올봄에 유례없이 계속됐던 고농도 미세먼지 사태로 인해 실내외 공기질에 대한 관심이 대단히 높아졌다. 외출할 때면 미세먼지 농도를 확인하는 것이 습관처럼 됐고, 마스크 착용은 필수가 됐다.

미세먼지 농도가 높을 때는 외출을 자제하고 실내에 있기를 권장한다. 또 대부분의 사람들이 더 오랜 시간 머무는 곳 역시 실내다. 하지만 실외에 비해 실내 공기질에 대한 관리가 부족했다.

실외뿐 아니라 실내 공기질 관리도 강화

그래서 지난달 제2차 미세먼지특별대책위원회는 2022년까지 실내 미세먼지 농도 10% 저감을 목표로 하는 ‘실내 공기질 관리 강화 방안’을 확정, 발표한 바 있다. 다중이용시설의 미세먼지, PM10의 연평균 농도를 2017년 39㎍/㎥에서 2022년 35㎍/㎥로 낮추겠다는 것이다.

이를 위해 유치원과 학교 등 민감계층 이용시설에 공기정화설비 보급을 확대하고, 쾌적한 실내 공기질 확보를 위해 건축법상 환기설비 설치 의무 대상을 민간 노인요양시설, 소규모 영화관과 소규모 공동주택으로 확대하기로 했다.

하지만 이 같은 공기질 관리 방안의 효과를 증대시키기 위해서는 무엇보다 감시, 측정기술이 중요하다. 최근에는 센서 기반의 환경감시기술이 주목을 받고 있다. 예를 들면 IoT 기반의 보급형 센서와 드론 등을 통해 대기 오염물질을 실시간으로 측정한 결과를 기존의 대기오염물질 관련 자료, 공간 빅데이터 등과 함께 대기오염물질 배출원을 감시하고, 취약지역을 선정, 분석하는데 활용하고 있다.

센서 기반의 환경감시기술 주목

지난 26일 강남파이낸스센터에서 열린 그린빌딩포럼에서 윤정호 한국환경정책평가연구원 환경기획실 선임연구위원은 “대전 산업단지에서 진동센서와 전류센서를 통해 공장의 미세먼지 배출시설과 저감시설을 모니터링한 결과 유의미한 결과를 확인했다”며 “진동센서의 평균 진동값이 공장 가동 시간과 일치하므로 가동 증가량 등 운영 환경의 변화를 모니터링할 수 있고, 대기오염 물질이 증가하면 전력 센서를 통해 전력 사용량이 증가하는 것으로 나타나기 때문에 대기오염물 배출 상황을 실시간으로 감시할 수 있다"고 소개했다.

또 드론을 통한 대기 측정과 포집 시스템을 통해서 얻어진 이미지 결과로 인공지능이 딥러닝 방법론을 활용해 학습을 하게 되면 좀 더 높은 정확도로 미세먼지 추정이 가능하다고.

특히 윤 선임연구위원은 “드론이 열화상 카메라로 촬영한 이미지를 열패턴으로 분석하면 배출시설이나 저감시설의 관리 여부도 모니터링할 수 있다”고 설명했다.

이를 실내 공기질 관리에도 활용할 수 있다는 것이 윤 선임연구위원의 주장이다.

그는 “미세먼지를 농도를 매일 확인하고, 집에도 공기청정기를 들여놓으면서 정작 직장인들이 하루의 대부분을 생활하는 사무실 빌딩의 실내 공기질에 대해서는 대책이 부족한 것 같다”며 IoT 대기 센서의 실내형 활용을 제안했다.

실내 공기질 개선, 생산성 향상으로 이어져

이 같은 사무환경의 실내 공기질 개선은 생산성 향상으로 이어진다는 연구결과도 있다. 세계그린빌딩위원회(World Green Building Council) 보고서에 실린 2015년 하버드대학교 TH Chan팀의 연구결과에 따르면 공기질이 좋은 곳에서 근무한 직원이 최대 1만5500달러의 추가 성과를 달성했으며 집중력도 50% 향상했고 병가 사용률도 35% 감소한 것으로 나타났다.

실내 공기질은 미세먼지뿐 아니라 이산화탄소 농도, 포름알데히드, VOCs(휘발성유기화합물), 라돈 등 다양한 요소가 존재한다. 이산화탄소 수치가 높아지면 업무능률이나 학습능률 떨어뜨리고, 포름알데히드나 휘발성유기화합물의 경우는 구토와 두통 등을 유발하기 때문이다.

따라서 윤 선임연구위원은 “실내 공기질 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링이 중요하다”며 “빌딩의 경우, 옥상에 있는 공조시스템 실외기가 고장이 잦은데 이를 진동센서와 전류센서로 모니터링하면 관제 시스템의 사각지대를 잡아낼 수 있다. 또 센서를 통해서 얻어진 데이터를 AI에 적용시키면 실내 공기질 개선을 위한 유의미한 결과를 얻어낼 수 있다”고 강조했다.