실내 공기질(indoor air quality, IAQ)은 건물 내부와 주변의 공기 상태를 의미하며, 사람들이 하루의 약 90%를 실내에서 보내기 때문에 건강과 삶의 질에 큰 영향을 미친다 ⁽¹⁾. 실내 공기 오염물질에 단기적으로 노출되면 눈, 코, 목 자극, 두통 등 즉각적인 건강 문제가 발생할 수 있으며, 장기 노출 시 호흡기 질환, 심장병, 암 등의 위험이 증가할 수 있다 ^(2-4). 특히 천식 등 기존 질환이 있는 사람들은 증상이 악화될 수 있으며, 연령이나 민감도에 따라 반응이 다르게 나타날 수 있다 ⁽⁵⁾. 따라서 IAQ를 개선하고 오염물질을 줄이는 것이 건강을 지키는 데 중요하다. IAQ를 평가하는 주요 항목에는 미세먼지(particulate matter, PM), 휘발성 유기화합물(volatile organic compounds, VOCs), 이산화탄소(CO₂), 포름알데히드(HCHO), 오존(O₃) 등 다양한 오염물질과 환기율(ventilation rate), 온습도, 미생물 오염 등이 포함된다. 추가적으로 석면(asbestos), 초미세 입자(ultrafine particles), 흡연 관련 오염물질, 자외선 조명, 전자기파, 냄새 등의 요소도 상황에 따라 IAQ 평가에 고려될 수 있다 ⁽⁶⁾. PM 중에서도 지름이 2.5 µm 이하의 입자를 PM_2.5라고 하며, 한국과 같은 국가에서는 대기 중 PM_2.5 (atmospheric PM_2.5) 농도가 높은 날이 빈번하게 발생한다 ⁽⁷⁾.

가정 내 공기질(household air quality, HAQ)은 IAQ의 한 부분으로, 가정 내 공기 상태를 의미하며, 많은 경우, 사람들은 실외보다 가정 내에서 발생하는 오염물질에 더 많이 노출된다 ^(8,9). 가정에서 발생하는 PM_2.5는 특히 위험하며, 그 주요 원인이 오염된 조리용 스토브의 사용으로 알려져 있고, 어머니와 아동이 가장 많이 노출되며 이 위험은 부정적인 출산 결과와 아동의 호흡기계, 면역 상태, 뇌 발달 및 심장대사 건강에 영향을 미칠 수 있다 ⁽¹⁰⁾. 체계적 문헌고찰(systematic review)을 통해 여러 연구를 분석한 결과, 실내 PM_2.5의 주요 원인으로는 흡연, 요리, 연소 기기 사용, 향초, 곤충 살충제, 가습기, 청소, 가사 활동, 애완동물의 존재, 그리고 사람의 움직임 등이 지적되었다 ⁽¹¹⁾. 도로변 주택은 교통량으로 인한 실외 PM_2.5에 쉽게 노출되며, 자연 환기를 통해 실내로 유입될 수 있다 ⁽¹²⁾. 동시에 실내에서는 흡연, 요리, 연소 기기 등으로 인해 PM_2.5가 발생해 실내 농도가 실외보다 더 높아질 수 있다 ⁽¹³⁾. 이처럼 실내와 외부의 PM_2.5는 상호작용하며, 실외 오염이 실내로 유입되거나 실내 오염이 외부에 영향을 줄 수 있다.

많은 연구가 실외 PM_2.5나 공공장소의 실내 PM_2.5에 초점을 맞추고 있는 반면, 가정 내 PM_2.5가 거주자의 건강에 큰 영향을 미침에도 불구하고 이에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정이며, 따라서 연구의 필요성이 점점 더 강조되고 있다. 따라서 본 연구는 2020년부터 2021년까지 진행된 Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 데이터를 활용하여, 가정 내 PM_2.5 농도에 가장 차이를 미치는 결정 요인들을 분석하려 한다. 이를 통해 HAQ 개선을 위한 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

1. 연구 대상

질병관리청은 한국 국민의 HAQ 수준을 파악하기 위해, 2020년 7월부터 2021년 8월까지 진행된 제8기 국민건강영양조사 데이터를 기반으로 약 1,200가구(총 1,980명, 남성 893명, 여성 1,087명)를 대상으로 조사하였다 ⁽¹⁴⁾. 이 표본은 계절, 지역, 주택 유형 등을 고려해 선정되었으며, HAQ 조사를 동의한 가구를 대상으로 현장에서 PM_2.5, CO₂, HCHO, VOCs 등의 4가지 오염물질을 환경부 IAQ 공정시험기준에 따라 측정하고 분석했다.

IAQ에 차이를 미치는 결정 요인을 파악하기 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사 항목은 주택 관련 요인(13문항), 집수리 유무, 반려동물 유무, 청소 유무, 해충 방제약 사용, 방향제 사용, 가습기 사용, 공기청정기 사용, 조리 유무 등 행동 관련 발생 요인(9문항), IAQ 관리 요인(4문항), 실외 영향요인(1문항), 생활패턴(1문항), IAQ에 관한 인식(2문항) 등 총 30문항으로 구성되어 있다. 설문조사의 모든 항목은 면접 방식으로, 흡연과 음주 등 건강행태 항목은 자기기입식으로 조사되었다.

본 연구에서는 분석에 사용된 변수에 결측치가 있는 117명을 모집단에서 제외하였다(Fig. 1). 교육 수준(education level) 데이터가 없는 100명과 대기 중 PM_2.5 데이터가 없는 17명이 모집단에서 제외되었다. 이에 따라 본 연구의 최종 분석 대상 집단은 남자 840명(45.1%)과 여자 1,023명(54.9%)으로 구성된 총 1,863명이었다.

Fig. 1. Flow diagram of the present study. KNHANES, Korean National Health and Nutrition Examination Survey; PM_2.5, particulate matter 2.5.

제8기 국민건강영양조사는 질병관리청 연구윤리심의위원회(Institutional Review Board, IRB)에서 2019년부터 2021년까지 매년 심의를 받았다. 이와 별도로 본 연구는 신한대학교 연구윤리심의위원회의 심의면제 승인을 받은 후 수행되었다(IRB approval number: SHIRB-202407-HR-235-02).

2. 가정 내 PM_2.5

대한민국 환경부에서 제정한 IAQ 관리 기준은 2020년부터 시행되었다. 이 기준에 따르면, 실내 PM_2.5 농도는 연평균 15 µg/m³ 이하, 24시간 평균 35 µg/m³ 이하로 규정되어 있다 ⁽¹⁵⁾. 이에 본 연구에서는 가정 내 PM_2.5 농도가 35 µg/m³ 이하일 경우 “낮은 가정 내 PM_2.5”, 35 µg/m³를 초과할 경우 “높은 가정 내 PM_2.5”로 정의하였다. PM_2.5 농도는 휴대용 PM 샘플러 KMS-4100 (KEMIK)을 사용하여 중량법(gravimetry)으로 24시간 동안 측정하였다 ⁽¹⁶⁾.

3. 가정 내 PM_2.5 농도에 차이를 미치는 결정 요인

가정 내 PM_2.5 농도에 차이를 미치는 요인으로는 대기 중 PM_2.5, 나이(age), 주택 층수(floor level), 주택 전용 면적(residential floor area), 성별(sex), 교육 수준, 최근 집수리 여부(recent home repair), 애완동물 유무(presence of pets), 가정 청소 여부(household cleaning), 살충제 사용 여부(use of insecticide), 공기 방향제 사용 여부(use of air freshener), 공기청정기 사용 여부(use of air purifier), 가습기 사용 여부(use of humidifier), 요리 활동 상태(cooking activity status), 현재 흡연 여부(current smoking status), 거실과 주방 분리 여부(living room-kitchen separation), 창문 개폐 상태(window opening or closing status), 그리고 주택 용도 지역(residential zoning area)이 포함되었다.

성별은 “남성(male)”과 “여성(female)”으로 구분하였고, 교육 수준은 “초등학교 졸업 이하(elementary school or lower)”, “중학교 졸업(middle school”), “고등학교 졸업(high school)”, “대학교 졸업 이상(college or higher)”으로 나누었다. 현재 흡연 여부는 “비흡연자(non-current smoker)”와 “현재 흡연자(current smoker)”로 분류하였으며, 비흡연자는 과거에 흡연했거나 전혀 흡연하지 않은 사람을 포함한다.

주택 용도 지역은 전용주거지역(1종, 2종)과 일반주거지역(1종, 2종, 3종), 준주거지역을 “주거지역(residential zone)”으로, 녹지지역, 상업지역, 공업지역은 “도시형 비주거지역(urban non-residential zone)”으로 분류하였다. 마지막으로 생산관리지역, 계획관리지역, 보호관리지역, 농림지역, 자연환경보전지역은 “비도시형 비주거지역(rural non-residential zone)”으로 구분하였다.

최근 집수리 여부, 애완동물 유무, 가정 청소 여부, 살충제 사용 여부, 공기청정기 사용 여부, 요리 활동 상태, 거실과 주방 분리 여부는 각각 “있음(yes)”과 “없음(no)”으로 구분하였다.

4. 자료 분석

국민건강영양조사는 2단계 층화 군집 표본 설계(two-stage stratified cluster sampling)를 기반으로 수행되었다. 분석 과정에서는 계층 변수(kstrata), 군집 변수(psu), 그리고 가중치(wt_iaq_hs)를 적용하여 결과가 전체 국민을 대표할 수 있도록 하였다. 자료의 통계 분석은 복합표본설계의 가중치를 적용한 분석을 수행하였다. 연속형 변수는 복합표본 일반선형모델(complex samples general linear model)로 분석하였고, 범주형 변수는 복합표본 교차분석(complex samples chi-square) 또는 복합표본 로지스틱 회귀분석(complex samples logistic regression)을 사용하여 분석하였다.

복합표본 다변수 일반선형분석(complex samples multivariable general linear analysis)에서는 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 정량적으로 설명하기 위해 회귀계수 B (regression coefficient B)와 표준오차(standard error)를 사용하였다. 복합표본 다변수 로지스틱 회귀분석(complex samples multivariable logistic regression)에서는 질병 발생 가능성과 위험 요인 노출 간의 관계를 평가하기 위해 오즈비(odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(confidence interval, CI)을 산출하였다.

복합표본 다변수 일반선형 분석에서 통계적으로 유의한 변수들을 선별한 후, 이를 복합표본 다변수 로지스틱 회귀분석에서 “높은 가정 내 PM_2.5”에 대한 주요 분석 변수로 사용하였다. 주요 변수로는 주택 층수, 주택 전용 면적, 가습기 사용 여부, 요리 활동 상태, 현재 흡연 여부, 주택 용도 지역이 포함되었다. 복합표본 다변수 로지스틱 회귀분석을 통해 이러한 변수들의 OR과 95% CI를 분석하였으며, 나이, 성별, 교육 수준, 최근 집수리 여부, 애완동물 유무, 가정 청소 여부, 살충제 사용 여부, 공기 방향제 사용 여부, 공기청정기 사용 여부, 거실과 주방 분리 여부, 창문 개폐 상태는 공변량으로 보정하였다.

모든 분석에서는 복합표본 설계로 인한 분산 추정의 편향을 최소화하기 위해 결측 자료를 유효하게 처리하였다. 유의성 검정은 양측 검정으로 수행했으며, P-value는 0.05 미만을 기준으로 설정하였다. 통계 분석은 IBM SPSS Statistics 24.0 소프트웨어(IBM Corp.)를 사용하여 수행되었다.

1. 연구 대상자의 일반적인 특성

총 1,863명의 연구 대상자 중 남성은 840명(45.1%)이고, 여성은 1,023명(54.9%)이었다(Table 1).

Table 1

General characteristics of participants

Variable	Total (n = 1,863)	Male (n = 840)	Female (n = 1,023)	P-value
Age (y)	52.6 ± 0.7	52.3 ± 0.8	52.9 ± 0.7	0.378
Education level				<0.001**
College or higher	895 (48.2)	446 (53.3)	449 (43.9)
High school	470 (26.5)	233 (28.4)	237 (25.0)
Middle school	192 (10.2)	82 (8.7)	110 (11.5)
Elementary school or lower	306 (15.1)	79 (9.6)	227 (19.6)
Current smoking status				<0.001**
Current	296 (16.7)	260 (32.5)	36 (3.8)
Non-current	1,567 (83.3)	580 (67.5)	987 (96.2)
Household PM2.5 (μg/m3)	17.1 ± 0.8	18.2 ± 1.0	15.9 ± 0.7	0.004*
Atmospheric PM2.5 (μg/m3)	18.1 ± 0.8	17.9 ± 0.9	18.2 ± 0.8	0.560
Floor level (floor)	5.8 ± 0.3	5.7 ± 0.3	5.9 ± 0.3	0.098
Residential floor area (m2)	91.4 ± 2.4	90.2 ± 2.4	92.5 ± 2.5	0.074
Recent home repair				0.615
Yes	151 (8.7)	69 (8.4)	82 (8.9)
No	1,712 (91.3)	771 (91.6)	941 (91.1)
Presence of pet				0.006*
Yes	231 (11.7)	94 (9.8)	137 (13.3)
No	1,632 (88.3)	746 (90.2)	886 (86.7)
House cleaning				0.563
Yes	1,850 (99.4)	834 (99.5)	1,016 (99.3)
No	13 (0.6)	6 (0.5)	7 (0.7)
Use of insecticide				0.185
Yes	755 (42.6)	326 (41.3)	429 (43.7)
No	1,108 (57.4)	514 (58.7)	594 (56.3)
Use of air freshener				0.062
Yes	819 (45.2)	358 (43.4)	461 (46.7)
No	1,044 (54.8)	482 (56.6)	562 (53.3)
Use of air purifier				0.067
Yes	811 (44.7)	350 (42.8)	461 (46.2)
No	1,052 (55.3)	490 (57.2)	562 (53.8)
Use of humidifier				0.204
Yes	467 (25.2)	217 (26.3)	250 (24.3)
No	1,396 (74.8)	623 (73.7)	773 (75.7)
Cooking activity status				0.003*
Yes	1,844 (98.9)	827 (98.3)	1,017 (99.5)
No	19 (1.1)	13 (1.7)	6 (0.5)
Living room-kitchen separation				0.823
Yes	225 (11.1)	97 (11.0)	128 (11.3)
No	1,638 (88.9)	743 (89.0)	895 (88.7)
Window opening or closing status				0.226
Yes	856 (46.1)	376 (45.0)	480 (47.1)
No	1,007 (53.9)	464 (55.0)	543 (52.9)
Residential zoning area				0.227
Residential zone	1,679 (92.0)	752 (91.3)	927 (92.6)
Urban in non-residential zone	43 (1.9)	18 (1.8)	25 (1.9)
Rural in non-residential zone	141 (6.1)	70 (6.9)	71 (5.5)

Continuous variables are presented as weighted mean ± weighted standard error, and categorical variables are presented as unweighted frequency (number) and weighted percentage (%).

PM_2.5, particulate matter 2.5.

*P < 0.05, **P < 0.001.

연령은 남성(52.3 ± 0.8세)과 여성(52.9 ± 0.7세) 간에 유의한 차이가 없었다(P = 0.378). 반면 남성의 53.3%와 여성의 43.9%가 대학 이상의 학력을 보유하고 있어, 성별 간에 학력 분포에서 유의미한 차이가 나타났다(P < 0.001).

현재 흡연 여부에서는 남성(32.5%)이 여성(3.8%)에 비해 현재 흡연 중인 비율이 훨씬 높았으며, 이는 통계적으로 매우 유의한 차이를 보였다(P < 0.001).

가정 내 PM_2.5 농도는 남성(18.2 ± 1.0 μg/m³)보다 여성(15.9 ± 0.7 μg/m³)에서 유의하게 낮았으며, 그 차이는 통계적으로 유의미하였다(P = 0.004). 반면 대기 중 PM_2.5 농도는 남성(17.9 ± 0.9 μg/m³)과 여성(18.2 ± 0.8 μg/m³) 간에 유의한 차이를 보이지 않았다(P = 0.560).

주택 층수 역시 남성(5.7 ± 0.3층)과 여성(5.9 ± 0.3층) 간에 유의한 차이를 보이지 않았다(P = 0.098). 주택 전용 면적 또한 성별에 따른 유의한 차이는 없었으며(P = 0.074), 여성의 주택 면적(92.5 ± 2.5 m²)이 남성(90.2 ± 2.4 m²)보다 약간 더 큰 경향을 보였지만 통계적으로 유의하지 않았다. 또한 최근 집수리 여부, 가정 청소 여부, 살충제 사용 여부, 공기 방향제 사용 여부, 공기청정기 사용 여부 및 가습기 사용 여부는 성별에 따른 유의한 차이를 보이지 않았다(P > 0.050).

반면, 애완동물의 유무는 남성(94명, 9.8%)보다 여성(137명, 13.3%)에서 더 높은 비율을 보였으며, 이 차이는 통계적으로 유의하였다(P = 0.006). 또한 요리 활동 상태는 여성(99.5%)이 남성(98.3%)보다 더 높은 비율을 보였으며, 그 차이는 유의미하였다(P = 0.003). 거실과 주방의 분리 여부, 창문 개폐 상태, 그리고 주택용도 지역에 있어서는 성별 간 유의미한 차이를 보이지 않았다(P > 0.050).

2. 주요 결정 요인에 따른 가정 내 PM_2.5 농도

가정 내 PM_2.5 농도는 다양한 결정 요인들에 따라 차이를 보였다(Table 2).

Table 2

Household PM_2.5 concentration according to key factors

Variable	Household PM2.5 (μg/m3)	P-value
Age		0.326
3rd tertile	16.2 ± 1.0
2nd tertile	16.1 ± 0.8
1st tertile	18.9 ± 1.8
Sex		0.004*
Female	15.9 ± 0.7
Male	18.2 ± 1.0
Education level		0.176
College or higher	15.7 ± 1.9
High school	17.8 ± 1.6
Middle school	17.6 ± 1.0
Elementary school or lower	19.2 ± 1.0
Current smoking status		0.012*
Current	21.3 ± 2.0
Non-current	16.1 ± 0.7
Atmospheric PM2.5		<0.001**
3rd tertile	22.5 ± 1.6
2nd tertile	15.1 ± 0.7
1st tertile	12.5 ± 1.1
Floor level		0.136
3rd tertile	14.9 ± 1.2
2nd tertile	17.9 ± 1.2
1st tertile	18.0 ± 1.3
Residential floor area		<0.001**
3rd tertile	13.6 ± 0.8
2nd tertile	15.2 ± 0.6
1st tertile	21.4 ± 1.6
Recent home repair		0.599
Yes	18.2 ± 2.5
No	16.9 ± 0.8
Presence of pet		0.816
Yes	17.4 ± 17.8
No	16.9 ± 0.8
House cleaning		0.455
Yes	17.0 ± 0.7
No	15.1 ± 2.4
Use of insecticide		0.381
Yes	17.7 ± 1.0
No	16.4 ± 1.1
Use of air freshener		0.600
Yes	16.6 ± 0.8
No	17.3 ± 1.1
Use of air purifier		0.268
Yes	16.1 ± 1.2
No	17.7 ± 0.9
Use of humidifier		0.184
Yes	19.0 ± 1.9
No	16.3 ± 0.7
Cooking activity status		0.030*
Yes	17.0 ± 0.8
No	11.3 ± 2.5
Living room-kitchen separation		0.335
Yes	19.7 ± 3.2
No	16.6 ± 0.7
Window opening or closing status		0.510
Yes	16.5 ± 0.8
No	17.4 ± 1.2
Residential zoning area		0.043*
Residential zone	17.2 ± 0.8
Urban in non-residential zone	16.7 ± 1.6
Rural in non-residential zone	13.7 ± 1.2

Values are presented as mean ± standard deviation.

PM_2.5, particulate matter 2.5.

*P < 0.05, **P < 0.001.

성별에 따른 차이도 유의미하게 나타났다(P = 0.004). 여성의 가정 내 PM_2.5 농도는 15.9 ± 0.7 μg/m³로, 남성의 18.2 ± 1.0 μg/m³보다 유의하게 낮았다(P = 0.004).

현재 흡연 여부도 가정 내 PM_2.5 농도에 큰 차이를 보였다. 현재 흡연자의 가정 내 PM_2.5 농도는 21.3 ± 2.0 μg/m³로, 비흡연자(16.1 ± 0.7 μg/m³)에 비해 유의하게 높았다(P = 0.012).

대기 중 PM_2.5 농도에 따라 가정 내 PM_2.5 농도가 유의하게 차이를 보였으며, 대기 중 PM_2.5 농도가 높을수록 가정 내 PM_2.5 농도도 증가하였다(3분위수 기준: 22.5 ± 1.6, 15.1 ± 0.7, 12.5 ± 1.1 μg/m³, P < 0.001).

주택 전용 면적에 따라 가정 내 PM_2.5 농도는 유의하게 차이를 보였다. 전용 면적이 큰 집일수록 PM_2.5 농도가 낮았으며(3분위수 기준: 13.6 ± 0.8, 15.2 ± 0.6, 21.4 ± 1.6 μg/m³, P < 0.001).

요리 활동 여부는 가정 내 PM_2.5 농도에 유의한 차이를 보였다. 요리 활동이 있는 경우 PM_2.5농도는 17.0 ± 0.8 μg/m³로, 요리 활동이 없는 경우 11.3 ± 2.5 μg/m³보다 유의하게 높았다(P = 0.030).

주택 용도 지역에 따른 차이도 유의미하였다(P = 0.043). 농촌 비거주 지역의 가정 내 PM_2.5 농도는 13.7 ± 1.2 μg/m³로, 도시 비거주 지역(16.7 ± 1.6 μg/m³)과 거주 지역(17.2 ± 0.8 μg/m³)에 비해 낮은 수준을 보였다.

반면, 나이, 주택 층수, 교육 수준, 최근 집수리 여부, 애완동물 유무, 가정 청소 여부, 살충제 사용 여부, 공기 방향제 사용 여부, 공기청정기 사용 여부, 가습기 사용 여부, 거실과 주방 분리 여부, 창문 개폐 상태는 가정 내 PM_2.5 농도와 유의미한 차이를 보이지 않았다(P > 0.050).

3. 가정 내 PM_2.5 농도에 차이를 미치는 결정 요인에 대한 복합표본 다변량 일반 선형 모형 회귀 분석

연속변수인 가정 내 PM_2.5 농도를 종속변수로 두고, 이를 정량적으로 높일 수 있는 결정 요인들을 분석하기 위해 복합표본 다변량 일반 선형 모형 회귀 분석을 수행하였다(Table 3).

Table 3

Complex samples multivariable general linear model regression analysis of factors influencing household PM_2.5

Variable	Household PM2.5 (µg/m3)
	B (95% CI)	F	P-value
Age	0.067 (–0.060 to 0.194)	1.098	0.296
Sex		2.314	0.130
Female	–1.132 (–2.603 to 0.338)
Male	0
Education level		0.265	0.850
College or higher	–2.144 (–8.459 to 4.171)
High school	–1.534 (–6.262 to 3.194)
Middle school	–1.891 (–6.402 to 2.620)
Elementary school or lower	0
Current smoking status		5.504	0.020*
Current	4.411 (0.697 to 8.125)
Non-current	0
Atmospheric PM2.5	0.386 (0.266 to 0.506)	40.385	<0.001**
Floor level	–0.254 (–0.438 to –0.070)	7.453	0.007*
Residential floor area	–0.065 (–0.105 to –0.025)	10.500	0.001*
Recent home repair		0.457	0.500
Yes	1.657 (–3.187 to 6.502)
No	0
Presence of pet		0.242	0.624
Yes	0.810 (–2.444 to 4.063)
No	0
House cleaning		1.735	0.190
Yes	4.043 (–2.020 to 10.106)
No	0
Use of insecticide		0.041	0.841
Yes	–0.289 (–3.127 to 2.549)
No	0
Use of air freshener		1.501	0.222
Yes	–1.350 (–3.528 to 0.827)
No	0
Use of air purifier		2.427	0.121
Yes	–1.827 (–4.145 to 0.490)
No	0
Use of humidifier		6.885	0.010*
Yes	4.680 (1.157 to 8.204)
No	0
Cooking activity status		5.443	0.021*
Yes	6.370 (0.976 to 11.764)
No	0
Living room-kitchen separation		0.286	0.593
Yes	1.918 (–5.165 to 9.000)
No	0
Window opening or closing status		0.716	0.399
Yes	–1.170 (–3.902 to 1.562)
No	0
Residential zoning area		4.203	0.017*
Residential zone	6.298 (1.993 to 10.603)
Urban in non-residential zone	3.258 (–2.604 to 9.119)
Rural in non-residential zone	0

PM_2.5, particulate matter 2.5; CI, confidence interval.

*P < 0.05, **P < 0.001.

분석 결과, 현재 흡연은 가정 내 PM_2.5 농도와 유의한 양의 관계를 보였으며, 흡연 시 PM_2.5 농도가 4.411 μg/m³ 증가하였다(B = 4.411, 95% CI = 0.697 to 8.125, P = 0.020).

대기 중 PM_2.5 농도는 가정 내 PM_2.5 농도에 유의한 차이를 미치는 결정 요인으로 나타났으며, 대기 중 PM_2.5 농도가 1 μg/m³ 증가할 때 가정 내 PM_2.5 농도는 0.386 μg/m³ 증가하였다(B = 0.386, 95% CI = 0.266 to 0.506, P < 0.001).

주택 층수는 가정 내 PM_2.5 농도와 유의한 음의 관계를 보였으며, 주택 층수가 1층 증가할 때 가정 내 PM_2.5 농도는 0.254 μg/m³ 감소하였다(B = –0.254, 95% CI = –0.438 to –0.070, P = 0.007).

주택 전용 면적은 주택 면적이 1 m2 증가할 때 가정 내 PM_2.5 농도가 0.065 μg/m³ 감소하는 유의한 음의 관계를 보였다(B = –0.065, 95% CI = –0.105 to –0.025, P = 0.001).

가습기 사용 여부는 가습기를 사용하는 경우 가정 내 PM_2.5 농도가 유의하게 높아졌으며, 가습기 사용 시 PM_2.5 농도는 4.680 μg/m³ 증가하였다(B = 4.680, 95% CI = 1.157 to 8.204, P = 0.010).

요리 활동이 있는경우 가정 내 PM_2.5 농도는 6.370 μg/m³ 증가하는 것으로 나타났다(B = 6.370, 95% CI = 0.976 to 11.764, P = 0.021).

주택 용도 지역에 따라 PM_2.5 농도에 유의한 차이가 나타났다(P = 0.017). 거주 지역에서의 PM_2.5 농도는 농촌 비거주 지역에 비해 주거 지역에서 6.298 μg/m³ 더 높은 것으로 나타났다(B = 6.298, 95% CI = 1.993 to 10.603).

반면, 성별, 나이, 교육 수준, 최근 집수리 여부, 애완동물 유무, 가정 청소 여부, 살충제 사용 여부, 공기 방향제 및 공기청정기 사용 여부, 거실과 주방 분리 여부, 창문 개폐 상태 등은 가정 내 PM_2.5 농도에 유의한 차이를 미치지 않았다(P > 0.050).

4. 각 요인과 가정 내 PM_2.5 35 µg/m3 초과 농도 간의 연관성

복합표본 다변수 일반선형 분석에서 통계적으로 유의한 변수들을 선별한 후, 이를 복합표본 다변수 로지스틱 회귀분석에서 “높은 가정 내 PM_2.5”에 대한 주요 분석 변수로 사용하였다. 가정 내 PM_2.5 농도를 35 µg/m³ 이하와 35 µg/m³ 초과로 구분하여 복합표본 다변수 로지스틱 회귀 분석을 수행한 결과, 주택 전용 면적, 현재 흡연 여부, 주택 용도 지역이 가정 내 PM_2.5 35 µg/m³ 초과 농도와 연관성을 보인 요인으로 나타났다(Table 4). 이때 나이, 성별, 교육 수준, 최근 집수리 여부, 애완동물 유무, 가정 청소 여부, 살충제 사용 여부, 공기 방향제 사용 여부, 공기청정기 사용 여부, 거실과 주방 분리 여부, 창문 개폐 상태는 공변량으로 사용되었다.

Table 4

Complex samples multivariable logistic regression analysis of household PM_2.5 levels, distinguishing between concentrations of 35 µg/m3 or less vs. more than 35 µg/m3

Variable	Household PM2.5 (≤35 vs. >35 µg/m3)
	OR (95% CI)
	Crude model	P-value	Model 1	P-value
Current smoking status
Current	2.099 (1.136 to 3.879)	0.018*	2.253 (1.082 to 4.689)	0.030*
Non-current	1		1
Atmospheric PM2.5
3rd tertile	2.547 (1.030 to 6.298)	0.043*	2.496 (0.957 to 6.508)	0.061
2nd tertile	1.359 (0.505 to 3.663)	0.541	1.210 (0.437 to 3.350)	0.712
1st tertile	1		1
Floor level
3rd tertile	0.701 (0.258 to 1.901)	0.483	0.682 (0.261 to 1.782)	0.432
2nd tertile	0.762 (0.325 to 1.786)	0.529	0.767 (0.331 to 1.775)	0.533
1st tertile	1		1
Residential floor area
3rd tertile	0.248 (0.096 to 0.640)	0.004*	0.219 (0.074 to 0.647)	0.006*
2nd tertile	0.327 (0.149 to 0.717)	0.006*	0.280 (0.126 to 0.621)	0.002*
1st tertile	1		1
Use of humidifier
Yes	1.185 (0.561 to 2.501)	0.654	1.628 (0.723 to 3.662)	0.237
No	1		1
Cooking activity status
Yes	2.573 (0.334 to 19.834)	0.362	1.521 (0.204 to 11.316)	0.681
No	1		1
Residential zoning area
Residential zone	4.956 (1.177 to 20.863)	0.029*	8.667 (1.628 to 46.148)	0.012*
Urban in non-residential zone	10.423 (1.505 to 72.173)	0.018*	11.053 (1.285 to 95.087)	0.029*
Rural in non-residential zone	1		1

Model 1: adjusting for age, sex, education level, recent home repair, presence of pet, house cleaning, use of insecticide, use of air freshener, use of air purifier, living room-kitchen separation, window opening or closing status.

PM_2.5, particulate matter 2.5; OR, odds ratio; CI, confidence interval.

*P < 0.05, **P < 0.001.

현재 흡연 여부는 흡연자의 경우, 비흡연자에 비해 가정 내 PM_2.5 농도가 35 μg/m³를 초과할 가능성이 약 2.25배 더 높았다(OR = 2.253, 95% CI = 1.082 to 4.689, P = 0.030).

주택 전용 면적이 3분위수 중 상위 그룹(3rd tertile)에 속한 경우, 1분위수(1st tertile) 대비 약 0.22배 낮은 확률을 보였으며(OR = 0.219, 95% CI = 0.074 to 0.647, P = 0.006), 중위 그룹(2nd tertile)도 유의미하게 낮은 확률을 보였다(OR = 0.280, 95% CI = 0.126 to 0.621, P = 0.002).

주택 용도 지역은 주택이 거주 지역에 위치한 경우, 농촌 비거주 지역에 비해 가정 내 PM_2.5 농도가 35 μg/m³를 초과할 확률이 약 8.67배 더 높았으며(OR = 8.667, 95% CI = 1.628 to 46.148, P = 0.012), 도시 비거주 지역도 농촌 비거주 지역보다 약 11.05배 더 높은 확률을 보였다(OR = 11.053, 95% CI = 1.285 to 95.087, P = 0.029).

반면, 가정 내 PM_2.5 농도가 35 μg/m³를 초과할 위험성이 약 2.5배 높았으나(OR = 2.496, 95% CI = 0.957 to 6.508), 통계적으로 유의하지 않았다(P = 0.061). 중위 그룹은 유의미한 차이를 보이지 않았다(OR = 1.210, 95% CI = 0.437–3.350, P = 0.712).

본 연구에서는 복합표본 다변수 일반선형 분석과 복합표본 다변수 로지스틱 회귀분석을 통해 가정 내 PM_2.5 농도에 차이를 미치는 결정 요인을 분석하였다. 가정 내 PM_2.5 농도를 증가시키는 결정 요인으로는 현재 흡연, 대기 중 PM_2.5 농도, 주택 층수, 주택 전용 면적, 가습기 사용, 요리 활동, 주택 용도 지역이 유의한 차이를 미치는 것으로 나타났다. 이 중 가정 내 PM_2.5 농도가 35 µg/m³를 초과하는 데 연관성을 보이는 결정 요인은 현재 흡연, 주택 전용 면적, 주택 용도 지역이었다. 이러한 결과는 흡연이 가정 내 PM_2.5 농도를 유의하게 증가시키는 결정 요인임을 시사하며, 실내 PM 농도를 높이는 주요 원인으로 확인되었다. 가정 내 PM_2.5 농도를 증가시키는 주요 결정 요인은 흡연, 가습기 사용, 요리 활동과 같은 인간 활동뿐만 아니라 대기 중 PM_2.5 농도, 주택 전용 면적, 주택 층수, 주택 용도 지역 등의 환경적 결정 요인이었다. 특히, 흡연과 주택 용도 지역은 가정 내 PM_2.5 농도가 35 µg/m³를 초과하는 데 높은 양의 연관성을 보였다. 이는 가정 내 PM_2.5 농도를 낮추기 위해 흡연 금지와 환기 시스템 개선이 필요함을 시사한다.

가정 내 PM_2.5 농도 기준은 국가나 지역에 따라 차이가 있을 수 있지만, 전 세계적으로 인정받는 주요 가이드라인으로는 세계보건기구(World Health Organization, WHO)와 미국 환경보호국(Environmental Protection Agency, EPA)의 실외 공기질 기준이 있다. WHO는 연평균 5 µg/m³ 이하, 24시간 평균 15 µg/m³ 이하를 권장하고 있으며, 이는 건강에 미치는 영향을 최소화하기 위한 매우 엄격한 기준이다 ⁽¹⁷⁾. 미국 EPA의 PM 환경 기준은 1차(primary)와 2차(secondary)로 구분되며, 1차 기준은 민감 및 취약 계층의 건강 보호에 중점을 두고, 2차 기준은 공공복지(public welfare) 보호를 목표로 한다. 2024년 2월, EPA는 1차 환경 기준을 기존의 12 µg/m³에서 9 µg/m³로 강화하였다. 또한, EPA는 연평균 9 µg/m³ 이하, 24시간 평균 35 µg/m³ 이하라는 새로운 기준을 제시하며, 특히 단기간 고농도 PM_2.5 노출로 인한 건강 위험을 줄이기 위한 노력을 강화하고 있다 ⁽¹⁸⁾. WHO와 EPA는 실내 PM_2.5에 대한 별도의 기준을 설정하지 않았으나, 여러 국가들이 이들의 실외 공기질 기준을 참고하여 IAQ 관리 기준을 마련하고 있다. 미국에서 IAQ 평가를 위해 널리 사용되는 표준 중 두 가지 핵심적인 표준 기관은 ASTM (American Society for Testing and Materials)과 ASHRAE (American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers)이다. ASTM 표준은 주로 오염물질의 근원을 평가하고 관리하는 데 도움을 주는 반면, ASHRAE 표준은 환기 시스템의 성능과 IAQ 유지를 위한 방법을 제시한다 ⁽⁶⁾. 두 표준은 상호 보완적으로 사용되며, 상업용 및 주거용 건물의 공기질을 종합적으로 평가하고 관리하는 데 중요한 도구가 된다. 대한민국 환경부에서 제정한 IAQ 관리 기준은 2020년부터 시행되었다. 이 기준에 따르면, 실내 PM_2.5 농도는 연평균 15 µg/m³ 이하, 24시간 평균 35 µg/m³ 이하로 규정되어 있다 ⁽¹⁵⁾.

홍콩에서 진행된 연구에 따르면 실외 PM_2.5가 실내로 상당히 침투하는 것으로 밝혀졌다. 이 연구에서는 실내 공기 중 탄소 입자의 약 3분의 2가 실외에서 기인한 것으로 나타났다 ⁽¹⁹⁾. 본 연구 또한 대기 중 PM_2.5 농도가 가정 내 PM_2.5 농도에 유의미한 차이를 미친다는 결과를 얻었다(B = 0.386, P < 0.001). 이는 실외 공기질이 IAQ에 상당한 차이를 미친다는 것을 시사하며, 외부 대기 오염을 줄이기 위한 정책적 개입뿐만 아니라, 실내 공기청정기 사용과 환기 시스템 개선을 통해 IAQ를 개선하는 것도 중요함을 보여준다. 그러나 대기 중 PM_2.5 농도는 가정 내 PM_2.5 농도가 24시간 평균 35 µg/m³를 초과하는 것과는 연관이 없었다. 이탈리아의 한 연구에 따르면 여름철 창문을 열어 자연 환기를 할 때 실외 오염원이 실내 PM 농도에 큰 차이를 미쳤으며, 겨울철에는 입자 크기로 인해 실외 PM 성분의 침투가 제한되어 그 기여도가 낮아졌다 ⁽²⁰⁾. 이러한 결과는 계절적 요인이 IAQ에 미치는 차이를 추가적으로 고려해야 하며, 향후 연구에서는 이 점을 반영할 필요가 있음을 시사한다.

본 연구에서 주택 전용 면적이 넓을수록 가정 내 PM_2.5 농도가 낮아지는 경향이 나타났으며, 이는 공간이 넓을수록 오염물질이 더 넓게 분산되어 농도가 낮아질 수 있음을 시사한다. 또한, 주택 전용 면적이 클수록 자연 환기보다는 기계 환기를 주로 사용하는 경향이 있었다(표에는 표시하지 않음). 이러한 결과를 바탕으로, 향후 연구에서는 ASHRAE 표준에 따른 환기 시스템의 성능 평가가 필요할 것으로 보인다. 즉, 실내 오염물질 농도 평가뿐만 아니라 환기율, 외부 공기 도입 성능, 실내 온도 및 습도 유지 성능도 함께 평가되어야 한다. 이와 같은 점은 여러 논문에서도 제안된 바 있으며, 효율적인 환기 시스템과 더불어 공기 정화 기술, 모니터링 및 제어 시스템의 향상을 강조하고 있다 ^(21,22).

Jung 등 ⁽²³⁾의 연구에서, 뉴욕시의 실내에서 측정된 다환방향족탄화수소(polycyclic aromatic hydrocarbons) 및 블랙 카본(black carbon) 농도가 층수가 높아질수록 감소하였다. 본 연구에서도 층수가 낮을수록 가정 내 PM_2.5 농도가 높아지는 경향이 관찰되었다. 이는 저층에 위치한 가구가 외부의 오염된 공기나 PM에 더 직접적인 차이를 보였음을 의미한다.

초음파 가습기는 물 속 미네랄과 세균 등이 공기 중으로 방출될 수 있어, 증류수 사용과 정기적인 청소가 중요하며, 실내 습도를 적절히 유지해야 호흡기 문제와 곰팡이 발생을 예방할 수 있다 ⁽²⁴⁾. 또한, 초음파 가습기는 다양한 화합물을 포함한 PM_2.5를 방출하는 것으로 알려져 있으며, 특히 방출되는 미세 입자 속에 유기 화합물이 포함되어 있다는 사실도 확인되었다 ⁽²⁵⁾. 본 연구에서도 가습기 사용이 가정 내 PM_2.5 농도를 높이는 데 유의한 차이를 미친 것으로 나타났다. 과도한 가습기 사용은 실내 공기 중 미세 입자 농도를 증가시켜 공기질을 악화시킬 수 있는 가능성이 있으므로, 적절한 가습기 사용법과 함께 가습기 필터 관리의 중요성이 강조될 필요가 있다.

요리 시 가스 연소, 조리용 연료의 종류, 기름과 음식의 열 분해, 그리고 음식 재료의 연소로 인해 PM이 발생하며, 밀폐된 공간에서는 환기가 부족해 IAQ이 악화될 수 있다 ^(26,27). 가스 연소 시 PM이 발생하는 이유는 가스가 완전히 연소되지 않기 때문이다. 가스는 주로 메탄(CH4)으로 구성된 화합물인데, 이 화합물이 연소될 때 산소와 반응하여 CO₂와 물(H2O)로 변해야 한다. 하지만 연소 과정에서 불완전 연소가 일어나면 일산화탄소(CO), 이산화질소(NO2), 기타 미세한 탄소 입자와 같은 부산물이 발생할 수 있다. 천연가스를 포함한 가정용 연료 연소로 인한 PM_2.5 배출은 염증성 바이오마커 및 산화 스트레스 수준을 증가시킬 수 있지만 폐 기능에는 큰 차이가 관찰되지 않았다 ⁽²⁸⁾. 따라서, 주방 환기 시스템을 개선하고, 요리 시 환기를 적극적으로 활용하는 것이 IAQ 개선에 중요한 역할을 할 수 있다.

본 연구에서 흡연 상태는 실내 PM_2.5 농도를 유의하게 높이는 주요 결정 요인으로 확인되었다. 이전 연구에서도 흡연이 IAQ를 심각하게 악화시키며, 간접흡연의 위험성도 높인다고 보고된 바 있다, 이는 실내 흡연이 공기질에 미치는 악영향을 명확히 보여준다 ^(29,30). 흡연은 피할 수 있는 요인이며, 지역별 공기질 관리의 중요성을 시사한다.

본 연구에는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 가정 내 PM_2.5 농도에 대한 데이터는 단기간의 측정치를 기반으로 하여 계절적 변화나 장기적인 노출 변동성을 충분히 반영하지 못했다. 따라서, 단면적 분석보다는 장기적인 코호트 연구가 필요하다. 둘째, 본 연구에서는 가정 내 PM_2.5 농도에 영향을 미치는 다양한 환경적 변수를 충분히 고려하지 못했다. 예를 들어, 생활 습관, 환기 방식, 가전제품 사용 빈도 등은 IAQ에 영향을 미칠 수 있음에도 불구하고, 이를 충분히 반영하지 못했다. 이러한 변수들은 IAQ에 중요한 영향을 미칠 수 있으므로, 향후 연구에서는 이들 환경적 요인을 종합적으로 고려한 다변량 분석이 필요하다.

본 연구는 2020–2021년 KNHANES 데이터를 활용하여 가정 내 PM_2.5 농도에 차이를 미치는 결정 요인을 분석하였다. PM_2.5 농도는 휴대용 PM 샘플러 KMS-4100 (KEMIK)을 사용하여 중량법(gravimetry)으로 24시간 동안 측정되었다. 복합표본 다변량 일반선형 모형과 로지스틱 회귀 분석을 통해 주요 요인들을 평가하였다. 연속형 분석에서 가정 내 PM_2.5 농도를 유의하게 증가시키는 결정 요인은 대기 중 PM_2.5 농도(B = 0.386, P < 0.001), 주택 층수(B = –0.254, P = 0.007), 주택 전용 면적(B = –0.065, P = 0.001), 가습기 사용(B = 4.680, P = 0.010), 요리 활동(B = 6.370, P = 0.021), 흡연(B = 4.411, P = 0.020), 주택 용도 지역(B = 6.298, P = 0.017)이었다.

범주형 분석에서는 가정 내 PM_2.5 농도가 35 µg/m³를 초과할 가능성을 높이는 주요 결정 요인으로 주택 전용 면적(OR = 0.219, P = 0.006), 흡연(OR = 2.253, P = 0.030), 주택 용도 지역(OR = 8.667, P = 0.012)이 도출되었다. 이 결과는 가정 내 PM_2.5 농도를 낮추기 위해 흡연 금지와 환기 시스템 개선이 필요함을 시사한다.

None.

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

None.