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ISSN : 1225-7672(Print)
ISSN : 2287-822X(Online)
Journal of the Korean Society of Water and Wastewater Vol.36 No.2 pp.107-119
DOI : https://doi.org/10.11001/jksww.2022.36.2.107

Investigation on the occurrence and fate of micropollutants in domestic wastewater treatment plants based on full-scale monitoring and simple statistical analysis

Sung Ho Chae1, Seung Ji Lim1, Jiho Lee1, Seid Mingizem Gashaw1, Woongbae Lee2, Sangki Choi2, Yunho Lee2, Woorim Lee3, Heejong Son3, Seok-Won Hong1*
1Center for Water Cycle Research, Korea Institute of Science and Technology (KIST)
2School of Earth Sciences and Environmental Engineering, Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)
3Water Quality Institute, Busan Water Authority
* Corresponding author: Seok-Won Hong (E-mail: swhong@kist.re.kr)

04/02/2022 22/03/2022 29/03/2022

Abstract


The frequent detection and occurrence of micropollutants (MPs) in aquatic ecosystems has raised public health concerns worldwide. In this study, the behavior of 50 MPs was investigated in three different domestic wastewater treatment plants (WWTPs). Furthermore, the Kruskal-Wallis test was used to assess the geographical and seasonal variation of MPs in the WWTPs. The results showed that the concentrations of 43 MPs ranged from less than 0.1 to 237.6 μg L-1, while other seven MPs including 17-ethynylestradiol, 17-estradiol, sulfathiazole, sulfamethazine, clofibric acid, simvastatin, and lovastatin were not detected in all WWTPs. Among the detected MPs, the pharmaceuticals such as metformin, acetaminophen, naproxen, and caffeine were prominent with maximum concentrations of 133.4, 237.6, 71.5, and 107.7 μg L-1, respectively. Most perfluorinated compounds and nitrosamines were found at trace levels of 1.2 to 55.3 ng L-1, while the concentration of corrosion inhibitors, preservatives (parabens), and endocrine disruptors ranged from less than 0.1 to 4310.8 ng L-1. Regardless of the type of biological treatment process such as MLE, A2O, and MBR, the majority of pharmaceuticals (except lincomycin, diclofenac, iopromide, and carbamazepine), parabens (except Methyl paraben), and endocrine disruptors were removed by more than 80%. However, the removal efficiencies of certain MPs such as atrazine, DEET, perfluorinated compounds (except PFHxA), nitrosamines, and corrosion inhibitors were relatively low or their concentration even increased after treatment. The results of statistical analysis reveal that there is no significant geographical difference in the removal efficacy of MPs, but there are temporal seasonal variations in all WWTPs.



현장 모니터링과 기초통계분석에 기반한 국내 하수처리장 미량오염물질 발생 및 거동 조사

채 성호1, 임 승지1, 이 지호1, Seid Mingizem Gashaw1, 이 웅배2, 최 상기2, 이 윤호2, 이 우림3, 손 희종3, 홍 석원1*
1한국과학기술연구원 물자원순환연구센터
2광주과학기술원 지구환경공학부
3부산광역시 상수도사업본부 수질연구소

초록


    1. 서 론

    2016년 기준 대한민국의 하수도 보급률은 약 93.2% 로 주요 OECD 국가 대비 높은 수준이지만, 선진국에 서 진행하고 있는 하수슬러지의 에너지 자원화, 미량 오염물질의 처리 등과 같은 4세대 및 5세대에 걸친 하수도 발전 단계에는 본격적으로 진입하지 못하고 있는 상황이다 (Kim et al., 2017). 특히 산업과 의학의 발달로 하수로 유입되는 미량오염물질들의 양과 종류 가 크게 늘어 이에 대한 대응 기술이 중요해졌기에 미국과 유럽의 국가들은 미량오염물질의 허용 농도에 대한 기준 강화와 위해성 평가, 하수처리장에서의 제 거 기술 확보 등의 관리 체계를 갖추고 있으나, 우리 나라는 높은 의약품 사용률에도 불구하고 아직까지 해당 분야에 대한 종합적인 관리가 미흡하다.

    미량오염물질의 배출은 의약품 사용 문제와 깊은 연 관이 있다. 대한당뇨병학회의 발표에 따르면 2016년 국 내 당뇨병 인구는 약 500만 명 수준으로 이 중 상당수인 190만 명은 섭취량의 약 90% 정도가 체내에서 대사되 지 않고 배출되는 메트포르민(metformin)이란 약품을 복용하고 있는 것으로 나타났다 (Kim et al., 2018). 또한, 건강보험심사평가원의 2018년도 설문조사에 따르면 설 문자의 약 55%는 미복용 의약품을 쓰레기통, 하수구, 변기통 등에 버린다고 응답한 것으로 알려졌다 (Korea Consumer Agency, 2020). 특히, 시중에서 쉽게 구할 수 있는 감기약 등에 포함된 acetaminophen 같은 일부 물질 들은 독성 기준치보다 더 높게 유입수에서 검출되고 있 어 만일 이러한 물질들이 하수처리시설에서 제대로 제거 되지 않고 강이나 토양으로 흘러 들어간다면 전체 생태 계에 심각한 문제를 일으킬 수도 있는 것으로 알려져 있 다. 상황의 심각성을 완화하고자 매년 2천억 원 가량을 폐의약품 처리를 위해 사용하고, 가정 내 폐의약품 회수 및 처리 사업을 진행하고 있으나 그 효과는 크지 않아 2017년 기준 폐의약품 수거 실적은 29만 톤으로 2016년 의 45만 톤 대비 60% 수준에 불과한 것으로 나타났다 (Health Insurance Review and Assessment Service, 2018).

    이렇듯 국내에서도 미량오염물질의 배출에 대한 우 려가 커짐에 따라 관련 내용에 관한 연구도 다수 진행되 었는데, 주로 하수처리장의 유입수와 방류수의 농도와 검출 빈도를 중심으로 연구되어왔다. 2008년 발표된 연 구는 한강을 중심으로 서울시에 위치한 4개의 주요 하 수처리장(중랑, 탄천, 난지, 서남)의 유입수와 방류수에 서의 미량오염물질 11종의 농도를 관측함과 동시에 근 방의 지표수에서 0.2 μg/L 미만의 의약품류 미량오염물 질이 검출된 것을 확인하였다 (Choi et al., 2008). 또한, 2014년 연구에서는 서울 중랑물재생센터 유입수, 방류 수 및 하수처리장 인근 하천수 내의 미량오염물질 29종 을 관측하여 약 24종의 미량오염물질을 방류수 및 하천 수에서 발견하였고 최대 44 μg/L 수준의 내분비계 장애 유발 미량오염물질들이 검출되는 것을 확인한 바 있다 (Ryu et al., 2014). 다른 2014년 연구에서는 낙동강 중・ 상류 소재 10개의 하, 폐수 처리장 방류수 내 미량오염 물질 22종을 분석한 결과, 프탈레이트류 5종 및 지방족 탄화수소 5종을 포함한 총 12종이 검출됨을 확인한 바 있다 (Kim et al., 2014). 이 외에도 미량오염물질의 농도 를 관측하고 파일럿 규모 수준의 단위 공정 내 제거 효 율을 측정하거나, 전체 하수처리공정을 크게 3개로 분 류하여, 생물학적 처리, 물리화학적 처리, 소독 처리 3단 계에서의 제거 효율을 관측하거나, 전체 하수처리공정 중 2차 처리 및 소독 처리에서의 제거 효율을 관측하는 등 하수처리장 내 각 공정의 미량오염물질 제거 효율을 분석한 연구 사례도 다수 보고되었다 (Kim et al., 2007; Sim et al., 2010; Behera et al., 2011). 그러나 각 연구에서 관측된 미량오염물질의 종류가 다소 제한적이며 일부 단 위 공정에 한정하여 관측하였다는 한계점이 존재한다.

    상기 언급한 연구들은 대상으로 삼은 미량오염물질 의 종류가 30종을 채 넘지 않고, 특정 지역 하수처리장 들과 최종 방류지역 인근 수역에 대해서만 연구를 수행 하여 국내 수계에 존재하는 미량오염물질 현황을 종합 적으로 판단하는데 사용되긴 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이에 본 연구는 국내 주요 하수처리장에서 검출이 예상되는 대표 미량오염물질 50종의 거동을 관측하여 미량오염물질의 규제 마련을 위한 기초 정보를 제공하 고자 대형 하수처리장 세 곳(서울 A 하수처리장, 광주 B 하수처리장, 부산 C 하수처리장)을 선정하여 각 처리 장의 시기별 미량오염물질 유입량과 제거 효율을 모니 터링한 뒤, 기초통계분석을 통해 그 결과들을 비교하고 자 한다. 본 연구에서 선정된 미량오염물질 50종은 환경 부에서 제시한 대상 미량 및 신종오염물질 263종 분류 표 상 1순위 물질을 50% 이상 포함하고, 하수 방류수에 서 높은 빈도로 발견되는 물질들의 종류를 조사한 뒤 선정하였다. 본 연구는 하수처리장 방류수를 통해 배출 된 미량오염물질의 성상 및 비중을 조사한 뒤 국내 화학 물질 및 의약품 사용현황을 파악하여 공공보건과 국민 건강증진에 기여하고자 하는데 가장 큰 목적이 있다. 또한, 선정된 하수처리장 세 곳은 서로 다른 생물학적 처리공법을 운영하고 있어 본 연구 결과는 국내 대표 하수처리장별 미량오염물질의 유입 및 방류 현황을 파 악하고 미래 계획을 수립하는 기준을 마련하는데에도 기여할 것으로 판단된다.

    2. 실험 및 연구방법

    2.1 대표 미량오염물질 50종 선정

    본 연구를 위해 선정된 미량오염물질 50종은 잔류 농약물질류 9종, 소독부산물 7종, 잔류농약물질류(부 식방지성) 2종, 잔류의약물질 32종으로 구성되었다. Online-고상체 추출법 액체 크로마토그래피/사중극자 비행시간(Liquid Chromatography/qTime-Of-Flight)으로 분석 가능한 물질 14종 ranitidine, atrazine, 17β-estriol, lovastatin, cimetidine, N,N-Diethyl-meta-toluamide (DEET), estriol, butylparaben, metformin, iopromide, estrone, perfluoropentanoic acid (PFPeA), 17α-ethylnylestradiol, simvastatin도 선정되었다.

    미량오염물질은 그 종류에 따라 추출과 화학분석 방법이 다른데, 본 연구에서는 대표적인 소독부산물 인 nitrosamine류 7종과 잔류미량오염물질류 43종, 크 게 두 종류로 물질들을 분류하여 분석을 진행하였다. Nitrosamine류 추출의 경우에는 고체상추출법(solid phase extraction, SPE)을 이용해 gas chromatography-mass spectrometry/mass spectrometry (이하 GC-MS/MS, Agilent Technologies. USA. 7010B TripleQuadrupole)를 사용하 여 EI (electron ionization) 모드로 분석하였다. 한편 잔 류 미량오염물질 43종의 경우에도 SPE로 추출, 질소 농축기로 농축하여 MRM (multiple reaction monitoring) 모드로 정성・정량하였다. Table 1은 본 연구에서 대상 으로 선정된 미량오염물질 50종을 나열한 것이다.

    2.2 하수처리장 선정 및 모니터링 계획

    본 연구에서 모니터링 대상으로 선정된 하수처리장 은 서울 A 하수처리장, 광주 B 하수처리장, 부산 C 하수 처리장 총 세 곳으로 2020년부터 2021년까지 주기적으 로 각 하수처리장의 공정별로 모니터링을 진행하며 미 량오염물질들의 농도변화를 조사하였다. 광주 B 하수처 리장과 부산 C 하수처리장의 모니터링 시점은 2020년 2월, 8월이었으며, 서울 A 하수처리장은 2020년 6월, 8월, 2021년 2월, 5월, 8월이었다. 서울 A 하수처리장은 생 물학적 제거 방법으로 고도처리 anaerobic-anoxic-aerobic (A2O) 공법, modified Ludzack-Ettinger (MLE) 공법, 생물 막 여과공법(submerged biological aerated filter, SBAF)이 각 계열별로 적용되어 있으며, 광주 B 하수처리장은 고도처리 A2O 공법과 nitrogen and phosphorus removal (NPR) 공법이, 부산 C 하수처리장은 conventional activated sludge (CAS), membrane bioreactor (MBR) 및 MLE 공법 등이 적용되어 있다. 서울 A 하수처리장은 계열별로 서로 다른 생물학적 처리 공법을 통해 하수를 처리하고 있는데, 본 연구에서는 생물막 여과공법이 적 용되어 있는 제 1처리장과 A2O 공법이 적용되어 있는 제 2처리장을 위주로 모니터링을 진행하였다. 다만, 필 요에 따라 나머지 두 계열에 대해서도 수질 모니터링을 일부 진행하였다. 광주 B 하수처리장과 부산 C 하수처 리장의 시료 채취 지점은 서울 A 하수처리장과 유사하 게 선정되었으나, 단위공정 종류가 각 하수처리장별로 다른 경우에는 각 단위공정의 유출수 변화를 확인할 수 있는 지점 위주로 선정하였다. 이후 각 하수처리장별 모니터링 결과를 분석할 때는, 서울 A 하수처리장에서 모니터링한 결과를 대표적으로 분석한 뒤, 광주 B 하수 처리장과 부산 C 하수처리장의 결과와 비교하는 방식으 로 연구를 수행하였다. Table 2는 모니터링 대상으로 선 정된 하수처리장의 세 곳의 주요 정보를 정리한 것이다.

    2.3 기초통계분석 및 데이터 비교 수행

    미량오염물질 모니터링 분석결과는 크게 두 가지 목적으로 평가되었다. 첫 번째는 하수처리장별 미량 오염물질 50종에 대한 모니터링 시점별 유입부/방류 부 농도 차이를 분석하는 것이고, 두 번째는 생물학적 처리/응집-침전/소독 공정별 제거 효율을 분석하는 것 이다. 미량오염물질 50종에 대한 유입부/방류부 농도 차이 분석은 모니터링 시점에 따라 하수처리장별로 수행되었으며, 시기 및 계절에 따라 해당 미량오염물 질의 유입/방류 농도 차이를 확인하는 것이 주요 목적 이었다. 또한, 생물학적 처리/응집-침전/소독 공정별 제거 효율 분석의 경우, 서울, 부산, 광주 대상 하수처 리장의 생물학적 처리 공정의 공법이 모두 다른 점에 착안하여 각 생물학적 제거 공정의 효율이 응집-침전 중심의 물리적 공정 대비 얼마나 높은 효율을 보이는 지를 관측하는 것이 주된 목표였다.

    또한, 각 모니터링 시점별 미량오염물질 제거효율 이 각 처리장의 생물학적 처리 공법별로 차이가 있는 지 확인하기 위해 정규분포를 따르지 않는 데이터 세 트들에 대해 주어진 데이터 세트들이 동일한 분포를 가지는지 여부를 판단하는 비모수검정법의 일종인 Kruskal-Wallis test를 사용하였다.

    3. 결과 및 고찰

    3.1 하수처리장 내 미량오염물질 유입 및 거동 분석

    Fig. 1은 2021년 2월, 5월, 8월에 수행한 서울 A 하 수처리장 모니터링 결과들을 제1 및 2처리장의 유입 수와 방류수로 구분하여 정리한 그림들이다. 제1과 2 처리장 유입수 농도에 차이가 있는 것은 각 계열별 원수 및 반류수 등의 유입 경로가 다르고 시료 채취 일자가 일부 다르기 때문이다. A 하수처리장 제1과 2 처리장의 유입수 내 미량오염물질 50종의 농도를 살 펴본 결과, 50종의 미량오염물질 중 sulfathiazole, clofibric acid, lovastatin, simvastatin, 17α-ethynylestradiol 과 17β-estradiol은 검출한계(limit of detection) 미만이 었다. 특히 simvastatin을 포함한 4종 물질과 estrogen 물질들은 제2처리장 전 단계에서 검출되지 않았다. 반면, metformin, acetaminophen, naproxen, caffeine은 Fig. 2에서 볼 수 있듯 각각 최대농도 133.4, 237.6, 71.5, 107.7 μg/L 의 고농도로 유입되었다.

    3.1.1 잔류의약물질 미량오염물질 거동 분석

    Fig. 3은 2021년 2월, 5월, 8월에 수행한 서울 A 하 수처리장 모니터링 결과들을 제1 및 2처리장의 유입 수와 방류수로 구분하여 잔류의약물질들의 농도에 대 해서만 다시 정리한 그림이다. 하수처리장에서 주로 검출되는 잔류의약물질들의 경우에는 종류별로 검출 농도가 매우 상이했다. 예를 들어, H2 수용체 차단제 (H2-receptor antagonist)인 cimetidine과 ranitidine의 유입 수 내 농도가 각각 최대 7.3과 0.18 μg/L로 측정되어, cimetidine의 농도가 ranitidine에 비해 약 40배 더 높은 것으로 확인되었다. 두 의약품 모두 인간의 간에서 50-70% 대사되어 소변으로 배설되는 특징을 가진다는 점에서 하수처리장 내 검출된 농도의 차이는 약품 사 용량과 오염물질들의 구조 차이에 기인하였을 것으로 추측된다. 특히, ranitidine은 cimetidine에 비해 분해 가 쉬운 구조를 가지고 있어 하수처리장으로 유입되 는 과정에서 생분해 등의 자연 반응으로 농도가 감 소하였을 수 있다 (Bergheim et al., 2012). 또한, 항생 제류인 lincomycin, sulfamethazine, sulfamethoxazole과 trimethoprim 등은 유입수 내 2.4 μg/L 이하로 지속적 으로 검출된 반면, 유사한 물질인 sulfathiazole의 경우 에는 전혀 검출되지 않았다. 유입수와 방류수에서 미 량오염물질들이 검출되는 농도를 비교할 때 하수처리 과정을 통해 약 65% 수준의 항생제류 물질을 처리할 수 있을 것으로 기대되나, 방류수에서 지속적으로 검 출되는 결과로 보아 무분별한 항생제 사용을 줄여 하 수처리시설로 유입되는 항생제류 오염물질의 농도 자 체를 줄일 필요가 있어 보인다. 또한, 고지혈증 치료 제의 일종인 clofibric acid, simvastatin, lovastatin의 경 우 3회에 걸쳐 진행된 모니터링에서 검출되지 않았다. 반면, gemfibrozil과 atovastatin은 지속해서 하수처리시 설에서 검출되었으며, 이들의 농도는 최대 4.4 μg/L에 달하는 것으로 확인되었다.

    3.1.2 소독부산물류 미량오염물질 거동 분석

    외부에서 유입되는 대부분의 미량오염물질들과 다 르게 nitrosamine류 물질들은 염소, 오존, 자외선 소독 공정 과정에서 amine 계열의 물질로부터 발생할 수 있어 하수처리 공정내에서 자체적으로 발생할 수 있 는 종들이다 (Afzal et al., 2016; Soltermann et al., 2013). 다만, nitrosamine류 물질들은 3회에 걸친 모니터 링에서 다른 미량오염물질들에 비해 상대적으로 저농 도로 검출되었으며, N-Nitrosomethylethylamine (NMEA), N-Nitrosopyrrolidine (NPYR)는 3회의 모니터링에서 전 혀 검출되지 않았고 N-Nitrosodiethylamine (NDEA), N-Nitrosodi-n-propylamine (NDPA), N-Nitrosomorpholine (NMOR)의 경우 일부 모니터링에서 검출되었으나 검출 빈도가 모니터링 3회 중 한 번 혹은 두 번 정도로, 3회 의 시료 채취에서 모두 검출된 N-Nitrosodimethylamine (NDMA), N-Nitrosodi-n-butylamine (NDBA)와 구분지 어 볼 수 있었다. NDEA, NDPA와 NMOR은 방류수에 서 각각 평균 4.9, 19.2, 2.3 ng/L로 검출되었지만, 유입 수에서는 측정되지 않았다. 반면, NDMA의 경우 8월 모니터링에서 유입수에서는 7.2 ng/L 수준으로 검출된 것이 최종 방류수에서는 50 ng/L 이상의 농도로 검출 되었다. Table 3에서 확인할 수 있듯 이러한 검출 수준 은 스위스, 미국, 중국 등의 나라들과 국내 경남지역 지표수에서 검출된 수준과 비교해보아도 유사한 범위 에 속하는 것으로 나타났다. 하지만 nitrosamine류는 인체에 발암 가능한 물질로 알려져 있고, 유럽에서는 마시는 물 내의 NDMA, NMOR에 대한 임시 가이드라 인을 제시하고 있는 만큼, 국내 하수처리시설에서도 이에 대한 지속적인 관리가 필요할 것으로 보인다.

    3.1.3 미량오염물질 검출농도에 대한 계절 변화의 영향 분석

    특정 물질들은 일정한 시기에 검출 정도가 유의하 게 높게 나타나기도 하였다. 예를 들어, 식품, 각종 산 업제품, 의약품과 개인 위생용품류 등에 많이 첨가되 는 보존제류인 methyl, ethyl, propyl, butyl paraben은 주로 사용되는 제품들의 특성상 하절기에 고농도로 검출될 것으로 예측되었으나, 실제 모니터링에서는 2월 에 가장 높은 농도로 검출되는 것이 확인되었다. 이는 해당 물질들에 대해 유사한 경향을 보고한 과거 연구 사례와 일치하는 결과로, 5월과 8월의 경우 동절기에 비해 평균 기온 및 강우량의 증가로 paraben의 분해 속도 증가와 희석 영향으로 인해 농도가 감소된 것 으로 판단된다 (Yoom et al., 2018). 또한, 항경련제로 사용되는 carbamazepine과 당뇨병치료제로 사용되는 metformin 모두 강수량에 의한 희석 효과 때문에 2월 모니터링의 유입수 내 농도가 5월과 8월 모니터링에 서의 유입수 내 농도보다 약 10배 높게 검출되었고 살충제에 사용되는 DEET의 경우 하절기인 8월에 높 은 농도로 검출되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 시기에 따른 미량오염물질들의 검출농도 차이는 특정 시기 및 계절마다 변하는 기상 요건과 해당 물질이 포함된 제품 사용의 빈도 차이에서 기인하는 것으로 보인다.

    3.1.4 전체 하수처리장 내의 미량오염물질 제거효율 분석

    일부 물질은 하수처리 공정을 거치면서 농도가 오히 려 증가하는 경향을 보이기도 하였다. 고혈압 관리에 사 용되는 베타차단제류(β-blockers)인 atenolol, metoprolol, propranolol 중, 생물막 여과공법(제 1처리장)을 거치면 서 metoprolol과 propranolol의 농도가 오히려 증가하였 다 (Fig. 1a, Fig. 1b) 반면, A2O 공법(제 2처리장)에서 는 베타차단제가 20-50% 감소하는 것으로 나타났다. (Fig. 1c, Fig. 1d) 또한, 난분해성 잔류성유기화합물질 인 과불화화합물류 역시 하수처리공정을 거침에도 농 도가 저감되지 않거나 증가하는 경향을 나타내었다. 이는 하수처리공정이 앞서 말한 물질들을 제거하는데 효과적이지 못한 공정임을 의미하며 따라서 추후 이 러한 물질들의 제거를 위한 공정 개선 또는 추가 공 정 도입 등의 대안이 필요할 것으로 보인다.

    비슷한 맥락으로, 부식방지제로 사용되는 Benzotriazole, benzothiazole, benzosulfonamide류에 속하는 4-methyl-1Hbenzotriazole (4-TTR) 및 1-H-benzotriazole (BTR), 그리 고 제초제로 널리 쓰이는 난분해성 유기 화합물의 일 종인 atrazine 등은 하수처리공정이 그 농도를 감소시 키는데 효과가 미미한 것으로 나타났다. 4-TTR과 BTR은 계절 및 시기와 큰 관계없이 하수처리공정 내 에서 꾸준히 검출되었으며, atrazine은 유입수와 방류수 농도를 비교했을 때 거의 제거가 이루어지지 않는 것 을 확인할 수 있었다. 해당 물질들은 인체에도 영향을 미칠 수 있는 물질들임을 고려할 때 이에 대한 대응이 추후 제시되어야 할 것으로 사료된다 (Environmental Protection Agency, 2017).

    우리의 일상에서 흔히 접할 수 있는 caffeine, ibuprofen, acetaminophen, naproxen 등과 같은 물질들을 제거하는 데 에는 생물학적 제거 기작이 주요하게 작용함을 알 수 있 었다. Caffeine은 하수처리공정을 거치면서 약 50% 내외 의 전체 제거율을 보였는데, 응집-침전을 통한 물리적 제 거보다는 생흡착, 생분해 등에 의한 제거가 주요하게 작 용한 것으로 판단된다. 또한, ibuprofen, acetaminophen, naproxen 등의 의약품류 물질들의 경우도 생물학적 처리 공정을 통해 효과적으로 제거되는 것이 확인되었으며, 80-95% 정도의 높은 제거율을 나타내었다 (Fig. 2).

    3.2 하수처리장별 미량오염물질 유입특성 및 처리효율 비교

    Fig. 4는 2021년 서울 A 하수처리장 제 1 및 제 2처 리장의 미량오염물질 그룹별 농도 변화를 주요 처리 단계별로 나타낸 것이다. 그림에서 볼 수 있듯 두 처 리장의 유입수 분포는 95% 이상 잔류의약물질과 각 성제(caffeine)로 구성되어 있었다. Fig. 5는 이러한 각 미량오염물질의 제거율을 확인하기 위해 생물막 여과 공법과 A2O 공법의 효율을 비교한 것인데, 두 공법 모두 잔류의약물질류에 대한 제거효율이 90% 이상임 을 확인할 수 있었다. 반면, 부식방지제와 과불화화합 물 제거에 대해서는 A2O 공법이 유리하였는데 과불화 화합물이 생물학적 산화 반응으로는 제거가 어려운 물 질임을 상기할 때 생흡착이 주요 제거 기작이었을 것 으로 판단된다. 또한, Fig. 2에서 확인할 수 있듯 각 과 불화화합물의 제거효율은 그 종류별로 달라 A2O 공법 에서 모든 과불화화합물을 완벽하게 제거하는 것은 아 님을 알 수 있었다. 생물막 여과공법은 nitrosamine류와 제초제/살충제 제거에 있어 A2O 공법보다 더 효과적 이었는데 이는 부착 또는 부유성장에 의해 차이를 나 타내는 반응조 내 미생물 농도 때문으로 판단된다.

    2021년 서울 A 하수처리장 모니터링 결과의 경우 2020년에 진행하였던 광주 B 하수처리장과 부산 C 하 수처리장 미량오염물질 분석 결과와 유사한 경향을 나타내었다. Metformin(당뇨치료제), acetaminophen(해 열제), cimetidine(소화제), naproxen(진통제), ibuprofen (소염제), caffeine(각성제)이 유입수에 잔존하는 잔류 의약물질들의 대부분을 차지하였다. 이들 6종의 잔류 의약물질들은 2018년도 환경부 보고서에서도 보고된 물질들이며 소비자들이 쉽게 구입하여 복용할 수 있 는 일반약품에 포함된 물질들이었다 (Jeong et al., 2018). Fig. 6는 2021년 A 하수처리장(서울), 그리고 2020년 B 하수처리장(광주), C 하수처리장(부산)에서 처리공정으로 유입되는 미량오염물질들의 농도를 계 절별 (동절기 2월, 하절기 8월) 구성비로 나타낸 막대 그래프이다. 앞서 언급했듯, 채수 시점은 다르나 각 시기별로 세 하수처리장에서 검출되는 미량오염물질 의 경향은 매우 유사하였다. C 하수처리장(부산)의 경 우, Iopromide 등의 일부 물질을 제외한 대다수 물질 들에 대해 2월의 유입농도가 8월의 유입농도보다 높 았다. 특히 ibuprofen, BTR, 4-TTR, 그리고 methyl paraben 등의 물질은 2월의 유입농도가 전체 농도 합 계의 80% 수준에 이르는 것으로 관측되었다. (Fig. 6c) 다만, 살충제로 사용되는 DEET의 경우 8월의 유입농 도가 전체 구성비 중 60% 이상을 차지하였으며, 이러 한 현상은 세 하수처리장 유입수에서 공통적으로 나 타났다. B 하수처리장(광주)의 경우에도 미량오염물 질들의 계절별 농도 변화를 살펴보면 2월의 유입농도 가 전체적으로 8월의 유입농도보다 높은 것으로 나타 났다. (Fig. 6b) 2021년 A 하수처리장(서울) 역시 마찬 가지로, 2020년도의 B(광주)와 C 하수처리장(부산)처 럼 일부 물질을 제외한 대다수의 8월 미량오염물질의 농도가 동절기에 유입되는 미량오염물질 농도에 비해 서 낮게 측정되었다. 세 하수처리장의 이러한 유사한 경향은 일정 수준 이상의 규모를 가진 도시에서 하수 처리장으로 배출되는 미량오염물질의 시기 및 계절별 경향성이 매우 유사하다는 것을 나타낸다.

    Table 4는 2020년 지역별 하수처리장의 유입수 및 방류수 농도에 대한 차이를 보기 위해 진행한 비모수 검정의 일종인 Kruskal-Wallis test의 결과이다. 본 연구 의 Kruskal-Wallis test는 방류수 내 총 미량오염물질 농도가 각 하수처리장의 생물학적 처리 공정에 의해 최종적으로 결정된다는 가정하에 수행되었다. 2월과 8월에 지역별로 유입된 미량오염물질들의 데이터 분 포는 모든 경우에 대해 p-value가 0.05보다 크기 때문 에 다르지 않음을 알 수 있다. Fig. 6에 나타나듯 일부 물질들의 경향성이 하수처리공정별로 차이를 보이기 는 했지만 그럼에도 각 하수처리 공정별로 유입되는 미량오염물질의 전체 유입/방류 농도에는 차이가 없 음이 통계적 분석을 통해 다시 한번 확인된 것이다.또 한, 방류수에서의 농도 역시 2월과 8월 모두 p-value가 매우 높은 값을 가져, 모든 시기에 걸쳐 전체 하수처 리공정을 거친 이후에는 지역별 농도가 다르지 않음 을 확인할 수 있었다.

    Fig. 7은 세 지역 하수처리장의 계절, 생물학적 처 리공법 차이에 따른 미량오염물질 농도 변화를 나타 낸다. 처리장별과 계절에 관계없이 침전에 의한 미량 오염물질 제거효과는 크지 않았고 혐기조, 무산소조, 호기조 등의 생물학적 처리 공정을 거치면서 대부분 의 미량오염물질들이 제거되는 것을 Fig. 7을 통해 확 인할 수 있었다. 모든 측정 데이터에서 8월의 전체 농 도가 2월의 전체 농도에 비해서 낮은 농도값을 갖는 것을 알 수 있으며, A(서울)와 C 하수처리장(부산)의 경우 탈질 공정이나 생물학적 처리 공정을 거치면서 농도가 급격하게 감소함을 관측할 수 있었다.

    4. 결 론

    본 연구에서는 전국 대형 하수처리장(서울 A 하수처 리장, 광주 B 하수처리장, 부산 C 하수처리장) 세 곳에 대한 미량오염물질 거동을 유입수부터 방류수까지 각 공정별로 평가하여 이를 기초통계 분석을 통해 비교 및 조사해보는 연구를 수행하였다. 분석 결과, 대상이 된 주요 하수처리장들의 미량오염물질 유입 및 방류농도 수준은 통계적으로 유의미한 차이를 나타내지 않았다. 또한, 채수시기에 따른 미량오염물질의 계절별 농도 차이도 세 하수처리장 모두에서 유사하게 나타났으며, 특히 동절기에 비해 하절기의 유입/방류농도가 낮게 검출되었다. 이러한 부분을 말미암아 볼 때, 기온과 강 수량과 같은 기상 요소가 미량오염물질의 유입 및 제 거기작 모두에 영향을 미치는 것으로 보여진다. 아울 러 미량오염물질들에 대한 처리효율의 경우, 생물학적 처리 방식과 응집-침전으로 대표되는 물리적 처리 방 식 사이에 차이가 있었으나 전체 공정의 관점에서 볼 때 대상이 된 서울 A 하수처리장, 광주 B 하수처리장, 부산 C 하수처리공장 모두 유입수 내에 포함된 미량오 염물질들의 농도를 유의미한 수준까지 제거하였다. 하 지만, 일부 물질들의 경우 농도가 감소되지 않거나 오 히려 증가하였고, 각 개별공정별로 제거효율이 상이하 게 나타났다는 점은 향후 연구를 통해 면밀히 살펴보 아야 할 것이다.

    사 사

    본 결과물은 환경부의 재원으로 한국환경산업기술 원의 상하수도 혁신 기술개발사업의 지원을 받아 연 구되었습니다 (2019002710010).

    Figure

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    Distribution of the concentrations of fifty micropollutants at ‘A’ wastewater treatment facility in Seoul; (a) the influent concentrations for the SBAF line, (b) the effluent concentrations from the SBAF line, (c) the influent concentratons for the A2O line, and (d) the effluent concentrations from the A2O line.

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    Influent and effluent concentrations of micropollutants monitored at the SBAF line and A2O line in ‘A’ wastewater treatment facility, Seoul.

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    Influent and effluent concentrations of pharmaceuticals for the (a) A2O line and (b) SBAF line in ‘A’ wastewater treatment facility, Seoul; note that the left, middle, and right stack bars indicate the concentrations of each pharmaceutical monitored in February, May, and August, respectively.

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    Changes in the concentrations of the different micropollutant groups at the SBAF line and A2O line in ‘A’ wastewater treatment facility, Seoul.

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    Removal efficiencies of the different micropollutant groups at the SBAF line and A2O line in ‘A’ wastewater treatment facility, Seoul.

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    Normalized stacked bar charts illustrating the relative concentrations of each micropollutant monitored at different months; (a) ‘A’ wastewater treatment facility in Seoul, 2021, (b) ’B’ wastewater treatment facility in Gwangju, 2020, and (c) ‘C’ wastewater treatment facility in Busan, 2020.

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    Changes in the sum concentration of fifty target micropollutants at the three different wastewater treatment facilities according to regions, seasons, and unit processes; (a) CAS process of Busan in 2020, (b) MLE process of Busan in 2020, (c) MBR process of Busan in 2020, (d) A2O process of Gwangju in 2020, (e) A2O process of Seoul in 2021, (f) SBAF process of Seoul in 2021.

    Table

    List of fifty micropollutants selected in this study

    General information about three different wastewater treatment facilities addressed in this study

    Ranges of the nitrosamine concentrations measured in the current study and previous studies

    Results of the Kruskal-Wallis tests for the micropollutants concentrations in influents and effluents of three wastewater treatment facilities operated with different biological treatment processes; note that influent and effluent data from ‘A’ wastewater treatment facility in Seoul in February 2020 are unavailable

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