Study on Disaster Response Strategies Using Multi-Sensors Satellite Imagery

다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안 연구

Abstract

Due to recent severe climate change, abnormal weather phenomena, and other factors, the frequency and magnitude of natural disasters are increasing. The need for disaster management using artificial satellites is growing, especially during large-scale disasters due to time and economic constraints. In this study, we have summarized the current status of next-generation medium-sized satellites and microsatellites in operation and under development, as well as trends in satellite imagery analysis techniques using a large volume of satellite imagery driven by the advancement of the space industry. Furthermore, by utilizing satellite imagery, particularly focusing on recent major disasters such as floods, landslides, droughts, and wildfires, we have confirmed how satellite imagery can be employed for damage analysis, thereby establishing its potential for disaster management. Through this study, we have presented satellite development and operational statuses, recent trends in satellite imagery analysis technology, and proposed disaster response strategies that utilize various types of satellite imagery. It was observed that during the stages of disaster progression, the utilization of satellite imagery is more prominent in the response and recovery stages than in the prevention and preparedness stages. In the future, with the availability of diverse imagery, we plan to research the fusion of cutting-edge technologies like artificial intelligence and deep learning, and their applicability for effective disaster management.

최근 심각한 기후변화, 기상이상 현상 등으로 인해 자연재난의 발생빈도 및 규모가 증가하고 있다. 대형화 재난 발생 시 시간·경제적 제약으로 인해 인공위성, 드론 등 원격탐사 기반의 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 재난 발생 시 활용가능한 국내·외 위성들과 최근 우주산업 활성화에 따라 운용 중 및 개발 중인 차세대중형위성, 초소형위성의 현황과 대량의 위성영상들의 활용 기술 동향에 대해 정리하였다. 분석 기술로는 딥러닝의 근간인 인공지능 기술을 접목한 연구들이 있으며, 사용자 중심의 분석 준비 데이터(analysis ready data)를 활용할 수 있는 주요 플랫폼을 소개하였다. 또한 최근 발생된 대형재난인 홍수, 산사태, 가뭄, 산불을 중심으로 위성영상을 활용하여 피해분석을 함으로써 재난관리에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 확인하였다. 마지막으로 개발될 위성을 고려하여 재난 관리 단계별 활용방안에 대해 제시하였다. 본 연구를 통해 위성개발 및 운영현황, 최신 위성영상 분석기술 동향과 다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안에 대해 제시되었다. 재난 진행단계에서는 예방과 대비 보다는 대응과 복구에 대한 위성영상의 활용도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 향후 다종의 영상이 수급되었을 때 효과적인 재난관리를 위해 인공지능, 딥러닝 등 최신기술 융합 방안과 적용 가능성에 대한 연구를 수행할 예정이다.

1. 서론

최근 United Nations (UN)에서는 지구온난화를 넘어 지구열대화로 정의하며, 심각한 기후변화 위기를 언급했다. 전 세계적으로 기후변화가 빠르게 진행되고 있으며, 기후변화 영향에 의한 피해가 복합적이고 대형화되고 있다(Kim et al., 2022; Lee, 2020; Moon et al., 2020). 이렇듯 심각한 피해를 동반한 재난상황에 대한 신속한 대응체계는 필수적이나 재난현장의 환경에 따라 상황파악이 어려운 경우도 발생한다. 재난으로 인해 접근이 힘든 환경이거나 대규모 재난에 대한 초기 대응, 상황 평가, 분석 및 신속한 대응체계 마련을 위해 위성영상의 필요성이 점차 증대되고 있다(National Disaster Management Research Institute, 2015).

그러나 위성영상을 활용한 연구들이 활발하게 수행되고 있지만 그에 비해 위성정보를 충분히 확보하는데에는 한계가 있다. 활용성이 가장 높은 Landsat, Sentinel 위성은 전지구를 주기적으로 관측을 하며 무료로 제공되는 장점이 있으나 낮은 시간·공간 해상도를 가지기 때문에 적시 제공·활용에는 무리가 있다. 국립재난안전연구원에서는 이를 극복하기 위해 재난분야 위성국제기구인 International Charter, Sentinel Asia 등을 활용하여 대형재난 발생 시 전 세계 위성운영 기관을 통해 긴급영상 정보를 수급받아 재난관리를 수행하고 있다. 그러나 이 또한 대형재난 발생 시 가동이 되기 때문에 재난 발생 당시 대응에만 활용이 가능한 한계가 있다.

최근 중·소형 위성 개발이 전세계적으로 활발히 진행되고 있으며, 특히 초소형위성은 유료로 제공되지만 높은 공간해상도와 군집운영을 통한 높은 시간해상도를 강점으로 국방·산림·해양 등 여러 분야에서 활용성이 증가하고 있다. 재난 분야 역시 초소형위성 군집시스템에 대한 활용가치를 높게 평가하고 있으나 대상지역이 광범위하기 때문에 영상 수급 시 경제적 측면에서 제한적이다.

이와 같은 국제 우주 산업 트렌드의 영향으로 국내에서도 500 kg급 차세대중형위성 개발과 100 kg 미만 초소형위성 개발을 추진 중이다. 차세대중형위성은 5기로 구성되며 지구관측·산림·해양 등에 활용하고자 개발중이다. 현재 차세대중형위성 1호기인 국토위성의 경우 정상 운영되고 있으며 산불, 산사태 등 재난 대응에 활용되고 있다. 초소형위성은 재해재난 대응에 활용하기 위한 11기의 위성 발사를 목표로 개발 중이다.

재난관리에 있어 이렇게 향후 운용될 위성들을 통해 기존 영상 수급의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 위성정보가 증가함으로써 다종 위성정보를 분석하는 기술과 서비스를 위한 플랫폼 개발 또한 필수적이다. 최근 위성영상 분석 기술이 인공지능, 딥러닝의 기술과 접목하여 객체 자동 탐지, 예측 등 활용범위가 확대될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 위성개발 및 분석기술 동향과 기존 재난분석 사례를 통한 재난관리를 위한 다종 위성영상 활용 방안에 대해 기술하고자 한다.

2. 위성개발 및 활용기술 동향

최근 글로벌 우주개발 산업은 기존의 국가 주도로 수행되던 올드 스페이스(old space)에서 민간 기업이 주도하는 뉴 스페이스(new spcae)로 급변하고 있다(Lee and Lee, 2023; Kim, 2022). 우리나라 또한 나로호 발사 이후 국내 독자 개발 발사체인 누리호 발사 성공에 힘입어 우주산업 개발이 빠르게 진행되고 있으며, 주체가 정부 중심에서 민간으로 변화하고 있다(Jung and Song, 2022). 우주산업 중 특히 지구관측을 위한 수 많은 위성들이 개발되고 있으며, 다양한 위성정보 활용 기술 또한 발전하고 있다. 본 절에서는 국토의 변화를 모니터링하기 위해 개발·운용되고 있는 지구관측위성의 현황과 방대한 양의 위성정보를 활용하고 분석하기 위한 최신 기술 동향에 대해 기술하였다.

2.1. 위성개발 및 운용 동향

먼저 위성의 분류 기준은 다양하지만 주로 중량, 궤도, 위성탑재체에 따라 분류할 수 있다. 중량을 기준으로 크게 소형위성(500 kg 이하), 중형위성(500–1,000 kg), 대형위성(1,000 kg 이상)으로 구분된다. 또한 궤도에 따라 저궤도, 극궤도, 정지궤도 등으로 구분되며 위성탑재체의 경우 지구관측용 전자광학(electro optical, EO), 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR),초분광(hyperspectral) 센서 등으로 구분할 수 있다(Jang, 2019).

Table 1은 광역 관측이 가능해 재난 분야에서 활발하게 사용되고 있는 위성 현황으로 탑재된 센서에 따라 광학과 영상레이더 위성으로 구분하였다. 재난분야에 많이 활용되고 있는 광학위성 영상으로는 European Space Agency (ESA)에서운영중인Sentinel-2,NationalAeronautics and Space Administration (NASA)에서 운영 중인 Landsat, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS)-Terra/Aqua 위성, 미국 국방부 산하 National Geospatial-IntelligenceAgency (NGA)에서 운영 중인 WorldView-2/3, 프랑스 Centre National d’Etudes Spatiales(GNES)에서 운영 중인 Pleiades, 한국항공우주연구원의 KOMPSAT-3·3A 위성이 있다. 각 위성의 관측 범위, 시간 및 공간해상도는 다르지만 주기적으로 지상의 변화를 관측하는 것을 확인할 수 있다.

Table 1. Specifications of satellites (optical) commonly utilized in the field of disaster management

Source: USGS and ESA.

광학위성은 태양을 에너지원으로 하여 다양한 밴드대역을 통해 눈에 보이는 것과 같이 관측되어 시각적 판독이 우수한 장점이 있으나 구름을 투과하지 못하고 야간의 영상 확보가 힘든 한계가 있다. 영상레이더 위성은 이러한 광학센서의 한계를 극복할 수 있는 대체재로 한국항공우주연구원의 KOMPSAT-5, ESA의 Sentinel-1, Canada Space Agency (CSA)의 radarsat constellation mission (RCM), Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE)의 satélite argentino de observación conmicroondas (SAOCOM), 독일 항공우주 센터인 German Aerospace Center(GAC)의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)의 Advanced Land Observing Satellite-2 (ALOS-2), Agenzia Spaziale Italiana (ASI)의 COSMO-SkyMed 위성이 있다(Table 2). 영상레이더 위성은 관측모드별 영상의 해상도가 다르지만 광학위성과 같이 주기적인 전 지구 관측을 수행하는 것을 확인할 수 있다.

Table 2. Specifications of satellites (SAR) commonly utilized in the field of disaster management

Source: USGS and ESA.

재난 발생 시 공간해상도 만큼 중요한 것이 시간해상도이다. 기존 위성들의 경우 짧게는 하루, 길게는 약 한달 가량의 재방문주기를 가지기 때문에 재난 발생 시 적시에 정보를 제공하는데 한계가 있다. 최근 위성은 대형에서 중·소형화 되고 있는 추세이며, 중량 100 kg 미만의 저고도 초소형위성 군집(constellation) 운영으로 위성 개발 산업의 패러다임이 변화하고 있다. 이러한 소형위성은 대형위성에 비해 개발 기간이 짧고 저비용 개발이 가능한 장점이 있다. 이러한 장점과 더불어 소형위성은 군집 운영을 통한 높은 시간해상도를 가져 상시 또는 긴급 촬영이 필요한 재난·재해 발생 시 관심지역 또는 특정 객체의 모니터링에 효과적이다. Table 3은 최근 다양한 분야에서 지상의 변화탐지를 위해 활발히 활용되고 있는 소형위성들이다. 각 위성별로 향후 수 십기의 위성들이 군집 운용 될 예정이며, 더 짧은 재방문 주기로 준·실시간 대응이 필요한 재난 분야에서는 활용성이 증대될 것으로 판단된다. 다만 재난대응을 위해 해당 기관에 긴급촬영 요청 시 우선순위와 위성영상 구매에 따른 비용적 제약이 있다. 위성산업의 패러다임 변화와 이러한 한계를 극복하기 위해 우리나라 특성에 맞는 위성 개발이 필수적이다.

Table 3. The current status of small satellites widely utilized recently

2015년부터 국내에서도 500 kg급 저궤도 지상관측위성인 차세대중형위성을 개발, 운용 중이다(Table 4). 차세대중형위성은 5기 개발을 목표로 1·2호기는 국토 관리, 재난재해 대응, 3호기는 우주 핵심기술 검증, 4호기는 농작물 작황, 산림자원 관측, 5호기는 수자원 관리, 재난·재해 대응용 위성으로 구성된다. 현재 1호기인 국토위성은 국토지리정보원에서 활발하게 운영 중이며, 산불·산사태 등 재난·재해 대응 시 활발히 활용되고 있다. 향후 2호기 운영을 통해 시간해상도의 장점으로 활용성이 증대될 것으로 사료된다. 4·5호기 또한 산림 및 수자원 관리와 재해재난 대응이 효과적으로 수행될 것으로 사료된다.

Table 4. Status and specifications of the Compact Advanced Satellite currently under development and operation

또한 과학기술정보통신부에서는 국가안보와 재해대응에 신속·정확성 제고를 위해 2027년까지 11기의 초소형위성 개발을 목표로 하고 있다. 해상도 1 m급 위성으로 군집운영을 통해 한반도 전역 모자이크 영상의 확보의 시간이 단축되어 정밀 감시가 가능할 것으로 사료된다. 이외에도 영상레이더 센서를 탑재한 다목적실용위성 6호와 광학과 적외선 센서를 탑재한 7·7A호도 개발 중이다. 앞서 설명한 바와 같이 현재 국내에서도 지구관측을 위한 중형위성 및 초소형 위성의 개발이 활발히 진행 중이며, 국내 독자 기술개발을 통해 향후 국외 위성영상 수급의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다. 더불어 더 다양한 위성들이 개발·운영됨에 따라 활용가능 위성의 수가 증가되고, 위성영상을 활용한 재난재해 대응과 관리가 기존 대비 향상될 것으로 판단된다.

2.2. 위성영상 활용기술 동향

현재 위성영상은 군사적 목적뿐만 아니라 민간부분에서도 활발히 사용되고 있다. 앞 절에서 국내·외를 막론하고 위성 개발이 활발히 수행되고 있다고 언급하였으며, 현재도 방대한 양의 위성영상 정보가 축적되고 활용되고 있다. 본 절에서는 방대한 양의 위성영상들이 어떻게 활용되고 있는지에 대한 동향을 소개하고자 한다. 먼저 위성영상 활용기술을 1) 분석기술과 2) 활용 플랫폼(platform)으로 구분하여 소개하고자 한다.

먼저 분석기술로는 현재 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술의 발전으로 머신러닝, 딥러닝 기술이 다양한 분야에 활용되고 있다. 기존의 위성영상 분석은 영상이 가지고 있는 밴드 또는 편파를 이용한 분석이 주로 수행되었으나, 최근 원격탐사 분야에서도 위성영상과 딥러닝 기술을 활용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. Kim and Park (2022)은 기후변화로 인해 폭염과 도시열섬 현상이 심각해짐에 따라 열에 취약한 건설현장 환경과 근로자의 피해를 줄이기 위해 위성영상과 딥러닝 모델 기법을 적용하여 피해 취약지역을 예측하는 연구를 수행하였다. Landsat 8 위성영상과 land surface temperature(LST)와 long short term memory (LSTM) 딥러닝 모델 기법을 적용하여 33°C 이상 온도가 되는 지역을 분석하고, 폭염에 취약한 건설현장을 식별하여 폭염 및 도시열섬현상의 피해를 가중시킬 수 있는 가장 취약한 지역을 예측하여 도출하였다. Lee et al. (2022)은 아리랑 3호 및 3A호 광학 영상과 딥러닝을 적용한 건물 분할 연구를 수행하였다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(National Information Society Agency)에서 AI Hub를 통해 공개한 위성영상 객체판독 데이터셋의 소형시설, 아파트, 공장, 중형 단독 시설의 건물을 딥러닝 기법을 통해 건물 윤곽을 추출하여 정확도를 비교하였다. 정확도 비교결과 데이터가 많은 소형 시설과 아파트의 경우 상대적으로 높은 정확도를 확인할 수 있었다. Lee and Choi (2023)는 범위가 광대하여 직접 촬영이나 항공기를 이용한 촬영이 어려운 아마존 지역의 산림벌채 상태를 파악하기 위해 위성영상과 AI 기법을 이용한 탐지 연구를 수행하였다. 광학 및 SAR 영상에서 산림벌채와 관련된 밴드를 선정하여 딥러닝 기반 분석 결과 높은 정확도로 산림 벌채를 탐지할 수 있었으며, 일부 구름이 존재하는 경우에도 높은 탐지 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 이렇듯 세계 각국이 운용하는 위성들의 수가 점차 늘어나고, 초소형 위성 등을 이용한 군집 위성의 활용 또한 증대되면서 위성 영상을 활용한 분석을 위해서 처리해야 하는 영상의 수 또한 기하급수적으로 증가하는 추세이다(Lee and Kim, 2016). 또한 기술의 발전으로 원하는 정보를 자동으로 탐지하고 맞춤형 정보제공이 가능함에 따라 위성영상 별 딥러닝 알고리즘이 다양하게 개발·활용되고 있다. 최근 연구 동향을 보면 장면분류(scene classification), 객체탐지(object detection), 의 미론적 분할(semantic segmentation) 등 다양한 목적에 따라 위성영상과 딥러닝을 접목한 분석기술이 개발·활용되고 있다.

다음으로 활용 플랫폼 동향에 앞서 빅데이터 위성정보를 효율적으로 활용할 수 있는 기술에 대해 언급하고자 한다. 위성영상을 제공하는 기관이 증가함에 따라 사용자들이 위성 종류에 무관하게 활용할 수 있는 analysis ready data (ARD)라는 개념이 통용되고 있다(Choi et al., 2021). 원시데이터(raw data)로부터 대기, 기하보정 등 기본적인 전처리 과정을 거쳐 재생성된 위성영상 시계열 데이터를 사용자가 언제든 바로 활용할 수 있도록 플랫폼을 통해 제공하고 있다. 이러한 플랫폼은 대표적으로 Google Earth Engine (GEE), Amazon web service (AWS), Open Data Cube (ODC) 등이 있다. 추가적인 전처리과정 없이 활용목적에 맞도록 사전 준비된 위성정보와 인공지능 기술을 포함한 빅데이터 자료처리를 위한 자료로 직접 활용 가능하기 때문에 활용 가치가 증가하고 있는 추세이다. 재난재해 분야는 원격탐사가 가장 효과적으로 활용되는 분야 중 하나로, 딥러닝 기술의 접목을 통해 활용성이 증대될 것으로 사료된다. 우리나라에서 봄철 산불과 여름철 집중호우로 인해 빈번하게 발생되는 홍수, 산사태가 발생한 지역에 대해 재난상황 파악을 위한 피해 범위 자동 산출, 모니터링을 통한 비교탐지 등이 가능할 것으로 보인다.

현재 수립 중인 제3차 위성정보 활용 종합계획에서도 위성과 인공지능 융합에 대해 중요하게 다뤄지고 있으며, 향후 발사될 차세대중형위성, 초소형 군집위성, 민간위성 등 방대한 데이터를 고려한 다종 위성 인공지능 학습 데이터셋 구축이 필요할 것으로 사료된다.

3. 다종 위성영상 활용 재난 사례분석

현재 우리나라 재해재난 관리는 예방·대비·대응·복구 단계로 진행된다. 재난관리 단계별 위성영상 활용성은 복구, 대응, 예방·대비 순으로 복구단계에서 가장 높다고 언급된 바 있다(Kim et al., 2017; Kim et al., 2022). 이에 본 연구에서는 국립재난안전연구원에서 수행 중인 인명 및 재난피해를 발생시킨 대형 재난에 대해 다종위성(multi-sensor)의 영상정보를 활용하여 분석한 사례에 대해 기술하고자 한다. 선정된 대형재난으로는 풍수해, 산사태, 가뭄, 산불이며 전·후 영상을 이용하여 피해 범위를 분석하였다.

3.1. 풍수해

자연재해대책법 제2조 제3호에 정의된 풍수해란 태풍, 홍수, 호우, 강풍, 풍랑, 해일, 조수, 대설, 그 밖에 이에 준하는 자연현상으로 인해 발생하는 재해를 말한다. 여름 장마철과 태풍 시기 집중호우로 인해 재난 취약지역에 많은 피해가 발생하고 있다. 이러한 풍수해 재난분석 시 구름으로 인해 판독이 어려운 광학영상의 한계로 인해 날씨와 무관한 SAR 위성에 의존적이다. SAR 위성영상을 풍수해 재난에 활용하기 위해서는 재난 발생전·후 위성영상의 확보가 중요하다(Park et al., 2021; Park and Kang, 2022).

본 절에서는 ’22년 9월 6일 발생한 11호 태풍인 힌남노의 피해 분석 사례를 공유하고자 한다. 태풍 힌남노는 경상북도 포항시와 경주시를 중심으로 부산·울산·경남 지역, 제주특별자치도 등에 상당한 피해를 입혔으며, 특히 포항시가 심각한 피해를 입었다. 피해 전 영상은 ’22년 8월 28일 촬영된 유럽우주국의 Sentinel-1A 위성으로, 12일 촬영주기를 가진다. 피해 후 영상은 ’22년 9월 6일 촬영된 캐나다우주국에서 운영하는 지구관측위성인 RCM을 이용하였다. 또한 Sentinel-1A 위성영상의 공간해상도는 10 m, RCM 위성영상의 공간해상도는 5 m이다.

Fig. 1은 피해 발생 전·후 SAR 위성영상의 전처리 결과와 각 시기에 탐지된 수체를 비교한 결과를 나타낸 것이다. Fig. 1의 (a)는 피해발생 전, (b)는 피해발생 후 영상의 전처리 결과로 전처리는 ESA의 sentinel application platform (SNAP) 9.0 소프트웨어를 이용하였으며, geographic information system (GIS) 툴을 이용하여 가시화하였다. Fig. 1(c)는 전·후 영상에서 각각 탐지된 수체를 의미한다. 흰색 원을 통해 하천 폭이 증가하여 피해 후 영상에서 탐지된 수체인 빨간색 부분이 많은 것을 확인할 수 있다. 흰색 원형은 강한 폭우를 동반한 태풍 발생 이후 형산강과 냉천의 강폭변화가 큰 지역을 보여주는 것이다. 해당 지역에서 폭우로 인한 강과 하천의 범람으로 일부 농경지와 도심 내 주택 등 침수 현황을 파악할 수 있다. 다만 피해 발생 시기와 피해 후 촬영된 영상 간 시간 차가 있어 정확한 피해 범위 산정이 힘든 한계가 있다.

Fig. 1. The results of river flooding damage caused by the satellite-utilized flood situation: (a) pre-disaster sar image, (b) post-disaster sar image, and (c) the result of overlapping pre and post-images.

분석 결과를 통해 피해 전·후 위성영상을 이용하여 피해지역 파악이 가능함을 확인하였다. 그러나 재난관리를 위해서는 피해지역 파악 이후 복구현황 및 범람지도 작성을 위해 적시에 위성영상을 수급받는 것이 중요하며, 향후 개발될 다양한 위성을 통해 방대한 양의 위성정보를 축척하고 이를 활용한 효과적인 재난관리가 가능할 것으로 사료된다.

3.2. 산사태

산사태는 여러가지 자연재해로 발생되는 자연적 요인 또는 무분별한 개발로 인해 지반이 약해지는 인위적 요인 등 다양하게 발생되고 있다. 또한 산사태 발생 지역은 지형, 지질 및 토질구성의 내적요인과 강우, 침식, 지진 등의 외적 요인이 복합적으로 작용한다(Park, 2005). 우리나라는 급경사면이 많고 토층간 특성이 서로 다른 곳이 많아 산사태가 발생할 내적요인을 구비하고 있다(Yoon, 2012). 더불어 전 세계적 이상기후로 인한 집중호우 등 외적요인과 복합적으로 작용하여 발생 빈도와 피해 크기가 증가하여 심각한 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 이렇듯 다양한 발생 요인으로 인해 산사태 발생을 미연에 방지하는 데이는 어느 정도 한계가 존재한다(Chau et al., 2003; Yoon et al., 2009). 따라서 재난관리 측면에서 산사태의 예방에 대한 노력과 더불어 복구를 위한 신속하고 정확한 피해규모 파악이 필수적이다.

산사태 발생지역을 알고 있는 경우의 피해조사는 인력과 전문 장비를 동반한 조사가 가장 정확하다. 그러나 넓은 범위로 발생하기 때문에 피해로 인한 신고접수를 제외하고는 대부분 정확한 발생 지역을 확인하기 어려우며 대규모 인력을 동반한 조사에는 시간적, 경제적 제약이 있다. 이러한 경우 광범위한 지역의 관측이 가능한 인공위성의 활용이 필요하며, 특히 재난 초기대응시 이와 같은 원격탐사 기반의 조사는 필수적이다.

2023년 7월 15일 전국에 내린 집중호우로 인해 수많은 재산과 인명피해가 발생하였다. 특히 충청도와 경상북도를 중심으로 사망·실종 등 인명피해가 다수 발생하였다. 본 연구에서는 긴급 특별재난지역으로 선포된 경상북도 예천군과 봉화군 산사태를 대상으로 선정하였다. 해당 지역의 경우 여러 계곡이 한 곳에 집중되는 지역이며, 강우에 의해 지표수가 집중되기 쉬운 지형적 특성으로 재난에 취약한 지역으로 분류된다. 이러한 지형적 특성과 누적된 강우로 인해 다량의 토석류가 발생하였고, 토사에 취약한 주택과 등 다수 피해가 발생하였다. 본 연구에서는 광범위하게 발생된 산사태로 인해 현장조사의 접근이 어려운 상황에서 위성영상을 활용하여 재난의 초기 대응을 위해 피해 범위를 파악하였다.

피해 전 영상은 구글지도를 활용하였으며, International Charter를 통해 피해 발생 후의 위성영상을 확보하였다. 확보된 영상은 1 m급 해상도를 가지는 프랑스의 Pleiades 위성으로 관측되었으며, 영상을 통해 경상북도 예천군과 봉화군의 피해 발생 지역 및 범위를 파악하였다.

Fig. 2는 피해 발생 전·후 영상 비교 결과를 나타낸 것이며 (a), (c), (e), (g)는 피해 전, (b), (d), (f), (h)는 피해 후 영상이다. 피해 후 영상을 통해 주택과 마을, 도로, 과수원 등 농경지의 피해가 다수 발생한 것을 육안으로 판독하였다. 다만 산사태 이후에도 날씨의 영향으로 다양한 위성을 수급받지 못한 한계가 있었지만, 향후 위성의 다양성을 고려한다면 복구계획 수립 등에 지원이 가능할 것으로 사료된다.

Fig. 2. The results of landslide damage detection through pre and post-disaster images. (a), (c), (e), and (g) are Google map images pre-disaster. (b), (d), (f), and (h) are optical satellite images post-disaster.

3.3. 가뭄

가뭄은 산사태, 지진 등과 같이 단시간에 발생하는 것이 아니라 장기간에 걸쳐 진행되며, 광역적으로 발생함에 따라 생활, 공업, 농업 등 많은 분야에 피해를 미친다(Jeong et al., 2022). 특히 농업 분야에서의 가뭄은 작물 생산성 감소로 인한 직접적인 피해뿐만 아니라 연관 식품산업 매출하락, 무역감소 등 사회·경제 전반에 걸친 간접적인 피해까지 이어질 수 있다(Korea Rural Economic Institute, 2016). 이러한 농업적 가뭄을 판단하는 기준은 강수, 저수율 등 다양하게 있으나 관개농업 중심의 우리나라에서는 강우의 부족이 농업용수의 부족이라고 판단하기 힘든 한계가 있다(Lee et al., 2015; Mckee et al., 1993; Alley, 1984). 따라서 농업용수의 직접 파악을 통해 용수량을 산정하고 이에 대한 관리가 수행되어진다면 보다 효과적인 가뭄대응이 가능하다(Jeong et al., 2022).

저수지는 관개농업이 주를 이루는 우리나라 농업환경에서 주요한 수리시설물로 2020년 기준 농업생산기반시설의 총 수리답면적 684,719 ha 중 424,697 ha로 약 62%를 차지한다(Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs and Korea Rural Community Corporation, 2021). 이러한 저수지는 광역적으로 분포되어 있으며, 인적·경제적 문제로 인해 모든 저수지의 계측에는 한계가 있다. 국립재난안전연구원에서는 이러한 한계를 극복하여 가뭄 상황에 대응하기 위해 인공위성을 이용하여 전국 저수지의 수표면적을 탐지하고 면적의 증감을 모니터링하는 연구를 수행하고 있다. 선행연구를 통해 수표면적의 변화를 관찰하는 것은 가뭄여부 또는 가뭄 전조를 파악하는데 효과적인 방법이다(Kim et al., 2017).

광주·전남 지역은 ‘22년부터 심각한 가뭄이 지속되어 가뭄 대책이 시행된 바 있다. 본 절에서는 위성을 활용하여 대규모 수리시설인 주암댐과 동복호의 수표면적 증감을 분석해보았다. 모니터링을 위해 날씨와 무관하며 주기적인 관측이 가능한 Sentinel-1A 위성영상을 통해 2020년 1월부터 2023년 6월까지 탐지하였다. Fig. 3은 주암댐과 동복호를 대상으로 동일 시기 탐지된 수표면적을 모니터링한 결과이다. 2020년 3월 대비 2023년 수표면적이 주암댐은 11.26 km²에서 6.83 km²으로 약 40%, 동복호는 4.15 km²에서 1.99 km²로 약 50% 감소한 결과를 확인하였다. 탐지 결과를 통해 2023년 3월 광주·전남 지역의 가뭄의 심각성을 파악할 수 있다. Fig. 4는 환경부 영산강홍수통제소에서 제공하는 주암댐과 동복호의 저수위 자료와 위성영상으로부터 추출한 수표면적을 비교한 것이다. 저수위와 면적간 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였다. 이와 같이 위성영상을 이용하여 전국 주요댐, 저수지 등 수리시설물의 수표면적 탐지를 지속적으로 수행함으로써 가뭄 상황을 파악하고 효과적인 가뭄대응이 가능할 것으로 예상한다.

Fig. 3. The top four figures are the water bodies and areas detected from the SAR image of Juam Dam, and the bottom four figures are the water bodies and areas detected from the SAR image of Dongbok-ho.

Fig. 4. The graph compares satellite-based waterbody areas with water level measurement data.

3.4. 산불

우리나라는 최근 10년간 연평균 약 500 여건의 산불이 발생했으며, 약 3,500 ha의 산림이 소실되었다. 최근 기후변화 등의 원인으로 전세계적으로 초대형 산불이 자주 발생하여 산불이 범국제적 재난으로 부각되고 있다. 재난관리의 측면에서 산불 발생 시 산불의 규모와 피해의 범위를 즉시 파악할 수 있어야 대응이 가능하다. 다만 산불은 조사자의 접근이 어렵고, 많은 인력과 시간이 소모된다. 산불과 같은 광범위한 지역에서의 위성 영상 활용은 이와 같은 재난 조사의 한계를 극복할 수 있는 하나의 수단이다.

산불 분야에서의 위성영상은 발생 초기 산불 피해 범위를 파악하고, 완진 이후 피해면적 추산, 산림 회복 모니터링을 위해 활용되고 있다. 연구사례는 2022년 3월 4일에 발생한 동해안 산불로 선정하였으며, 경상북도 울진군 북면 두천리와 강원도 강릉시에 동시에 발생하여 동시간대 피해 규모가 역대 산불재난 중 가장 크다.

Fig. 5는 2022년 3월 5일 오전 9시경 해상도 2 km 수준의 기상관측위성인 천리안 2A호를 통해 관측된 울진과 강릉 지역을 나타낸 것이다. Fig. 5(b)를 보면 울진과 강릉지역에서 서남서방향으로 산불 연기가 관측되었고, 산불의 발생 위치를 파악할 수 있다. 이를 통해 재난 발생 시 초기대응에 유용하게 활용되는 사례이다.

Fig. 5. Example of identifying wildfire area through satellite observed smoke: (a) the observation of the Korean peninsula by GEO-KOMPSAT-2A and (b) the smoke from Gangneung and Uljin wildfires.​​​​​​​

이후 동일한 날 오전 11시경 Sentinel-2 광학위성을 통해 관측된 영상을 활용하여 산림피해면적을 추정하였다. Sentinel-2 위성의 밴드 조합을 통해 피해지역을 강조하여 표현하였으며, 육안판독으로 추정된 피해면적은 Fig. 6과 같다. (a)는 경상북도 울진군 및 강원도 삼척시 일대로 약 10,134 ha, (b)는 강원도 강릉시 옥계면 및 동해시로 약 2,595 ha 가 소실된 것으로 추정된다. 또한 울진군의 경우 추정된 범위와 400 m 이내 위험시설물인 한울원자력발전소가 위치하는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 6. Estimation of damaged area from (a) Uljin and (b) Gangneung wildfire through visual assessment.​​​​​​​

Fig. 7은 완진 이후 복구 모니터링을 위해 위성영상의 광학지수를 활용한 결과를 나타낸 것이다. 복구 모니터링에서는 주로 normalized difference vegetation index(NDVI)와 같은 식생활력도를 나타내는 지수를 활용한다. NDVI는 산림 환경을 모니터링하고 시계열 변화에 기초하여 식생의 연중 변화 양상을 추정하는 등, 산림분야에서 매우 중요하게 활용되는 식생지수이다(Kim, 2014). NDVI는 –1~1까지의 범위를 가지며, 식생의 경우 0~1 사이의 값을 띄며, 1에 가까울수록 식생의 분포와 활성도가 크다. 결과를 통해 2022년 3월 산불 발생이후 여름철까지 식생활력도가 향상된 것을 파악할 수 있다. 산불 재난 시 위상영상 활용 사례를 통해 재난관리의 초기 대응이 가능하며 현황파악, 복구 등 재난관리에 필요한 정보를 도출해 낼 수 있음을 확인하였다.

Fig. 7. The recovery monitoring of Uljin and Gangneung wildfire through NDVI​​​​​​​.

4. 재난관리를 위한 다종위성영상 활용

위성영상 활용 재난분석 사례를 통해 재난관리 측면에서 위성영상의 활용은 재난 발생 시 초기 대응, 현황파악, 예측 및 대비를 위한 모니터링 등 다양하게 활용되고 있음을 알 수 있다. 그러나 재난 발생 시 한 국가에서 독자적으로 운용하는 위성만으로는 적시 활용에 한계가 있다. 특히 국방, 안보 등의 이유로 국내에서는 위성영상의 적시 공급에 제약이 있는 상황이며, 현재 진행 중인 International Charter, Sentinel Asia 등 국제협력을 통한 국외 위성정보 확충은 지속적 필요하다(Korea Research Institute for Human Settlements, 2020). 그러나 국제협력을 통한 위성정보의 수급은 국가적 재난으로 인정된 경우 제한적으로 제공되고 있다. 이러한 국가적, 대형재난이 아닌 국지적 재난이 발생한 경우나 평시의 재난 예방과 관리를 위한 모니터링을 위해서는 한정적인 위성정보에 의존해야 하는 한계가 있다. 접근성이 힘든 지역을 위성을 활용하여 접근하고, 광범위한 지역의 국토를 모니터링하기 위해서는 대량의 위성정보 확보가 필수적이다.

앞선 위성 개발 및 영상 활용기술 동향을 통해 향후 활용가능한 위성의 수가 증가하며, 위성영상에 딥러닝과 같은 인공지능 기술 융합을 통해 위성영상이 재난관리에 있어서 매우 중요한 역할을 할 것으로 사료된다. 이에 따라 본 장에서는 향후 개발될 수많은 위성들과 발전된 분석기술을 통해 재난 대응을 위한 위성 활용 방안에 대해 기술하였다.

현재 재해재난 관리는 1) 예방·대비, 2) 대응, 3) 복구단계로 진행된다. 1) 예방·대비 단계에서는 재난대비 재난관리 체계 구축, 취약시설 등 재난취약지를 파악하는 단계이다. 2) 대응 단계는 재난 예·경보, 초기 대응 등 재난 발생 후의 단계이다. 3) 복구단계는 피해조사, 재난복구비용 산정 등 재난으로 인한 피해 감소를 위한 모든 활동을 수행하는 단계이다. 재난관리 단계별 위성영상 활용성은 복구, 대응, 예방·대비 순으로 복구단계에서의 가장 높다고 언급된바 있다(Kim et al., 2017; Kim et al., 2022). 또한 위성정보기반 재난재해 유형별 연구 동향을 살펴보면 풍수해, 가뭄, 산사태, 지진, 태풍, 산불 등이 있으며 풍수해, 가뭄, 산불에서 위성영상의 활용도가 높게 나타났다(Kim et al., 2017). Table 5는 자연재난을 대상으로 관리 단계별 위성영상의 활용방안에 대해 나타내었다. 먼저 위성영상을 통해 분석 및 활용 가능성을 고려하여 재난의 유형을 지질학적 재해, 화재, 수재해, 기상재해로 구분하였다. 지질학적 재해로는 산사태, 지진, 화산으로 나누었으며 화재는 산불, 수재해로는 집중호우 및 태풍 등 홍수와 녹조·적조 마지막으로 기상관련 재해로 폭염, 가뭄, 폭설, 황사·미세먼지로 재난재해 유형을 구분하였다. 관리단계별 활용방안으로 예방의 단계에서는 전조 감지 등 주기적 모니터링이 수행되고, 피해 예측지도를 통해 예방과 대비가 가능할 것으로 보인다. 두 번째로 대응단계에서는 각 재난 별 발생 위치 파악이 가능하고, 피해지도 작성을 통해 분석에 활용이 가능하다. 마지막으로 복구 단계에서는 피해 평가지도와 회복 과정을 모니터링하여 재난관리에 활용할 수 있다. 여기서 토지피복도, 수치지도, 지적도와 같이 GIS 연계를 통해 효과적으로 재난 관리가 가능할 것으로 사료된다.

Table 5. Utilization strategies of satellite imagery in disaster management phases​​​​​​​

재난의 유형별 세부 활용방안을 보면 산사태의 경우 예방·대비 단계에서는 시계열 정보를 이용하여 산사태 취약지도 작성에 활용할 수 있으며, 영상레이더 위성을 통해 경사변형, 산사태로 인한 지표 변위 관측을 통해 대응이 가능하다. 복구단계에서는 광학 및 영상레이더 위성을 활용하여 피해지역 탐지를 통한 피해면적 산정 등을 통해 영향성 평가 등에 활용이 가능하다. 지진은 영상레이더 위성응 활용하여 단층(fault) 정보의 모니터링을 통해 예방·대비가 가능하며, 지진발생 후 지표변형, 변화 지도 작성을 통해 초기대응이 가능하다. 복구단계에서는 광학과 영상레이더위성의 피해 전·후 영상을 통해 최종 피해범위 및 영향성 평가가 가능하다. 화산의 경우 열적외선 영상을 통해 지표 온도 관측 및 분화 전조 모니터링을 통해 예방·대비가 가능하며, 화산활동으로 인한 화산재 이동 등 관측을 통해 대응이 가능하다. 복구단계에서는 영상레이더를 이용하여 지표변위 관측 및 광학위성을 통해 영향성 평가 등에 활용이 가능하다. 산불은 취약지도 및 불, 연기 모니터링을 통해 예방·대비를 수행하고, 전·후 영상을 통해 산림 소실 면적 추정으로 대응이 가능하다. 복구단계에서는 피해평가지도, 산림 및 농가 등 파악을 통한 피해액 산정 등에 활용이 가능하다. 홍수의 경우 날씨에 영향으로 인해 영상레이더 위성의 활용성이 높으며, 침수 등 취약지도 작성과 수위 모니터링을 통해 예방·대비가 가능하다. 대응단계에서는 변화탐지를 통해 피해지역 파악이 가능하며 침수로 인한 피해액 산정 등을 통해 복구단계에 활용이 가능하다. 폭염의 경우 광학위성의 열적외 밴드를 통해 열 분포도를 활용한 예방·대비가 가능하며, 지표온도의 변화파악을 통해 대응이 가능하다. 복구단계에서는 열분포 심각도에 따른 평가지도를 통해 복구지원이 가능할 것으로 사료된다. 가뭄의 경우 장기간 발생하는 재난으로 광학과 영상레이더 위성을 활용하여 작황상태, 댐 등 저수량 파악으로 예방과 대비가 가능하며, 저수량 변화탐지를 통해 대응이 가능하다. 복구단계에서는 가뭄 심각도 작성 및 작황피해등을 통해 지원이 가능할 것으로 사료된다. 폭설의 경우 적설량 모니터링으로 예방·대비가 가능하며, 적설분포지도 등을 통해 대응이 가능하다. 복구단계에서는 피해액 산정 등 지원을 위해 피해범위지도 작성 등으로 활용이 가능할 것으로 사료된다. 마지막으로 황사와 미세먼지 등으로 인한 재난은 대기정보를 파악할 수 있는 광학센서에 의존적이며 대기 중 에어로졸 입자, 대기오염지수 등을 통해 예방과 대비가 가능하다. 피해지도 작성을 통해 대응이 가능하며, 평가지도 작성 등에 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 날씨와 관련된 홍수, 폭설 재난의 경우는 대응 단계에서 영상레이더 센서를 탑재한 위성에 한정적이지만 예방·대비 및 복구 단계에서는 활용이 가능할 것으로 판단된다. 이와 같이 재난 관리의 전반적 단계에서 다종 위성영상의 활용이 필수적임을 확인했다. 향후 국내 운영 예정인 중·소형 위성을 고려하면 높은 시·공간해상도를 통해 효율적인 재난관리가 가능할 것으로 판단된다.

5. 결론

위성영상은 광범위한 지역을 주기적으로 관측할 수 있는 장점으로 국토관리, 재난재해모니터링,농업,해양, 환경, 국방 등 활용 범위가 점차 확대되고 있다. 그러나 재난과 같이 긴급한 상황에서 최소 1일 이상의 영상 수급 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 전 세계적으로 우주산업이 급성장하고 있고 지구관측을 위한 위성 개발이 활발하게 진행되고 있다. 이에 따라 가용 가능한 위성의 수가 증가하며, 기존에 시간·공간적 제약의 한계를 극복하고 위성정보를 확보할 수 있는 경로가 다양해지고 있는 추세이다. 본 연구에서는 위성 및 분석 기술 동향파악과 기존 분석사례를 통해 다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안에 대해 고찰해보았다. 이러한 다종 위성영상을 활용하기 위해 인공지능, 딥러닝 등의 기술과 접목한 연구들이 수행 중이며 활용시스템 구축 개발 또한 진행 중임을 확인하였다.

위성영상을 활용한 재난 관리는 예방·대비, 대응, 복구에 활용이 가능하며, 복구와 대응에 주로 활용되고 있다. 주요 재난 유형으로는 풍수해, 가뭄, 산불, 산사태 등 광역적 재난에 활용되고 있는 것을 확인했다. 실제 사례에서는 2022년 발생한 태풍 힌남로를 통해 범람지역을 파악하였고, 2023년 집중호우로 인한 경상북도 산사태 피해 분석, 2023년 전라남도 가뭄 분석을 위해 주암댐과 동복호의 수표면적을 모니터링하고 2022년 동해안 산불 피해에 대해 분석하였다. 이를 통해 재난 관리 단계별 위성영상 활용에 대해 정리하였다.

또한 본 연구에서는 대량의 위성정보가 수급되고 있는 상황에서 다종 위성영상을 활용한 재난 대응 방안을 제시하였다. 지리학적 재난, 화재, 수재해, 기상학적 재난으로 구분하여 총 10개의 재난 유형에 대해 예방·대비, 대응, 복구 단계별 활용방안을 제시하였다. 현재 활용 분야와 목적에 따라 개발 중인 차세대중형위성과 초소형위성 군집운영시스템을 통해 국내 위성 기반의 재난 예방·대비, 대응, 복구에 대한 지원이 효과적으로 수행될 것으로 사료된다. 향후 대량의 위성정보를 인공지능, 딥러닝 등을 활용한 재난 분야 적용 방안 등에 대한 연구를 수행할 예정이다.