1. 서 론

우리나라는 2000년대에 들어서면서부터 강원도, 충청도, 전라도 등 전국에 걸쳐 태풍 및 집중 호우로 인해 산지유역에서 대규모 토석류가 발생하여 피해가 급증하였다(Jang et al., 2007; Kim, 2011). 또한 Fig. 1과 같이 2011년 서울특별시 서초구 우면산 일대와 강원도 춘천시 신북읍 천전리에서 발생한 토석류는 심각한 물적·인적 피해를 일으켰다(Kim et al., 2014b; Ko et al., 2014).

Fig. 1.Examples of debris flow

Fig. 2는 토석류를 정의한 그림이다. 토석류(debris flow)란 물과 토석의 혼합체(fluidsolid mixtures)로 물속에 다양한 입경의 유사와 수로 퇴적물이 포함되어 흐르는 동적 현상(질량이동 또는 흐름)을 말한다(Julien and Lan et al., 1991; Iverson et al., 1997). 토석류의 총 유사 농도는 토석의 상태에 따라 다르지만, 일반적으로 60% 이상의 체적 농도 값을 가지며, 토석과 유체 사이의 다양한 상호작용은 토석류 거동에 중요한 역할을 한다(Pierson and Costa, 1987; Coussot and Meunier, 1996; Marchi and D’Agostino, 2004; Jakob et al., 2005).

Fig. 2.Definition of debris flow(Coussot and Meunier, 1996)

우리나라에서 발생하는 토석류는 주로 여름철 집중호우에 의하여 발생하게 되는데 토석류 발단부에 큰 구성물들이 밀집되어 있어 그 규모를 예측하기가 어렵고 순식간에 빠른 속도로 발생하므로 징후 발견 후 대피할 수 있는 시간적 여유가 없다(Chun et al., 1997; Jang et al., 2007). 특히 산지 계곡 하부에 위치한 가옥의 경우에는 토석류에 노출될 수밖에 없고 사면 붕괴로 인한 인명피해가 발생할 수 있다. 이러한 토석류를 예측하고 피해를 대비하기 위하여 국내·외에서 다양한 연구가 수행되고 있으며, 주로 발생지의 특성을 분석하고 이를 데이터베이스화하는 통계적인 예측 모델 연구가 이루어졌다(Kim et al., 2014a). 또한 이러한 토석류 데이터베이스를 광범위한 지역에 적용하여 산사태 및 토석류의 위험성 예측이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 토석류 관련연구의 대부분이 발단부의 통계적 데이터 연구에 집중되어 있고, 토석류의 흐름에 관한 연구 또한 기초적인 흐름특성에 관한 연구만 이루어져 있는 실정이다(Wang et al., 2005; Yang et al., 2006; Won and Kim, 2015).

토석류의 영향범위 예측을 위한 가장 핵심적인 부분은 복잡한 3차원 지형에서의 토석류 거동 메커니즘을 이해하여야 하는데, 이를 위해서는 소규모 실험이 아닌 실제 토석류 규모의 실험을 통한 거동을 육안으로 확인하고 이를 계측할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 강원도 평창군에서 실제규모 토석류 거동 실험을 수행하였고, 지상 LiDAR를 이용하여 실험 전·후의 지형변화를 관측하였다. 최종적으로 생성된 10cm 해상도의 DEM(Digital Elevation Model)을 본 연구에 활용하였으며, 유하부의 종횡단을 10m간격으로 설정하여 토석류 거동에 따른 지형변화와 침식량 등을 분석하였다.

2. 토석류 실험 국내외 현황

2.1 국외 연구현황

토석류는 과거에도 수 없이 발생하였지만 토석류의 거동을 육안으로 확인한 사례는 극히 드물다. 외국의 여러 나라에서는 오래전부터 토석류의 발생 및 거동 메커니즘의 규명과 재해 발생 시 원인 분석 등 체계적인 연구를 수행하고 있는데 반해 우리나라는 약 10년 전부터 연구가 진행되어 아직 초기 단계에 위치하고 있다.

미국은 미지질조사국(USGS)에서 Fig. 3과 같이 100m에 이르는 대규모 토석류 실험 수로에서 초음파 수위센서가 부착되어 있는 첨단 장비를 이용하여 1994년부터 지속적으로 다양한 성질의 토석류의 거동 및 퇴적 특성을 분석하고 있다(Iverson et al., 2003).

Fig. 3.USGS debris flow for a large-scale test equipment(Iverson, 2003)

일본은 1970년대부터 토석류 연구에 착수하였으며 Fig. 4와 같이 방재과학기술연구소 기초 실험동 내에 토석류 흐름의 기초조사를 위한 실험 장치를 제작하여 연구에 활용하였다(Takahashi et al., 2007).

Fig. 4.Debris flow test equipment in Japan(Takahashi, 2007)

2.2 국내 연구현황

자연에서 발생하는 토석류는 규모가 매우 크기 때문에 실제 크기로 실험하기는 쉽지 않다. 그리고 토석류는 구성입자의 종류 및 크기, 지형 조건, 강우량 등 매우 다양한 조건에 의해 영향을 받으므로 모형실험에 모두 반영하기란 현실적으로 어려움이 많다(Kim et al., 2010). 이런 이유로 최근 복잡한 조건을 단순화시켜 토석류의 특징과 거동을 정량적으로 평가하기 위해 제한된 조건에서 토석류 모형실험을 수행하는 연구가 늘고 있다(Kim et al., 2010; Kim and Paik, 2011). Kim et al.(2008)은 산사태 발생 시 토석류 확산 형태와 흐름 속도에 대한 실내 모형실험을 수행하였으며, 함수비에 비례하여 산사태의 확산범위가 넓게 퍼지고 확산속도 또한 빨라지는 것을 실험을 통해 확인 하였다. Kim et al.(2010)은 토석류 발생 시 나타나는 충격력의 특징을 파악하고자 자갈과 혼합시료를 이용하여 토석류 모형실험을 수행하였다. 그리고 Kim and Paik(2011)은 Fig. 5와 같이 토석류 수리 실험 장비를 제작하여 배수로 내에서의 토석류 거동 및 퇴적 특성에 대한 실험을 수행하였다.

Fig. 5.Debris flow test equipment in Korea(Kim and Paik, 2011)

3. 실험 유역과 데이터 처리 방법

3.1 토석류 거동해석을 위한 실험유역과 실제규모 토석류 거동 실험시설

토석류 거동해석을 위한 실험유역은 Fig. 6과 같이 평창군 진부면 일대이다. 이 유역은 강원지역에서 토석류가 가장 빈번히 발생하는 지역이며, 유역의 규모와 경사 그리고 표토 특성 면에서 우리나라 토석류를 대표할 수 있다고 판단되는 곳이다(Kim et al., 2014). 실험 유역의 유로 총 길이는 약 820m이고, 유로 폭은 5~20m이다. 정상부의 평균 경사는 35.5°이고 하류부의 평균경사는 5.3°이며, 최고 경사는 47.0°이다. 그리고 대표 입경이 작고 표토의 심도가 대부분 약 2m 이상이기 때문에 토석류가 이동하는 동안 토석류의 전파, 사면과 유하부의 침식에 의한 토석류의 성장 등의 유동학적 특성을 관찰할 수 있는 특징이 있다.

Fig. 6.Jinbu debris flow test area

본 연구에서의 큰 특징 중 하나인 실제규모 토석류 거동 실험시설은 Fig. 7과 같다. 수평거리 800m에 이르는 유역에 실제규모의 토석류를 발생시켜 흐름에 대한 특성을 실험하고 구간별로 다양한 토석류 정보를 계측할 수 있다. Fig. 8은 실제규모 토석류 거동 실험 및 분석을 위한 일련의 과정을 도시화한 것이다. 먼저 GPS 및 토탈스테이션을 이용하여 기준점 측량을 실시하였고 토석류 실험 전의 지형을 지상 LiDAR를 이용하여 지형데이터를 취득하였다. 그리고 토석류 실험 후의 지형을 다시 LiDAR를 이용하여 데이터를 취득하였고, 지형변화 분석을 위하여 토석류 실험 전후 DEM의 차이 분석, 토석류의 종횡단 분석 등을 수행하였다.

Fig. 7.Real scale debris flow test equipment

Fig. 8.Flowchart for debris flow analysis

3.2 기준점 설치와 LiDAR 데이터 처리

실험 전·후의 지형 변화를 관측하기 위해, Fig. 9와 같이 상부의 토조와 하류부의 사방댐에 GPS 기준점을 설치하고 흐름 경로 상에 Total Station을 이용한 보조 기준점을 설치하였으며 지상 LiDAR를 이용하여 실험 전·후 지형을 측량하였다.

Fig. 9.Control points and LiDAR surveying stations

지상 LiDAR 측량 데이터는 point cloud 형태로 취득되는데 취득된 point cloud에는 대상의 위치정보(X, Y, Z), 색상정보(R, G, B)와 반사강도(Intensity, I)가 포함되어 있다. 취득된 데이터에는 분석에 필요한 지형자료 외에도 수목 등의 부가적인 정보 및 노이즈 등이 포함되어 있으므로 이를 필터링하여 최대한 원래 지형에 근접한 자료만을 추출하여야 한다. 노이즈의 경우 대기 중의 먼지 등에 반사되거나 수목에 여러번 반사되어 실제 대상물의 위치가 아닌 곳에 자료가 형성될 수 있다. 본 실험에서는 LiDAR 데이터 처리 상용프로그램을 사용하여 취득된 점 자료에서 수목 및 기타 노이즈 자료들을 제거하여 ASCII 파일로 내보낸 후, GIS 상용 소프트웨어를 활용하여 TIN을 구성하고 다시 래스터 형식의 공간해상도 10cm DEM을 생성하는 방법을 사용하여 지형자료를 처리하였다. Fig. 10은 지상 LiDAR 측량 과정을 (a)~(d)로 나타낸 것이다.

Fig. 10.LiDAR data processing

4. 토석류 실험 결과 분석

본 연구의 실제규모 토석류 거동 실험에서 USGS에서 실시한 토석류 실험을 기초로 물과 토석의 혼합비는 6:4로 정하여 총 255㎥의 토석류를 흘려보냈으며, 지상 LiDAR 자료를 이용한 실험 전·후의 지형변화 분석은 최종적으로 생성된 10cm 해상도의 DEM을 이용하여 수행하였다. 유하부를 따라 실험에서 발생시킨 토석류에 의해 이루어진 지형의 변화를 관측하기 위하여 Fig. 11(a)와 같이 유하부의 종단을 설정한 후 10m 간격으로 분석을 수행하였다.

Fig. 11.Longitudinal analysis of debris flow test

종단 분석을 위한 유하부 구간은 실험에 의해 침식변화가 극심한 구간이며, 초기 사면보강을 해두었던 발생부로부터 60m 이전의 구간에서는 1m 이내의 침식이 발생하였다. 이후 구간에서 침식량이 점차적으로 증가하여 발생부로부터 200m 지점까지 2m 내외의 큰 침식이 발생하였다. 이 중 발생부로부터 140m 지점에서 2.23m의 최대 침식이 발생하였다. Fig. 11(b)는 실제규모 토석류 거동 실험 전·후 종단 단면도이며 실험 후 지형의 높이는 차이를 식별하기 위해 3배 과장하여 도시하였다.

횡단 분석은 Fig. 11(a)와 같이 횡단선을 1m 간격으로 추출하여 실험 전·후의 높이 값 변화를 관측하였다. 관측된 결과는 Fig. 12와 같이 정리하였다.

Fig. 12.Cross-sectional analysis of debris flow test

실험 전·후 횡단면 분석 결과 발생부로부터 사면 보강이 이루어져 있던 부분에서는 우안에 비하여 좌안의 침식이 보다 크게 발생한 것을 확인하였다. 하지만 토석류의 진행방향이 급격하게 바뀌게 되는 60m 지점 이후에는 좌안에 비해 우안의 침식이 더 크게 관측되었으며, 100m 지점 이후부터는 좌안과 우안이 비슷한 정도의 침식이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 실험유역의 유역 폭은 대체로 10m 내외로 형성되어 있었다.

실험 전·후의 지형변화 분석 결과 Fig. 13과 같이 1m 이상의 큰 지형변화가 이루어진 구간은 발생부로부터 80m 지점에서 190m 지점까지였으며, 그 외의 유하부에서는 1m 이내의 비교적 적은 양의 지형변화가 발생하였다.

Fig. 13.Topography section

지형 변화가 일어난 80m~190m 중 최대 침식이 일어난 140m 지점을 면밀히 분석한 결과 실제 규모 토석류 실험 당시 경사가 크게 변하는 지점으로써 토석류가 강하게 충돌하였고, 이때 강한 충돌 에너지로 인하여 최대 침식이 발생함을 알 수 있었다.

5. 결 론

본 연구에서는 강원도 평창군의 실제규모 토석류 거동 실험을 관측하기 위해 GPS, Total station, LiDAR 장비를 이용하였으며 최종적으로 얻어진 3차원 측량성과로부터 10cm 해상도의 DEM을 제작하였다. 토석류 거동 메커니즘 분석을 위해 지형관측 자료를 이용하여 종횡단 분석을 실시하고 지형변화와 침식량을 산정하였다. 분석 결과 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다.

첫째, 토석류 발생으로 인한 지형변화를 관측하는데 있어서 지상 LiDAR DEM을 이용하여 종횡단 단면도를 추출하는 방법은 기존의 현장측량 방법보다 효율적으로 정밀한 결과를 제공할 수 있다.

둘째, 토석류 발생 전·후의 지형변화량을 이용하여 토석류 유역의 침식 규모를 정량적으로 산정할 수 있다.

셋째, 지형 변화가 일어난 구간 중 최대 침식이 일어난 지점을 분석한 결과 토석류 흐름에서 경사가 변하는 지점으로써, 2.23m의 최대 침식이 발생하였다.

본 연구에서 관측한 토석류 거동 실험에 의한 지형변화 자료는 향후 토석류의 메커니즘을 분석하기 위한 다양한 실험에 참고자료로 이용될 수 있으며, 토석류의 발생규모 산정 및 흐름 특성을 예측하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.