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ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.20 No.3 pp.266-273
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2021.20.3.266

Comparison of PM10 and PM2.5 concentrations by operation of air cleaner in a subway train in Seoul

Eun Seol Hwang, Soo Ran Won, Yu mi Lee, In-Keun Shim, Jongchun Lee, Jeonghoon Kim*
Indoor Environment & Noise Research Division, National Institute of Environmental Research
*Corresponding Author: Tel: +82-32-560-8321 E-mail: kimxls88@gmail.com
18/06/2021 26/07/2021 11/08/2021

Abstract


Subway trains with air cleaners have been newly deployed in the Seoul Metro system. The purpose of this study was to determine differences regarding in-cabin particulate matter with respect to concentrations less than 10 um (PM10) and 2.5 um (PM2.5) through the operation of air cleaners in subway trains. One subway train newly installed with in-cabin air cleaners on Seoul Metro Line number 2 was chosen monitoring in 2020. In-cabin air cleaners were turned-on at both front and back areas while those in the middle area were turned-off while the train was running. In-cabin PM10 and PM2.5 concentrations were measured in each area using a real-time aerosol monitor. Average in-cabin PM10 concentrations were statistically significantly lower (by 15%) in areas with air cleaners turned-on (43.8±12.1 μg/m3) compared to those areas where the air cleaners were turned-off (51.4±15.0 μg/m3). Average incabin PM2.5 concentrations were significantly lower (by 14%) in areas with air cleaners turned on (33.7±12.2 μg/m3) compared to those areas where air cleaners were turned-off (39.2± 14.4 μg/m3). In-cabin PM10 and PM2.5 concentrations ratios were similar regardless of area with air cleaners turned-on or turned-off. The in-cabin PM10 and PM2.5 concentrations were not associated with commute time. Use of air cleaners in subway trains effected reductions in in-cabin PM10 and PM2.5 concentrations.



서울 도시철도 객차 내 공기청정기 가동유무에 따른 PM10과 PM2.5 농도 비교

황은설, 원수란, 이유미, 심인근, 이종천, 김정훈*
국립환경과학원 생활환경연구과

초록


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

    1. 서 론

    서울시는 도시철도망이 가장 발달한 도시 중 하나 이며, 도시철도는 중요한 이동수단이다. 국토교통부 대중교통현황조사 자료에 따르면, 2019년을 기준으 로 1주간 대중교통 이용횟수는 서울에서 67.3%가 도 시철도를 이용하여 출퇴근을 하거나 등하교 등을 한 다. 2019년 서울교통공사의 월별 승객 승하차 인원정 보에 따르면 수도권 1~8호선 중 2호선은 전체의 23% 정도로 높은 비율로 이용하고 있었다.

    도시철도 이용객의 안전 강화 및 공기질 관리를 위 해 수도권에서는 2007년부터 2009년까지 스크린도어 (Screen Door)가 설치되었다. 하지만 스크린도어 설치 후 터널 등의 오염물질 배출경로가 감소하면서, 오염 된 터널을 운행하는 도시철도 객차 내의 실내공기질 관리에 대한 우려 또한 존재하였다(Kim et al., 2017). 서울 도시철도는 대부분 지하에서 운행하기 때문에 자연환기가 어려우며, 밀폐된 공간에 많은 인원을 수 송하고 외부로부터 유입되는 배기가스, 이용객의 호 흡으로 인한 CO2 등으로 실내공기질이 악화될 수 있 다(Kim et al., 2020;Sakong et al., 2009). 특히 실외 대 기 또는 터널 내 레일 및 바퀴의 마모로 발생된 PM10 과 PM2.5 같은 입자상 물질이 객차에 유입되어 이용 객들이 입자상 물질에 노출될 수 있다(Son et al., 2013;Lee et al., 2017).

    이러한 입자상 물질은 입자의 직경에 따라 분류하 며 공기역학적 직경이 10 μm 이하를 PM10, 2.5 μm 이 하를 PM2.5로 정의한다. 입자상 물질의 크기, 성분 등 다양한 물리·화학적 조성은 인간의 건강영향과 관련 이 있으며, 10 μm 보다 큰 입자는 호흡기로 침투할 가 능성은 낮지만, 5 μm 보다 작은 입자는 기관지로 침 투하는 위험요인으로 알려져 있다. PM2.5는 호흡기를 통해 혈관·림프관의 침투율이 높아 다양한 질환과 밀 접한 관련이 있다(Samet et al., 2000). 미국의 성인 500,000명을 대상으로 미세먼지와 심혈관질환의 관 련성을 조사한 연구에서, 미세먼지 농도가 증가할 때 질환의 발생 및 사망률이 비례적으로 증가한다고 보 고하였다(Pope III et al., 2002). 이러한 위험 때문에 2013년 세계보건기구(WHO) 산하 국제암연구소 (IARC) 는 미세먼지를 1급 발암물질로 지정하였다(Loomis et al., 2014).

    우리나라는 대중교통 내 실내공기질을 관리하기 위 하여 도시철도 및 철도, 시외버스에 한하여 실내 초 미세먼지(PM2.5)와 이산화탄소(CO2) 농도에 대해 권 고기준을 마련하였고 2020년 4월부터 연 1회 측정을 의무화하였다. 이와 더불어 2020년 서울 도시철도 중 일부 노선은 미세먼지의 노출을 줄이기 위해 객차 내 필터형 공기청정기가 설치된 신조 도시철도를 도입 하였다. 그러나, 신조 도시철도가 도입된 후 공기청정 기 사용으로 인한 미세먼지 저감효과에 대한 정보는 제한적이다. 따라서 본 연구는 공기청정기가 설치된 신조 도시철도를 대상으로 객차 내 공기청정기 가동 유무에 따른 PM10과 PM2.5의 농도 차이를 비교하고자 하였다.

    2. 연구방법

    2.1 연구 대상 및 기간

    서울 도시철도 2호선의 본선 중 외선에서 운행되며 공기청정기가 설치된 신조 도시철도 1편성(subway train)을 대상으로 하였다. 서울 도시철도 2호선은 본 선과 지선으로 구분되며, 본선의 경우 노선이 순환하 는 형태로 구성되어 있다. 1편성은 10량(cabin)으로 이 루어져 있으며, 본선의 경우 총 86편성으로 평일 540 회, 휴일 435회 운행한다. 대상 신조 도시철도 1편성 은 10량으로 구성되어 있었고, 1량 당 좌석 상단에 공 기청정기 4대가 설치되어 있었다.

    2020년 2월 14일부터 2월 28일까지 도시철도 이용 자가 상대적으로 적은 비혼잡시간(15:00~17:00)과 이 용자가 많은 혼잡시간(18:00~20:00) 각 1회씩 총 14회 반복 측정하였다. 환경부실내공기질 관리를 위한 대중교통차량의 제작·운행 관리지침, 2020에서는 혼잡시간의 경우 출퇴근 시간인 07:30~09:30 또는 18:00~20:00을 말하며, 비혼잡시간은 혼잡시간을 제 외한 시간대를 말한다. 본 연구에서 1회 측정은 해당 편성이 홍대입구역에서 출발하여 순환 후 홍대입구 역으로 도착하는 시간까지였다.

    해당 공기청정기의 규격은 크기 813(L) × 298(W) × 163(H) mm3, 중량 10 kg, 소비전력 120W± 10%, 풍량 250m3/h ± 10%, 소음 65 dB(A) 이하로 구성되어 있다. 설치된 공기청정기 내 필터의 규격은 480(L) × 140(W) ×30(H) mm3이었고 입자 0.3~10.0 μm 크기에서 98.4%~ 99.9% 포집효율(Initial fractional efficiency)을 가졌다. 객차를 전부(1~3량), 중부(4~7량), 후부(8~10량)로 총 세 구역으로 구분하여, 전부와 후부 객차는 공기청정 기 가동(On) 상태로, 중부 객차는 미가동(Off) 상태로 설정하였다(Fig. 1). 본 연구 측정시 해당 편성의 공기 청정기 가동 세기는 약으로 운행하였다. 하지만 객차 내 환기 가동 시스템(HVAC) 운영여부는 확인할 수 없 었다.

    3량과 4량 사이, 5량과 6량 사이, 7량과 8량 사이의 격문이 설치되어 있었고 그 외 지점은 격문이 없었다. 편성 내 전부, 중부, 후부의 경계지점 격문은 이용객 이동시에만 열리도록 설정하였고, 현장 연구원 1명은 측정하는 동안 도시철도 안을 지속적으로 이동하며 격문이 열려있을 경우 닫히도록 하였다.

    2.2 측정 방법 및 데이터 분석

    홍대입구역에서 공기청정기가 설치된 신조차량의 편성이 들어오면 현장 연구원 3명이 전부, 중부, 후부 에 동시 탑승하여 1회 순환하는 동안 연속으로 측정 하였다. 객차 내 PM10, PM2.5 농도는 광산란방식의 휴 대용 장비인 에어로졸 측정기 11-A (Grimm, Germany) 를 사용하여 1분 기록 간격으로 측정하였다.

    일반적으로 다중이용시설의 공기질을 평가할 때 중 량법이나 베타선흡수법으로 측정하도록 권고하고 있 다. 채취된 먼지의 무게를 직접 칭량하는 중량법은 정 확도가 매우 우수하지만 실시간 측정이 불가능하고, 빛의 감쇄계수를 질량으로 환산하는 자동측정법인 베타선흡수법은 장비가 크고 이동이 자유롭지 못하 다는 단점이 있다(Lee and Park, 2019). 본 연구에서는 도시철도 객차 내 공기질 측정을 위해 공간 확보의 어 려움 및 승객의 불편함을 최소화하여 시간별 거동을 파악하고자 광산란측정기를 사용하였다. 본 연구에 서 사용한 11-A는 간이측정기 성능인증 1등급을 받 은 장비이다. 도시철도 객차 내 입자상 물질의 농도 와 실외 대기와의 관계를 평가하기 위해 도시철도에 서 측정한 동일한 날짜의 비슷한 시간동안 서울시 25 개 지점의 대기 중 PM10과 PM2.5 평균 농도 자료를 에 어코리아(https://www.airkorea.or.kr)에서 제공받아 이 용하였다(Table 1).

    총 14회 순환하며 측정된 자료 중 3개 자료는 분석 에서 제외하였다. 제외된 3개 자료 중 1개 자료는 도 시철도 구역 별 공기청정기 가동이 일관되지 않았고, 2개 자료는 객차 내 모든 객차의 공기청정기가 작동 되지 않았다. 따라서 총 11개의 자료를 이용하여 분석 하였다.

    도시철도 측정데이터에 대한 통계분석은 SPSS (version 12.0)를 사용하여 평가하였다. 도시철도 편성 내 전부, 중부, 후부의 PM10과 PM2.5의 농도 및 각 구 역별 차이는 모두 정규분포(Normal distribution)화 하 였다. 전부, 중부, 후부의 PM10과 PM2.5 농도 차이 및 공기청정기 가동 구역과 미가동 구역의 PM10과 PM2.5 농도 차이는 paired-t-test를 이용하였다. 객차 내 PM10 농도와 PM2.5 농도의 관계를 평가하기 위해 단순회귀 분석을 이용하였다. 통계분석 시 유의수준(p-value)은 0.05 이하로 하였다.

    3. 결 과

    3.1 측정구역간 입자상 물질 농도

    11회 측정 자료 중 대표적인 1개 측정 자료를 이용 하여 신조 도시철도가 1회 순회하는 동안 측정된 객 차 내 PM10과 PM2.5의 실시간 농도를 나타내었다(Fig. 2). 일반적으로 서울 도시철도 2호선의 경우 1개 정거 장 이동 시 약 3분~4분 정도 소요되어, 4분 평균 농도 로 그래프를 나타내었다. 전반적으로 도시철도의 PM10 과 PM2.5 농도는 공기청정기가 가동되고 있는 전부와 후부가 중부보다 낮은 경향을 보였다. 객차 내 PM10 농도는 전부의 경우 41.8 ± 12.5 μg/m3, 중부의 경우 51.4 ± 15.0 μg/m3, 후부의 경우 45.8 ± 11.9 μg/m3 이었 다(Fig. 3). PM10 농도는 중부가 전부 및 후부보다 통 계적으로 유의하게 높았다(p<0.001). 전부와 후부의 PM10 농도는 통계적으로 유의한 차이가 있었지만 (p<0.001). 두 지점의 PM10 농도 값의 차이는 크지 않 았다.

    객차 내 PM2.5 농도는 전부의 경우 32.4 ± 12.6 μg/m3, 중부의 경우 39.2 ± 14.4 μg/m3, 후부의 경우 35.1 ± 11.9 μg/m3 이었다(Fig. 3). PM2.5 농도는 중부가 전부 및 후부보다 통계적으로 유의하게 높았다(p<0.001). 전 부와 후부의 PM2.5 농도 또한 PM10과 동일하게 통계 적으로 유의한 차이를 보였지만(p<0.001), 두 지점의 PM2.5 농도 값의 차이는 크지 않았다.

    3.2 공기청정기 가동 구역에 따른 입자상 물질 농도

    도시철도 객차 내에서 공기청정기를 가동한 구역 간(전부와 후부) PM10 또는 PM2.5 농도의 차이가 크지 않았기 때문에 두 구역의 PM10 또는 PM2.5 평균값을 산출하여 공기청정기 가동 구역으로 정의하여 추가 분석하였다. 객차 내 PM10 농도는 공기청정기 가동 구 역의 경우 43.8 ± 12.1 μg/m3, 미가동 구역의 경우 51.4 ± 15.0 μg/m3 이었고 두 구역 간 통계적으로 유의한 차 이가 있었다(Table 2, p<0.001). PM2.5 농도는 공기청정 기 가동 구역의 경우 33.7 ± 12.2 μg/m3, 미가동 구역의 경우 39.2 ± 14.4 μg/m3 이었고 두 구역 간에도 통계적 으로 유의한 차이를 보였다(p<0.001). 공기청정기가 가동되는 구역이 가동되지 않는 구역보다 PM10의 경 우 평균 7.6 μg/m3 (감소율 14.8%), PM2.5의 경우 평균 5.5 μg/m3 (감소율 14.0%) 감소하였다(Fig. 4).

    공기청정기 가동여부에 따른 PM10과 PM2.5의 상관 관계를 Fig. 5에 나타내었다. 객차 내 PM10과 PM2.5는 공기청정기 가동구역(R2=0.88)과 미가동구역(R2=0.83) 에서 통계적으로 유의한 상관관계가 있었다. PM10 중 PM2.5가 차지하는 비율은 공기청정기 가동 구역의 경 우 78%, 미가동구역의 경우 77%이었다.

    3.3 객차 내 입자상 물질 농도와 관련 요인

    객차 내 PM10과 PM2.5 농도와 실외 대기 중 PM10과 PM2.5 농도를 비교 분석하였다(Fig. 6). 객차 농도는 실 외 대기 중 PM10 농도(R2=0.57)와, PM2.5 농도(R2=0.88) 로 통계적으로 유의한 상관관계가 있었다. 하지만 객 차 내 PM10과 PM2.5 농도는 혼잡시간 여부와 관련이 없었다.

    4. 고 찰

    현재실내공기질관리법 시행규칙으로 규정하 고 있는 대중교통객차 내 PM2.5 농도는 혼잡시간 여 부에 관계없이 1회 운행 시 50 μg/m3로 권고하고 있 다. 본 연구에서 측정된 PM2.5 농도는 권고기준과 비 교시 공기청정기 가동 구역의 경우 권고기준과 비교 하면 32.5%, 미가동 구역의 경우 21.6%로 낮은 수준이 었다. 공기청정기 가동 여부와 관계없이 기준보다 낮 았지만 공기청정기를 가동한 구역의 감소율이 더 높 게 나타났다.

    서울 도시철도 2호선의 입자상 물질의 농도는 공기 청정기가 가동되지 않은 구역의 PM2.5 농도(범위: 20.6~68.4 μg/m3)와 기존 연구와 비슷한 수준이었다. 2013년 서울 도시철도 2호선을 대상으로 객차 내부에 서 PM10 농도를 측정했을 때 객차 농도는 124.7 μg/m3 이었다(Lee et al., 2014). 2018년 동일한 2호선을 대상 으로 정차하는 역사별 객차 내 농도를 측정했을 때 객 차 내 PM2.5 농도의 범위는 7.5~66.9 μg/m3로 나타났다 (Shin et al., 2019).

    기존에 도시철도 객차의 롤필터 집진장치를 이용 하여 입자상 물질의 저감 효과를 평가한 연구가 있었 다(Kim et al., 2014). 2011년에서 2013년 서울 2호선 객 차에서 진행된 이 연구는 롤필터 집진장치를 가동한 객차와 가동하지 않은 객차의 농도를 비교하였는데, PM10 경우 각각 112.2 μg/m3, 132.8 μg/m3 이었고, PM2.5 경우 각각 73.9 μg/m3, 81.4 μg/m3 이었다. PM10은 15.5%, PM2.5는 26.0%의 저감효율을 보였으며, 집진장 치는 입자가 작은 PM2.5의 제거에 효율적임을 알 수 있었다. 본 연구와 비교하여 입자상 물질이 고농도인 점을 고려해보면 상대적으로 저감효율이 본 연구보 다 높은 것으로 생각된다. 또 사전연구는 공기를 이 온화시킨 입자를 집진장치로 여과하는 방식이었고 본 연구는 필터형 공기청정기를 대상으로 하여 가동 방법이 상이하였다.

    객차 내 환기시스템(HVAC)의 사양과 구체적인 가 동여부는 확인할 수 없었지만, 본 연구 측정 당시 평 소의 환기시스템 운영방식대로 가동했으리라 판단하 고 분석하였다. 따라서 환기시스템으로 인한 농도 분 포 영향은 적었을 것으로 사료된다.

    본 연구에서 실외 대기와 객차 내 PM10과 PM2.5 농 도와 관련이 있었다. 특히 객차 내 PM10 농도보다 PM2.5 농도가 실외 대기 중 농도와 상관관계가 더 높았다. 이러한 결과는 PM2.5가 PM10보다 대기의 영향을 더 받 는다는 것을 보여준다. 대기 중 입자상 물질 농도는 도시철도 객차 내 입자상물질 농도와 관련이 있었기 때문에 대기의 입자상 물질 농도가 높을 때는 객차 내 공기청정기의 풍량 또는 가동 시간을 늘릴 필요가 있 을 것이다.

    본 연구 결과 객차 내 PM10과 PM2.5 농도는 비혼잡 시간보다 혼잡시간에 높은 경향을 보였지만 통계적 인 차이는 없었다. 국내에서 2005년부터 2013년까지 도시철도 객차 내 PM10을 대상으로 한 사전 연구 또 한 혼잡시간 135.1 ± 67.6 μg/m3, 비혼잡시간 127.1 ± 82.7 μg/m3 으로 혼잡시간에 높은 농도를 보였지만 통 계적으로 유의한 차이는 없었고(p=0.261) (Jung et al., 2015), 서울 7호선 객차에서 측정한 또 다른 사전 연 구의 PM10 농도는 혼잡시간 152.8 μg/m3, 비혼잡시간 90.2 μg/m3 으로 혼잡시간에 30% 정도 높은 수준을 보 였으나 통계적인 차이는 없었다(Oh et al., 2011).

    하지만 국외 연구에 따르면 도시철도 내 입자상 물 질의 농도는 혼잡여부와 관련이 있었다. 중국 상하이 의 도시철도 내 이용객의 수로 혼잡여부를 비교했을 때 도시철도 이용객 수와 PM2.5 농도가 통계적으로 유 의한 양의 관계가 있었다(R2=0.859) (Gong et al., 2019). 상하이의 5개 정거장에서 비교한 또 다른 연구 에서는 도시철도 이용객과 PM2.5 농도가 양의 상관관 계가 있었다(R2=0.999) (Xu et al., 2016). 본 연구에서는 시료채취 수가 상대적으로 적었고(혼잡시간=6회, 비 혼잡시간=5회) 코로나바이러스감염증 팬데믹으로 인 한 이용객수가 평소보다 적었기 때문에 혼잡시간 여 부에 따른 입자상 물질과의 관련성이 관측되지 않았 던 것 같다.

    현재 지하역사, 지하도상가 등의 시설은실내공 기질관리법에 따라 관리되며 시설규모, 냉난방기 가동 여부, 계절변화, 외기와의 상관성 등 영향 요인 에 대한 연구들이 많이 진행되었지만, 대중교통수단 인 도시철도의 경우 밀폐된 공간이라는 독특한 특징 을 가지고 있으나 공기질에 대한 조사나 객차 실내 농 도에 영향을 미치는 요인에 대한 평가는 부족한 실정 이다.

    본 연구는 몇 가지 제한점이 있었다. 공기청정기가 설치된 신조 객차 1대를 대상으로 조사했기 때문에 공기청정기 가동 효과에 대해서 서울시 전체 도시철 도를 대표할 수 없다. 또, 공기청정기 가동으로 인한 효과평가를 위해 구역별로 현장 연구원이 가능한 격 문을 닫은 상태로 유지하도록 했으나, 그럼에도 승객 의 이동에 따라 격문이 간헐적으로 짧은 순간 열렸기 때문에 구역별 실내 입자상 물질의 농도에 영향을 주 었을 가능성이 있다. 그 외에도 도시철도 이용객의 이 동, 운행과정, 공조시스템과 같은 외부 공기의 도입 등 과 같이 다양한 변수들이 복합적으로 작용하여 객차 내 미세먼지 농도에 영향을 줄 수 있었다(Yu et al., 2015). 하지만 같은 편성을 대상으로 3개 구역에서 동 시에 측정했기 때문에 이러한 요인의 영향은 적었을 것이다.

    5. 결 론

    본 연구는 이용객이 많은 서울 2호선의 공기청정기 가 설치된 신조 도시철도를 대상으로 공기청정기 가 동유무에 따른 입자상 물질의 차이를 비교하였다. 공 기청정기 가동구역과 미가동구역을 격벽으로 구분하 여 순환하는 동안 측정하였다. 공기청정기 가동 구역 이 미가동 구역보다 PM10과 PM2.5 농도가 낮았으며, 두 구역의 감소율은 PM10의 경우 14.8%, PM2.5의 경우 14.0%로 차이를 보였다. 객차 내 PM10과 PM2.5는 실외 대기 중 PM10과 PM2.5 농도와 관련이 있었지만 혼잡 시간 여부에 따른 차이는 없었다. 본 연구는 공기청 정기가 설치된 1대의 신조 도시철도를 대상으로 하 였기 때문에 향후에는 다수의 도시철도 편성 및 노선 을 이용하여 공기청정기 설치로 인한 효과평가가 필 요할 것이다. 또한 객차 내 입자상 물질의 농도에 영 향을 미칠 수 있는 지상/지하구간 비교, 지하역사의 깊이, 환승역의 여부 등 다양한 변수들을 파악하여 객 차 내 입자상 물질 관리 개선에 대한 검토가 필요할 것이다.

    감사의 글

    본 연구는 2020년 국립환경과학원에서 수행한 “업 무시설 특성에 따른 실내공기 오염물질 관리방안 연 구(II)(NIER-2020-01-01-085)”의 일부 연구결과이며, 서울교통공사, ㈜애니텍의 협조에 감사드립니다.

    Figure

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    Schematic diagram for sampling points of particulate matter and air cleaner operation status in the target subway train.

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    Temporal variation of PM10 and PM2.5 in front, middle, back area in a subway train.

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    Distributions of PM10 and PM2.5 concentrations by front, middle, back area in a subway train.

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    Difference of PM10 and PM2.5 concentrations between area with and without air cleaner operation in a subway train.

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    Relationships of PM10 and PM2.5 concentrations between area with and without air cleaner operation in a subway train.

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    Relationships between indoor and outdoor PM10 and PM2.5 concentrations.

    Table

    Concentration (μg/m3) of particulate matter in the outdoor air during rush hour and non-rush hour during the measurement period

    PM10 and PM2.5 concentrations (μg/m3) by area with or without air cleaner operation in subway train (n=11)

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