[논문]통합데이터 플랫폼을 활용한 산업단지 미세먼지 저감 방안

정석진; 정석

doi:10.7844/kirr.2020.29.1.62

통합데이터 플랫폼을 활용한 산업단지 미세먼지 저감 방안
A Novel Approach for the Particulate Matter(PM) Reduction in the Industrial Complex using Integrated Data Platform 원문보기

資源리싸이클링 = Journal of the Korean Institute of Resources Recycling, v.29 no.1, 2020년, pp.62 - 69

정석진 (산업통상자원부 산업환경과) , 정석 (산업통상자원부 석탄광물산업과)

초록
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산업단지 내 입주기업들의 제조공정에서는 미세먼지 생성 원인물질인 질산화물(NOx), 황산화물(SOx), 휘발성 유기화합물(VOCs) 등이 다양한 형태로 배출되고 있다. 본 연구에서는 효과적인 산업단지 미세먼지 저감을 위해 산재해 있는 공공데이터를 활용하여 산업단지별 특성을 분석하고 미세먼지 감축 기술과 매칭하여 미세먼지를 감축할 수 있는 최적화 감축 방안을 제시하였다. 데이터를 기반으로 한 산업단지 별 맞춤형 기술 및 설비 적용은 미세먼지 전구물질을 공정에서 사전에 감축함으로써 산업단지 미세먼지 뿐만 아니라 제조업 미세먼지 감축을 위한 효과적인 대안이 될 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Manufacturing processes in industrial complexes produce NOx, SOx, VOCs, which cause particulate matter (PM). Therefore, this study analyzed the characteristics of each industrial complex by using scattered public data, matched the existing particulate matter(PM) reduction technology, and proposed an optimized reduction plan. The application of matching technologies and facilities by industrial complexes based on data is able to mitigate NOx, SOx, and VOCs which cause particulate matter in the process in advance. This way can be an effective alternative in order to reduce PM in the manufacturing processes as well as industrial complexes.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Main countermeasures of the year on year particulate matter (PM)
그림 Fig. 1. The matching process between pollutants and reduction technologies using integrated data platform.
표 Table 2. Data Status for environmental information by institute
표 Table 3. A characteristics of the main industrial complexes
표 Table 4. Particulate Matter (PM) emissions of the Mipo National industrial complex
표 Table 5. Particulate Matter (PM) emissions of the Pohang 4 industrial complex
표 Table 6. Particulate Matter (PM) emissions of the Dangjin and Pohang industrial complex
표 Table 7. Particulate Matter (PM) emissions of the Onsan National industrial complex
표 Table 8. Particulate Matter (PM) emissions of the Gunsan industrial complex

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 미세먼지 발생기업 중 배출규모별로 구분되어진 1-3종 사업장의 미세먼지 원인물질인 질소산화물(NO_x), 황산화물(SOx), 휘발성유기화합물(VOC_s) 등 미세먼지 전구물질 배출량을 분석하기 위해 분석 모델을 개발하였다. 분석모델은 산업단지별 미세먼지 배출특성을 분석하고 그 중 미세먼지를 다배출하고 저감 가능성이 높은 기업에 대하여 미세먼지저감 기술과 매칭하는 방법을 적용하였다.
그러나 미세먼지 발생 비중의 가장 많은 부분을 차지하는 제조업 중 산업단지만을 대상으로 구축된 미세먼지 인벤토리 연구나 이에 최적화 된 저감 방안에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 산업단지 별 미세 먼지 배출 특성을 분석하고자 한다. 특히, 직접 배출보다 NO_x, SO_x, VOC_s3대 가스상 물질이 대기 중에서 화합물 형태로 만들어지는 2차 생성물에 초점을 맞추어 연구를 진행하였으며, 산업단지라는 매개체를 통해 제조업 미세 먼지를 감축할 수 있는 방안을 공공데이터를 활용한 통합 데이터베이스 플랫폼 구축을 통해 제시하고자 한다.
이에 본 연구에서는 산업단지 별 미세 먼지 배출 특성을 분석하고자 한다. 특히, 직접 배출보다 NO_x, SO_x, VOC_s3대 가스상 물질이 대기 중에서 화합물 형태로 만들어지는 2차 생성물에 초점을 맞추어 연구를 진행하였으며, 산업단지라는 매개체를 통해 제조업 미세 먼지를 감축할 수 있는 방안을 공공데이터를 활용한 통합 데이터베이스 플랫폼 구축을 통해 제시하고자 한다.

제안 방법

동 연구에서는 산재해 있는 제조업의 환경관련 데이터를 통합하여 미세먼지 전구물질 다배출 산업단지와 사업장을 특정하고 맞춤형 기술을 제안하였다. 최근 미세먼지 이슈가 사회적문제로 제기되는 상황에서 효율적인 산업계 미세먼지 감축을 위해서는 데이터 활용을 통한 맞춤형 감축을 추진해야 정책 효과를 배가시킬 수 있을 것이다.
) 등 미세먼지 전구물질 배출량을 분석하기 위해 분석 모델을 개발하였다. 분석모델은 산업단지별 미세먼지 배출특성을 분석하고 그 중 미세먼지를 다배출하고 저감 가능성이 높은 기업에 대하여 미세먼지저감 기술과 매칭하는 방법을 적용하였다. 배출량 분석은 기존 통계가 구축되어 있는 1-3종은 환경부의 대기배출원관리시스템(SEMS, Stack Emission Management System) 데이터를 활용하였다.

대상 데이터

데이터 수집은 동 분석모델의 정확성을 판단하는 기초가 되는 자료로 공공데이터를 기반으로 수집하였다. 기업 정보는 산업단지공단에서 운영하는 팩토리온을 활용하였으며 미세먼지 데이터는 환경부의 대기배출원 관리시스템(SEMS)과 사업장 대기오염물질 관리시스템을 활용하였고 에너지의 경우, 국토교통부의 건물에너지 DB, 산업 통상자원부의 에너지사용량 신고 DB와 검사대상기기 DB를 활용하였다. 기관별 환경정보 데이터 현황은 Table 2에 나타나있다.
데이터 수집은 동 분석모델의 정확성을 판단하는 기초가 되는 자료로 공공데이터를 기반으로 수집하였다. 기업 정보는 산업단지공단에서 운영하는 팩토리온을 활용하였으며 미세먼지 데이터는 환경부의 대기배출원 관리시스템(SEMS)과 사업장 대기오염물질 관리시스템을 활용하였고 에너지의 경우, 국토교통부의 건물에너지 DB, 산업 통상자원부의 에너지사용량 신고 DB와 검사대상기기 DB를 활용하였다.
배출량 분석은 기존 통계가 구축되어 있는 1-3종은 환경부의 대기배출원관리시스템(SEMS, Stack Emission Management System) 데이터를 활용하였다. 또한 저감 가능성이 높은 기업 도출에 있어 업종, 원단위, 투입원료, 에너지사용량 등을 종합적으로 고려하였으며 미세먼지 감축기술은 그간 상용화 된 생산기술연구원 국가 청정생산지원센터의 26개 대표 청정생산기술과 생태산업개발 대표기술 37개, 그리고 국가환경산업기술정보시스템(KONETIC)상의 미세먼지 전구물질(NO_x, SO_x, VOC_s)을 저감할 수 있는 기술 데이터베이스(DB)를 활용하였다.
분석모델은 산업단지별 미세먼지 배출특성을 분석하고 그 중 미세먼지를 다배출하고 저감 가능성이 높은 기업에 대하여 미세먼지저감 기술과 매칭하는 방법을 적용하였다. 배출량 분석은 기존 통계가 구축되어 있는 1-3종은 환경부의 대기배출원관리시스템(SEMS, Stack Emission Management System) 데이터를 활용하였다. 또한 저감 가능성이 높은 기업 도출에 있어 업종, 원단위, 투입원료, 에너지사용량 등을 종합적으로 고려하였으며 미세먼지 감축기술은 그간 상용화 된 생산기술연구원 국가 청정생산지원센터의 26개 대표 청정생산기술과 생태산업개발 대표기술 37개, 그리고 국가환경산업기술정보시스템(KONETIC)상의 미세먼지 전구물질(NO_x, SO_x, VOC_s)을 저감할 수 있는 기술 데이터베이스(DB)를 활용하였다.
2018년 4분기 현 지정되어 있는 산업단지는 총 1,207개로 지정면적은 1,415km² , 입주기업은 100,786개사, 고용 2,157천명, 생산액 1,056조원이고 수출은 4,053억 달러를 차지하고 있다. 본 연구에서 사용한 미세먼지 데이터 표본은 환경부에서 발표한 2014년 대기오염물질 배출량(SEMS)을 사용하였다. 전체 1~3종 사업장 3,841개 중 산업단지 입주 기업은 산업단지 공단 통계자료인 팩토리온과의 매칭을 통해 총 1,846개 기업을 추출하였고 동 기업들이 입주해 있는 산업단지 363개를 대상으로 조사하였다.
본 연구에서 사용한 미세먼지 데이터 표본은 환경부에서 발표한 2014년 대기오염물질 배출량(SEMS)을 사용하였다. 전체 1~3종 사업장 3,841개 중 산업단지 입주 기업은 산업단지 공단 통계자료인 팩토리온과의 매칭을 통해 총 1,846개 기업을 추출하였고 동 기업들이 입주해 있는 산업단지 363개를 대상으로 조사하였다. 플랫폼을 통한 산업단지별 미세먼지 분포도를 확인한 결과, 전체 1,207개 산업단지 중 10개 산업단지에서 미세먼지 생성에 기여하는 전구물질인 NO_x, SO_x, VOC_s발생을 통해 배출되는 미세먼지 PM2.

성능/효과

Table 3과 같이 산업단지별 특성을 확인한 후, 산업단지별 미세먼지 배출 90% 이상 기업들을 분류하고, 데이터베이스에 보유하고 있는 기술DB와 매칭을 통해 최적화 저감 방안을 찾을 수 있으며 각 산업단지별 미세먼지 다 배출 업종과 기업을 특정하여 미세먼지 저감 방안을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 주요 6개 산업단지를 대상으로 매칭화 작업을 추진하여 제시하였다.
산업단지에 대한 배출특성은 산업단지 별 대표기업 분류를 통해 맞춤형 전략을 적용할 수 있다. 각 산업단지 특성을 분석한 결과, 산업단지 별 특수업종이 배출량의 90% 이상을 차지한다는 사실을 확인할 수 있었다.
미세먼지는 생성기작에 따라, 배출원으로부터 직접 배출되는 1차 생성물과 대기 중에서 반응하여 생성되는 2차 생성물로 구분된다. 미세먼지(PM) 관측 결과, 직접 배출은 25% 미만으로, 가스상태의 대기오염물질에 의해 2차 생성된 미세먼지가 약 75% 차지하고 있다. 환경정책기본법에 의하면, 미세먼지는 입자의 크기가 10μm이하인 PM10과 2.
최근 미세먼지 이슈가 사회적문제로 제기되는 상황에서 효율적인 산업계 미세먼지 감축을 위해서는 데이터 활용을 통한 맞춤형 감축을 추진해야 정책 효과를 배가시킬 수 있을 것이다. 산업단지 뿐만 아니라 동 데이터 플랫폼을 활용하여 제조업 전체에 대해 다양하고 새로운 기업과 기술의 매칭이 가능할 것으로 생각된다. 또한 철강, 원유정제, 석유화학, 시멘트, 유리 등 업종별 도달 가능한 수준에서 감축기술 성능을 제고하는 것도 중요하지만, 제거기술들 간의 조합과 배치 또한 특히 중요하다.
미세먼지 연구는 총 8개 유형으로 구분되었는데 저감 및 관리방안, 시스템 구축, 인벤토리 구축, 저감기술 개발, 모델링 및 예측, 측정 및 분석, 법제도 개선, 데이터 구축 및 분석 분야^5-9)이다. 이중 저감 및 관리방안, 모델링 및 예측, 측정 및 분석 관련 연구 비중이 전체의 73.8%로 높은 비율을 차지하였다. 저감 및 관리방안은 서울시, 경상남도, 부산시 등 지역을 중심으로 한 미세먼지 배출원별 발생원인과 대책에 대한 연구가 주를 이루었으며, 측정 및 분석은 지역별, 분야별 상세 배출원 인벤토리 구축에 대한 연구가 이루어졌다.
5가 전체 산업단지 미세먼지 발생량의 약 90%를 차지하고 있으며 각각의 산업단지는 다양한 미세먼지 배출 특성을 가지고 있었다. 특히, 철강, 석유 화학, 정유, 시멘트 업종이 밀집되어 있는 산업단지의 발생량이 상대적으로 높음을 알 수 있었다. 산업단지에 대한 배출특성은 산업단지 별 대표기업 분류를 통해 맞춤형 전략을 적용할 수 있다.
Table 6과 같이 당진 일반산업단지의 경우 A사의 제철소가 산업단지 미세먼지 발생량의 100%를 차지하고 있다. 포항 국가산업단지의 경우도 A사 제철소가 99%를 차지하고 있어 당진과 포항 산업단지의 접근방식은 동일하게 적용해야 할 것이다. 제철소의 미세먼지는 철광석의 불순물을 제거 및 크기를 맞추는 소결공정에서 가장 많은 미세먼지 전구물질이 발생한다.
배출 비중도 NO_x와 SO_x가 비슷한 배출 분포를 보이고 있다. 표면처리업종의 경우에는 대표 청정기술인 원심력에 의해 생산품에 묻어있는 고체 및 액체 등을 침강과 여과를 통해 분리하는 원심분리 기술이 효과적으로 보이며, 금속가공 제조업의 경우, 무염연소버너(Flameless combustion)를 활용하는 것이 대안일 수 있다. 무염연소 버너는 다수의 미세한 구멍을 통해 연소가 이루어지므로 화염은 짧고 균일한 온도분포를 가지게 되어 균일가열을 통한 열효율개선에 뛰어나다.
전체 1~3종 사업장 3,841개 중 산업단지 입주 기업은 산업단지 공단 통계자료인 팩토리온과의 매칭을 통해 총 1,846개 기업을 추출하였고 동 기업들이 입주해 있는 산업단지 363개를 대상으로 조사하였다. 플랫폼을 통한 산업단지별 미세먼지 분포도를 확인한 결과, 전체 1,207개 산업단지 중 10개 산업단지에서 미세먼지 생성에 기여하는 전구물질인 NO_x, SO_x, VOC_s발생을 통해 배출되는 미세먼지 PM2.5가 전체 산업단지 미세먼지 발생량의 약 90%를 차지하고 있으며 각각의 산업단지는 다양한 미세먼지 배출 특성을 가지고 있었다. 특히, 철강, 석유 화학, 정유, 시멘트 업종이 밀집되어 있는 산업단지의 발생량이 상대적으로 높음을 알 수 있었다.

후속연구

그러나 동 기술은 350~380°C의 한정된 영역에서 효율이 높아 최적 제거효율을 얻기 위해 배가스 재가열을 진행하고 있어 이에 따른 보조 연료비용이 추가 지출된다. 따라서 SCR의 효과를 높이기 위해서는 촉매의 성능 향상 기술 개발이 필요하며 저온 및 고온 동시적용이 가능한 WTW (Wide Temperature Window) NO_x 촉매 개발 및 상용화가 요구된다. 또한 SO_x, 먼지 등 다양한 오염물질이 포함된 제철 배가스의 특징을 고려하여, 피독 현상에 의한 NO_x 촉매 성능 저하를 막는 촉매구조체 형성, 성분 배합 최적화 기술 등도 함께 뒷받침 되어야 할 것이다.
따라서 SCR의 효과를 높이기 위해서는 촉매의 성능 향상 기술 개발이 필요하며 저온 및 고온 동시적용이 가능한 WTW (Wide Temperature Window) NO_x 촉매 개발 및 상용화가 요구된다. 또한 SO_x, 먼지 등 다양한 오염물질이 포함된 제철 배가스의 특징을 고려하여, 피독 현상에 의한 NO_x 촉매 성능 저하를 막는 촉매구조체 형성, 성분 배합 최적화 기술 등도 함께 뒷받침 되어야 할 것이다.
동 연구에서는 산재해 있는 제조업의 환경관련 데이터를 통합하여 미세먼지 전구물질 다배출 산업단지와 사업장을 특정하고 맞춤형 기술을 제안하였다. 최근 미세먼지 이슈가 사회적문제로 제기되는 상황에서 효율적인 산업계 미세먼지 감축을 위해서는 데이터 활용을 통한 맞춤형 감축을 추진해야 정책 효과를 배가시킬 수 있을 것이다. 산업단지 뿐만 아니라 동 데이터 플랫폼을 활용하여 제조업 전체에 대해 다양하고 새로운 기업과 기술의 매칭이 가능할 것으로 생각된다.

참고문헌 (9)

Ministry Concerned, 2017 : Comprehensive Countermeasure For Particulate Matter(PM) Management.
Kyunggi Province, 2018 : A Study for particulate matter Inventory and Management System.
Busan City, 2018 : A Study for Particulate Matter(PM) Emissions by Emission Source.
Kyunggi Province, 2016 : A Study for Particulate Matter (PM) Reduction Plan Using the Optimistic Technologies.
Kim, H. C., Kim E. H., Bae C. H., et al., 2017 : Regional contributions to particulate matter concentration in the Seoul metropolitan area, South Korea: seasonal variation and sensitivity to meteorology and emissions inventory. Atmos.Chem. Phys., 17, pp.10315-10332.

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Zhang, H., Li, J., Ying, Q., et al., 2012 : Source apportionment of $PM_{2.5}$ nitrate and sulfate in China using a source-oriented chemical transport model. Atmospheric Environment, 62, pp.228-242.

상세보기
Ying, Q., Wu, L., Zhang, H., 2014 : Local and inter-regional contributions to $PM_{2.5}$ nitrate and sulfate in China. Atmospheric Environment, 94, pp.582-592.

상세보기
Holt, J., Selin, N. E., and Solomon, S., 2015 : Changes in inorganic Fine Particulate Matter Sensitivities to Precursors Due to Large-Scale US Emissions Reductions. Environmental Science and Technology, 49, pp.4834-4841.

상세보기
Kim, H. S., Huh, J. B., Hopke, P. K., et al., 2007 : Characteristics of the major chemical constituents of $PM_{2.5}$ and smog events in Seoul, Korea in 2003 and 2004. Atmospheric Environment, 41, pp.6762-6770.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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