제방(Levee)은 하천을 따라 축조한 공작물로서, 홍수 등 자연 재해로부터 제내지를 보호하는 역할을 한다. 본 논문에서는 낙동강 지역을 촬영한 항공 라이다 자료(airborne topographic LiDAR data)와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 활용하여 제방 GIS 데이터베이스 구축에 관한 연구를 진행한다. 우선, 미국 공병단에서 제공하는 제방 데이터베이스와 국가 수자원 관리 종합 정보시스템에서 제공하는 우리나라 제방현황 테이블을 비교 및 분석한다. LiDAR 자료로부터 제방 정보를 추출하기 위해서, 보간법을 이용하여 LiDAR 점군 자료들로부터 디지털 표면 모델을 생성한 후, 디지털 표면 모델에서 인접한 픽셀간의 최대 고도값 차이를 계산하여 경사 지도를 만든다. 그리고, 경사도 분류 방법을 이용하여 제방의 주요 구성 요소인 둑마루 및 비탈 경사를 나타내는 폴리곤을 각각 추출한다. 그리고, 둑마루 및 비탈 경사 폴리곤들로부터 추출한 속성정보와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 병합하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축한다. 마지막으로, 본 연구에서는 라이다 자료만을 활용하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축하였을 때의 장점 및 한계에 관해서 토론하고, 이를 보완하기 위한 차후 연구에 관한 방향을 제시한다.
중력이상 및 수치고도모델을 이용하여 한반도 모호면 심도를 추출하였다. 중력이상값은 인공위성고도레이더 관측값을 주로 이용한 전지구 모델을 이용하여 데이터영역 뿐 만 아니라 주파수영역에서도 자료의 균질성을 확보하였다. 모호면 추출은 파동수대비법 및 후리에급수를 이용한 파워스펙트럼분석법을 이용하였다. 전자는 지각균형을 전제로, 지형에 의한 중력효과와 후리에어 중력이상을 파동수영역에서 대비하여 모호면의 심도를 계산하는 방법이고, 후자는 완전부우게 중력이상으로부터 후리에변환을 이용하여 지하 밀도 변화층의 심도를 계산하는 방법이다. 이 두 모호면은 서로 0.53의 비교적 낮은 상관관계를 갖고 있으며, 이는 모호면 산출의 방법론적인 차이 및 계산상의 오차인 것으로 사료된다. 이렇게 두 가지 독립적인 방법으로 추출된 모호면을 하나로 통합하기 위한 한 방법으로, 두 모호면의 차이를 계산한 후, 이를 최소자승법을 이용, 두 모호면을 보정하였다. 추출된 한반도의 최종 모호면의 평균심도는 32.0km, 표준편차는 2.5km이며, 최소 및 최대 심도는 각 각 20.3, 36.6km로 나타났다. 이 경우 지형에 의한 중력효과는 파동수대비법에 의해 제거된 결과이나, 한반도의 지각이 완전한 지각판 내에 놓여 있어서 지각균형설의 가정이 얼마나 타당성이 있는가, 혹은 국부적인 응력장에 의해 한반도의 지각이 과연 얼마나 지지되고 있는가 하는 것에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출-범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 한강하구역에 위치한 33개 표준유역을 대상으로 1910년대, 1970년대, 2000년대 지형도를 이용하여 하구습지를 추출하여 공간적 분포특성과 시기별 변동추이를 분석한 것이다. 또한 하계밀도, 유역의 위치 및 크기, 경사도, 평균표고 등 유역특성이 하구습지 분포와 어떤 관계를 갖고 있는지 살펴보고, 개발사업 등 인위적 교란이 하구습지 훼손에 미치는 영향을 파악하였다. 지형도 분석결과, 하구습지는 1910년대부터 1970년대까지 완만하게 감소하였으며, 수도권이 팽창하기 시작한 1970년대 이후 한강하구의 습지는 급속하게 훼손되었다. 표준유역의 위치에 따라 하구습지를 구성하는 퇴적물 구성비율도 다르게 나타났는데, 해안에 인접한 유역에서는 갯벌(펄)의 구성비율이 높고 한강본류 및 지류에 인접한 유역에서는 사구나 습지(식생군락)가 우세한 것으로 나타났다. 또한 유역면적이 넓고 경사가 급하며 평균표고가 낮은 지역에서 하구습지는 광범위하게 분포하였다. 1970년대 이후 하구습지는 인위적 교란이 높은 한강서울, 한강서해, 한강고양 권역에서 크게 훼손된 반면 군사적 이유로 민간인의 출입이 제한된 임진강하류 및 한강하류 권역에서는 감소폭이 낮았다. 특히 지난 30여년 동안 인구증가율이 높으며 인공적인 토지피복 구성비율이 높아진 유역에서 하구습지의 훼손이 높게 나타났다.
SNAP(SeNtinel's Application Platform)은 유럽우주국이 개발한 공개 소프트웨어로서, SAR(Synthetic Aperture Radar)와 광학위성을 포함한 Sentinel 위성 시리즈에서 얻은 자료를 처리하는 여러개의 Toolbox로 이루어져 있다. 이 중 S1TBX(Sentinel-1 ToolBoX)는 주로 Sentinel-1A/B 영상과 간섭기법을 처리하기 위한 프로그램으로, Graph Builder와 같은 흐름도 방식의 자료처리 기법을 제공하고 DEM(Digital Elevation Model) 자동다운로드 및 모자이크 등을 포함한 편리한 기능을 탑재하고 있다. 프로그램 업데이트가 매우 활발하여, 컴퓨터 메모리가 충분하다면 InSAR(Interferometric SAR)와 DInSAR(Differential InSAR)의 수행이 원활해 최근 전세계적으로 널리 이용되고 있다. S1TBX에는 또한 기존의 타 SAR 위성 자료 처리기능을 포함하고 있으며, 최근 버전 5 이후에는 KOMPSAT-5의 처리 기능도 추가되었다. 이 연구에서는 SNAP의 S1TBX를 이용하여 KOMPSAT-5 SAR 영상의 간섭기법을 처리한 예를 보여주고 있다. 몽골 Tavan Tolgoi 노천탄광에서는 2015년도에 KOMPSAT-5로 얻어진 DEM과 2000년에 얻어진 SRTM 1sec DEM의 차이를 분석한 결과, 15년 동안 최대 130미터 깊이를 채굴하였고 쌓아놓은 광석의 높이가 70미터를 넘는 것을 확인하였다. 남극 장보고기지 인근 빙하지역에서는 타 프로그램에서는 조석과 지형 InSAR 신호가 관찰 되었으나, 궤도오차 및 DEM 오차로 SNAP으로는 처리가 불가했다. 또한 이라크 사막지역에서 여러 장의 DInSAR 영상이 만들어졌으나 시스템 오차로 보이는 줄무늬가 coherence 영상에 다수 발견되었다. StaMPS 적용을 위한 Stack은 궤도 오차 혹은 프로그램 버그로 인하여 불가했다. 최근 SNAP의 사용자가 급증하고 있고 업그레이드가 매우 빠르기 때문에 조만간 해결될 것으로 기대한다.
국내 해빈지대는 인위적 개발과 기상학적 현상, 특히 태풍의 영향으로 다량의 모래가 유실되고 있어, 장기적 측면에서 침식이 지속적으로 발생하는 해빈지대의 모니터링이 요구되며, 해빈침식 방지를 위한 종합대책 수립 및 시행 작업이 필요하다. 그러나 현재까지 정확한 측량이 이루어지지 않은 채, 모래 유실에 관한 문제 제기나 일시적 대책 마련에 급급하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 해운대 사빈지역을 대상으로, GPS 기법을 이용하여 해안지대의 정확한 공간자료 구축 방법을 제시하고, GIS 기법을 활용하여 태풍 Nabi로 인한 사빈지형 변화를 정량 정성적으로 탐지하고 분석하였다. 연구결과, 태풍 후, 사빈 평균고도는 1.95 m, 총면적은 53,441 $m^2$, 총체적은 104,639 $m^3$로, 호안벽의 영향으로 사빈고도는 0.06m 가량 증가하였으나, 강풍과 북북동의 정온입사파 영향으로 해빈면적은 3,096 $m^2$, 체적은 2,320 $m^3$ 가량 침식하였다. GPS GIS 기법을 통합하여 해안지대의 정확한 공간 DB를 구축하고 해안지형 변화를 정량 정성적으로 분석한다면, 국내 해안침식에 대한 체계적이고 효과적인 대책을 고안할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 2013년 7월 강원도 춘천시와 홍천군에 위치한 대룡산에서 발생한 토석류 산사태 현장 51개소를 조사하고 강우와 현장조사 자료를 바탕으로 토석류의 거동특성을 분석하였다. 사면형과 계곡형 토석류에 따라 발생부와 퇴적부의 위치 및 경사 그리고 침식 폭 및 두께를 토석류 전 구간에 대해 조사하였다. 또한, 1:5,000의 수치지형도를 통해 대룡산의 DEM(Digital Elevation Model)을 구축하고 SINMAP(Stability INdex MAPping)을 이용하여 산사태 위험도를 평가하고 실제발생 위치와 비교 분석하였다. 분석결과 사면형 토석류는 위험지역과 실제발생 위치가 유사한 것으로 나타났으며, 계곡형의 경우 SINMAP(Stability INdex MAPping)계산상 계산되는 지형학적 습윤지수를 통해 발생위치를 추정하였다. 또한, 미국 NRCS에서 제안한 매개변수 투수량계수/지하수함양률(T/R)에 대한 4가지 조건별 해석 결과 현장조사 결과와 다소 차이를 보였으며, 투수량계수/지하수함양률(T/R)의 값이 작을수록 위험도가 높게 나타나는 경향을 보였다.
토지정보체계(Geographical Information System, GIS)에서 지형표고를 나타내는 수치지형정보(Digital Terrain Model, DTM)는 토공량 계산 조경, 토목, 가시구역 분석, 무선중계국 위치선정 등 GIS가 활용되면서 여러 분야에서 이용되고 있다. DIM의 표고정보 및 이를 활용한 경사도와 같은 2차 정보의 정확도는 광활하고 평탄한 지형에서는 격자 간격, 원자료의 해상력 등이 크게 문제되지 않을 수 있으나 한국과 같이 지형의 기복이 심하고 다양한 형태의 지형에서는 적절한 해상력, 원자료의 정확성 등이 지형 표현에 있어 중요한 요소가 되고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 95소프트웨어를 이용한 경사도 산출시 등고선의 정확도, 해상력, DTM의 자료구조에 따른 차이점을 분석하여 한국의 산악 지형에 적절한 해상력을 구하고자 하는 데 있다. 이를 위해 현재 세계적으로 많이 쓰이고 있는 DTM의 자료구조인 고도행렬식 기법(altitude matrices)을 활용한 격자형(raster) 자료구조인 Idrisi(ver. 2.0)와 비정규삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN)자료구조인 ArcView(ver. 3.0a)를 사용하여 덕유산 국립공원의 1:25,000 지형도에서 생성한 DIM을 이용하여 경사도를 산출한 후 각각의 경사도 차이에 대해 비교 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 해상력이 낮을수록 원자료의 등고선 간격이 클수록 지형의 smoothing 효과가 나타났다. 2) 격자형 자료구조인 Idrisi와 TIN자료구조인 ArcView사이의 경사도 값 차이는 해상력이 떨어질수록 큰 차이를 보였다. 3) 30개의 표본점을 선택해 오차 비교 결과 경사도 오차의 경우 격자형 자료구조인 Idrisi와TIN자료구조인 ArcView모두 해상력에 따른 큰 차이가 없었으며 표고차의 경우 ArcView는 l0m 등고선 간격에서 생성한 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 4.9, 6.2, 5.9m로서 큰 차이가 없었고 Idrisi는 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 6.3, 9.1, 10.9m로서 해상력이 감소할수록 표고 값의 오차가 늘었다. 4) Idrisi ArcView 모두 산정상부, 계곡 바닥과 같은 지형의 지성선을 고려하지 못하였다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이 연구에서는 무인항공기를 이용하여 연안 갯벌의 정확한 공간지형정보 생성 가능성을 검토하고자 정사영상과 수치표고모델을 생성하였다. RTK-GPS로 측량한 고도 값을 이용하여 수치표고모델의 정확도를 분석하였다. 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용하여 항공삼각측량법으로 수치표고모델을 생성하였고, 조위상태가 다른 영상의 수륙경계선 추출법을 사용해 수치표고모델을 생성하였다. 정확한 정사영상과 수치표고모델을 생성하기 위해 촬영한 카메라의 내부표정 및 외부표정에 의해 발생한 왜곡과 무인항공기 자세변화로 발생한 왜곡을 보정해 주었다. 또한 위치오차를 보정하기 위해 31개의 지상기준점을 설치하였으며 이를 통해 30 cm 이내의 위치오차를 갖는 정사영상과 수치표고모델을 생성하였다. 갯벌에서 일정한 간격으로 측량한 2개 라인에 대한 RTK-GPS 고도자료와 무인항공기로 측량한 수치표고모델을 비교한 결과 $R^2$ 값이 1에 가까운 결과를 확인할 수 있었다. 연안 갯벌에서 높은 정확도의 수치표고모델 생성이 가능하며, 무인항공기를 이용한 연안 갯벌에서의 공간지형정보 활용은 매우 유용할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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