A Study on Estimation of Particle Penetration Load and Indoor Generation Load in Child Care Room

Sung-Won Cho; Seung-Rim Lee; Ji-Hyun Yoo; Ga-Young Cho

doi:10.7836/kses.2022.42.2.001

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Research Article

Journal of the Korean Solar Energy Society. 30 April 2022. 1-11
https://doi.org/10.7836/kses.2022.42.2.001

A Study on Estimation of Particle Penetration Load and Indoor Generation Load in Child Care Room

영유아 보육공간에서 미세먼지의 외부 유입 및 실내 발생 부하 추정에 관한 연구

Sung-Won Cho¹^*

Seung-Rim Lee¹

Ji-Hyun Yoo²

Ga-Young Cho³

조 성원¹^*

이 승림¹

유 지현²

조 가영³

¹Assistant Manager, NED Corporation

²Researcher Specialist, Department of the Smart City Research, Seoul Institute of Technology

³Principal Researcher, Department of the Smart City Research, Seoul Institute of Technology

¹(주)네드, 주임

²서울기술연구원 스마트도시연구실, 전임연구원

³서울기술연구원 스마트도시연구실, 연구원

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

Atmospheric particle concentration is increasing in Korea owing to industrialization in Korea and the influence of China. Outdoor particles can enter buildings through cracks or windows and affect the health of residents. Care rooms in childcare centers are meant for infants and children, who are more vulnerable to particles than adults; hence, indoor air quality management is necessary. Outdoor particles as well as the particles generated through children’s activities and indoor cooking should be considered for the assessment of indoor air quality of these places. Thus, particles that should be removed from such buildings comprise outdoor particles entering indoor and those generated indoor. The total concentration of these particles can be termed as particle load. Ventilation and air cleaning devices are effective in removing particle loads, and efficient indoor air quality management can be achieved by using devices of appropriate capacity and performance based on load estimation. Therefore, to estimate the particle load of care rooms, indoor air quality monitoring was conducted for one year, and the particle loads were estimated by analyzing the monitoring data.

Keywords

Care room

Particle

Penetration

Generation

Load

키워드

보육실

미세먼지

투과

발생

부하

MAIN

1. 서 론
2. 실내 공기질 모니터링 방법
2.1 대상시설 및 모니터링 개요
2.2 모니터링 데이터 보정
3. 미세먼지 부하 추정
3.1 실내 오염물질 매커니즘
3.2 외부 미세먼지 유입 부하
3.3 실내 미세먼지 발생 부하
4. 결 론

기호 및 약어 설명

$M_{d a t a}$ : 기상청 실외 미세먼지 농도(μg/m³)

$S_{d a t a}$ : 스마트 에어콕 실외 미세먼지 농도(μg/m³)

$t$ : 시간(h)

$V$ : 보육실의 체적(m³)

$C_{i}, C_{i (t)}$ : 실내 미세먼지 농도(μg/m³)

$C_{o}, C_{o (t)}$ : 실외 미세먼지 농도(μg/m³)

$C_{i (t + ∆ t)}$ : $∆ t$ 후의 실내 미세먼지 농도(μg/m³)

$Q_{i}$ : 침기량(m³/h)

$Q_{v}$ : 외기도입량(m³/h)

$Q_{a}$ : 공기청정기 풍량(μg/m³)

$1 - f_{i}$ : 미세먼지 투과율(-)

$f_{v}$ : 기계환기 필터 성능(-)

$f_{a}$ : 공기청정기 필터 성능(-)

$P$ : 외부 미세먼지 유입량(μg/h)

$M, M_{t}$ : 실내 미세먼지 발생량(μg/h)

$S$ : 침착률(h^-1)

1. 서 론

우리나라의 산업화 및 최근 중국의 영향으로 대기 중 미세먼지가 고농도를 띄는 날이 증가하는 추세이다. 대기 중의 미세먼지는 건물의 틈새나 창문을 통해 실내로 유입되어 재실자들의 건강에 영향을 미칠 수 있다. 특히 실내 환경 중 보육실은 영유아를 주 대상으로 하는 공간이며 Salvi (2007)¹⁾의 연구에 따르면 영유아는 성인에 비해 호흡량이 많고 면역체계가 불완전하여 미세먼지 노출에 의한 질환에 더욱 취약하다고 밝혀졌기 때문에 실내 공기질의 관리가 필수적으로 이루어져야 함을 시사한다.

기존에 많은 연구자들이 보육시설을 대상으로 미세먼지와 관련된 연구를 수행한 바 있다. Park et al. (2015)²⁾은 보육시설을 대상으로 실내 미세먼지의 입경별 실내외 발생원을 분석하였다. 재실 유무에 따른 I/O ratio 비교 분석을 통해 실내외 발생원을 분석하였으며, 그 결과 영유아들의 활동이 3 μm, 5 μm, 10 μm 입경의 미세먼지의 주요 실내 발생원임을 확인하였다. Yeo and Kim (2019)³⁾은 보육실의 실내 활동 분석을 통해 실내 미세먼지의 발생률 추정 모델을 제시하였으며, 영유아들의 일과 활동에 따른 미세먼지 발생률을 계산하였다. 앞선 연구들은 실내 미세먼지의 주요 발생원을 밝히는데 그치거나 영유아들의 특정 시간의 실내 활동에만 집중하여 미세먼지 발생량을 추정하였다. 보육실의 쾌적한 실내 공기질 조성을 위해서는 실내 미세먼지 발생 뿐만 아니라 실외 미세먼지의 유입이 동시에 고려되어야 하며, 최종적으로는 실내에서 제거되어야 할 미세먼지의 정량적인 부하 추정을 위한 연구가 이루어질 필요가 있다.

효과적인 미세먼지 부하 제거를 위해서는 환기 및 공기청정장치를 사용하는 것이 가장 바람직하다. 하지만 국내 보육실의 경우 실내에서 제거되어야 할 미세먼지의 부하에 대한 정보 부재로 인해 장비 투입 및 가동에 따른 개선효과가 미비하거나 에너지의 과소비가 발생하고 있는 실정이다. 따라서 미세먼지의 부하 추정을 통해 해당 보육실에 적합한 용량과 성능의 환기 및 공기청정장치를 채택한다면 효율적인 실내 공기질의 개선이 가능할 것으로 판단된다. 이에 따라 연구에서는 미세먼지 부하 추정을 위해 실제 어린이집의 보육실을 대상으로 1년간 실내 공기질 모니터링을 수행하였으며, 모니터링 데이터를 토대로 미세먼지의 외부 유입 부하 및 실내 발생 부하를 추정하였다.

2. 실내 공기질 모니터링 방법

2.1 대상시설 및 모니터링 개요

실내에서 제거되어야 할 미세먼지의 부하가 분석됨에 따라 환기 및 공기청정장치의 적절한 성능 및 용량을 채택할 수 있기 때문에 정확한 부하의 추정을 위해 S대 직장어린이집의 영유아 보육공간을 대상으로 실내외 미세먼지(PM₁₀, PM_2.5) 농도 모니터링을 수행하였다.

대상시설에 대한 정보는 Table 1에 나타내었으며, 자세한 실내외 측정 위치는 Fig. 1에 나타내었다. 실내 측정 장소는 영유아들이 상시 거주하며 주된 실내 활동이 주로 이루어지는 공간인 보육실을 선정하였고, 실외 측정 장소는 기상 상태나 주변 환경의 영향이 적은 옥상을 선정하였다.

모니터링은 2019년 5월부터 2020년 4월까지 광산란 측정 방식인 스마트 에어콕 실내외 공기질 간이 측정기기를 사용하여 매일 24시간 동안 1시간 간격으로 총 1년간 진행되었으며, 자세한 측정 개요 및 측정 장비의 스펙은 Table 2 및 Table 3에 나타내었다. 추가로 모니터링 시작 당시에는 미세먼지 간이측정기의 형식승인 제도가 시행 전이였기 때문에 연구에 사용된 장비는 형식승인을 받지 않았음을 명시한다.

Table 1

Outline of sample child care center

Category	Structure	Built year	Floor level	Area [m²]
‘S’ Child care center	Wall column Structure	2017	2 F	520.12

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Fig. 1.

Installation location of indoor air quality measurement equipment

Table 2

Outline of monitoring equipment

Model	Size	Power	Flow rate	Method	Measurement factor
Smart Aircok 1.0	190 mm × 130 mm × 30 mm	12 V 200 mA	0.1 L/mn	Light scarrering	Temperature, Humidity, PM₁₀, PM_2.5, CO₂, VOCs, HCHO

Table 3

Annual monitoring overview

Category	Parameters	Location	Period
Indoor	PM₁₀, PM_2.5	2 F	2019.05 ~ 2020.04
Outdoor	PM₁₀, PM_2.5	Roof	2019.05 ~ 2020.04

2.2 모니터링 데이터 보정

환경부의 대기오염공정시험기준(2010)⁴⁾에 따르면 대기 환경 중 미세먼지 표준 측정방법으로써 베타선법과 중량농도법을 명시하고 있다. 하지만 연구에서 수집된 모니터링 데이터는 광산란 측정 방식인 간이 측정기기로 측정되었기 때문에 데이터의 신뢰성은 다소 낮을 것으로 판단된다. 반면에 국가 및 지자체에서 운영하는 측정소의 측정 장비는 법으로 규정한 측정 방식에 따른 것이므로 데이터의 신뢰도가 가장 높다고 볼 수 있다. 따라서 Kim et al. (2010)⁵⁾의 연구를 참조하여, 기상청의 실외 PM₁₀ 농도 데이터와 연구에서 수집된 실외 PM₁₀ 농도 데이터를 선형회귀분석을 이용해 보정 작업을 진행하였다.

각각의 1시간 평균 데이터를 이용하여 선형회귀분석을 실시한 결과 두 값의 상관계수(correlation coefficient)는 0.959로 상관성이 매우 높은 것으로 나타나며, R²은 91.99%로 두 측정값이 유사한 것으로 확인되었다. 따라서 다음과 같이 얻어진 회귀분석 식(1)을 이용하여 Fig. 2와 같이 모니터링 데이터 보정 작업을 진행하였으며, 이후 모든 분석 과정에서는 보정 작업을 거친 모니터링 데이터를 사용하였다.

(1)

(M_{d a t a}) = 0.7164 \times (S_{d a t a}) + 2.0428

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Fig. 2.

Monitoring data calibration

3. 미세먼지 부하 추정

3.1 실내 오염물질 매커니즘

실내 미세먼지 농도 부하는 오염물질 매커니즘을 나타낸 Fig. 3와 같이 크게 두 가지로 나누어진다. 창문 및 건물 틈새로 의도하지 않은 공기가 유입되는 현상을 침기라 하는데, 그 과정에서 대기 중의 미세먼지가 실내로 같이 유입되는 외기 유입 부하와 재실자들의 다양한 실내 활동으로 인해 미세먼지가 발생되는 실내 발생 부하로 나눌 수 있다. 이와 같이 오염물질 매커니즘은 질량보존법칙을 따르기 때문에 연구에서는 질량보존법칙을 바탕으로 작성된 질량보존식(2)을 사용하여 부하 추정을 진행하였다.

연구에서는 보육실의 재실자들이 상시 거주하고 있는 상태인 어린이집의 운영시간만을 대상으로 분석을 진행하였기 때문에 실내 미세먼지 농도 변화에 대해 침착량의 영향은 적다고 판단하여 부하 추정 과정에서는 고려하지 않았다.

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Fig. 3.

Indoor particle pollution mechanism

(2)

V ∙ \frac{d C_{i}}{d t} = [Q_{i} ∙ (1 - f_{i}) ∙ C_{o} - Q_{i} ∙ C_{i}] + [Q_{v} ∙ (1 - f_{v}) ∙ C_{o} - Q_{v} ∙ C_{i}] - [Q_{a} ∙ f_{a} ∙ C_{i}] + M - [V ∙ S ∙ C_{i}]

3.2 외부 미세먼지 유입 부하

질량보존식을 사용하여 외부 미세먼지 유입량을 추정하기 위해서는 대상 공간에 대한 침기량 및 미세먼지의 투과율의 값이 요구되므로 다음의 과정을 통해 필요한 값을 확보하였다.

먼저 침기량의 추정 방법은 다음과 같다. 보육시설이 운영되지 않는 주말에는 재실자가 없으므로 실내 농도는 침기에 의한 외부 미세먼지 유입의 영향만 받게 되므로 식(2)는 식(3)으로 표현 가능하다. 식(3)을 유한차분법으로 실내 농도에 대한 미분식을 풀게 되면 식(4)가 도출되고, △t 후의 실내 미세먼지 농도를 예측할 수 있는 식(5)를 얻을 수 있다. 값의 정확도를 높이기 위해 △t는 1분으로 설정하였으며, 식(5)의 $C_{i (t)}$ 에는 주말의 초기 실내 미세먼지 농도를 대입하고, $C_{o (t)}$ 에는 1분 간격의 실외 미세먼지를 대입하였다. 그 후 예측된 실내 미세먼지 농도 값과 모니터링을 통해 측정된 주말의 실내 미세먼지 농도 값의 차이가 최소가 될 때의 $Q_{i}$ 값을 침기량으로 도출하였다. 추가로 Mun et al. (2020)⁶⁾의 연구에서 자연상태인 건물의 침기량은 풍속이 증가함에 따라 침기량도 같이 증가함을 확인하였으며, 풍속의 세기에 따라 실내 미세먼지 농도의 변화를 Fig. 4에 나타내 보았다. 풍속이 커질수록 실내 미세먼지 농도가 실외 미세먼지 농도에 가까워지는데, 이는 선행연구의 결과와 같이 풍속이 커질수록 침기량이 증가함에 따라 외기로부터 유입되는 미세먼지의 양 또한 증가하기 때문인 것으로 판단된다. 따라서 보육실의 침기량은 기상청 기상자료개방포털의 자료를 활용해 도출한 서울시 연평균 풍속인 2.3 m/s에 해당되는 날의 침기량 평균값을 사용하였다.

미세먼지 투과율은 건물의 구조 형식에 따라 상이한 결과를 보이는데, 연구 대상인 보육시설은 철근 콘크리트 벽식 구조이므로 보육시설과 동일한 구조에서 미세먼지 투과율을 실험한 Woo (2019)⁷⁾의 결과를 참조하였다. 참조한 선행연구의 결과에 따라 PM₁₀의 투과율은 0.7, PM_2.5의 투과율은 0.5의 값을 사용하였다.

(3)

V ∙ \frac{d C_{i}}{d t} = [Q_{i} ∙ (1 - f_{i}) ∙ C_{o}] - Q_{i} ∙ C_{i}

(4)

V ∙ \frac{C_{i (t + ∆ t)} - C_{i (t)}}{∆ t} = [Q_{i} ∙ (1 - f_{i}) ∙ C_{o (t)}] - Q_{i} ∙ C_{i (t)}

(5)

C_{i (t + ∆ t)} = \frac{Q_{i}}{V} ∙ ∆ t ∙ [(1 - f_{i}) ∙ C_{o (t)} - C_{i (t)}] + C_{i (t)}

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Fig. 4.

I/O Ratio according to wind speed

외부 미세먼지 유입량 계산식은 식(6)으로 나타낼 수 있으며, 앞서 도출된 침기량 및 미세먼지 투과율을 대입하여 각각의 외기 농도 조건에 따른 결과를 Fig. 5에 나타내었다. 재실자가 부재 상태인 환경, 즉 실내에 미세먼지 발생원이 없는 조건에서의 실내 미세먼지 농도는 외부 미세먼지 유입의 영향만 받게 된다. 따라서 외기 농도에 따라 외부 미세먼지 유입량이 결정되기 때문에 외기 농도가 높아지면 유입량 또한 증가하는 결과를 나타냈다.

(6)

P = Q_{i} ∙ (1 - f_{i}) ∙ C_{o}

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Fig. 5.

Inflow through the building cracks

3.3 실내 미세먼지 발생 부하

(1) 실내 발생량 추정 방법 및 결과

실내 미세먼지 발생 부하 추정 방법은 다음과 같다. 연구 대상 시설의 보육실은 평일 운영시간 동안 환기 및 공기청정장치를 상시 가동하고 있는 것으로 조사되었으며 이 사실에 기반해 미세먼지 발생 부하를 추정하였다. 보육실의 평일 실내 조건은 식(7)로 표현 가능하며, 유한차분법으로 풀이 시 식(8)을 얻을 수 있다. 침기량의 추정 방법과 동일하게 △t는 1분으로 설정하였고, 식(8)의 $C_{i (t)}$ 에는 평일의 초기 실내 미세먼지 농도를 대입, $C_{o (t)}$ 에는 1분 간격의 실외 미세먼지를 대입하였다. $Q_{v}, Q_{a}$ 및 $(1 - f_{v}), f_{a}$ 는 실내에서 사용되는 환기 및 공기청정장치의 풍량 및 필터 성능의 값이므로 실제 보육실에 적용된 장비들의 성능 조사 및 Azimi et al. (2014)⁸⁾의 연구를 참고하여 값을 대입하였다. 마지막으로 예측된 실내 미세먼지 농도 값과 모니터링을 통해 측정된 평일의 실내 미세먼지 농도 값의 차이가 최소가 될 때의 $M_{t}$ 값을 실내 발생량으로 도출하였다.

추가로 식(8)에 대입한 환기 및 공기청정장치의 풍량 및 필터성능 값에 대한 신뢰성을 검증하여 추정 방법의 타당성을 증명하여야 한다. 따라서 보육실에서 실제 환기 및 공기정화장치 가동에 따른 실내 미세먼지 농도 데이터를 확보하기 위해 추가로 현장 측정을 진행하였으며, 측정 조건은 Fig. 6에 나타내었다. 현장 측정 결과와 예측식의 결과값을 Fig. 7을 통해 비교해 본 결과, 같은 조건에서의 실제 현장의 농도값과 예측 농도값이 유사하게 나타났으므로 결과값이 부적절하지 않음을 확인하였다.

(7)

V ∙ \frac{d C_{i}}{d t} = [Q_{i} ∙ (1 - f_{i}) ∙ C_{o} - Q_{i} ∙ C_{i}] + [Q_{v} ∙ (1 - f_{v}) ∙ C_{o} - Q_{v} ∙ C_{i}] - [Q_{a} ∙ f_{a} ∙ C_{i}] + M

(8)

C_{i (t + ∆ t)} = \frac{Q_{i}}{V} ∙ ∆ t ∙ [(1 - f_{i}) ∙ C_{o (t)} - C_{i (t)}] + \frac{Q_{v}}{V} ∙ ∆ t ∙ [(1 - f_{v}) ∙ C_{o (t)} - C_{i (t)}] - \frac{Q_{a} ∙ f_{a} ∙ C_{i (t)}}{V} ∙ ∆ t + \frac{M_{t}}{V} ∙ ∆ t + C_{i (t)}

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2022-042-02/N0600420201/images/Figure_KSES_42_02_01_F6.jpg

Fig. 6.

Field measurement conditions

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Fig. 7.

Comparison of field measured and predicted results

도출된 실내 미세먼지 발생량은 Table 4에 나타낸 보육실의 스케줄에 따라 한 시간 기준으로 구분하여 Fig. 8에 나타내었다. 보육실의 스케줄은 07시 ~ 09시 - 영유아 등원 및 교사 출근, 09시 ~ 11시 - 실내 자유 활동, 11시 ~ 12시 - 실외 놀이, 12시 ~ 13시 - 점심 식사, 13시 ~ 15시 - 낮잠 및 휴식 , 15시 ~ 17시 - 간식 및 실외 놀이, 17시 ~ 18 - 자유 놀이 및 퇴원으로 구분되어 운영된다. 실내 발생량은 사람들의 이동이 집중되는 출근 및 등원시간에 가장 많은 것으로 나타났으며, 그 후 오전 실내 자유 활동 시간에는 비교적 일정한 발생 추세를 보였다. 오전 실외 활동과 점심 식사 시간에 발생량이 다시 증가하는 결과를 나타냈는데, 이는 활동 전환을 위한 실의 출입이 잦아지기 때문인 것으로 판단된다. 점심 식사 이후 활동이 거의 없는 낮잠 및 휴식 시간에는 소폭 감소하는 모습을 나타냈고, 오후 실외 활동이 이루어지는 시간부터 퇴원시간까지는 보육실을 비우게 되므로 실내에 발생원이 없기 때문에 지속적으로 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

Table 4

Care room daily schedule

Time	Activity type
07:00 ~ 09:00	Teacher & Child Arrival
09:00 ~ 11:00	Indoor free movement
11:00 ~ 12:00	Outdoor play time
12:00 ~ 13:00	Lunch
13:00 ~ 15:00	Napping & Rest
15:00 ~ 17:00	Snack & Outdoor play time
17:00 ~ 18:00	Free play & Departure

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Fig. 8.

Indoor particle generation load per child

(2) 실내 미세먼지 발생 부하 추정 검증

선행연구의 결과를 인용하여 연구에서 추정한 실내 미세먼지 발생 부하의 타당성을 검증하였다. He et al. (2004)⁹⁾은 공동주택에서 재실자들의 조리, 청소, 흡연, 샤워 등 다양한 활동에 따른 실내 발생량을 추정하였다. Fig. 9를 통해 연구의 실내 발생량 추정 결과와 비교해 보았을 때, 비교적 다른 활동에 비해 미세먼지 발생이 높을 수밖에 없는 연소 활동(조리 및 흡연)을 제외하고는 발생량의 추세가 비슷하므로 추정된 값이 부적절하지 않음을 확인하였다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2022-042-02/N0600420201/images/Figure_KSES_42_02_01_F9.jpg

Fig. 9.

Verificaion of indoor particle generation load

4. 결 론

연구에서는 1년간 보육실을 대상으로 수행한 실내외 미세먼지 모니터링을 데이터를 이용해 보육실의 실내 미세먼지 부하를 분석하고자 하였다. 실내 미세먼지 농도 부하는 외기 유입 부하와 실내 발생 부하로 구성되며, 질량보존식을 바탕으로 하여 보육실의 환경에 따른 조건을 이용해 각 부하의 값을 추정하였다.

(1) 재실자가 부재 상태인 환경에서의 실내 미세먼지 농도는 외부 미세먼지 유입량의 영향만 받게 된다. 따라서 외기 농도에 따라 외부 미세먼지 유입량이 결정되기 때문에 외기 농도가 높아짐에 따라 유입 부하 또한 증가하며, 미세먼지 입자의 투과율에 따른 차이를 보인다. 하지만 연구에서는 보육실을 사용하는 주체의 창문 개폐에 따른 외부 미세먼지의 유입량은 고려하지 않았기 때문에 실제 외기 유입 부하는 추정 결과보다 다소 높을 것으로 예상된다.

(2) 실내 발생 부하는 보육실의 스케줄에 따라 시간마다 상이한 결과를 나타냈으며, 특히 공간 사용자들의 이동량 및 재실유무가 주 요인인 것으로 판단된다. 따라서 발생량은 이동이 활발한 출근 및 등원시간과 보육실의 출입이 잦은 오전 실내 활동 및 점심 시간에 가장 많았으며, 보육실을 아예 비우게 되는 15시 이후부터는 실내 발생원의 부재로 인해 꾸준하게 감소하는 모습을 나타냈다. 보육시설의 운영 시간 동안 영유아 1인당 정량적인 평균 실내 발생량 추정 결과 PM₁₀은 약 9.59 μg/m³, PM_2.5는 약 4.97 μg/m³의 값으로 추정된다.

연구에서 추정된 외기 유입 부하 및 실내 발생 부하를 이용하여 영유아 보육공간에 적합한 용량과 성능의 환기 및 공기정화장치를 설계하여 적용한다면 에너지 절약과 동시에 효율적인 실내공기질의 개선 효과가 기대된다. 따라서 추후 진행될 연구에서는 대상 공간에 적용된 공기정화장치의 성능 평가를 통해 보육실의 실내 미세먼지 농도 유지기준 만족을 위한 구체적인 필터 성능 및 환기 풍량에 대한 적정 성능을 제시하고자 한다.

Acknowledgements

연구는 2020년도 국가과학기술연구회(QLT-CRC-18-02-KICT) 및 2021년도 서울기술연구원(2021-AD- 007)의 지원을 받아 수행되었음.

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Journal of the Korean Solar Energy Society ISSN:1598-6411(Print) 2508-3562(Online) 한국태양에너지학회 논문집

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A Study on Estimation of Particle Penetration Load and Indoor Generation Load in Child Care Room

ABSTRACT

MAIN

Table 1

Outline of sample child care center

Fig. 1.

Installation location of indoor air quality measurement equipment

Table 2

Outline of monitoring equipment

Table 3

Annual monitoring overview

(1)

Fig. 2.

Monitoring data calibration

Fig. 3.

Indoor particle pollution mechanism

(2)

(3)

(4)

(5)

Fig. 4.

I/O Ratio according to wind speed

(6)

Fig. 5.

Inflow through the building cracks

(7)

(8)

Fig. 6.

Field measurement conditions

Fig. 7.

Comparison of field measured and predicted results

Table 4

Care room daily schedule

Fig. 8.

Indoor particle generation load per child

Fig. 9.

Verificaion of indoor particle generation load

Acknowledgements

References