로는 고정식 공기청정기가 설치된 거실에서 S2와 S3 간 저감 비율의 차이가 8.3% 정도로 크지 않았으나, 공기청정기가 별도로 설치되지 않은 부엌, 서재, 방 및 침실에서는 S3의 저감 효과가 S2 대비 각 14.9%, 14.5%, 13.6%, 9.6% 더 높게 나타났다. 이러한 결과는 IoT 기반 이동형 공기청정기가 실시간 오염 정보를 기반으로 오염 수준이 높은 공간으로 이동하여 정화를 수행함으로써, 고정식 공기청정기에 비해 공간적 사각지대에 대한 대응 측면에서보다 효과적으로 작동했을 가능성을 시사한다.

    3.2 시나리오별 비발암 및 발암위해도 평가

    3.2.1 노출평가

    시나리오별 노출평가를 수행한 결과(Table 8), ADD는 S1에서 Toluene (1.6E-03 mg/kg/day), Benzene (1.1E-03 mg/kg/day) 순으로 높게 나타났으며, S2 및 S3에서도 동일한 물질들이 상대적으로 높은 노출량을 보였다. 산출된 노출량은 이후 비발암 및 발암 위해도 평가에 활용되었다.

    3.2.2 비발암 위해도 평가

    연구 대상 물질 중 독성값(RfC)이 부재한 1,1-Dichloroethane을 제외한 17종의 VOCs에 대해 시나리오별 비발암 위해성 평가를 수행하였다(Table 9). 50th 백분위수 기준으로 모든 시나리오에서 위해기준(HQ=1)을 초과한 물질은 없었으나, 2-Propenenitrile이 S1 (8.60E-01) 및 S2 (7.85E-01)로 위해기준에 가장 근접한 수준을 나타냈다. 한편, 2-Propenenitrile의 S3에서의 HQ는 1.15E-01로 S1, S2 대비 위해기준과는 근접하지 않은 것으로 확인되었다.

    90th 백분위수 기준에서는 2-Propenenitrile의 HQ가 S1 (1.76E+00) 및 S2 (2.13E+00)에서 위해기준을 초과하였으나, S3 (7.90E-01)에서는 위해기준 이내를 유지하였다. Trichloromethane의 경우 S1 (1.17E+00)에서 위해기준을 초과한 반면, S2 (8.40E-01) 및 S3 (6.83E-01)에서는 위해기준 이내로 나타났다. 그 외 나머지 물질의 HQ는 모든 시나리오에서 50th 및 90th 백분위수 기준 모두 위해기준 미만으로 평가되었다. 이는 공기청정기 사용(S2, S3)이 공기청정기 미사용(S1) 조건 대비 대부분 물질의 비발암 위해수준이 완화되는 경향을 보였음을 의미한다. 특히 자연환기 조건에서 90th 백분위수 기준 위해기준을 초과한 2-Propenenitrile의 경우, IoT 기반 이동형 공기청정기(S3)의 공간 대응 운전이 해당 물질의 위해수준을 위해기준 이내로 완화하는 데 기여했을 가능성을 시사한다. 한편, 일부 물질에서 S1 대비 S2 또는 S3의 HQ가 증가한 것은 공기청정기 운전 효과가 없었다는 의미라기보다는, 물질별 실내 발생원 강도와 측정 시점의 농도 변동성이 위해도 산정에 반영된 것으로 추정된다(Wang et al., 2021; Mai et al., 2024).

    시나리오별 HI 분포를 확인한 결과(Fig. 3), 50th 백분위수 기준에서 S1 (1.60)과 S2 (1.62)는 위해기준(1.00)을 초과한 반면, S3 (0.88)은 위해기준 이내로 나타났다. 시나리오별 위해기준 초과 비율은 S1 (83.8%), S2 (83.4%), S3 (39.3%)로 나타났다. 이러한 결과는 자연환기 및 고정식 공기청정기 조건에서는 중위 노출 수준에서도 복합적인 비발암 위해가 발생할 가능성이 있음을 보여주며, IoT 기반 이동형 공기청정기(S3)의 적용이 중위 노출 수준에서의 복합 비발암 위해를 완화하는 데 기여할 수 있음을 시사한다. 다만 90th 백분위수 기준에서는 모든 시나리오에서 위해기준을 초과하여, 고농도 노출 상황이 지속되는 실내 공간의 경우, 공기청정기 운영과는 별개로 추가적인 관리 방안이 필요한 것으로 나타났다. 다만, 본 연구가 90th 백분위수의 높은 농도에 지속적으로 노출되는 상황을 가정했음을 고려할 때, 이동형 공기청정기(S3) 활용 시 비발암 위해도는 0.88로 산출되었다. 이는 다른 두 조건(S1, S2)에 비해 위해 수준이 낮은 수치로, 비발암 위해도 측면에서 이동형 공기청정기가 주거 환경 내 VOCs 관리에 유효한 수단임을 확인하였다.

    3.2.3 발암 위해도 평가

    연구 대상 물질 중 독성값(IUR)이 부재한 VOCs 8종을 제외한 10종의 VOCs에 대해 시나리오별 발암 위해성 평가를 수행하였다(Table 10). 50th 백분위수 기준에서 2-Propenenitrile은 S1 (4.14E-05)과 S2 (3.87E-05)에서 허용 기준(1.0E-05)을 초과하는 것으로 나타났으며, S3 (5.51E-06)는 허용 가능한 수준 이내로 나타나 S3에서 S1 대비 약 86.7%, S2 대비 약 85.8% 낮은 수준을 보여 IoT 기반 이동형 공기청정기 적용에 따른 우수한 저감 효과를 보였다. 특히 2-Propenenitrile의 경우 S3에서 S1 대비 약 86.7%, S2 대비 약 85.8% 낮은 수준을 보여 IoT 기반 이동형 공기청정기 적용 시 발암 위해수준 완화 가능성을 시사하였다. 또한 Benzene 역시 S1 (1.42E-05), S2 (1.24E-05), S3 (1.04E-05)에서 허용 기준을 초과하는 수준을 보였으나, S3의 ECR이 허용 기준에 근접한 가장 낮은 수준을 보이는 것으로 확인되었다. 이외 대부분의 VOCs에서도 세 가지 시나리오 중 S3에서 발암 위해도가 가장 낮은 수준을 나타냈다.

    90th 백분위수 기준에서는 2-Propenenitrile의 ECR이 S1 (8.48E-05), S2 (1.03E-04), S3 (3.78E-05)에서 모두 허용 기준을 초과하였으며, 특히 S2에서 가장 높은 값을 나타냈다. 또한 Benzene (S1: 2.42E-05, S2: 2.26E-05, S3: 1.69E-05)과 Trichloromethane (S1: 1.92E-05, S2: 1.36E-05, S3: 1.10E-05) 역시 모든 시나리오에서 허용 기준을 초과하였다. 그러나 대부분의 물질에서 S3의 발암 위해도가 S1 및 S2 대비 상대적으로 낮은 수준을 보였으며, 특히 2-Propenenitrile의 경우 S1 대비 약 55.4%, S2 대비 약 63.3% 낮은 수준을 나타내 IoT 기반 이동형 공기청정기가 고농도 노출 조건에서도 발암 위해수준 완화에 기여할 가능성을 보여주었다. 한편, 일부 물질에서 S1 대비 S2 또는 S3의 ECR이 증가한 것은 앞서 HQ에서와 같이 공기청정기 운전 효과가 없었다는 의미라기보다는, 물질별 실내 발생원 강도와 측정 시점의 농도 변동성이 ECR 산출 결과에 반영된 것으로 판단된다(Jia et al., 2008; Wang et al., 2021; Mai et al., 2024).

    시나리오별 TECR 분포를 확인한 결과(Fig. 4), 세 시나리오 모두 50th 백분위수 기준에서 S1 (6.86E-05), S2 (6.76E-05), S3 (3.64E-05) 순으로 나타났으며 모두 허용 기준(1.00E-05)을 초과하는 것으로 확인되었다. 그럼에도 불구하고 전반적으로 세 시나리오 중 S3에서 발암 위해 수준이 가장 낮게 나타났으며, S3는 S1 대비 약 46.9%, S2 대비 약 46.2% 낮은 수준을 보여 IoT 기반 이동형 공기청정기 적용 시 복합 발암 위해 수준 완화 가능성을 시사하였다. 90th 백분위수를 기준으로 한 발암 위해도는 S2 (1.71E-04), S1 (1.46E-04), S3 (1.21E-04) 순으로 높게 나타나 모든 시나리오에서 허용 기준을 초과하였으나, S3는 S1 대비 약 17.1%, S2 대비 약 29.2% 향상된 위해 저감 효율을 보였다. 이는 고농도 노출 조건에서도 S3가 발암 위해 수준을 낮추는 데 유효한 효과가 있음을 시사한다.

    분석 결과 TECR이 여전히 허용 기준을 초과하는 것으로 나타나, 공기청정기 가동 외에도 주기적인 환기 및 오염원(화학제품 등) 사용 저감 등 다각적인 노출 저감 전략이 병행되어야 할 것으로 보인다. 그러나 본 연구가 환기가 제한된 겨울철 환경을 대상으로 수행되었음을 고려할 때, 다른 계절 및 실내환경에서도 고농도 노출이 지속되는 실내 공간에 대해서 별도의 관리 방안 검토가 요구된다. 다만, 이러한 극한 조건에서도 이동형 공기청정기(S3)가 타 조건(S1, S2) 대비 발암성 VOCs 저감에 상대적으로 유효한 수단임을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

    3.3 종합적 고찰 및 연구 한계

    본 연구는 IoT 기반 이동형 공기청정기 시스템이 고정식 공기청정기 대비 VOCs 농도 저감, 정화 사각지대(방, 부엌, 서재 등) 공기질 개선, 그리고 비발암 및 발암 위해 수준 완화 측면에서 전반적으로 우수한 성능을 나타낼 수 있음을 정량적으로 제시하였다. 이는 실내 오염도 정보를 기반으로 공간 간 이동하며 정화를 수행하는 공간 대응형 운영 전략이 고농도 노출 사례를 선택적으로 완화함으로써 노출 및 위해 발생 가능성을 감소시킬 수 있음을 시사한다.

    다만 본 연구는 수도권에 위치한 아파트 2세대를 대상으로 겨울철에 한정하여 수행되었기 때문에, 연구 결과를 전체 주거환경 또는 다른 계절 조건으로 일반화하는 데에는 제한이 있다. 특히 VOCs 농도는 주택의 건축 특성, 실내 발생원, 거주자 생활행태, 환기 조건 및 계절적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 본 연구 결과는 IoT 기반 이동형 공기청정기의 적용 가능성을 평가한 실증 사례로 해석할 필요가 있다. 또한 측정 시료 수의 제한으로 인해 발생원 분석이 수행되지 않아 시나리오별 농도 차이의 발생 원인을 명확히 규명하는 데에는 한계가 있으며, 이동형 공기청정기의 이동 기준 및 정화 시간 설정과 같은 운영 조건 역시 결과에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서 적용한 이동 기준값과 최대 정화 시간은 실제 주거환경에서 이동형 공기청정기의 적용 가능성을 평가하기 위해 설정한 실험 조건으로, 향후 관리 목적이나 대상 공간의 오염 특성에 따라 조정될 수 있다. 예를 들어보다 엄격한 실내공기질 관리를 목표로 할 경우, 이동 기준값을 낮추거나 정화 체류 시간을 연장하는 방식으로 고농도 구간에 대한 대응성을 높일 수 있다. 다만 이러한 운영 조건의 조정은 에너지 사용량, 장치 이동 빈도, 소음 및 거주자 수용성에도 영향을 줄 수 있으므로, 향후 연구에서는 이동 기준값과 정화 시간에 따른 VOCs 저감 효율 및 위해도 저감 효과를 함께 평가할 필요가 있을 것으로 판단된다.

    특히 VOCs는 가구 및 건축자재 등 고정 발생원으로부터 지속적으로 재배출되는 특성을 가지므로(Wang et al., 2021; Mai et al., 2024), 공기청정기 운용만으로는 노출 저감에 한계가 있을 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 주거 유형, 계절 조건 및보다 많은 세대를 포함한 장기 모니터링과 VOCs 발생원 분석을 함께 수행함으로써, IoT 기반 이동형 공기청정 시스템의 VOCs 저감 효과와 건강위해도 저감 효과를보다 일반화 가능한 수준에서 검증할 필요가 있다.

    4. 결 론

    본 연구는 겨울철 주택 실내환경에서 공기청정기 운영 방식에 따른 VOCs 농도 변화와 건강 위해 수준을 비교하기 위해 공기청정기 미가동(S1), 고정식 공기청정기 가동(S2), IoT 기반 이동형 공기청정기 가동(S3) 세 가지 시나리오를 적용하여 VOCs 농도 저감 효과와 비발암 및 발암 위해도를 평가하였다.

    시나리오별 VOCs 측정 결과, 일부 물질(Benzene, 1,2,4-Trimethylbenzene 등)은 공기청정기 가동 조건에서 S1 대비 유의한 농도 감소가 나타났다. 특히 Benzene의 경우 S2 대비 S3에서 약 19.6% 낮은 농도 수준을 보여 이동형 공기청정기의 추가적인 저감 효과가 확인되었다. 또한 S1을 기준으로 저감비율을 확인한 결과, S2/S1 < 1.0을 만족하는 비율은 29.1%, S3/S1은 40.7%로 나타나 S3에서 약 40% 높은 저감 비율을 보였으며, 특히 공기청정기가 설치되지 않은 부엌, 서재 및 방과 같은 사각지대에서 저감 효과가 상대적으로 크게 나타났다.

    건강 위해성 평가 결과에서도 유사한 경향이 확인되었다. 비발암 위해성 평가에서 대부분의 VOCs의 HQ는 위해기준(HQ=1)을 초과하지 않았으며, HI의 경우 위해기준 초과 비율이 S1 (83.8%), S2 (83.4%), S3 (39.3%)로 나타나 S3에서 각각 약 53.0% 및 52.9% 낮은 수준을 보였다. 발암 위해성 평가에서는 2-Propenenitrile의 ECR이 50th 백분위수 기준에서 S3가 S1 대비 86.7%, S2 대비 85.8% 감소하였으며, 90th 백분위수 기준에서도 각각 55.4%와 63.3% 낮은 수준을 나타냈다. 또한 TECR 역시 모든 시나리오에서 허용 기준을 초과하였으나 50th 백분위수 기준에서 S3는 S1 대비 약 46.9%, S2 대비 약 46.2% 낮은 수준, 90th 백분위수 기준에서는 S1 대비 약 17.1%, S2 대비 약 29.2% 낮은 수준을 보여 이동형 공기청정기 적용 시 복합 발암 위해 수준이 전반적으로 감소하는 경향이 확인되었다.

    종합적으로 본 연구는 IoT 기반 이동형 공기청정기가 방별 실내 오염 정보를 기반으로 오염 수준이 높은 공간으로 이동하여 정화를 수행함으로써, 공기청정기 미사용 및 고정식 공기청정기 대비 전반적인 VOCs 농도 저감과 정화 사각지대의 공기질 개선에 기여하며, 비발암 및 발암 위해 수준을 완화할 수 있음을 정량적으로 제시하였다. 향후 다양한 주거 유형, 계절 조건 및보다 많은 세대를 포함한 장기 모니터링 연구를 통해 IoT 기반 이동형 공기청정 시스템의 VOCs 저감 효과와 건강 위해도 저감 효과를 추가적으로 검증한다면, 실제 주거환경에서의 적용 가능성과 일반화 가능성을보다 명확히 평가할 수 있을 것으로 판단된다.

    <저자정보>

    박신영(연구교수), 정지윤(박사과정), 이철민(교수)

    Figure

    JOIE-25-2-173_F1.jpg

    Sampling sites in this study.

    JOIE-25-2-173_F2.jpg

    Box plots of S2/S1 and S3/S1 concentration ratios by room.

    JOIE-25-2-173_F3.jpg

    Distribution of hazard index by scenario (Monte Carlo simulation, n = 10,000).

    JOIE-25-2-173_F4.jpg

    Distribution of total excess cancer risk by scenario (Monte Carlo simulation, n = 10,000).

    Table

    Information on IoT device in this study

    1) Results of the performance certification evaluation for PM2.5 portable measurement devices conducted by the Ministry of Environment in Korea

    Analsis condition of GC/MS

    QA/QC results of VOCs analysis

    aAccuracy (%)=CM (mean concentration of replicate measurements) / CC (reference concentration) × 100.
    bMDL (method detection limit)=S.D × 3.14

    Exposure factors, probability distributions, and values applied in this study

    a Normal (Mean, S.D.); Triangular (Min, Mean, Max)

    Reference concentration and inhalation unit risk

    aIntegrated risk information system
    bCalifornia environmental protection agency
    cProvisional Peer-Reviewed Toxicity Values
    dAgency for Toxic substances and Disease Registry

    Scenario-specific distribution characteristics of VOCs (unit: μg/m3)

    aKruskal-Wallis test (non-parametric; all groups failed Shapiro-Wilk normality test, p < 0.05). Superscript letters on mean values indicate results of pairwise Mann-Whitney U tests with Bonferroni correction (p < 0.05). Values sharing the same letter are not significantly different from each other.

    Proportion of measurements where scenario-to-baseline concentration ratio (S2/S1, S3/S1) fell below 1.0, by target VOC and room

    Average daily dose and lifetime average daily dose by scenario (unit: mg/kg/day)

    aAverage daily dose; bLifetime average daily dose

    Hazard quotient by scenario (Monte Carlo simulation, n = 10,000)

    Excess cancer risk by scenario (Monte Carlo simulation, n = 10,000)

    *Bolded values exceed the upper-bound cancer risk guideline (1.0E-05).

    Reference

    1. Abramson, M. J., Koplin, J., Hoy, R., Dharmage, S. C., 2015. Population-wide preventive interventions for reducing the burden of chronic respiratory disease. The International Journal of Tuberculosis and Lung Disease 19(9), 1007-1018.
    2. Bhave, P. P., Yeleswarapu, D., 2019. Removal of indoor air pollutants using activated carbon—a review. Global challenges in energy and environment: select proceedings of ICEE 2018, 65-75.
    3. Consumer Technology Association (CTA), 2026. NAMUHX A1: CES 2026 Innovation Awards Honoree – Home Appliances. CES Innovation Awards. Available from: https://www.ces.tech/ces-innovation-awards/2026/namuhx-a1/.
    4. Dockery, D. W., Spengler, J. D., 1981. Indoor-outdoor relationships of respirable sulfates and particles. Atmospheric Environment (1967) 15(3), 335-343.
    5. Guo, P., Li, H., Zhang, G., Tian, W., 2021. Contaminated site-induced health risk using Monte Carlo simulation: Evaluation from the brownfield in Beijing, China. Environmental Science and Pollution Research 28, 25166-25178.
    6. Gür, M., Kılıç, M., 2024. Assessment of a portable air cleaning device performance in eliminating indoor air contaminants by considering particle transport characteristics. Applied Sciences 14(18), 8362.
    7. International Agency for Research on Cancer (IARC), 2012a. Benzene. In IARC Monographs on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans: Vol. 100F. Chemical agents and related occupations, 249-294.
    8. Jia, C., D’Souza, J., Batterman, S., 2008. Distributions of personal VOC exposures: a population-based analysis. Environment International 34(7), 922-931.
    9. Kalimeri, K. K., Bartzis, J. G., Sakellaris, I. A., de Oliveira Fernandes, E., 2019. Investigation of the PM2.5, NO2 and O3 I/O ratios for office and school microenvironments. Environmental Research 179, 108791.
    10. Kumar, A., Malyan, V., Sahu, M., 2023. Air pollution control technologies for indoor particulate matter pollution: a review. Aerosol Science and Engineering 7(2), 261-282.
    11. Korea Environment Corporation (KECO), 2026. Comprehensive Air-quality Index (CAI). AirKorea. Retrieved June 9, 2026. Available from: https://www.airkorea.or.kr/web/khaiInfo.
    12. Kim, W., Ko, S., Oh, M., Choi, I. J., Shin, J., 2019. Is an incentive policy for energy efficient products effective for air purifiers? The case of South Korea. Energies 12(9), 1664.
    13. Kousalya, C. G., Boppana, U. M., Kondapalli, R., Ahammed, M. T., Gallardo, C. G. S., Balaji, P., Afroj, M., 2022. Design of IoT based indoor air purifier. In 2022 Third International Conference on Intelligent Computing Instrumentation and Control Technologies (ICICICT), 1534-1539.
    14. Liu, N., Bu, Z., Liu, W., Kan, H., Zhao, Z., Deng, F., Huang, C., Zhao, B., Zeng, X., Zhang, Y., 2022. Health effects of exposure to indoor volatile organic compounds from 1980 to 2017: A systematic review and meta-analysis. Indoor Air 32(5), e13038.
    15. Mai, J. L., Yang, W. W., Zeng, Y., Guan, Y. F., Chen, S. J., 2024. Volatile organic compounds (VOCs) in residential indoor air during interior finish period: Sources, variations, and health risks. Hygiene and Environmental Health Advances 9, 100087.
    16. Ministry of Climate, Energy and Environment (MCEE), 2026. Enforcement Rule of the Indoor Air Quality Control Act. Korean Law Information Center. Retrieved June 9, 2026.
    17. Mobasser, S., Wager, Y., Dittrich, T. M., 2022. Indoor air purification of volatile organic compounds (VOCs) using activated carbon, zeolite, and organosilica sorbents. Industrial & Engineering Chemistry Research 61(20), 6791-6801.
    18. Ministry of Environment (MoE) & National Institute of Environmental Research (NIER), 2020. Standard methods for the examination of indoor air quality: Measurement method for volatile organic compounds emitted from indoor air and building materials—Solid adsorbent tube and gas chromatography/mass spectrometry or flame ionization detector method (ES 02602.1f).
    19. National Customer Satisfaction Index (NCSI), 2022. Key issues and analysis of the 2022 NCSI air purifier sector. Available from: https://www.ncsi.or.kr/insite/insite_print_view.asp?idx=199.
    20. National Institute of Environmental Research (NIER), 2019. Korean exposure factors handbook.
    21. National Research Council (NRC), Division on Earth, Life Studies, Commission on Life Sciences, & Committee on the Institutional Means for Assessment of Risks to Public Health, 1983. Risk assessment in the federal government: managing the process. National Academies Press.
    22. Nemati, B., Fallahizadeh, S., Mostafaei, G., Miranzadeh, M. B., 2025. Health risk assessment of toxic elements in Kashan drinking water reservoirs using Monte Carlo simulation and sensitivity analysis. Scientific Reports 15(1), 17806.
    23. Ni, Y., Shi, G., Qu, J., 2020. Indoor PM2.5, tobacco smoking and chronic lung diseases: a narrative review. Environmental Research 181, 108910.
    24. Nurmatov, U. B., Tagiyeva, N., Semple, S., Devereux, G., Sheikh, A., 2015. Volatile organic compounds and risk of asthma and allergy: a systematic review. European Respiratory Review 24(135), 92-101.
    25. Oh, H. J., Nam, I. S., Yun, H., Kim, J., Yang, J., Sohn, J. R., 2014. Characterization of indoor air quality and efficiency of air purifier in childcare centers, Korea. Building and Environment 82, 203-214.
    26. Park, S.-Y., Ceong, J.-Y., Noh, K., Kim, J.-S., Lee, C.-M., 2025a. Assessment of indoor air quality improvement using an IoT sensor-based context-aware mobile air purification system: A residential field study. Journal of Odor and Indoor Environment 24(4), 367-386.
    27. Park, S. Y., Jang, H., Kim, K. R., Ha, H. J., Choi, Y., Kwon, S. M., Choi, Y., Park, J. S., Lee, C. M., 2025b. Estimation of Potentially Toxic Substances and Health Risks in VOCs in Urban Areas of Seoul. Water, Air, & Soil Pollution 236(9), 548.
    28. Park, S., Kagi, N., Umishio, W., Shinohara, N., Kim, H., 2026. Influence of mechanical ventilation systems on indoor VOC concentrations in residential buildings. Journal of Asian Architecture and Building Engineering 25(2), 1424-1444.
    29. Rauf, N., Zulfiqar, S., Mumtaz, S., Maryam, H., Shoukat, R., Malik, A., Rowther, A. A., Rahman, A., Surkan, P. J., Atif, N., 2021. The impact of the COVID-19 pandemic on pregnant women with perinatal anxiety symptoms in Pakistan: a qualitative study. International Journal of Environmental Research and Public Health 18(16), 8237.
    30. Salthammer, T., 2019. Formaldehyde sources, formaldehyde concentrations and air exchange rates in European housings. Building and Environment 150, 219-232.
    31. Sheraz, M., Kang, E., Ly, H. N., Mai, H. D., Lee, W. R., Kim, C. G., Kim, S., Le, Van T. C., 2022. Four-in-one multifunctional air filter using copper coordination polymer particle decorated fibre for efficient pathogen removal and indoor air treatment. Process Safety and Environmental Protection 166, 177-188.
    32. Shin, D., Kim, Y., Hong, K., Lee, G., Park, I., Han, B., 2022. The actual efficacy of an air purifier at different outdoor PM2.5 concentrations in residential houses with different airtightness. Toxics 10(10), 616.
    33. Song, D. S., Kang, K. N., Park, D. R., 2007. A prediction of the indoor air movement and contaminant concentration in a multi-room condition. International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration 15(3), 137-146.
    34. Stolwijk, J. A., 1990. Assessment of population exposure and carcinogenic risk posed by volatile organic compounds in indoor air. Risk Analysis 10(1), 49-57.
    35. U.S. Environmental Protection Agency (US EPA), 1988. IRIS Background Document #1. Reference Dose (RfD): Description and Use in Health Risk Assessments. Integrated Risk Information System (IRIS). Online. Maintained by Environmental Criteria and Assessment Office, Cincinnati, OH.
    36. U.S. Environmental Protection Agency (US EPA), 1989. Risk assessment guidance for Superfund (RAGS): Volume I—Human health evaluation manual (Part A).
    37. U.S. Environmental Protection Agency (US EPA), 1991. Risk Assessment Guidance for Superfund: Volume I—Human Health Evaluation Manual, Supplemental Guidance: Standard Default Exposure Factors. Interim Final. Office of Emergency and Remedial Response, Washington, DC. OSWER Directive 9285.6-03.
    38. U.S. Environmental Protection Agency (US EPA), 2005. Guidelines for carcinogen risk assessment (EPA/630/P-03/001F). Risk Assessment Forum, U.S. Environmental Protection Agency.
    39. U.S. Environmental Protection Agency (U.S EPA), 2011. Exposure Factors Handbook: 2011 Edition. EPA/600/R-09/052F. National Center for Environmental Assessment, Office of Research and Development, U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC.
    40. Wang, Y., Wang, H., Tan, Y., Liu, J., Wang, K., Ji, W., Sun, L., Yu, X., Zhao, J., Xiong, J., 2021. Measurement of the key parameters of VOC emissions from wooden furniture, and the impact of temperature. Atmospheric Environment 259, 118510.
    41. World Health Organization (WHO), 2020. Household air pollution and health. World Health Organization. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/household-air-pollution-and-health.
    42. Vardoulakis, S., Giagloglou, E., Steinle, S., Davis, A., Sleeuwenhoek, A., Galea, K. S., Dixon, K., Crawford, J. O., 2020. Indoor exposure to selected air pollutants in the home environment: a systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health 17(23), 8972.
    43. Younger, A., Alkon, A., Harknett, K., Louis, R. J., Thompson, L. M., 2022. Adverse birth outcomes associated with household air pollution from unclean cooking fuels in low-and middle-income countries: a systematic review. Environmental Research 204, 112274.
    44. Xia, L., Loomans, M., van Hooff, T., 2026. Optimizing portable air cleaner performance testing protocols: A study on test room size, data interval, and practical CADR. Indoor Environments 3(2), 100165.
    45. Zhao, X., Yin, Y., Liu, X., Zuo, J., 2023. Ventilation performance of multi-room in residential building with the proposed novel mechanical ventilation system: A case study. Indoor and Built Environment 32(7), 1487-1504.