다중이용시설 내 식생바이오필터 시스템의 PM₁₀, PM_2.5 저감효과 및 측정방법에 대한 연구^†

본 연구에서 사용된 식생기반 바이오필터 시스템은 수직형 수경재배구조로 구획된 12개의 패널로 구성되어, 약 6m²의 공기정화면적을 확보하도록 설계하였다(Figure 1 참조). 개별 바이오필터 패널은 50mm의 조진용 필터 3겹이 적용된 다층형 구조로 선행연구(Kim et al., 2018a)를 통해 선정된 Hoya carnosa, Ficus elastica, Epipremnum aureum등의 공기정화 식물 21종을 식재하여, 시스템에 총 285본을 적용하였다(Table 1 참조). 해당 패널에 식재된 식물은 2018년 9월에 식재하여, 현재까지 건전한 생육상태를 유지하고 있다. 바이오필터 하단에는 관수용 저류탱크를 구비하여 가압식 인버터 펌프에 의해 패널 상단부로 55.80L/min의 관개용수를 공급하고, 관수주기 설정이 가능한 통제부를 연결하였다. 바이오필터 상단에는 최대 2,000m³/h, 정압 200Pa의 공조성능을 가진 저소음 EC 모터(단상/220V, 1,850rpm, 0.5kW)가 적용된 팬으로 패널 여과풍속 0.1~0.3m/s를 유지하여, 식생 안정성이 확보된 여과풍량을 2,160~6,480 m³/h의 범위로 공급할 수 있도록 설계하였다.

식생기반 바이오필터의 미세먼지 저감효과를 평가하기 위해 충남 소재 S 대학교 환경실습실에 강의실 환경을 모사하고, 입자상 오염원의 실내 연속방출환경을 구축하였다. 실험모의용 강의실은 바닥면적 62.8m², 체적 332.73m³의 박공지붕으로 처리된 공간에 20석이 구비되었으며, 바이오필터 목업은 동편을 마주 보도록 우측 상단에 설치되었다(Figure 2 참조). 모니터링은 바이오필터 성능, 실내공기질, 오염원 방출 부문으로 구분하였으며, 유형에 따른 인프라별 계측장비를 구축하였다(Table 2 참조). 바이오필터 성능 모니터링은 공조풍량 산출을 위한 풍속과 입자상 오염물질 PM₁₀, PM_2.5 및 실내 온습도에 대한 시계열 변화량을 수집하였다. 오염원 방출을 위해 모기향 3개를 동시에 연소하였으며, 서큘레이터 2기를 실 좌우에 구비하여, 연속 방출되는 입자상 오염원의 실내 대기상 균질한 농도를 유지할 수 있는 환경을 조성하였다. 오염원 계측기 및 교반기의 높이는 1.5m로 공기청정기 국가표준(KS C 9314:2013)을 참조하여 조정하였다.

본 실험은 2019년 4월 11일부터 23일까지 13일간 진행되었다. 상기 기술된 모니터링 인프라에서 입자상 오염원을 실험 시작 1시간 전부터 실험 종료 시까지 연속 방출하고, 서큘레이터로 실내공기를 교반하여 미세먼지 농도를 균질하게 하였다(KS C 9314:2013 참조). 공조기 구동 여부에 따라 대조구, 실험구로 구분하였으며, 대조구는 관수 제어장치를 통해 2시간 동안 관수하고, 실험구는 관수를 중지한 후 공조기를 구동하여 1시간 동안 송풍하였다. 대조구와 실험구에 소요되는 3시간을 한 주기로 3회 반복하여 9시간을 단위 모니터링으로 설정하였다. 이는 관수 중인 일반 벽면녹화와 바이오필터 시스템의 공조기 구동조건을 상호 비교하기 위해 설정한 것이며, 3주기로 구분된 시계열 모니터링의 실험과정은 다음과 같다.

Figure 2. Performance evaluation testing room for vegetation biofilter system

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Table 2. Specifications of the monitoring system

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공조풍량은 단위 시간당 필터를 통과하여 처리되는 정화공기의 체적을 의미하며, 공조풍량과 시스템의 사용 가능한 면적은 비례한다. 바이오필터의 공조풍량은 중앙 송풍구에 고정된 풍속 센서로 집계된 데이터를 덕트풍량 측정방법(SAREK A101-2011)에서 제공하는 다음 산출식에 반영하여, 단일 송풍구에서 발생되는 풍량을 산출하였다. 이를 시스템에 구비된 총 3구의 송풍구로 환산하여, 총 공조풍량을 도출하였다.

여기서, Q= Air flow rate(ℓ/s)

V= Average wind speed(m/s)

A= Duct cross section(m²)

온습도 및 미세먼지 모니터링을 통해 도출된 실험결과의 증감추이는 다중선형회귀모형을 적용하여 분석하였다. 이는 객관적 자료를 바탕으로 독립변수와 종속변수 간의 상호관계를 분석하는 기법으로, 다음과 같이 정의할 수 있다(Choi et al., 2012).

여기서, Y= Dependent variable

X= Independent variable

β= Regression coefficient

ϵ= Error term

β는 독립변수 x의 회귀계수이며, X가 한 단위 증가할 때 종속변수 Y의 평균 변화량을 의미한다. 회귀계수 β는 회귀모형의 기울기를 뜻하며, 회귀모형에 온습도 및 오염물질 농도의 시계열 변화량을 반영할 경우, β에 따른 상대적 저감추이를 도출할 수 있어 모니터링 결과 분석에 활용하였다.

바이오필터의 공조풍량은 단위 모니터링별로 송풍구의 토출 풍속을 시계열 계측하였다. 1주기는 최대 0.63 m/s, 최소 0.17m/s, 평균 0.57±0.17 m/s, 2주기는 최대 0.66 m/s, 최소 0.14 m/s, 평균 0.39±0.18 m/s로 집계되었고, 3주기 최대 0.43 m/s, 최소 0.18 m/s, 평균 0.29±0.11로 계측되었다(Figure 3 참조). 바이오필터에 총 3개소가 구비된 송풍구의 평균 면풍속은 0.38±0.16 m/s로 댐퍼 면적이 제외된 송풍구별 면적 0.29m×0.65m을 적용한 총 공조 풍량은 776.89±320.16m³/h로 산출되었다. 단위 모니터링에서 풍속의 주기별 편차가 발생하였다. 이는 실험 주기가 반복되면서 바이오필터의 식생 뿌리와 배지를 통과하는 풍동특성이 정상류를 확보하여 1, 2차 주기보다 3차 주기에서 적은 편차의 풍속이 집계된 것으로 판단된다. 한편으로 실시간 풍동 변화를 모니터링하기 위해 대수선형 분할법에 따른 측정지점 중 송풍구 중앙지점(Figure 3 참조)을 선정한 점도 모든 측정지점을 고려한 공조풍량 산정에 비해 1, 2차 주기의 큰 변폭에 기여한 것으로 판단되었다. 해당 바이오필터 시스템에 의한 공조 풍량은 다중이용시설 중 교육연구 및 복지시설의 필요 환기량 36m³/인·h(건축물설비기준규칙 제11조 제4항, 2013)를 적용할 경우, 21명 기준 756m³/h를 만족하는 수준으로 해석된다.

바이오필터에 의한 온도 및 습도 변화는 온습도 센서를 통해 시계열 모니터링하고, 1차 회귀계수(β)를 산출하여 구간별로 분석하였다. 1주기의 온도는 바이오필터 시스템 가동 전, 1단계 관수 구간 증가(A-1, β=0.01)를 거쳐 최대 22.9°C까지 증가했고, 시스템 가동 후, 송풍구간 감소(B-1, β=−0.01)로 최대 7.0% 수준인 21.3°C까지 근소하게 저감하였다. 이는 동쪽으로 식재면이 시공된 식생바이오필터 시스템에 일사가 유입되어 1단계 관수구간(A-1)의 PPFD 급증(21.67μmol/m²s)을 유발하면서 발생한 실내온도 상승으로 해석할 수 있었다. 2, 3주기의 온도는 바이오필터 시스템 가동 유무와 무관하게 일정하였으며, 관련 표준범위(21±3°C, KS C 9314:2013)를 만족하는 수준으로 집계되었다(Figure 4 참조).

1주기의 상대습도는 바이오필터 시스템 가동 전, 1단계 관수구간 증가(A-1, β=0.02)를 거쳐 최대 61.2%까지 증가했고, 시스템 가동 후, 송풍구간 증가(B-1, β=0.16)로 최대 12.7% 수준인 70.1%까지 현저하게 상승하였다. 이는 밀폐된 실험공간에 바이오필터 시스템의 송풍 기작(933.1m³/h)이 관수로 습윤해진 필터를 기화시키면서 상대습도를 상승시킨 것으로 해석할 수 있었다. 2주기의 상대습도는 관수 구간(A-2, β=−0.04)에서 완만하게 감소하였으나, 2주기 송풍구간(C-2, β=0.15)에서 다시 급증하였다. 3주기의 상대습도는 최대 77.0%까지 상승하였으며, 이렇게 상승한 상대습도는 대기 중 부유한 입자상 오염물질을 침강시켜 미세먼지 농도 저감에 기여한 것으로 해석된다. 다만, 기밀한 실험환경의 상대습도가 쾌적범위 50% (Lee, 2017)와 시스템 및 건물 열화에 영향을 미치는 상한선 65%(Soreanu et al., 2013)를 모두 초과하여, 실내 쾌적범위 및 구조적 영향 상한선을 만족하는 시스템의 상대습도 조성이 고려되어야 할 것으로 판단된다(Figure 5 참조).

식생시스템은 실내 온습도 변화에도 영향을 미치는데, 일반적으로 침기현상에 따른 외기영향이 발생되는 일반 건물대상의 연구는 계절적 영향을 감안하여야 한다. 우선, 하절기 사무실에서 식물적용유형에 따른 온습도 변화를 확인한 연구(Kwon and Park, 2017)는 벽천과 벽면녹화 적용방법에 따라 평균온도 31.1°C를 최대 1.0°C 저감시키고, 평균 상대습도 55.2%를 최대 5.2~18.4% 상승시킨 것으로 보고하고 있다. 기온이 높은 추절기에 냉방기를 가동하여 설정온도 26.0°C로 실내공간을 조성하여 토양기반 식물 바이오필터의 관수 주기별 온습도 변화를 확인한 연구(Lee et al., 2015)에서도 바이오필터를 작동하여 온도 25.7~27.1°C, 상대습도 51.3~ 73.1% 수준을 기록한 것으로 집계하고 있다. 외기와 무관하게 CADR 규격으로 환경이 통제되는 4.84m×3.63m×3.05m 챔버에서 활성탄기반 식물공기여과시스템을 구동한 연구(Wang and Zhang, 2011)는 송풍량 930 m³/h로 설정 온도 23°C를 1°C 감소시키고, 상대습도 60%를 최대 13.5% 증가시킨 연구결과를 발표하기도 하였다. 반면, 강의실을 대상으로 춘절기에 진행된 본 연구는 시스템 가동으로 평균온도 21.5~22.3°C, 평균 상대습도 63.79~73.6%를 유지하여, 선행연구의 다양한 조건별 온습도 범위에 부합하는 것으로 판단된다. 시스템 공조부 구동을 통해 급격하게 상대습도를 상승시키는 효과를 효율적으로 운용할 경우, 계절에 따른 실내 미세먼지 저감과 적정한 상대습도 확보도 가능할 것으로 판단된다.

Figure 3. Variation monitoring of exhaust air velocity during system operation Legend: 1st 2nd 3rd Average A-1, A-2 and A-3 are not operating biofilters, B-1, B-2 and B-3 are operating biofilters.

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Figure 4. Temperature variation monitoring in testing room Legend: Temperature Air flow rate PPFD Operation point of vegetation biofilter fan A-1, A-2 and A-3 are not operating biofilters, B-1, B-2 and B-3 are operating biofilters.

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Figure 5. Relative humidity variation monitoring in testing room Legend: Humidity Air flow rate Operation point of vegetation biofilter fan A-1, A-2 and A-3 are not operating biofilters, B-1, B-2 and B-3 are operating biofilters.

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바이오필터에 의한 미세먼지 농도 변화는 PM₁₀, PM_2.5을 시계열 모니터링하고, 1차 회귀계수(β)를 산출하여 구간별로 분석하였다. 1주기의 PM₁₀ 농도는 바이오필터 시스템 가동 전, 1단계 관수 구간 증가(A-1, β=3.01)를 거쳐 최대 786.7μg/m³까지 급격하게 상승했고, 시스템 가동 후, PM₁₀ 농도는 송풍구간 감소(B-1, β=−3.83)로 최대 28.8% 수준인 560.3μg/m³까지 현저하게 저감되었다. 2, 3주기에도 바이오필터 시스템 가동 전의 PM₁₀ 농도 상승 현상은 동일하게 집계되었다. 시스템 가동 후, PM₁₀ 농도는 2주기 송풍구간 감소(B-2, β=−5.50)로 최대 32.6% 수준인 647.0μg/m³까지 감소되고, 3주기 송풍구간 감소(B-3, β=5.48)로 최대 30.8% 수준인 732.7μg/m³까지 저감되었다(Figure 6 참조).

1주기의 PM_2.5 농도는 바이오필터 시스템 가동 전, 1단계 관수 구간 증가(A-1, β=1.87)를 거쳐 최대 486.0μg/m³까지 급격하게 상승했고, 시스템 가동 후, PM_2.5 농도는 송풍구간 감소(B-1, β=−2.45)로 최대 28.0% 수준인 350.0μg/m³까지 현저하게 저감되었다. 2, 3주기에도 바이오필터 시스템 가동 전의 PM_2.5 농도 증가 현상은 동일하게 집계되었다. 시스템 가동 후, PM_2.5 농도는 2주기 송풍구간 감소(B-2, β=−3.30)로 최대 32.4% 수준인 401.3μg/m³까지 감소되고, 3주기 송풍구간 감소(B-3, β=−3.51)로 최대 31.0% 수준인 459.3μg/m³까지 저감되었다(Figure 7 참조).

다중이용시설에 적용되는 식생 바이오필터는 해당 공간에 대한 필요 환기량 검토가 필수적인 사항이며, 이는 현장을 고려한 실험환경 조성이 후속되어야 한다. 반면, 관련 선행연구는 단위 식생모듈의 성능평가를 위해 챔버기반의 소규모 실험(Kwon and Park, 2018; Kim et al., 2018b; Pettit et al., 2017)을 중심으로 진행되고 있다. 현장을 고려한 연구는 제한적인 상황이며, 5.2m×3.8m×2.6m 규모의 사무실 환경에서 300분간 진행된 벽면녹화의 PM₁₀저감연구(Kwon and Park, 2017)는 자연저감 대비 개선 효과가 4.6%p에 불과하여, 다중이용시설에서 정화식물만으로 미세먼지를 저감하기 어려운 것으로 보고하고 있다. 단일 정화식물의 한계를 보완하는 공조시스템과 연계된 바이오필터 관련 연구도 진행되고 있는데, 객관적인 현장 적용성을 확인하기 위해 재실 인원이 고려된 필요 환기량이 반영되어야 한다. 10m×7m×3m 규모의 실험실에서 진행된 토양기반 식생 바이오필터의 미세먼지 저감연구(Lee et al., 2015)는 송풍량 90.72m³/h의 입자상 오염물질 단일 방출조건에서 1시간 동안 PM₁₀ 89.77%, PM_2.5 73.0% 저감한 것으로 보고하고 있다. 다만, 오염물질의 단일 방출조건에 따른 초기농도가 제시되지 않고, 동시간 자연저감효과의 반영 여부가 명확하지 않아 객관적인 저감량 분석이 제한적인 것으로 판단된다. 이에 반해 본 연구는 단위 모니터링 별 초기 오염농도 제시는 물론 입자상 오염물질의 연속 방출조건을 조성하여, 미세먼지가 지속적으로 발생되는 다중이용시설의 공간특성을 모사하고자 하였다. 이를 통해 PM₁₀ 786.7~1,058.3μg/m³, PM_2.5 486.0~665.3μg/m³의 고농도 미세먼지 환경을 확보했으며, 송풍구간(B-1, B-2, B-3)에서 PM_10,28.8~32.6%, PM_2.528.0~32.4%의 저감율과 더불어 급격한 저감 추이(β=−4.94, β=−3.08)가 집계되었다. 또한, 식생 바이오필터를 통해 정화된 공기의 평균 토출풍량을 776.89±320.16m³/h로 산출하여, 실험환경의 수용인원인 교수자 1인, 학습자 20인에게 요구되는 필요 환기량 756m³/h의 수준을 만족하는 것으로 해석되었다.

Figure 6. PM₁₀ variation monitoring in testing room Legend: PM₁₀ Air flow rate Operation point of vegetation biofilter fan A-1, A-2 and A-3 are not operating biofilters, B-1, B-2 and B-3 are operating biofilters.

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Figure 7. PM_2.5 variation monitoring in testing room Legend: PM_2.5 Air flow rate Operation point of vegetation biofilter fan A-1, A-2 and A-3 are not operating biofilters, B-1, B-2 and B-3 are operating biofilters.

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반면, 바이오필터의 토출풍속은 시스템 가동에 따라 1주기 송풍구간(B-1, 0.57±0.17m/s), 2주기 송풍구간(B-2, 0.39±0.18m/s), 3주기 송풍구간(B-3, 0.29±0.11m/s)으로 각각 집계되었다. 평균풍속이 가장 낮지만, 정상류가 확보된 3주기 송풍구간(B-3)에서 상대적으로 높은 PM₁₀, PM_2.5의 농도 저감 추이(β= −5.48, β=−3.51)가 확인되어, 안정적인 입자상 오염물질 저감을 위해 바이오필터에 일정한 유속의 정상류 확보가 우선되어야 할 것으로 판단된다.