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공기 전파 감염원의 전파 경로는 크게 직접 전파와 간접 전파로 분류된다. 직접 전파는 직경이 5 μm 보다 큰 입자인 비말(Droplet)에 의해 발생한다. 비말은 발생원으로부터 약 1.5 m~2.0 m 범위 내에 낙하하지만, 인접한 사람의 호흡기에 직접적으로 유입되거나 인접 표면에 부착된 후 이를 만진 손을 통해 감염을 일으키기도 한다. 간접 전파는 중간 매개체를 통한 전파를 의미하나, 비말이 매개체 없이 공기 역학적 이동에 의해 전파되는 경우를 간접 전파로 분류하기도 한다. COVID-19는 최초 발생 이후 많은 지역에 전파되어 ...

공기 전파 감염원의 전파 경로는 크게 직접 전파와 간접 전파로 분류된다. 직접 전파는 직경이 5 μm 보다 큰 입자인 비말(Droplet)에 의해 발생한다. 비말은 발생원으로부터 약 1.5 m~2.0 m 범위 내에 낙하하지만, 인접한 사람의 호흡기에 직접적으로 유입되거나 인접 표면에 부착된 후 이를 만진 손을 통해 감염을 일으키기도 한다. 간접 전파는 중간 매개체를 통한 전파를 의미하나, 비말이 매개체 없이 공기 역학적 이동에 의해 전파되는 경우를 간접 전파로 분류하기도 한다. COVID-19는 최초 발생 이후 많은 지역에 전파되어 팬데믹 현상을 초래하였고, 210개 이상의 국가에 영향을 미쳤으며, 유행 초기에는 감염 환자로부터 방출되는 비말, 사람과 사람간의 접촉과 같은 직접적인 경로뿐만 아니라 바이러스에 의해 오염된 물건이 주된 감염 경로로 알려져 있었다. 하지만 최근에는 공기 중에 에어로졸 형태로 방출된 바이러스를 흡입하는 경우 공기 감염의 위험성이 존재한다는 다양한 연구 결과가 보고되고 있어 COVID-19의 공기 감염에 대한 위험성이 대두되고, 이에 대한 대책 마련이 시급한 상황이다.
Wells-Riley 모델은 대상 공간의 체적, 사람의 호흡량, 바이러스 농도, 재실 시간, 발생량 등의 요소를 통해 실내 공기 전파 감염원의 감염 위험도를 평가하는 수단이며 이는 실내 모든 지점에서의 바이러스 농도가 균일한 상황을 기본 전제로 한다. 하지만 바이러스는 동일한 공간 내에서도 위치에 따라 농도가 상이할 가능성이 있어 실제 감염 위험도와 산출된 결과에 편차가 발생할 수 있다. 따라서 이러한 한계점을 보완하기 위하여 전산유체역학(CFD) 프로그램을 사용하였다. CFD 프로그램을 활용하면 시간과 공기의 흐름에 따른 바이러스 전파 경향을 시각적으로 확인할 수 있으며, 단일 공간 내에서도 특정 위치에 따라 개별적인 바이러스 농도를 추출할 수 있다. 최근에는 Wells-Riley 모델과 CFD를 활용하여 공기 전파 감염원 확산 경향을 분석하는 다양한 연구가 진행되고 있으나, 실제 COVID-19 감염 사례와 시뮬레이션 결과를 비교한 연구 결과는 불충분하다. 또한 자연 환기량과 공기 전파 감염원의 감염 위험도는 밀접한 연관성을 갖고 있음에도 불구하고, 자연 환기 조건에 따른 감염 위험도 평가에 대한 연구
결과도 부족한 상황이다.
이에 따라 본 연구에서는 Wells-Riley 모델과 전산유체역학 소프트웨어를 활용하여 자연 환기량, 실내 기류 및 환기 조건에 따른 바이러스 감염 위험도를 파악하고, 그 결과를 실제 코로나 바이러스 집단 감염 사례와 비교하였다. 이를 위해 실제 코로나 바이러스 집단 감염 사례가 발생한 장소를 대상으로 실 치수 및 풍량 측정, 기류 확인 등을 위한 현장 조사와 감염 사례 발생 당시 상황에 대한 정보 조사를 진행하였다. 자연 환기량에 따른 감염 위험도 평가를 위해 임의의 공간을 모델링한 뒤 이를 대상으로 창호 면적, 배치, 높이, 실내외 온도차에 따라 총 12가지의 Case를 나누었다. 이후 Case에 따라 바람에 의한 환기량(Qw), 온도에 의한 환기량(QS), 바람과 온도에 의한 환기량(QT)을 계산하였고 Wells-Riley 모델에 QT, 감염 환자수, 바이러스 노출 시간, 바이러스 방출량 등의 조건을 입력하여 자연 환기량과 감염 위험도의 관계를 분석하였다. 분석 결과 대부분의 Case에서 자연 환기량은 창호 면적, 실내외 온도차와 비례하였고, COVID-19의 감염 위험도는 자연 환기량과 반비례하여 자연 환기량이 증가할수록 감염 위험도가 낮아지는 경향을 보였다.
CFD 시뮬레이션은 출입문 개폐 조건 및 실링팬 가동 조건에 따라 총 5개의 case로 나누어 진행하였고, 이를 통해 실 전체 또는 특정 지점에서의 바이러스 농도를 추출하였다. 실시간으로 추출된 quanta 농도와 Wells-Riley 모델을 CFD 시뮬레이션에 적용하여 바이러스의 확산 경로와 감염 위험도 분포를 시각적, 수치적으로 확인하였고, 실제 감염 사례와 비교하였다. 그 결과 바이러스 발생원과 가까운 영역의 감염 위험도가 가장 높았으며, 감염 사례 발생 상황과 동일한 조건으로 모델링된 Case 1의 감염 위험도 분포는 실제 감염 사례와 매우 유사한 것으로 나타났다. 실링팬을 가동한 경우 감염 위험도는 모든 출입구가 개방된 Case 3에서 가장 낮고, 모든 출입구가 폐쇄된 Case 4에서 가장 높은 것으로 보아 자연 환기량이 증가함에 따라 감염 위험도가 낮아진다는 점을 알 수 있었다. 또한 실링팬으로 인해 실내 기류가 혼합됨에 따라 바이러스가 더 넓은 영역으로 분포되었기 때문에 실링팬이 가동되지 않은 Case 5보다 실링팬을 가동한 Case 1의 감염 위험도가 약 37.5 % 더 높은 것으로 나타났다.
결론적으로 자연 환기량이 증가함에 따라 감염 위험도는 낮아지며, 바이러스 발생원과의 거리가 가까울수록 감염 위험도가 증가하였다. 또한 실링팬과 같은 기류 혼합 장치를 가동했을 시, 감염원이 더 넓은 구역으로 확산되어 실내 감염 위험도가 높아질 가능성이 있다. 따라서 COVID-19의 감염 위험도 저감을 위해 자연 환기량을 증가시켜 외기와 바이러스를 희석시키거나 외부로 감염원을 배출하여 실내 바이러스 농도를 감소시켜야 하며, COVID-19뿐만 아니라 다른 공기 전파 감염원에 대한 다양한 영향 인자를 고려한 감염 위험도 평가 방법이 필요할 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The transmission of the airborne pathogen is classified into direct and indirect transmission. Droplet infection, a representative example of direct propagation, is caused by droplets, a particle with a diameter greater than 5 μm. The droplet falls within the range of about 1.5 m to 2.0 m from the s...

The transmission of the airborne pathogen is classified into direct and indirect transmission. Droplet infection, a representative example of direct propagation, is caused by droplets, a particle with a diameter greater than 5 μm. The droplet falls within the range of about 1.5 m to 2.0 m from the source, but it can directly enter the respiratory tract of the adjacent person from the source so that it can also cause infection. Indirect transmission refers to transmission through an intermediate medium, but cases where droplets are propagated by aerodynamic movement without a medium are also classified as indirect transmission. COVID-19 has spread to many regions since its initial outbreak, causing a pandemic, and in the early stages of the epidemic, droplets from the source, human-to-human contact, and objects contaminated by the virus were known as the main route of infection. Recently, however, various studies have reported that inhaling viruses released in the form of aerosols in the air poses a risk of air infection, raising the risk of air transmission of COVID-19, and it is urgent to come up with countermeasures.
The Wells-Riley model is a means of evaluating the infection risk of airborne transmission, which presupposes a uniform virus concentration at all
points in the room. However, viruses may have different concentrations depending on their location, which may cause difference in the actual infection risk and calculated results. Therefore, the CFD program was used to compensate for these limitations. The CFD program allows you to visually check the trend of virus transmission over time and air, and extract individual virus concentrations depending on a specific location.
Recently, various studies have been conducted to analyze the tendency of airborne transmission using the Wells-Riley model and CFD, but research comparing actual COVID-19 infection cases and simulation results are insufficient. In addition, although the natural ventilation rate and the infection risk are closely related, studies on the infection risk according to natural ventilation conditions are insufficient. Accordingly, in this study, the Wells-Riley model and CFD were used to determine the risk of airborne transmission according to natural ventilation, indoor airflow and ventilation conditions, and the results were compared with actual COVID-19 infection case. An on-site surveys was conducted on facility where actual COVID-19 infection was occurred, and information on the situation at the time of infection was collected.
After modeling an arbitrary space to evaluate the influence of natural ventilation on the infection risk, 12 cases were divided according to the window area, arrangement, height difference, and difference of indoor and outdoor temperature. After that, volume flow rate of air due to the effect of wind only, temperature only, and total volume flow rate were calculated according to the case, and the relationship between natural ventilation and infection risk was analyzed by using the Wells-Riley model. As a result, in most cases, the natural ventilation rate was proportional to the value of window area and indoor and outdoor temperature difference, and the infection risk of COVID-19 tended to decrease as the natural ventilation rate increased
in inverse proportion to the natural ventilation rate.
The CFD simulation was divided into 5 cases according to the opening and closing conditions of the entrance and the operating conditions of the ceiling fan. The virus concentration extracted in real time and Wells-Riley model were applied to CFD simulation to check the concentration and risk distribution of the virus, and compared with actual infection case. As a result, the infection risk in areas close to the source of the virus was high, and the distribution of infection risk in Case 1, modeled under the same conditions as the real infection case, was similar to the actual infection case. The infection risk was the lowest in Case 3, and the highest in Case 4, indicating that the infection risk decreased as the natural ventilation rate increased. In addition, the virus was distributed in a wider area as indoor airflow was mixed due to the ceiling fan, so the infection risk in Case 1 was higher than Case 5.
In conclusion, as the natural ventilation rate increases, the infection risk decreases, and the closer the distance from the source of the virus, the higher the infection risk. In addition, when airflow mixing devices such as a ceiling fan is operated, there is a possibility that the source of infection will spread to a wider area, increasing the risk of indoor infection. Therefore, in order to reduce the infection risk of COVID-19, it is necessary to reduce the concentration of indoor viruses by diluting outside air and viruses or emission infection sources to the outside, and to assess the infection risk considering various influencing factors not only COVID-19.

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