A Study on the Impact of the COVID-19 Virus Epidemic and Countermeasures on the Inflow of Wastewater Treatment Plants in Small and Medium-sized Cities

Yoon, Sukmin; Lee, Tae Woo; Choi, Doo Yong; Park, No-Suk

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J Korean Soc Environ Eng > Volume 46(6); 2024 > Article

COVID-19 바이러스 유행 및 대응책이 중소도시 하수종말처리장 유입량에 미치는 영향 연구

Research Paper

Journal of Korean Society of Environmental Engineers 2024; 46(6): 288-299.

Published online: June 30, 2024

DOI: https://doi.org/10.4491/KSEE.2024.46.6.288

COVID-19 바이러스 유행 및 대응책이 중소도시 하수종말처리장 유입량에 미치는 영향 연구

윤석민¹

, 이태우¹

, 최두용²

, 박노석^1,^†

¹경상대학교 토목공학과 및 공학연구원

²K-water 연구원

A Study on the Impact of the COVID-19 Virus Epidemic and Countermeasures on the Inflow of Wastewater Treatment Plants in Small and Medium-sized Cities

Sukmin Yoon¹

, Tae Woo Lee¹

, Doo Yong Choi²

, No-Suk Park^1,^†

¹Department of Civil Engineering and Engineering Research Institute, Gyeongsang National University

²K-water Research Institute

^†Corresponding author E-mail: nspark@gnu.ac.kr Tel: 055-772-1798, Fax: 055-772-1799

Received April 17, 2024 Revised May 13, 2024 Accepted May 15, 2024

Abstract

Objectives

The objective of this research is to evaluate how the COVID-19 pandemic spread and prevention actions are affecting the inflow patterns of wastewater treatment plants(WWTP) in the domestic small-medium sized city. Also, the main contribution is the assessment of water consumption during a pandemic, proving information for management of wastewater collection and treatment system in order to be resilient in challenging situation for the community.

Methods

In this study, data on the inflow rates of 6 WWTPs (5 in J_City, 1 in J_Myeon) from January 1, 2018 to December 31, 2023 water consumption data during the same period was investigated.

Results and Discussion

As a result of investigating the inflow of WWTPs in J_City and J_Myeon, the subject of this study (data from January 2018 to December 2023), the amounts of flowing into the WWTPs during the 5th and 6th pandemic showed a relative decrease compared to the 2018 data. The reason for the decrease in flow into WWTP was analyzed to be the relatively small amount of precipitation compared to the base year, rather than the change in water consumption.

Conclusion

As a result of correlation analysis between the annual precipitation and the WWTP inflow in J_City and J_Myeon, the correlation coefficients were 0.58 and 0.59, respectively, showing a clear positive linear correlation. Accordingly, in these area using combined sewer pipe system, the inflow into WWTP was found to be more dependent on changes in annual precipitation than on changes in water consumption pattern.

Key words: COVID-19 pandemic, small-medium sized cities, inflow into WWTPs, water consumption pattern, precipitation

요약

목적:

인구 약 350,000명 정도 국내 중소도시(J_시)와 인구 약 73,000명 농촌 지자체(J_면)를 대상으로 코로나-19 대유행으로 인해 야기된 시민들의 행동 및 생활의 변화가 하수종말처리장으로 유입되는 하수 유입량에 미치는 영향을 통계적으로 평가하고자 하였다.

방법:

결과 및 토의:

본 연구의 대상인 J_시와 J_면 하수종말처리장 유입량(2018년 1월부터 2023년 12월까지의 데이터)을 조사한 결과 모두 5차 및 6차 대유행이 발생한 시기(2021년~2022년 7월까지)에 하수 종말처리장으로 유입되는 하수량이 상대적으로 감소한 것으로 나타났다. 그러나 하수 발생량의 감소 원인은 상수 사용량의 변화보다는 강수량이 기준년 대비 상대적으로 적기 때문으로 분석되었다.

결론:

연구 대상 지역의 연 강수량과 J_시 및 J_면의 연간 총 하수종말처리장 유입량에 대한 상관분석 결과, 상관계수는 각각 0.58과 0.59로써 뚜렷한 양의 선형 상관관계를 나타내었다. 이에 합류식 하수관로를 사용하고 있는 대상 지역에서 하수종말처리장 유입량은 상수 사용량의 변화보다 연 강수량의 변화에 더 의존적인 것으로 나타났다.

주제어: 코로나-19 대유행, 중소도시, 하수종말처리장 유입량, 상수 사용량, 강수량

1. 서 론

공공하수종말처리장의 효율적인 운영에서 가장 중요한 것은 안정된 유입수의 유량과 수질이 유지되는 것이다. 그러나 우리나라는 여름철의 집중 강우, 특히 최근 기후변화로 인한 기록적인 폭우, 및 이상 기온에 따른 기습 호우로 하수관거의 통수능을 넘어서 하수의 수질을 희석시켜 안정적인 처리 및 관리에 큰 문제를 일으키고 있다[1,2]. 국내 하수도 정비 기본계획 수립지침에서는 설계 하수처리장 유입량의 3배(3Q, Q; 하수종말처리장 설계 유입량)의 하수를 유입하여 전량 1차 처리한 2배(2Q)는 by-pass하여 방류하고 1Q는 생물 반응조로 유입시켜 처리하도록 하고 있다[3].

2020년 초부터 발생하고 있는 코로나-19(COVID-19)사태는 사회적 거리두기의 강화, 재택근무의 장기화, 개인위생 강화, 상가의 영업시간 제한, 대중교통의 운행 제한 및 집합 폐쇄 조치 등 수돗물의 사용 패턴에 영향을 줄 수 있는 사람들의 활동에 큰 변화를 초래하고 있다[1,2,4,5,6,7,8,9,10,11]. 2021년에 전 세계적으로 코로나 백신(vaccine)이 각국에서 개발/배포되어 2024년 현재는 사람들의 일상이 회복되었지만, 코로나의 유행 시기에 세계 많은 국가들은 학교 폐쇄, 대중교통 서비스의 제한, 공공 모임 및 비필수적인 경제활동의 일시 제한 등과 같은 격리 및 사회적 거리두기 조치를 경험하였다. 다음 Table 1은 우리나라에서의 2020년 2월부터 2021년 11월까지 코로나-19에 대해 정부에서 제시한 대국민적 사회 활동 정책을 기간별로 정리한 것이다.

코로나-19는 높은 전파력으로 인해 지속적으로 사회적 거리두기를 시행하였고 확산을 저지하기 위해 정부 차원에서 역학조사를 실시하였다. 이에 하수기반역학(wastewater-based epidemioloy, WEB)은 하수종말처리장으로 유입되는 하수를 분석하여 도시민들의 건강상태나 생활환경을 파악하는 것이다. 예를 들어, 코로나-19 확진자의 분변이나 사람이 먹는 항생제, 마약 및 알코올 등을 모두 하수를 통해서 검출이 가능하다는 것이다[12,13,14,15,16]. 기존의 역학조사방식보다 빠르고 무증상 감염자도 검출할 수 있어서 확진자를 조기에 예측하여 대응할 수 있는 장점이 있다. 국내에서는 Lee 등이 WBE 개념과 지리정보시스템을 연계하여 코로나-19의 확산을 예측할 수 있는 방법론을 제시한 적이 있다[7]. 실제, 코로나-19와 하수종말처리장 유입수를 연계한 연구는 대부분 WBE를 근간으로 최근까지 활발히 진행되어 왔다.

한편 Kim 등은 2021년 중소 도시를 대상으로 코로나-19 대유행 기간 동안 수돗물 소비를 평가하여 사회의 재난 상황으로부터 회복에 기여할 수 있는 수도 시스템 관리 방안을 제시하였다. 즉 그들은 코로나-19의 대유행 동안 가정용은 2020년의 소비량이 2018년과 2019년에 비해 높은 것을 제시하였고 업무용, 영업용 및 대중탕용수는 소비량이 감소하는 것으로 조사하였다. 재택근무와 학생들의 비대면 수업이 증가하면서 가정용수의 소비는 증가하고 업무용 및 영업용수의 소비는 감소하는 것으로 판단하였다[1]. 참고로 Fig. 1은 우리나라에서의 2020년 2월부터 2023년 8월까지 코로나-19 바이러스의 확진자를 그래프로 정리한 것이다. 보시다시피, 이제까지 6차 대유행을 겪었고 지금은 일상을 회복하는 단계를 넘어서고 있다.

이에 본 연구에서는 인구 약 350,000명 정도 국내 중소도시(J_시)와 인구 약 73,000명 농촌 지자체(J_면)를 대상으로 코로나-19 대유행으로 인해 야기된 시민들의 행동 및 생활의 변화가 하수종말처리장으로 유입되는 하수 유입량에 미치는 영향을 통계적으로 평가하고자 하였다. 본 연구의 결과는 코로나-19 대유행 기간 동안 수돗물 소비와 연계된 하수 발생량을 조사하여 사회의 재난 상황으로부터 회복에 기여할 수 있는 상하수도 시스템의 통합 관리에 대한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

2. 연구 방법

2.1. 대상 중소도시의 특성

연구 대상인 우리나라 J_시와 J_면은 경남 서부에 위치하고 있으며, 2023년 기준으로 각각 급수 인구는 346,953명과 73,846명이다. J_시의 경우 총 사업체수는 30,859개이며, 동, 읍 및 면단위로 35개의 행정소구역으로 구성되어 있다. J_면의 경우 전체 면적의 50% 이상이 나대지와 농지로 구성되어 있다. 다음 Table 2는 2018년부터 2023년까지 J_시와 J_면의 급수인구를 조사/정리한 것이다.

Table 2에서 나타난 바와 같이 2018년부터 2023년까지 J_시와 J_면에서는 급수인구의 변동이 거의 없다. 단, J_시의 경우 약 400명의 급수 인구가 감소하였지만 아주 미소한 변화로 평가할 수 있다. J_시의 경우 5개의 하수처리장이 분산되어 운영 중에 있으며, 총 처리용량은 190,000m³/day이며, 각각 CNR 공법, MS-BNR 공법 및 ESSA 공법 등이 설치되어 있다 (Fig. 2 참조). J_면의 경우, 900m³/day의 생물학적 처리공법이 운영 중에 있다.

Fig. 3에서 나타낸 바와 같이 J_시의 경우 2020년 2월 1차 대유행부터 2022년 8월에 6차 대유행이 있었으며 2023년 10월까지도 지속적으로 확진자가 나타나고 있다. 2022년 3월부터 시작된 5차 대유행에서 가장 확진자가 많았으며, 이러한 양상은 Fig. 1 국내 전체 확진자 추세와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 실제 J_시의 경우 2022년 1월부터 시작된 5차와 6차 대유행 시기에 약 11만 명의 확진 발병자가 발생되었다. 이후 2023년도 초에도 약 1만 명이 넘는 확진자가 발생하였으나 그 숫자는 상대적으로 감소하는 것으로 나타났다.

2.2. 데이터 수집

본 연구에서는 연구 대상인 중소도시 지자체 사업소로부터 2018년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 2개(J_시 1개, J_면 1개)의 하수처리장 유입 유량(m³/day) 데이터, 동기간의 상수(수돗물) 사용량 데이터(m³/day)를 조사하였다. J_시와 J_면의 경우 합류식 관거 시스템이 설치되어 있다. 이에 하수처리장 유입량은 우수, 생활오수 및 공장폐수로 구성되어 있다. 그래서 동기간(2018.1.1-2023.12.31.) J_시와 J_면의 강우량 데이터도 입수하였으며, 앞서 언급한 Table 1에 나타낸 바와 같이 동 지자체의 코로나-19 대유행에 따른 시기별 정책변화 시정백서를 분석하여 정리하였다. 가정용 수돗물은 통상 가정에서 사용하거나 10 m² 미만의 소규모 상가(또는 가계)에서 사용하는 용수를 말하며, 업무용은 영리를 목적으로 물품을 제조하거나 판매하는 서비스를 제공하는 업소에서 사용하는 용수로 정의된다. 또한 영업용은 식품 접객업, 공연장, 숙박업 및 노래방과 같은 장소에서 사용하는 용수의 범주이며, 대중탕용은 일반 대중 목용업소에서 사용하는 용수를 일컫는다. 용도별 수돗물 소비량 데이터는 월별 수도 요금 산정을 위한 검침량을 토대로 도출하였다[1].

2.3. 통계 분석

본 연구에서는 2018년 1월부터 2023년 12월까지 연구 대상 지역의 하수도 사용량의 변동을 분석하기 위해 하수 유입량, 상수 사용량, 강수량 및 급수인구 데이터를 수집하였다. 그리고 수집된 각 데이터의 통계적 특성과 분포를 분석하기 위해 기술통계(descriptive statistics) 분석을 수행하였다. 기술통계 분석에서는 수집된 데이터의 중심 경향성(central tendency)과 산포도(dispersion) 분석 및 상관분석(correlation analysis)을 수행하였다.

2.3.1. 중심 경향성(central tendency) 분석

중심 경향성의 측정은 수집된 데이터를 대상으로 표본 집단의 대푯값을 분석하는 것이다. 이는 데이터 집단 간의 중심 경향성을 상호 비교함으로써, 각 집단의 차이를 이해하고 설명할 수 있게 하는 것이며 적용되는 통계량으로는 평균(mean), 중앙값(median), 최빈값(mode)이 있다.

2.3.2. 산포도(dispersion) 분석

산포도는 각 표본 집단에서 측정된 데이터들이 대푯값을 중심으로 얼마나 흩어져 있는 정도를 나타내는 것으로, 적용되는 통계량으로 분산(Variance)과 표준편차(Standard deviation; SD)가 있다. 그리고 본 연구에서는 각 표본집단의 산포도를 상호 비교하기 위해 식(1)에 정의한 변동계수(Coefficient of Variation; CV)를 이용하였다.

(1)

CV=σx¯

여기서, σ는 표준편차이고, x¯는 표본 산술평균이다. 변동계수는 식(1)과 같이 각 표본 집단의 상대적인 변이를 측정하기 때문에 서로 다른 단위를 가진 데이터 집단의 산포도 및 평균이 서로 다른 데이터 집단의 산포도 비교 분석에 주로 적용된다.

2.3.3. 상관분석

통계적 분석에 있어서 각 변수들 사이의 관계를 정량화는 분석과 요구는 빈번하다. 이는 변수들의 관계를 정량함으로써, 한 변수에 대한 결측치를 다른 변수들과의 상관관계를 이용하여 보간할 수 있도록 해주기 때문이며, 어떤 변수에 대한 현재의 관측 결과가 주어지면 그 변수의 미래 수준에 대해 예측할 수 있기 때문이다. 이와 같은 통계적 문제의 해결은 일반적으로 상관 및 회귀분석을 적용하게 되며, 공통점은 두 분석 모두 변수 사이의 직선(Linear) 관계에 초점을 맞춘다는 것이다. 이중 상관분석에서는 변수 중 어떤 변수가 다른 변수보다 더 중요한지에 대해서는 확인하지 않으며, 오직 상관 또는 연관(Association)이란 두 변수 사이의 동시적 변화를 설명하며, 인과관계가 아닌 두 변수 사이의 적합도(Goodness of Fit)에 대한 척도인 상관계수(correlation coefficient)를 제공한다. 그리고 분석 대상 자료가 연속형 또는 비율자료(ratio scale; 길이, 무게, 속도 등)인 경우 식(2)에 정의한 피어슨 상관계수가 분석에 주로 적용된다.

(2)

ρX,Y=CovX,YσXσY r=∑x-x¯y-y¯∑x-x¯2×∑y-y¯2

여기서, X,Y는 확률변수이고, σ_x,σ_y 는 X와 Y의 표준편차이고, x¯,y¯ 는 X,Y의 표본평균이다.

Cov(X,Y)는 X와Y의 공분산이고, ρ_X,Y 는 X,Y의 모상관계수이고, r 은 X,Y의 표본상관계수이다. 피어슨 상관계수의 범위는 –1과 1 사이이며, 값의 크기는 두 변수의 직선 관계의 정도, 부호는 방향을 나타낸다 (양의 값을 갖는 경우 비례관계, 음의 값을 갖는 경우 반비례 관계를 나타냄). 따라서 상관계수가 ±1이며 완전한 양 또는 음의 직선 관계를 나타내며, 0에 가까울수록 직선의 관계는 더 약하다는 것을 의미한다.

3. 연구 결과 및 고찰

3.1. 하수종말처리장 유입량의 변화패턴 분석

다음 Fig. 4와 5는 국내 중소도시 J_시와 지자체 J_면 총 5개의 하수종말처리장으로 유입되는 유량의 변화를 일별 데이터(Fig. 4와 5(a))와 월별 데이터((b))로 표시한 것이다.

Fig. 4와 5에서 나타낸 데이터는 2018년 1월부터 2023년 12월까지의 데이터이다. J_시와 J_면 모두 5차 및 6차 대유행이 발생한 시기에 하수 종말처리장으로 유입되는 하수량이 상대적으로 감소한 것으로 나타났다.

3.1.1. 하수종말처리장 유입량 중심 경향성 분석 결과

다음 Fig. 6과 7은 J_시와 J_면의 연도별 하수종말처리장 유입량의 연도별(2018-2023) 평균과 중위수 값을 정리한 것이다. J_시의 경우 2018년을 기준으로 2022년(5차 및 6차 유행 시기)의 하수 유입량은 평균값 근거로 12.1% 감소하였으며, 중위수 값을 근거로 12.5% 감소한 것으로 나타났다. 이후 2023년(코로나 종식 선언의 해)은 평균값 대비 다시 1.3% 증가하였으며 중위수 값 대비 2.2% 증가하였다.

Fig. 7에서 나타낸 바와 같이 J_면(인구 약 75,000명)의 경우 2018년을 기준으로 2022년(5차 및 6차 유행 시기)의 하수 유입량은 평균값 근거로 6.5% 감소하였으며, 중위수 값을 근거로 10.8% 감소한 것으로 나타났다. 이후 2023년(코로나 종식 선언의 해)은 평균값 대비 다시 1.3% 증가하였으며 중위수 값 대비 8.1% 증가하였다. 특이한 점은 J_면(Fig. 7 (b))의 경우 2019년도 중위수가 가장 작게 나타났는데, 이 시기에 지역 주민의 가정용 하수 사용량이 가장 적게 조사되었다(Fig. 11 참조).

3.1.2. 하수종말처리장 유입량 산포도 분석 결과

다음 Fig. 8과 9음 는 J_시와 J_면의 하수종말처리장 유입량의 표준편차와 변동계수를 구하여 정리한 것이다. 표준편차와 변동계수 값 모두 2021년이 가장 작고, 다음으로 2022년이 두 번째로 작다. 2021년 7월을 기준으로 그 이전에는 50인 이상 모임 및 집합 금지를 권고하였으나 7월 이후 5인 이상 모임을 금지하는 것으로 정책이 전환되었다. 따라서 용수 사용량 감소로 인한 하수 유입량의 변동 폭이 명확하게 감소한 것으로 판단된다. 표준편차 기준으로 2018년 대비 2021년은 53.0%, 2022년은 46.0% 감소하였다. 변동계수는 2018년 대비 2021년에는 49.5%, 2022년은 38.7% 감소하였다. 하수종말처리장 유입량의 표준편차와 변동계수가 감소한 것은 지역 주민의 사회 활동량이 줄어들어 발생한 하수의 변동폭이 작다는 것을 의미하는 것으로 해석할 수 있다. Fig. 9에서 나타낸 바와 같이, J_면의 하수종말처리장 유입량의 표준편차는 2018년 대비 2021년은 38.0%, 2022년은 40.0% 감소하였다. 변동계수는 2018년 대비 2021년에는 34.5%, 2022년은 35.4% 감소하였다.

3.2. 용도별 상수 사용량 변화패턴 분석

다음 Fig. 10과 11은 하수종말처리장 유입량에 영향을 미치는 J_시와 J_면의 상수 사용량을 조사한 결과이다. 4차부터 5차 및 6차 코로나-19 대유행이 있던 2021년, 2022년의 경우 J_시의 경우 하수의 총 사용량은 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 오히려, 코로나-19 대유행 이전 2018년, 2019년에 비해 증가한 것으로 나타났다. 용도별 사용량을 살펴보면 가정용은 확실하게 증가하는 양상을 보이고 있으며, 업무용, 영업용, 대중탕용 용수의 경우 2021년과 2022년에 급격히 감소하다가 코로나 종식 선언이 있었던 2023년에 완만하게 증가하는 추세를 보이고 있다. 가정용수의 경우 총 상수 사용량의 50% 이상을 차지하고 있어서 가정용수 사용량이 증가함에 따라 업무용, 영업용 및 대중탕 용수의 감소가 총 상수 사용량 변화에 큰 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 2021년 상수 사용량은 2018년 대비 가정용의 경우 8.6% 증가, 영업용은 9.8% 감소, 업무용은 6.2% 감소, 대중탕의 경우 54.2% 감소한 결과를 보이고 있다.

Fig. 11에서 나타나듯이, J_면의 경우 대중탕이 운영되고 있지 않다. J_면은 전체 면적의 50% 이상이 나대지와 농지로 구성되어 있다. 즉 농촌 지역으로 인해 영업용과 업무용의 뚜렷한 변화가 나타나고 있지 않다. 인구가 75,000명으로 농업에 종사하는 인구가 거의 대부분을 차지하고 있어서 배달 음식의 사용이나, 5인 이상 집합 금지 등의 행정 명령 및 조치가 주민 생활에 큰 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

3.3. 강수량 및 급수인구 변화패턴 분석

Fig. 12는 국내 중소도시 J_시와 지자체 J_면에 위치한 J_강우관측소(기상청 관할)의 연 강수량을 나타낸 것이다. 자료 기간 연 강수량의 평균은 1594.3mm, 최대값은 2304.8mm(2023년), 최소값은 966.2 mm(2022년)로 조사되었다. 그리고 연 강수량은 2018년을 기준으로 2019년, 2021년, 2022년은 각각 7.7%, 13.1%, 39.8%로 감소하였으며 2020년, 2023년은 각각 12.9%, 43.6% 증가하였다. 이에 2021년과 2022년 코로나 대유행 시기 하수종말처리장 유입량이 작은 것은 상수 사용량이 적어서가 아니라 연 강수량이 상대적으로 작아서 나타나는 현상으로 귀결할 수 있다. 즉, 코로나-19 대유행 시기에 연구 대상인 J_시와 J_면에서 지역 주민의 상수 사용량은 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. 그리고 하수종말처리장 유입량이 작게 조사된 것은 합류식 하수관거가 건설 및 운영되고 있어서 연 강수량이 적기 때문이라 판단된다.

그리고 Table 3은 J_강우관측소의 연 강수량과 J_시, J_면의 연간 총 하수종말처리장 유입량에 대한 상관분석 결과를 나타낸 것이다. 그 결과 J_강우관측소의 연 강수량과 J_시, J_면의 연간 총 하수종말처리장 유입량 사이의 상관계수는 각각 0.58과 0.59로써 뚜렷한 양의 선형 상관관계를 나타내었다. 그리고 J_시와 J_면의 연간 하수종말처리장 유입량 사이의 상관계수는 0.47로서 상대적으로 약한 양의 선형 상관관계를 나타내었다. 이에 합류식 하수관로를 사용하고 있는 대상 지역에서 하수종말처리장 유입량은 연 강수량의 지배를 받는 것으로 나타났다.

3.3.3. 급수인구 변화 조사 결과

Fig. 13은 국내 중소도시 J_시와 지자체 J_면의 급수인구를 나타낸 것이다. 조사자료 기간 내(2018-2023) 각 지역별 평균 급수인구는 각각 350,547명과 73,846명으로 각각 조사되었다. 그리고 2018년을 기준으로 급수인구 변화를 분석한 결과 J_시는 –1.1~0.5%의 범위에서 미소한 급수인구 변동이 발생했으며, J_면은 자료 기간에서 급수인구의 변화는 없는 것으로 분석되었다. 이에 급수인구의 변동에 따른 하수량 발생은 미소한 것으로 생각할 수 있다.

4. 결론

본 연구에서는 인구 약 350,000명 정도 국내 중소도시(J_시)와 인구 약 73,000명 농촌 지자체(J_면)를 대상으로 코로나-19 대유행으로 인해 야기된 시민들의 행동 및 생활의 변화가 하수종말처리장으로 유입되는 하수 유입량에 미치는 영향을 통계적으로 평가하고자 하였다. 이에 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

1) 본 연구의 대상인 J_시와 J_면 하수종말처리장 유입량(2018년 1월부터 2023년 12월까지의 데이터)을 조사한 결과 모두 5차 및 6차 대유행이 발생한 시기(2021년~2022년 7월까지)에 하수 종말처리장으로 유입되는 하수량이 상대적으로 감소한 것으로 나타났다. J_시의 경우 2018년을 기준으로 2022년(5차 및 6차 유행 시기)의 하수 유입량은 평균값 근거로 12.1% 감소하였으며, J_면(인구 약 75,000명)의 경우 2018년을 기준으로 2022년(5차 및 6차 유행 시기)의 하수 유입량은 평균값 근거로 6.5% 감소하였다.

2) 하수종말처리장 유입량은 생활하수와 우수의 총량으로 구성되어 있어서, 용도별 상수 사용량을 조사한 결과, 코로나-19 대유행 기간에 가정용은 확실하게 증가하는 양상을 보이고 있으며, 업무용, 영업용, 대중탕용 용수의 경우 2021년과 2022년에 급격히 감소하다가 코로나 종식 선언이 있었던 2023년에 완만하게 증가하는 추세를 보인다.

3) 연구 대상지역의 연 강수량과 J_시, J_면의 연간 총 하수종말처리장 유입량에 대한 상관분석 결과, 상관계수는 각각 0.58과 0.59로써 뚜렷한 양의 선형 상관관계를 나타내었다. 그리고 J_시와 J_면의 연간 하수종말처리장 유입량 사이의 상관계수는 0.47로서 상대적으로 약한 양의 선형 상관관계를 나타내었다. 이에 합류식 하수관로를 사용하고 있는 대상 지역에서 하수종말처리장 유입량은 연 강수량의 지배를 받는 것으로 나타났다.

Acknowledgments

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구(No. 2022R1A2C10064941361382116530103)임.

Notes

Declaration of Competing Interest

The authors declare that they have no known competing interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.

Fig. 1.

Number of corona virus confirmed cases in Korea.

Fig. 2.

Cover area of 5 WWTPs in J_city.

Fig. 3.

Number of corona virus confirmed cases in J_city.

Fig. 4.

The inflow rate into five WWTPs in J_city (2018-2023).

Fig. 5.

The inflow rate into five WWTPs in J_myeon (2018-2023).

Fig. 6.

Annual average and median values of the inflow to WWTP in J_city

Fig. 7.

Annual average and median values of the inflow to WWTP in J_myeon

Fig. 8.

Annual SD and CV values of the inflow to WWTP in J_city.

Fig. 9.

Annual SD and CV values of the inflow to WWTP in J_myeon.

Fig. 10.

Water consumption pattern in J_city (2018-2023).

Fig. 11.

Water consumption pattern in J_myeon (2018-2023).

Fig. 12.

Annual rainfall data in J_city.

Fig. 13.

Water supply population in J_city and J_myeon.

Table 1.

Guidelines for living during the coronavirus pandemic by Korean government.

Date (duration)	Living Guidelines
2020.02.29.-08.22 (1^st pandemic)	- Social distancing
2020.08.23.-11.06 (2^nd pandemic)	- Prohibition of gatherings in high-risk facilities
	- Restrictions on gatherings of multi-use facilities
	- Prohibition of indoor gatherings of more than 50 people
	- Prohibition of outdoor gatherings/meetings/events of more than 100 people
2020.11.07.-2021.07.06 (3^rd pandemic)	- Prohibition of gatherings at entertainment facilities
	- Restrictions on gatherings at key and general management facilities
	- Suspension of karaoke practice halls, indoor standing performance halls, indoor sports facilities, etc. after 21:00.
	- Restaurant only available for takeout and delivery after 21:00
	- Only takeout and delivery available during cafe business hours.
	- Non-face-to-face worship at religious facilities
	- Prohibition of gatherings of more than 5 people
	- Allowance for limit to 50% of accommodation rooms
	- Prohibition of public bathhouse operations
2021.07.07.-07.14 (4^th pandemic)	- Allowance for private gatherings of up to 8 people
2021.07.07.-07.14 (4^th pandemic)	- Prohibition of meals/lodging hosted by religious facilities
2021.07.15.-07.19 (4^th pandemic)	- Prohibition of private gatherings of 9 or more people
	- Restrictions on operation of entertainment facilities after 24:00
	- Allowance for restaurant/cafe packaging and delivery after 24:00
	- Allowance for limit to 30% of the seat number in religious facilities.
2021.07.20.- 07.26 (4^th pandemic)	- Prohibition of private gatherings of more than 5 people
2021.07.20.- 07.26 (4^th pandemic)	- Allowance for limit to 20% of the seat number in religious facilities
2021.07.27.- 10.31 (4^th pandemic)	- Prohibition of private gatherings of more than 5 people
	- Prohibition of events and gatherings with more than 50 participants
	- Only takeout and delivery available after 22:00 in restaurants/cafes
	- Allowance for limit to 20% of the seat number in religious facilities
2021.11.01.- (4^th, 5^th, 6^th pandemic)	- Step-by-step recovery of daily life
2023.05.11.-	- Declaration of the end of Corona-19 pandemic

Table 2.

Water supply population (2018-2023).

Year	J_city	J_myeon
2018	350,941	73,846
2019	352,465	73,846
2020	352,703	73,846
2021	351,558	73,846
2022	348,683	73,846
2023	346,953	73,846

Table 3.

The correlation coefficients among the inflows to WWTP and rainfall data.

	Rainfall	J_city	J_myeon
Rainfall	1	0.58	0.59
J_city		1	0.47
J_myeon			1

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