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ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.17 No.1 pp.45-53
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2018.17.1.45

Subway PM10 measurement and development of correction equation using the light scattering method

Ho-Hyun Kim1,2*
1Department of Information, Communication and Technology Convergence, ICT Environment Convergence, Pyeongtaek University
2Life & Industry Environmental R&D Center in Pyeongtaek University
Corresponding author : +82-31-659-8308ho4sh@ptu.ac.kr
02/02/2018 14/03/2018 20/03/2018

Abstract


The purpose of this study is to develop correction formulas using the results of measurement by PMS 103, which is a weight method measuring device, and by Dusttrak (TSI, USA), DustMate (Turnkey Instrument Ltd., UK), and LD-5 (SIBATA, Japan), which are light scattering measuring devices. The objective is to evaluate and identify new standards (to develop a proposal) in order to complement the limitations of the existing measurement methods of public transportation vehicle indoor air quality by utilizing the three nephelometer type measuring devices. In the case of non-rush hours, the PMS values were estimated using an estimation regression equation. Statistically, the PMS values that were actually measured were not significantly different (p-value=0.4375, 0.4375, 1.000). With respect to the agreement between the two values, ICC was 0.99 in the case of the estimation regression equation using LD-5 values, 0.97 in the case of the estimation regression equation using Dusttrak values, and 0.84 in the case of the estimation regression equation using DustMate values to allow for the identification of agreement at greater levels. In the case of rush hours, the PMS values were estimated using an estimation regression equation. Statistically, the PMS values that were actually measured were not significantly different (p-value=0.3125, 0.6250, 0.8125). With respect to the agreement between the two values, ICC was 0.92 in the case of the estimation regression equation using LD-5 values, 0.91 in the case of the estimation regression equation using Dusttrak values, and 0.89 in the case of the estimation regression equation using DustMate values to allow for the identification of agreement at greater levels.



지하철 객실 내 미세먼지(PM10) 측정 통한 광산란법 장비 보정수식 개발

김 호 현1,2*
1평택대학교 ICT 융합학부 ICT 환경융합전공
2평택대학교 생활 및 산업 환경R&D 센터

초록


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

    1. 서 론

    지하철의 경우 대중교통 중 정체가능성이 적고 이용 요금이 저렴하여 중·단거리 이동 수단으로 많이 이용 하는 대중교통수단 중 하나이다. 하지만 대부분 역사가 지하에 있다는 위치적 제한 조건을 가지며, 출퇴근 시 간에 이용객이 급증하기 때문에 이로 인한 공기 오염 이 매우 심각하다(Kim et al., 2009). 특히 최근 미세먼 지 주의보 및 경보 횟수가 잦아지면서 미세먼지 및 초 미세먼지의 유해성에 대한 관심이 더욱 높아지고 있는 상황이다(Won et al., 2012; 2014; Lee et al., 2015).

    우리나라에서의 실내공기질은「실내공기질관리법」 에 따라 중량법과 베타선흡수법을 이용하여 측정한 미 세먼지(PM10), 이산화탄소(CO2), 일산화탄소(CO), 질 소산화물(NOx), 라돈(Rn), 휘발성유기화합물(VOCs), 석면(Asbestos)농도와 오존(O3)을 관리하고 있다(ME, 2014). 그에 반해 지하철은 공간적, 측정시간, 혼잡시 (rush-hour) 또는 비혼잡시(non rush-hour) 이용객 특성 변화 등의 제약에 따른 정확한 측정법을 가지고 있지 않다.

    그럼에도 환경부는 지난 2008년 4월 8일 지하철 1호 선의 PM10 농도는 214.9 μg/m3, 2호선은 304.9 μg/m3 로 각각 비혼잡, 혼잡시간대 권고기준을 초과한다고 발 표했다(ME, 2008). 또한 2012년 5월 18일 서울매트로 객차 실내 PM10 농도 측정결과 75 μg/m3, 지하구간에 서 160 μg/m3으로 서울시내 지상 평균 47 μg/m3의 3배 수준이라고 보고했다(ME, 2012). 베이징과 서울에서의 지하철 객실내에서 250 μg/m3을 초과하는 연구결과가 보고된 바 있으며(Li et al., 2007; Kim et al., 2008), 국내에서 수행된 연구의 경우 일부 연구에서 비혼잡시 가이드라인 200 μg/m3을 초과하는 경우가 조사되었다 (Kim et al., 2008; Kwon et al., 2008; 2010; Park et al., 2010).

    이처럼 현재 일부 기사들은 부정확한 측정치를 이용 하여 일반화의 오류를 범하여 기사를 쓰고 있는 실정이 다. 중량법은 무게를 직접 칭량하기에 정확한 질량과 농 도를 파악할 수 있으나 비교적 오랜 시간 시료를 포집 해야 하는 불편함과 이로 인해 시료채취 중에는 농도의 변화를 관측할 수 없는 단점이 있다(Kim et al., 2014).

    광산란식연속측정법은 대기 중에 부유하고 있는 입 자상물질에 빛을 조사했을 때, 입자상물질에 의하여 산 란된 빛의 양을 측정하고 광산란의 양은 물리적 성질 이 동일한 입자상물질의 질량농도에 비례하는 원리를 이용해 그 값으로부터 입자상물질의 농도를 구하는 방 법으로 측정 간격을 1분 단위로 실시간 농도변화를 파 악하기 용이하지만 농도의 변동이 심한 단점이 있다 (Kim et al., 2009). 더불어, 광산란측정 장비는 크게 네 펠로미터(nephelometer) 방식과 스펙트로미터(spectrometer) 방식이 있다. 네펠로미터 방식의 장비는 측정 기로 유입된 총부유먼지에 의해 소실되는 빛의 양을 측정하여 총부유입자의 농도를 결정하는 방식으로 본 연구에 사용하는 장비가 이 방식에 해당된다(Adam et al., 2004; Doherth et al., 2005; Chamaillard et al., 2006). 스펙트로미터 방식은 개별입자의 광산란 원리를 이용한 방식으로 유입되는 미세먼지를 정렬시켜 측정 챔버에 개별입자가 유입되도록 한 후 개별 입자의 크 기를 측정하여 전체 입자 크기 분포를 획득하는 방식 이다. 따라서 중량법의 경우 미세먼지의 정확한 농도값 을 확인할 수 있으나 실시간 농도 변화의 특성을 확인 하기 어렵고, 광산란연속측정법의 경우 실시간 농도 변 화 특성을 확인할 수 있으나 농도값의 정확성을 신뢰 하기는 어려운 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 과 학적으로 극복하기 위해 국내외적으로 중량법과의 정 확도에서 상관계수 낮지만 실시간 모니터링 가능한 광 산란법을 활용한 연구가 수행된 바 있다(Quok and Mcdougall, 2006; Cheng et al., 2008; Kim et al., 2010) 본 연구에서는 스펙트로미터 방식장비에 비해 상대적으로 가격 경쟁력이 높고, 휴대가 간편하여 국가 산하 연구소, 측정대행업체 및 대학 등에서 연구차원에 서 사용빈도가 높은 네펠로미터 방식 3가지 측정기기 를 활용하였다.

    본 논문에서는 기존의 지하철 객실내 실내공기질 측 정방법 중 명시되어있는 광산란법 장비의 사용시 나타 날 수 있는 광산란장비로 도출된 결과의 신뢰성 확보 를 위해 보정식을 1차 개발하고 추후 좀 더 보완된 보 정수식이 도출될 수 있는 기초자료 마련에 그 목적이 있다.

    2. 연구방법

    2.1. 연구대상 및 조사기간

    연구대상의 경우 현재 교통수단은 환경부에서 제정 한 “실내공기질 관리를 위한 대중교통차량의 제작운행 관리지침”에서 관리 대상 대중교통차량으로 지정한 「도시철도법」 제3조제1호에 따른 도시철도의 운행에 사용되는 도시철도차량, 서울메트로 1~3호선 지하철을 선정하였다. 지하철 1호선, 2호선, 3호선을 대상으로 하계는 2014년 7월 7~11일, 동계는 2015년 1월 5~9일 동안 조사하였다.

    2.2. 대중교통 차량별 시료 측정 방법

    2.2.1. 측정기기선정

    본 논문에서는 지하철 객실내 실내공기질 측정대상 오염물질인 PM10의 측정방법을 비교 분석하고자 중량 분석법과 광산란연속측정법을 동시에 측정하였다.

    중량분석법은 실내공기질 공정시험기준의 주 시험법 으로 여과지의 포집 전과 후의 무게차를 이용하여 미 세먼지 농도를 산출하는 방법으로 비교적 정확한 농도 를 산출할 수 있으나 포집시간이 많이 소요되고 측정 시간 동안 특이사항을 파악하기에는 어려운 단점이 있 다. 본 논문에서는 대중교통차량의 운행시간을 고려하 여 포집 유량이 높은 PMS-103 (APM Eng, KOREA) 을 이용하여 측정하였다. Table 1

    본 논문에서는 실내 미세먼지 측정 장비로 많이 사 용하고 있고, 광산란연속측정장비의 대표적인 3개 회 사 제품인 DustTrak (TSI, USA), DustMate (Turnkey Instrument Ltd, UK), LD-5 (SIBATA, JAPAN)을 선정 하여 측정하였다.

    2.2.2. 시료측정지점 선정

    지하철 객실내 시료측정지점의 위치와 시료측정 수 는 측정대상 차량의 구조와 특성, 출입문 위치, 이용자 수, 실내기류분포, 실내공기질의 대표성 등을 고려하여 선정하였다.

    시료측정지점은 측정대상 지하철 객실내 실내공기질 을 대표할 수 있는 곳을 선정하는 것으로 원칙으로 하 였다. 시료의 측정은 인접공간에 직접적인 발생원이 없 고, 대상 교통수단의 천정으로부터 30 cm 이상 떨어지 고 바닥면으로부터 1 m 이상의 높이 범위에서 수행하 는 것을 원칙으로 하며, 출입문으로부터 1 m 이상 떨 어진 중앙점으로 선정하였다. 시료의 측정은 공기유동 경로 및 기류 발생원 주변에 위치하지 않는 곳에서 실 시하였고, 불가피하게 기류가 발생하는 곳에 한해서는 실제 조건하에서 시료를 측정하는 것으로 하였다.

    2.2.3. 시료측정 시간

    시료측정은 해당 지하철 객실내 운영주체별 소속차 량이 각 노선의 출발지에서 도착지까지 정상 운행하는 동안 연속적으로 실시하는 것을 원칙으로 하고, 광산란 측정기기의 연속 측정시 자료의 수집은 측정 시간동안 변화를 파악하기 위해 측정 기기의 공통적인 최소 측 정 단위인 1분 간격으로 하였다.

    시료측정은 혼잡시간대와 비혼잡시간대로 구분하여 실시하였다. 단, 지하철의 경우 1일 중 혼잡시와 평상 시(비혼잡시)로 구분하여 혼잡시간대는 주중 7:30~ 9:30 또는 18:00~20:00에 측정하였다.

    2.2.4. 측정 방법

    중량분석법의 경우 본 연구에서 사용한 장비는 PMS 103 (APM Eng, KOREA)을 이용하여 측정하였다. 본 장비는 자동으로 작동을 조절할 수 있는 프로그램이 장착되어 채취 유량을 적정으로 유지시키는 기능을 갖 고 있다. 본 장비에 사용하는 시료채취용 여지(Pure Quartz Filter, 47 mm, Whatman, England)는 미리 온도 범위 15~30°C ± 3°C, 습도 범위 20~45%RH ± 5 %RH, 일정온습도 범위가 유지되는 항온·항습장치(Desiccator Cabinet: SA-0030, SAN, Japan)에서 48시간 동안 보관하였다가 0.001 mg까지 칭량할 수 있는 분석용 저 울(Electronic Microbalance: CP2P-F, Sartorius, Germany) 을 이용하여 3회 이상 여과지의 무게를 잰 후 평 균값으로 나타내고 여지 홀더에 넣고 이중 지퍼가 달 린 밀폐용 백에 세운 상태로 넣어 임시 보관하였다. 시 료채취기 정상작동여부(적정유량 미 경과시간 등)을 확인한 후, 보관 백에 보관된 여지 홀더를 시료채취기 에 부착하고 한 번 더 적정유량(16.7 L/min)을 확인한 다음 바닥으로부터 1.2~1.5 m 높이에서 해당 대중교통 차량 운행시간 동안 시료를 채취하였다. 전체 채취 시 간에 기기의 정상작동여부를 점검한 시간을 제외한 순 수 채취 시간만을 실제 채취시간으로 하고 사용한 여 지를 여지 홀더에 장착한 상태로 항온·항습장치에서 48시간동안 항량 후에 미리 검·교정(Calibration)된 분 석용 저울로 여지의 무게를 칭량하였는데, 한 시료에 3 회 이상 반복 칭량하여 그 평균값을 대표치로 계산하 였다.

    광산란 연속측정법의 경우 본 연구에서 사용한 광산 란 연속측정법을 이용한 측정장비는 광산란연속측정장 비의 대표적인 3개 회사 제품인 DustTrak (TSI, USA), DustMate (Turnkey Instrument Ltd, UK), LD-5 (SIBATA, JAPAN)를 이용하여 대중교통차량 바닥면에서 1 m 떨 어진 높이에서 동시에 설치하여 해당 대중교통차량 운 행시간 동안 1분 간격으로 포집하였다.

    지하철 객실내 온도 및 습도의 경우 실내환경 측정 디지털 온습도계(HYGRO -THERMOMETER)를 사용 하여 운행 동안 10분간의 온도변화를 기록하여 사용하 였다.

    지하철 객실내 재실인원수의 경우 승강장 정차 후 이동간 측정 객실내의 전체 인원수를 카운터기를 사용 하여 현장조사자 2명이 각각 제시한 평균 인원을 사용 하였다.

    2.3. 농도 보정 수식 개발 방법

    2.3.1. 측정방법에 따른 기술통계량과 측정방법간의 차이 검정

    지하철 객실내 측정 결과값으로 혼잡, 비혼잡 시간 별로 각 측정기계에 따른 측정치의 기술통계량을 구하 였다. 또한 PMS와 광산란 연속측정법에 대한 측정수 치의 비교를 위해 비모수적 방법인 Wilcoxon signed rank test를 실시하여 결과를 도출하였다.

    2.3.2. PMS와 다른 측정 방법간의 산점도(scatter plot)와 단순회귀분석

    지하철 객실내 측정 결과값으로 혼잡, 비혼잡 시간 별로 PMS와 광산란 연속측정법에 간의 선형관계를 알 아보기 위해 산점도와 단순회귀분석 실시하였다.

    2.3.3. 붓스트랩 방법을 통한 PMS와 다른 추정방법 간의 회귀분석

    지하철 객실내 측정 결과값으로 혼잡, 비혼잡 시간 별로 승객수, 온도, 습도를 보정한 회귀식을 통해 PMS 와 광산란연속측정법 간의 선형관계에 대해 살펴보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다.

    3. 결과 및 고찰

    연구결과의 경우 Table 2에서 나타내었듯이 하계에 측정하였을 때, PMS (중량법)가 가장 높게 측정되었고, DustTrak, LD-5, DustMate 순으로 나타났으며, 동계에 측정하였을 때는 비혼잡 시간대에는 DustMate > DustTrak > LD-5 > PMS (중량법) 순이었다. 그리고 모든 측정결과 200 μg/m3 기준을 초과하는 경우는 없 었다. 하계 평균 농도의 경우 PMS (중량법)이 광산란 법이 낮게 측정되었으며, 이는 광산란측정 값이 일반적 으로 중량법에 비해 과대 평가되는 경향이 있는 것으 로 알려져 있지만 미세먼지의 밀도와 습도조건에 따라 과대 또는 과소평가 되는 것을 확인할 수 있었다(Kim et al. 2014).

    혼잡 시간대에는 DustTrak > DustMate > PMS (중 량법) > LD-5 순으로 측정되었다. Kim et al. (2014)은 PM2.5의 경우 광산산란법이 중량법과 베타선법에 비해 약 2배 정도 높은 수준으로 보고된 바 있으며, 본 연구 에서는 동계 비혼잡 시간대 측정값에서 큰 차이는 없 었지만 유사한 특성을 가지는 것으로 나타났다.

    전체적으로 하계보다 동계가 높은 농도를 나타냈으 며, PMS (중량법)으로 측정할 때보다 광산란법 측정기 기로 측정하였을 때 더 넓은 범위로 측정되었다. 이는 실시간 측정으로 인하여 주변의 외부 공기 유입 및 사 람의 움직임, 이용객 수 등 다양한 영향에 더욱 민감하 게 반응하기 때문으로 사료된다.

    광산란법 측정기기의 실시간 측정한 결과를 살펴보 면, 하계에는 측정 결과가 유사한 패턴을 보이고 있고, 동계에는 유사한 패턴이긴 하지만 1호선의 경우 Dust- Trak이 높은 수준을 보였고 DustMate는 다른 기기에 비해 변화폭이 심하게 나타났다.

    지하철 객실내 승객 수와 실시간 미세먼지 농도 패 턴을 비교해 보면 측정결과 미세먼지 농도는 승객 수 에 의한 영향보다는 객차 내의 공조 설비 가동에 의한 광산란측정기기의 흡입유량 변동 등에 따른 영향이 더 큰 것으로 사료된다.

    하계 10대, 동계 10대의 지하철 객실내 미세먼지를 측정하여, 혼잡, 비혼잡 시간별로 Bland-Altman plot을 통해 PMS와 각 측정방법에 대한 일치도를 검정하였다.

    비혼잡 시간대의 하계와 동계 미세먼지의 PMS 75.88 ± 29.59 μg/m3, LD-5 72.08 ± 38.21 μg/m3, Dust- Trak 81.51 ± 57.35 μg/m3, DustMate 75.14 ± 41.50 μg/ m3 수준이였다.

    혼잡 시간대의 하계와 동계 미세먼지의 PMS 74.6 ± 30.4 μg/m3, LD-5 70.3 ± 39.7 μg/m3, DustTrak 76.5 ± 49.9 μg/m3, DustMate 68.7 ± 39.3 μg/m3이였다.

    비혼잡 시간대의 경우 하계, 동계 모두 95% 신뢰수 준에서 PMS와 각 측정방법간의 미세먼지 측정이 일치 함을 보였으며, 혼잡 시간대의 경우 하계에서는 LD-5 와 DustMate가 PMS와의 일치도에 문제가 있어 보였 다. Bland-Altman plot에서 신뢰구간이 ‘0’을 포함하지 못하였다. PMS와 DustTrak 간의 측정방법의 경우 일 치함을 알 수 있었다. 혼잡 시간대의 경우 동계에서는 95% 신뢰수준에서 PMS와 각 측정방법간의 미세먼지 측정이 일치함을 보였다(Table 3, 4).

    하계 10대, 동계 10대의 지하철 객실내 미세먼지 측 정하여, 혼잡, 비혼잡 시간별로 승객수, 온도, 습도를 보정한 회귀식을 통해 PMS와 각 측정방법에 간의 선 형관계에 대해 분석(다중회귀분석)을 하였다. 측정되어 진 수치의 자료가 너무 적어, 붓스트랩을 통한 회귀분 석을 수행(resampling=1,000회)하였다.

    하계와 동계의 비혼잡시간대의 붓스트랩 방법을 통 한 PMS와 LD-5, DustTrak, DustMate 방법 간에 회귀 분석 결과는 Table 5, 6, 7과 같다.

    붓스트랩을 통한 PMS와 LD-5의 회귀분석 결과 경 우 PMS=9.16+0.59×LD5+0.26×Persons+1.85×Temperature- 0.71×Humidity (r2=0.855) 였으며(Table 5), 추정 된 PMS의 수치와 LD-5의 사람, 온도, 습도의 경우 수 치 간에는 통계적으로 유의한 차이는 없었다(p-value= 0.423, 0.337, 0.021).

    DustTrak의 회귀분석 결과의 경우 PMS=40.58+0.34 ×DustTrap+0.23×Persons+1.42×Temperature-0.86× Humidity (r2=0.847)(Table 6), 추정된 PMS의 수치와 DustTrap의 사람, 온도, 습도의 경우 수치 간에는 통계 적으로 유의한 차이는 없었다(p-value=0.419, 0.485, 0.016).

    DustMate의 경우 PMS=60.37+0.55×DustTrak -0.29×Persons-0.30×Temperature-0.24×Humidity (r2=0.800) (Table 7) 보정식으로 산출되었다. 추정된 PMS의 수치 와 DustMate의 사람, 온도, 습도의 경우 수치 간에는 통계적으로 유의한 차이는 없었다(p-value=0.420, 0.836, 0.575).

    Kim et al., 2010의 연구에서는 지하역사 내 미세먼 지 모니터링 연구에서 회귀분식을 이용한 분석에서는 베타선 흡수법과 PM-326 (HCT, Korea)을 이용한 광 산란 측정에 따른 결과 상관계수(r2)이 0.732 정도로 상관성이 우수한 결과를 보고한 바 있으며, 선형분석 및 비선형회귀식을 이용한 분석에서는 상관계수(r2)이 0.940로 회귀식에 따른 결과가 양호한 수준으로 조사 되었다. 본 연구에서는 데이터가 많지 않았고 이동중 지하철 객실내 실내 공기가 열차풍 승객등의 활동 등 에 의한 영향인자가 많음에도 불구하고 상관계수(r2)가 0.7 이상으로 만족할 수준의 회귀분석 결과를 확인할 수 있었다. 아울러 PMS보다 광산란방식의 LD-5, DustTrak, DustMate 측정 장비의 경우 흡입유량이 상 당히 적고 유량 변동에 따른 측정 결과에 영향을 미치 는 것까지 고려된다면 보다 더 정확하고 상관계수가 높아질 것으로 사료된다.

    붓스트랩 방법을 통한 추정회귀식(모델)의 검증을 위해 Cross-validation 방법을 이용하였다. 전체 자료 20개 중에서 단순무작위 추출된 75%는 모델 구축용 (Training)으로 사용하였고 나머지 25%는 내적타당도 검증용(Cross-validation)으로 사용하였다. (Table 8)

    Training용 자료를 1,000회 붓스트랩 방법으로 PMS 추정회귀식을 구하고, 구축된 회귀식에 Cross-validation용 자료를 이용하여 PMS 값을 구하였다. 추정회귀 식에 의해 구해진 PMS 값과 실제 측정된 PMS 수치를 비교하기 위해 비모수적 방법 Wilcoxon signed rank test를 실시하였으며, 두 값의 일치도검정을 위해 ICC (Intraclass Correlation Coefficient)를 구하였다.

    비혼잡 시간대의 분석결과, 각 측정방법에 대한 추 정회귀식으로 추정된 PMS의 수치와 실제 측정된 PMS의 수치 간에는 통계적으로 유의한 차이는 없었다 (p-value=0.4375, 0.4375, 1.000). 두 값의 일치도 ICC 는 LD-5의 수치를 이용한 추정회귀식에서는 0.99, DustTrap의 수치를 이용한 추정회귀식에서는 0.97, DustMate의 수치를 이용한 추정회귀식에서는 0.84로 매우 높은 일치도를 보여주고 있다. LD-5와 DustTrak 측정방법에 비해 DustMate의 경우, ICC의 95% 신뢰 구간 폭이 너무 넓어서 일치도의 정확성이 떨어진다고 볼 수 있다. 혼잡 시간대의 분석결과, 각 측정방법에 대한 추정회귀식으로 추정된 PMS의 수치와 실제 관측 된 PMS의 수치간에는 통계적으로 유의한 차이는 없었 다(p-value=0.3125, 0.6250, 0.8125). 두 값의 일치도 ICC는 LD5의 수치를 이용한 추정회귀식에서는 0.92, DustTrak 의 수치를 이용한 추정회귀식에서는 0.91, DustMate의 수치를 이용한 추정회귀식에서는 0.89로 매우 높은 일치도를 보여주고 있다. LD-5와 DustTrak 측정방법의 경우 ICC의 95%신뢰구간 폭이 넓게 추정 되어서 비혼잡 시간대에 비해 일치도의 정확성이 떨어 진다고 볼 수 있다. 하지만 DustMate의 경우는 비혼잡 시간대에 비해 일치도의 정확성이 다소 향상 되었다고 볼 수 있다.

    4. 결 론

    하계 10대, 동계 10대(혼잡 및 비혼잡)의 지하철 객 실내 미세먼지를 측정하여, 혼잡, 비혼잡 시간별로 Bland-Altman plot을 통해 PMS와 각 측정방법에 대한 일치도를 검정하였는데 비혼잡 시간대의 경우 하계, 동 계 모두 95% 신뢰수준에서 PMS와 각 측정방법간의 미세먼지 측정이 일치함을 보였으며, 혼잡 시간대의 경 우 하계에서는 LD-5와 DustMate가 PMS와의 일치도 에 문제가 있어 보였다. 또한 혼잡 시간대의 경우 동계 에서는 95% 신뢰수준에서 PMS와 각 측정방법간의 미 세먼지 측정이 일치함을 보였다.

    또한, 비혼잡 시간대의 분석결과, 각 측정방법에 대 한 추정회귀식으로 추정된 PMS의 수치와 실제 측정된 PMS의 수치 간에는 통계적으로 유의한 차이는 없었고 (p-value=0.4375, 0.4375, 1.000) 두 값의 일치도 ICC는 LD-5의 수치를 이용한 추정회귀식에서는 0.99, Dust- Trak의 수치를 이용한 추정회귀식에서는 0.97, Dust- Mate의 수치를 이용한 추정회귀식에서는 0.84로 매우 높은 일치도를 보여주고 있다.

    LD-5와 DustTrak 측정방법에 비해 DustMate의 경우, ICC의 95% 신뢰구간 폭이 너무 넓어서 일치도의 정확 성이 떨어진다고 볼 수 있다.

    각 측정방법에 대한 추정회귀식으로 추정된 PMS의 수치와 실제 관측된 PMS의 수치간에는 통계적으로 유 의한 차이는 없었고(p-value=0.3125, 0.6250, 0.8125) 두 값의 일치도 ICC는 LD-5의 수치를 이용한 추정회 귀식에서는 0.92, DustTrap의 수치를 이용한 추정회귀 식에서는 0.91, DustMate의 수치를 이용한 추정회귀식 에서는 0.89로 매우 높은 일치도를 보여주고 있다.

    LD-5와 DustTrak 측정방법의 경우 ICC의 95%신뢰 구간 폭이 넓게 추정되어서 비혼잡 시간대에 비해 일 치도의 정확성이 떨어진다고 볼 수 있다. 하지만 Dust- Mate의 경우는 비혼잡 시간대에 비해 일치도의 정확성 이 다소 향상된 것을 알 수 있다.

    본 연구에서 개발된 보정수식은 장비별 결과이며, 추후 활용도를 높이기 위해 광산란법과 중량법 실태조 사자료의 대표성 있는 추가확보, 보정수식의 간략화(혼 잡 및 비혼잡 각 1개의 보정수식) 및 추가적인 검증을 통한 보완이 요구된다.

    감사의 글

    본 연구는 환경부 “대중교통차량 실내공기질 실태조 사 및 측정방법개선 연구II” 및 환경산업기술원 생활공 감 환경보건기술개발사업 “대중교통차량 내 실내공기 질 측정 신뢰성 확보를 위한 측정방법 및 평가 기술개 발(과제번호 : 2016001350002)”에서 지원 받아 수행된 결과의 일부이며, 이에 감사드립니다.

    Figure

    Table

    Measuring devices detailed specifications

    PM10 measurement result in subway (summer)

    Non rush-hour PM10 measurements in summer and winter

    Rush-hour PM10 measurements in summer and winter

    LD-5 regression analysis with bootstrap (persons, temperature, humidity)

    DustTrak regression analysis with bootstrap (persons, temperature, humidity)

    DustMate regression analysis with bootstrap (persons, temperature, humidity)

    The cross-validation with dust measurements when not busy time

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