2.1 연구 도구 및 분석 개요

본 연구에서는 학교 급식 조리실 내 실내 오염물질 농도에 대한 정량적 평가를 위해 시뮬레이션 기반 접근을 적용하였다. 시뮬레이션 도구로는 멀티존(Multizone) 건물 내 공기 유동 및 오염물질 거동 해석에 널리 사용되는 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 CONTAMW(Version 3.4)를 사용하였다.⁽¹⁰⁾

CONTAM은 건물 내 각 존(Zone) 간 공기 흐름, 오염물질의 이동 및 제거, 필터링, 외기 유입 등 다양한 요소를 반영하여 시간 또는 정상상태 조건 하에서 공기질을 해석할 수 있는 도구로, 본 연구에서는 정상상태 (Steady-state) 해석 기능을 활용하여 외기 조건 및 급기 전략별 시나리오를 구성하고, 각 조건 하에서의 실내 미세먼지 농도 변화 특성을 분석하였다.

시뮬레이션 모델은 조리실의 공간 형상 모델링, 실내외 온도 조건 설정, 외피 기밀성(누기 면적) 입력, 공기 유동 경로 정의, 환기 시스템 및 필터 구성, 주방 후드 모델링, 미세먼지 발생량 설정 등의 단계로 구성된다. 본 연구에서는 실내 오염물질 농도의 정밀한 분석을 위해, 입력 변수 중 일부는 현장 실측을 통해 확보하였으며, 나머지는 기존 연구에서 검증된 문헌값을 기반으로 설정하였다. 실내외 온도 조건, 기밀 성능(누기 면적), 오염물질(미세먼지)의 발생량 등은 실측 데이터를 기반으로 하였고, 공기 유동 경로 설정, 환기 시스템 및 필터 성능, 급배기 송풍기의 성능은 관련 선행 연구 및 설계 도면을 참고하여 모델링하였다.

2.2 분석 대상 조리실 개요

분석 대상은 경기도 용인시 수지구에 위치한 초등학교의 급식 조리실로, 약 820명의 학생을 대상으로 일일 급식을 제공하는 대규모 조리 공간이다. 대상 조리실은 건물의 1층에 위치하고 있으며, 내부는 세척실, 전처리실, 조리공간으로 구분되어 있으나, 공간 간에 실질적인 칸막이나 벽체 없이 개방되어 있어 공기 흐름 측면에서는 단일 공간으로 간주할 수 있다. 이에 따라 시뮬레이션 모델에서는 전체 조리실을 층고 2.4 m, 면적 264.6 m²의 단일 존(Zone)으로 정의하였다.

Fig. 1에 분석 대상 조리실의 평면도와 공간 내 배기 후드와 미세먼지 측정 위치를 함께 표시하였다. 원형 기호는 각 조리기기 상부에 설치된 배기 후드의 번호를, 삼각형 기호는 미세먼지 측정 지점을 나타낸다. 총 8기의 배기 후드가 설치되어 있으며, 세척기용 후드 2기(1, 2), 튀김기 및 국솥용 후드 2기(3, 4), 밥솥용 후드 1기⁽⁵⁾, 오븐 및 부침기용 후드 2기(6, 7), 국솥용 후드 1기⁽⁸⁾로 구성되어 있다. 이 중 후드 1-5번 및 8번은 하나의 배기 덕트 라인으로, 후드 6-7번은 또 다른 배기 덕트 라인으로 연결되어 각각 옥상 배기 송풍기를 통해 오염 공기를 외부로 배출하도록 설계되었다.

이와 함께 조리실 내에는 급기 디퓨저와 환기 팬이 설치되어 있으나, 실측 결과 급기 풍량이 배기 풍량에 비해 현저히 부족하여 자연 침기나 창 개방에 의존하는 경향이 강하게 나타났다. 이러한 점은 본 연구의 시뮬레이션 시나리오 설정에 있어 실제 급기 부족 조건을 반영하는 근거로 활용되었다.

Fig. 1 Plan of the analyzed school kitchen.

2.3 입력 변수 설정을 위한 현장 실측

시뮬레이션의 정확도를 높이기 위해, 주요 입력 변수 중 일부는 조리실 현장에서의 실측을 통해 확보하였다. 실측은 2024년 6월 9일부터 7월 22일까지 약 6주간 수행되었으며, 측정 항목은 실내외 미세먼지(PM10, PM2.5) 농도, 후드 및 급기 디퓨저의 풍량, 실내 환기율 등으로 구성되었다(Table 1). 미세먼지 계측기는 조리 공간을 대표할 수 있는 중앙부(후드7 옆면)에 설치되었으며, 1분 간격으로 기록되었다. 외기 미세먼지 농도는 경기도 대기 환경 정보 시스템의 실시간 관측 데이터를 활용하였다. 천장 급기 및 배기 풍량은 풍량계를 이용하여 측정하였으며, 후드 배기 풍량은 풍속을 다점 측정하여 면적을 곱하여 산출하였다.

2.4 CONTAM 모델 구성 절차

시뮬레이션 모델은 대상실의 도면을 기반으로 2차원 형상으로 구현되었으며, 공간 구성은 앞서 설명한 바와 같이 단일 존(Zone)으로 정의되었다(Fig. 2). 주방 조리실 및 전처리실, 세척실을 하나의 존으로 정의하고 외부와 급식실 사이의 창문, 문, 벽체 등의 위치를 반영하여 공기 유동 경로(Airflow element)를 설정한다.

Fig. 2 School kitchen model in CONTAM.

공기 유동 경로 상의 외피의 기밀성능(누기면적)을 입력하기 위해 CO2를 추적가스로 사용한 농도 감쇠법(CO2 decay method)을 활용하였다. 조리실 내 CO2 농도를 5,000 ppm까지 인위적으로 상승시킨 후, 환기 설비 작동 없이 농도가 자연적으로 감소하는 속도를 분석하여 침기율을 계산하였다. 수식은 식(1)과 같다.

외피 기밀 성능은 앞서 산정한 침기율을 기반으로 설정되었으며, 외벽의 유효 누기면적(ELA, Effective Leakage Area)은 ASHRAE Standard 119⁽¹¹⁾에서 제시한 식을 활용하여 산출하였다. 수식은 식(2)와 같다.

창문 및 출입문의 누기면적은 NIST에서 제공하는 CONTAM 입력 매뉴얼의 항목별 기준값을 참고하여 설정하였다.^(12,13) 또한, 시뮬레이션에 적용된 급기 및 배기 송풍기, 후드의 정격 풍량 및 정압 성능은 현장 실측 자료와 설계 도면에 기반하여 반영하였다.

배기 시스템은 실제 현장 설계를 반영하여 총 2개의 독립된 배기 덕트와 그에 연결된 8기의 후드로 구성하였다. 각 후드는 조리 기기 상부에 위치하고 있으며, 연결된 배기 덕트의 길이와 저항에 따라 풍량 분포에 차이가 발생하도록 모델링하였다. 덕트 내 압력 손실은 Darcy-Colebrook 모델을 활용하여 계산하였으며, 송풍기의 풍량-정압 특성은 실측 데이터를 기반으로 설정하였다.

급기 시스템의 경우, 자연 급기 및 기계 급기 시나리오에 따라 급기 위치, 필터 적용 여부, 급기량 등을 달리 입력하였으며, 급기 필터는 프리필터(MERV 8) 및 미디움 필터(MERV 14)의 조합으로 구성하였다. 모델 내 공기 정화 기능은 필터의 포집 효율을 반영하여 미세먼지 제거율로 입력하였다.

이후, 현장 측정을 통해 확보한 조리실 내부의 온도 및 습도 데이터를 모델 입력값으로 적용하고, 외기 조건을 반영하였다. 실내 조건은 2024년 6월 7일에 수행된 실측 데이터를 기반으로, 존 내부 온도는 25℃, 상대 습도는 42%로 설정하였다. 외기 조건에 대한 데이터는 경기도 대기 환경 정보 서비스에서 제공하는 자료를 활용하였으며, 2017년 1월부터 2019년 12월까지의 기간과 코로나19 유행 시기를 제외한 2023년 1월부터 2024년 12월까지 총 60개월의 데이터를 수집․분석하였다. PM10 및 PM2.5 농도의 분포를 기준으로, 전체 데이터를 백분위 기준으로 구분하여 상위 33%는 ‘높음(High)’, 중간 33%는 ‘보통(Middle)’, 하위 33%는 ‘낮음(Low)’으로 구분하여 외기 조건을 세 가지 수준으로 분류하였다. 아울러, 5개년 데이터 중 월평균 미세먼지 농도가 가장 높았던 달 인 2019년 3월(Max month)과 일별 미세먼지 농도가 가장 높았던 날 2019년 3월 5일(Max day)을 추가 사례로 선정하여 총 다섯 가지의 외기 조건에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다. Table 2는 미세먼지 농도에 따른 조건을 분류한 표이다.

5개년간의 월별 평균 미세먼지 농도 데이터를 분석한 결과, 1월, 3월, 4월은 외기 미세먼지 농도가 상대적으로 높은 시기로 나타났다. 반면, 2월, 5월, 6월, 11월, 12월은 중간 수준, 7월부터 10월까지는 낮은 수준으로 분류되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 계절별 경향을 도출한 바, 외기 미세먼지 농도는 겨울 및 봄철에 높고, 여름철에는 낮은 분포를 보이는 경향이 확인되었다.

시뮬레이션에서는 공기 중 미세먼지의 유입, 유출, 여과, 침착, 실내 발생 등의 주요 경로를 반영하여 오염물질 이동 및 축적 특성을 정량적으로 재현하였다. 오염물질은 입경에 따라 PM10과 PM2.5로 구분하여 정의하였으며, 외기 침입계수(Penetration coefficient) 및 실내 침착률(Deposition rate)은 기존 연구 결과를 참조하여 설정하였다.^(14,15)

미세먼지 발생량과 관련된 기존 선행연구는 대부분 주거용 주방 환경을 대상으로 수행되었기 때문에, 본 연구의 대상인 대용량 급식 조리실과는 환경적 특성에서 차이가 존재한다. 이에 따라 본 연구에서는 실제 학교 조리실에서 수행한 장기 실내 미세먼지 농도 측정 결과를 바탕으로 발생량을 자체적으로 산정하였다.

특히, 튀김 및 볶음 등 유해물질 발생이 강한 조리 방식이 수행된 날의 데이터를 중심으로, 농도 변화가 뚜렷하게 나타난 6일의 데이터를 선정하여, 해당 시기의 발생량을 역산하였다. 계산은 실측 데이터를 사용하여, He et al.⁽¹⁶⁾이 제시한 오염물질 발생량 계산식(3), (4)를 이용하여 계산하였다.

덕트 시스템의 시뮬레이션은 CONTAM에서 제공하는 Darcy-Colebrook 모델을 활용하여, 배기 후드와 연결된 덕트 내의 압력 손실을 정량적으로 반영하였다. 해당 모델은 Darcy-Weisbach 식을 기반으로 하며, Colebrook-White 방정식과 표면 거칠기 계수를 통해 마찰 계수(Friction factor)를 계산한다.⁽¹⁷⁾ 도면을 기반으로 덕트 길이, 직경, 형태를 입력하였으며, 표면 거칠기는 CONTAM에서 제공되고 있는 Medium smooth(0.09 mm) 수준을 입력하였다.⁽¹⁸⁾

또한 후드의 경우, 급기량에 따른 배기 성능 차이를 구현하기 위해 옥상층에 위치한 배기구 및 관련 요소를 추가로 모델링하였다. 배기 송풍기는 CONTAM의 Fan and Forced-flow 모델을 기반으로 구성하였으며, 설계 도면에 제시된 실제 시스템 구성과 현장 설치 사양을 반영하기 위해 SIROCCO FAN의 팬 성능 곡선(Fan curve data)을 참조하여 입력하였다.⁽¹⁹⁾

본 연구에서 수행한 시뮬레이션은 공기 유동 및 오염물질 농도 분포에 대해 정상상태(Steady-state) 조건에서 해석을 수행하였으며, 주요 입력값은 기존 선행연구를 참고하여 설정하였다. 시뮬레이션 조건은 Table 3에 요약하여 제시하였다.

2.5 분석 케이스

본 연구에서는 자연 급기와 기계 급기를 포함한 다양한 급기 조건을 설정하고, 이들 조건에 따른 실내 공기질 개선 효과를 비교․분석하기 위해 총 7개의 시뮬레이션 케이스를 구성하였다. 각 케이스는 상이한 외기 조건을 반영하여 시뮬레이션을 수행하였다.

기본 케이스(Base case)는 창문을 개방하지 않고 급기 설비도 가동하지 않은 상태에서, 침기에 의한 외기 유입만 발생하는 상황을 가정하였다.

자연 급기의 효과를 평가하기 위해 설정된 Case 1은 세 가지 하위 시나리오로 구성된다. Case 1-1은 창문을 개방하여 실내외 공기 교환이 이뤄지는 상태(침기율 0.7 h-1)를 모델링한 것으로, 자연 환기의 영향을 정량적으로 분석하였다. Case 1-2는 창호형 자연환기 급기구를 활용하되, 필터를 적용하지 않은 경우이며, Case 1-3은 동일한 급기구에 MERV 14 등급의 미디움 필터를 적용하여 필터 유무에 따른 실내 미세먼지 농도 차이를 평가하였다. 이때 적용된 자연급기 시스템은 기존 제품의 카탈로그 자료를 참고하여 Self-Regulating Vent 모델을 기반으로 설정하였다.⁽²⁰⁾

Case 2는 급기 풍량이 배기 풍량에 비해 부족한 실제 학교 조리실 현장의 실태를 반영한 시나리오로, 창문은 닫고 기계 급기만을 가동하는 상황을 가정하였다. Case 2-1은 기계 급기 풍량을 배기량의 40%로 설정한 조건이며, Case 2-2와 Case 2-3은 각각 급기량을 배기량의 60% 및 80%로 설정하여, 현재 가이드라인에서 제시하는 권장 범위와 그 중간값을 비교 평가하였다. 기계 급기 시스템에는 프리필터(MERV 8)와 미디움 필터(MERV 14)를 병렬로 적용하였다. 각 시나리오의 조건을 요약한 분석 케이스 구성은 Table 4에 제시하였다.

3.1 배기 풍량에 따른 환기 성능 분석

Fig. 3은 외기 조건별로 각 후드에서 발생한 평균 배기 풍량을 나타낸 그래프이다. 시뮬레이션 결과, 배기 송풍기에서 멀어질수록 덕트 길이에 따른 압력 손실이 증가하여 후드별 배기 성능에 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 동일한 송풍기 성능을 적용하였음에도 불구하고, 덕트의 배치 구조에 따라 연결된 후드의 풍량에는 차이가 존재하였다. 그러나 각 덕트에 연결된 후드의 풍량 합계는 각각 5,572.08 m³/h 및 5,552.43 m³/h로 유사하게 나타나, 전체 배기량은 일정하게 유지됨을 확인할 수 있었다.

Fig. 4는 각 분석 케이스별 전체 배기 풍량을 비교한 결과를 나타낸다. 침기만으로 외기가 유입되는 Base 케이스에서는 가장 낮은 배기 성능이 나타났으며, 이는 급기 부족에 따른 배기 성능 저하로 해석된다. 반면, 창문을 개방하여 자연 급기를 수행한 Case 1-1은 기계 급기량을 배기량의 80%로 설정한 Case 2-3과 유사한 수준의 배기 성능을 보였다. 이는 충분한 자연 급기가 확보될 경우, 기계 급기에 준하는 배기 효과를 기대할 수 있음을 시사한다.

한편, Case 1-2와 Case 1-3의 결과를 비교한 결과, 필터의 적용 여부는 배기 성능에 유의미한 차이를 유발하지 않는 것으로 나타났다. 이는 시뮬레이션에 사용된 CONTAM 프로그램에서는 필터에 의한 저항과 그에 따른 급기 풍량 변화가 일어나지 않아, 급기량이 일정하게 유지되었다. 그 결과, 총 배기 풍량이 동일하게(11,795 CMH) 유지된 결과로 해석된다. 또한, 두 케이스 모두 Base 케이스 대비 배기량이 증가하였으나, 그 폭은 제한적이었다. 이는 본 연구에 적용된 창호형 자연환기 시스템이 주거용을 기준으로 설계된 제품을 기반으로 하고 있어, 대규모 조리실에 필요한 충분한 급기량을 제공하지 못했기 때문으로 분석된다.

이와 같은 결과를 통해, 급배기 밸런스가 후드의 배기 성능에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 정량적으로 평가할 수 있음을 확인하였다. 이는 급기 방식 및 급기량 조절이 환기 성능에 미치는 영향을 보다 체계적으로 분석할 수 있는 근거를 제공하며, 향후 학교 조리실의 환기 시스템 최적화를 위한 설계 방향 설정에 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Fig. 3 Average airflow rate of hood under various outdoor conditions.

Fig. 4 Total hood exhaust volume for each case in High conditions.

3.2 미세먼지 농도 변화에 따른 분석

현재 학교 조리실을 대상으로 한 미세먼지 농도에 대한 독립적인 기준은 존재하지 않으며, 적용 가능한 유사 기준으로는 ｢학교보건법 시행규칙｣ 상의 학교 환경 위생 기준과 고용노동부의 작업장 공기 질 기준이 있다. 본 연구에서는 대상 공간이 학교 내 조리실이라는 점을 고려하여, 학교보건법에서 제시하는 실내 공기질 기준⁽²¹⁾을 준용하였다. 이에 따라, 분석에 적용된 평가 기준은 실내 24시간 평균 농도로 PM10은 75 µg/m³ 이하, PM2.5는 35 µg/m³ 이하로 설정하였다.

다만, 본 연구에서 제시하는 농도 결과는 CONTAM을 활용한 정상상태(Steady-state) 시뮬레이션에 기반한 값으로, 시간에 따른 오염물질 농도 변화가 아닌 평형 상태에서의 수렴값을 의미한다. 그렇기 때문에 상기 기준(24시간 평균)과의 직접적인 수치 비교에는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고, 해당 기준치는 각 시나리오 별 실내 농도 수준이 공중보건 기준과 비교하여 상대적으로 어떤 수준에 위치하는지를 개략적으로 판단하는 참고 값으로 활용할 수 있으며, 특히 시나리오 간 환기 성능의 상대적 우열을 평가하는 기준선으로써 의미가 있다고 판단된다. 또한 아래 결과의 Fig. 5~Fig. 12의 (a)는 PM 10 농도를, (b)는 PM 2.5 농도를 나타내었다.

Fig. 5 Indoor PM concentration in the Base case.

3.2.2 창문 개방에 의한 자연 급기를 활용하는 경우(Case 1-1)

Fig. 6은 창문을 개방하여 외부 공기를 유입시키는 자연 급기 조건(Case 1-1)에서의 실내미세먼지 농도를 나타낸 그래프이다. Case 1-1의 경우, 일반적인 외기 조건 하에서 Base 케이스 대비 실내 미세먼지 농도가 전반적으로 감소하는 경향을 나타냈다. 그러나 외기 미세먼지 농도가 극도로 높은 조건(일 최댓값 기준, max(day))에서는 오히려 실내 공기질이 악화되는 결과가 관찰되었다.

PM10(Fig. 6(a))의 경우, 대부분의 외기 조건 시나리오에서 월별 최댓값을 제외하면 75 µg/m³의 기준치를 초과하지 않았으나, 고농도 외기 조건에서는 기준 초과의 가능성이 존재하였다. PM2.5(Fig. 6(b))의 경우, 미세먼지 농도가 상대적으로 낮은 시기(Low: 7월~10월)에서도 실내 평균 농도가 36.59 µg/m³로 나타나 기준치(35 µg/m³)를 근소하게 초과하였다.

이러한 결과는 단순한 자연 급기만으로는 외기 오염 수준에 관계없이 실내 미세먼지를 효과적으로 제어하기 어려우며, 특히 고농도 외기 조건에서는 오히려 부정적인 영향을 초래할 수 있음을 시사한다.

Fig. 6 Indoor PM concentration when window is opened, Case 1-1.

3.2.3 창호형 자연환기 시스템을 활용하는 경우(Case 1-2, Case 1-3)

Fig. 7은 창호형 자연환기 시스템을 적용하였지만 필터가 없는 경우의 실내 미세먼지 농도를, Fig. 8의 경우 창호형 자연환기 시스템과 필터를 사용하였을 경우의 실내 미세먼지 농도를 나타낸 그래프이다. Case 1-2 및 Case 1-3의 시뮬레이션 결과, Base 케이스 대비 PM10(Fig. 7(a)~Fig. 8(a)) 및 PM2.5(Fig. 7(b)~Fig. 8(b)) 농도는 일정 수준 감소하는 경향을 보였으나, 여전히 두 항목 모두 실내 공기질 기준치를 초과하였다. 이러한 결과는 시뮬레이션에 사용된 창호형 자연 급기 장치가 사무실이나 상업용 건물과 같은 일반적인 실내 환경을 대상으로 설계된 제품이라는 점에서 기인하는 것으로 판단된다. 학교 조리실은 조리 활동으로 인해 배기량이 크고, 실내외 압력 차가 크게 발생하는 특수한 환경이므로, 해당 장치가 요구되는 급기량을 충분히 제공하지 못한 것으로 해석된다.

또한, 필터 적용 여부에 따른 비교에서는 필터가 적용된 Case 1-3이 Case 1-2에 비해 다소 낮은 미세먼지 농도를 나타내며 일부 개선 효과가 확인되었다. 그러나 급기량 자체가 충분하지 않기 때문에, 필터를 통한 공기질 개선 효과는 제한적이었다. 이는 급기량이 부족한 조건에서는 필터의 성능 또한 효과적으로 발휘되기 어렵다는 점을 시사한다.

따라서, 학교 조리실과 같이 고부하 환기가 요구되는 공간에서는 창호형 자연환기 시스템을 단독으로 사용할 경우 실내 미세먼지 농도를 효과적으로 제어하기 어려우며, 보다 적극적인 기계 급기 방식의 도입이 필요할 것으로 판단된다.

Fig. 7 Indoor PM concentration with window ventilators, Case 1-2(filter X)

Fig. 8 Indoor PM concentration with window ventilators, Case 1-3(filter O).

3.2.4 기계 환기 시스템을 활용하는 경우(Case 2-1, 2-2, 2-3)

Fig. 9 ~ Fig. 11은 각각 기계 급기량을 전체 배기량의 40%, 60%, 80%로 설정한 경우의 실내 미세먼지 농도 변화를 나타낸 그래프이다. 이 경우, Base 케이스 및 자연 급기를 적용한 Case 1 계열과 비교하여 전반적으로 실내 미세먼지 농도가 유의미하게 감소하는 경향을 보였다. 특히 PM10(Fig. 9(a) ~ Fig. 11(a))의 경우, 모든 하위 케이스에서 실내 공기질 기준을 만족하는 결과가 확인되었다.

Case 2-1(배기량 대비 급기량 40%)의 경우, 외기 미세먼지 농도가 낮은 시기(7~10월)에는 기준치 이내로 유지되었으나, 나머지 시기에는 PM2.5(Fig. 9(b) ~ Fig. 11(b)) 농도가 지속적으로 기준치를 초과하였다. Case 2-2(급기량 60%)는 월별 평균 기준으로 모든 월에서 기준치를 만족하였으나, 과거 5년간 최고 농도를 기록한 특정 월 및 일 최대 농도 조건에서는 일부 초과 현상이 발생하였다. Case 2-3(급기량 80%)의 경우, 5년간 최고 미세먼지 농도가 관측된 특정일을 제외한 전 외기 조건에서 실내 농도가 기준치를 만족하는 것으로 나타났다.

Fig. 9 Indoor PM concentration in mechanical ventilation cases: 40% airflow, Case 2-1.

Fig. 10 Indoor PM concentration in mechanical ventilation cases: 60% airflow, Case 2-2.

Fig. 11 Indoor PM concentration in mechanical ventilation cases: 80% airflow, Case 2-3.

3.3 종합 고찰

Fig. 12는 외기 미세먼지 농도가 상대적으로 높은 1월, 3월, 4월 조건(High case)에서 도출된 시나리오별 PM 농도 변화를 나타낸다.

전체 결과, PM10(Fig. 12(a))의 경우 대부분의 환기 시나리오에서 기준치를 안정적으로 만족하고 있던 반면, PM2.5(Fig. 12(b))의 경우, 환기 방식에 따라 기준 초과 여부가 뚜렷하게 달라지는 경향을 보였다. 자연 급기 기반의 모든 시나리오에서는 기준을 초과하고 있었다. 기계 급기를 적용한 시나리오에서 급기량이 배기량의 60% 수준일 경우 일부 경계 사례가 확인되었으며, 80% 이상일 때 대부분의 조건에서 안정적인 실내 농도 유지를 달성할 수 있었다.

Fig. 12 Indoor PM concentration in High condition.