미세먼지(PM-2.5) 저감에 따른 비용편익 분석연구: 노인요양시설을 중심으로

Abstract

Although the definition and classification of particulate matter varies, it is generally classified into two type - PM2.5 (<2.5㎛, ultrafine particulate matter) and PM10 (<10㎛, particulate matter) according to the size of the particles. The World Health Organization (World Health Organization, WHO) is also evaluating the amount of air pollution through measurements of such material. The smaller the size of the particulate matter, the more it can deposit to the lower bronchi and lung parenchyma, causing substantial damage to the respiratory system. Moreover, the higher the concentration of particulate matter in the air, the worse the symptoms of respiratory and cardiovascular diseases with an increase in the prevalence and mortality of this disease. According to a previous study by the Ministry of Environment (2009), circulatory and respiratory diseases caused by air pollution are more likely in elderly people than in younger age groups. Furthermore, it was found elderly people are also very sensitive to indoor pollutants, causing health disorders such as decreased respiratory function. Therefore, there is a need to continuously investigate the causal relationship between circulatory and respiratory diseases and the environment. For this reason, the Domestic Indoor Air Quality Management Act stipulates that the standard for ultrafine particulate matter in elderly care facilities is less than 35㎍/m3. As a pilot study, the purpose of this study was to check the exposure level by measuring the concentration of ultrafine particulate matter in an actual elderly care facility, and to calculate the health benefits of reducing the concentration of ultrafine particulate matter through the application of an air purifier and ventilation system. In order to secure such data, the data of the measurement equipment of the light scattering method and the data of the ultrafine particulate matter sensor were compared and analyzed simultaneously. The linear regression equation acquired by obtaining the independent variable as the sensor data and the result of the light scattering measurement equipment as the dependent variable is Y=2.1506X+7.957. The occupancy time applied to the exposure assessment was divided into 8 activities in total, based on the nursing home program, sleeping, free activities, crafting and making, watching TV, eating, religious activities, healthy gymnastics, and an outdoor activity of walking. The exposure coefficient used the respiration rate from the Korean Exposure Coefficient Handbook researched by the Ministry of Environment. The amount of ultrafine particulate matter exposure before improvement was 125.3㎍ /kg-day, and exposure after improvement was 91.2㎍/kg-day, indicating a reduction rate of about 27.2%. The analysis of health benefits was divided into the application of the cost of illness (COI) reflecting the prevalence rate and the application of the value of statistical human life (VSL). Medical expenses due to excessive death are about 14.46 million won, and losses due to premature death are about 158 million to 1390 million won. The combined annual total benefit is about 1110 million won to 1490 million won. The cost for indoor air quality improvement was analyzed focusing on the initial installation cost and maintenance cost of the air purifier and ventilation system. The cost of one air purifier is 468,360 won per year, and the cost of one ventilation system is 4,059,200 won per year. Since 4 units were installed each, the total annual cost is about 11.8 million won. The main result of this paper, the calculation result of benefit-cost (B/C), is 6.1, which considerably exceeds the evaluation criterion of 1.0 - this is considered to be highly economically feasible. There are no existing cases analyzing the quantitative effect of air quality improvement in elderly care facilities in connection with the actual application of air quality improvement technology. Albeit the fact that this study was a pilot study, the exposure level was confirmed by reflecting the occupancy time and respiration rate based on the actual elderly care facility program as well as the exposure concentration through the study results. Furthermore, it will have essential significance as basic data that presents the importance of particulate matter reduction measures as cost benefits.

미세먼지(Particulate Matter)의 정의 및 분류는 다양하지만 일반적으로 그 입자의 크기에 따라 PM2.5(<2.5μm, 초미세먼지), PM10(<10μm, 미세먼지) 두 종류로 분류되며, 국제보건기구(World Health Organization, WHO)에서도 이 물질에 대한 측정을 통해 공기 오염의 정도를 평가하고 있다. 미세먼지는 크기가 작을수록 하부 기관지 및 폐 실질까지 침착하여 호흡기계에 손상을 크게 일으킬 수 있으며 대기 중의 미세먼지 농도가 높을수록 호흡기계 및 심혈관계 질환의 증상 악화를 초래하고 본 질환의 유병률 및 사망률을 증가 시킬 수 있는 것으로 알려져 있다. 환경부(2009)의 선행연구에 따르면 노인들의 경우 대기오염에 의한 순환기, 호흡기 질환의 발생이 젊은 연령층에 비하여 쉽게 발생할 뿐 아니라 실내오염물질에도 매우 민감하여 호흡기능 저하와 같은 건강장애가 발생되는 것으로 조사되어 향후 순환기, 호흡기 질환과 환경과의 인과관계를 지속적으로 규명할 필요성이 제시되었다, 또한, 신경기능의 저하가 연령 증가에 따라 크게 나타남에 따라 이에 대한 환경오염의 영향을 확실하게 규명할 필요도 제기되었다. 이와 같은 이유로 국내 실내공기질관리법은 노인요양시설의 초미세먼지 기준을 35μg/m3 이하로 규정하고 있다. 본 연구는 파일럿 연구로써 실제 노인요양시설의 초미세먼지 농도를 측정하여 노출수준을 확인하고 공기청정기 및 환기 시스템을 적용하여 초미세먼지 농도 저감에 따른 건강편익을 산정하고자 하였다. 자료 확보를 위해 광산란 방식의 측정 장비 데이터와 동일 시점의 초미세먼지 센서자료를 비교분석하였다. 독립변수를 센서 자료, 광산란 측정 장비의 결과값을 종속변수로 구한 선형적 회귀관계식은 Y=2.1506X+7.957 이다. 노출량 평가에 적용한 점유시간은 요양원 프로그램을 바탕으로 실내 활동인 수면, 자유 활동, 공작·만들기, TV 시청, 식사, 종교활동, 건강체조와 실외 활동인 걷기(산책) 총 8가지 활동으로 구분하였고, 노출계수는 환경부에서 연구한 한국노출계수핸드북의 호흡률을 사용하였다. 개선 전 초미세먼지 노출량은 125.3μg/kg-day, 개선 후 노출량은 91.2μg/kg-day로 약 27.2%의 저감률을 확인하였다. 건강편익 분석은 유병률을 반영한 의료비용(Cost of illness, COI)을 적용하는 것과 통계적 인간생명가치(Value of Statistical Life, VSL)를 적용하는 것으로 나누었다. 초과사망으로 인한 의료비용은 약 1천 46만원, 조기사망에 따른 손실비용은 약 1억 58만원~1억 3900만원이고, 이를 합한 연간 총 편익은 약 1억 1100만원~1억 4900만원이다. 실내공기질 개선을 위한 비용은 공기청정기와 환기 시스템의 초기설치 비용과 유지비용을 중심으로 분석하였다. 공기청정기 1대에 소요되는 비용은 468,360원, 환기 시스템 1대의 소요비용은 4,059,200원으로 각각 4대씩 설치하였으므로 연간 총 비용은 약 1,180만원이다. 본 논문의 주요 결과인 비용-편익(Benefit-Cost, B/C) 산출 결과 6.1로 나타나 평가기준인 1.0을 크게 초과하므로 경제적 타당성이 높은 것으로 판단된다. 현재까지 노인요양시설 공기질 개선에 대한 정량적인 효과를 실제 공기질 개선기술의 적용과 연계하여 분석한 사례는 없는 것으로 여겨진다. 본 연구는 파일럿 연구의 성격을 띄지만, 연구 결과를 통해 단순히 노출 농도뿐만 아니라 실제 노인요양시설의 프로그램을 바탕으로 점유시간과 호흡률을 반영하여 노출량을 확인하였다는 점과 미세먼지 저감대책의 중요성을 비용편익으로 제시하는 기초 데이터로서 중요한 의미를 지닌다고 생각된다.