Bibliometric Analysis of PFAS Geological Environment Remediation Research: Temporal changes in Source–Media–Remediation Mechanism Linkage Structure

Taeyong Kim; Junyong Heo; Hyerim Lee; Linn Kim; Chiheon Lee; Sanhwi Kim; Taeseop Kim; Minjune Yang

doi:10.9720/kseg.2025.4.679

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Special Articles

The Journal of Engineering Geology. 31 December 2025. 679-691
https://doi.org/10.9720/kseg.2025.4.679

Bibliometric Analysis of PFAS Geological Environment Remediation Research: Temporal changes in Source–Media–Remediation Mechanism Linkage Structure

PFAS 지질환경 정화 연구의 계량서지학적 분석: 오염원–매체–정화기작 연계 구조의 시대별 변화

Taeyong Kim¹

Junyong Heo¹

Hyerim Lee²

Linn Kim³

Chiheon Lee⁴

Sanhwi Kim⁴

Taeseop Kim⁴

Minjune Yang⁵⁶^*

김 태용¹

허 준용¹

이 혜림²

김 린³

이 치헌⁴

김 산휘⁴

김 태섭⁴

양 민준⁵⁶^*

¹PhD Student, Major of Earth and Environmental Sciences, Division of Earth and Environmental System Sciences, Pukyong National University

²MS Student, Major of Earth and Environmental Sciences, Division of Earth and Environmental System Sciences, Pukyong National University

³MS Student, Department of Eco-friendly Energy Technology, Pukyong National University

⁴Undergraduate Student, Major of Environmental Geosciences, Division of Earth Environmental System Sciences, Pukyong National University

⁵Associate Professor, Major of Environmental Geosciences, Division of Earth and Environmental System Sciences, Pukyong National University

⁶President, Wible Co., Ltd.

¹국립부경대학교 지구환경시스템과학부 지구환경과학전공 박사과정

²국립부경대학교 지구환경시스템과학부 지구환경과학전공 석사과정

³국립부경대학교 친환경에너지융합기술과 석사과정

⁴국립부경대학교 지구환경시스템과학부 환경지질과학전공 학부과정

⁵국립부경대학교 지구환경시스템과학부 환경지질과학전공 부교수

⁶㈜와이블 대표이사

^{*Corresponding Author}

License (open-access, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/):

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

ABSTRACT

Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) have emerged as major environmental contaminants worldwide, with research on remediation technologies growing rapidly since the 2010s. We applied bibliometric methods to 4,850 PFAS geological environmental papers (2000–2024) collected from the OpenAlex database, establishing a classification framework based on the source–pathway–response (SPR) conceptual model. We defined 11 categories across three aspects (four contamination sources, three geological media, and four remediation methods) and performed multi-label classification through keyword matching in titles and abstracts. Adsorption (35.3%) dominated remediation method research, increasing from 23.5 to 41.5% in the recent period (2020–2024), confirming its role as the core PFAS remediation technology. Thermal treatment showed approximately 11-fold increase in publications (from 10 to 114 papers), emerging as a novel remediation technology. Groundwater research increased from 7.1 to 11.8%, reflecting expanded drinking-water source protection studies, whereas military/fire training sites research grew from 3.7 to 7.6%. Co-occurrence network analysis using the Jaccard similarity coefficient revealed that network density increased from 0.564 to 0.709 (+25.7%), indicating strengthened inter-category research connectivity. Soil/sediment research maintained the highest weighted degree (0.997 to 1.096) and betweenness centrality (0.104 to 0.114) throughout the study period (2000–2024), functioning as a key hub connecting contamination sources and remediation methods. Military/fire sites showed the largest increase in weighted degree (+0.457, 2.2-fold) and betweenness centrality (+0.057, 6.2-fold), indicating expanded integrated research approaches for military site PFAS contamination. We present the knowledge structure of geological PFAS environmental remediation research systematically through quantitative analysis of large-scale bibliographic data and provide a foundation for future research planning.

Keywords

PFAS

bibliometrics

co-occurrence network

source–pathway–response framework

과불화화합물(PFAS)은 전 세계적으로 주요 환경 오염물질로 부상하고 있으며, 2010년대 이후 정화 기술 개발에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구는 OpenAlex 데이터베이스에서 수집한 PFAS 지질 환경 관련 논문 4,850편(2000–2024년)을 대상으로 계량서지학적 방법론을 적용하여 Source–Pathway–Response (SPR) 개념 모델에 기반한 분류 체계를 정립하였다. 3가지 측면에서 11개 카테고리(오염원 4개, 지질매체 3개, 정화기작 4개)를 정의하고, 제목 및 초록 내 키워드 매칭을 통해 multi-label 분류를 수행하였다. 정화기작에서 흡착(35.3%)이 가장 높은 비율을 차지하였으며, post-period (2020–2024년)에는 23.5%에서 41.5%로 증가하여 PFAS 정화 연구의 핵심 기술로 확인되었다. 열처리 기법은 pre-period 대비 약 11배의 논문 수 증가(10편→114편)를 보여 신흥 정화 기술로 나타났다. 지하수 연구는 7.1%에서 11.8%로 증가하여 음용수원 보호에 대한 연구가 확대되었으며, 군사/소방훈련시설 연구는 3.7%에서 7.6%로 증가하였다. Jaccard 유사도 계수를 활용한 공출현 네트워크 분석 결과, 네트워크 밀도가 0.564에서 0.709로 25.7% 증가하여 카테고리 간 연구 연결이 강화되었다. 토양/퇴적물은 양 시기 모두 가장 높은 가중 연결강도(0.997→1.096)와 매개중심성(0.104→0.114)을 나타내어 오염원과 정화기작을 연결하는 핵심 허브 역할을 수행하였다. 군사/소방훈련시설은 가중 연결강도(+0.457, 2.2배)와 매개중심성(+0.057, 6.2배)에서 11개 카테고리 중 가장 높은 증가를 보여 군사기지 PFAS 오염에 대한 통합적 연구 접근이 확대되고 있음을 나타낸다. 본 연구는 대규모 문헌 데이터를 활용한 정량적 분석을 통해 PFAS 지질환경 연구의 지식 구조를 체계적으로 제시하였으며, 향후 연구 방향 설정에 기초 자료를 제공한다.

키워드

PFAS

계량서지학

공출현 네트워크

source–pathway–response 프레임워크

MAIN

서 론
연구방법
데이터 수집 및 전처리
키워드 기반 분류 시스템
데이터 분석
연구결과 및 토의
카테고리별 연구 분포 특성
시기별 연구 동향 변화
연구 연결 구조 분석
시기별 연구 네트워크 구조 변화
결 론

서 론

과불화화합물(per- and polyfluoroalkyl substances, PFAS)은 탄소-불소 결합의 강력한 화학적 안정성으로 인해 “영원한 화합물질”로 불리며(Evich et al., 2022), 1950년대부터 산업용 계면활성제, 수성막포(aqueous film-forming foam, AFFF), 방수·발수 코팅제 등 다양한 용도로 광범위하게 사용되어 왔다(Buck et al., 2011). 이러한 PFAS는 난분해성 특성으로 인해 환경 중에 장기간 잔류하면서 전 세계적으로 주요 환경 오염물질로 부상하고 있다. PFAS 오염은 지하수, 토양, 지표수 등 다양한 환경 매체에서 검출되고 있으며(Glüge et al., 2020), 그 범위는 전 세계적으로 확대되고 있다. 미국에서는 공공 음용수 공급원의 상당 부분에서 PFAS가 검출되었으며(Hu et al., 2016), 유럽에서는 약 23,000개의 PFAS 오염 사이트가 확인되는 등 오염 심각성이 대두되고 있다(Cordner et al., 2024). 특히, 전 세계 음용수의 주요 공급원인 지하수의 경우, PFAS 오염 시 난분해성으로 인해 장기간 잔류하여 복원이 매우 어려우며(Cousins et al., 2020), 이에 따라 국제적으로 PFAS에 대한 규제가 강화되고 있다. 미국 환경보호청(Environmental Protection Agency, EPA)은 2024년 PFOA와 PFOS의 최대오염수준(maximum contaminant level, MCL)을 4 ng/L로 설정하였으며(USEPA, 2024), 유럽연합 또한 PFAS의 생산 및 사용 제한을 추진하는 등 전 세계적으로 규제가 강화되고 있다(Brunn et al., 2023). 이러한 규제 강화와 함께 PFAS 정화 기술 개발에 대한 연구가 증가하고 있으며, 연구 동향을 체계적으로 분석할 필요성이 대두되고 있다.

PFAS 연구의 동향을 파악하기 위한 문헌고찰 연구의 대부분은 특정 주제에 초점을 맞춘 서술적 문헌고찰(narrative review)이다. Fenton et al. (2021)은 PFAS의 인체 독성에 대한 연구 현황을 종합적으로 검토하였으며, Lenka et al. (2021)은 폐수처리 시설에서의 PFAS 발생, 전환, 제거 기술에 대하여 고찰하였다. Podder et al. (2021)은 지표수에서의 PFAS 발생과 독성 영향을 분석하였으며, Wanninayake (2021)는 활성탄 흡착, 이온교환, 막분리 등 수처리 기반 PFAS 정화 기술을 비교 검토하였다. 이 외에도 PFAS 분석방법(Al Amin et al., 2020), 규제 정책(Brennan et al., 2021), 매립지 침출수 내 PFAS 거동(Lang et al., 2017), 지하수 내 PFAS 오염 고찰(Lee et al., 2025) 등 다양한 분야의 연구가 수행되었다. 이러한 연구는 특정 주제에 대한 깊이 있는 이해를 제공하나, 연구자의 경험과 판단에 의존한 정성적 분석으로서 문헌 선정의 주관성이 존재한다. 또한, PFAS와 관련된 연구가 2010년대 이후 급격하게 증가하면서 방대한 문헌을 체계적으로 처리하고 연구 분야 전체의 구조를 파악하는 데 한계가 존재한다.

이러한 한계를 극복하기 위해 계량서지학(bibliometrics)적 방법론이 활용되고 있다. 계량서지학은 대규모 학술 데이터를 정량적으로 분석하여 연구 동향, 지식 구조, 연구 격차 등 다양한 학술적 시사점을 객관적으로 도출하는 방법론으로, 출판 패턴 분석, 공저 네트워크 분석, 키워드 공출현 분석 등 다양한 기법을 포함한다(Donthu et al., 2021). PFAS 연구에서도 계량서지학을 활용한 분석이 수행되었다. Guo et al. (2024)은 Web of Science 데이터를 기반으로 PFAS 연구의 출판 동향과 협력 네트워크를 분석하였으며, Yang and Li (2025)는 환경 분야 PFAS 연구의 핵심분야와 연구 동향을 분석하였다. 그러나 오염원-매체-정화기작 간의 연계성을 분석하거나, 토양-지하수-지표수를 포괄하는 지질매체 관점에서의 통합적 분석은 아직 수행되지 않았다. 지질환경 정화 분야에서는 오염원 특성에 따른 적합한 정화 기술의 선정이 중요하며, 특히 AFFF를 사용하는 군사시설, 공항, 폐수처리장, 매립지 등 점오염원 유형에 따라 오염 매체와 적용 가능한 정화기작이 상이하므로, 오염원-지질매체-정화기작 간의 연구 구조를 정량적으로 분석할 필요성이 존재한다.

따라서, 본 연구는 학술데이터베이스에서 수집한 PFAS의 지질 환경 관련 문헌을 대상으로 계량서지학적 방법론을 적용하여 1) 오염원-지질매체-정화기작 별 연구 분포 특성을 파악하고, 2) 시기별 연구 동향 변화를 분석하며, 3) 공출현 네트워크 분석을 통해 카테고리 간 연구 연결 구조를 규명하고자 하였다. 이를 통해 PFAS를 다룬 지질환경 연구의 지식 구조를 체계적으로 제시하고, 향후 연구 방향 설정에 기초 자료를 제공하고자 하였다.

연구방법

데이터 수집 및 전처리

본 연구에서는 OpenAlex 데이터베이스를 활용하여 2000–2024년에 발표된 PFAS 논문을 수집하였다(Fig. 1). OpenAlex는 오픈소스 학술 데이터베이스로(Priem et al., 2022, https://openalex.org), Web of Science나 Scopus와 달리 API를 이용한 대규모 데이터 수집이 가능하며 접근 제한이 없다는 장점이 있다. 검색 키워드는 “PFAS”, “PFOA”, “PFOS”, “perfluoroalkyl”, “polyfluoroalkyl”, “per- and polyfluoroalkyl substances”를 사용하였으며, 제목, 초록, 키워드 필드에서 검색을 수행하였다. 문헌 유형은 학술논문(article)과 리뷰논문(review)으로 제한하였다. 검색 결과 총 35,429편의 논문을 수집하였으며, DOI 및 제목 기반 중복 제거를 통해 35,229편의 논문이 정제되었다. 이후 초록이 없는 논문을 제외하여 21,581편의 논문을 선정하였다.

지질환경 연구에 초점을 맞추기 위해 2단계 필터링을 수행하였다. 첫 번째 단계에서는 제목 또는 초록에 의학/임상(patient, clinical diagnosis, therapy, disease, serum, blood), 독성학(bioaccumulation, toxicity, toxicology), 합성화학(synthesis, synthetic, preparation of, cyclization) 관련 용어가 포함된 논문을 지질환경 연구 범위에서 벗어나는 것으로 판단하여 분석대상에서 제외하였다(10,743편). 두 번째 단계에서는 약어의 혼동(e.g., Persistent Fault Analysis; PFA)으로 인한 오분류를 방지하기 위해, 제목 또는 초록에 PFAS 또는 특정 화합물이 명시된 논문만 추출하였다. PFAS, per- and polyfluoroalkyl substances와 PFOA, PFOS, PFNA, PFDA, PFBS, PFHxS, GenX, perfluorooctanoic acid 등 특정 화합물을 포함한 논문을 추출하였으며, 총 4,850편의 논문을 분석대상으로 선정하였다.

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Fig. 1.

Flow diagram of the selection process. From 35,429 initial records in OpenAlex, 4,850 PFAS environmental remediation publications (2000–2024) were selected through four screening steps.

키워드 기반 분류 시스템

본 연구의 분류 체계는 Source–Pathway–Response (SPR) 개념 모델에 기반하여 설계하였다. 오염원(Source)은 PFAS의 배출 기원을, 지질매체(Pathway)는 오염물질의 이동 및 추적경로를, 정화기작은 오염 저감을 위한 기술적 대응(Response)을 나타낸다. 오염원은 PFAS가 집중적으로 배출되는 점 오염원 중 문헌에서 주로 보고되는 군사/소방훈련 시설, 제조시설, 폐수처리장, 매립지로 설정하여 4개의 범주로 구분하였다. 지질 매체는 지질환경에서 PFAS가 이동·축적하는 경로인, 지하수, 토양/퇴적물, 지표수의 3개 범주로 구분하였다. 정화기작은 PFAS 제거의 기술적 원리에 따라 물리적 분리(흡착), 화학적 분해(산화/환원), 생물학적 분해, 열처리의 4개 범주로 구분하였으며, 각 카테고리의 정의 및 대표 키워드는 Table 1에 제시하였다. 각 논문의 제목 및 초록을 대상으로 키워드 매칭을 수행하였다. 각 카테고리별로 정의된 키워드의 존재 여부를 확인하였으며, 하나의 논문이 여러 카테고리에 동시에 분류될 수 있도록 multi-label 분류 방식을 적용하였다.

Table 1.

Source–Pathway–Response (SPR) conceptual model-based classification framework for categorizing PFAS environmental remediation research into 11 categories across contamination sources, geological media, and remediation mechanisms

Aspect	Category	Representative keywords
Source	Military/Fire training	AFFF*, aqueous film forming foam, military base, airport
	Manufacturing	Manufacturing, industrial site, fluorochemical, textile, metal planting
	WWTP*	Wastewater, WWTP, treatment plant, sewage, effluent, sludge
	Landfill	Landfill, leachate, solid waste, waste disposal
Pathway	Groundwater	Groundwater, aquifer, well water, drinking water source
	Soil/Sediment	Soil, sediment, vadose zone, unsaturated zone
	Surface water	Surface water, river, lake, estuary, coastal water
Response	Adsorption	Adsorption, activated carbon, GAC*, ion exchange, biochar
	Redox*	Oxidation, reduction, photocatalysis, advanced oxidation, defluorination
	Biological	Biodegradation, bioremediation, microbial degradation, biotransformation
	Thermal	Incineration, pyrolysis, thermal desorption, SCWO*

*AFFF, aqueous film forming foam; WWTP, wastewater treatment plant; GAC, granular activated carbon; SCWO, supercritical water oxidation.

데이터 분석

연구 성장률 분석

각 카테고리별 연구 동향을 파악하기 위해 2000–2024년 기간 동안 연도별 논문 수를 집계하고, 시기별 카테고리 분포 비율을 비교하여 연구 초점의 변화를 정량화하였다. 카테고리 별 성장 속도를 객관적으로 비교하고, 연구 관심이 집중되는 분야를 확인하기 위해 지수 성장 모델(Price, 1963)을 적용하였다. 연도 $t$ 에서 논문 수 $N (t)$ 는 식 (1)과 같이 표현된다.

(1)

N (t) = N_{0} \cdot e^{r t}

$N_{0}$ 는 초기 논문 수, $r$ 은 성장률 계수이다. 양변에 자연로그를 취하면 식 (2)와 같이 선형 회귀식으로 변환이 가능하다.

(2)

\ln N (t) = \ln N_{0} + r t

식 (2)를 각 카테고리에 적용하여 선형 회귀 분석을 수행하고, 회귀계수 $r$ 을 추정하였으며, 통계적 유의성은 t-검정을 통해 검정하였다. 또한, 선형모델의 적합도는 결정계수(R²)로 평가하였다. 추정된 회귀계수 $r$ 부터 연간 성장률 $G$ 와 배가 시간 $T_{d}$ 를 식 (3), (4)로 계산하였다.

(3)

G = e^{r} - 1

(4)

T_{d} = \frac{\ln (2)}{r}

연간 성장률 $G$ 는 매년 논문 수가 증가하는 비율을 나타내며, 배가 시간 $T_{d}$ 는 논문 수가 2배가 되는 데 걸리는 시간으로 카테고리 간 성장 속도를 비교할 수 있게 한다.

공출현 네트워크 분석

PFAS 연구에서 지질 매체, 오염원, 정화기작이 동일 연구 내에서 함께 다루어지는 연구 연관성을 파악하기 위해 공출현 빈도를 산출하였다. 공출현 빈도는 두 카테고리에서 동시에 분류된 논문의 수( $N_{c_{1}, c_{2}}$ )로 정의하였으며, 오염원–지질매체–정화기작 간 3단계 연구 연결 구조를 Sankey 다이어그램으로 시각화 하였다. 공출현 강도를 정규화하기 위해 식 (5)와 같이 Jaccard 유사도 계수를 계산하였다.

(5)

J (c_{1}, c_{2}) = \frac{N_{c_{1}, c_{2}}}{N_{c_{1}} + N_{c_{2}} - N_{c_{1}, c_{2}}}

$N_{c_{1}, c_{2}}$ 는 두 카테고리에서 동시에 분류된 논문 수를 의미하며, $N_{c_{1}}$ 과 $N_{c_{2}}$ 는 각 카테고리에 분류된 논문 수를 의미한다.

공출현 네트워크는 Jaccard 유사도를 엣지(edge) 가중치로 사용하였으며, 유사도 0.07 미만의 약한 연결은 제외하였다. 네트워크의 구조적 특성을 파악하기 위해 가중 연결강도(weight degree)와 매개중심성(betweenness centrality)을 계산하였다. 가중 연결강도는 특정 노드(카테고리)에 연결된 모든 엣지의 Jaccard 유사도 합으로, 해당 카테고리가 다른 카테고리들과 얼마나 강하게 연결되어 있는지를 나타낸다. 매개중심성은 특정 노드가 다른 노드 쌍 사이의 최단 경로에 위치하는 빈도로, 해당 카테고리가 서로 다른 연구 주제를 연결하는 허브 역할을 수행하는 정도를 나타낸다. 공출현 네트워크를 통해 카테고리 간 연관성을 표현하였으며, 시기별 네트워크 구조 변화를 비교 분석하였다.

연구결과 및 토의

카테고리별 연구 분포 특성

4,850편의 PFAS 지질 환경 논문을 3개 측면, 11개 카테고리로 분류하였다(Fig. 2). 분석 대상 논문은 오염원4개(군사/소방훈련시설, 제조시설, 폐수처리시설, 매립지), 지질매체 3개(지하수, 토양/퇴적물), 정화기작 4개(흡착, 산화/환원, 생물학적 처리, 열처리)를 다루는 연구를 포괄한다. 하나의 논문이 복수의 카테고리에 중복 분류될 수 있으므로 비율 합계는 100%를 초과할 수 있다.

오염원 측면에서는 폐수처리시설이 622편(12.8%)으로 가장 많았으며, 제조시설 389편(8.0%), 군사/소방훈련시설 304편(6.3%), 매립지 162편(3.3%) 순으로 나타났다. 폐수처리시설이 가장 높은 연구 비율을 보인 것은 가정 및 산업에서 배출되는 다양한 PFAS가 하수관망을 통해 집중되는 점오염원이며, 시료 채취 및 모니터링이 용이하고, 규제 대상으로서 정책적 관심이 높은 점에 기인한다.

지질 매체 측면에서는 토양/퇴적물이 601편(12.4%)으로 가장 높은 비율을 차지하였으며, 지하수 494편(10.2%), 지표수 457편(9.4%) 순으로 나타났다. 토양/퇴적물 논문에서 거동과 관련된 키워드(transport/fate) 비율이 32.4%로 지하수(22.3%)와 지표수(22.5%)보다 높게 나타났으며, 용출(leaching)과 관련된 연구의 비율(11.1%) 또한 가장 높았다. 이는 토양이 오염원에서 지하수로 PFAS가 이동하는 주요 경로이기 때문에, 오염 확산 예측을 위해 토양 내 거동 특성 규명이 선행되어야 함을 시사한다.

정화기작 측면에서는 흡착이 1,710편(35.3%)으로 가장 높은 비율을 차지하였으며, 산화/환원 939편(19.4%), 생물학적 처리 179편(3.75%), 열처리 124편(2.6%) 순으로 나타났다. 흡착과 산화/환원이 전체의 54.6%를 점유하고 있으며, 두 기작이 PFAS 정화 연구의 주류를 이루고 있는 것으로 판단된다. 특히, 흡착은 생물학적 처리 대비 약 9.6배, 열처리 대비 약 13.8배로 높은 연구량을 보였는데, 이는 활성탄 등 흡착제가 PFAS의 강한 탄소-불소 결합을 파괴하지 않고 수계에서 효과적으로 분리할 수 있어 현장 적용성이 높은 것으로 판단된다. 반면, 생물학적 처리와 열처리는 상대적으로 낮은 연구 비율을 보였으며, 이는 PFAS의 화학적 안정성으로 인해 미생물 분해가 어렵고, 열처리 기법은 높은 에너지 비용이 요구되기 때문으로 판단된다.

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Fig. 2.

Distribution of PFAS environmental remediation research by category (n = 4,850). Papers were classified based on three aspects: (a) contamination source, (b) geological media, and (c) treatment method. Each paper was assigned to one or more categories.

시기별 연구 동향 변화

2020년을 전환점으로 설정하여 2020년 이전(pre-period, 2000–2019), 2020년 이후(post-period, 2020–2024)로 구분하였다. 2020년을 기준으로 누적 논문수가 2,000편을 초과하였으며, 전년 대비 논문 증가율(39.9%)이 분석 기간 중 가장 높았기 때문이다(Table 2, Fig. 3). 또한, Pre-period (2000–2019)에는 1,681편(34.7%)이, Post-period (2020–2024)에는 3,169편(65.3%)이 발표되어 5년간 약 2배에 해당하는 논문이 집중적으로 발표되었다.

Table 2.

Comparison of publication distribution by category between pre-period (2000–2019) and post-period (2020–2024)

Aspect	Category	Pre-period (2000–2019)	Post-period (2020–2024)
Aspect	Category	Number of publications (%)	Number of publications (%)
Source	Military/Fire training	63 (3.7%)	241 (7.6%)
	Manufacturing	166 (9.9%)	223 (7.0%)
	WWTP	191 (11.4%)	431 (13.6%)
	Landfill	37 (2.2%)	125 (3.9%)
Pathway	Groundwater	119 (7.1%)	375 (11.8%)
	Soil/Sediment	175 (10.4%)	426 (13.4%)
	Surface water	174 (10.4%)	283 (8.9%)
Response	Adsorption	395 (23.5%)	1,135 (41.5%)
	Redox	307 (18.3%)	632 (19.9%)
	Biological	72 (4.3%)	107 (3.4%)
	Thermal	10 (0.6%)	114 (3.6%)

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Fig. 3.

Temporal trends of PFAS environmental remediation research from 2000 to 2024. (a) Total publications showing yearly counts (black line with markers) and cumulative publications (gray shaded area). (b) Contamination source categories. (c) Geological media categories. (d) Remediation mechanism categories. The vertical dashed line indicates the transition point between pre-period (2000–2019) and post-period (2020–2024).

오염원 측면에서 2020년 이전에는 폐수처리시설(11.4%)과 제조시설(9.9%) 관련 연구가 주를 이루었으나, 2020년 이후에는 폐수처리시설(13.6%)과 군사/소방훈련시설(7.6%) 연구 비율이 증가한 반면, 제조시설(7.0%)은 감소하였다. 지질 매체 측면에서 2020년 이전에는 토양/퇴적물(10.4%)과 지표수(10.4%)가 동일한 비율을 보이고 지하수(7.1%)가 가장 낮았으나, 2020년 이후에는 토양/퇴적물(13.4%), 지하수(11.8%), 지표수(8.9%) 순으로 변화하였다. 정화기작 측면에서 2020년 이전에는 흡착(23.5%)과 산화/환원(18.3%)이 주요 연구 주제였으나, 2020년 이후에는 흡착(41.5%)이 18.0% 증가하여 세 측면 중 가장 큰 변화를 보였다. 이러한 변화 패턴은 2020년 이후 정화 기술, 특히 흡착 기술 개발에 대한 연구가 집중되었음을 나타낸다.

카테고리별 성장 패턴을 정량화 하기 위해 지수 성장 모델을 적용하였다(Table 3). 전체 논문의 경우 R² = 0.965 (p < 0.001)로 지수 성장 모델의 적합도가 높았으며, 연간 성장률 18.3%, 배가 시간 4.1년으로 산출되었다. 정화기작 측면에서 흡착(R² = 0.944, 성장률 24.4%)과 산화/환원(R² = 0.905, 성장률 19.7%)은 R² > 0.9로 모델 적합도가 높았으며, 열처리(R² = 0.692)는 2010년대 중반 이후 논문 수가 증가하기 시작하여 지수 성장 모델과의 편차가 발생하였다. 지질 매체 측면에서는 지하수의 성장률(25.1%)이 토양/퇴적물(20.4%) 및 지표수(14.7%)보다 높았으며, 토양/퇴적물(R² = 0.942)이 가장 높은 모델 적합도를 나타냈다. 오염원 측면에서는 군사/소방훈련시설의 성장률(23.3%)이 제조시설(12.4%)의 약 1.9배로 나타났으며, 제조시설(R² = 0.678)은 모델 적합도가 가장 낮아 연구 출판의 변동성이 높음을 나타낸다. 배가 시간을 기준으로 지하수(3.1년)와 흡착(3.2년)이 가장 짧았으며, 제조시설(5.9년)과 생물학적 처리(5.4년)는 전체 평균(4.1년)보다 1.3–1.8년 길었다.

Table 3.

Exponential growth model parameters for PFAS research by category (2000–2024)

Aspect	Category	R²	p-value	Growth rate (%/yr)	Doubling time (yr)
Source	Military/Fire training	0.852	<0.001	23.3	3.3
	Manufacturing	0.678	<0.001	12.4	5.9
	WWTP	0.879	<0.001	16.9	4.4
	Landfill	0.731	<0.001	20.1	3.8
Pathway	Groundwater	0.874	<0.001	25.1	3.1
	Soil/Sediment	0.942	<0.001	20.4	3.7
	Surface water	0.824	<0.001	14.7	5.1
Response	Adsorption	0.944	<0.001	24.4	3.2
	Redox	0.905	<0.001	19.7	3.8
	Biological	0.726	<0.001	13.7	5.4
	Thermal	0.692	<0.01	18.0	4.2
Total		0.965	<0.001	18.3	4.1

지하수 연구의 성장률(25.1%)은 전체 평균(18.3%)보다 높았으며, 이는 Hu et al. (2016)이 보고한 미국 공공 음용수 공급원에서의 PFAS 검출과 군사시설 및 폐수처리시설 인근 지역 간의 유의한 상관관계를 도출한 이후, 음용수 수원으로서 지하수의 PFAS 오염에 대한 연구가 확대된 추세와 일관된다. 흡착 기술의 성장률(24.4%)과 배가 시간(3.2년)은 정화기작 중 가장 높은 성장 속도를 나타냈으며, 이는 활성탄 및 이온교환수지 기반 흡착 기술이 기존 수처리 시설에 통합이 용이하고 상용화 수준이 높은 점을 반영한다. 열처리 기법은 pre-period (2000–2019) 대비 post-period (2020–2024)에서 약 11배의 논문 수 증가(10편→114편)를 보였으며, 이는 PFAS의 강한 C-F 결합을 완전히 파괴할 수 있는 기술로서 열분해 및 소각 기술에 대한 연구 관심 증가 추세와 일관된다. 생물학적 처리의 성장률(13.7%)은 11개 카테고리 중 세 번째로 낮았으며, 이는 PFAS의 강한 C-F 결합에 따른 생분해 저항성과 현장 적용의 기술적 한계를 반영하는 것으로 판단된다.

연구 연결 구조 분석

SPR 프레임워크에 따른 연구 주제 간 연결 구조를 Sankey 다이어그램으로 시각화 하였다(Fig. 4). 다이어그램의 연결선은 두 범주가 동일 논문에서 공출현 한 빈도를 나타내며, 인과관계가 아닌 연구 주제 간 연관성을 의미한다. 지질매체-정화기작 연결에서 공출현 빈도가 높은 조합은 토양/퇴적물-흡착(300편), 지하수-흡착(276편), 지표수-흡착(194편)으로, 세 지질 매체 모두 흡착과의 공출현이 100편 이상을 나타냈다. 오염원-지질매체 연결에서는 폐수처리시설-지표수(142편), 폐수처리시설-토양/퇴적물(120편), 군사/소방훈련시설-토양/퇴적물(112편), 폐수처리시설-지하수(107편), 군사/소방훈련시설-지하수(104편) 순으로 100편 이상의 공출현을 보였다. 지질매체-정화기작 연결에서 산화/환원과의 공출현은 토양/퇴적물(124편)과 지하수(118편)에서 100편 이상으로 나타나 흡착 다음으로 높았다.

세 지질 매체 모두에서 흡착이 정화기작 중 가장 높은 공출현 빈도(194–300편)를 보인 것은 흡착 기술이 다양한 환경 조건에서 적용 가능한 범용 기술로 인식되고 있음을 반영한다. 군사/소방훈련시설이 토양/퇴적물(112편) 및 지하수(104편)와 100편 이상의 공출현을 보인 것은 소방훈련장 및 군사기지에서 PFAS가 토양을 통해 지하수로 침투하는 오염 경로를 반영하며, 이러한 현장에서 원위치(in situ) 정화 기술 개발의 필요성을 나타낸다. 폐수처리시설이 지표수(142편), 토양/퇴적물(120편), 지하수(107편) 등 세 매체 모두와 100편 이상의 공출현을 보인 것은 폐수처리시설이 PFAS의 주요 점오염원이자 환경 매체로의 확산 경로임을 시사한다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2025-035-04/N0520350414/images/kseg_2025_354_679_F4.jpg

Fig. 4.

Sankey diagram showing research connectivity across the source–pathway–response framework. Link width represents co-occurrence frequency (number of papers). The diagram visualizes research topic associations.

시기별 연구 네트워크 구조 변화

Jaccard 유사도 계수 기반 공출현 네트워크를 통해 카테고리 간 연구 조합 패턴을 분석하였다(Fig. 5, Table 4). 엣지는 Jaccard 유사도 0.07 이상인 관계만 표시하였으며, 노드 크기는 가중 연결강도를 나타낸다. Post-period (2020–2024)에서 공출현 빈도가 가장 높은 조합은 흡착-산화/환원으로 295편(9.3%)이었으며, pre-period (2000–2019)의 85편(5.1%) 대비 약 3.5배 증가하였다. 토양/퇴적물-흡착(55편→245편, 4.5배), 지하수-흡착(45편→231편, 5.1배), 폐수처리시설-흡착(66편→226편, 3.4배), 군사/소방훈련시설-흡착(24편→150편, 6.3배) 조합 모두 post-period (2020–2024)에서 3배 이상의 증가를 보였다.

네트워크 구조에서 흡착 노드가 가장 많은 연결을 가지며 모든 매체 및 대부분의 오염원과 연결되었다. 네트워크 지표 분석 결과, post-period에서 네트워크 밀도가 0.564에서 0.709로 25.7% 증가하여 카테고리 간 연구 연결이 강화되었음을 확인하였다(Table 4). 가중 연결강도 측면에서 토양/퇴적물이 양 시기 모두 가장 높은 값(0.997→1.096)을 나타내어 다양한 오염원 및 정화기작과 연결된 핵심 연구 매체임을 확인하였다. 군사/소방훈련시설의 가중 연결강도가 0.394에서 0.851로 2.2배 증가(+0.457)하여 11개 카테고리 중 가장 높은 증가폭을 보였으며, 흡착 역시 0.684에서 0.978로 43% 증가(+0.294)하여 핵심 허브로서의 위상이 강화되었다. 열처리는 pre-period (2000–2019)에서 가중 연결강도가 0.000으로 네트워크에서 고립되어 있었으나, post-period (2020–2024)에서 0.322로 증가하여 다른 카테고리와의 연구 연결이 형성되기 시작하였다.

매개중심성 측면에서는 토양/퇴적물이 양 시기 모두 가장 높은 값(0.104→0.114)을 유지하여 오염원과 정화기작을 연결하는 핵심 허브 역할을 수행하였다. 군사/소방훈련시설(0.011→0.068, 6.2배)과 산화/환원(0.026→0.065, 2.5배)의 매개중심성이 증가하여 서로 다른 연구 영역을 연결하는 허브 역할이 강화되었다. 반면 지하수(0.067→0.016)는 매개중심성이 76% 감소하였는데, 이는 지하수 연구가 다른 카테고리를 중개하는 역할보다 특정 정화 기술(흡착)과 직접 연결되는 연구 패턴으로 전환되었음을 나타낸다. 지하수-흡착 조합의 5.1배 증가(45편→231편)는 음용수원 보호를 위한 흡착 기술 적용 연구가 확대되었음을 의미하며, 토양/퇴적물-흡착 조합의 4.5배 증가(55편→245편)는 오염 토양 복원에서 흡착제 주입 기술에 대한 연구가 증가하였음을 나타낸다. 흡착-산화/환원 조합의 3.5배 증가(85편→295편)는 복합 처리 시스템 연구가 확대되고 있음을 반영한다.

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Fig. 5.

Co-occurrence network for aspects of PFAS research based on the Jaccard similarity coefficient. (a) Pre-period (2000–2019), (b) Post-period (2020–2024). Nodes represent research aspects (contamination sources and remediation technologies), with node size being proportional to weighted degree centrality. Edges indicate co-occurrence relationships between aspects, with the darkness and thickness of the edges proportional to the Jaccard similarity coefficient (threshold ≥ 0.07).

Table 4.

Network metrics comparison between pre-period (2000-2019) and post-period (2020–2024)

Aspect	Category	Weighted degree		Betweenness centrality
Aspect	Category	Pre-period	Post-period	Pre-period	Post-period
Source	Military/Fire training	0.394	0.851	0.011	0.068
	Manufacturing	0.460	0.425	0.000	0.000
	WWTP	0.911	0.911	0.067	0.051
	Landfill	0.201	0.491	0.000	0.017
Pathway	Groundwater	0.838	0.978	0.067	0.016
	Soil/Sediment	0.997	1.096	0.104	0.114
	Surface water	0.678	0.734	0.000	0.004
Response	Adsorption	0.684	0.978	0.026	0.016
	Redox	0.717	0.774	0.026	0.065
	Biological	0.359	0.224	0.011	0.000
	Thermal	0.000	0.322	0.000	0.004

Weighted degree represents the sum of Jaccard similarity coefficients for all edges connected to a node, indicating how strongly a category is connected to others.

Betweenness centrality measures how often a node lies on the shortest path between other node pairs, indicating its role as a hub connecting different research topics.

결 론

본 연구는 OpenAlex 데이터베이스에서 수집한 PFAS 지질 환경 관련 논문 4,850편(2000-2024년)을 대상으로 SPR 개념 모델 기반 분류 체계를 적용하여 오염원-지질매체-정화기작의 연구 동향을 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 흡착이 PFAS 정화 연구의 핵심 기술로 확인되었으며, 열적 처리가 신흥 정화 기술로 부상하고 있음을 확인하였다. 2020년 이후 지하수 및 군사/소방훈련시설 관련 연구가 증가하였으며, 공출현 네트워크 분석을 통해 토양/퇴적물이 오염원과 정화 기작을 연결하는 핵심 허브 역할을 수행함을 확인하였다.

이러한 결과는 PFAS 오염 문제에 대응하기 위한 연구 전략 수립과 기술 개발 우선순위 결정에 중요한 기초 자료를 제공한다. 특히, 정량적 문헌 분석을 통해 도출된 지식 구조는 연구자들이 기존 연구의 공백을 파악하고 새로운 연구 방향을 모색하는 데 활용될 수 있다. 키워드 기반 분류 방법론은 문맥 의존적 의미를 완전히 반영하지 못하며, 간접적으로 기술을 언급하거나 복합적인 연구 주제를 다루는 논문에서 오분류가 발생할 수 있다. 예를 들어, 흡착 메커니즘을 비교 대상으로만 언급한 논문이 흡착 연구로 분류되거나, 특정 오염원을 배경 정보만으로 기술한 논문이 해당 오염원 연구로 분류될 수 있다. 따라서, 향후 연구에서는 자연어 처리기반의 의미론적 분석이나 기계학습 기반 문헌 분류 기법을 적용하여 분류 정확도와 분석 심도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 SPR 프레임워크 기반 분석 방법론은 PFAS 외에도 미세플라스틱, 중금속, 의약물질 등 다른 신흥 오염물질의 연구 동향 분석에 확장 적용이 가능하다. 각 오염물질의 특성에 맞게 오염원, 매체, 정화기작 카테고리를 재정의함으로써 해당 분야의 지식 구조를 체계적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgements

이 논문은 2023년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 G-램프(LAMP) 사업 지원(No. RS-2023-00301702)과 정부(환경부)의 재원으로 환경공단의 폐배터리 재활용 특성화 대학원 사업(202502940001)의 지원을 받아 수행된 연구임.

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The Journal of Engineering Geology ISSN:1226-5268(Print) 2287-7169(Online) 지질공학

Preview

Bibliometric Analysis of PFAS Geological Environment Remediation Research: Temporal changes in Source–Media–Remediation Mechanism Linkage Structure

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1.

Flow diagram of the selection process. From 35,429 initial records in OpenAlex, 4,850 PFAS environmental remediation publications (2000–2024) were selected through four screening steps.

Table 1.

Source–Pathway–Response (SPR) conceptual model-based classification framework for categorizing PFAS environmental remediation research into 11 categories across contamination sources, geological media, and remediation mechanisms

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Fig. 2.

Distribution of PFAS environmental remediation research by category (n = 4,850). Papers were classified based on three aspects: (a) contamination source, (b) geological media, and (c) treatment method. Each paper was assigned to one or more categories.

Table 2.

Comparison of publication distribution by category between pre-period (2000–2019) and post-period (2020–2024)

Fig. 3.

Table 3.

Exponential growth model parameters for PFAS research by category (2000–2024)

Fig. 4.

Sankey diagram showing research connectivity across the source–pathway–response framework. Link width represents co-occurrence frequency (number of papers). The diagram visualizes research topic associations.

Fig. 5.

Table 4.

Network metrics comparison between pre-period (2000-2019) and post-period (2020–2024)

Acknowledgements

References