1. 서론

2016년 4월부터, 일본 구마모토 현에서는 1,400회 이상의 지진이 연속적으로 발생했다(San Diego Union-Tribune, 2016). 특히 그 중 4월 14-16일(UTC+0) 사이에 발생한 규모 6.5, 6.4 그리고 7.3의 지진은 구마모토 지진의 주요 전진(foreshock)과 본진(mainshock)에 의하여 수평·수직 방향으로 각각 최대 2 m 이상의 지표 변위가 관측된 바 있다(GSI, 2016ab). 그 결과 당해 6월에 이미 약 32억 달러 이상의 재산 피해를 확인했으며, 3,000여명 이상의 인명피해가 발생하였다(Artemis, 2016).

이 때문에 전 세계적으로 구마모토 지진은 다양한 연구기관에서 관심을 가져왔다(Baek et al., 2018a; Himematsu and Furuya, 2016; Moya et al., 2017). 특히 지진의 위치, 단층의 위치와 기하는 단층에 존재하는 응력의 해소와 관련이 되어 다양한 방법으로 연구가 진행된 바 있다(Baek et al., 2018a; Himematsu and Furuya, 2016; Moya et al., 2017). 그 결과 지진에 영향을 미친 단층은 북동 방향으로 뻗어진 후타가와 단층(Futagawa Fault)과 히나구 단층(Hinagu Fault)이라는 사실과 이 지진이 정단층과 우수향 주향이동 단층에 의하여 발생한 것 역시 알려졌다(Baek et al., 2018a; Himematsu and Furuya, 2016; GSI, 2016a). 또한 이어서 지속적인 여진으로 인하여 상당한 추가 지표변위가 발생한 사실도 발표되었다(GSI, 2016a).

위성레이더 간섭기법(SAR interferometry)은 서로 다른 시기에 획득한 위성 레이더 영상에 대하여 상대적인 위상차를 계산함으로써 발생한 관측방향(Line-of-Sight)지표변위를 관측할 수 있다. 이 기술은 위성의 촬영범위 내 수십~수백 킬로미터의 영역에 대하여 1차원 지표변위를 획득하는 데에 널리 활용되고 있다(Jo et al., 2017; Jung et al., 2017a). 이러한 장점에 의하여 일본 국토지리원은 구마모토 지진에 의한 지표변위를 위성레이더 간섭기법을 활용하여 관측했다. 하지만 이 방법은 단순히 극좌표 궤도에 수직한 방향의 1차원적인 지표변위만을 판단할 수 있기 때문에 북동방향으로 뻗어진 단층의 지표변위를 관측하는 데에는 어려움이 있었다.

이러한 한계를 극복하기 위하여 3차원 지표변위 관측이 적용되고 있다(Jo et al., 2017; Jung et al., 2011; Fialko et al., 2001). 3차원 지표변위 관측에서 핵심적인 부분은 남북방향의 지표변위를 관측하는 것이다(Jung et al., 2011). 위성레이더를 활용하여 비행방향의 지표변위를 관측하는 데에 알려진 방법은 위성레이더 오프셋 트래킹(SAR offset tracking)과 다중개구간섭기법(Multple-apeture SAR interferometry)이다(Strozzi et al., 2002; Gray et al., 2005; Bechor and Zebker, 2006; Jung et al., 2009; Jung et al., 2015). 오프셋 트래킹 기법은 강도교차상관기법(intensity cross-correlation)에 의하여 변위를 위성의 관측방향과 비행방향에 대하여 모두 측정하기 때문에 남북방향의 지표변위를 관측하는 데에 활용할 수 있다(Chae et al., 2017; Baek et al., 2018b). 하지만 이 방법은 다중개구간섭기법에 비하여 상대적으로 정밀도가 낮다(Jung et al., 2014). 때문에 보다 정밀한 관측을 위해서 다중개구간섭기법이 널리 활용되고 있다(Jung et al., 2017a; Jo et al., 2017; Jo et al., 2015).

다중개구간섭기법은 관측 신호를 전시(forward-looking), 후시(backward-looking), 그리고 전체 개구(full-aperture)로 구분하는 과정에서 비상관화(decorrelation)에 큰 영향을 받는 한계가 존재한다(Jung et al., 2014; Jung et al., 2015). 또한 이 방법은 이온층 지연으로 발생하는 도플러 변위(Doppler shift)에 의한 왜곡에 매우 취약하다(Meyer et al., 2006; Chae et al., 2017). 이온층 왜곡은 영상 내에서 줄무늬 형태의 패턴으로 나타나 큰 관측 오차를 야기할 수 있다. 때문에 다중개구간섭기법을 활용한 정밀한 관측을 위해서는 이온층에 의한 효과가 반드시 저감되어야만 한다(Chae et al., 2017).

이와 관련하여 Baek(2017)에서는 효과적인 LOS 방향의 지표변위 관측 방안 제시와 하향궤도의 다중개구간섭영상을 추가적으로 활용하여 2016 구마모토 지진의 3차원 지표변위를 제시했다(Baek, 2017; Baek et al., 2018a; Chae et al., 2017). 3차원 지표변위를 정확하게 관측하기 위해서는 각 관측치의 시간 기선을 일치시키는 것이 매우 중요하다. 하지만 해당 연구에서는 상향궤도 비행방향 관측치에 나타난 이온층 효과에 의하여 두 달의 시간 기선 차이가 존재하는 하향궤도 비행방향 지표변위 관측치를 활용하였다. 이 때문에 3차원 관측에 활용한 비행방향 관측치가 부영상 촬영일 이후(20160418)에 발생한 여진의 지표변위를 포함하지 못했다. 즉 생성된 3차원 지표변위 관측치에는 관측 시간 기선의 불일치가 존재했다. 또한 Baek(2017)에서는 이온층 보정 결과를 제시했으나 그 결과는 과보정된 양상을 보였으며 정량적인 분석 결과 역시 도출하지 못하였다(Baek, 2017; Baek et al., 2018a). 따라서 보다 정확한 2016 구마모토 지진의 3차원 지표변위 관측을 위해서 상향궤도 비행방향 관측치에 나타난 이온층 효과를 저감할 필요가 있다.

이에 본 연에서는 다중개구간섭영상의이온층 보정을 통한 2016 구마모토 지진의 새로운 비행방향 지표변위 관측 결과를 제시하였다. 이를 위하여 ALOS PALSAR-2의 상향궤도에서 획득한 두 쌍의 위성레이더 간섭쌍을 활용하였다. 각각의 영상에 대하여 방향필터를 적용함으로써 이온층 효과를 저감하였다. 최종적으로 결과에 대한 신뢰성을 확보하기 위하여 GPS 상시 관측소 자료와 비교하여 관측정밀도를 검증하였다. 이러한 비행방향의 이온층 오차 저감과 지표변위 관측 기법은 비행방향지표변위 관측정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한 더 나아가 보다 신뢰성 높은 지진 및 단층 구조 분석 결과를 도출하는 데에 기여할 것이다.

2. 연구지역과 자료

Fig. 1은 연구지역인 일본 구마모토 지역을 나타낸다. 이 지역은 일본 규슈 지역의 중심부에 위치하고 있다. 구마모토 지역은 일본 내에서 지진의 안전지대로 2016구마모토 지진이 발생하기 전 특별한 지표변위 동향은 알려진 바 없다(GSI, 2016b). 구마모토지진에 주요한 영향을 끼친 단층은 후타가와 단층과 히나구 단층이다. 변위에 주요한 영향을 미친 규모 6이상의 세 지진은 그 두 단층의 사이에서 발생한 것으로 알려져 있다. 첫 번째와 두 번째 지진은 규모 6.5, 6.4로 2016년 4월 14일과 15일에 각각 발생하였다. 그리고 2016년 4월 16일 규모 7.3의 본진이 발생했다(Mukunoki et al., 2016; GSI, 2016a). 지진의 속성과 관련하여 지난 연구에서는 두 단층의 교점을 기준으로 F1-F3의 영역으로 나누어 단층의 속성을 분석한 바 있다(Fig. 1). 분석에 따르면 F1의 경우 정단층과 우수향 주향이동 단층의 특징을 동시에 보였고, F2와 F3의 경우 각각 우수향 주향이동 단층과 정단층의 특징을 나타냈다(Himematsu and Furuya, 2016). 이와 같은 단층의 움직임에 의하여 상당한 지표변위가 발생하였다(GSI, 2016a). 현장 관측 결과, 단층대 근처에서 최대 2 m 이상의 침하와 30 cm 이상의 융기가 확인되었다. 또한 동–서 방향과 남북방향으로도 최대 1.5 m 이상의 변위가 발표된 바 있다(GSI, 2016a).

Fig. 1.  Shadow relief map of study area, Kumamoto, Japan. Colored map on the upper-left corner shows the location of study area. Solid black lines indicate the faults that triggered the 2016 Kumamoto Earthquakes. Yellow stars show the location of the earthquakes over magnitudes of 6. Each white solid box presents the coverage of used data; Detailed description about dataare wrote below text which belong to Table 1.; White triangles indicate the location of GNSS Earth Observation Network System (GEONET) of Japan; The reference of colored map and shadow relief map were from Google Earth and Shuttle Radar Topograpy Mission (SRTM); F1-3 indicate principal fault line triggered serial Kumamoto earthquakes (Himematsu and Furuya, 2016).

지표변위에 주요한 영향을 끼친 본진 이후에 후타가와 단층과 히나구 단층 근처에서 2,000회 이상(2016년 6월 12일 기준)의 여진이 발생했고 특히 규모 5 이상의 지진이 10회 발생함에 따라 추가적인 지표변위가 발생했다(Mukunoki et al., 2016; JMA, 2016). 이 여진에 의한 지표변위는 ALOS PALSAR-2의 위성레이더 간섭영상에서 확인된 바 있다. 관측 결과 두 단층선 근처에서 최대 약 10 cm의 관측방향 지표변위가 추가적으로 확인되었다(2016년 5월 2일 기준)(GSI, 2016a).

Table 1은 본 연구에서 활용한 ALOS PALSAR-2 영상의 주요 촬영 파라미터를 나타낸다. Stripmap 모드로 촬영된 본 영상은 6.37 m의 비행 방향 유효 안테나 폭으로 촬영되었다. 이에 따라 SLC(Single Look Complex)의 비행 방향 해상도는 약 3.19 m로 계산된다. ALOS PALSAR-2는 L-band 위성으로 중심주파수는 1.258 GHz이다. 낮은 주파수에 따라 이온층에 의한 변이에 큰 영향을 받는다(Meyer et al., 2006; Jung et al., 2013; Chae et al., 2017; Lee et al., 2015). 본 연구에서 활용한 영상은 pair1과 pair2로 구분하였으며 각각 20160211_20160602 그리고 20151119_20160616에 획득된 간섭쌍이다. pair1과 pair2의 수직기선은 각각 -74, 30 m였고 시간기선은 각각 112, 210일이었다. 수직기선의 경우 두 간섭쌍 모두 100m 이내로 공간 비상관화(spatial decorrelation)에 의한 영향은 작을 것이라 판단됐다(Zebker and Villasenor, 1992). 하지만 pair1은 pair2에 비하여 두 배 이상 수직기선이 길어 지형에 의한 오차에 큰 영향을 받는다(Jung et al., 2009; Jung et al., 2015; Baek et al., 2018a). 한편 시간 기선의 경우 112일과 210일로 pair2에서 시간 비상관화(temporal decorrelation)에 의한 효과가 클 것이지만 L-band 위성으로 그 영향은 작을 것이라 판단된다(Zbker and Villsenor, 1992).

Table 1.  Principal parameters of used data

pair1의 경우 그 영역이 주요 지진의 발생 위치와 단층을 전반적으로 포함하고 있다. 한편 pair2는 전체 영상의 영역 중 일부지역에서만 변위의 양상이 발견될 것으로 판단된다(Fig. 1). 연구에서 활용한 GPS 상시관측소 데이터는 일본 국토지리원에서 제공하는 GEONET의 매일 관측 자료를 활용했다. GEONET 데이터로부터 지진 전(2016년 3월)과 후(2016년 6월)의 위치를 각각 평균 내어 차분함으로써 위성레이더 기반 지표변위 관측치의 검증자료로 활용하였다.

이온층 효과 보정을 위한 기준 변위 자료는 Baek (2017)이 제시한 3차원 지표변위 관측 결과를 활용했다. 해당 결과에서 제시한 3차원 지표변위 관측 결과는 상향궤도인 pair1과 pair2의 관측방향 관측치와 하향궤도에서 20160307_20160418의 간섭쌍으로 생성된 관측방향 관측치와 비행방향 관측치를 융합하여 제작되었다. 3차원 관측치에서 남-북방향의 지표변위는 비행방향 지표변위 관측치에 의해서 큰 영향을 받는다(Jung et al., 2011). 그런데 추가적으로 활용한 하향궤도 관측치의 촬영시기가 pair1, pair2와 차이가 있기 때문에 하향궤도의 관측치는 본진 이후의 여진으로 발생한 지표변위를 포함하지 못하고 있다는 한계가 존재한다(GSI, 2016a).

3. 연구방법

1) 다중개구간섭기법

다중개구간섭기법(MAI)은 비행방향의 분할빔(split-beam) 방법을 통하여 최초로 고안하였다(Bechor and Zebker, 2006). 이 방법은 그 이후로 간섭 위상의 오차 및 왜곡 저감, 계산 효율성 증대, 대형 변위에 의한 비상관화 저감 등의 형태로 향상되었다(Jung et al., 2009; Jung et al., 2013; Jung et al., 2014; Jung et al., 2015). 본 연구에서는 Jung et al.(2015)에서 제공한 절차를 따랐다. 다만 ALOS PALSAR2 자료의 경우 일반 사용자에게 원시 데이터가 제공되지 않아 본 연구에서는 SLC 자료에 대하여 Common band filtering을 적용하는 것으로 데이터 처리를 시작하였다(Jo et al., 2017). 적용된 다중개구간섭기법의 처리 절차는 크게 여섯 단계로 이루어져 있다(Jung et al., 2015). 그 절차는 다음과 같다.

1) 주 영상과 부 영상의 SLC 영상으로부터 Common band filtering을 통하여 전체 개구(Full-aperture), 전시(forward-looking), 후시(backward-looking) SLC를 생성한다.

2) 전체 개구, 전시, 후시 간섭 영상을 생성한다. 이 때 각각의 영상은 전체 개구 영상의 기하에 따라 정합고 첫 번째 멀티룩을 수행한다. 이때 멀티룩 수는 SLC의 픽셀간격을 고려하여 관측방향과 비행 방향으로 각각 4와 5로 적용했다.

3) 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)로부터 위상 영상을 제작하여 전체 개구, 전시, 후시 간섭 영상에 존재하는 지형 효과를 저감하여 차분간섭영상(Differential SAR Interferometry; DInSAR)을 제작한다.

4) 전체 개구 차분간섭영상에 대하여 Goldstein 필터를 적용하여 존재하는 위상노이즈 성분을 저감했다. 이때 비선형 피팅 지수는 0.7로 정하였고 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transformation) 윈도우 크기는 64픽셀로 적용했다(Goldstein and Werner, 1998). 필터링된 전체개구  차분간섭영상의 위상을 전시와 후시 차분간섭영상으로부터 차분하여 잔여간섭영상(Residual interferogram)을 제작한다.

5) 전시와 후시 잔여간섭영상의 위상을 서로 차분함으로써 다중개구간섭 영상을 생성한다. 이때 두 번째 멀티룩과 Goldstein 필터를 추가로 적용한다. 멀티룩은 위상 오차를 저감하기 위하여 관측 방향과 비행방향에 대하여 33의 동일한 크기로 각각 적용했다. 또한 Goldstein 필터는 4)에서와 동일하게 비선형 피팅 지수는 0.7로 정하였고 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transformation) 윈도우 크기는 64 픽셀로 적용했다(Goldstein and Werner, 1998).

6) 생성된 다중개구간섭영상에 존재하는 flat-earth 왜곡, 지형왜곡을 저감한다.

보다 자세한 다중개구간섭기법 처리 과정은 기존에 게재된 논문에서 확인할 수 있다(Bechor and Zebker, 2006; Jung et al., 2013; Jung et al., 2014; Jung et al., 2015).

2) 이온층 보정 절차

위성레이더에서 나타나는 이온층 왜곡은 총 이온화전자량(ionospheric total electron content)과 위성레이더의 중심주파수에 의하여 결정된다. 이 때문에 파장이 약 24 cm인 L-밴드 위성이 C-밴드(약 6 cm)나 X-밴드(약 3 cm) 위성보다 더욱 심한 이온층 왜곡을 나타낸다(Jung et al., 2017b). 위성레이더 간섭영상에서의 이온층 왜곡보정과 관련된 연구는 크게 네 가지로 구분 지을 수 있다. 관측 방향 그룹과의 위상차방법(range group-phase delay difference)(Meyer et al., 2006), 관측 방향 스펙트럼 분할방법(range split-spectrum)(Bamler and Eineder, 2005), 비행방향 편이(azimuth shift) 방법(Jung et al., 2013), 그리고 편파(polarimetry) 기반 보정 방법(Zhu et al., 2017)이 그 예시이다(Leeet al., 2015; Jung et al., 207b).

한편 위성레이더 다중개구간섭영상에서의 이온층 왜곡 보정에 대해서는 위성레이더 간섭 영상의 경우에 비하여 연구 사례가 많지 않다. 단지 최근 연구에서 이온층 변이가 영상 내에서 비행 방향의 줄무늬형태로 나타난다는 점을 고려하여 방향필터(directional filter)를 통해 이온층 왜곡 위상(Ionospheric phase screen; IPS)을 제작하는 연구가 소개되었다.(Lee et al., 2015; Chae et al., 2017; Wegmuller et al., 2006). 특히 Chae et al.(2017)은 이온층 왜곡과 지표변위가 섞여있는 오프셋 트래킹 관측 결과로부터 이온층 왜곡을 저감하기 위하여 지표변위의 기준 영상을 제작하고 차분한 뒤 방향필터를 적용하여 이온층 왜곡 위상을 추출하였다. 이어서 이 과정을 반복적으로 적용함으로써 지표변위 관측 정밀도를 5~16배 향상시킨 바 있다.

Fig. 2는 본 연구에서 적용한 이온층 보정 처리 절차이다. Baek(2017)이 제시한 3차원 지표변위 관측 영상을 비행 방향의 관측 기하로 투영하여 기준 영상을 제작하였다(Jung et al., 2011; Fialko et al., 2001). 제작된 이온층 왜곡 비행방향 지표변위 관측 영상으로부터 투영하여 생성한 기준 영상을 차분한 뒤 방향 필터를 적용하여 초기 이온층 왜곡 위상을 제작하였다. 제작된 초기 이온층 왜곡 위상을 기존 이온층 왜곡 비행방향 지표변위 관측 영상에 대하여 차분함으로써 새로운 이온층 왜곡 지표변위를 생성하고 다시 보정을 수행하였다. 이러한 과정을 반복적으로 적용함으로써 지표변위 성분과 이온층 왜곡의 성분을 분리하였다.

Fig. 2.  Data flow of ionospheric correction.

4. 연구결과

적절하지 않은 방향과 필터의 크기로 설계된 방향필터를 적용하였을 때 보정 후에 설계한 필터의 방향으로 잔여 오차가 발생할 수 있다(Chae et al., 2017). 따라서 방향 필터의 방향과 크기를 결정하는 것은 이온층 오차의 streak 형태오차를 제거하는 데에 매우 중요한 과정이다. 영상 내에 존재하는 이온층 위상 변이의 방향성과 변화율을 고려하여 지역적인 신호 변이가 무시될 수 있도록 정성적으로 결정할 수 있다(Lee et al., 2015). 하지만 이 방법은 하나의 간섭영상 내에서 이온층 오차의 방향이 달라질 때에 보정품질이 부분적으로 달라질 수 있는 한계가 존재한다.

Fig. 3은 개선된 다중개구간섭기법을 적용하여 획득한 비행방향 지표변위 관측 영상이다. Fig. 3(a)(b)의 검정색 박스는 지진에 의하여 지표변위가 발생한 지역을 나타낸다(Baek et al., 2018a). 해당 지역에서 남북방향과 동서 방향으로 각각 최대 1.5 m의 변위가 발생하였다고 알려져 있다. 특히 Fig. 3의 검정 스 내부에서는 줄무늬 패턴이 이어지지 않고 끊어지는 형상을 보여준다. 이 단층선을 중심으로 변위의 방향이 반대이기 때문이다. 이 때문에 단순하게 확인된 이온층 변이의 방향성만 고려하여 방향필터를 적용했을 때에 지표변위의 성분이 포함되어 정확한 보정에 어려움이 있다(Chae et al., 2017). pair1(Fig. 3(a))에서 나타난 사선 방향의 줄무늬는 영상의 상단에서 하단에 이르기까지 사선의 방향이 점차 달라졌다. 상단에서는 관측 방향에 대하여 반시계방향으로 약 60°의 줄무늬가 형성되어 있었으며 하단에서는 약 45°의 줄무늬가 형성되었다. 또한 영상의 중간부분에서는 약 50°의 줄무늬가 나타났다. 한편 pair2(Fig. 3(b))에 대해서는 관측방향에 대하여 반시계 방향으로 34°로 영상 전체에서 거의 일정한 방향으로 줄무늬 패턴을 확인할 수 있었다.

Fig. 3.  Ionospheric contaminated along-track measurements; (a)20151119_20160616, (b) 20160211_20160602. Black solid boxes on (a), (b) denote the deformation area. Gray solid lines indicate the fault lines triggered the 2016 Kumamoto Earthquakes (Baek et al., 2018a; Himematsu and Furuya, 2016).

Baek(2017)은 pair1과 pair2의 관측방향 지표변위 관측치와 20160307_20160418의 관측·비행방향 지표 변위 관측치를 활용하여 3차원 지표변위를 제시한 바 있다. Fig. 4는 Baek(2017)이 제시한 3차원 지표변위 관측치를 위성의 비행 방향으로 투영하여 생성한 지표변위 기준영상이다. pair1(Fig. 4(a))과 pair2(Fig. 4(b))에서 각각 최대 -1.01, -1.63 m의 비행방향 지표변위를 포함하고 있다. 본 영상은 이온층 왜곡 성분을 추출하기 위한 기준 영상으로 활용되었다.

Fig. 4.  Synthetized MAI deformation map from 3d measurements (Baek 2017); (a) 20151119_20160616, (b) 20160211_20160602. Gray solid lines indicate the fault lines triggered the 2016 Kumamoto Earthquakes (Baek et al., 2018a; Himematsu and Furuya, 2016).

이온층 왜곡 성분을 추출하기 위하여 비행방향 지표변위 관측치로부터 기준 영상을 차분한 이후 방향 필터를 적용했다. Fig. 3에서 나타난 줄무늬의 방향성을 고려하여 pair2의 방향 필터는 34° 그리고 그 크기는150×63으로 결정하였다. 한편 pair1의 경우 영상 내에서 방향성이 뀌기 때문에 변위 지역에서의 방향성을 고려하여 50° 그리고 그 크기는 750×63으로 방향 필터를 설계했다. 또한 pair1과 pair2는 각각 3회, 2회 반복함으로써 이온층 효과를 추출하였다. 이 처리 절차는 연구방법에 서술해 두었으며, 보다 자세한 처리 절차는 Chae et al.(2017)에서 확인할 수 있다.

Baek(2017)에서는 부 영상 획득일이 2016년 4월 18일이기 때문에 이후 발생한 여진에 의한 지표변위 성분은 포함하지 못한다. 즉 기준영상의 지표변위를 차분한 비행방향 관측치에는 2016년 4월 18일 이후의 지표변위성분(여진, 산사태, 붕괴 등)과 이온층 왜곡 성분을 포함한다. 따라서 방향필터를 적용할 때 이러한 잔여 지표변위 성분이 보정에 영향을 미칠 수 있다(Chae et al., 2017).

Fig. 5는 Chae et al.(2017)이 제시한 이온층 왜곡 보정방법을 적용한 결과 획득된 이온층 왜곡위상이다. pair1과 pair2에 대하여 추출된 이온층 왜곡 위상의 표준편차는 각각 0.16과 0.25 m로 pair2에서 보다 큰 이온층 왜곡이 존재한다는 것을 확인할 수 있다. Fig. 5의 검정 박스내부의 변위 패턴을 Fig. 3과 비교를 할 때 추출된 이온층 패턴에서 신호의 끊어짐이 저감되면서 전반적으로 사선 방향의 패턴을 확인할 수 있었다. 이는 기준 변위를 차분하고 방향필터를 적용함으로써 지역적인 신호변이가 무시됨에 따라 발생한 현상이다. 하지만 여전히 Fig. 5(a)의 검정 점선 박스 내부에서는 비선형적인 패턴이 확인되었으며 이러한 패턴은 기준 영상으로 활용한 3차원 지표변위의 시간 기선과 본 연구에서 활용한 시간 기선이 약 두 달간 차이가 나 발생한 것으로 판단된다(GSI, 2016a).

Fig. 5.  Extracted ionospheric phase screen of along-track measurements by directional filtering; (a) 20151119_ 20160616, (b) 20160211_20160602. Black solid boxes on (a), (b) denote the deformation area. Dotted black box of (a) shows non-linear phase pattern caused by different temporal baseline. Gray solid lines indicate the fault lines triggered the 2016 Kumamoto Earthquakes (Baek et al., 2018a; Himematsu and Furuya, 2016).

Fig. 6는 Chae et al.(2017)이 제시한 이온층 왜곡 보정방법을 적용하여 보정된 비행방향 지표변위 관측 결과이다. 이온층 왜곡 성분이 포함되어있던 비행방향 지표변위 영상에 대하여 추출된 이온층 왜곡 위상을 차분함으로써 획득되었다(Jung et l., 2017b). 보정 결과 두 영상에 대하여 이온층에 의한 왜곡이 크게 완화되었다. 비행방향에 대하여 기존 문헌에서 알려진 바와 같은 정단층의 특징을 확인할 수 있었다(Yuji et al., 2016).

Fig. 6.  Corrected final along-track measurements; (a) 20151119_20160616, (b) 20160211_20160602. Black dotted boxes on (a) denote the linear signal pattern caused by a single directional filter. Black solid box shows unmeasured deformation from previous study (Yuji et al., 2016) because of different temporal baseline. Gray solid lines indicate the fault lines triggered the 2016 Kumamoto Earthquakes (Baek et al., 2018a; Himematsu and Furuya, 2016).

또한 pair 1(Fig. 6(a))과 pair2(Fig. 6(b))에서 최대 -1.43, -1.63 m의 지표변위가 각각 관측되었다. pair1에서 기존에 비해 최대 지표변위가 컸다. 그 원인은 Fig. 6(a)(b)의 검정색 실선박스에서 확인할 수 있다. pair1, 2(Fig. 6(a)(b))의 검정색 실선 박스에서는 기준 영상(Fig. 4(a)(b))과는 다른 지표변위 양상을 확인할 수 있었다. Baek(2017)에서 활용한 간섭쌍이 20160307_20160418에 획득된 자료이기 때문에 2016년 4월 18일 이후에 발생한 지표변위가 추가적으로 관측된 것이다. 한편 Fig. 6(a)의 검정색 점선 박스 내부에서 선형적인 형태의 위상 변이가 발견되었다. 이는 pair1의 이온층 왜곡 방향의 변동과 추가적인 지표변위 때문에 발생한 효과로 지표변위의 양상을 정확하게 관측하는 데에 한계로 남아있다. 전술한 한계에도 불구하고, 이와 같은 관측 결과는 기존 3차원 관측치의 시간적 불일치를 극복하고 보다 정확한 단층의 변화를 파악하는 데에 기여할 수 있다.

2차원 푸리에(Fourier) 분석을 통하여 이온층 보정 결과를 평가할 수 있다(Jung et al., 2013). 본 연구에서도 이온층 보정 결과를 정성적으로 검증하기 위하여 2차원 푸리에분석을 수행하였다. Fig. 7은 pair1과 pair2의 2차원 파워 스펙트럼(power spectra)을 나타낸다. 첫 번째 열(Fig. 7(a)(b)(c))과 두 번째 열(Fig. 7(d)(e)(f))은 각각 pair1과 pair2의 다중개구간섭 영상(Fig. 7(a)(d)), 이온층 왜곡위상(Fig. 7b)(e)) 그리고 보정된 비행방향 지표변위 관측 결과(Fig. 7(c)(f))를 나타낸다. 워 스펙트럼을 제작하기 위하여 Hanning window를 적용했으며, 각 영상의 평균 변위는 0.0 m로 설정하였다(Jung et al., 2013). 파워 스펙트럼에서 나타나는 사선은 이온층 왜곡 패턴에 수직한 방향으로 나타난다(Jung et al., 2013). 이 때문에 보정되기 전의 다중개구간섭 영상과 이온층 왜곡 위상에서 이온층의 방향과 수직한 방향의 패턴이 발견되었다(Jung et al., 2013). pair1의 보정된 비행방향 관측영상(Fig. 6(c))에서는 여전히 선형적인 사선 형태의 신호를 발견할 수 있었다. 이는 영상 영역 내에 변위 지역의 범위가 넓고 크기 때문이다. 또한 수평한 방향으로 패턴이 남아 있었는데, 이는 마스킹 된 영역에 의하여 변위의 중심이 이탈되었기 때문이다. 한편 pair2(Fig. 7(f))의 경우 선형적인 패턴이 거의 사라졌다. 이를 바탕으로 볼 때 pair2의 경우가 pair1에 비하여 이온층 왜곡 위상이 더 정확하게 추출된 것을 의미한다.

Fig. 7.  Along and across power spectra; (a) ionospheric-contaminated, (b) extracted IPS and (c) corrected along-track measurements of pair1 and (d), (e) and (f) also indicate those of pair2 respectively in the same order.

Fig. 8은 GEONET 상시관측소 자료의 지표변위로부터 투영한 비행방향 지표변위를 참값이라 가정하고 pair1(Fig. 8(a))과 pair2(Fig. 8(b))의 최종 비행방향 지표변위 영상을 비교한 결과이다. 보정 전 pair1과 pair2 의 RMSE(root mean squared error)는 각각 47.55, 52.29 cm로 pair2에서 미세하게 관측 정밀도가 떨어졌다. 이는 pair2의 이온층 효과의 변이가 pair1에 비하여 심했기 때문이다(Fig. 5). 한편 방향필터를 활용하여 보정한 후에는 pair1과 pair2가 9.87과 8.13 cm의 RMSE를 나타냈다. 이는 보정 전 관측 정밀도에 비하여 각각 4.8배와 6.4배 향상된 결과이다. 이온층의 효과가 심했음에도 불구하고 pair2가 pair1보다 결과적으로 더 좋은 관측정밀도를 나타냈다. 이는 pair2의 이온층 왜곡이 pair1에 비하여 일정하므로 pair2의 이온층 왜곡 성분이 pair1 보다 잘 추출되었기 때문이다.

Fig. 8.  Comparison between SAR derived along-track displacements and GPS derived along-track displacements; (a)20151119_20160616, (b) 20160211_2016002.

5. 결론

지진에 의하여 발생한 지표변위를 관측하는 것은 단층 구조를 파악하고 누적·해소된 응력을 산출하는 데에 매우 중요하다. 이 때문에 최근 발생한 2016 구마모토 지진에 대해서도 정밀한 관측 결과가 제시된 바 있다(Baek, 2017). 하지만 이 결과는 위성영상에 존재하는 이온층 효과에 의하여 두달 이상의 시간기선 차이를 가진 영상들을 융합하여 생성한 결과이다. 이 때문에 여진에 의한 지표변위에 대해서는 불일치가 존재한다(GSI, 2016a). 포괄적인 단층 변동에 대하여 보다 정확하게 관측하기 위해서는 이러한 시간 기선을 가능한 일치시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 보다 정확한 단층의 이동을 파악하기 위하여 2016 구마모토 지진에 대하여 다중개구간섭영상의 이온층 보정을 통해 비행방향의 지표변위를 정밀하게 관측했다. 이를 위하여 L-밴드 ALOS PALSAR-2에서 촬영된 두쌍의 위성 레이더 간섭쌍(20160211_20160602, 20151119_20160616)에 대하여 개선된 다중개구간섭기법(Jung et al., 2009; Jung et al., 2014; Jung et al., 2015)과 방향필터 기반 이온층 오차 저감 기법(Chae et al., 2017)을 적용했다.

보정된 비행방향 지표변위 영상에서는 기존 3차원 관측치에서 관측하지 못했던 지표변위 양상이 발견되었다. 이는 2016년 4월 18일 이후에 발생한 지표변위 성분으로 판단된다. GNSS 상시관측소 데이터를 활용하여 검증한 결과, pair1보다 pair2에서 더욱 심한 이온층패턴이 확인되었음에도 불구하고 최종 검증결과 pair1과 pair2의 RMSE가 9.87, 8.13 cm로 관측 정밀도가 산출되었다. 각각 4.8배, 6.4배 개선되었다. 이와 같이 pair2에서 보다 나은 관측정밀도를 나타낸 것은 1) pair1에 여진에 의한 지표변위 성분이 포함되어 있었고 2) pair2의 이온층 왜곡 패턴의 방향이 전반적으로 일정했기 때문이다. 이와 같은 관측 결과는 기존에 발표된 3차원 지표변위에서 존재하는 시간기선의 불일치를 개선하고, 2016 구마모토 지진의 단층 거동과 관련하여 보다 정확한 3차원 지표변위 관측에 활용될 수 있다(Baek, 2017).

사사

이 연구는 2017년 기상청 기상·지진 See-At 기술개발연구 사업의 지원을 받아 수행되었습니다(KMI2017-9060). 또한 본 연구에서 활용한 ALOS PALSAR-2 자료와 GPS 상시관측소 자료(GEONET)자료는 각각 JAXA의 ALOS PALSAR-2 연구프로그램(RA4, PI No. 1412)와 일본 국토지리원(Geospatial Information Authority; GSI)으로부터 제공받았습니다.