이차전지 산업폐수의 해양 방류에 따른 독성영향 예측 연구: 전과정 영향 평가 방법 적용
Assessing Marine Ecotoxicity Potential Impacts of Industrial Wastewater Discharge from the Secondary Battery Industry: A Life Cycle Impact Assessment Approach
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Abstract
본 연구는 이차전지 산업폐수가 해양 생태계에 미치는 독성을 정량적으로 평가할 수 있는 방법론을 개발하고, 이를 바탕으로 허용 가능한 폐수 배출 기준을 도출하고자 하였다. 이를 위해 두 가지 연구 목적을 설정하였다. 첫째, 전과정영향평가(Life Cycle Impact Assessment, LCIA) 방법을 활용하여 폐수 방류로 인한 해양 생태독성 예상치를 정량화하였다. 둘째, LCIA 기반의 ‘지역 해양 생태독성 영향 허용치(Local Marine Ecotoxicity Impact Limit, Local MEIL)’를 설정하고, 이를 토대로 허용 가능한 폐수 배출 유량과 농도를 산정하였다. 연구 방법으로는 LC-Impact에서 제공하는 Korea Peninsula & Japan 해양의 Cu, Co, Ni, Mn에 대한 거동계수, 노출계수, 영향계수를 활용하여 한국․일본 해역의 생태 영향 특성화 계수를 산정하였다. 또한, Salinity(염분)에 대한 특성화 계수는 Roibas-Rozas et al. (2022)의 연구 결과를 적용하였다. 이를 바탕으로 각 물질의 특성화 계수와 폐수 배출량을 곱하여 예상 해양 생태독성을 평가하고, 폐수 배출 허용 기준과 특성화 계수를 활용해 Local MEIL을 산출하였다. 연구 결과, 군산 새만금 유역에서 예상되는 폐수 배출 조건(배출량 100,000m3/day, Cu, Co, Ni, Mn 및 Salinity의 현재 알려진 농도)을 적용한 해양 생태독성은 3.16E+07 [PAF·m3·day]로 나타났다. 이는 허용치인 Local MEIL(1.22E+07 [PAF·m3·day])을 크게 초과하는 수준이었다. 특히, 해양 생태독성에 가장 크게 기여하는 물질은 Salinity로, 전체 독성의 94.8%를 차지하였다. 해양 생물에 미치는 독성을 허용 가능한 수준으로 낮추기 위해서는 Salinity 배출 농도를 기존 예상치(120,000mg/L)에서 41,000 mg/L까지 낮추거나, 폐수 배출 유량을 38,500m3/day 이하로 조정해야 하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 해양 생태독성 영향을 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.
Trans Abstract
This study aims to develop a quantitative methodology for assessing the marine ecotoxicity of wastewater from the secondary battery industry and to establish discharge limits based on this assessment. To achieve this, two key objectives were pursued. First, the ecotoxicity impact of wastewater discharge on the marine environment was quantified using the Life Cycle Impact Assessment (LCIA) method. Second, a Local Marine Ecotoxicity Impact Limit (Local MEIL) was derived from the LCIA results, and the corresponding allowable discharge flow rates and contaminant concentrations were determined.
To support this analysis, characterization factors for Cu, Co, Ni, and Mn in the Korea Peninsula & Japan marine region were calculated using fate, exposure, and effect factors provided by LC-Impact. Additionally, the characterization factor for salinity was adopted from Roibas-Rozas et al. (2022). The expected marine ecotoxicity was then estimated by multiplying the characterization factors of each substance by the corresponding wastewater discharge amounts. The Local MEIL was determined by integrating wastewater discharge limits with characterization factors.
The results indicate that under expected wastewater discharge conditions in the Saemangeum watershed, Gunsan (100,000m3/day, with current known concentrations of Cu, Co, Ni, Mn, and salinity), the projected marine ecotoxicity is 3.16E+07 [PAF·m3·day], significantly exceeding the allowable Local MEIL of 1.22E+07 [PAF·m3·day]. Notably, salinity emerged as the dominant contributor to marine ecotoxicity, accounting for 94.8% of the total impact. To reduce ecotoxicity to an acceptable level, the salinity discharge concentration would need to be lowered from the expected 120,000mg/L to 41,000mg/L, or the wastewater discharge volume would need to be reduced to 38,500m3/day or less. These findings highlight the importance of appropriate wastewater discharge management in mitigating marine ecotoxicity impacts.
1. 서 론
전 세계적으로 에너지와 환경 문제 해결을 위해 화석연료 의존도를 줄이고 탄소중립 에너지를 도입하려는 움직임이 활발해지면서 전기자동차와 리튬(Li) 이차전지의 생산량도 급격히 증가하고 있다[1].
리튬 이차전지는 양극재(Cathode), 음극재(Anode), 전해액(Electrolyte), 분리막(Separator)으로 구성되며, 양극재는 리튬과 전구체로 이루어진다[2]. 리튬 제조 및 폐리튬 이차전지에서 유가금속(Ni, Co, Mn, Li)을 회수하는 과정에서 다량의 황산염 폐수가 발생하며, 1톤의 유가금속을 회수하는 데 약 13톤의 폐수가 배출된다[3]. 이에 따라 리튬 이차전지 사용 증가로 인한 환경영향에 대한 우려도 커지고 있다.
이차전지 제조 및 재활용 공정에서 배출되는 폐수에는 다양한 물질이 포함되어 있다. 이 중 Cu와 Ni은 수질오염물질 배출허용기준이 설정되어 있지만, Li, Co, Mn, Salinity 등에 대한 기준은 마련되지 않았으며, 환경영향 예측 연구도 부족한 실정이다[4].
군산 새만금산업단지에 조성될 ‘국가첨단전략산업 이차전지 특화단지’에는 2034년까지 100개 이상의 이차전지 관련 기업이 입주할 것으로 전망된다[5]. 이 특화단지에서 배출되는 금속 및 고염 폐수가 적절히 관리되지 않을 경우, 수생태 독성 문제가 심각해질 가능성이 있다.
전과정평가(Life Cycle Assessment, 이하 LCA)는 ISO 14040 및 14044 기준에 따라 원료의 취득 및 가공, 제품의 제조, 운반, 유통, 사용, 재사용, 보수, 폐기물의 재활용과 최종 처분까지 전 생애 주기에 걸쳐 투입량과 배출량을 정량화하고, 환경에 미치는 영향을 평가하는 방법이다[6]. 전과정영향평가(Life Cycle Impact Assessment, LCIA)는 전과정목록 분석(Life Cycle Inventory, LCI) 단계에서 구축된 배출물질 정보를 기반으로, 해당 물질이 환경에 유출될 경우 초래할 수 있는 잠재적 환경영향을 평가한다. LCIA를 활용한 평가는 수생태독성, 인체독성, 자원고갈, 지구온난화, 부영양화 등 다양한 분야에서 수행될 수 있다.
LCIA기법을 활용한 수생태 독성영향 예측은 유럽을 중심으로 연구가 활발히 이루어져 왔으며, 대부분 지표수를 대상으로 한 연구가 대부분이다. 이에 반해 해양을 대상으로 한 연구는 상대적으로 부족하며, 기존 연구에서도 중금속을 중심으로 진행되었고 Salinity에 대한 연구는 매우 드물다[7,8]. Zhou et al. (2018)은 해수 담수화 시설에서 발생하는 염농축수 처리시설의 환경영향을 평가하기 위해 LCIA방법론을 제시하였으며, Roibás-Rozas et al. (2022)은 하구에서 해안으로 유입되는 지표수로 인한 해양 염농도 변화가 해양 생태계에 미치는 영향을 평가하는 방법론을 제안 한 바 있다[9,10]. LCIA는 동일한 지역 및 환경조건에서의 상대적인 생태독성 비교에 널리 활용되고 있으며, 이차전지 폐수를 대상으로 생태독성 영향 예측 연구는 아직 이루어지지 않았다.
본 연구에서는 LCIA 기법을 활용하여 이차전지 폐수가 해양에 방류될 경우 발생할 수 있는 생태독성을 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이를 통해 지역 해양 생태독성 영향 허용치(Local Marine Ecotoxicity Impact Limit: 이하 ‘Local MEIL’)를 설정하고, 이를 바탕으로 허용 가능한 배출 유량 및 농도를 산정하였다. 다만, Li에 대한 수생태 LCIA 정보가 부족하여 본 연구에서는 Li을 제외하고 Cu, Co, Ni, Mn, Salinity의 해양 생태독성 영향을 분석하였다.
2. 전과정영향평가(LCIA)의 해양 생태독성 평가
2.1. USEtox model
전 세계적으로 LCIA의 수생태 독성 영향 예측에는 USEtox 모델이 널리 활용되고 있다[8,11].
USEtox는 유엔환경계획(UNEP, United Nations Environment Program)과 국제환경독성화학학회(SETAC, Society for Environmental Toxicology and Chemistry)의 Life Cycle Initiative에서 개발한 모델로 화학물질이 환경에 유출될 경우 인간과 생태계에 미치는 독성영향을 예측하는 ‘특성화 계수(characterization factors, CF)’를 제공한다[11]. 이 모델은 오염물질이 환경에 방출된 후 거동(Fate), 노출(Exposure), 영향(Effect)의 세 단계를 거쳐 인체 및 생태계에 미치는 독성을 정량적으로 평가한다. 각 단계는 Fate factor(FF), Exposure factor(XF), Effect factor(EF)로 표현되며, 세 가지 계수를 곱한 값이 “생태독성 영향 평가 특성화 계수(CF for ecotoxicity impact)”가 된다.
CF는 담수, 해양, 대기, 토양, 실내공기 등 다양한 환경매체에 따라 산정할 수 있다. 본 연구에서는 이차전지 폐수 또는 처리된 방류수가 해양으로 배출되는 상황을 가정하여, 해양환경에 대한 CF를 산정하였다.
CFi는 개별 화학물질 i의 생태독성 특성화 계수로서 PAF･m3･day/kg 단위로 표현된다. 이는 1 kg의 물질 i가 해양에 유출될 때, 잠재적으로 영향을 받을 수 있는 생물 종(species)의 비율(PAF, Potentially Affected Fraction)을 의미한다. FFi는 화학물질 i가 바다에 유출된 후 존재하는 시간(day)을 나타내는 계수이고, XFi는 화학물질 i의 수생생물에 대한 생물학적 이용 가능성을 나타내는 노출계수로, i의 용해 분율로 표현된다. EFi는 화학물질 i가 해양생물에 노출될 때 독성영향을 받는 종의 비율을 나타내는 계수(PAF･m3/kg)이다. 이는 독성 실험에서 얻어진 단일 종의 EC50 데이터의 기하학적 평균인 HC50을 기반으로 정의된다(EF=0.5/HC50). PAF는 종민감도분포(SSD: species sensitivity distribution)에서 무영향관찰농도(NOEC: No Observed Effect Concentrations) 보다 높은 농도에서 잠재적 영향을 받을 것으로 예측되는 종의 비율을 의미한다.
최종적으로 USEtox의 생태독성 영향 평가 결과인 ‘Ecotoxicity Impacti’(단위: PAF･m3･day)는 해양으로 배출되는 화학물질 “i”의 양, mi(단위: kg)에 CF를 곱하여 산출된다.
[PAF·m³·day]는 특정 오염물질이 환경에 존재할 때, 일정 부피(예: 1 m3)의 환경에서 하루 동안 얼마나 많은 생물이 영향을 받을 수 있는지를 나타내는 지표가 된다.
USEtox는 ‘심각한 생태 영향’에 대한 절대적 수준을 제시하지 않는다. 이는 생태독성이 노출경로, 지역적 특성, 수생태계의 민감도 등에 따라 달라질 수 있기 때문이다. 또한, LCIA의 목적은 특정 지역의 위해성 평가가 아니라, 오염물질의 잠재적 독성영향을 예측하는 것이다. 따라서 USEtox는 오염물질이 특정 지역에 균등하게 분포한다고 가정하여 평가를 수행하며, 이러한 특성으로 동일한 지역 및 환경조건에서의 상대적인 생태독성 비교에 널리 활용된다.
2.2. 지역 해양 생태독성 영향 특성화 계수 산정
이차전지 폐수에 포함된 주요 물질의 ‘해양 생태독성 영향 특성화 계수’를 산정하였다. 본 연구에서는 Cu, Co, Ni, Mn의 EF, XF, FF 계수를 LC-impact의 Korea Peninsula & Japan 데이터를 활용하여 한국 해역 생태 영향 CF를 계산하였다. LC-impact는 USEtox 모델로 계산한 국가, 대륙, 글로벌 수준의 평균 CF 값을 제공하고 있다[12,13].
LC-impact에 계수 정보가 없는 Salinity의 EF, XF, FF 값은 Roibás-Rozas et al. (2022)의 연구 결과를 활용하였다[10]. 이 연구에서는 Salinity를 Na+, Ca2+, Mg2+, K+, Cl-, SO42-, CO32-, NO3-, HCO3- 등의 합으로 정의하며, 염 농도(Salinity)를 NaCl로 표현하였다. Roibás-Rozas et al. (2022)의 연구에서는 바지락, 조개, 다시마, 갈조류 등 해양생물의 염 농도에 대한 EC50값과 개별 종 EC50의 기하평균(HC50)을 제시하고 있다[10]. 본 연구에서는 해양생물의 HC50을 41.1 g/L로 보고, 이를 기반으로 산정된 Salinity의 EF(=0.5/HC50)값을 0.0122 PAF･m3/kg으로 사용하였다.
Zhou et al. (2013)은 Salinity의 구성 물질이 수중에서 완전히 용해된다고 가정하여 XF값을 “1”로 설정하였으며[9], Roibas-Rozas et al. (2022)도 같은 이유로 XF=1을 적용하였다[10]. 따라서 본 연구에서도 Salinity의 XF값을 “1”로 적용하였으며, FF 값은 Roibas-Rozas et al. (2022)의 연구에서 제시한 6.84개월을 일(day) 단위로 환산한 205.2 days를 사용하였다[10]. 본 연구에서 각 물질에 적용한 계수 값과 이를 이용해 계산한 Cu, Co, Ni, Mn 및 Salinity의 “지역 해양 생태독성 영향 특성화 계수(CF)는” Table 1에 상세히 제시하였다. 여기서 지역이란 한국과 일본 해역이다.
Characterization factors for marine ecotoxicity of each substance
Table 1에 제시된 각 물질의 지역 해양 생태독성 영향 CF값을 분석한 결과, Salinity는 2.50 [PAF·m3·day/kg emitted]로 가장 낮았으며 Cu는 4.51E+03 [PAF·m3·day/kg emitted]로 가장 높은 값을 나타냈다. CF값이 클수록 해당물질의 상대적인 생태독성이 크다는 것을 의미한다. 동일한 배출량 기준으로 비교했을 때, 상대적인 해양 생태독성은 Cu > Co > Ni > Mn > Salinity 순으로 나타났다.
2.3. 이차전지 폐수 물질의 해양 생태독성 영향 허용치 산정
이차전지 폐수 물질의 ‘지역 해양 생태독성 영향 허용치 (Local MEIL)’는 폐수에 포함된 Cu, Co, Ni, Mn 및 Salinity가 한국 해역에 배출될 수 있는 허용 수준을 의미한다. 이차전지 폐수를 처리 후 해양에 배출하기 위해서는 폐수 배출허용기준을 준수해야 한다. 본 연구에서는 각 폐수 배출허용기준과 배출 유량(discharge)을 곱하여 각 물질의 ‘최대 배출 허용량(Maximum allowable discharge)’을 계산하였다.
계산된 최대 배출가능량은 Table 1에 제시한 ‘지역 해양 생태독성 영향 CF’와 곱하여 Local MEIL를 산정하였다.
배출허용기준이 존재하는 물질에 대한 이차전지 폐수의 배출 농도는 우리나라 배출허용기준을 준수해야 한다. 국내 수질오염물질의 배출허용기준이 설정된 Cu와 Ni은 3.0 mg/L를 적용하였고[14], 국내 기준이 없는 Co는 독일 배출기준인 1.0 mg/L를 적용하였다[15,16]. Mn은 싱가포르 배출기준인 5.0 mg/L를 적용하였으며[17], Salinity는 국내 기준이 없어 Roibas-Rozas et al. (2022)가 제시한 HC50값(41,000 mg/L)을 적용하였다[10].
본 연구에서 적용한 이차전지의 일일 폐수배출량은 군산 지역 전체 사업장 가동 시 예상되는 전체 유량으로 100,000 m3 (2029년 예상)로 가정하였다. 이 수치는 2024년 새만금개발청에서 발주한 새만금 국가산단 이차전지기업 폐수 적정 처리방안 연구용역 최종보고서에서 참조하였으며, 해당자료는 일반에 공개되지 않았다.
2.4. 이차전지 폐수 물질의 해양 생태독성 영향 예측치 산정
이차전지 폐수 배출 예상 농도와 일일 폐수 배출 예상 유량을 이용하여 이차전지 폐수 물질의 해양 생태독성 영향 예측치를 산정하였다.
앞서 언급한 바와 같이, 군산 새만금 지역 이차전지 산업의 일일 폐수배출량은 2029년 전체 사업장이 가동될 경우 총 100,000 m3에 이를 것으로 예상된다. 그러나 이차전지 폐수의 배출 농도에 대한 구체적인 데이터가 부족하여, KEI 한대호 박사가 2024년 대한환경공학회 국내학술대회에서 발표한 자료에서 제시된 평균 및 최대 농도를 참고하였다. 이에 따라, Cu와 Co의 배출 농도는 1.0 mg/L, Ni은 최대 10.4 mg/L, Mn은 평균 3.0 mg/L를 적용하였다. 또한, 해당 발표 자료에서 황산이온 농도가 최대 120,000 mg/L로 예상됨에 따라, 본 연구에서는 염 농도(Salinity)를 동일한 값으로 적용하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1. 이차전지 폐수 물질의 해양 생태독성 영향 허용치 산정 결과
Table 3에 제시된 바와 같이, 이차전지 폐수 물질의 배출허용기준과 일일 폐수배출량을 곱하여 산정한 배출허용량은 Cu와 Ni 각각 300 kg/day, Co 100 kg/day, Mn 500 kg/day, Salinity 4,100,000 kg/day이다. 배출허용량에 해양 생태독성 영향 CF를 곱하여 산정한 ‘Local MEIL’의 산출 과정은 Table 3에 제시되었으며, 최종 결과는 Fig. 1에 도시하였다.
Local marine ecotoxicity impact limit and allowable discharge of secondary battery-related wastewater (100,000 m3/day) in Korean waters
Locally derived marine ecotoxicity impact limits using the USEtox method: Incorporating wastewater effluent quality standards, local characterization factors for each substance, and an expected discharge rate of 100,000 m3/day.
USEtox 생태독성 영향 평가 방법을 적용하여 산정한 한국 해역의 Local MEIL은 1.22E+07 [PAF·m3·day]이다. 이차전지 폐수 물질 중에서 Salinity에 의한 해양 생태독성 영향이 1.02 [PAF·m3·day]로 전체의 83.6%를 차지하며, 가장 큰 기여도를 보였다. 그다음으로는 Cu가 1.32E+06 [PAF·m3·day]로 11.1%, Ni이 2.81E+05 [PAF·m3·day]로 2.3%, Mn이 2.81E+05 [PAF·m3·day]로 전체의 1.6%, Co가 1.13E+05 [PAF.m3.day]로 전체의 0.9%를 차지하는 것으로 나타났다.
3.2. 이차전지 폐수 예상 배출 농도 및 배출 유량에 따른 해양 생태독성 영향 예측
군산 새만금 지역에서 예상되는 이차전지 폐수 배출 농도와 일일 폐수 배출 유량을 기반으로 해양 생태독성 영향을 예측한 결과는 Fig. 2에 제시하였다. 예측된 해양 생태독성 영향은 3.16E+07 [PAF·m3·day]로, 허용치인 1.22E+07 [PAF·m3·day]를 크게 초과하는 것으로 나타났다. 주요 기여는 Salinity (94.8%)로, 해양 생태독성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그다음은 Ni(3.1%)과 Cu(1.4%) 순이다. 따라서 이차전지 폐수가 적절한 처리 없이 인근 해역으로 배출될 경우, 해양 생태계에 상당한 영향을 미칠 가능성이 높은 것으로 판단된다. 특히 이차전지 폐수의 Salinity에 대한 대책 마련이 필요하다.
Predicted potential marine ecotoxicity impact using the USEtox method when lithium-ion battery wastewater (100,000 m3/day) is discharged into the Korean marine ecosystem of the Gunsan-Saemangeum area.
Table 1에 제시된 ‘지역 해양 생태독성 영향 CF’값을 살펴보면 Salinity는 2.50 [PAF·m3·day/kg emitted]로 다른 물질에 비해 낮은 값을 보인다. 이는 Salinity의 생태독성이 상대적으로 적음을 의미한다. 그러나 이차전지 폐수의 해양 생태독성 영향예측에서 Salinity의 기여도가 월등히 높은 이유는, 다른 물질에 비해 Salinity의 배출량이 압도적으로 많기 때문이다.
3.3. 해양 생태독성 영향 허용치에 상응하는 이차전지 폐수 배출 유량 및 Salinity 농도 산정
본 연구에서는 각 배출물질의 예상 배출 농도를 유지하면서, Local MEIL(1.22E+07 [PAF·m3·day])에 부합하는 적정 배출 유량을 산정하였다. 그 결과, 해양 생태독성 영향을 최소화할 수 있는 폐수 배출 유량은 38,500 m3/day로 도출되었다. 따라서 현재 예상 폐수배출량인 100,000 m3/day를 38,500 m3/day 이하로 줄이면 해양 생태독성 영향이 감소할 것으로 예상된다.
또한, 해양 생태독성에 가장 큰 영향을 미치는 Salinity 농도를 어느 정도까지 낮춰야 영향을 최소화할 수 있는지를 분석하였다. 이차전지 폐수 내 Cu, Co, Ni, Mn 등의 예상 배출 농도와 배출 유량(100,000 m3/day)을 유지한 상태에서, Salinity 농도를 조정하여 허용치에 부합하는 수준을 역산하였다. 분석 결과, Salinity의 해양 생태독성 영향 허용치(1.02E+07 [PAF·m3·day])에 상응하는 배출 농도는 41,000 mg/L로 산출되었다. 따라서 현재 예상 Salinity 배출 농도인 120,000 mg/L를 41,000 mg/L 이하로 낮추면 해양 생태독성 영향을 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 Roh and Sung (2023) 연구에서는 담수 생물종인 물벼룩과 해양 생물종인 발광박테리아를 대상으로 Li와 Ni의 수생태 독성을 평가한 결과, Li가 Ni에 비해 상대적으로 낮은 독성을 나타낸다고 보고하였다[4]. Li의 해양 독성 기여도는 다른 물질에 비해 높지 않을 것으로 예상되며, 반면 이차전지 폐수에서 염류의 농도가 가장 높아 해양 생태에 미치는 영향이 클 것으로 보인다. 본 연구의 서론에서 언급했듯이, 이차전지 폐수의 구성 물질 중 하나인 Li에 대한 분석은 제외하였으나, Li를 포함하여 LCIA 분석을 수행하더라도 연구 결과에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 판단된다.
Effect of varying wastewater discharge rates on the potential ecotoxicological impacts of lithium-ion battery wastewater in Korean marine ecosystems.
Effect of varying salinity concentrations at a wastewater discharge rate of 100,000 m3/day on the potential ecotoxicological impacts of lithium-ion battery wastewater in Korean marine ecosystems.
3.4. 시사점 및 제한점
본 연구는 이차전지 폐수의 해양 생태독성 결과치를 Local MEIL과 비교하여 영향을 예측하였다. Local MEIL을 설정하여 생태독성 결과치와 비교하는 방법은 본 연구가 제안한 새로운 방법이다. 원래 USEtox 모델은 환경오염물질의 상대적 생태영향을 예측해 주는 도구이다. 따라서 본 연구도 상대적 비교를 위해 Local MEIL을 새롭게 제안하여 활용하였다.
현재 이차전지 폐수의 배출 농도에 관한 보고는 일부 학회발표에서 언급되었을 뿐, 정확한 데이터는 거의 알려져 있지 않다. 일반적으로 이차전지 폐수에 포함된 금속성 물질은 재활용을 위한 회수 과정을 거치면서 미량만 유출되는 것으로 알려져 있지만, 염 농도는 여전히 고농도로 배출되는 것으로 보고된다. 따라서 본 연구에서 제안하는 이차전지 폐수의 배출허용 유량과 Salinity 농도는 금속성 물질의 농도가 미량 수준이라는 가정을 전제로 한다. 그러나 실제 배출되는 이차전지 폐수의 금속성 물질 농도가 Table 2에 제시된 본 연구가 고려한 배출 농도보다 높아질 경우, 이에 따른 해양 생태독성 영향은 재평가되어야 한다. 이는 Salinity에 의한 해양 생태독성보다 금속성 물질에 의한 독성이 더욱 크기 때문이다.
Expected effluent concentrations of secondary battery-related wastewater.
본 연구는 염농도에 따른 해양 생물종에 대한 연구가 부족한 상황아래, 이차전지 폐수의 해양 독성영향을 예측하는 과정에서 여러 가지 가정을 기반으로 수행되었다. 한국 해역을 특정 지역이 아닌 균질한 환경으로 가정하였으며, 이차전지 폐수 내 오염물질의 농도 및 배출량도 알려진 수치를 바탕으로 설정하였다. 특히, 금속성 물질의 배출농도는 매우 낮지만 염농도는 매우 높은 가정으로 수행되었다. 향후 폐수 내 물질의 농도와 배출량이 보다 명확해지고, 방류 지역의 서식 생물종에 대한 해양독성 자료가 구체화 된다면 보다 정확한 평가가 가능할 것으로 기대된다.
4. 결론
본 연구에서는 환경오염 물질의 잠재적 생태독성 영향을 평가하는 대표적인 방법인 USEtox 모델을 활용하여, 이차전지 폐수 배출물질이 한국･일본 해역 생태계에 미치는 영향을 분석하였다.
현재 알려진 폐수 내 Cu, Co, Ni, Mn 및 Salinity의 배출 농도와 군산 새만금 유역의 예상 배출 유량(100,000m3/day)을 기준으로 해양 생태독성 영향을 평가한 결과, 예상되는 해양 생태독성 영향은 3.16E+07 [PAF·m3·day]로, 허용치인 1.22E+07 [PAF·m3·day]를 크게 초과하는 것으로 나타났다. 해양 생태독성 영향에 가장 크게 기여하는 물질은 Salinity (94.8%)였으며, 그다음으로 Ni(3.1%)과 Cu(1.4%)가 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
군산 새만금 유역의 해양생물에 미치는 독성을 줄이기 위해서는 예상 배출 유량 100,000 m3/day 조건에서 Salinity 배출 농도를 현재 120,000 mg/L에서 41,000 mg/L까지 낮추거나, 현재 Salinity 예상 배출농도를 120,000 mg/L 유지한다면 폐수 배출 유량을 38,500 m3/day 이하로 조정하는 방안이 필요하다. 이를 통해 해양 생태독성 영향을 완화할 수 있을 것으로 판단된다.
다만, USEtox 모델은 환경오염 물질의 상대적 환경영향을 평가하는 도구로, 절대적인 생태독성 영향 결과를 말하는 것은 아니다. 본 연구는 USEtox 방법을 적용하는 과정에서 여러 가정을 설정하였음을 명확히 밝히며, 특히 Salinity에 의한 해양생물 독성 자료가 부족하여 연구에 어려움이 있었다. 향후 추가적인 조사와 데이터 보완이 이루어진다면 보다 정확한 생태독성 영향 평가가 가능할 것으로 기대된다.
Notes
Acknowledgement
본 연구는 2024년도 지자체-대학 협력기반 지역혁신 사업(전북 RIS 자율과제)의 결과입니다. 이에 감사드립니다.
Declaration of Competing Interest
The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.