Journal of the Korean Geotechnical Society. 31 December 2025. 297-306
https://doi.org/10.7843/kgs.2025.41.6.297

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 비분산적외선 가스 측정 시스템의 측정원리

  • 3. NDIR CO2 측정 시스템의 설계 및 제작

  • 4. NDIR CO2 측정 시스템 성능 검증 실험

  •   4.1 시험방법

  •   4.2 시험 결과 분석

  • 5. 결 론

1. 서 론

지구 표면의 평균 온도 상승은 인류 활동으로 인한 온실기체 배출 증가와 밀접한 관련이 있다. 태양복사에너지를 흡수하여 지표면의 온도를 유지하는 온실기체는 본래 기후 시스템의 균형 유지에 필수적인 요소이나, 최근 산업화 이후 급격히 증가한 대기 중 온실기체 농도는 지구가열화(global warming)의 주요 원인으로 지목되고 있다. 이에 따라 빙권(cryosphere), 대기권(atmosphere), 해양(ocean), 및 기후 시스템 전반에서 관측된 변화에 인간 활동이 미치는 영향을 규명하기 위한 평가가 지속적으로 이루어지고 있다(IPCC, 2021a, 2021b, 2022, 2023a, 2023b).

특히 최근 들어 북극 및 고위도 지역의 영구동토층(permafrost) 해빙이 빠르게 진행되면서, 동토 내에 장기간 저장되어 있던 유기탄소가 대기 중으로 방출되어 지구가열화를 가속할 가능성이 제기되고 있다. 이러한 동토 해빙 과정에서 방출되는 주요 온실기체는 이산화탄소(CO2)로, 동토–대기 간의 경계면(interface)에서 발생하는 물리적·화학적 상호작용의 관찰이 기후변화 연구의 핵심 주제로 부상하였다(Natali et al., 2021; Zuo et al., 2025). 특히 대기-동토 영역은 기존의 빙권 연구를 확장하는 새로운 관측 대상영역으로서, 지표 노출 지역에서 발생하는 CO2의 배출 특성과 그에 따른 대기-동토 시스템의 변화를 정밀하게 관찰하는 것이 기후변화 감시 및 예측에 필수적이다(Schuur, 2019).

이와 같은 배경에서, CO2의 발원(source)과 흡원(sink) 위치 및 강도, 그리고 그 조절인자를 규명하는 것은 지구 기후 시스템의 탄소순환(carbon cycle) 이해와 미래 기후 예측의 불확실성 감소에 매우 중요한 요소로 인식되고 있다. 전지구적 탄소순환을 정량적으로 규명하기 위해서는 CO2 교환량 및 조절인자 간의 연계성을 파악하고, 현장 기반의 지속적인 관측 및 감시체계를 구축하는 것이 필요하다. 이러한 과학적 요구와 더불어, 국내에서는 「저탄소 녹색성장기본법(2010.1.13)」과 「온실가스 배출권의 할당 및 거래에 관한 법률(2012.5.14)」의 제정에 따라 2015년부터 온실가스 배출권거래제가 시행되고 있다. 해당 제도는 온실가스 배출량을 정량적으로 측정·평가하고, 잉여 배출권을 거래할 수 있도록 허용하는 정책적 장치로, 이를 위해서는 정밀하고 신뢰성 있는 CO2 측정 기술이 필수적이다.

기술의 발전에 따라 타 산업과 마찬가지로 가스센서도 시장에서는 지속적으로 더 정밀한 측정 시스템, 더 낮은 소비전류 센서, 더 낮은 가격의 측정 시스템을 요구하고 있다. 더불어 정확도를 유지하면서 이러한 성능을 요구하기 때문에 시스템 제조사들은 지속적으로 제품개발과 연구에 더 많은 비용과 시간을 투입해서 대응하고 있지만, 기술 발전의 속도가 느리고 기초과학에서 출발하는 측정 시스템 기술 특성상 원천 소재와 부품 등의 동반 발전과 지원이 반드시 필요한 상황이다. 또한 기존의 비분산 적외선 방식(Non-Dispersive Infrared, NDIR) 측정 시스템의 경우, 광학적인 방법을 이용하기 때문에 시료의 성질에 어떠한 영향도 주지 않으며 또한 반응 시간이 빨라 실시간으로 관측할 수 있고, 수 ppm까지 정밀한 측정이 가능함 동시에 레이저의 교체로서 다른 미량 기체를 측정하고 장수명(10년 이상)인 장점이 있다(Dinh et al., 2016). 하지만 장비가 고가이고 폐회로 기기 사용에 따른 적절한 보정 및 최적의 시스템 설계가 필요하며, 숙련된 기술자가 필요하다는 단점이 있다. 특히 NDIR 방식은 고가의 광학 부품 및 검출기 사용으로 인한 비용 문제, 응답 속도 및 영점 안정성의 열화, 소형화 및 휴대형 센서에 대한 기술적 제약 등의 한계(Gemery and Trolier, 1996)가 있다. 따라서, 기존 기술의 성능을 유지하면서도 소형화, 저전력화, 연구 비용 절감, 그리고 장기 안정성 확보를 동시에 달성할 수 있는 CO2 측정 시스템 개발이 절실하다(Ali et al., 2016). 또한 동토지역에서 장기관측을 위해 사용자가 원하는 요구 사항이나 개발되는 시스템의 조건등을 고려한 CO2 측정 시스템 개발이 필요하다.

따라서 본 연구에서는 NDIR 방식 기반의 측정 시스템 기술을 이용하여 정밀도가 높은 CO2 측정 시스템을 개발하였다. 이를 위해 CO2 농도 출력부, 제어부, 펌프, 통신 시스템 등을 통합 설계·제작하여 전원 공급이 제한된 지역에서도 측정가능한 측정 시스템으로 개발하였다. 동토층에서 발생되는 CO2를 분석하기 위하여 각각의 대상에서 발생되는 CO2의 범위를 고려하고 표준가스를 이용하여 개발된 측정 시스템의 정확도, 응답성, 장기 안정성 등을 체계적으로 검증하였다.

2. 비분산적외선 가스 측정 시스템의 측정원리

NDIR 방식은 기체 분자가 고유한 진동·회전 에너지 준위에 따라 특정 파장의 적외선을 선택적으로 흡수하는 특성을 이용하여 가스 농도를 정량화하는 기술이다. 일반적으로 CO2 분자는 특정값에서 흡수 파장대를 가지며, 이는 다른 기체의 흡수 특성과 명확히 구별된다. NDIR 센서는 이러한 분광학적 특성을 기반으로 두 개 이상의 파장대 적외선을 광도파관을 통과시킨 뒤, 각 파장에서의 투과도 차이를 측정하여 CO2 농도를 산정한다. 이 방식은 비선택적 흡수나 교차 간섭을 최소화할 수 있어 다양한 환경 조건에서 높은 측정 정확도를 확보할 수 있다는 장점을 보유한다. 특히 온도, 습도, 압력 변화등의 외부 요인에 의한 영향을 줄일 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다.

측정 대상 기체가 특정 파장의 적외선을 흡수하면서 발생하는 광 에너지 감소는 Beer–Lambert 법칙(식 (1))을 따른다. 즉, 적외선 검출부에서 측정된 에너지(I)는 측정 대상 가스의 농도(c)와 적외선이 측정 대상 가스를 통과하는 거리(l)에 따라 지수 함수적으로 반비례하며, 식 (2)와 같이 측정된 에너지에 비례한 미소전압으로 가스 농도를 측정하게 된다(Maikala, 2010).

(1)
I=I0exp-εcl=I0exp-αcl
(2)
V=βI0=βI0·1-exp-αcl

여기서, I0는 초기 광 강도(initial intensity), ε(specific absorptivity)는 분자 흡광 계수((cm·ppm)-1), c(concentration)는 측정 대상 가스의 농도(ppm), l(optical length)은 광원에서 광 검출부까지의 광 경로 길이(m), α(absorption coefficient)는 측정 대상 가스의 농도에 따른 흡수계수(cm-1), β는 비례상수이다. Beer–Lambert 법칙은 NDIR 센서의 교정 과정에서도 핵심적인 이론적 기준을 제공하며, 기체 농도와 출력전압 간의 함수적 관계를 기반으로 미지 농도를 역산하는 데 활용된다.

NDIR 가스 측정 시스템을 구현하기 위해서는 검출기에 입사되는 초기 광 강도를 충분히 확보하거나, 광 경로 길이 l을 증가시켜 기체와 적외선의 상호작용을 극대화하는 것이 중요하다. 광 경로가 길수록 특정 농도 변화에 따른 검출 신호의 감도는 증가한다. 그러나 광 경로 확장은 NDIR 센서의 체적 증가, 광도파관 설계의 복잡화, 내부 반사에 따른 광 손실 증가와 같은 기술적 제약을 동반한다(Yoon et al., 2021). 본 연구에서는 NDIR CO2 측정 시스템의 우수한 감도를 위해 높은 적외선 출력을 확보할 수 있는 독일의 램프형 적외선 광원(제조사: AiDE, 모델명: SH1A-Z-XT)을 사용하였다.

Fig. 1에 나타낸 바와 같이 NDIR CO2 측정 시스템은 적외선 광원(IR lamp), 가스 흡수 공간(광도파관), 광 필터, 적외선 검출부(IR detector)로 구성된다. 적외선 광원은 일반적으로 0–10 μm 범위의 연속 스펙트럼을 방사하며, 방사된 적외선은 광도파관 내부를 통과하면서 가스 분자에 의해 선택적으로 흡수된다. 이후 광 필터는 측정 대상 가스의 특징적 흡수 파장대만을 투과시키고, 필터를 통과한 잔여 적외선은 검출부에서 전기적 신호로 변환된다. 변환된 신호는 앞선 이론적 관계식에 따라 가스 농도로 환산되어 최종적으로 정량적 CO2 농도값을 산출하게 된다.

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Fig. 1

Schematic of a typical NDIR gas sensor

3. NDIR CO2 측정 시스템의 설계 및 제작

NDIR CO2 측정 시스템을 개발하기 위해서는 측정하려는 물리량에 대한 측정 범위, 정확도, 사용 범위, 그 외 환경 인자에 대한 보정 등을 종합하여 개발해야 하며 또한 사용자가 원하는 요구 사항이나 개발되는 시스템의 조건 등을 고려하여 개발한다. NDIR CO2 측정 시스템은 FFig. 2와 같이 NDIR 센서를 제외하고도 많은 부속 부품들이 설계/제작/구현되어야 한다. 특히 NDIR CO2 측정 시스템을 동토지역에서 사용하기 위해서는 센서 데이터를 효과적으로 수집하고 처리하여 원하는 정보를 제공하는 시스템으로 구성되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 동토지역 연구자의 요구 사항 분석하여 측정 시스템이 작동할 환경 조건(온도, 습도, 전원공급 등)을 고려하였다. NDIR CO2 측정 시스템의 제어기 설계/구현에서는 제어기는 센서의 정확한 동작을 보장하고, 외부 장치와의 통신을 관리하는 신뢰성과 실시간 처리 능력 등의 고려하여 설계/제작/구현하였다.

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Fig. 2

Schematic diagram of a NDIR CO2 analyzer

NDIR CO2 측정 시스템의 제작은 광원에서 나온 디지털 광원 신호에 대해 NDIR 센서 초기화, 데이터 수집, 실시간 보정 및 계산, 통신 및 CO2 데이터를 출력하는 하드웨어로 제어기 제작하였으며 MCU 기반으로 설계하였다. 또한 출력된 값을 가시화하는 소프트웨어를 프로그래밍하였다.

장비의 구동을 담당하는 제어기(controller)는 마이크로컨트롤러(Microcontroller Unit, MCU)를 기반으로 구성되었으며, NDIR 센서 초기화, 실시간 데이터 수집 및 처리, 온·습도 보정, 통신 기능 등을 통합적으로 수행한다. 제어기 내부에는 측정장비의 정확도를 보증하고 측정오차를 최소화하기 위하여 질소(N2)를 이용한 제로(Zero) 보정, 즉 NDIR 센서의 기준점을 설정하는 절차이다. 측정 장비의 최대 측정 범위를 CO2 표준가스를 활용한 스팬(Span) 보정, 즉 가스농도의 상한 보정을 수행하여 측정되는 농도의 정확한 농도 범위를 수행할 수 있도록 하였으며, 이 과정에서 도출된 보정 계수는 환경 조건 변화에 따라 동적으로 조정될 수 있도록 제어기 내부에 저장하여 동적 보정 가능하도록 설계/제작하였다.

제로보정과 스팬 보정에서 측정된 신호 차이를 기반으로 CO2 농도 계산하였다. 제어기에서 NDIR 센서로부터 수집된 원시 신호에는 잡음이 포함될 가능성이 있으므로, 이동평균 필터 및 적응형 필터를 적용하여 단기 변동성을 억제하고 장기간 관측 시 발생할 수 있는 드리프트를 최소화하였다. 또한 두 파장에서 측정된 흡광도 차이를 이용하여 최종 농도를 도출하는 신호 처리 알고리즘을 구현하였다. 실시간 분석 요구를 충족하기 위해 CO2 농도 값을 읽어오는 동작, 보정 및 디지털필터링 등의 연산하는 동작, LCD에 표출하는 동작, 터치센서로부터 입력을 받는 동작 등의 흐름을 동시에 병렬로 처리할 수 있는 멀티스레딩(Multithreading)을 도입하여 데이터 처리 효율을 향상시켰으며, 비정상 신호 발생 시 이를 감지·차단하기 위한 오류 검출 및 예외 처리 기능도 포함하였다.

외부 시스템과의 연동을 위해 제어기는 UART, I2C, SPI 등 다양한 통신 프로토콜을 지원하도록 설계되었다. 이를 통해 다른 관측장비와의 호환성을 확보하였으며, 수집된 데이터는 실시간으로 외부 저장장치 또는 상위 시스템으로 전송될 수 있다. 하드웨어 구성은 CPU 보드와 LCD 보드로 이원화하여 설계하였다. Fig. 2는 개발된 측정 시스템의 개략도를 나타내고 있다. CPU 보드는 NDIR 센서 제어, 신호 처리, 통신 기능을 담당하며, LCD 보드는 현장에서의 시각적 확인과 사용자 인터페이스 기능을 제공한다.

사용자 편의성을 향상하기 위해 Qt 기반의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphical User Interface)를 별도로 개발하였다. GUI는 그래프 시각화·설정 메뉴·데이터 로그 기능을 포함한 화면으로 구성하였다. 실시간 데이터 처리, 그래프 업데이트, 데이터 저장 기능 구현, 폴더 구조 관리 및 하드웨어 통신 드라이버 연동, MCU–PC 간 통신 프로토콜 설계, 실시간 데이터 처리 및 멀티태스킹 적용, 장기 데이터 저장/분석 기능, MCU와의 통신 드라이버를 연동 오류 발생 시 예외처리, 임계값 초과 시 경고 및 사용자 알림 기능을 추가하였다. 프로그램 구조는 Fig. 3에 제시되어 있으며, 실제 구현된 UI(User Interfaces)는 Fig. 4에서 확인할 수 있으며 개발된 측정 시스템은 Fig. 5와 같다. 특히 동토에서 사용가능하도록 작동온도는 –40℃에서 동작하게 제어기 센서를 구성하였으며 온도 보상에 대해 GUI에서 보정되도록 하였으며 대기 소비 전력을 2mA 및 슬립(sleep)모드를 포함시켜 측정하지 않는 시간에는 저전력 측정 시스템으로 제작하였다.

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Fig. 3

Developed program source

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Fig. 4

Developed GUI

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Fig. 5

NDIR CO2 analyzer

4. NDIR CO2 측정 시스템 성능 검증 실험

4.1 시험방법

본 연구에서 개발된 NDIR CO2 측정 시스템의 성능을 검증하기 위해 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 응답 시간(Response Time), 영점 안정성(Zero Drift), 선형성(Linearity)이 잘 측정되는지 체계적인 시험을 수행하였다. 측정 시스템의 정확도는 표준 CO2 가스를 이용하여 측정값과 실제 농도 간의 차이를 비교하는 방식으로 산정하였다. 농도가 명확히 규정된 표준가스를 장비에 주입하여 측정 결과를 비교함으로써 절대 오차 범위를 확인하였다. 정밀도 평가는 동일 농도의 가스를 반복적으로 측정했을 때 데이터의 일관성을 분석하는 과정으로, 변동계수(CV)와 표준편차를 이용하여 장비의 반복 재현성을 검토하였다. 응답시간의 평가는 CO2 농도 변화를 가했을 때 측정 시스템이 새로운 평형값에 도달하는데 소요되는 시간을 측정한 것으로, 이는 측정 시스템이 동적 환경에서 얼마나 신속하게 반응할 수 있는지를 판단하는 기준이 되었다. 또한 장기 사용 시 영점 값의 변화 정도를 분석하여 영점 안정성을 검토하였으며, 농도 증가에 대한 측정값의 선형적 증가 여부를 확인함으로써 전체 동작 범위에서의 선형성을 평가하였다.

시험 절차는 다음과 같은 순서로 수행되었다. 먼저 개발된 측정 시스템을 약 10분간 예열하여 안정 상태에 도달하도록 하였다. 이후 표준가스를 이용하여 영점(Zero)과 스팬(Span)을 각각 교정한 뒤, 검증용 가스를 장비에 공급하여 연속 측정하였으며, 또한 동일 구간의 데이터를 가스 분석 분야에서 널리 사용되는 고정밀 가스측정 시스템인 LI-COR 사의 LI-7810 모델과 비교 시험하고 자료를 수집함으로써 비교 분석이 가능하도록 구성하였다. 이후 영점 및 스팬 교정용 가스를 동일한 방식으로 각각 측정하여 장비의 재현성과 드리프트 특성을 평가하였다. 이와 같은 절차를 통해 수집된 데이터는 측정 시스템의 정확도와 정밀도뿐 아니라 반복성 및 영점 안정성을 평가하는 근거로 활용되었다. 시험에서는 장비 보정을 위해 두 종류의 표준가스를 사용하였다. 시험 데이터는 측정 시스템 내부에 저장되고 외부에 연결된 PC를 통해 동시에 수집되었다.

시험 결과 값은 식 (3) - (5)와 같이 산출하였다.

(3)
R1=1-T1meanS1mean*100
(4)
R2=1-T2meanS2mean*100
(5)
R3=1-T3meanS3mean*100

여기서, T1_mean는 개발 장비에 대한 검증용 가스의 평균 측정 ppm, S1_mean는 검증용 표준가스의 ppm, T2_mean는 개발 장비에 대한 ZERO 교정용 가스의 평균 측정 ppm, S2_mean는 ZERO 교정용 표준가스의 ppm, T3_mean는 개발 장비에 대한 스팬 교정용 가스의 평균 측정 ppm, S3_mean는 스팬 교정용 표준가스의 ppm으로 정의된다.

4.2 시험 결과 분석

개발된 NDIR 기반 CO2 측정 시스템의 성능 검증을 위해 서로 다른 세 농도(0.600 ppm(저농도), 429.860 ppm(중농도), 953.550 ppm(고농도))의 표준가스를 주입하여 시간 경과에 따른 NDIR CO2 측정 시스템의 광도파관 내부의 CO2 농도 변화와 측정 시스템 응답의 일치성을 평가하였다. Table 1Fig. 68에 나타난 바와 같이 약 20초 후에 CO2 농도가 평균 0.648 ppm(실제 표준가스 농도 0.600 ppm)에 도달한 이후 일정한 값을 나타내고 있어 표준가스 농도값과 일치하였다. 또는 표준편차가 0.3011로 나타나 측정값들이 평균값에 가깝게 집중되어 측정 시스템의 정밀도가 높음을 알 수 있다. 이는 저농도 영역에서 기준점 시간에 따라 변하지 않고 일관되게 유지되는 능력인 측정 시스템의 영점 안정성이 잘 유지 되었고 측정된 값이 실제 참값인 표준가스값에 잘 도달하고 유지하고 있어 응답 정확도가 높아 신뢰성 있는 CO2 농도를 측정하는 것으로 판단된다. 중·고농도 구간인 표준가스 429.860 ppm 및 953.550 ppm 조건에서도 동일한 실험 절차를 수행한 결과, 측정 평균값이 430.979 및 958.372로 표준가스 농도와 유의한 차이를 보이지 않았으며, 표준편차 또한 전 구간에서 낮게 유지되었다. 이러한 결과는 개발된 시제품이 전 농도 범위에서 정밀도, 정확도, 영점 안정성 및 응답정확도를 확보하고 있음을 나타낸다. 특히 Fig. 68에서 초기에 큰 CO2 농도에서 점차 줄어져 CO2 농도가 평균 0.648, 430.979 및 958.372로 줄어드는데 이는 농도 실험을 한 연구실이 밀폐된 구조였으며 밀폐된 공간에서의 여름철 에어컨 가동과 겨울철 난방에서의 활동 등의 원인으로 CO2 농도가 증가되었을 것으로 판단된다(Bao et al., 2022). 또한 여러 사람이 이 공간에 같이 있어 CO2 농도가 더많이 증가되었을 것이고 CO2 농도 실험 초기에는 예열을 위해 NDIR 기반 CO2 측정 시스템을 켜두는데 이로 인해 실험 초기에는 높은 CO2 농도에서 측정되다가 표준가스를 연결한 이후에는 점차 줄어져 표준가스의 농도로 수렴되고 유지되었다.

Table 1.

Average and standard deviation for validation of developed analyzer in this study

CO2 Concentration (ppm) Average Std.dev.
0.600 0.648 0.0131
429.860 430.979 0.2666
953.550 958.372 0.3011

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Fig. 6

Test results of developed analyzer verification (0.600 ppm)

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Fig. 7

Test results of developed analyzer verification (429.860 ppm)

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Fig. 8

Test results of developed analyzer verification (953.550 ppm)

개발된 측정 시스템의 상대적 성능을 평가하기 위해 가스 분석 분야에서 널리 사용되는 고정밀 가스측정 시스템인 LI-COR 사의 LI-7810 모델과 비교 시험을 수행하였다. 표준가스 농도는 0.009 ppm(저농도), 429.934 ppm(중농도), 951.049 ppm(고농도)의 세 단계로 구성하였다(Table 2, Fig. 911). 저농도의 표준가스는 일반적으로 질소를 사용하는데 순도 100% 질소는 사실상 불가능하며, 일반적으로 99.999%(UHP, Ultra High Purity) 이상의 고순도 질소를 사용한다. 따라서 본 연구에서 사용된 저농도의 표준가스의 CO2 농도는 질소 가스 생성시 포함된 CO2 농도가 0.600 및 0.009ppm으로 차이가 발생되었다.

Table 2.

Average and standard deviation of the developed analyzer for comparative testing with LI-7810

CO2 Concentration (ppm) Average Std.dev.
0.009 0.00187 0.00519
429.934 429.934 0.226
951.049 951.049 0.560

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Fig. 9

Test results for developed analyzer

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Fig. 10

Test results for LI-7810

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Fig. 11

Comparison of test results for LI-7810 and the analyzer developed in this study

저농도 조건에서 개발된 측정 시스템은 약 10분간의 안정화 시간 이후 표준가스 농도에 대해 안정적인 응답을 보였다. 그러나 LI7810 측정 시스템 시험에서는 저농도의 표준가스가 완전 소비되어 저농도 측정 시험이 수행되지 못하였다. 중·고농도 영역에서는 두 측정 시스템의 출력된 농도가 일정한 값을 유지하여 전 구간에서 비슷한 값을 유지하였다. 특히 Fig. 11의 1:1 비교 그래프에서 두 측정 시스템의 데이터는 동일한 직선상에 분포하였다. 이는 개발된 측정 시스템 중농도와 고농도에서는 농도 응답이 LI-7810과 비교하여 동등한 선형성과 재현성을 확보하고 있음을 의미한다.

Table 12에 나타낸 바와 같이 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 반복성(repeatability), 응답시간(response time), 영점 안정성(zero drift)에 대한 정량적 비교에서도 긍정적인 결과가 도출되었다. CO2 표준가스 대비 정확도는 ±1% 미만, 정밀도(표준편차)는 0.560 이하로 확인되었으며, 이는 상용 정밀 측정 시스템과 동등한 수준의 성능이다. 또한 개발된 측정 시스템의 데이터 저장 간격이 0.5 s로 짧아, 측정 시스템 응답시간 측면에서도 신속성이 확보되었음을 알 수 있다. 영점 안정성 장시간 측정 결과 드리프트가 거의 발생하지 않아 장기적 안정성 측면에서도 우수한 성능을 보였다.

마지막으로 선형성(linearity) 평가에서 CO2 농도의 증가(약 429.934 → 951.049 ppm)에 따라 측정값이 일정한 비율로 증가하는 특성이 상용 정밀 측정 시스템과 같이 동일하게 재현되었고, 이를 기반으로 개발된 측정 시스템이 고농도 및 저농도 영역 모두에서 우수한 선형성을 확보하였음을 확인하였다. 따라서 개발된 측정 시스템은 CO2 측정에 있어서 충분한 가치가 있는 것으로 판단된다.

본 연구의 결과는 고위도 지역에서의 CO2 방출 메커니즘과 대기-동토 상호작용에 대한 이해를 심화하고, 기후변화 대응을 위한 정밀 관측 및 예측체계 구축에 충분히 사용할 수 있을 것이며, 또한 본 연구에서 제시한 저비용 NDIR 기반 CO2 측정 시스템 기술은 향후 국가 온실가스 모니터링 시스템과 배출권거래제 기반의 탄소 관리체계 구축에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구를 통해 개발된 CO2 측정 시스템은 기존 측정 시스템이 가지는 일반적인 한계점들, 즉 장기 영점 안정성 부족, 잦은 교정 필요성, 현장 유지보수의 어려움 등에서 완전히 자유롭지 않다. 특히, 본 연구에서는 장기 모니터링 시험이 수행되지 않아서 이러한 잠재적 한계가 상존할 가능성이 있다. 그러나 이러한 한계를 극복하기 위해 향후 현장 자동 교정 시스템 도입, 광도파관 렌즈 자동 세척 기능 구현, 센서 모듈의 이원화 등을 통해 현장 방문 없이도 시스템을 장기적으로 안정하게 운영할 수 있도록 발전시킬 것이다. 이를 통해 영점 안정성 확보, 교정 의존성 최소화, 자동 유지보수 기능 구체화할 예정이다.

5. 결 론

NDIR 방식 기반의 측정 시스템 기술을 이용하여 정밀도가 높은 CO2 측정 시스템을 개발하였다. 이를 위해 CO2 농도 출력부, 제어부, 펌프, 통신 시스템 등을 통합 설계·제작하여 전원 공급이 제한된 지역에서도 측정가능한 측정 시스템으로 개발하였다. GUI 기반 가시화 시스템으로 사용자 접근성을 강화하였고 실시간 모니터링과 장기 데이터 분석 기능을 통해 연구자가 측정 시스템을 이용해 환경 변화 경향을 직관적으로 파악할 수 있게 제작하였다. 그리고 표준가스를 이용하여 개발된 측정 시스템의 정확도, 응답성, 장기 안정성 등을 체계적으로 검증하여 얻은 결론은 다음과 같다.

(1) 안정적으로 작동가능한 정밀 CO2 측정기를 설계·제작하여 실증 실험 결과, ±1% 이내의 정확도를 확보하였다.

(2) 표준가스 측정 정밀도 0.560 이하, 0.5초 응답시간, 영점 안정성 확보 등은 정밀 측정 시스템의 핵심 성능 지표로, 개발된 장비가 다양한 현장 환경에서 신뢰 가능한 데이터를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

(3) 개발된 NDIR 기반 CO2 측정 시스템은 초저농도부터 고농도까지 전 범위에서 높은 정밀도, 영점 안정성 및 응답 정확도가 높아 신뢰성 있는 CO2 농도를 측정하는 것으로 판단된다. 특히 상용 고정밀 측정 시스템 LI-7810과 비교하였을 때 중농도 및 고농도에서 측정값의 일치성이 매우 높게 나타났으며, 이는 본 장에서 제시한 1:1 비교 그래프 및 표준가스 기반 측정 정확도 평가를 통해 명확히 확인된다.

(4) NDIR 기반 CO2 측정 시스템의 적용 가능성을 확인하기 위해 실증 실험을 수행하였다. 실험 결과, 시스템의 측정값과 표준가스 농도 간의 높은 상관관계가 확인되었다. 이는 실제 환경 조건 하에서 시스템의 안정성과 신뢰성을 입증하는 결과이며, 향후 다양한 연구 및 실측 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

(5) 개발된 측정 시스템은 광학–전기–기계–소프트웨어 요소를 통합적으로 최적화하여 현장 적용성이 높은 시스템으로 구현되었다. 향후 연구에서는 장기 현장 시험을 통해 내구성 검증을 수행하고, 저전력 설계의 고도화 및 다성분 가스 동시 측정 기능 확장을 추진할 필요가 있다.

(6) 향후 연구에서는 실제 현장 검증을 통해, IoT 기반 원격 데이터 전송 시스템을 결합하여 내구성을 확보할 계획이다. 또한 개발된 측정 시스템의 캘리브레이션을 위해 제로(Zero) 보정 및 스팬(Span) 보정을 일정기간 현장 측정후 시행하게 되는데 이때 기존 상용 측정 시스템과의 정밀한 비교를 여러번 수행하여 장기 사용후 결과 비교를 수행할 예정이다.

(7) 기존 CO2 측정 시스템은 전기적으로 작동하는 측정 시스템으로 장기 영점 안정성 부족, 잦은 교정 필요성, 현장 유지보수 어려움 등의 한계가 있다. 본 연구에서 개발된 측정 시스템 역시 장기 모니터링 시험을 수행하지 않아 한계가 있을 것으로 판단된다. 그러나 현장 자동 교정 시스템, 현장 광도파관 렌즈 세척, 센서 모듈 이원화 등을 통해 장기적으로 현장 방문 없이 CO2 측정 시스템을 운영하고 영점 안정성, 교정 의존성, 자동 유지보수 기능을 구체화할 계획이다.

Acknowledgements

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(RS-2025-24683148)(KOPRI-PN25010), 또한 이 연구는 해양수산부의 재원으로 극지연구소의 지원을 받아 수행되었습니다(과제번호 : PE24310).

References

1

Ali, A. S., Zanzinger, Z., Debose, D., and Stephens, B. (2016), “Open Source Building Science Sensors (OSBSS): A Low-cost Arduino-based Platform for Long-term Indoor Environmental Data Collection”, Build. Environ., Vol.100, pp.114-126, https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2016.02.010.

10.1016/j.buildenv.2016.02.010
2

Bao, Wei, Jung, Jaeyoun, and Jeong, Insoo (2022), “An Analysis of Indoor Air Quality and Risk Assessment for One-room Housing around the University in the Post-Corona Era”, JOURNAL OF THE KOREAN INSTITUTE OF RURAL ARCHITECTURE, Vol.24, No.3, pp.23-30.

10.14577/kirua.2022.24.3.23
3

Dinh, T. V., Choi, I. Y., Son, Y. S., and Kim, J. C. (2016), “A Review on Non-dispersive Infrared Gas Sensors: Improvement of Sensor Detection Limit and Interference Correction”, Sensors Actuators, B Chem., Vol.231, pp.529-538.

10.1016/j.snb.2016.03.040
4

Gemery, P.A., Trolier, M., and White, J.W.C. (1996), “Oxygen Isotope Exchange between Carbon Dioxide and Water Following Atmospheric Sampling Using Glass Flasks”, J. Geophys. Res. Atmos., Vol.101, pp.14415-14420.

10.1029/96JD00053
5

IPCC Climate Change 2021 (2021a), The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, https://doi.org/10.1017/9781009157896.

10.1017/9781009157896
6

IPCC: Summary for Policymakers, in: Climate Change 2021 (2021b), The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., Péan, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., and Zhou, B., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 3-32, https://doi.org/10.1017/9781009157896.001.

10.1017/9781009157896.001
7

IPCC: Climate Change 2022 (2022), Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Pörtner, H.-O., Roberts, D. C., Tignor, M., Poloczanska, E. S., Mintenbeck, K., Alegría, A., Craig, M., Langsdorf, S., Löschke, S., Möller, V., Okem, A., and Rama, B., Cambridge University Press. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, 3056, https://doi.org/10.1017/9781009325844.

10.1017/9781009325844
8

IPCC: Climate Change 2023 (2023a), Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Core Writing Team, Lee, H., and Romero, J., IPCC, Geneva, Switzerland., Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647.

10.59327/IPCC/AR6-9789291691647
9

IPCC: Climate Change 2023 (2023b), Summary for Policy Makers. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Core Writing Team, Lee, H., and Romero, J., IPCC, Geneva, Switzerland., Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647.

10.59327/IPCC/AR6-9789291691647
10

Maikala, R. V. (2010), “Modified Beer’s Law-historical Perspectives and Relevance in Near-infrared Monitoring of Optical Properties of Human Tissue”, Int. J. Ind. Ergon., Vol.40, No.2, pp.125-134.

10.1016/j.ergon.2009.02.011
11

Natali, S. M., Holdren, J. P., Rogers, B. M., and MacDonald, E. (2021), “Permafrost Carbon Feedbacks Threaten Global Climate Goals”, Proc. Natl Acad. Sci. USA 118, e2100163118.

10.1073/pnas.210016311834001617PMC8166174
12

Schuur, T. (2019), Permafrost and the Global Carbon Cycle. Arctic Report Card: Update for 2019.

13

Zuo, Y., Song, Y., Jiang, L., Li, Y., Wang, Y., Chen, N., Jiang, P., Zheng, S., Song, C., Xu, X., Yuan, F., and Sun, L. (2025), “Long-term Carbon Release of Peatland Soil after Permafrost Thaw in Northmost China”, CATENA, 261, 109551.

10.1016/j.catena.2025.109551
14

Yoon, J., Lee, J., Do, N., and Jung, D. (2021), “Optical Waveguide Structure Design of Non-dispersive Infrared (NDIR) CO2 Gas Sensor for High-sensitivity”, Journal of Sensor Science and Technology, Vol.30, No.5, p.331, doi:10.46670/JSST.2021.30.5.331.

10.46670/JSST.2021.30.5.331
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