옥외폭로 전통 단청시편의 색변화와 환경인자간의 상관성 분석

A Correlation Analysis between Color Change and Environmental Factors of Traditional Dancheong Specimens with Outdoor Exposure

Article information

J. Conserv. Sci. 2023;39(4):505-526
Publication date (electronic) : 2023 December 20
doi : https://doi.org/10.12654/JCS.2023.39.4.14
1Restoration Technology Division, National Research Institute of Cultural Heritage, Daejeon 34122, Korea
2A Former Restoration Technology Division, National Research Institute of Cultural Heritage, Daejeon 34122, Korea
3Cultular Heritage Conservation Science Center, National Research Institute of Cultural Heritage, Daejeon 34122, Korea
김명남1, 김지선2, 정혜영3, 김사덕2, 이선명,1
1국립문화재연구원 복원기술연구실
2전 국립문화재연구원 복원기술연구실
3국립문화재연구원 문화재보존과학센터
*Corresponding author E-mail: choro13@korea.kr Phone: +82-42-860-9348
Received 2023 November 7; Revised 2023 November 28; Accepted 2023 December 15.

Abstract

본 연구는 옥외폭로시험 전통 단청시편의 색변화에 대한 다양한 환경인자의 영향분석을 목적으로 하였다. 전통 단청시편 9종(석간주, 진사, 황토, 자황, 웅황, 석록, 뇌록, 석청, 백토)을 2017년부터 2019년까지 서울 숭례문과 대전 국립문화재연구원에서 각각 비가림 옥외폭로하고 누적 자외선량을 기준으로 주기별 색도 측정과 기상요소, 가스상 오염물질, 총부유분진(TSP), 강하분진(Dustfall)에 대한 모니터링, 포집, IC분석을 수행하였다. 측정 및 분석값을 가공 후 피어슨 상관분석법으로 전통 단청시편의 색차와 환경인자간의 선형 상관성을 분석하였다. 상관성 분석결과, 전통 단청시편의 색차는 기상요소 중 일사량, 자외선량, 증발량과의 강한 양의 선형 상관성이 국립문화재연구원시편 6∼8종, 숭례문시편 6종에서 확인되었다. 가스상 오염물질중 SO2, O3와의 강한 양의 선형 상관성이 숭례문시편에서만 각각 1종 확인되었고, 총부유분진의 이온농도중 NO3-, SO42-, K+, Mg2+, Ca2+과의 강한 양의 선형 상관성이 국립문화재연구원시편에서만 4종 확인되었다. 강하분진의 이온농도 중 SO42-, NO3-, Ca2+과의 강한 양의 선형 상관성이 숭례문시편 5∼7종, 국립문화재연구원시편 1∼5종에서 확인되었으며, 특히 Na+, Cl와의 강한 양의 선형 상관성이 숭례문시편 2종에서 나타났다. 이를 종합한 결과, 기상요소 중 자외선량과 강하분진 중 NO3-, SO42-, Cl농도가 단청시편 색변화에 가중요소로 작용하는 것으로 확인되었다.

Trans Abstract

The purpose of this study was to analyze the influence of various environmental factors on the color change of outdoor exposed dancheong specimens. From 2017 to 2019, nine traditional Dancheong specimens(Sokganju, Jinsa, Hwangto, Jahwang, Wunghwang, Seokrok, Noerok, Seokcheong, and Baekto) were exposed to Sungnyemun Gate(SNG) and the National Institute of Cultural Heritage(NRICH) as conditions for blocking rainfall, respectively. Subsequently, chromaticity measurements were conducted periodically, and monitoring, collection, and IC analysis of meteorological elements, gaseous pollutants, TSP and Dustfall were performed. As a result of the analysis, after processing the measured values, the linear correlation between the color difference of the traditional dancheong specimen and environmental factors was analyzed by Pearson’s correlation analysis. Among the meteorological elements, the linear correlation of strong positive between solar radiation, UV radiation, and evaporation was confirmed in 6-8 of the NRICH specimens and 6 of the SNG specimens. Among the gaseous pollutants, a strong positive linear correlation with SO2 and O3 was confirmed only by the SNG specimens, Among the ion concentrations of TSP, four types of strong positive linear correlations between NO3-, SO42-, K+, Mg2+, and Ca2+ were confirmed only in the specimen of the NRICH. Among the ion concentrations of Dustfall, a strong positive linear correlation with SO42-, NO3- and Ca2+ was found in 5-7 of SNG and 1-5 of the NRICH, and in particular, a strong positive linear correlation with Na+ and Cl- was found in 2 of the SNG specimens. Therefore, it was confirmed that ultraviolet dose among meteorological elements and the concentration of NO3-, SO42-, and Cl- in the dustfall act as accelerating factors in the chromaticity change of the dancheong specimen.

1. 서 론

전통 단청안료의 내구성과 관련하여 일반적으로 실내 촉진시험과 옥외폭로시험이 적용되어 왔으며 구체적으로는 내광성, 내후성, 내공해성시험으로 세분화된다. 내광성에 관련된 인자들은 일사량, 자외선량이고, 내후성에 관련된 인자들은 일사량, 자외선량을 포함하여 온도, 이슬점온도, 습도, 풍향, 풍속, 해면기압, 강수량, 강수일수, 증발량 등 기상요소이다. 내공해성에 관련된 인자들은 CO2 온실가스와 NO2, SO2, CO, O3, H2S 등 가스상 오염물질, 그리고 초미세입자(PM2.5), 미세입자(PM10), 총부유분진(TSP), 강하분진(Dustfall) 등 입자상오염물질이다. 특히 NO2, SO2 가스상 오염물질은 가스상으로 단청 표면과 직접 반응하는 것은 물론 입자상 오염물질과 결합하여 총부유분진과 강하분진 내 산성염의 형태로 존재하면서 단청 표면에 2차 피해 가능성이 높다. 한편 TSP나 Dustfall을 구성하는 입자중 해염, 염화염에 의한 단청 표면 피해 가능성도 존재한다(Kim et al., 2019).

내광성에 대한 연구를 살펴보면, 진사(HgS), 웅황(AsS, As2S2), 자황(As2S3)을 대상으로 촉진내후성시험을 진행한 결과, 진사는 흑화되고 웅황과 자황은 밝은 노란색으로 변색이 되는데 특히, 웅황에서의 색차가 더 크게 나타나는 특징을 소개하며 대상시료 모두 광산화에 의한 색변화가 큰 것으로 보고되었다(Park and Jeong, 2019; Kim et al., 2020). 추가로 웅황 등 황화비소화합물은 박물관 LED조명과 가시광선에 의한 광산화가 일어나는 것으로도 확인되었다(Maccia et al., 2013; Jo et al., 2018). 또한, 회청안료(CoAsS, CoAs2), 동록안료(Cu2(OH)3Cl, C4H6CuO4H2O), 납계열 안료인 연백(PbCO3), 연단(Pb3O4), 밀타승(PbO)에 대한 촉진내후성시험을 통해 광산화가 단청안료의 색상 안정성을 저해하는 요인으로 언급되었다(Kim, 2013; Park et al., 2020; Park et al., 2021; Park et al., 2022).

내후성에 대한 연구를 살펴보면, 전통안료 9종에 대한 촉진내후성시험과 옥외폭로시험 후 표면 물리적 특성 변화 비교 평가에서 촉진내후성시험에서는 진사, 웅황 등 2종의 색변화가 큰 것으로 나타났으며, 옥외폭로시험에서는 대전 국립문화재연구원 사이트의 진사, 자황, 석청(Cu3(CO3)2(OH)2) 등 3종의 색변화가, 서울 숭례문 사이트의 진사, 자황, 웅황, 석록(Cu2(CO3)(OH)2), 석청 등 5종의 색변화가 크게 확인되어 촉진내후성시험보다는 옥외폭로시험이, 옥외폭로시험에서는 청정지역보다는 도심지역에서 변화가 가중되었다. 이러한 결과를 통해 내광성보다 내후성 조건에서 단청안료의 변화 시편 범위가 확대되고, 강도가 가중됨을 알 수 있다(Kim et al., 2020).

가스상 오염물질에 대한 연구를 살펴보면, 도시 대기질은 토사의 비산먼지, 해염입자 등 자연 발생원 오염물질과 각종 화학물질의 사용 증가, 도시의 인구 집중화, 산업 및 난방시설과 자동차 교통량의 증가 등 인위적인 발생원 오염물질들이 상존한다(Kim et al., 2003). 대기중으로 배출된 SO2, NO2 등은 복잡한 물리, 화학적인 반응을 통해 산성물질이 되어 부유하거나 건성, 습성형태로 침적되어 문화유산에 피해를 준다(Howells, 1990). 주요 산성 물질은 황산염(SO42-)과 질산염(NO3-)으로 부유 토양입자 표면에 강하게 흡착됨을 알 수 있으며(Cho et al., 2010; Ottosen et al., 2010) 미세먼지의 증가를 야기한다(Kim et al., 2008). 회청안료(CoAsS, CoAs2), 동록안료(Cu2(OH)3Cl, C4H6CuO4H2O), 납계열 안료인 연백(PbCO3), 연단(Pb3O4), 밀타승(PbO)에 대한 가스부식시험을 통해 NO2, SO2, CO2 순의 열화 영향이 확인되었고 특히, NO2에 의한 시편별 색변화가 크게 나타났다(Kim, 2013; Park et al., 2020; Park et al., 2021; Park et al., 2022).

입자상 오염물질에 대한 연구를 살펴보면, 일반적으로 먼지의 크기는 0.001∼500 µm정도이며, 100 µm미만은 TSP, 10 µm이하 PM10, 2.5 µm이하일 경우 PM2.5라고 한다. 강하분진은 부유분진을 포함하여 일반적으로 100 µm 이상을 의미한다(Kim et al., 2003). 미국 보건기구에 따르면 산업시설이나 교통수단에 의한 인위적인 배출원에서 발생되는 분진은 대개 입경이 10 µm이하인 PM10으로 보고되고 있다(Purdue et al., 1986). PM2.5 농도가 계절적 차이가 없는데 반해 PM10의 농도는 봄철 황사 영향으로 계절적 차이를 보인다(Lee, 2004). 5 µm 전후의 무기 토양 입자가 장거리 이동을 하므로(Kim and Yeo, 2004), 황사 발생시 부유분진중 5∼6 µm 입자의 농도가 증가하기 때문이다(Mori et al., 2003). 따라서, 황사기간에 PM2.5, PM10, TSP에서 평균 2배 이상의 농도 증가를 유발하며, PM2.5보다 PM10에서 크게 나타난다(Kang et al., 2007). TSP중 PM10이 차지하는 농도분율은 평균적으로 70%정도이며 동절기(10월∼3월)에서 높게 나타난다. 평균TSP 농도는 공업지역>상업지역>주거지역>교외지역 순으로 높은 경향으로 조사되었고(Choi and Beak, 1998), TSP에 대한 이온 농도는 서울시 에어로졸에 대한 이온 성분연구와 겨울철 서울, 부산 간의 이온분석비교에서 양이온에서 NH4+이 가장 높고 음이온에서는 SO42-, NO3-가 높았으며 특히 SO42-는 모든 이온 중에서 가장 높은 농도를 보였으나(Kim et al., 2004; Kim et al., 2008) 부산과 익산의 경우 해양성 기원의 역할을 확인시켜주는 Cl-, Na+의 기여도가 확인되었다(Kim et al., 2004; Kang et al., 2007).

강하분진을 살펴보면, 보건환경적인 관점에서 부유분진의 다단포집과 입자별 성상 연구로 세분화되면서 오히려 강하분진에 대한 연구는 미미한 실정이다. 서울지역 기상요소에 따른 강하분진의 특성 연구에서 우리나라는 봄철에 황사가 빈번히 발생하여 타 기간에 비하여 봄철에 강하량이 많이 나타나며 강하분진은 일반적으로 장거리 수송에 의한 영향보다는 국지적인 영향을 더 크게 받는다고 보고하였으며 봄철 풍속과 상관성이 높고, 기타 계절은 강수량, 온도, 상대습도와 상관성이 높은 이유로 봄철은 장거리 수송에 의한 영향이, 기타 계절은 서울시 자체 발생원에 의한 영향이 지배적인 것으로 조사되었다(Kim et al., 1996).

상기와 같이 단청시편의 내구성과 관련된 내광성, 내후성, 일부 개별 가스를 이용한 내공해성까지 상관성 또는 영향관계를 규명하고자 하는 연구 노력들이 있어왔으나, 가스상 오염물질과 입자상 오염물질의 결합, 응집, 산성염 형성, 부유, 이동, 기타 염의 유입과 침적 등에서 야외 문화유산 표면 침적과 영향 관계까지는 물리 화학적인 반응단계의 복잡성과 모니터링 가용자원의 부족, 실내 모의실험 한계로 연구된 바가 없었다. 그러던 중 전통 단청 안료 옥외폭로시험에 맞추어 숭례문 대기질 조사를 시작하면서 기상요소, 가스상 오염물질, 입자상 오염물질(TSP, Dustfall)에 대한 모니터링과 분석이 진행되었고, 단청 채색시편의 색변화, 물리적 특성 변화에 대한 복합 가중요소로서 총부유분진, 강하분진을 주목하게 되었다(Kim et al., 2019; Kim et al., 2020; Park et al., 2020; Park et al., 2021).

본 연구에서는 서울 숭례문과 대전 국립문화재연구원 사이트에서의 옥외폭로시험을 통한 단청시편 색도 변화 결과와 대기질 조사 결과를 정리하였다. 또한, 단청시편 색변화에 대한 기상요소, 가스상 오염물질농도, 그리고 TSP와 Dustfall의 이온성분 및 농도와의 상관성 분석을 실시하였다. 이를 통해 전통 단청시편의 색변화에 강한 선형 상관성을 가지는 환경인자들과 이온성분들을 도출하고자 하였다.

2. 연구방법

2.1. 전통 단청시편 및 옥외폭로시험

옥외폭로시험에 사용하는 전통 단청시편은 적색, 황색, 녹색, 청색, 백색계열 천연 무기안료 9종으로 G사(KOR)의 시판안료 및 재현안료를 사용하였다. 적색계열은 석간주(SG)와 진사(JS), 황색계열은 황토(HT), 자황(JH) 및 웅황(WH), 녹색계열은 석록(SR) 및 뇌록(NR), 청색계열은 석청(SC), 백색계열 안료는 백토(BT)이다. 시편제작은 전통 단청 소재를 재현한 아교시편과 안료 자체의 내후성 파악을 위한 수지시편으로 구분하고 동일한 가로× 세로 규격으로 동일 수량으로 제작하였다. 아교시편은 육송 목재(68 × 140 × 10 mm)를 바탕재로 하여 아교 포수를 선행후 안료와 8% 농도 아교수를 혼합한 다음 채색하였다. 채색-건조 과정을 약 3회씩 반복하였으며 시편의 갯수는 9종 51개로 준비하였다. 수지시편은 알루미늄판(68 × 140 × 0.65 mm)을 바탕재로 하여 안료와 실리콘수지(Sylgard184, Dow corning, USA)를 혼합한 다음 자동도공기로 200 µm로 두께로 균일 도포하였다. 제작을 마친 아교시편에 대하여 색도 및 물리적 특성 측정용도로, 수지시편에 대하여는 강하분진 수집 및 기타 분석용도로 구분하여 활용하였다(Table 1).

List of pigments used for the test (Kim et al., 2020)

전통 단청시편의 옥외폭로시험은 실제 단청의 위치특성을 반영하기 위해 옥외환경을 동일하게 모사하면서 강우만을 차단하여 자연내후성 시험을 수행할 수 있는 구조물을 설계하였다. 설계된 옥외폭로시험대는 서울 숭례문 부지(N37°33′33.44″, E126°58′2.01″, 해발고도 51 m) 및 대전 국립문화재연구원 보존과학센터 옥상(N36°23′26.18″, E127°23′37.14″, 해발고도 80 m)에 설치하였고 경사각 36°로 고정하고 단청시편을 거치 배열하였다. 단청시편의 색도 측정 및 기타 분석 주기는 전통 단청소재 촉진내후성 시험 결과를 활용한 필드 수명 예측 자외선 노출량을 참고하여 실시하였다. 즉 국내 9개 지역 연평균 수평면자외선량이 334 MJ/m2이며, 목조 건축물의 처마, 창방의 단청 채색부 지점에서의 연평균 자외선량은 33.4 MJ/m2로 10% 수준이라는 한국화학연구원의 누적 자외선량 산출 기준을 참고하여 1.7, 8.5, 15.3, 22.1, 35.7, 49.3, 62.9, 90.1, 117.3, 151.3, 185.3, 219.3, 253.3, 294.1, 334.9 MJ/m2 주기로 모니터링하였다. 상기 모니터링 주기는 측정지점에 대한 자외선량 예측자료 부족, 기상일기의 변동성, 사전 수시 모니터링 한계로 측정계획주기별 등비 자외선량에서 다소 변동성이 반영되었다(Table 2, Figure 1).

Measurement cycle according to cumulative ultraviolet Radiation

Figure 1.

Site with outdoor exposure stand and Automatic Weather System(AWS). (A) Outdoor Exposures stand at Sungnyemun Gate(SNG) in Seoul, (B) AWS at SNG, (C) Outdoor Exposures stand at National Research Institute of Cultural Heritage(NRICH) in Daejeon, (D) AWS at NRICH.

2.2. 단청시편의 색도 측정

옥외폭로시험에서 누적 자외선량 회차에 따른 전통 단청시편의 색도 변화를 측정하고자 하였다. 강하분진 수거가 먼저 수행되므로 건식 세척된 단청시편에 대하여 시편 당 3곳 고정 지점의 색도를 색차계(Spectro-guide, BYK Gardener, GER)를 이용하여 표준광원 D65, 시야각 10°조건에서 3반복 측정하여 CIE Lab값을 획득하였다. 초기 색도 대비 누적 자외선량 회차별 색도와의 색차값을 계산하여 색도 변화 추이를 분석하였다.

2.3. 기상요소 측정

옥외폭로시험에서 기상요소에 의한 전통 단청시편의 색도 변화 영향을 파악하고자 숭례문 권역내 옥외폭로대 주변과 국립문화재연구원 보존과학센터 옥상 옥외폭로대 주변에 기상측정시스템(Vantate pro2+, Davis instrument, USA)과 자외선측정시스템(SU-100/DT82E, Encosys, KR)을 구축하여 1시간 주기로 모니터링을 실시하였다. 측정 기상 요소는 9개 항목으로 온도, 습도, 이슬점온도, 풍속, 풍향, 해면기압, 일사량, 자외선량, 증발량이다. 획득된 측정값은 월평균 또는 월합계로 가공하여 사용하였다. 평가 기간은 단청시편 경사각 36°에서의 누적 자외선량(334 MJ/m2)을 기준으로 하였으므로 서울 숭례문은 2017년 9월 14일부터 2019년 12월 16일까지 824일간 기상 모니터링을 진행하였으며 대전 국립문화재연구원은 2017년 10월 16일부터 2019년 6월 18일까지 611일간 기상 모니터링을 실시하였다. 도심에 위치한 숭례문 옥외폭로대의 경우, 주변 건축물에 의한 음영장애가 있어 누적 자외선량 기준으로 국립문화재연구원 옥외폭로대보다 더 많은 측정기간이 소요되었다(Figure 1).

2.4. 대기오염물질 측정자료 수집

옥외폭로시험에서 대기오염물질에 의한 전통 단청시편의 색도 변화 영향을 파악하고자 하였다. 옥외폭로사이트의 대기오염물질에 대하여 현장 측정을 1개월간 직접 실시 후 획득한 측정값과 인근 측정소의 대기오염물질 측정자료값을 다섯숫자요약을 통해 일치성을 확인하였다. 따라서, 직접 측정을 대신하여 숭례문 대기질은 중구측정소(서울 중구 덕수궁길 15 시청서소문별관 3동)의 대기 환경 측정자료(https://www.airkorea.or.kr)를 이용하였고, 국립문화재연구원 대기질은 구성동측정소(대전 유성 대학로 407 보건환경연구원)의 대기환경 측정자료(https://www.airkorea.or.kr)를 사용하였다. 수집 항목으로는 PM10, PM2.5, O3, NO2, CO, SO2 등 6개 항목이며 1시간단위 측정자료를 일평균, 월평균, 측정주기 평균으로 가공하여 사용하였다.

2.5. 총부유분진 포집

옥외폭로시험에서 TSP에 의한 전통 단청시편의 색도 변화 영향을 파악하고자 하였다. TSP 포집을 위하여 여과지(Zefluor, Pall corporation, USA)는 직경 47 mm, Pore size 2.0 µm인 테프론 여과지를 사용하였으며, 미세먼지포집기(Minivol TAS, Airmetrics, USA)를 통해 5.0 L/min 공기 유량으로 매월 1일 기준 1개월 단위로 TSP를 포집하였다. 2018년 7월부터 2019년 12월까지 1개월 단위로 포집을 진행하였으며, 11월부터 3월까지의 포집기간은 부유분진의 증가로 포집 시작 후 2주 경과시점에서 파과가 발생하기도 하여 1개월당 2회 여과지를 사용하였다.

포집한 여과지는 건조데시케이터 내에 보관하고 3일 경과 후 분석용 전자저울(XSE105, Mettler toledo, Switzerland)로 무게를 칭량하였고, IC분석을 위한 시료 전처리를 진행하였다. 시료 전처리는 포집한 여과지를 ½절단하여 1개는 IC분석용으로 사용하고 다른 1개는 기타 분석용도로 남겨두었다. IC분석용 여과지를 탈이온수 20 ml를 채운 100 ml 비커에 포집면이 닿도록 띄우고 비커 상부를 파라필름으로 밀봉하고 120 rpm으로 2시간 shaking한 다음 5C여과지로 1차 여과후 여과액을 20 ml 주사기에 옮기고 PVDF 0.45 µm 실린지 필터로 2차 여과를 실시하여 최종 IC분석용 시료를 준비하였다.

IC분석용 시료에 대하여 이온크로마토그래피(Dionex ICS-3000, ThermoFisher, USA)를 이용해 분석하였으며, 분석조건은 셀 온도 35℃, 컬럼 온도 30℃, 시료 주입량은 10 μL로 설정하였다. 음이온 컬럼은 Dionex AS15-5 µm, AG15-5 µm과 양이온 컬럼은 Dionex CS12A-5 µm, CG12A-5 µm을 이용하였다. 분석 전 스탠다드는 1 ppm, 4 ppm, 8 ppm, 16 ppm을 분석해 검량선을 작성하고, 스탠다드보다 높게 검출되는 시료는 희석하여 재분석하였다. IC분석값이 ½절단 여과지임을 감안하여 분석값에 ×2배를 적용하여 최종 농도를 산출하였다. 기본적으로 TSP의 희석배수는 ×1배∼×10배 범위내의 희석이 필요하였다(Figure 2).

Figure 2.

TSP collection, weight measurement, and ion chromatography. (A) Collecting TSP at SNG, (B) Collecting TSP at NRICH, (C) TSP filter, (D) Weight measurement solar access and shading analysis, (E) Analysis preprocessing, (F) Ion chromatography.

2.6. 강하분진 수집

옥외폭로시험에서 Dustfall에 의한 전통 단청시편의 색도 변화 영향을 파악하고자 하였다. 누적 자외선량을 기준한 단청시편 색도 및 표면 모니터링 측정주기에 맞춰 누적 자외선량 차수 시점마다 51개 단청시편(68 × 120 mm, 거치 고정면적 제외)으로부터 건식붓을 이용하여 Dustfall을 수거한 후 시료병 1개에 총량을 보관하였다. Dustfall은 수거과정에서 탈락안료의 혼입을 배제하고자 단청안료 시편과 동일 사이즈, 동일 수로 거치된 단청안료 수지시편의 표면으로부터 수거하였다. 수거한 Dustfall에 대하여 분석용 전자저울(XSE105, Mettler toledo, Switzerland)로 무게를 칭량하였고, IC분석을 위한 시료 전처리를 진행하였다.

시료 전처리는 각 Dustfall을 시료병으로부터 각각의 100 ml 유리 비커에 옮겨 넣고 탈이온수 20 ml를 채운후 비커 상부를 파라필름으로 밀봉하고 120 rpm으로 2시간 shaking한 다음 5C여과지로 1차 여과후 여과액을 20 ml 주사기에 옮긴후 PVDF 0.45 µm 실린지필터로 2차 여과를 실시하여 최종 IC분석용 시료를 준비하였다. IC분석은 앞서 TSP에 대한 이온분석법, 분석조건과 동일하였다. 기본적으로 Dustfall 10 mg미만은 ×1배 희석, 10∼100 mg은 ×10배 희석, 100 mg이상 ×20배 희석이 필요하였으나 도심지역 숭례문에서 11월부터 5월까지 수집된 Dustfall에서는 100 mg이상에서 ×40배∼×200배 희석이 필요하였다(Figure 3).

Figure 3.

Dustfall collection, analysis preprocessing, and ion chromatography. (A), (B) Collect dustfall from specimen surface at SNG, (C) Dustfall mass per UV Radiation cycle, (D) 5C filtering, (E) 0.45 µm filtering, (F) Ion chromatography.

2.7. 상관성 분석

옥외폭로시험에서 기상요소, 대기오염물질, TSP, Dustfall과 전통 단청시편 색차간의 상관성 분석을 실시하여 복잡 다양한 손상인자 중에서 전통 단청시편의 색차 변화에 강한 선형 상관성을 가지는 기상요소, 대기오염물질, TSP의 수용성 이온, Dustfall의 수용성 이온을 유의미하게 도출하고자 하였다.

상관성 분석을 위한 자료 전처리는 기상요소에서는 일사량, 자외선량, 증발량, 강수량, 강수일수는 월합계를 구하였고, 나머지 기상요소들은 월평균을 구한 뒤 누적 자외선량 주기에 맞춰 가공하였다. 대기오염물질에서는 일평균을 구한 뒤 누적 자외선량 주기에 맞춰 측정기간 평균농도로 가공하였다. TSP는 매월 1일 획득한 월단위 질량농도, 월단위 수용성 이온농도를 누적 자외선량 주기의 해당 월 값으로 대입하였다. Dustfall은 누적 자외선량 주기에 따라 수거되므로 측정기간별 질량농도, 수용성 이온 농도는 단청시편의 색차값과 시간적으로 일치하였다.

전처리 자료를 입력자료로 준비하여 기상요소와 전통단청시편 색차와의 상관성 분석, 대기오염물질과 전통 단청시편 색차와의 상관성 분석, TSP의 이온농도와 전통 단청시편 색차와의 상관성 분석, Dustfall의 이온농도와 전통 단청시편 색차와의 상관성 분석을 통계분석 프로그램(SPSS Statistics 25, IBM, USA)을 사용하여 순차적으로 피어슨 상관분석을 실시하였다. 피어슨 상관분석은 두변수 간 선형 상관성이 강한 정도와 약한 정도를 도출하는 통계방법이다. 상관관계의 강도는 상관관계 약함 0.1∼0.29, 상관관계 보통 0.3∼0.49, 상관관계 강함 0.5∼0.79, 상관관계 매우 강함 0.8∼1.0을 기준하였다.

3. 연구결과

3.1. 단청시편 색도 변화

누적 자외선량에 따른 측정주기별 색차 결과에서 숭례문의 경우, 색차 12를 초과하는 전통 단청시편은 JS, JH, WH, SR, SC 5종으로 확인되었고 국립문화재연구원의 경우, 색차 12를 초과하는 전통 단청시편은 JS, JH, SC 3종으로 나타났다(Table 3). 표 4의 색차 요약 비교에서 JS, WH은 내광성이 매우 약한 것으로 조사되었다. 국립문화재연구원에서 색차 12.0 이상이 JS, JH, SC 3종에서 숭례문에서는 WH, SR이 추가되면서 5종이 되었다. NR, BT는 숭례문과 국립문화재연구원에서 색차 6.0 미만으로 색도 변화가 안정적이었다. 김(Kim et al., 2020)은 Table 4의 결과를 토대로 실내 촉진내후성시험보다 옥외폭로시험의 색도 변화가 가중되었고 옥외폭로시험에서도 숭례문에서의 색도 변화가 국립문화재연구원보다 가중되었음을 보고하였다. 이는 온도, 습도, 미세먼지 등 환경적 영향이 복합적으로 작용된 결과로 옥외폭로시편의 색도 변화 요인을 해석하기 위해 환경영향 분석이 필요하다고 언급하였다. 따라서, 누적 자외선량을 기준하였으나 기상요소, 가스상 오염물질, 입자상 오염물질 등의 가중 영향성과 시간적 양적 부하량을 감안한 평가나 해석이 추가적으로 필요하였다.

Color difference of traditional dancheong specimens according to cumulative ultraviolet Radiation

Color difference comparison of traditional Dancheong specimens in 334.9 MJ/m2(Kim et al., 2020)

3.2. 기상요소 측정결과

기상요소 측정결과, 숭례문의 경우 2017년 9월 14일부터 2019년 12월 16일까지 824일간 평균온도 13.6℃, 평균 상대습도 62.1%, 평균이슬점온도 6.0℃, 평균풍속 0.5 m/s, 주풍향 337.5°(NNW), 평균해면기압 1018.7 hPa, 총강수량 1799.6 mm, 총강수일수 228일, 총수평면일사량 7789.7 MJ/m2, 총수평면자외선량 536.0 MJ/m2, 총증발량 1715.4 mm, 평균TSP 57.9 µg/m3로 나타났으며 국립문화재연구원의 경우 2017년 10월 16일부터 2019년 6월 18일까지 611일간 평균온도 11.6℃, 평균상대습도 66.2%, 평균이슬점온도 4.9℃, 평균풍속 0.6 m/s, 주풍향 247.5°(WSW), 평균해면기압 1017.8 hPa, 총강수량 1718.1 mm, 총강수일수 166일, 총수평면일사량 8192.6 MJ/m2, 총수평면자외선량 573.2 MJ/m2, 총증발량 1573.6 mm, 평균TSP 53.3 µg/m3로 나타났다. 숭례문은 국립문화재연구원에 비해 평균기온, 평균이슬점온도, 평균해면기압, 총강수량, 총강수일수, 총증발량, 평균TSP가 높거나 많았다. 국립문화재연구원은 평균상대습도, 평균풍속, 총수평면일사량, 총수평면자외선량이 높거나 많았다. 총수평면일사량과 총수평면자외선량을 기준할 때, 국립문화재연구원의 일사량과 자외선량이 매우 많은데 반해 도심 빌딩 음영 장애로 인해 숭례문의 적은 일사량, 적은 자외선량은 뚜렷한 대비가 되었다. 평균TSP에서 숭례문은 국립문화재연구원 보다 높아 도심대기의 특징이 나타났다(Tables 5, 6).

Meteorological element Monitoring Results at SNG

Meteorological element Monitoring Results at NRICH

3.3. 가스상 오염물질 분석결과

숭례문과 국립문화재연구원 주변 대기질 측정망의 측정값을 옥외폭로기간에 한하여 각각 평균한 결과, 숭례문은 NO2, CO, SO2 가 상대적으로 높은 반면 국립문화재연구원은 PM10, PM2.5, O3가 상대적으로 높았다. 국립문화재연구원의 경우, PM10 41.9 µg/m3, PM2.5 22.4 µg/m3, O3 0.031 ppm으로 숭례문 PM10 36.7 µg/m3, PM2.5 21.9 µg/m3, O3 0.025 ppm에 비해 높은 농도가 나타났으며 숭례문의 경우, NO2 0.032 ppm, CO 0.5 ppm, SO2 0.003 ppm으로 국립문화재연구원 NO2 0.012 ppm, CO 0.4 ppm, SO2 0.002 ppm에 비해 높은 농도가 확인되었다. 같은 기간(2017.10.16.∼2019.06.16.)으로 대기질을 비교하였을 때도 숭례문은 NO2, CO, SO2 가 국립문화재연구원에 비해 상대적으로 높았다(Table 7). 이러한 결과는 인구 밀집 도심 지역에서의 난방량과 교통량이 원인으로 화석연료의 연소가스, 자동차 배기가스 증가에 기인하는데 국립문화재연구원이 위치한 대전 교외지역과의 뚜렷한 차이를 보이고 있다. 계절별로 살펴볼 때, 자외선 방사세기가 크고 누적 자외선량이 가장 많은 봄철에 O3 농도가 가장 높은 특징을 제외하고 PM10, PM2.5, NO2, CO, SO2 은 두 사이트 모두 겨울철이 가장 높은 경향이 나타났다(Table 8).

Anual average concentration of air pollutants in nearby air quality monitoring stations

Seasonal average concentration of air pollutants in nearby air quality monitoring stations

3.4. 총부유분진(TSP) 분석결과

직접 포집하여 측정한 TSP농도와 인근 환경측정소의 PM10, PM2.5 측정값을 함께 비교하였다. 포집기간(2018.07-2019.12.)중 평균TSP 농도는 숭례문 57.3 µg/m3, 국립문화재연구원 44.7 µg/m3로 숭례문의 평균TSP 농도가 높았다. 인근 환경측정소에서 수집된 평균PM10농도는 숭례문 37.4 µg/m3, 국립문화재연구원 38.6 µg/m3로 국립문화재연구원의 PM10농도가 높았으나 평균PM2.5농도는 숭례문 22.3 µg/m3, 국립문화재연구원 20.5 µg/m3로 숭례문의 PM2.5농도가 높은 특징이 나타났다. 숭례문의 PM2.5 농도는 국립문화재연구원 대비 상대적으로 높아 도심대기의 특징을 보였다.

TSP대비 PM10의 평균비율은 숭례문 0.63, 국립문화재연구원 0.82, TSP대비 PM2.5의 평균비율은 숭례문 0.38, 국립문화재연구원 0.44로 숭례문의 비율이 낮았다. 또한 TSP대비 PM10, PM2.5의 평균비율이 모두 숭례문에서 낮았는데, 이는 숭례문에서 PM10을 초과하는 10∼100 µm의 조대입자가 더 많이 포집되고 있음을 알수 있다.

계절별로 살펴보면, TSP농도는 봄, 겨울, 가을, 여름 순으로 높았으며, PM10, PM2.5는 겨울, 봄, 가을, 여름 순으로 다른 특징이 나타났다. PM10/TSP와 PM2.5/TSP는 여름, 겨울, 가을, 봄 순으로 나타났는데, 여름 강우일수 증가로 대기중 PM10, PM2.5 농도가 감소하는 동시에 PM10을 초과하는 10∼100 µm의 조대입자 농도가 더 급격히 감소하여 PM10/TSP와 PM2.5/TSP 비율이 여름에 가장 높은 경향이 나타났다(Table 9).

Comparison between TSP, PM10 and PM2.5

TSP에 대한 이온분석결과, 숭례문의 평균음이온농도는 NO3- 7.8 µg/m3, SO42- 4.6 µg/m3, Cl- 0.8 µg/m3 순으로 높았으며 평균양이온농도는 NH4+ 2.1 µg/m3, Ca2+ 1.2 µg/m3, Na+ 0.6 µg/m3, K+ 0.3 µg/m3, Mg2+ 0.1 µg/m3 순으로 높았다. 국립문화재연구원의 평균음이온농도는 NO3- 6.8 µg/m3, SO42- 4.9 µg/m3, Cl- 0.7 µg/m3 순으로 높았으며 평균 양이온농도는 NH4+ 2.1 µg/m3, Na+ 0.6 µg/m3, Ca2+ 0.6 µg/m3, K+ 0.3 µg/m3, Mg2+ 0.1 µg/m3 순으로 높았다. 두 사이트 모두 평균음이온농도는 NO3-, SO42-, Cl- 순으로 확인되었고 평균양이온농도는 NH4+, Ca2+, Na+, K+, Mg2+ 순으로 높았다. 음이온농도와 양이온농도 모두 대부분 겨울철(12월∼2월)에 가장 높았으며, 봄철, 가을철, 여름철 순으로 높았다. 양이온중 Ca2+, Mg2+은 봄철(3월∼5월)이 가장 높아 황사의 영향으로 판단된다(Table 10). 숭례문은 NO3-, Cl-, Ca2+ 이온농도가 국립문화재연구원보다 높은 경향이 나타났는데, 이는 Tables 7, 8에서 NO2 농도가 높은 도심대기 특징과 아울러 해안지역에서 나타나는 해양성 기원의 역할을 확인시켜주는 Cl-, Na+의 기여도 보다는 겨울철 제설제의 부유분진 유입으로 판단되었다(Kim et al., 2004).

Ion Chromatography Results of TSP

3.5. 강하분진(Dustfall) 분석결과

2017년 9월부터 2019년 6월까지 단청시편 표면에 침적된 강하분진을 수집하였다. 강하분진량 수집주기는 누적 자외선량 주기에 맞추어 수집초기부터 3회차까지는 1주, 2주, 3주 주기로 수집하였고 4회차부터는 4주∼6주 주기로 수집하였다. 전체기간 숭례문의 단청시편에서 수집한 강하분진 총량(시편면적 68 × 120 mm, 51개)은 2904.9 mg으로 시편 1개당 평균 57.0 mg에 해당하였으며 전체기간 국립문화재연구원의 단청시편에서 수집한 강하분진 총 량(시편면적 68 × 120 mm, 51개)은 827.6 mg으로 시편 1개당 평균 16.2 mg으로 나타났다. 숭례문과 국립문화재연구원의 강하분진 총량의 차이는 도심지역과 교외지역이라는 위치 차이와 함께 숭례문 평지와 국립문화재연구원 옥상이라는 해발고도 차로 인한 풍속 차이가 영향을 미친 것으로 판단되었다. 숭례문의 경우, 2019년 2월_4월이 372.3 mg으로 가장 많았으며, 국립문화재연구원의 경우, 2018년 4월_5월이 319.5 mg으로 가장 많았다. 2018년 4월_5월 국립문화재연구원의 강하분진량이 많았던 원인은 4월과 5월이 꽃가루 발생시기로 인접한 산에서 송화가루를 포함한 꽃가루가 많이 유입되었기 때문이다. 숭례문, 국립문화재연구원 모두 11월에서 4월까지 즉 겨울, 봄에 강하분진량이 많은 경향이 나타났다(Table 11).

Mass of the Dustfall unit : mg

수집주기별 강하분진에 대한 이온성분 분석결과, 숭례문의 전체기간 평균음이온농도(µg/g)는 Cl- 25.2 µg/g, SO42- 10.3 µg/g, NO3- 8.1 µg/g 순으로 높았으며 평균양이온농도는 Na+ 14.3 µg/g, Ca2+ 11.7 µg/m3, NH4+ 2.2 µg/m3, K+ 1.3, Mg2+ 0.8순으로 높았다. 국립문화재연구원의 전체 기간 평균음이온농도(µg/g)는 SO42- 13.9 µg/g, Cl- 12.7 µg/g, NO3- 7.9 µg/g 순으로 높았으며 평균양이온농도는 Ca2+ 8.7 µg/g, Na+ 8.2 µg/g, NH4+ 5.8 µg/g, K+ 1.6 µg/g, Mg2+ 0.8 µg/g 순으로 높았다. TSP의 이온분석결과와는 달리 강하분진의 평균음이온농도 순이나 평균양이온농도 순에 있어서 공통의 경향이 나타나지 않았는데, 이는 국지적인 자체 발생원의 차이와 이벤트에 의해서 영향을 받기 때문으로 판단된다. 예를 들면 차량 통행시 도로 등으로부터 비산되는 분진에 의한 영향이 크게 반영된다고 볼 수 있다(Kim et al., 1996). 또한, 강하분진의 이온농도에 있어서 Cl-, Ca2+, Na+ 농도가 뚜렷하게 높은 특징이 나타났다. 숭례문과 국립문화재연구원을 수집기간별로 살펴볼 때, Cl- 경우, 2018년 1월, 2월에 숭례문 62.2 µg/g, 국립문화재연구원 22.3 µg/g로 모두 가장 높았으며, 11월∼3월까지 높은 농도대가 형성되었다. 또한, Cl이 가장 높았던 2018년 1월, 2월 동일 기간에 Na+ 농도와 Ca2+농도가 동반하여 높은 경향이 나타났다. 2018년 1월, 2월 숭례문에서 Na+ 39.0 µg/g, Ca2+ 11.3 µg/g, 국립문화재연구원에서 Na+ 12.8 µg/g, Ca2+ 11.7 µg/g로 높았다. 2018년 1월, 2월 기간 숭례문, 국립문화재연구원의 강하분진내 Cl-, Na+, Ca2+의 높은 농도는 겨울철 제설제로 사용된 염화칼슘(CaCl2)과 염화나트륨(NaCl)의 강하분진내 비산 혼입으로 판단된다(Table 12)(Yoon, 2022).

Ion Chromatography Results of Dustfall

3.6. 상관성 분석

3.6.1. 기상요소 & 단청시편 색변화

기상요소와 숭례문 단청시편 색차와의 상관성 분석 결과, 풍향에 대하여 SG 0.523(P<0.05), BT 0.587(0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났다. 일사량에 대하여 WH 0.525(P<0.05)로 강한 양의 선형 상관성이, 자외선량에 대하여 SG 0.587(P<0.05), JS 0.547(P<0.05), HT 0.594(P<0.05), WH 0.556(P<0.05), SR 0.541(P<0.05), SC 0.537(P<0.05)로 가장 많은 단청시편에서 강한 양의 선형 상관성이 나타났다. 증발량에 대하여 WH 0.533(P<0.05)으로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. WH의 경우, 일사량, 자외선량, 증발량과 양의 상관관계가 강한 것으로 나타났다. 따라서, 숭례문의 WH는 기상요소에 의한 색도 변화 영향을 가장 크게 받는 것으로 판단되며, 선형 상관성이 나타나지 않은 JH, NR은 기상요소에 의한 색도 변화 영향이 적은 것으로 확인되었다(Table 13).

Pearson’s Correlation Analysis Results between Meteorological Elements and Color difference of Dancheong Specimens(SNG, NRICH)

기상요소와 국립문화재연구원 단청시편 색차와의 상관성 분석 결과, 온도, 이슬점온도에 대하여 각각 WH 0.619(P<0.05), WH 0.600(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났다. 풍속에 대하여 SG 0.763(P<0.01), JS 0.618(P<0.05), HT 0.836(P<0.01), WH 0.591(P<0.05), SR 0.642(P<0.05), SC 0.646(P<0.05)로 각각 양의 선형 상관성이 강하게 확인되었다. 기압에 대하여 WH –0.595(P<0.05), NR –0.607(P<0.05)로 음의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났으며 강수일수에 대하여 WH –0.565(P<0.05)로 음의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. 일사량에 대하여 SG 0.534(P<0.05), JS 0.673(P<0.01), HT 0.747(P<0.01), WH 0.721(P<0.01), SR 0.701(P<0.01), NR 0.706(P<0.01), SC 0.709(P<0.01), BT 0.548(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었고 자외선량에 대하여 SG 0.573(P<0.05), JS 0.563(P<0.05), HT 0.650(P<0.01), WH 0.644(P<0.01), SR 0.604(P<0.05), NR 0.632(P<0.05), SC 0.634(P<0.01)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났으며, 증발량에 대하여 JS 0.619(P<0.05), HT 0.678(P<0.01), WH 0.677(P<0.01), SR 0.639(P<0.05), NR 0.680(P<0.01), SC 0.658(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. TSP에 대하여 SG 0.902(P<0.05), HT 0.884(P<0.05), BT 0.877(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났고, WH – 0.850(P<0.05)로 음의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. 숭례문에서와 마찬가지로 일사량, 자외선량, 증발량에 대하여 가장 많은 단청시편에서 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났다. WH는 9개의 기상요소와 양 또는 음의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었고, SG, JS, HT, SR, NR, SC는 4∼5개의 기상요소와 양 또는 음의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났으며 BT는 2개의 기상요소와 양의 선형 상관성이 강한 것으로 조사되었고 JH은 기상요소에 의한 색도 변화 선형 상관성이 나타나지 않았다(Table 13). 이 결과, 두 사이트에서 가장 많은 단청시편에서 양의 선형 상관성 보이며 색변화에 가장 많이 관여하는 기상인자는 일사량, 자외선량, 증발량으로 나타났다.

3.6.2. 대기오염물질농도 & 단청시편 색변화

숭례문 주변 환경측정망 대기오염물질농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석결과, PM10에 대하여 NR 0.537(P<0.05), BT 0.650(P<0.01)으로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났고 PM2.5에 대해서도 NR 0.514(P<0.05), BT 0.615(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. O3에 대하여 WH 0.599(P<0.05)로 양의 상관성이 강한 것으로 나타났고 SO2에 대하여 BT 0.560(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. PM10, PM2.5, O3, NO2, CO, SO2에 대하여 SG, JS, HT, JH, SR, SC JS의 색도 변화관련 선형 상관성은 확인되지 않았다.

국립문화재연구원 주변 환경측정망 대기오염물질농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석결과, PM10, PM2.5, O3, NO2, CO, SO2에 대하여 단청시편의 색도 변화는 뚜렷한 선형 상관관계가 나타나지 않았다. 이와 같은 결과를 통해 숭례문이 위치한 도심지역 대기질은 일부 단청시편의 색도 변화에 관여하는 것으로 확인되나, 국립문화재연구원이 위치한 교외지역 대기질은 단청시편의 색도 변화에 직접적인 영향이 적은 것으로 판단되었다(Table 14).

Pearson’s Correlation Analysis Results between Gaseous Pollutants and color difference of Dancheong Specimens(SNG, NRICH)

이러한 결과는 단청안료에 대한 내공해성시험에서 NO2, SO2와 같은 가스상 오염물질이 단청안료에 뚜렷한 손상을 주는 것으로 확인되고 있으나(Kim, 2013; Park et al., 2020; Park et al., 2021; Park et al., 2022) 실험상 가스농도가 100 ppm이 적용된 반면 실제 대기에서의 가스농도는 0.100 ppm 미만이므로 색도 변화를 포함한 손상 발생은 저농도에서는 보다 장기간 경과 후 확인할 수 있는 점과 저농도의 가스상으로써 1차 직접 작용보다는 대기 습도, 부유분진, 강하분진과의 결합, 산성염 농도누적 등 복합적인 작용에 의해서 손상 발생이 명확히 확인될 것으로 판단된다.

3.6.3. TSP 이온농도 & 단청시편 색변화

숭례문 TSP의 이온농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석결과, 숭례문의 경우, TSP의 양이온, 음이온농도에 대하여 전체적으로 단청시편 색차와 선형 상관성이 나타나지 않았다. 국립문화재연구원의 경우, NO3-에 대하여 SG 0.928(P<0.01)로 양의 선형 상관성이 매우 강한 것으로 나타났다. SO42-에 대하여 HT 0.881(P<0.05), SR 0.893(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 매우 강한 것으로 확인되었다. K+에 대하여 SG 0.882(P<0.05), HT 0.950(P<0.01), BT 0.942(P<0.01)로 양의 선형 상관성이 매우 강한 것으로 나타났고, WH –0.907(P<0.05)로 음의 선형 상관성이 매우 강한 것으로 확인되었다. Mg2+에 대하여 SG 0.812(P<0.05)로 양의 상관성이 매우 강한 것으로 나타났다. Ca2+에 대하여 SG 0.954(P<0.01), HT 0.925(P<0.01), BT 0.942(P<0.01)로 양의 상관성이 매우 강하게 나타났고 WH –0.934(P<0.01)로 음의 상관성이 매우 강한 것으로 확인되었다. TSP의 양이온/음이온농도에 대하여 숭례문의 단청시편 전체와 국립문화재연구원의 단청시편 JS, JH, NR, SC의 색차는 선형 상관성이 나타나지 않았다(Table 15).

Pearson’s Correlation Analysis Results between Ion concentration of TSP and color difference of Dancheong Specimens(SNG, NRICH)

3.6.4. Dustfall 이온농도 & 단청시편 색변화

숭례문 강하분진의 이온농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석결과, 숭례문의 경우, Cl에 대하여 NR 0.630(P<0.05), BT 0.632(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났고, NO3-에 대하여 JS 0.705(P<0.01), JH 0.768(P<0.01), WH 0.784(P<0.01), SR 0.774(P<0.01), SC 0.736(P<0.01), SO4 2-에 대하여 SG 0.813(P<0.01), JS 0.788(P<0.01), HT 0.819(P<0.01), JH 0.750(P<0.01), SR 0.744(P<0.01), SC 0.780(P<0.01), BT 0.725(P<0.01)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. Na+에 대하여 NR 0.591(P<0.05), BT 0.616(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났고 NH4+에 대하여 SG –0.747(P<0.01), HT –0.567(P<0.05)로 음의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. K+에 대해서도 SG –0.776(P<0.01), HT – 0.641(P<0.05)로 음의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났다. Ca2+에 대하여 SG 0.853(P<0.01), JS 0.721(P<0.01), HT 0.787(P<0.01), JH 0.725(P<0.01), SR 0.706(P<0.01), SC 0.724(P<0.01), BT 0.736(P<0.01)으로 상관성이 강한 것으로 확인되었다.

국립문화재연구원 강하분진의 이온농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석결과, NO3-에 대하여 JS 0.708(P<0.01), WH 0.615(P<0.05), SR 0.676(P<0.01), NR 0.681(P<0.01), SC 0.704(P<0.01)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났고, SO42-에 대하여 0.650(P<0.05), SR 0.572(P<0.05), SC 0.626(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. Mg2+에 대하여 JH 0.609(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났고 Ca2+에 대하여 0.583(P<0.05)로 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. TSP의 이온농도 분석결과에서 숭례문이 질산염(NO3-)농도가 높고, 황산염(SO42-)농도는 국립문화재연구원과 유사한 특징이었다면(Table 10), 초미세먼지나 미세먼지보다는 조대입자가 더 많이 포함된 강하분진량에 있어서 국립문화재연구원보다 수거 강하분진량이 월등히 많았던 숭례문에서는 산성염에 더하여 염화염(Cl-, Na+)농도가 높게 확인되면서 강한 양의 선형 상관성이 다수의 단청시편에서 폭넓게 나타나고 있음을 보여준다(Table 11, 12, 16).

Pearson’s Correlation Analysis Results between Ion concentration of Dustfall and color difference of Dancheong Specimens(SNG, NRICH)

4. 고 찰

기상요소와 단청시편 색차와의 상관성 분석에서 숭례문보다 국립문화재연구원에서 기상요소와 단청시편 색차간의 상관성이 강하고 뚜렷한 경우가 더 많은 것으로 나타났는데, 이는 숭례문은 도심 빌딩에 둘러싸여 일사 및 자외선 음영장애를 포함한 기상요소의 단속과 왜곡이 발생하였기 때문에 기상요소와 단청시편 색도 변화간 유의미한 상관성이 적게 나타난 것으로 판단되었다. 반면, 국립문화재연구원은 교외지역 건물 옥상에 위치하여 일사 및 자외선을 포함한 기상요소의 개방 환경으로 기상요소와 단청시편 색도 변화간 유의미한 상관성이 뚜렷하고 다양하게 도출된 것으로 판단할 수 있다. 상관성 분석 과정에서 수평면 자외선량과 경사각 자외선량중 시편 경사각과 동일한 자외선량을 입력하였을 때, 단청시편 색도 변화에 대하여 상관계수의 증가가 나타나 단청시편 방향과 경사각 등 시편에 맞는 근접 기상 모니터링의 중요성도 확인할 수 있었다. 기상요소 중 단청시편 색변화와 높은 상관성을 보이는 인자는 자외선량, 일사량, 증발량으로 모두 광 환경과 관련성이 높은 인자이다. 기상요소에 대하여 WH의 상관성이 강하고 많았으며, JH는 상관성이 나타나지 않아 온도, 습도, 광 등 대표적인 기상요소에 대하여 색도 변화가 크지 않은 것으로 나타났다.

환경측정망 대기오염물질농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석에서 대기오염물질중 PM10, PM2.5, O3, SO2가 일부 단청시편의 색도 변화에 관여하는 것을 확인하였다. 그러나 NO2를 제외한 대기오염물질에 있어서 숭례문, 국립문화재연구원 모두 평균농도는 유사함에도 숭례문에서만 상관성이 나타난 점은 입자상물질의 경우, 종류와성상에 있어서 도심지역, 교외지역 차이를 생각할 수 있으며, 자외선량을 기준한 옥외노출기간이 숭례문 27개월, 국립문화재연구원 20개월로 숭례문이 7개월 많은 노출기간 영향도 반영된 것으로 판단된다.

포집한 TSP의 이온농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석에서 앞서 환경측정망 대기오염물질농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석을 통해 도심지역 대기오염물질 농도 특히 PM10, PM2.5와 단청시편 색도 변화간의 선형 상관성을 파악하였다. 따라서 직접 수집한 부유분진의 양이온, 음이온농도와 단청시편 색도간 변화가 뚜렷하고 다양한 선형 상관성을 예상하였으나 숭례문에서는 확인되지 않고 국립문화재연구원에서만 선형 상관성이 일부 확인되었다. 이는 세부적으로 살펴볼 때, 분석 전 데이터 가공 및 입력단계에서 월단위 TSP 이온농도값과 자외선량 기준 측정주기의 색차값이 시간상 일치하지 않는 점과 단청시편 옥외폭로시험 시점보다 늦은 시기부터 포집이 진행된 점(Tables 4, 5)에서 상관성 분석을 통한 일관되고 뚜렷한 상관성이 도출되지 않은 것으로 판단된다.

단청시편 표면에서 수집한 Dustfall의 이온농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석에서 숭례문의 경우, Mg2+을 제외한 이온들이 모든 단청시편의 색도 변화와 선형 상관성이 확인되었고, 특히 Ca2+, SO42-, NO3-에 대하여 9종의 단청시편중 6종∼7종에서 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었다. 또한, 숭례문에서 발견되는 Cl-, Na+, Ca2+의 단청시편 색도와의 강한 선형 상관성은 국립문화재연구원에서는 확인되지 않았는데, 도심지역이면서 도로에 인접한 숭례문의 경우, 겨울철 도로 제설을 위해 사용된 제설제 성분 즉, 염화나트륨과 염화칼슘이 도로로부터 비산되어 강하분진내 추가 유입과 직접적인 작용으로 진행되는 것으로 추정된다(Yoon, 2022). 국립문화재연구원의 경우, NO3-, SO42-에 대하여 단청시편의 색도 변화는 양의 선형 상관성이 강한 것으로 확인되었으나 SG, HT, BT에서는 선형 상관성이 나타나지 않아 숭례문에 비해 상관성이 강한 단청시편 종류는 적었다. 숭례문과 국립문화재연구원의 차이는 첫째로 도심지역에서의 강하분진량이 교외지역 강하분진량보다 많다는 점과 둘째로 도심지역과 교외지역의 입자상물질의 종류와 성상이 다르고 이온농도에서 차이가 나는 점, 셋째로 주변 풍속에 따라 단청시편 표면에 입자상물질이 강하 부착하는 정도 차이로 추정할 수 있다.

단청시편의 색도 변화 상관성 분석에 있어서 기상요소와 강하분진량은 직접적인 선형 상관성을 도출하는데 유의미한 것으로 확인되었다. 반면, 환경측정망 대기오염물질농도, 부유분진의 이온농도를 통해서는 단청시편의 표면 색도 변화 영향성 및 가능성이 판단되나 숭례문, 국립문화재연구원 모두에서 뚜렷하게 선형 상관성이 도출되었다고 판단할 수 없다. 물론, 데이터의 전처리와 가공방법에서 상관성 도출의 개선 여지가 있으나 근본적으로 기상에서의 일사, 자외선의 광에너지가 단청시편에 직접 작용하고, 강하분진내 질산염, 황산염, 염화염이 단청시편에 직접 작용하거나 고습 또는 강우 수분유입조건을 더하여 가중 영향을 미치는 열화 메카니즘으로 이해할 때, 환경측정망의 대기오염물질농도, 부유분진의 이온농도는 간접적인 변수로 판단된다.

5. 결 론

본 연구에서는 옥외폭로시험을 통한 단청시편 색변화와 각 사이트의 기상 및 대기질 조사 결과를 정리하고 단청시편의 색변화와 환경인자에 대한 상관성을 분석하여 전통 단청시편의 색변화에 강한 선형 상관성을 가지는 환경인자들과 이온성분들을 도출하고자 하였으며 결론은 다음과 같다.

1. 기상요소와 단청시편 색차와의 상관성 분석에서 숭례문은 자외선량에 대하여, 국립문화재연구원은 일사량, 자외선량, 증발량에 대하여 가장 많은 단청시편에서 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났다. JH는 기상요소에 의한 색도 변화 선형 상관성이 나타나지 않았다.

2. 가스상 오염물질농도는 숭례문이 NO2, CO, SO2 농도가 상대적으로 높은 반면 국립문화재연구원은 PM10, PM2.5, O3 농도가 상대적으로 높았으며 두 곳 모두 대체로 겨울철, 봄철의 농도가 높았다. 농도 경향과는 다르게 단청시편 색차와의 상관성 분석에서 숭례문의 경우, 일부 WH, NR, BT에서만 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타나고, 국립문화재연구원의 경우, 전체 단청시편의 색도 변화와는 선형 상관성이 나타나지 않았다.

3. TSP농도는 봄, 겨울, 가을, 여름 순으로 높았으며 PM10, PM2.5는 겨울, 봄, 가을, 여름 순으로 다른 특징이 나타났다. 숭례문과 국립문화재연구원 모두 TSP의 평균 음이온농도는 NO3-, SO42-, Cl- 순으로 확인되었으며 TSP의 평균양이온농도는 NH4+, (Ca2+, Na+), K+, Mg2+ 순으로 높았다. 숭례문, 국립문화재연구원의 음이온농도와 양이온농도는 대부분 겨울철(12월∼2월)에 가장 높고, 봄철, 가을철, 여름철 순으로 높았다. 양이온중 Ca2+, Mg2+은 봄철(3월∼5월)이 가장 높아 황사의 영향으로 판단되었다. TSP의 양이온, 음이온농도에 대하여 숭례문의 경우, 전체 단청시편 색차와 선형 상관성이 나타나지 않았으며 국립문화재연구원의 경우, SG, HT, SR, BT와의 양의 선형 상관성이 매우 강한 것으로 나타났다. TSP의 양이온 및 음이온농도와 단청시편 색차와의 상관성 분석은 시료 포집 시기와 색도 측정주기와의 일치성이 떨어지는 점 등 분석하는데 보완이 필요하였다.

4. Dustfall은 숭례문, 국립문화재연구원 모두 11월에서 4월까지 겨울, 봄에 가장 많았다. 숭례문의 전체기간 평균 음이온농도는 Cl-, SO42-, NO3- 순으로 높았으며 평균양이온농도는 (Na+, Ca2+), NH4+, K+, Mg2+ 순으로 높았다. 국립문화재연구원의 평균음이온농도는 SO42-, Cl-, NO3- 순으로 높았으며 평균양이온농도는 (Ca2+, Na+), NH4+, K+, Mg2+ 순으로 높았다. Dustfall의 이온농도에 있어서 Cl-, Ca2+, Na+ 농도가 높은 특징은 겨울철 제설제로 사용된 염화칼슘(CaCl2)과 염화나트륨(NaCl)의 비산과 강하분진내 혼입으로 판단된다. Dustfall의 양이온, 음이온농도에 대하여 숭례문의 경우, 전체 단청시편 색차와 양의 선형 상관성이 강하게 확인되었으며 국립문화재연구원의 경우, NO3- SO42-에 대하여 JS, WH, SR, NR, SC의 양의 선형 상관성이 강한 것으로 나타났다. 전체적으로 숭례문, 국립문화재연구원 SO42-과 NO3- 에 대한 강한 양의 선형 상관성이 다수 시편에서 확인되었으며, 특히 숭례문에서 Na+, Cl에 대하여 NR, BT가 양의 선형 상관성이 강하게 나타났다.

5. 단청시편 색차와의 상관성 분석에 있어서 기상요소, 강하분진량은 직접적인 선형 상관성을 도출하는데 유의미한 것으로 확인되었다. 반면, 대기오염물질농도, 총부유분진의 이온농도를 통해서는 단청시편의 색도 변화 영향성 및 가능성은 예상되나 선형 상관성은 뚜렷하게 도출되지 않았다. 기상요소 중에서도 자외선량이, 강하분진이온 중에서도 NO3-, SO42-, Cl- 농도가 단청시편 색도 변화에 폭넓은 가중요소로 작용하는 것으로 판단되었다.

본 연구는 단청시편 색변화에 대한 기상요소, 가스상 오염물질농도, 그리고 TSP와 Dustfall의 이온성분 및 농도와의 각각 상관성 분석을 실시하여 복잡 다양한 손상인자 중에서 전통 단청시편의 색도 변화에 강한 선형 상관성을 가지는 환경인자들과 이온성분들을 도출하였다. 향후 전통 단청을 포함한 전통 재료의 옥외폭로에 따른 다양한 특성 변화를 평가하거나 해석하는데 있어 기초자료로 활용되기를 기대한다.

Acknowledgements

이 연구는 문화재청 국립문화재연구원 문화유산 조사연구(R&D) 사업의 지원으로 수행되었다.

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Article information Continued

Figure 1.

Site with outdoor exposure stand and Automatic Weather System(AWS). (A) Outdoor Exposures stand at Sungnyemun Gate(SNG) in Seoul, (B) AWS at SNG, (C) Outdoor Exposures stand at National Research Institute of Cultural Heritage(NRICH) in Daejeon, (D) AWS at NRICH.

Figure 2.

TSP collection, weight measurement, and ion chromatography. (A) Collecting TSP at SNG, (B) Collecting TSP at NRICH, (C) TSP filter, (D) Weight measurement solar access and shading analysis, (E) Analysis preprocessing, (F) Ion chromatography.

Figure 3.

Dustfall collection, analysis preprocessing, and ion chromatography. (A), (B) Collect dustfall from specimen surface at SNG, (C) Dustfall mass per UV Radiation cycle, (D) 5C filtering, (E) 0.45 µm filtering, (F) Ion chromatography.

Table 1.

List of pigments used for the test (Kim et al., 2020)

Color Pigment Main mineral component Type
Red Seokganju(SG) Feldspar, Quartz, Hematite, Mica Reconstruction
Jinsa(JS) Cinnabar[HgS] Commercial(G&Co.)
Yellow Hwangto(HT) Quartz, Kaolinite, Illite, Calcite Commercial(G&Co.)
Jahwang(JH) Orpiment[As2S3] Commercial(G&Co.)
Wunghwang(WH) Realgar[As4S4] Commercial(G&Co.)
Green Seokrok(SR) Malachite[Cu2(CO3)(OH)2 Commercial(G&Co.)
Noerok(NR) Celadonite[K(Mg, Fe2+)F3+(Si4O10)(OH)2] Reconstruction
Blue Seokcheong(SC) Azurite[Cu3(CO3)2(OH)2] Commercial(G&Co.)
White Baekto(BT) Quartz, Kaolinite, Illite Reconstruction

Table 2.

Measurement cycle according to cumulative ultraviolet Radiation

Period 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
UVR (MJ/m2) 0 1.7 8.5 15.3 22.1 35.7 49.3 62.9 90.1 117.3 151.3 185.3 219.3 253.3 294.1 334.9
Accumulated years of indirect light (Year) 0 0.05 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Table 3.

Color difference of traditional dancheong specimens according to cumulative ultraviolet Radiation

Items UVR (MJ/m2) Color difference (ΔE)
SG JS HT JH WH SR NR SC BT
SNG 0 - - - - - - - - -
1.7 1.32 1.02 0.60 1.87 12.99 0.25 1.89 1.20 0.34
8.5 4.63 2.72 1.33 6.71 9.45 0.42 2.26 1.63 0.52
15.3 5.60 4.01 2.04 7.56 7.08 1.17 2.52 3.04 1.25
22.1 7.10 5.75 3.93 7.32 6.70 2.92 3.11 5.87 2.83
35.7 8.74 10.89 5.19 8.66 7.42 5.41 4.32 10.70 4.00
49.3 9.07 15.31 6.20 13.45 10.18 8.01 5.22 14.10 3.82
62.9 9.32 17.86 6.30 16.79 12.42 9.33 5.32 16.54 4.23
90.1 9.49 22.55 6.96 20.45 11.80 11.20 4.88 20.03 4.33
117.3 8.89 25.18 6.43 25.66 13.85 13.33 3.54 23.27 3.38
151.3 9.20 26.86 6.38 25.70 11.77 14.53 3.39 24.62 2.35
185.3 10.20 28.61 7.60 32.22 14.50 17.59 6.40 28.62 4.35
219.3 11.16 30.91 8.45 39.05 16.70 23.08 3.58 34.08 5.38
253.3 10.84 32.87 8.09 41.71 17.21 25.24 2.92 35.43 4.72
294.1 9.09 30.51 6.93 33.26 14.28 12.79 3.41 22.54 1.82
334.9 8.74 32.11 7.02 39.49 15.08 14.13 3.50 26.76 4.07
NRICH 0 - - - - - - - - -
1.7 1.86 2.27 0.79 7.20 5.27 1.31 1.30 4.33 1.01
8.5 3.79 2.95 1.21 12.35 2.52 1.46 1.30 6.56 1.16
15.3 5.27 3.20 2.09 14.12 1.64 1.77 1.52 7.66 1.02
22.1 5.89 3.64 2.56 14.23 1.19 2.02 1.54 9.51 0.77
35.7 7.16 5.16 3.13 13.77 6.18 3.14 1.89 11.34 1.03
49.3 8.03 8.04 4.63 12.99 4.79 4.13 2.00 13.63 1.44
62.9 8.21 10.50 7.00 12.54 5.82 4.50 1.98 14.60 1.77
90.1 8.30 13.33 6.52 11.03 8.07 5.61 2.09 22.35 1.09
117.3 8.30 16.99 6.76 10.56 7.09 6.40 2.48 21.85 4.34
151.3 7.64 19.76 6.50 10.67 10.39 6.86 1.92 26.45 1.47
185.3 7.62 22.20 6.57 11.33 9.39 6.76 2.63 27.59 1.65
219.3 8.62 24.56 7.81 12.60 8.31 7.96 1.75 28.51 1.99
253.3 9.39 25.95 9.09 14.19 8.12 9.34 2.53 30.04 2.10
294.1 8.53 28.26 9.07 16.87 7.91 9.38 4.27 34.20 2.20
334.9 7.98 28.39 8.00 18.28 9.10 10.45 4.05 34.13 1.86

Table 4.

Color difference comparison of traditional Dancheong specimens in 334.9 MJ/m2(Kim et al., 2020)

Items (UVR 334.9 MJ/m2) Color difference (ΔE)
SG JS HT JH WH SR NR SC BT
Weather-o-meter 2.22 40.98 2.53 8.27 31.81 3.68 1.59 8.00 1.01
SNG 8.74 32.11 7.02 39.49 15.08 14.13 3.50 26.76 4.07
NRICH 7.98 28.39 8.00 18.28 9.10 10.45 4.05 34.13 1.86

Table 5.

Meteorological element Monitoring Results at SNG

Items Temp
Humidity
Dew Pt.
Wind speed
Wind direction
Barometer
Rain
Precipitation days
Solar radiation
UV radiation
ET
TSP
Year/Month % m/s ° hPa mm - MJ/m2 MJ/m2 mm μg/m3
2017 9 22.7 63.9 15.2 0.5 202.5 1008.4 25.8 5 341.8 - 80.6 -
10 16.7 61.0 8.7 0.4 180 1022.9 21 5 226.7 8.8 54.9 -
11 6.5 58.3 -1.6 0.5 337.5 1024.9 37.8 8 131.0 9.3 32.0 -
12 -1.1 60.2 -8.3 0.5 337.5 1027.7 33.4 10 116.7 8.6 23.2 -
2018 1 -3.1 53.7 -11.6 0.5 337.5 1026.2 5.6 4 134.3 10.0 25.8 -
2 -0.8 49.8 -10.6 0.6 337.5 1025.4 27.8 3 159.0 11.1 30.0 -
3 8.6 63.7 1.6 0.6 337.5 1022.3 50.6 10 301.7 20.2 55.4 78.2
4 13.8 58.3 4.7 0.6 337.5 1017.5 106 10 407.8 24.5 81.5 75.6
5 18.9 67.1 12.0 0.5 337.5 1013.1 170.2 12 420.2 29.9 87.5 54.4
6 23.7 67.0 16.7 0.5 337.5 1009.3 116.8 11 468.9 34.4 102.1 36.0
7 28.1 72.6 22.4 0.5 337.5 1010.1 141.4 10 412.8 33.4 96.1 30.0
8 29.0 71.0 22.9 0.5 180 1008.5 148 17 414.5 31.3 97.9 27.3
9 22.2 65.5 15.0 0.5 180 1015.0 56.2 10 350.3 26.4 79.8 23.9
10 14.1 62.6 6.7 0.3 337.5 1020.8 91.4 7 236.5 18.6 52.3 40.8
11 9.1 62.1 1.7 0.3 337.5 1025.5 68.4 6 138.1 11.5 33.0 79.0
12 0.4 51.6 -8.9 0.4 337.5 1029.4 14.8 5 115.4 9.9 26.9 54.1
2019 1 0.1 52.0 -9.1 0.3 337.5 1028.0 0 0 140.9 11.5 29.1 99.7
2 1.8 53.5 -7.3 0.4 337.5 1026.1 24.4 4 171.1 13.4 32.5 92.6
3 7.8 57.4 -0.8 0.5 337.5 1018.9 27 6 281.8 18.7 53.6 100.1
4 12.9 56.3 3.4 0.4 360 1016.9 36.8 10 392.1 24.0 75.6 76.8
5 20.1 52.8 9.5 0.7 337.5 1013.2 24.6 4 549.0 36.3 121.1 86.9
6 23.0 66.9 16.2 0.6 337.5 1008.6 55.8 10 437.9 31.3 97.0 38.6
7 26.4 75.1 21.3 0.6 180 1007.4 131.8 16 338.0 27.1 79.8 35.1
8 27.8 73.5 22.4 0.4 180 1008.0 153.2 12 401.6 28.5 92.5 33.1
9 23.5 69.6 17.3 0.5 180 1016.1 100.4 9 276.6 20.6 66.4 30.4
10 17.3 66.9 10.8 0.5 180 1020.6 40 4 213.9 17.0 52.5 44.8
11 8.6 61.5 1.2 0.5 180 1024.5 69 7 116.5 10.7 32.0 70.4
12 2.5 63.9 -3.9 0.6 180 1027.3 21.4 13 94.6 9.0 24.4 67.0
Max 29.0 75.1 22.9 0.7 - 1029.4 170.2 17.0 549.0 36.3 121.1 100.1
Min -3.1 49.8 -11.6 0.3 - 1007.4 0.0 0.0 94.6 8.6 23.2 23.9
Average 13.6 62.1 6.0 0.5 337.5 1018.7 64.3 8.1 278.2 19.9 61.3 57.9
Sum - - - - - - 1799.6 228.0 7789.7 536.0 1715.4 1274.8

Table 6.

Meteorological element Monitoring Results at NRICH

Items Temp
Humidity
Dew Pt.
Wind speed
Wind direction
Barometer
Rain
Precipitation days
Solar radiation
UV radiation
ET
TSP
Year/Month % m/s ° hPa mm - MJ/m2 MJ/m2 mm μg/m3
2017 10 15.3 71.4 9.9 0.2 247.5 1019.8 28.3 7 250.3 11.1 50.5
11 6.1 65.9 -0.2 0.3 247.5 1022.1 15.1 10 155.1 15.9 31.7
12 -0.6 64.0 -6.9 0.3 270 1024.7 33.5 10 109.2 13.1 20.6
2018 1 -2.8 64.8 -8.8 0.3 247.5 1023.1 23.9 10 135.1 14.1 19.8
2 -0.6 53.5 -9.7 0.4 247.5 1022.4 40.5 10 212.5 19.7 33.8
3 8.6 67.2 2.3 0.3 247.5 1019.1 108.4 10 282.2 27.7 49.7
4 13.8 60.8 5.1 0.9 247.5 1015.9 150.4 8 534.1 32.7 105.2
5 19.1 68.0 12.3 0.9 247.5 1011.7 91.0 8 595.3 42.7 119.9
6 23.5 67.2 16.4 0.7 247.5 1008.1 95.4 7 616.1 44.9 128.9
7 27.8 75.4 22.7 0.6 247.5 1009.0 106.4 7 593.8 47.1 127.6 27.7
8 28.6 72.6 22.7 0.7 45 1007.6 457.6 9 538.5 42.0 122.7 19.0
9 21.0 75.1 16.0 0.6 247.5 1013.6 133.8 6 455.0 32.6 92.5 20.2
10 12.7 75.5 8.1 0.6 247.5 1019.2 123.0 8 401.1 25.2 71.6 34.3
11 7.7 72.0 2.4 0.4 247.5 1023.9 43.0 7 260.9 14.9 44.6 77.5
12 0.2 64.8 -6.1 0.6 270 1028.1 27.0 7 236.9 13.6 34.7 50.5
2019 1 -0.3 61.4 -7.3 0.6 247.5 1027.1 1.6 3 273.2 15.5 40.9 82.1
2 1.6 61.3 -5.7 0.6 247.5 1025.0 37.6 3 316.4 17.8 45.9 79.3
3 7.4 60.5 -0.6 0.9 247.5 1018.0 30.8 9 436.0 25.9 75.7 65.6
4 12.6 60.7 4.1 0.8 247.5 1015.6 80.4 11 489.4 31.8 92.5 62.7
5 19.4 57.1 9.6 0.8 247.5 1012.5 31 6 705.6 44.9 146.0 65.6
6 22.4 71.6 16.6 0.5 247.5 1007.6 59.4 10 596.0 39.7 119.0 27.4
Max 28.6 75.5 22.7 0.9 - 1028.1 457.6 11.0 705.6 47.1 146.0 82.1
Min -2.8 53.5 -9.7 0.2 - 1007.6 1.6 3.0 109.2 11.1 19.8 19.0
Average 11.6 66.2 4.9 0.6 247.5 1017.8 81.8 7.9 390.1 27.3 74.9 53.3
Sum - - - - - - 1718.1 166.0 8192.6 573.2 1573.6 694.0

Table 7.

Anual average concentration of air pollutants in nearby air quality monitoring stations

Items PM10 (μg/m3) PM2.5 (μg/m3) O3 (ppm) NO2 (ppm) CO (ppm) SO2 (ppm)
SNG 2017.09.14. ∼ 2019.12.16. MAX 174 122 0.077 0.077 1.4 0.009
MIN 5 3 0.002 0.008 0.2 0.002
AVERAGE 36.7 21.9 0.025 0.032 0.5 0.003
NRICH 2017.10.16. ∼ 2019.06.18. MAX 177 121 0.078 0.054 1.0 0.006
MIN 6 2 0.002 0.003 0.1 0.001
AVERAGE 41.9 22.4 0.031 0.012 0.4 0.002
SNG 2017.10.16. ∼ 2019.06.18. MAX 174 122 0.077 0.077 1.4 0.009
MIN 5 3 0.002 0.008 0.2 0.002
AVERAGE 39.9 23.7 0.025 0.033 0.5 0.004

Table 8.

Seasonal average concentration of air pollutants in nearby air quality monitoring stations

Items PM10 (μg/m3) PM2.5 (μg/m3) O3 (ppm) NO2 (ppm) CO (ppm) SO2 (ppm)
SNG spring 44.7 25.5 0.035 0.034 0.5 0.004
2017.09.14. ∼ 2019.12.16. summer 25.9 17.1 0.033 0.024 0.4 0.003
fall 28.5 15.9 0.020 0.031 0.5 0.003
winter 47.4 29.6 0.015 0.037 0.7 0.004
NRICH spring 47.8 23.0 0.042 0.010 0.3 0.002
2017.10.16. ∼ 2019.06.18. summer 23.5 13.0 0.039 0.007 0.4 0.002
fall 36.9 20.8 0.023 0.011 0.4 0.002
winter 51.0 28.7 0.021 0.017 0.5 0.003

Table 9.

Comparison between TSP, PM10 and PM2.5

Items TSP (μg/m3)
PM10 (μg/m3)
PM2.5 (μg/m3)
PM10/TSP (%)
PM2.5/TSP (%)
SNG NRICH SNG NRICH SNG NRICH SNG NRICH SNG NRICH
2018.07. ∼ 2019.12. Spring 87.9 64.7 47.2 51.8 26.8 25.0 0.54 0.80 0.30 0.39
Summer 32.8 24.4 24.3 19.8 16.2 12.6 0.74 0.81 0.49 0.51
Fall 48.2 38.7 29.4 30.1 16.2 16.8 0.61 0.78 0.34 0.43
Winter 78.3 63.9 48.6 52.7 30.3 27.4 0.62 0.82 0.39 0.43
Mean 57.3 44.7 37.4 38.6 22.3 20.5 0.63 0.82 0.38 0.44

Table 10.

Ion Chromatography Results of TSP

Items Period Ion concentration(µg/m3)
Cl- SO42- NO3- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+
SNG 2018.03. 1.0 6.6 14.2 0.9 5.7 0.4 0.2 1.1
2018.04. 0.2 3.0 7.0 0.5 1.4 0.4 0.1 1.3
2018.05. 0.1 3.7 4.4 0.3 1.5 0.3 0.1 0.8
2018.06. 0.0 5.9 2.2 0.3 1.4 0.2 0.1 0.8
2018.07. 0.0 4.3 1.6 0.5 1.3 0.2 0.1 0.5
2018.08. 0.1 4.6 1.7 0.6 0.8 0.1 0.1 0.4
2018.09. 0.2 2.4 1.9 0.5 0.5 0.2 0.1 0.6
2018.10. 0.5 2.1 5.4 0.4 0.9 0.3 0.1 1.0
2018.11. 1.1 3.7 12.8 0.6 2.7 0.4 0.1 1.4
2018.12. 1.7 2.4 7.8 0.7 1.5 0.3 0.1 1.4
2019.01. 2.9 4.1 13.9 1.3 2.8 0.6 0.2 2.3
2019.02. 2.4 6.5 16.9 1.1 4.5 0.7 0.2 1.8
2019.03. 2.0 7.2 19.0 1.3 5.0 0.6 0.3 2.1
2019.04. 0.4 4.7 9.5 0.8 1.6 0.4 0.2 1.8
2019.05. 0.3 5.1 9.3 0.7 2.0 0.4 0.2 1.9
2019.06. 0.2 6.1 3.4 0.3 1.7 0.2 0.1 0.9
2019.07. 0.3 6.6 3.4 0.4 2.0 0.2 0.1 0.7
2019.08. 0.2 6.1 2.7 0.4 1.5 0.2 0.1 0.8
2019.09. 0.3 2.8 2.5 0.4 0.7 0.2 0.1 0.6
2019.10. 0.6 4.1 5.0 0.8 1.2 0.3 0.1 1.0
2019.11. 0.8 3.2 11.6 0.5 1.8 0.5 0.1 1.9
2019.12. 1.6 5.2 14.4 0.7 4.3 0.5 0.1 1.1
Average 0.8 4.6 7.8 0.6 2.1 0.3 0.1 1.2
NRICH 2018.07. 0.0 5.4 1.1 0.4 1.6 0.2 0.0 0.3
2018.08. 0.1 3.4 0.7 0.6 0.9 0.1 0.1 0.1
2018.09. 0.2 2.5 1.8 0.5 0.6 0.1 0.1 0.2
2018.10. 0.4 2.6 3.9 0.4 1.2 0.2 0.1 0.3
2018.11. 1.2 5.3 13.5 0.5 4.1 0.5 0.1 0.9
2018.12. 1.7 3.4 6.9 0.8 2.1 0.3 0.1 0.7
2019.01. 2.2 5.8 14.7 1.1 2.6 0.5 0.1 0.9
2019.02. 1.5 7.9 16.7 0.8 5.9 0.6 0.1 0.8
2019.03. 0.9 6.9 12.8 0.8 - 0.4 0.2 0.9
2019.04. 0.2 4.3 5.6 0.5 1.5 0.3 0.1 0.7
2019.05. 0.2 6.0 3.0 0.5 1.4 0.4 0.1 0.8
2019.06. 0.1 6.0 1.2 0.2 1.7 0.2 0.0 0.3
Average 0.7 4.9 6.8 0.6 2.1 0.3 0.1 0.6

Table 11.

Mass of the Dustfall unit : mg

Period SNG Period NRICH
2017.09. 1.1 2017.10. 2.4
2017.10. 67.0 2017.10. 25.4
2017.10._11. 257.5 2017.11. 52.7
2017.11._12. 321.3 2017.12. 70.6
2018.12._02. 288.4 2018.01._02. 67.0
2018.03._04. 248.6 2018.02._03. 45.9
2018.04. 172.4 2018.03._04. 46.9
2018.05._06. 220.9 2018.04._05. 319.5
2018.06._07. 130.2 2018.05._06. 41.1
2018.06._07. 20.9
2018.08._09. 200.1 2018.08._09. 0.2
2018.10._2019.01. 356.3 2018.10._12. 27.9
2019.02._04. 372.3 2019.01._02. 48.7
2019.05._06. 268.9 2019.03._06. 58.5
Sum 2904.9 Sum 827.6

Table 12.

Ion Chromatography Results of Dustfall

Items Period Ion concentration (µg/g)
Cl- SO42- NO3- Na+ NH4+ K+ Mg2+ Ca2+
SNG 2017.09. 11.7 2.5 9.0 5.5 22.4 3.5 0.7 0.0
2017.10. 4.4 5.0 4.5 2.5 1.0 1.5 0.5 8.3
2017.10._11. 4.4 7.4 4.7 2.3 0.6 1.5 0.7 9.0
2017.11._12. 32.7 11.7 6.8 13.3 0.5 1.3 1.0 15.8
2018.12._01._02. 62.2 9.1 4.3 39.0 0.6 1.0 0.9 11.3
2018.03._04. 32.6 8.8 4.4 17.0 0.4 0.9 0.8 10.2
2018.04. 35.5 7.0 5.7 18.9 0.4 1.3 0.8 9.4
2018.05._06. 31.2 14.5 9.1 26.4 0.4 1.5 1.1 13.4
2018.06._07. 26.1 10.9 9.7 13.6 0.7 1.5 0.8 13.7
2018.08._09. 11.7 13.9 11.0 8.1 0.5 0.2 0.2 13.1
2018.10._2019.01. 31.5 14.7 8.8 14.9 0.7 0.8 0.8 16.2
2019.02._04. 29.5 16.7 10.2 14.4 0.4 0.8 0.8 16.3
2019.05._06. 14.7 11.2 17.0 10.3 0.3 1.4 1.1 15.9
Average 25.2 10.3 8.1 14.3 2.2 1.3 0.8 11.7
NRICH 2017.10. 5.0 4.2 3.8 2.9 10.0 2.1 0.0 2.9
2017.10. 7.4 4.6 4.7 3.5 2.3 2.2 0.6 8.6
2017.11. 8.1 6.6 5.1 4.8 1.3 1.7 0.9 8.9
2017.12. 8.8 5.5 3.6 5.5 0.9 1.3 0.7 8.6
2018.01._02. 22.3 11.5 8.5 12.8 1.4 1.5 1.5 11.7
2018.02._03. 18.9 10.2 6.8 10.2 1.6 1.4 1.2 11.1
2018.03._04. 6.9 3.9 3.6 4.2 1.1 1.1 0.7 5.8
2018.04._05. 9.0 7.1 4.9 6.9 0.8 4.6 1.3 4.3
2018.05._06. 2.3 0.4 0.0 0.7 0.7 0.9 0.1 0.0
2018.06._07. 6.5 9.5 10.7 3.9 3.1 2.7 1.0 12.2
2018.08._09. 45.3 53.5 17.7 33.1 51.6 0.0 0.0 0.0
2018.10._12. 11.8 23.4 10.6 8.0 2.2 0.4 0.7 15.9
2019.01._02. 17.0 31.6 11.5 11.0 2.3 0.8 1.4 19.0
2019.03._06. 8.0 22.7 19.2 7.0 2.3 1.9 1.3 13.5
Average 12.7 13.9 7.9 8.2 5.8 1.6 0.8 8.7

Table 13.

Pearson’s Correlation Analysis Results between Meteorological Elements and Color difference of Dancheong Specimens(SNG, NRICH)

SNG SG JS HT JH WH SR NR SC BT
Temp -0.066 0.214 0.049 0.182 0.462 0.191 -0.309 0.170 -0.211
Humidity -0.021 0.284 0.107 0.252 0.346 0.139 -0.321 0.166 -0.212
Dew Pt. -0.067 0.228 0.054 0.196 0.453 0.185 -0.325 0.170 -0.225
Wind Speed 0.005 -0.102 0.028 -0.101 -0.030 -0.082 0.022 -0.092 0.273
Barometer 0.004 -0.245 -0.137 -0.207 -0.510 -0.264 0.234 -0.230 0.052
Rain 0.293 0.354 0.328 0.207 0.196 0.186 0.082 0.237 0.034
Precipitation Days 0.276 0.354 0.333 0.354 0.245 0.235 -0.166 0.269 0.215
Wind Direction 0.523* 0.126 0.391 0.044 -0.125 0.309 0.464 0.268 0.587*
Solar Radiation 0.248 0.331 0.336 0.264 0.525* 0.387 0.045 0.349 0.219
UV Radiation 0.587* 0.547* 0.594* 0.433 0.556* 0.541* 0.143 0.537* 0.378
ET 0.148 0.308 0.252 0.255 0.533* 0.340 -0.073 0.307 0.092
TSP 0.260 -0.197 0.187 -0.058 -0.006 0.004 0.694 -0.006 0.503
NRICH SG JS HT JH WH SR NR SC BT
Temp 0.125 0.436 0.387 -0.178 0.619* 0.426 0.474 0.459 0.404
Humidity -0.247 0.108 -0.071 -0.416 0.297 0.051 -0.089 0.108 -0.013
Dew Pt. 0.063 0.403 0.325 -0.23 0.600* 0.385 0.403 0.424 0.356
Wind Speed 0.763** 0.618* 0.836** 0.134 0.591* 0.642* 0.432 0.646* 0.489
Wind Direction -0.020 -0.046 -0.090 0.081 -0.296 -0.099 -0.306 -0.060 -0.150
Barometer -0.311 -0.471 -0.480 -0.047 -0.595* -0.511 -0.607* -0.517 -0.473
Rain 0.342 0.071 0.262 -0.284 0.347 0.082 0.025 0.111 0.210
Precipitation Days -0.069 -0.435 -0.374 0.439 -0.565* -0.318 -0.196 -0.402 -0.398
Solar Radiation 0.534* 0.673** 0.747** 0.128 0.721** 0.701** 0.706** 0.709** 0.548*
UV Radiation 0.573* 0.563* 0.650* 0.144 0.644* 0.604* 0.632* 0.634* 0.501
ET 0.459 0.619* 0.678** 0.091 0.677** 0.639* 0.680** 0.658* 0.529
TSP 0.902* 0.525 0.884* 0.333 -0.850* 0.452 0.158 0.383 0.877*
*

. Correlation is significant at the 0.05 level(2-tailed).

**

. Correlation is significant at the 0.01 level(2-tailed).

Table 14.

Pearson’s Correlation Analysis Results between Gaseous Pollutants and color difference of Dancheong Specimens(SNG, NRICH)

SNG SG JS HT JH WH SR NR SC BT
PM10 0.378 0.031 0.315 0.040 0.020 0.229 0.537* 0.179 0.650**
PM2.5 0.374 0.012 0.309 0.003 -0.059 0.171 0.514* 0.134 0.615*
O3 0.284 0.444 0.373 0.402 0.599* 0.482 -0.055 0.447 0.203
NO2 -0.072 -0.304 -0.121 -0.225 -0.173 -0.112 0.265 -0.170 0.249
CO 0.164 -0.137 0.099 -0.091 -0.238 -0.023 0.397 -0.041 0.439
SO2 0.293 -0.101 0.184 -0.089 -0.171 0.108 0.386 0.053 0.560*
NRICH SG JS HT JH WH SR NR SC BT
PM10 0.172 -0.071 0.092 0.336 -0.324 0.005 -0.016 -0.105 0.064
PM2.5 0.227 -0.114 0.029 0.374 -0.314 -0.028 -0.125 -0.140 -0.045
O3 0.233 0.246 0.336 -0.102 0.428 0.305 0.444 0.286 0.473
NO2 -0.018 -0.311 -0.259 0.281 -0.495 -0.281 -0.270 -0.315 -0.331
CO 0.120 -0.066 -0.077 -0.126 -0.034 -0.072 -0.267 -0.095 0.030
SO2 0.390 0.188 0.232 0.243 0.041 0.267 0.144 0.188 0.265
*

. Correlation is significant at the 0.05 level(2-tailed).

**

. Correlation is significant at the 0.01 level(2-tailed).

Table 15.

Pearson’s Correlation Analysis Results between Ion concentration of TSP and color difference of Dancheong Specimens(SNG, NRICH)

SNG SG JS HT JH WH SR NR SC BT
Cl- 0.073 0.299 0.223 0.298 0.158 0.13 0.556 0.251 0.165
NO3- 0.130 0.284 0.296 0.371 0.268 0.163 0.393 0.286 0.382
SO42- 0.197 0.475 0.482 0.489 0.505 0.279 -0.256 0.294 0.168
Na+ 0.211 0.193 0.318 0.248 0.252 0.158 0.599 0.251 0.308
NH4+ -0.137 0.451 0.216 0.509 0.357 0.078 0.124 0.243 0.266
K+ 0.226 0.174 0.320 0.273 0.234 0.158 0.572 0.245 0.422
Mg2+ 0.475 0.048 0.439 0.151 0.214 0.243 0.586 0.266 0.468
Ca2+ 0.557 0.144 0.523 0.241 0.291 0.359 0.622 0.375 0.497
NRICH SG JS HT JH WH SR NR SC BT
Cl- 0.611 0.059 0.262 -0.195 -0.517 -0.023 -0.544 -0.230 0.418
NO3- 0.928** 0.226 0.616 -0.007 -0.638 0.249 -0.291 -0.041 0.598
SO42- 0.676 0.781 0.881* 0.783 -0.579 0.893* 0.606 0.756 0.700
Na+ 0.593 -0.346 0.123 -0.58 -0.283 -0.371 -0.761 -0.579 0.189
NH4+ 0.837 0.615 0.657 0.505 -0.653 0.611 0.106 0.456 0.679
K+ 0.882* 0.670 0.950** 0.489 -0.907* 0.579 0.346 0.542 0.942**
Mg2+ 0.812* 0.203 0.669 0.050 -0.547 0.227 -0.004 0.082 0.564
Ca2+ 0.954** 0.634 0.925** 0.413 -0.934** 0.548 0.191 0.442 0.942**
*

. Correlation is significant at the 0.05 level(2-tailed).

**

. Correlation is significant at the 0.01 level(2-tailed).

Table 16.

Pearson’s Correlation Analysis Results between Ion concentration of Dustfall and color difference of Dancheong Specimens(SNG, NRICH)

SNG SG JS HT JH WH SR NR SC BT
Cl- 0.459 0.157 0.429 0.018 -0.139 0.102 0.630* 0.155 0.632*
NO3- 0.378 0.705** 0.512 0.768** 0.784** 0.774** -0.150 0.736** 0.346
SO42- 0.813** 0.788** 0.819** 0.750** 0.380 0.744** 0.452 0.780** 0.725**
Na+ 0.466 0.197 0.438 0.035 -0.123 0.119 0.591* 0.177 0.616*
NH4+ -0.747** -0.440 -0.567* -0.407 0.102 -0.373 -0.432 -0.406 -0.544
K+ -0.776** -0.546 -0.641* -0.478 0.011 -0.469 -0.507 -0.513 -0.54
Mg2+ 0.288 0.112 0.299 0.143 0.098 0.189 0.226 0.162 0.551
Ca2+ 0.853** 0.721** 0.787** 0.725** 0.268 0.706** 0.408 0.724** 0.736**
NRICH SG JS HT JH WH SR NR SC BT
Cl- 0.242 0.234 0.162 0.060 0.278 0.173 0.206 0.247 -0.143
NO3- 0.348 0.708** 0.489 0.470 0.615* 0.676** 0.681** 0.704** -0.094
SO42- 0.374 0.650* 0.487 0.214 0.528 0.572* 0.481 0.626* 0.033
Na+ 0.257 0.319 0.227 0.071 0.345 0.249 0.284 0.331 -0.124
NH4+ -0.033 0.234 0.078 -0.236 0.312 0.117 0.182 0.216 -0.029
K+ -0.206 -0.255 -0.206 -0.166 -0.002 -0.188 -0.130 -0.155 -0.383
Mg2+ 0.460 0.156 0.266 0.609* 0.125 0.284 0.257 0.239 -0.279
Ca2+ 0.324 0.331 0.290 0.583* 0.107 0.380 0.133 0.313 -0.188
*

. Correlation is significant at the 0.05 level(2-tailed).

**

. Correlation is significant at the 0.01 level(2-tailed).