대기 중 고농도의 미세먼지는 건물 내에서 별도의 환기를 하지 않아도, 건물 외피의 틈을 통해 실내로 유입되어 재실자에 영향을 미치게 된다. 대기 중 미세먼지는 대기 오염물질인 황산염과 질산염 등으로 구성되어 실내 발생 미세먼지보다 인체 노출시 위해성이 큰 것으로 알려져 있다. 실내에서 미세먼지 노출로 인한 위해성 평가 및 실내 미세먼지 관리를 위하여 대기 중 미세먼지의 실내 유입 경로, 유입량, 유입시기 등에 대한 파악이 요구된다. 대기 중 미세먼지의 실내 유입에 영향을 미치는 인자로는 건물인자와 환경인자가 있다. 특히 국내 주거유형의 70%가 공동주택이며, 국내 기후 조건 및 대기 중 미세먼지 농도는 계절에 따라 변화하는 특징이 있다. 이에 국내 주거공간에서 실내외 미세먼지 발생원을 구분한 노출평가 및 관리를 위하여, 국내 공동주택의 건물인자에 따른 대기 중 미세먼지의 연간 실내 유입 평가가 필요한 것으로 판단된다.
따라서, 본 연구에서는 공동주택의 기밀성능에 따른 대기 중 PM2.5의 실내 유입 평가를 목적으로 한다. 이를 달성하기 위하여, 국내 공동주택의 건물인자와 PM2.5 침입계수간의 상관분석을 통하여 건물의 기밀성능을 주요 인자로 선정하였고, 기밀성능을 바탕으로 PM2.5 침입계수의 추정이 가능한 경험적 모델을 제시하였다. 또한 환경조건의 변화에 따른 대기 중 PM2.5 유입해석을 위하여, 질량균형방정식 기반 기류 및 PM2.5 농도의 네트워크 해석 모델과 대기 중 PM2.5의 실내 농도 기여도 산정식을 수립하였으며, 해석모델의 주요 입력변수 취득을 위한 현장실험을 수행하였다. 도출된 해석 모델을 바탕으로 기밀성능에 따른 연간 대기 중 PM2.5의 유입을 평가하였다.
본 연구의 주요 결과는 다음과 같다.

1) 대기 중 PM2.5의 실내 유입에 대한 주요 건물인자는 건물의 기밀성능인 것으로 나타났으며, 기밀성능이 낮은 세대에서 대기 중 PM2.5 유입에 취약한 것으로 분석되었다. 특히, 기밀성능에 따른 실내외 압력차 10Pa에서의 PM2.5 침입계수(Fin) 경험식을 바탕으로, 기밀성능이 낮은 세대(ACH50: 10 h-1)에서 기밀성능이 높은 세대(ACH50: 1 h-1) 대비 대기 중 PM2.5 유입으로 인한 실내 농도가 약 1.5 배 높은 것으로 나타났다.

2) 실내 기류 및 PM2.5 농도의 비정상상태 해석 모델 수립에 요구되는 주요 입력변수를 취득한 결과, 공동주택 내 주요 누기부위는 창문 틀인 것으로 나타났으며, 노후 주택에서 바닥면적 대비 유효누기 면적이 신축주택보다 5배 이상 큰 것으로 나타났다. PM2.5 침투계수(P)는 평균 0.70으로 대상 세대에서 유사하게 나타났으며, PM2.5 침착률(K)은 평균 0.34 h-1로 세대 내 가구의 유무에 따라 차이가 있는 것으로 분석되었다.

3) 현장측정을 통하여 취득한 입력변수를 바탕으로, 기류 및 PM2.5 농도해석 모델을 구축하였고, ASTM D5157에 따라 통계적 평가 방법에 의하여 해석모델의 검증을 수행하였다. 해석모델의 검증 결과, 기류 및 PM2.5 농도 해석모델의 통계적 평가 지표가 대체로 적합범위 이내인 것으로 나타나 측정값을 설명하기에 타당한 기류 및 PM2.5 농도해석 모델을 수립한 것으로 판단하였다.

4) 기밀성능에 따른 대기 중 PM2.5의 연간 유입을 평가한 결과, 대기 중 PM2.5의 유입에 의한 실내 미세먼지 농도는 봄과 겨울철에 여름과 가을 대비 약 1.6배 높은 것으로 나타났다. 또한, 노후 주택에서 봄과 겨울철에 대기 중 PM2.5 유입에 의하여 실내에서 고농도의 PM2.5에 노출되는 것으로 분석되었다. 침입계수는 계절별 편차가 작은 것으로 나타났으며, 건물의 기밀성능에 따라 PM2.5 침입계수(Fin)가 크게 달라지는 것으로 확인되었다. 특히, 국내 노후 주택의 기밀성능 수준에 대응되는 Class F에서 침입계수가 최대 0.68인 것으로 나타났다.

5) 기밀성능에 따른 대기 중 PM2.5의 실내 농도 기여도를 시간별/월별/계절별로 분석을 수행한 결과, 기밀성능이 매우 높은 세대(class A)에서 대기 중 PM2.5의 연간 실내 기여도는 실내 발생원의 발생강도에 따라 1.0-10.1%으로 나타났으며, 기밀성능이 낮은 세대(class F)에서는 44-69%으로 건물의 기밀성능이 낮을수록 기여도가 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 봄과 겨울에 대기 중 PM2.5의 실내 농도 기여도가 증가하며, 실내·외 PM2.5 발생원의 실내 농도 기여도가 건물의 기밀성능과 실내 발생원의 발생강도에 따라 시계열로 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 건물의 기밀성능에 따른 대기 중 PM2.5의 유입 및 실내 농도 기여도의 변화에 의하여 연중 실내 미세먼지 구성이 달라질 수 있음을 시사한다.

The airborne particles entering through the building shell can afford to impact on indoor concentration. Epidemiologic studies indicates that the adverse health effect of exposures to airborne particles including contaminants such as sulfate and nitrogen generated with industry and combustion processes. Thus, the evaluation on ambient particles impact on indoors is important to analyze the health risk of exposure to indoor particles and establish indoor air quality management approach. The airborne particles infiltration varied with building factors such as airtightness, floor area and environmental factors such as wind speed, outdoor particle concentration. The building characteristics of multifamily housing units as one of the most common residence type in Korea and the weather conditions following the seasonal changes can influence the indoor particle concentration. Therefore, understanding the relationship between building factors of multifamily housing units and outdoor particles infiltration with weather condition in Korea is quite important.
The objective of this study is to evaluate the ambient PM2.5 infiltration depending on airtightness of multifamily housing units. Based on the correlation analysis and linear regression between ambient PM2.5 infiltration into indoors and building factors by field measurements, the empirical model was developed to predict PM2.5 infiltration factor and the airtightness of building was employed as a predictor of model. For estimating the outdoor-originating PM2.5 in the multifamily housing unit with the weather condition in Korea, the annual network simulation for the airflow and particle transport analysis was conducted. The building leakage data, penetration coefficient and deposition loss rate as the key parameter for airflow and particle transport model were determined by field measurements. Then the annual ambient PM2.5 infiltration and the outdoor source contribution to indoor PM2.5 depending on the airtightness of building was evaluated.

The main findings of this study are as follows:
1) The principal determinants of building factors for airborne PM2.5 infiltration in multifamily housing units is the airtightness of buildings. Using the empirical model based on the relation with PM2.5 infiltration and airtightness of building, the indoor PM2.5 concentration of outdoor origin in leakier housing units(ACH50 : 10 h-1) represent 1.5 times higher than airtight housing units(ACH50 : 1 h-1). This result shows that the occupants of leakier housing units can easily expose to higher indoor PM2.5 concentration of outdoor origin although the airborne PM2.5 concentration and weather conditions were similar.

2) The network model with key parameter based on the field measurements was presented to evaluate the PM2.5 infiltration depending on airtightness of building considering the various weather conditions. The network model for airflow and PM2.5 transport statistically evaluated with the tools suggested by ASTM D5157 and showed good agreements for the measured data.

3) As the result of the annual airflow and PM2.5 transport simulation, the indoor PM2.5 concentration in Spring and Winter was higher rather than in Summer and Fall for both of airtight and leakier housing unit. The seasonal variance of the PM2.5 infiltration factor was very small. And the PM2.5 infiltration was varied depending on airtightness of buildings. Especially, Annual average of PM2.5 infiltration factor on airtightness of class F corresponding to older housing units in Korea was up to 0.68.

4) The annual average of outdoor source contribution to indoor PM2.5 concentration according to indoor source strength was 1% to 10% in airtight housing units(class A) and 44% to 69% in leakier housing units(class F). The outdoor source contribution to indoor PM2.5 was increased in Spring and Winter. This results indicated that the indoor and outdoor source contribution to indoor PM2.5 on time-series was vary depending on the airtightness of multifamily housing units and weather conditions. And the outdoor airborne PM2.5 could be more affecting to indoors of Leaky housing units than airtight housing units. Also, the composition of indoor airborne PM2.5 could be different by PM2.5 infiltration depending on the airtightness of buildings and weather conditions.