Analysis of PM2.5 Reduction and its Health Benefits according to Introduction of Energy Recovery Ventilator in Small-sized Multi-use Facility

Jae-Hyeon Han; Ji-Min Kim; Hee-Won Shin; Dong-Hwa Kang

doi:10.22696/jkiaebs.20250008

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Research Article

Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems. 30 April 2025. 78-92
https://doi.org/10.22696/jkiaebs.20250008

Analysis of PM_2.5 Reduction and its Health Benefits according to Introduction of Energy Recovery Ventilator in Small-sized Multi-use Facility

소규모 다중이용시설의 열회수환기장치 도입에 따른 PM_2.5 저감 및 건강편익 분석

Jae-Hyeon Han¹

Ji-Min Kim¹

Hee-Won Shin²

Dong-Hwa Kang³^*

한 재현¹

김 지민¹

신 희원²

강 동화³^*

¹M.S. Student, Department of Architectural Engineering, Graduate School, University of Seoul, Seoul, Korea

²Ph.D. Student, Department of Architectural Engineering, Graduate School, University of Seoul, Seoul, Korea

³Professor, Department of Architectural Engineering, College of Urban Sciences, University of Seoul, Seoul, Korea

¹서울시립대학교 대학원 건축공학과 석사과정

²서울시립대학교 대학원 건축공학과 박사과정

³서울시립대학교 건축학부 교수

^{*Corresponding Author}

License (open-access, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/):

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ABSTRACT

The objective of this study is to analyze the PM_2.5 reduction and its health benefits according to introduction of energy recovery ventilator (ERV). For this purpose, an IAQ model, a concentration- response function-based health impact assessment model, and an energy model reflecting the architectural characteristics of small-sized multi-use facilities were used to estimate annual medical expenses and energy costs. The unspecified occupants of multi-use facilities were quantified by age group based on domestic time-activity statistical data. In addition, to reduce the uncertainty in health-benefit analysis and compare the economic feasibility of different scenarios under various operating conditions, changes in cost-benefit ratios were analyzed according to mortality valuation costs and minimum ventilation rate variations. The results showed that introducing ERV with 50% and 90% filter efficiency led to health-benefits per hour of visit ranging from 282-907 KRW/h/person and 365-1178 KRW/h/person, respectively, depending on age group, and this was found to be 1.86 to 2.42 times higher than natural ventilation. Even when premature mortality prevention costs were excluded for conservative estimation of health-benefits, the cost-benefit ratios for the HRV adoption scenarios remained at 15.1 and 19.0, confirming their economic feasibility. Additionally, the use of an ERV with 90% filter efficiency showed the highest cost-benefit ratio under high airflow conditions (26-36 m³/h/ person), suggesting that it is a highly viable economic alternative for small-scale multi-use facilities in terms of both health and energy efficiency.

Keywords

열회수환기장치

건강편익분석

PM_2.5

다중이용시설

농도 반응 함수

키워드

Energy recovery ventilator

Health benefits analysis

PM_2.5

Multi-use facilities

Concentration-response function

MAIN

서 론
연구의 배경 및 목적
연구 방법
대상시설 및 환기 시나리오
IAQ (indoor air quality) 모델 및 건강영향 평가 모델
에너지 모델 및 환기 시나리오 도입 비용
데이터 수집
환기 시나리오의 경제성 평가 기준 및 영향 인자 분석
비용-편익 분석 결과 및 토의
PM_2.5 및 에너지 평가결과
열회수환기장치 설치 및 운영에 따른 비용-편익 분석
주요 편익 인자의 영향 분석결과
결 론

서 론

연구의 배경 및 목적

다중이용시설의 PM_2.5 오염실태를 조사한 연구(Jang et al., 2017)에 따르면, 55개 다중이용시설 운영시간 중의 평균 PM_2.5 농도는 65.6 μg/m³로 현행 ｢실내공기질 관리법｣의 유지기준보다 높아 실내 PM_2.5 관리가 필요한 것으로 나타났다. PM_2.5는 실외에서 실내로 유입되거나 실내에서 발생할 수 있으며, 고농도의 PM_2.5에 노출되면 재실자의 건강에 악영향을 미칠 수 있다(Hu and Zhao, 2022). 외부에서의 PM_2.5의 실내 유입을 차단하고 실내 발생 PM_2.5의 실외 배출을 위하여 열회수환기장치의 도입 및 운영이 검토되어 오고 있다.

현행 ‘실내공기질관리법’과 ‘건축물의설비기준등에관한규칙’에서는 2000 m² 이상의 대합실, 1000 m² 이상의 노인요양시설 등 일정규모 이상의 다중이용시설을 대상으로 실내공기질 관리 및 기계환기설비 설치를 의무화하고 있어, 기준 면적 이하의 소규모 다중이용시설은 환기설비 등의 설치의무 대상에서 제외되어 있다. 소규모 다중이용시설을 대상으로 한 기계환기설비 실태조사 결과(Shin et al., 2023), 기계환기설비 미설치인 경우가 48%, 설치된 경우라도 미가동인 경우가 26%에 달하여 기계환기설비 설치 및 운영이 미흡한 것으로 나타났다.

소규모 다중이용시설의 기계환기설비 도입 및 운영이 미흡한 원인에는 법적 관리 대상에서 제외된 것뿐만 아니라 설치 및 운영에 소요되는 비용에 대한 경제적 부담도 원인이 된다. 따라서 기계환기설비를 통한 실내 PM_2.5 저감 가능성을 고려하면 기계환기설비 설치 및 운영에 따른 건강편익을 분석하여 경제적 측면에서의 손익을 평가해 볼 필요가 있다.

농도-반응 함수(Concentration-response function) 기반의 건강영향 평가는 실내, 실외에 대해 측정 및 예측한 PM_2.5농도를 이용해 관련 질병의 발생자 수를 추정할 수 있는 대표적인 건강편익 분석방법이다(Ben-David and Waring, 2018). 질병 발생의 추정값은 의료비 데이터를 통해 환기설비 도입 시나리오별 화폐 단위의 건강편익으로 환산할 수 있으며, 초기비용, 유지관리비 및 전기세와 비교함으로써 환기설비 설치 및 운영의 경제적 타당성을 평가할 수 있다.

기계환기설비 설치 및 운영에 따른 미세먼지 저감 및 건강편익 분석은 여러 연구자들에 의해 시도된 바 있다. Zuraimi (2007)는 건물의 환기 전략 및 환기장치 특성을 고려한 건강편익 분석 방법론을 제안하였으며, 싱가폴 전체 인구를 대상으로 환기성능 개선 시나리오별 PM₁₀ 저감 효과의 건강 편익을 분석하였다. Ben-David and Waring (2018)은 사무실의 환기량 및 필터효율의 변화에 따른 건강편익 및 에너지 소비량을 분석하여, 환기량과 필터효율의 최적 조합을 제안하였다. 그러나 건강편익 및 에너지비용 분석 시에는 대기 중의 미세먼지 농도, 기상데이터 등 지역기후데이터에 따라 기계환기설비의 경제성 분석결과가 크게 의존하게 되므로 해당 연구결과의 함의를 국내에 그대로 적용하기 어렵다. 또한 기존 연구들은 사무실, 학교 등 재실자의 연령, 재실패턴 등 재실정보가 명확한 건물을 대상으로 하여, 불특정 다수가 방문하는 다중이용시설의 건강편익 분석방법은 이와는 다를 것으로 예상된다. 한편 국내에서도 유사한 맥락의 연구들이 식당, 키즈카페(Park et al., 2017) 및 대중교통(Kwon, 2014)의 실내공기질 개선 및 건강편익 분석이 일부 수행되었다. 그러나 선행연구들은 공기청정기만을 대상으로 하고 있어, 기계환기설비 도입 시의 건강편익 분석 결과는 포함하고 있지 않다. 또한 선행연구들은 외부 미세먼지 농도, 외기 온도 등 기후데이터와 연계없이 수일 간의 공기청정기 운영에 따른 미세먼지 저감율 측정결과를 바탕으로 한 건강편익 분석을 수행하였으나, 기계환기설비의 건강편익 분석을 위해서는 기후데이터를 고려한 연계분석이 필수적이다.

따라서 본 연구에서는 소규모 다중이용시설에서 열회수환기장치 도입에 따른 PM_2.5저감 및 건강편익 분석을 목적으로 하였다. 국내 대기 중 PM_2.5 농도 및 기상데이터 등의 연계를 위하여 실내공기질 모델과 에너지 모델을 구축하여 건강편익 비용 뿐만 아니라 환기에 따른 에너지비용도 함께 분석하고자 하였다. 또한 다중이용시설의 불특정 재실자를 규정하기 위하여, 연령대별 표준 재실 비율을 고려한 농도-반응 함수 기반 건강영향 평가 모델을 구축하여 열회수환기장치 도입에 따른 경제적 손익을 비교분석하였다.

연구 방법

대상시설 및 환기 시나리오

본 연구에서는 소규모 다중이용시설 중 많은 비중을 차지하는 시설 중 하나인(Statistics Korea, 2022) 커피숍을 분석대상 시설로 한정하고, 열회수환기장치 설치에 따른 연간 건강편익 분석 및 에너지 소비량을 분석하였다. 서울 D구에 위치한 실제 커피숍을 분석대상 시설로 선정하였으며 바닥면적은 128.7 m², 층고는 2.8 m, 최대재실인원은 38명이다.

열회수환기장치 도입 시, 환기량과 필터효율에 따른 건강편익을 비교분석하기 위하여 총 5가지의 환기 시나리오 (1) 환기 미시행, 침기만 고려(No ventilation), 2) 자연환기(Natural ventilation, NV) 도입, 3)열회수환기장치(필터효율 50%) 도입(ERV50), 4) 열회수환기장치(필터효율 90%) 도입(ERV90), 5)열회수환기장치와 공기청정기를 동시도입(ERV90+AC))를 비교평가하였다. ‘건축물의 설비기준 등에 관한 규칙’, ‘녹색건축 인증기준’에서는 각각 환기장치의 최소 필터효율을 60%, 90%로 규정하고 있으며, 이는 유럽의 환기필터 성능 기준 EN 779에서 정의하는 F6 및 H13등급에 상응한다. F6등급 필터의 효율은 PM_2.5에 대한 제거 능력으로 환산 시 50-60%에 해당하여(Hemerka and Vybíral, 2021), 본 연구에서는 50%로 설정하였다. 또한 H13 등급 필터의 효율은 열회수환기장치의 시험기준인 KS B 6879에 따라 PM_2.5 저감 효과를 평가한 실험 연구 사례(Yu and Bae, 2024)를 참고하여 90%로 설정하였다.

‘No ventilation’ 시나리오의 경우 환기량은 없이 침기만을 반영하였으며 대상시설이 노후한 것으로 가정하여 침기율은 0.7회/h로 설정하였다. 이는 다중이용시설에서의 침기율 측정결과 보고 사례가 적어 노후 주거 건물에서의 침기율 측정 결과(Long et al., 2001; Han et al., 2010; Kwon et al., 2010; Park, 2020)를 참고한 것이다.

‘NV’ 시나리오의 경우, 기상데이터의 풍향 및 풍속데이터와 대상시설의 개구부 특성을 반영하여 식 (1)과 식 (2) (ASHRAE, 2017)에 의하여 자연환기량을 산정하였다.

(1)

Q_{N V} = 3600 C_{v} A U_{p e r p e n d i c u l a r}

(2)

U_{p e r p e n d i c u l a r} = U \cos (θ)

여기서, C_v는 자연환기의 효율, A는 개구부의 면적(m²), U_{perpendicular}는 개구부의 수직 방향으로 환산한 풍속(m/s), θ는 개구부와 풍향의 각도이다.

‘ERV50’, ‘ERV90’ 시나리오에서 열회수환기장치 도입 시 환기량은 ‘건축물의 설비기준 등에 관한 규칙’을 준용하여 25 m³/h/인을 만족하는 것으로 가정하였다.

‘ERV90+AC’ 시나리오에서 공기청정기는 780 m³/h의 청정공기공급율(CADR; clean air delivery rate)을 제공하는 것으로 설정하였으며, 이는 한국공기청정협회 기준(KACA, 2022)에 따라 산출된 필요 청정공기공급률 764 m³/h를 만족하는 기성제품의 용량이다. 필터의 PM_2.5 제거 효율은 HEPA 필터에 상응하는 값인 99%로 가정하였다.

IAQ (indoor air quality) 모델 및 건강영향 평가 모델

실내 PM_2.5농도는 실외 PM_2.5의 실내 유입, 유출, 실내 PM_2.5의 생성, 열회수환기장치 및 공기청정기에 의한 제거 등 질량균형에 의해 결정되므로, 대상시설의 PM_2.5 농도의 예측을 위한 IAQ 모델을 식 (3)과 같이 정립하였다.

(3)

V \frac{d C_{i} (t)}{d t} = C_{λ} λ P V + C_{O} n Q_{E R V} (1 - η_{E R V}) + C_{O} Q_{N V} + G - C_{i} (t) λ V - C_{i} (t) k V - C_{i} (t) n Q_{E R V} - C_{i} (t) Q_{N V} - C_{i} (t) Q_{A C} η_{filter}

여기서, C_i, C_o는 실내·외 PM_2.5 농도(μg/m³), V는 실의 부피(m³), n은 재실 인원(인)이다.

침투계수(P)는 노후건물임을 가정하여 1.0 (Eom et al., 2021), 침착률(k)은 기존 공동주택에서의 측정 연구 결과(Park et al., 2020)을 참고하여 0.2 h^-1으로 설정하였다. 실내 PM_2.5 발생률(G)은 대상시설 내 커피 로스팅 중 발생하는 것으로 가정하여 19μg/m³/h로 설정하였다. 커피 로스팅 당 PM₁₀ 발생 측정값을 보고한 연구 결과(Kim and Yu, 2020)를 바탕으로, 다중이용시설에서 PM_2.5의 질량구성 비가 70% (Lee et al., 2015)인 것으로 가정하였다. Table 1은 IAQ모델에 사용된 자연환기, 열회수환기장치 및 공기청정기의 풍량(Q_NV, Q_ERV, Q_AC), PM_2.5 필터효율(η_ERV)의 값을 나타낸다.

Table 1.

IAQ and energy model parameters for ventilation scenarios

Parameter (unit)		Ventilation scenario
Parameter (unit)		No ventilation	NV	ERV50	ERV90	ERV90+AC
λ	(h^-1)	0.7	0-0.7	0-0.7	0-0.7	0-0.7
Q_NV	(m³/h)	-	0-3870	-	-	-
Q_ERV	(m³/h·person)	-	-	25	25	25
Q_AC	(m³/h)	-	-	-	-	780
η_ERV	(-)	-	-	0.5	0.9	0.9
η_AC	(-)	-	-	-	-	0.99
ΔP₀	(Pa)	-	-	127.5	250	250
ΔP_t	(Pa)	-	-	255	500	500

건강영향 평가 모델은 식 (4)와 같이 특정 질병비용 발생 비용과 발병율, 농도-반응 함수에 기반하여 다양한 유관질병과 노출인구의 연령분포를 반영한 총 질병비용을 산출한다(Ben-David and Waring, 2018).

(4)

M_{year} = \sum_{i} \sum_{m} n_{m} y_{0, i} M_{i} (1 - \exp (- β_{i, m} f_{t} (\bar{C_{year}} - C_{0})))

여기서, n은 연간 총 방문자 수, y₀은 기준이 되는 발병률(incidence rate, yr^-1person^-1), M은 질병 1회당 발생 비용(won/incidence), β는 농도-반응 함수(m³/μg), f_t는 하루 중 재실 시간에 대한 비율, C_year는 재실 기간의 연평균 실내 PM_2.5 농도, C₀는 기준점이 되는 PM_2.5의 농도를 의미하며, i, m은 각각 질병, 연령을 의미한다. 환기 시나리오별 질병비용은 질병 발생 후 치료까지의 진료비 및 입원비(Cost of illness, COI)의 감소에 대해 산정하였다.

Table 2에 질병 별 발생 시의 비용, 기준 발병률, 농도-반응 함수를 정리하였다. 분석 대상 질병은 PM_2.5와의 연관성이 지속적으로 보고되고 있는 조기사망(Bae, 2014; Ha, 2017), 기관지염(Jo et al., 2017), 천식, 폐쇄성 폐질환(Global Burden of Disease Collaborative Network, 2020; Han et al., 2021), 허혈성 심질환(Cho et al., 2022; Oh et al., 2023)으로 선정하였다. 농도-반응 함수의 탐색 범위는 한국에서의 단기 노출 사례에 한정하였으며, 연령대는 어린이(0-18세), 성인(19-64세), 노인(65세 이상)으로 구분하였다. 하루 중 재실 시간에 대한 비율인 f_t는 하루 중 1시간 재실을 가정하여 0.042로 설정하였다. PM_2.5에 대한 기준 농도 C₀은 질병 발생에 대한 영향이 없다고 가정되는 농도인 2.4μg/m³(GBD 2019 Risk Factors Collaborators, 2020)를 적용하였으며, 따라서 C₀보다 낮은 농도에서는 진료비 및 입원비가 발생하지 않는 것으로 가정하였다. 질병 발생 시의 비용은 건강보험 통계연보(HIRA, 2022)를 참고하였으며, 간병비는 97,983원/day (Lee and Kim, 2021)를 적용하였다. 조기사망 예방에 대한 비용은 투입 비용 및 기타 질병 발생 시의 비용과 동일한 위계에서 평가하기 위해 2022년 생명보험료의 평균값(KLIA, 2022)을 기준으로 설정하였다.

Table 2.

Concentration-response functions and health cost of various endpoint

Endpoint	Baseline incidence (y₀)	Concentration-response function (β, m³/μg)				Cost per incidence (M_i, 1,000 won)
Endpoint	Baseline incidence (y₀)	All- ages	Children (0-18)	Adults (19-64)	Seniors (≤ 65)	Cost per incidence (M_i, 1,000 won)
Mortality	0.00728	0.00030	-	-	0.00139	27,480^a)
Bronchitis	0.03436	0.00091	-	-	-	411^b)
Asthma	0.00784	0.05827	0.03922	0.02956	0.09351	800^b)
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD)	0.00343	0.01089	-	0.04879	0.10436	1,990^b)
Ischemic heart disease (IHD)	0.00490	0.01386	-	-	0.02231	2,111^b)

a) Value extracted from Korea Life Insurance Association (2022)

b) Value extracted from Health Insurance Review & Assessment Service (2022)

선행 연구에서 건강 편익 분석은 사무실(Ben-David and Waring, 2018)과 학교(Martenies and Batterman, 2018)와 같이 재실 시간, 재실자 연령의 특정이 가능한 시설을 대상으로 하거나, 도시 전체 인구(Zuraimi and Tan, 2015)와 같이 불특정 다수를 대상으로 하는 경우에는 시간-활동 조사 및 인구 통계를 활용하여 재실 시간, 재실자 연령을 산정하였다. 본 연구는 다중이용시설에서의 불특정다수를 규정하기 위하여 국내의 장소별 시간-활동 조사자료 (NIER, 2019)를 참고하여 연령대별 재실 인원을 설정하였다.

분석대상 시설의 시간당 재실 인원은 대상공간의 최대재실인원인 38명을 기준으로 ASHRAE 90.1에서 제공하는 ‘cafeteria’의 시간대별 재실 비율 (ASHRAE, 2022)을 곱하여 산정하였다. 재실자의 연령대 비율은 한국인의 노출계수 핸드북(NIER, 2019)의 연령별 ‘실내-기타’에 해당하는 평균 체류시간을 전체 인원의 체류시간 대비 해당연령의 체류시간 비율로 산정하였다. 재실자의 연령대는 농도-반응 함수에서의 연령대 구분과 동일하게 어린이(0-18세), 성인(19-64세), 노인(65세 이상)으로 구분하였다. 변환한 어린이, 성인, 노인의 재실 비율은 평일 0.34:0.19:0.47, 주말 0.58:0.14:0.29이다.

환기 시나리오별 건강편익은 ‘No ventilation’ 시나리오 대비 감소한 질병비용으로 정의하였으며, 질병비용은 실내공기질 모델이 예측한 연간 PM_2.5 농도에 기반하여 산출하였다.

에너지 모델 및 환기 시나리오 도입 비용

에너지사용 분석을 위해서 대상시설의 환기시나리오에 따른 연간 환기부하, 팬 에너지소모량을 산출하였다. 환기부하는 외기 도입 및 침기에 의한 값만을 고려하였으며, 실외 온·습도 데이터(KMA, 2022)에 기반하여 식 (5)에 따라 1시간 단위의 부하를 예측하였다.

(5)

E_{vent} (W) = (λ V + ε Q_{E R V} + Q_{N V}) ρ_{air} (h_{out} - h_{in}) / 3600

여기서 열회수환기장치의 열교환효율 ε의 값은 분석 대상시설의 필요 용량을 만족하는 제품의 카탈로그를 참고하여 냉방 시 0.58, 난방 시 0.71로 설정하였다. 실내 온습도는 봄, 가을 21℃, 50%, 여름 26℃, 60%, 겨울 19℃, 40%로 설정하였다.

소규모 다중이용시설에서 사용되는 제품 특성상 덕트 길이가 짧아, 팬 동력에는 필터의 압력손실만 관여함을 가정해 식 (6)에 따라 팬 에너지를 계산하였다. 또한 식 (7)을 통해 필터 사용 기간 및 실외 PM_2.5 농도에 따른 압력손실 증가(Lee et al., 2003)를 송풍기 동력에 반영하였다.

(6)

E_{f a n} (W) = \frac{Δ P Q_{E R V}}{3600 η}

(7)

Δ P_{filter} = Δ P_{0} + \frac{C_{0} t}{876000} (Δ P_{t} - Δ P_{0})

여기서, η은 팬의 효율, ΔP₀, ΔP_t는 필터의 초기차압, 말기차압을 의미하며, t는 필터 교체 이후 경과한 시간(h)을 의미한다.

PM_2.5에 대한 제거 성능이 50%, 90%인 필터는 각각 MERV 11, MERV 17에 상응하는 것으로 알려져(Hemerka and Vybíral, 2021), ERV50, ERV90 시나리오의 초기차압은 각각 국내 성능기준 127.5Pa, 250Pa로 설정하였다. 이때 필터의 차압은 풍량을 최대 정격풍량까지 증가시킴에 따라 0 Pa에서 초기차압까지 증가하나, 풍량에 관계없이 초기차압을 적용하였다. 팬의 효율 η은 풍량과 반비례 관계에 있으며, 제조사의 풍량-효율 데이터를 적합시켜 획득한 관계식은 식 (8)과 같다.

(8)

η = 0.6328 \exp (- 0.003 Q_{E R V})

환기 시나리오 도입 비용은 열회수환기장치, 공기청정기, 필터의 구매 및 시공에 들어가는 초기비용과, 필터 교체에 따른 유지관리비, 팬 동력 및 환기부하에 따른 전기세에 대해 고려하였다. 열회수환기장치, 공기청정기는 조달청 나라장터에 등록된 제품 중 분석 대상시설의 용량에 해당하는 제품을 선택하여 해당 제품가격과 필터 교체비용을 기준으로 초기비용 및 유지비용을 산정하였다. 열회수환기장치의 비용은 1,660,000원, 시공 비용은 800,000원이며, F6, H13 필터의 비용은 각각 35,000원, 40,000원이다. 교체 주기는 제품의 카탈로그상 권장 주기인 6개월로 설정하였다. 공기청정기의 비용은 1,464,000원, 유지관리비는 월 22,900원이다.

데이터 수집

본 연구의 실내공기질(IAQ; indoor air quality), 환기 에너지 모델은 서울시 대기환경정보(SMG, 2024), 기상청 단기예보(KMA, 2022)의 실외 PM_2.5, 온도, 습도, 풍속 및 풍향 데이터를 사용하였다. 건강 편익 산정을 위한 의료비 및 발병률 데이터는 건강보험심사평가원 통계연보(HIRA, 2022)에서 수집하였으며, 연령대별 재실 인원 산정에 국립환경과학원의 ‘한국인의 노출계수 핸드북’을 활용하였다.

환기 시나리오의 경제성 평가 기준 및 영향 인자 분석

환기 시나리오별 경제성은 환기 시나리오 도입의 연간 비용으로 연간 건강편익을 나눈 비용편익비(BCR; Benefit-cost ratio)를 기준으로 평가하였다. 비용편익비가 1 이상인 환기 시나리오는 경제적 타당성이 있다고 판단할 수 있으며, 환기 시나리오 간 비교 분석에 활용하였다.

본 연구는 조기사망 예방에 대한 비용 및 최소환기량의 증감이 건강 편익 산정 결과에 주는 영향을 분석하였다. 건강편익이 조기사망 예방 비용의 증감에 민감하게 반응하는 것은 선행연구(Zuraimi and Tan, 2015)에서 확인된 바 있으며, 국내 연구에서도 조기사망 예방에 대한 비용은 장의비 및 유족지급비(29,510,832 원)(Choi et al., 2019), 지불의사 설문에 근거한 통계적 생명가치(10,141,300,000 원)(Ahn et al., 2017) 등으로 설정되어 큰 편차를 보인다. 따라서 해당 비용의 변화에 따른 비용편익비의 변화를 추가적으로 분석하였다.

열회수환기장치에 대해 설정한 25 m³/h/인의 환기량은 현행 환기 기준 중 최소값에 해당하여, 시설 유형에 따라 요구되는 환기량이 증가할 수 있다. 해당 변수에 대한 불확실성을 해소하고, 다양한 운영 조건에서의 시나리오별 경제성을 비교하고자 최소환기량 변화에 따른 비용편익비를 추가적으로 분석하였다.

비용-편익 분석 결과 및 토의

PM_2.5 및 에너지 평가결과

Figure 1은 IAQ 및 에너지 모델을 통해 예측한 환기 시나리오별 실내, 실외 PM_2.5 농도 및 환기 부하를 나타낸다. ‘No ventilation’ 환기 시나리오의 월평균 실내 PM_2.5 농도는 계절에 따라 25.9-41.4μg/m³으로 나타났다. 재실 시에는 실내에서 발생한 PM_2.5의 영향으로 실내의 PM_2.5 농도는 실외보다 최대 28.2배 크게 나타났으며, 비재실 시에도 실내에 잔류된 PM_2.5가 충분히 희석되지 않아 실외보다 평균 1.4배 큰 값을 나타냈다. 따라서 분석대상 시설에서 침기 및 침착만으로는 실내의 PM_2.5를 효과적으로 제거하지 못하고 있는 것으로 해석된다.

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Figure 1.

Monthly indoor and outdoor PM_2.5 concentrations (a), ventilation load (b) under different ventilation scenarios

‘NV’ 환기 시나리오의 실내 월평균 PM_2.5 농도는 계절에 따라 19.5-37.0 μg/m³으로 나타났다. 자연환기 시 3.62±0.08회/h의 높은 환기율로 ‘No ventilation’ 환기 시나리오에 비해 실내 평균 PM_2.5 농도를 19% 감소시킬 수 있었으나, 실외의 PM_2.5가 다량 유입되거나, 풍속이 낮은 경우 실내 PM_2.5 농도가 상승하였다. ‘ERV50’, ‘ERV90’, ‘ERV90+AC’ 환기 시나리오에서의 실내 PM_2.5 농도는 계절에 따라 15.9-29.2 μg/m³, 14.1-24.1 μg/m³, 7.4-13.6 μg/m³으로 나타났다. 열회수환기장치 사용 시 연중 실내 PM_2.5 농도는 실외 PM_2.5보다 낮았으며, 필터효율을 향상시킬수록 실외 PM_2.5의 유입을 효과적으로 차단함을 확인하였다. 공기청정기는 상시 780 m³/h의 재순환공기를 제공하여 PM_2.5 저감 효과가 크지만, ERV50, ERV90 환기 시나리오에서 전체 재실 시간 대비 다중이용시설 PM_2.5 농도에 대한 국내 유지기준(50μg/m³)을 초과한 시간의 비율은 1.56%, 0.60%로 나타나 열회수환기장치 단독 운전만으로도 대체로 PM_2.5 유지기준 만족이 가능한 것으로 나타났다.

‘No ventilation’ 환기 시나리오에서, 침기에 의한 연간 환기부하는 13,330 kWh, 월별 면적당 환기부하는 3.7-15.5 kWh/m²으로 산정되었다. ‘NV’ 환기 시나리오는 공기교환율이 커, 연간 환기부하는 ‘No ventilation’ 환기 시나리오에 비해 5.7배 큰 75,295 kWh로 산정되었다. 월별 면적당 환기부하는 21.2-87.5 kWh/m²으로 계절에 따라 큰 편차가 나타났다.

열회수환기장치를 사용하는 ‘ERV50’, ‘ERV90’, ‘ERV90+AC’ 환기 시나리오의 연간 환기부하는 11,106 kWh, 월별 면적당 환기부하는 2.2-10.0 kWh/m²로 침기, 자연환기에 비해 적은 폭의 변동이 나타났다. 열회수환기장치의 환기량이 침기량보다 적어 침기가 발생하는 경우, 해당 시간대의 환기부하는 ‘No ventilation’ 환기 시나리오와 동일하게 나타난다. 따라서 열회수환기장치 사용 시 분석대상 시설의 공기교환율은 ‘No ventilation’ 환기 시나리오와 같거나 높았음에도, 연간 환기부하는 42% 감소하였다.

열회수환기장치를 공기교환율 2~6 회/h의 고풍량 조건으로 운영할 경우 환기를 하지 않는 경우에 비해 환기부하가 크게 증가할 가능성이 제기되었으나(Jang et al., 2021), 본 연구는 현행법 기준 환기량 조건에서 열회수환기장치의 사용이 실내 PM_2.5 적정수준 유지 및 에너지 절약에 기여할 수 있음을 확인하였다.

열회수환기장치 설치 및 운영에 따른 비용-편익 분석

Table 3에 환기 시나리오별 설치 및 운영에 따른 비용, 입원 및 치료비 감소를 통해 획득 가능한 건강 편익 및 비용편익비를 나타냈다. 비용편익비는 ‘ERV90+AC’, ‘ERV90’, ‘ERV50’, ‘NV’ 순서로 높게 나타났다. 열회수환기장치 사용 시 약 2,700천 원의 초기 비용이 발생함에도, 환기부하 감소를 통한 비용절감 및 건강편익이 이를 상회하여, 자연환기에 비해 4.3-5.4배 높은 비용편익비가 나타났다.

Table 3.

Capital, maintenance, energy costs and health benefits under different ventilation scenarios

Scenario		No ventilation	NV	ERV50	ERV90	ERV90 +AC
Cost (1000 won/yr)	Capital cost	0	0	2,515	2,520	3,984
	Maintenance cost	0	0	110	120	395
	Fan energy cost	0	0	111	218	273
	Ventilation energy cost	1,474	8,325	851	851	851
Health benefit per visitor (won/h/person)	Child	-	152	282	365	566
	Adult	-	206	383	496	770
	Senior	-	487	907	1,178	1,844
Total health benefit (1000 won/yr)		-	34,154	63,521	82,417	128,659
Benefit-cost ratio (-)		-	4.10	17.71	22.22	23.38

열회수환기장치의 필터효율을 증가시킬 경우 팬에서의 압력손실이 증가하여 107천원의 에너지 비용이 추가로 발생하나, 건강 편익은 18,896천 원이 증가하여, ‘ERV90’ 환기 시나리오의 비용편익비는 ‘ERV50’ 환기 시나리오의 1.3배로 나타났다. ‘ERV+AC’ 환기 시나리오는 ‘ERV90’환기 시나리오에 비해 건강 편익이 1.6배 증가하였음에도, 설치 및 운영비 또한 1.5배 증가하여 비용편익비는 유사한 수준을 나타냈다. 그러나 해당 비용 증가 중 대부분(82%)이 공기청정기 도입에 따른 초기비용이며, 운영에 따른 연간 추가 비용은 330천원에 불과하였다. 따라서 공기청정기 병행은 운영비 부담이 적으면서도 건강편익을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 방안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 재실자의 재방문율을 고려하지 않았으며, 평균 재실 시간을 하루 당 1시간으로 가정하였으므로, 연간 건강편익이 일부 과대평가되었을 가능성이 있다. 분석대상 시설에서 어린이, 성인, 노인의 방문당 건강편익은 2천원/h/인 이하로 나타났으며, 이를 선행연구의 유사 시나리오와 비교하여 건강편익 산정 결과의 타당성을 검토하고자 하였다. Figure 2는 본 연구와 6개 선행연구에서 산정한 건강편익을 원/h/인으로 변환하여 나타낸 것이다. 환율은 연구별 분석 기간 당시에 해당하는 값을 적용하였으며, 연 2%의 할인율을 적용하였다. 선행연구의 자연환기 시나리오에서 얻을 수 있는 건강편익은 각각 22원/h/인(Office, California), 14,956원/h/인(Residential, Singapore)으로 산정되어, 연구별 편차가 크게 나타났다. 연구별 편차는 기본적으로 분석 대상 인구 집단의 기준 발병률(y₀), 농도-반응 함수(β) 및 분석 대상 질병의 차이에 따른 것으로 판단되며, 자연환기의 경우 모델링 방식의 차이로 인하여 편차가 크게 나타난 것으로 판단된다. 본 연구는 1시간 단위의 풍속, 풍향 데이터를 활용하여 자연환기의 PM_2.5 저감 효과를 분석하였으며, 이때의 건강편익은 풍속을 고려하지 않은 연구(Dutton et al., 2013)보다는 크게, 자연환기량을 큰 값으로 고정한 연구(Zuraimi, 2007)보다는 작게 나타났다.

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Figure 2.

Comparison of hourly health benefit per person across different studies

선행연구에서 외기도입장치 PM_2.5 저감 효율을 높이는 시나리오의 건강편익은 본 연구에서 산정한 198 원/h/인에 비해 대체로 적은 값을 나타냈다. 특히 학교 건물에서의 건강편익을 분석한 경우, 분석 대상 인구를 어린이로, 분석 대상 질병을 천식으로 한정하여 건강편익은 2.7 원/h/인(Martenies and Batterman, 2018), 35.7 원/h/인(Zuraimi, 2007)으로 작게 나타났다. 그러나 사무실 건물에 대해 제시된 건강편익과 인당 환기량 및 PM_2.5 저감 효율의 적합식(Ben-David and Waring, 2018)에 본 연구의 설정값을 대입할 경우, 건강편익은 325 원/h/인으로 산정되어 본 연구의 산정 결과와 유사한 수준으로 나타난다. 따라서 본 연구에서 제시한 건강 편익이 선행연구에서 보고된 건강편익 산정 범위 내에 있음을 확인하였다.

주요 편익 인자의 영향 분석결과

Figure 3에 조기사망 예방 비용, 최소환기량 설정에 따른 환기 시나리오별 비용편익비를 나타내었다. 조기사망 예방 비용을 증가시킴에 따라 비용편익비는 선형적으로 증가하여, 해당 비용을 지불의사 설문에 근거한 통계적 생명가치(10,141,300,000 원)으로 설정할 경우 조기사망 예방 비용을 고려하지 않은 경우(0원)보다 6.1배 큰 값이 나타났다. 비용편익비와 조기사망 예방 비용이 선형적 관계를 가짐에 따라, 조기사망 예방 비용은 환기 시나리오 간 비용편익비의 상하 관계, 상대적 비율에는 큰 영향을 미치지 않았다. 따라서 통계적 생명가치에 비해 보수적인 값인 생명보험료를 조기사망 예방 비용으로 적용하더라도, 환기 시나리오 간 경제성 비교평가에는 영향이 적을 것으로 판단된다. 한편 조기사망 예방에 대한 비용을 0원으로 설정한 경우에도 ERV50, ERV90의 비용편익비는 15.1, 19.0의 높은 값으로 나타났다. 이는 사망에 대한 영향을 제외하여 보수적으로 편익을 산정하더라도, 소규모 다중이용시설에서의 열회수환기장치 설치 및 운영이 경제적인 대안임을 의미한다.

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Figure 3.

Benefit-cost ratio changes by adjusting important parameters (a) Mortality cost estimates (b) Minimum airflow rates (VSL; Value of statistical life)

‘ERV50’, ‘ERV90’, ‘ERV90+AC’ 환기 시나리오의 비용편익비는 최소환기량 증가에 따라 비선형적으로 증가하였으나, 일정 수준의 비용편익비 도달 후에는 감소하는 경향을 보였다. 이는 실내 PM_2.5 저감에 따른 건강편익이 상한선에 가까워져, 최소환기량 증가에 따른 건강편익 증가분이 환기부하 증가로 인한 운영비 증가분보다 더 작아지기 때문으로 판단된다. ‘ERV90’ 환기 시나리오의 비용편익비는 가파르게 증가하여, 2 m³/h/인 이하의 최소환기량 조건에서 ‘NV’보다 비용편익비가 낮았지만, 27 m³/h/인 이상의 최소환기량 조건에서 ‘ERV90+AC’보다 높은 비용편익비가 나타났다. 반면 ‘ERV50’ 환기 시나리오는 36 m³/h/인의 최소환기량 조건에서도 ‘ERV90’의 21 m³/h/인 최소환기량 조건보다 낮은 비용편익비를 나타냈다. 공기청정기는 상시 780 m³/h의 재순환공기를 공급하여, 단일 운전 조건인 ‘ERV90+AC’ 환기 시나리오의 최소환기량 0 m³/h/인에서도 20.5의 높은 비용편익비가 나타났다. 그러나 초기비용이 및 운영비용이 높아 가장 완만한 비용편익비 증가를 나타냈으며, 29 m³/h/인 이상의 최소환기량 조건에서는 비용편익비가 감소하였다. 이러한 분석 결과는 대부분의 다중이용시설 환기량 조건에서 높은 PM_2.5 필터효율을 가진 열회수환기장치 사용이 경제적으로 타당함을 의미하며, 환기량 조건에 따른 경제적 환기 방식에 대한 정보를 줄 수 있다. 본 연구의 결과는 소규모 다중이용시설에 대한 최소 환기 기준 수립, 시설 운영자의 환기설비 대안 평가, 열회수환기장치 최적 제어 전략 도출 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

결 론

본 연구에서는 소규모 다중이용시설에서의 열회수환기장치 설치 및 운영의 실내 PM_2.5 저감에 따른 건강편익을 분석하고자 하였다. 이를 위해 IAQ, 건강영향 평가 및 에너지 모델을 구축하여 다양한 환기 시나리오에 대한 연간 시뮬레이션을 수행하였다.

비용-편익 분석 결과 자연환기, 50%, 90% 필터효율의 열회수환기장치 도입 및 열회수환기장치와 공기청정기 동시도입 환기 시나리오의 비용편익비는 각각 4.1, 17.7, 22.2, 23.4로 나타났다. 열회수환기장치 도입 및 운영은 연중 실내 PM_2.5 농도를 현행법의 다중이용시설 PM_2.5 유지기준을 대체로 유지하면서, 연간 환기부하를 자연환기 대비 82% 감소시킬 수 있어 높은 비용편익비가 나타났다. 또한, 필터효율 증가 시 팬 에너지 및 유지관리비 등 운영 비용 증가에도 불구하고 건강편익이 크게 증가하여, 고효율 필터의 사용이 경제적인 방안임을 확인하였다.

조기사망 예방에 대한 비용을 배제하여 건강편익을 보수적으로 산정한 경우에도 필터효율 50%, 90% 열회수환기장치 도입 시나리오의 비용편익비는 15.1, 19.0으로 나타나 경제적으로 타당함을 확인하였다. 또한 최소환기량 변화에 따른 비용편익비 분석을 통해 건강편익과 운영비의 상충 관계를 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 소규모 다중이용시설을 이용하는 불특정 다수를 규정하고자, 국내 통계자료에 근거하여 재실자의 연령 분포를 정량화하였다. 그러나 재실자의 성별, 기저 질환 등과 같이 농도-반응에 주요한 영향을 미치는 주요 결정 요인은 평가되지 못하였다는 한계가 있어 추후 이에 대한 보완연구가 요구된다. 그럼에도 본 연구의 결과는 높은 필터효율을 가진 열회수환기장치 사용이 소규모 다중이용시설 환경에서도 경제적인 대안일 수 있음을 제시하였다는 점에서 의의가 있으며, 열회수환기장치의 설치 등 의사결정 시 주요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgements

이 논문은 2023년도 서울시립대학교 연구년교수 연구비에 의하여 연구되었음.

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