[논문]시내버스 실내공기질 IAQ 종합지수 개발

전보일; 곽민정; 강상현; 김종철; 윤현준; 김호현

doi:10.5668/jehs.2020.46.4.444

시내버스 실내공기질 IAQ 종합지수 개발
Development of IAQ Index for Indoor Air Quality in City Buses 원문보기

韓國環境保健學會誌 = Journal of environmental health sciences, v.46 no.4, 2020년, pp.444 - 456

전보일 (평택대학교 생활 및 산업 환경R&D 센터) , 곽민정 (평택대학교 데이터정보학과) , 강상현 ((주)코웨이 환경기술연구소) , 김종철 ((주)코웨이 환경기술연구소) , 윤현준 ((주)코웨이 환경기술연구소) , 김호현 (평택대학교 생활 및 산업 환경R&D 센터)

Abstract ▼ AI-Helper

Objectives: This study developed an index for the indoor air quality management of city buses to allow the provision of indoor air quality information to city bus users. Methods: Nine city buses in Seoul were measured for PM10, PM2.5, CO2, temperature, and relative humidity through IoT sensors. Big data collected through the sensors was analyzed to identify indoor air quality on city buses and graded through the index. Results: As a result of dividing the measured city bus data into five grades through the IAQ index, PM10 was rated "good" for 30.4% of the total measured values, and 9.2% were rated "risky". For PM2.5, 67.7 percent were rated "good" and 0.4 percent were rated "risky". For CO2, 0.9% were 'good' and 1.1% were 'risky'. The results of the classification through the IAQ index for city buses showed that the impact of good, normal, sensitive, bad, and dangerous were 2.7, 38.8, 46.0, 12.4, and 0.1%, respectively. According to the analysis by measurement area, Seocho-gu, Gangnam-gu, Seongdong-gu, Gwangjin-gu, and Dobong-gu are "normal" and other areas (Seodaemoon-gu, Jongno-gu, Yongsan-gu, Jung-gu, Seongbuk-gu, Dongdaemun-gu, Junggye-gu, Gangbuk-gu, and Nowon-gu) are all rated "sensitive". Conclusions: When analyzing cases where PM10 and CO2 indices are in the "bad" zone, the concentration is generally found to increase during rush hour, during which there are a large number of passengers. It is expected that indoor air quality management in vehicles will be necessary during rush hour.

주제어

표/그림 (22)

표 Table 1. Bus and route information
그림 Fig. 1. The location where IAQ sensor is installed in city bus
표 Table 2. Detailed specifications of IAQ measurement equipments
표 Table 3. Integrated IAQ index calculation
표 Table 4. Classification of indoor air comfort index
그림 Fig. 2. Correlation graph of fine dust (PM₁₀) between sensors
표 Table 5. Data statistics of monitoring city bus
그림 Fig. 3. Correlation graph of fine dust (PM_2.5) between sensors
그림 Fig. 4. Correlation graph of carbon dioxide (CO₂) between sensors
그림 Fig. 5. Correlation graph of temperature between sensors
그림 Fig. 6. Correlation graph of relative humidity between sensors
그림 Fig. 7. Correlation Analysis of Measurement Equipment with IAQ Sensors Corrected at Arizona Dust Occurrence (PM₁₀, PM_2.5)
그림 Fig. 8. PM₁₀ index by measurement area (district unit)
표 Table 6. Classification of IAQ composite index
표 Table 7. Classification of measured materials by IAQ composite index
그림 Fig. 9. CO₂ index by measurement area (district unit)
그림 Fig. 10. IAQ composite index by measurement area (district unit)
그림 Fig. 11. Results of a survey on comfort in city buses by season
표 Table 8. The frequency of city bus use for one week
표 Table 9. Average number of city buses used per day
표 Table 10. Average time of city bus used per day
그림 Fig. 12. Results of a survey on information service on IAQ by of city buses

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

측정된 실내공기질 빅데이터를 분석하여 시내버스의 실내오염물질 농도수준을 파악하고, 시내버스 실내공기질 지수를 개발하여 시내버스 운전자 및 승객에게 차량 내 실내공기질 정보를 제공할 수 있도록 한다. 또한 시내버스 실내공기질 지수등급에 따라 실내공기질 관리방안을 마련할 수 있는 기초자료를 제공하고, 이를 통해 효율적인 차량 내 실내공기질 관리를 할 수 있도록 하는 데 목적이 있다.
서울특별시 운행 버스 4개사 총 9대에 실내공기질 측정센서를 설치하여 시내버스의 실내공기질(IAQ)을 파악하고, 이를 바탕으로 쾌적성에 지표인 온·습도를 고려한 IAQ 종합지수(위해성+쾌적성)를 개발하고자 하였다.
선정된 시내버스 차량에 사물인터넷 기반 IAQ 센서를 설치하여 2018년 1월부터 6월까지 약 6개월간 시내버스의 실내공기질을 측정하였다. 추가적으로 서울시 시내버스를 이용하는 승객들을 대상으로 시내버스 IAQ 종합지수 개발과 이를 통한 정보제공의 필요성을 조사하기 위해 이에 대한 설문조사를 진행하였다.

제안 방법

사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 일상생활에서 다양한 분야의 환경요인을 모니터링할 수 있는 장치를 개발하는 신기술로 평가받고 있으며,⁹⁾ IoT기술을 활용한 센서는 실내공기질 모니터링과 모니터링된 자료를 실시간으로 정보제공을 할 수 있도록 개발되었다.¹⁰⁾ 본 연구를 통해 서울시에서 운행 중인 시내버스의 IoT 센서를 통해 PM₁₀, PM_2.5, CO₂, 온도, 습도를 측정한다. 측정된 실내공기질 빅데이터를 분석하여 시내버스의 실내오염물질 농도수준을 파악하고, 시내버스 실내공기질 지수를 개발하여 시내버스 운전자 및 승객에게 차량 내 실내공기질 정보를 제공할 수 있도록 한다.
센서를 보정하기 위해서 A2 fine Arizona Test Dust 입자로 LAB 테스트를 진행하였다. Arizona Dust 입자를 발생 후 자연감소를 약 30분 측정하였으며, 청정 시스템을 가동하여 약 90분간 입자농도를 감소시키면서 재현성 평가를 수행하였다.
Fig. 7과 같이 센서의 보정된 미세먼지 농도와 초미세먼지의 농도와 Instrument의 농도의 상관관계 분석을 하였다. 미세먼지가 1,000 µg/m³ 이하일 경우 보정된 결정계수(R²)는 0.
IAQ 센서를 통해 수집된 데이터를 바탕으로 시내버스의 실내공기질과 온도, 습도의 변화를 비교분석하였으며, 분석 결과를 통해 시내버스 이용객들이 받는 영향을 파악하여 이를 지수화하여 나타내었다. 환경관련 지수점수의 경향성을 참고하여 점수가 높을수록 공기질이 오염되어 있는 경향성으로 지수구간을 설정하였다.
시내버스 IAQ 종합지수는 IAQ 지수와 쾌적성지수를 종합하였으며, 각각의 지수에 가중치를 부여하였다. IAQ 지수는 PM₁₀, PM_2.5, CO₂의 세 구성요소로, 쾌적성 지수는 온도, 습도를 구성요소로 100점만점으로 산출하였고, 5개 항목에 동일 가중치를 부여하여 시내버스 IAQ 종합지수를 산정하였다. 산정식은 다음과 같다.
1). 설치된 장비의 정보는 Table 2와 같으며, 측정 장비를 통해 PM₁₀, PM_2.5, CO₂, 온도, 습도를 측정하였다.
시내버스 측정 시 사용하는 센서에 대한 재현성 평가를 수행하였다. 센서 3대를 이용하여 동일한 공간에서 측정하였고, 센서간의 측정치 수준과 상관성을 비교하여 재현성 평가를 수행하였다. 재현성 평가 항목은 PM₁₀, PM_2.
센서를 보정하기 위해서 A2 fine Arizona Test Dust 입자로 LAB 테스트를 진행하였다. Arizona Dust 입자를 발생 후 자연감소를 약 30분 측정하였으며, 청정 시스템을 가동하여 약 90분간 입자농도를 감소시키면서 재현성 평가를 수행하였다.
시내버스 IAQ 종합지수는 IAQ 지수와 쾌적성지수를 종합하였으며, 각각의 지수에 가중치를 부여하였다. IAQ 지수는 PM₁₀, PM_2.
시내버스 측정 시 사용하는 센서에 대한 재현성 평가를 수행하였다. 센서 3대를 이용하여 동일한 공간에서 측정하였고, 센서간의 측정치 수준과 상관성을 비교하여 재현성 평가를 수행하였다.
실내공기질 관리법 시행규칙 상 대중교통차량의 관리·운행 권고기준 항목인 PM2.5, CO2를 측정하였으며, 센서로 측정 가능한 PM10도 포함하여 측정하였으며, 추가적으로 실내 쾌적성을 측정하기 위해 온도와 습도를 측정하여 총 5개 항목을 대상으로 시내버스 내 실내공기질 모니터링을 진행하였다.
센서 3대를 이용하여 동일한 공간에서 측정하였고, 센서간의 측정치 수준과 상관성을 비교하여 재현성 평가를 수행하였다. 재현성 평가 항목은 PM₁₀, PM_2.5, CO₂, 온도, 습도 항목을 진행하였다.
추가적으로 어린이, 노약자 등의 민감계층군에 대한 지수도 포함하였다. 지수는 PM₁₀, PM_2.5, CO₂를 반영한 IAQ 지수와 온도, 습도를 반영한 쾌적성지수를 산정하였으며, 이 두 가지 지수를 종합하여 IAQ 종합지수를 산정하였다.
시내버스의 쾌적성지수는 조사한 시내버스의 센서 빅데이터를 활용하여 기초자료로 사용하였으며, IAQ 종합지수와 동일하게 5개의 구간으로 쾌적성지수을 설정하였다. 지수의 총합을 100점으로 선정하고, ASHRAE 55의 쾌적성 정도를 참고하여 구간을 설정하였다.¹⁴⁾ ‘쾌적’은 승객 모두가 쾌적함을 느끼는 수준이고, ‘보통’은 승객 중 일반인이 쾌적함을 느끼는 수준으로 설정하였다.
5, CO₂, 온도, 습도를 측정한다. 측정된 실내공기질 빅데이터를 분석하여 시내버스의 실내오염물질 농도수준을 파악하고, 시내버스 실내공기질 지수를 개발하여 시내버스 운전자 및 승객에게 차량 내 실내공기질 정보를 제공할 수 있도록 한다. 또한 시내버스 실내공기질 지수등급에 따라 실내공기질 관리방안을 마련할 수 있는 기초자료를 제공하고, 이를 통해 효율적인 차량 내 실내공기질 관리를 할 수 있도록 하는 데 목적이 있다.
측정한 PM₁₀, PM_2.5, CO₂, 온도, 습도의 월별 농도값을 표로 나타내었다(Table 5). PM₁₀은 평균 115.
IAQ 센서를 통해 수집된 데이터를 바탕으로 시내버스의 실내공기질과 온도, 습도의 변화를 비교분석하였으며, 분석 결과를 통해 시내버스 이용객들이 받는 영향을 파악하여 이를 지수화하여 나타내었다. 환경관련 지수점수의 경향성을 참고하여 점수가 높을수록 공기질이 오염되어 있는 경향성으로 지수구간을 설정하였다. 추가적으로 어린이, 노약자 등의 민감계층군에 대한 지수도 포함하였다.

대상 데이터

CO2의 경우 ASHREA (American Society of Heating Refrigeration and Air Conditioning Engineers)13)의 권고수준까지를 ‘보통’, 국내 실내공기질 기준까지를‘민감군 주의’, 만성노출시 건강영향을 발생시키기 시작하는 지점을 ‘위험’ 구간으로 선정하였다.
서울시에 거주하고 주로 시내버스를 이용하는 이용자를 대상으로 남, 여 총 160명 규모의 설문조사를 실시하였다. 주당 시내버스 이용횟수 설문 결과 2일 이용이 응답자가 29명으로 제일 높은 응답수를 보였지만, 5일과 5일 이상인 응답수의 비중이 총 59명으로 주중 시내버스 이용률이 높은 것으로 분석되었다(Table 8).
서울시에서 운행 중인 시내버스 노선을 파악하고, 서울시내 여러 지역을 아우를 수 있도록 4개회사 9대 버스를 섭외하였다(Table 1). 선정된 시내버스 차량에 사물인터넷 기반 IAQ 센서를 설치하여 2018년 1월부터 6월까지 약 6개월간 시내버스의 실내공기질을 측정하였다.
서울시에서 운행 중인 시내버스 노선을 파악하고, 서울시내 여러 지역을 아우를 수 있도록 4개회사 9대 버스를 섭외하였다(Table 1). 선정된 시내버스 차량에 사물인터넷 기반 IAQ 센서를 설치하여 2018년 1월부터 6월까지 약 6개월간 시내버스의 실내공기질을 측정하였다. 추가적으로 서울시 시내버스를 이용하는 승객들을 대상으로 시내버스 IAQ 종합지수 개발과 이를 통한 정보제공의 필요성을 조사하기 위해 이에 대한 설문조사를 진행하였다.
시내버스의 쾌적성지수는 조사한 시내버스의 센서 빅데이터를 활용하여 기초자료로 사용하였으며, IAQ 종합지수와 동일하게 5개의 구간으로 쾌적성지수을 설정하였다. 지수의 총합을 100점으로 선정하고, ASHRAE 55의 쾌적성 정도를 참고하여 구간을 설정하였다.

성능/효과

미세먼지의 경우 호흡을 통해 체내 유입되며, 인체의 조직, 세포, 기관 등에 각종 질환을 유발하게 된다.¹⁾ 또한 단기노출만으로도 65세 이상의 취약계층에게 심혈관계에 영향을 줄 수 있다.²⁾ 이에 따라 2013년 1군 발암물질로 정의되었다.
CO2 지수구간 분석 결과 지역별(구단위)로는 도봉구와 서초구에서 ‘민감군 주의’ 단계였고, 나머지 구에서 모두 ‘나쁨’ 단계로 나타났다.
3). CO₂의 경우 센서1과 센서2, 센서2와 센서3, 센서3과 센서1간의 각각의 결정계수는 0.892, 0.855, 0.950으로 PM₁₀과 PM_2.5에 비해 상관성이 다소 떨어졌지만, 측정 장비간의 재현성이 매우 높은 것으로 확인하였다(Fig. 4). 온도의 재현성 테스트 결과 센서1과 센서2, 센서2와 센서3, 센서3과 센서1간의 각각의 결정계수는 0.
IAQ 종합지수로 환산 결과 평균 43.8점으로 ‘민감군 주의’ 등급이었고, 점수 구간은 7.6~86.6으로 나타났다(Table 6).
PM10 지수구간 분석결과 지역별(구단위)로는 동대문구, 강북구가 ‘나쁨’ 단계, 성북구, 용산구, 종로구, 중구가 ‘보통’ 단계, 강남구, 광진구, 도봉구, 서초구, 성동구가 ‘보통’ 단계로 나타났다.
PM₁₀의 재현성 테스트 결과 센서1과 센서2, 센서2와 센서3, 센서3과 센서1간의 각각의 결정계수(R²)가 0.932, 0.935, 0.968으로 측정 장비간의 재현성이 매우 높은 것으로 확인하였다(Fig. 2). PM_2.
PM2.5는 평균 15.6 µg/m3, 데이터 구간은 3~40 µg/m3으로 대중교통차량 권고기준인 50 µg/m3를 초과하지는 않았으며, PM10의 농도가 높을수록 PM2.5의 농도도 높아지는 경향성을 보였다.
2). PM_2.5의 재현성 테스트 결과 센서1과 센서2, 센서2와 센서3, 센서3과 센서1간의 각각의 결정계수는 0.896, 0.909, 0.953으로 측정 장비간의 재현성이 매우 높은 것으로 확인하였다(Fig. 3). CO₂의 경우 센서1과 센서2, 센서2와 센서3, 센서3과 센서1간의 각각의 결정계수는 0.
12). 따라서 IAQ 종합지수를 통해 대기정보를 제공하는 것에 대해 시민들이 긍정적인 인식을 가지고 있다는 것을 알 수 있었다.
5). 습도 재현성 테스트 결과 센서1과 센서2, 센서2와 센서3, 센서3과 센서1간의 각각의 결정계수는 0.957, 0.949, 0.962로 측정 장비간의 재현성이 매우 높음을 확인할 수 있었다(Fig. 6).
따라서 온도가 높은 하계에 차량 내 공조시스템을 통한 온·습도 관리가 필요할 것으로 보인다. 시내버스 IAQ 종합지수 개발을 통해 시내버스 실내공기질의 실시간 정보제공 서비스의 필요성에 대한 응답은 매우 필요하다고 응답한 56명, 필요하다고 응답한 80명, 총 160명 중의 136명(85.0%)의 응답이 긍정적으로 생각한다는 것으로 나타났다(Fig. 12). 따라서 IAQ 종합지수를 통해 대기정보를 제공하는 것에 대해 시민들이 긍정적인 인식을 가지고 있다는 것을 알 수 있었다.
1%가 ‘위험’ 등급이었다. 시내버스 IAQ 종합지수를 통한 등급 분류결과는 좋음, 보통, 민감군 주의, 나쁨, 위험 각각 2.7, 38.8, 46.0, 12.4, 0.1%로 나타났다(Table 7).
4). 온도의 재현성 테스트 결과 센서1과 센서2, 센서2와 센서3, 센서3과 센서1간의 각각의 결정계수는 0.958, 0.949, 0.913으로 측정 장비간의 재현성이 매우 높은 것으로 확인하였다(Fig. 5). 습도 재현성 테스트 결과 센서1과 센서2, 센서2와 센서3, 센서3과 센서1간의 각각의 결정계수는 0.
이용시간별 분석 결과 낮 시간대(10~17시)에 비해 06~09시, 18~01시인 출·퇴근 및 야간 시간대에 PM10 농도 높은 경향성을 보였다.
이용시간별 분석 결과 출·퇴근시간인 06~09시, 08~01시에 CO2 농도가 높은 경향성을 보였다.
주당 시내버스 이용횟수 설문 결과 2일 이용이 응답자가 29명으로 제일 높은 응답수를 보였지만, 5일과 5일 이상인 응답수의 비중이 총 59명으로 주중 시내버스 이용률이 높은 것으로 분석되었다(Table 8). 일평균 이용횟수에 대한 응답으로는 2회 이용이 응답자가 100명으로 제일 높은 응답수를 보였고(Table 9), 1회 이용 시 평균 이용시간은 30분 정도의 응답률이 104명으로 제일 높게 나타났다(Table 10). 계절별에 따른 버스 내 쾌적성에 대한 질문에 대한 답은 환절기인 봄, 가을에는 보통이다의 비율이 58.
서울시에 거주하고 주로 시내버스를 이용하는 이용자를 대상으로 남, 여 총 160명 규모의 설문조사를 실시하였다. 주당 시내버스 이용횟수 설문 결과 2일 이용이 응답자가 29명으로 제일 높은 응답수를 보였지만, 5일과 5일 이상인 응답수의 비중이 총 59명으로 주중 시내버스 이용률이 높은 것으로 분석되었다(Table 8). 일평균 이용횟수에 대한 응답으로는 2회 이용이 응답자가 100명으로 제일 높은 응답수를 보였고(Table 9), 1회 이용 시 평균 이용시간은 30분 정도의 응답률이 104명으로 제일 높게 나타났다(Table 10).
초미세먼지가 500 µg/m3 이하일 경우 보정된 결정계수는 0.99였으며, Instrument와 센서간의 추세선의 기울기는 1.37으로 보정전과(0.49) 비교하면 보정으로 인하여 센서의 측정값이 개선된 것을 확인할 수 있다.
서울특별시 운행 버스 4개사 총 9대에 실내공기질 측정센서를 설치하여 시내버스의 실내공기질(IAQ)을 파악하고, 이를 바탕으로 쾌적성에 지표인 온·습도를 고려한 IAQ 종합지수(위해성+쾌적성)를 개발하고자 하였다. 측정 결과 PM₁₀과 CO₂의 평균농도가 다중이용시설 실내공기질 유지기준을 초과하였으며, PM_2.5는 측정기간 동안 기준치 이하의 농도를 보였다. 측정된 데이터를 바탕으로 지수화 결과 측정지역 중에서 서초구, 강남구, 성동구, 광진구와 도봉구가 ‘보통’이며 그 외 지역(서대문구, 종로구, 용산구, 중구, 성북구, 동대문구, 중량구, 강북구, 노원구)은 모두 ‘민감’ 등급으로 나타났다.
측정된 데이터를 바탕으로 지수화 결과 측정지역 중에서 서초구, 강남구, 성동구, 광진구와 도봉구가 ‘보통’이며 그 외 지역(서대문구, 종로구, 용산구, 중구, 성북구, 동대문구, 중량구, 강북구, 노원구)은 모두 ‘민감’ 등급으로 나타났다.
측정된 시내버스의 전체 데이터를 IAQ 종합지수를 통해 5등급으로 구분한 결과 IAQ 지수는 평균 35.9점으로 ‘보통’ 등급이었고, 점수 구간은 7~88.3점으로 나타났다.
측정지역(구단위)별 시내버스 IAQ 종합지수 현황은 측정지역 중 서초구, 강남구, 성동구, 광진구, 도봉구가 ‘보통’ 등급이며, 서대문구, 종로구, 용산구, 중구, 성북구, 동대문구, 중량구, 강북구, 노원구는‘민감군 주의’ 등급으로 나타났다(Fig. 10).

후속연구

PM10과 CO2 지수가 ‘나쁨’ 단계인 경우를 분석했을 때 공통적으로 승차 인원이 많은 출·퇴근시간대에 농도가 높아지는 것으로 나타나 출·퇴근 시간에 차량 내 실내공기질 관리가 필요할 것으로 보인다.
추후 다년간의 지속적인 빅데이터 수집을 진행하고, 계절별, 요일별, 월별 등으로 분석한다면 계절, 요일, 시간 등 다양한 요인에 맞는 시내버스 실내공기질 관리방안을 마련할 수 있을 것이라 생각한다. 또한 설문조사 결과에 따라 시내버스 실내공기질 지수개발을 통한 시내버스 실내공기질 정보제공에 대한 시민들의 필요성이 대두되고 있어, 더 많은 자료의 양산을 통한 시내버스 IAQ 지수의 적용 및 지수 보완 검토와 함께 향후 대중교통수단(지하철, 택시 등)으로의 확대를 통한 서비스 보급이 요구된다.
10). 미세먼지, 이산화탄소 지수결과가 반영되어 서대문구, 동대문구, 강북구 운행버스에서 높은 경향성을 나타냈으며, 그에 따라 버스 운행 시 실내공기질 관리방안이 필요할 것으로 생각된다.
PM₁₀의 경우 실외의 PM₁₀ 농도가 높은 경우에 실내 PM₁₀의 농도 또한 높아지는 경향성을 보여 실외 PM₁₀의 농도가 높은 경우 외기유입을 최소화하도록 해야 할 것으로 보인다. 추후 다년간의 지속적인 빅데이터 수집을 진행하고, 계절별, 요일별, 월별 등으로 분석한다면 계절, 요일, 시간 등 다양한 요인에 맞는 시내버스 실내공기질 관리방안을 마련할 수 있을 것이라 생각한다. 또한 설문조사 결과에 따라 시내버스 실내공기질 지수개발을 통한 시내버스 실내공기질 정보제공에 대한 시민들의 필요성이 대두되고 있어, 더 많은 자료의 양산을 통한 시내버스 IAQ 지수의 적용 및 지수 보완 검토와 함께 향후 대중교통수단(지하철, 택시 등)으로의 확대를 통한 서비스 보급이 요구된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	사물인터넷이란?	하지만 『실내공기질 관리 시행령』 제 2조에 따라 관리되는 버스는 시외버스만 포함되며, 시내버스는 현행법상 관리되지 않는 실정이다. 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 일상생활에서 다양한 분야의 환경요인을 모니터링할 수 있는 장치를 개발하는 신기술로 평가받고 있으며,9) IoT기술을 활용한 센서는 실내공기질 모니터링과 모니터링된 자료를 실시간으로 정보제공을 할 수 있도록 개발되었다.10) 본 연구를 통해 서울시에서 운행 중인 시내버스의 IoT 센서를 통해 PM10, PM2.
	미세먼지는 단기노출만으로도 어떠한 영향을 미칠 수 있는가?	미세먼지의 경우 호흡을 통해 체내 유입되며, 인체의 조직, 세포, 기관 등에 각종 질환을 유발하게 된다.1) 또한 단기노출만으로도 65세 이상의 취약계층에게 심혈관계에 영향을 줄 수 있다.2) 이에 따라 2013년 1군 발암물질로 정의되었다.
	실내공기질 관리법에서 정한 관리물질에는 어떠한 것들이 있는가?	공기질 개선을 위해 자가용 승용차 대신 대중교통수단을 권장하고 있으며, 그에 따라 대중교통을 이용하는 승객의 건강을 위해 대중교통수단의 실내공기질 관리가 필요한 실정이다.『실내공기질 관리법』 상 관리물질은 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 이산화탄소(CO2) 등이 있다. 미세먼지의 경우 호흡을 통해 체내 유입되며, 인체의 조직, 세포, 기관 등에 각종 질환을 유발하게 된다.

참고문헌 (21)

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저자의 다른 논문 :

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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