Korean Journal of Remote Sensing (대한원격탐사학회지)

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A Review on Remote Sensing Techniques and Case Studies for Active Fault Investigation

활성단층 조사에 활용되는 원격탐사 기술과 사례의 고찰

  • Gwon, Ohsang (Department of Earth and Environmental Sciences, Pukyong National University) ;
  • Son, Hyorok (Department of Earth and Environmental Sciences, Pukyong National University) ;
  • Bae, Sangyeol (Department of Earth and Environmental Sciences, Pukyong National University) ;
  • Park, Kiwoong (Department of Earth and Environmental Sciences, Pukyong National University) ;
  • Choi, Ho-Seok (Department of Earth and Environmental Sciences, Pukyong National University) ;
  • Kim, Young-Seog (Department of Earth and Environmental Sciences, Pukyong National University) ;
  • Lee, Seoung-Kuk (Department of Earth and Environmental Sciences, Pukyong National University)
  • 권오상 (부경대학교 지구환경과학부) ;
  • 손효록 (부경대학교 지구환경과학부) ;
  • 배상열 (부경대학교 지구환경과학부) ;
  • 박기웅 (부경대학교 지구환경과학부) ;
  • 최호석 (부경대학교 지구환경과학부) ;
  • 김영석 (부경대학교 지구환경과학과) ;
  • 이승국 (부경대학교 지구환경과학과)
  • Received : 2021.12.09
  • Accepted : 2021.12.24
  • Published : 2021.12.31
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Abstract

Since most large earthquakes occur by reactivation of preexisting active faults, it is important to understand the locations and characteristics of active faults in terms of earthquake hazard research and earthquake disaster prevention. Recently, several remote sensing techniques are broadly used for lineament analysis performed prior to field surveys in active fault surveys. The aim of this paper is introducing simple principles and application examples of each remote sensing technique (satellite remote sensing, airborne remote sensing, InSAR, LiDAR) widely used for active fault investigation. This paper also explains the analytical methods for the slope break generated by fault activity based on GIS and the horizontal displacement of the strike-slip fault. In discussion, we would like to discuss the problems and solutions on making DEM based on aerial photography, and a new developed technique (RRIM) to overcome the problems of DEM based on aerial LiDAR. Understanding remote sensing techniques used for active fault investigation and utilizing appropriate methods depending on the situation and limitations of each remote sensing technique are important for effective active fault investigation.

대부분의 대규모 지진은 기존의 활성단층이 재활하여 발생하므로, 이러한 활성단층의 위치와 특성을 파악하는 것은 지진재해 연구와 지진방재 측면에서 매우 중요하다. 최근에는 활성단층 조사에서 지표지질조사에 앞서 실시하는 선형구조 분석에 다양한 원격탐사 기술이 유용하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원격탐사 기술 중 이러한 활성단층 조사에 널리 활용되는 위성원격탐사, 항공원격탐사, 그리고 InSAR, LiDAR 기법의 간단한 원리와 적용사례를 소개하고자 한다. 또한, GIS를 활용하여 단층활동에 의해 형성된 경사급변점과 주향이동단층의 수평변위를 분석한 사례를 소개하고자 한다. 토의에서는 항공사진을 활용하여 DEM을 구축할 때 발생할 수 있는 문제점들과 해결방안, 항공 LiDAR 기반 DEM의 문제점을 극복하여 개발한 새로운 기법인 RRIM에 대해 논의하고자 한다. 활성단층 조사에서 어떤 원격탐사 기술이 활용되는지 이해하고 각 원격탐사기법의 장단점과 한계점을 이해하여 상황에 따라 적절한 방법을 활용하는 것은 효율적인 활성단층조사를 위해 중요하다.

Keywords

1. 서론

판의 경계를 따라서 수많은 대규모 지진활동이 발생하고 있으며(Khattri, 1987; Byrne et al., 1992; Nelson et al., 1995), 이로 인해 지진동과 지표파열 같은 일차적인 재해뿐만 아니라 쓰나미, 산사태 등과 같은 이차적인 재해도 발생하여 인류에게 막대한 피해를 주고 있다 (Satake, 1995; Rodríguez et al., 1999; Ghobarah et al., 2006; Yin et al., 2009; Mori et al., 2011). 우리나라는 판의 경계부로부터 떨어져 있어 지진의 안전지대로 여겨져 왔지만 최근 한반도 남동부에서 발생한 중규모의 경주지진 (2016년 09월 12일, MW=5.5; Kim et al., 2017)과 포항지진 (2017년 11월 15일, MW=5.4; Kim et al., 2018)은 한반도가 지진의 안전지대가 아니라는 것을 인식시켜 주었다. 우리나라에서의 계기지진 관측은 1905년부터 시작되었고, 신뢰할만한 본격적인 계기지진 관측은 1978년부터 시작되었다. 계기지진 관측 이전의 지진활동은 역사기 록(Lee, 1998; Yoon et al., 2001)에 의존하고 있으며, 이들을 살펴보면 한반도에서도 중규모 이상의 지진이 계기 지진 관측 이전에도 발생한 것을 알 수 있다.

지진 대부분은 활성단층이 재활하여 발생하므로 활성단층의 위치와 특성을 파악하는 것은 지진재해와 방재의 측면에서 매우 중요하다. 이를 인식하여 국내외에서 활성단층을 추적하고 그 활동성을 이해하기 위한 연구들이 활발히 수행 중이다(Grant et al., 1994; Ritz et al., 1995; Klinger et al., 2003; Kim et al., 2004; Park et al., 2006; Chen et al., 2007; Kyung, 2010). 활성단층 조사는 선형구조분석, 지표지질조사, 지구물리탐사, 굴착조사 및 연대 측정 순서로 진행된다. 특히, 최근 원격탐사 기술의 급격한 발전으로 이러한 활성단층의 추적과 조사를 위한 선형구조분석에 다양한 원격탐사 기법이 폭넓게 활용되고 있다(Choi et al., 2017; Choi et al., 2019; Oh, 2019; Oh and Kim, 2019).

활성단층 조사에 있어 원격탐사 기술은 직접 조사하기 어려운 지역을 원격탐사 자료를 활용하여 쉽게 확인 할 수 있고 동일 지역을 일정한 간격으로 관찰할 수 있다는 장점이 있어 과거부터 위성사진, 항공사진, InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) 기법 등을 활용해 왔다. LiDAR (Light Detection And Ranging) 기법은 우리나라와 같이 지표를 피복하고 있는 식생 및 수목 등의 지표 장애물로 인해 원지형을 확인하기가 어려운지 역에서 식생을 제거하여 원지형을 확인할 수 있어 활성 단층 조사에 큰 도움을 주고 있다(Song et al., 2020). 따라서 본 논문에서는 활성단층 조사에 활용되는 다양한 원격탐사 기술과 GIS (Geographic Information System)를 간단히 소개하고 이들을 활용한 최신 연구의 예들을 소개하고자 한다.

2. 원격탐사 기술과 활용

원격탐사는 특정 지형지물에 대해 직접적인 접촉 없이 센서를 이용하여 사물이나 지표에 대한 정보를 추출하는 기술이며, 원격탐사 기술은 센서와 대상물과의 거리에 따라 위성, 항공, 지상 원격탐사로 구분한다(Lee, 2021). 위성 원격탐사는 인공위성을 활용하는 방법으로 한 번에 수십~수천 km 폭에 이르는 지역을 촬영할 수 있다. 항공 원격탐사는 항공기를 활용하는 방법으로 비행 고도에 따라 수십~수백 km2 면적을 촬영할 수 있으며, 최근에는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)의 보급으로 좁은 지역에 대해 고해상도 영상을 획득하고자 할 때 활용되고 있다. 지상 원격탐사는 지상에서 차량이나 사람에 의해 자료를 얻으며, 결과물은 위성 및 항공 원격탐사자료의 참조자료로 활용되기도 한다(Lee, 2021). 본 논문에서는 활성단층 조사에 활용되는 원격탐사 기법인 위성원격탐사, 항공원격탐사, InSAR, LiDAR에 대해 소개하고자 한다.

1) 위성원격탐사

인류 최초의 인공위성은 1957년 구소련에서 발사한 Sputnik 1호이며, 이에 뒤따라 미국은 1958년 국가항공 우주국(NASA)을 설립하였다. 이후 1960년대 구소련과 미국의 냉전체제 가운데 각국에서 많은 위성을 발사했으며 인공위성에 카메라 및 전자광학센서 등을 탑재하여 지구를 촬영했다(Lee, 2021). 인공위성은 종류에 따라 주기의 차이는 있지만, 같은 지역을 반복적으로 촬영할 수 있다는 큰 장점이 있다.

지진이 발생하면 지진동에 의한 일차적인 피해뿐만 아니라 산사태, 지진해일과 같은 이차적인 피해 또한 광범위하게 발생한다. 따라서 추가적인 피해를 줄이기 위해서는 지진피해의 위치와 규모를 신속하게 파악하고 조치를 취하는 것이 매우 중요하다. 그러나 한정된 인력과 통행제한 등으로 인하여 넓은 지역을 조사하고 대처하는 데에는 한계가 있을 수 있다. 이런 경우 인공위성사진을 활용하여 지진재해 발생 전과 후를 비교하면 피해의 위치뿐만 아니라 규모를 손쉽게 파악할 수 있고, 신속한 복구 지원을 시행할 수 있다. 실례로 2005년 모멘트 규모 7.6의 강진(USGS, 2006)이 카슈미르 지역을 강타했으며, 이로 인해 사망자 약 8만 명과 부상자 약 11만 명이 발생했다(Mulvey et al., 2008). 이때 발생한 지진으로 인해 산악지대에 있는 카슈미르에는 산사태로 마을 전체가 뒤덮여 피해지역으로의 접근이 어려웠으나, 카슈미르 정부는 피해를 추정하고 복구를 지원하는데 동일 지역을 반복적으로 촬영한 인공위성사진을 효과적으로 이용한 바 있다(Fig. 1; Earth Observatory, 2016).

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Fig. 1. Before and after the landslide that occurred during 2005 Mw 7.6 earthquake in Kashmir (https://earthobservatory.sg).

수많은 인공위성 중 ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)와 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission)은 활성단층 조사에 서 특히 활용도가 높다. ASTER는 EOS-Terra Satellite의 3개 센서로부터 제공되며, 15개의 가시광선~열적외선 영역에 해당하는 밴드를 통해, 높은 공간 분광해상도의 입체영상자료를 제공한다(Abrams et al., 2002). ASTER 밴드는 파장영역에 따라 가시광선-근적외선(VNIR; visible-near infrared), 단파 적외선(SWIR;software infrared), 열적외선(TIR; thermal infrared)으로 구분되며, 일반적으로 널리 사용되고 있는 VNIR은 지형 및 지질학적 연구 분야에서 단층이나 습곡 등을 포함하는 광역적인지 질구조 분석, 지질도 작성 및 수정, 광물 및 지하수 탐사를 위한 기초자료로 활용되고 있다(Lee, 2014; Jeong et al., 2015). SRTM은 전 지구적 범위의 고해상도 지형 정보를 구축하기 위한 목적으로 Shuttle Endeavour호의 두 안테나에서 C-band와 X-band를 이용하여 전 지구의 약 80%에 대해(60°N~60°S) DEM (Degital Elevation Model) 을 구축하였으며, 2004년부터 전 세계 90 m 이하 공간해 상도의 DEM 자료를 무료로 공개하고 있다(Yoo et al., 2007; Gang et al., 2009).

ASTER와 SRTM 기반의 DEM 자료는 상대적으로 비용이 저렴하고, 짧은 시간 내에 광역적인 지역에 대한 자료를 획득할 수 있다는 장점이 있다(Jeong et al., 2015). 또한, 정확한 좌표체계를 바탕으로 별도의 처리과정 없이 대상 지역의 좌표계와 해상도로 변환하는 과정만으로 DEM을 구축할 수 있기에 그 활용도가 매우 높다 (Jeong et al., 2010). 반면, 축척과 해상도 문제로 10 m 이 내의 변위를 보이는 구조지형이나 정밀한 선형구조 추출은 비교적 어렵다는 단점을 갖고 있다(Choi et al., 2013). 따라서 ASTER나 SRTM 기반 DEM 자료는 비용 문제 나 촬영환경의 제약 등으로 고해상도의 원격탐사 자료 획득이 불가능한 지역에서 활성단층 조사를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

2) 항공원격탐사

항공사진은 비행 물체에서 찍은 사진을 의미한다. 촬영에 사용되는 카메라는 아날로그 카메라와 디지털카메라가 있다. 과거에 주로 이용한 아날로그 카메라는 촬영 높이에 의해 축적이 결정되며, 수치영상을 추출하기 위한 스캔 과정에서 오차가 발생할 수 있는 단점이 있다. 디지털카메라는 아날로그 카메라의 단점을 보완하여 운영비용, 처리시간 등을 줄임으로써 효율을 높여 현재 널리 활용되고 있다. 디지털카메라로 촬영한 사진은 수치자료로 보관 및 유지관리가 용이하다(Choi, 2010).

단순히 한 장의 항공사진을 활성단층 조사에 활용할 수도 있지만, 두 안구 사이 시차를 이용하여 대상물에 입체감을 부여하는 입체시(stereoscopic viewing)를 활용하기도 한다. 입체경은 중첩된 두 영상을 입체시로 보기 위한 광학도구로, 대표적으로 거울식 입체경이 이용된다. 거울식 입체경은 반사거울과 접안거울이 두 쌍을 이 루어 프레임에 장착되어 있으며, 반사거울에서 반사된 오른쪽과 왼쪽의 상이 각각의 접안거울에 반사되어 입체모델이 접안거울 바로 아래에 맺히는데, 이 입체모델 로 대상을 입체적으로 관찰할 수 있다(Aber et al., 2019).

지형은 단층활동에 영향을 받은 변형의 흔적을 나타내기 때문에, 지형학적인 지시자들(단층애, 굴절하천, 단층구릉 등)을 활용하여 단층활동에 대한 정보를 얻을 수 있다(O’Leary et al., 1976; Ko et al., 2015). 특히 최근에 단층활동을 겪은 지역은 직선적이고 명확한 지형적 특성을 보이기 때문에 지표지질조사 이전에 항공사진을 활용한 지형분석이 선행적으로 실시된다(Holdsworth et al., 1997; Chernicoff et al., 2002). 그러나 우리나라와 같은 영토 대비 인구밀도가 높은 나라(대한민국: 511명/km2; 독일: 234명/km2; 미국: 35/km2; 호주: 3명/km2; www. worldpopulationreview.com)는 지속적인 개발로 원지형을 파악하기가 쉽지 않다. 따라서 원지형이 훼손된 지역에서는 과거에 촬영한 항공사진을 활용하면 원지형의 지형학적인 지시자들을 확인할 수 있으므로(Fig. 2), 활성단층 조사에는 과거 항공사진이 널리 활용되고 있다(Lee et al., 2019; Oh and Kim, 2019; Kim et al., 2020; Saint Fleur et al., 2020; Gwon et al., 2021; Kim and Seong, 2021).

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Fig. 2. Aerial photographs (taken in 1954, 2021 respectively). Note that small streams (blue lines) are deflected across the inferred fault scarp (modified from Gwon et al., 2021).

비행체에서 대상지형을 촬영할 때, 태양의 고도에의 한 그림자가 생기지 않게 촬영하는 게 일반적이지만, 1960년대 초부터 단층활동으로 인해 나타나는 지형의 특성을 더 잘 나타내기 위하여 낮은 태양고도로 그림자를 의도적으로 생성하여 촬영하는 방법인 LSAP (Low Sun Angle Photography)가 고안되어 사용되었다. Hackman (1967)은 기복이 적은 지형을 해석할 때, LSAP 로 촬영하여 다양한 방향에서 만들어진 그림자가 지형 해석에 도움이 되며, 지형에 따라 그 특성을 잘 드러낼 수 있는 태양고도가 다르다고 보고하였다. 또한 Cluff and Slemmons (1972)는 LSAP가 낮은 기복을 보이는 단층지형에서 단층대를 추적하는 데 가장 적합하다고 하였다. 하지만 대부분의 항공사진은 지형으로 인한 그림자가 형성되지 않게 태양의 고도가 수직으로 있을 때 촬영하기 때문에 LSAP 이미지를 구하기 힘든 단점이 있다. 하지만 DEM 기술의 발달로 DEM 기반의 음영기복 도를 제작하여 LSAP 이미지를 제작하는 것이 가능하다.

3) InSAR

InSAR 기법은 같은 위치에서 서로 다른 시간에 획득된 SAR 영상을 통해 획득된 위상차(phase difference)를 이용해 레이더 간섭영상(interferogram or interference image)을 생성한다(Fig. 3). 지표변형이 발생하면 지표로부터 산란되는 레이더 신호 간의 일치성을 나타내는 Coherence Value가 감소하게 되며, 이러한 관계를 Coherence Correlation (Zebker andVillasenor, 1992; Zebker et al., 1997; Bürgmann et al., 2000; Yoon et al., 2021)이라고 한다. 같은 위치에서 시간 간격을 두고 획득한 간섭영상의 Coherence Vaule 차이는 일반적으로 지진, 화산활동이나 산사태 등의 지표변형이 발생했음을 지시하며, 만약 어떤 지표변형도 발생하지 않았다면 지형(Zebker and Goldstein, 1986)이나 대기에서 구름 등에 의한 영향 (Massonnet et al., 1994)이 있었음을 지시한다.

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Fig. 3. Measuring surface movement with InSAR. An orbiting satellite sends a coherent radar signal to the surface and measures the backscattered radiation. The phase difference (position in the wave cycle) between the signal returning at two different times (time 1 in black and time 2 in red) can be used to estimate ground movement caused by a range of mechanisms (Biggs and Wright, 2020).

InSAR 기법은 1992년 ERS-1 위성을 이용하여 캘리포니아에서 발생한 MW 7.3 Landers 지진에 의한 지표변위를 처음 측정한 이래로(Massonnet et al., 1993) 지진변위 (Amelung and Bell, 2003; Stramondo et al., 2005; Wright et al., 2006; Hamling et al., 2017), 화산분출(Massonnet et al., 1995; Massonnet and Sigmundsson, 2000)뿐만 아니라 지진 이후 운동(Post-seismic motion; Massonnet et al., 1996; Peltzer et al., 1996), 판운동(Vadon and Sigmundsson, 1997) 그리고 화산분출 이후 주변 지역의 화산시스템(Sigmundsson et al., 1997)과 같은 매우 작은 규모의 변형들도 관측해왔다. 2016년 11월 14일 뉴질랜드 South Island 북동쪽에서 발 생한 Kaikōura 지진(MW=7.8)은 약 170 km 길이의 지표 파열을 발생시켰다. Hamling et al. (2017)은 GPS와 InSAR 영상을 통해 지표파열의 수평변위는 ~6 m이며, 최대 융 기는 8 m 이상으로 확인하였다(Fig. 4).

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Fig. 4. Observed, modeled, and residual interferograms for ALOS-2 and Sentinel-1A data. Heavy black lines indicate the modeled fault patches to have slipped during the earthquake. LOS, line of sight (Hamling et al., 2017).

특히, 현생의 지표변형 연구에 InSAR 기법을 적용하여 장점을 극대화할 수 있는 두 가지 지형이 있다. 첫 번째로, InSAR를 이용하면 지표파열 없이 습곡시켜 지형 기복을 형성하는 매복단층(blind fault)을 확인할 수 있다. Stramondo et al. (2005)은 2003년 12월 이란 Bam 지진(MW =6.5)을 일으킨 추정 매복단층(Arg-e-Bam 단층)으로 인한 지표변위를 파악하고, 단층변수를 구하기 위하여 European C-band Envisat Advanced SAR의 descending 트랙과 ascending 트랙 위성사진의 위상차를 기반으로 하는 간섭(interferogram)을 이용하였다. 또한 단층변수를 이용하여 추정 매복단층에 대한 InSAR 모델링을 실시한 결과로 Arg-e-Bam 단층의 자세(주향: 177°; 경사: 88°;선주각: 166°)를 추정하였다(Fig. 5). 두 번째로, InSAR를 이용하면 지진을 동반하지 않는 비지진성 포행(aseismic creep)을 확인할 수 있다. Bacques et al. (2018)은 2004년 9월 미국 Parkfield 지진(MW=6) 이후 5년 동안 SanAndreas 단층에서 일어난 포행으로 인한 지표변형을 파악하고, San Andreas 단층의 세 구간(Creeping, Parkfield, and Cholame)에서 포행률(creep rate)의 시/공간적인 특성을 파악하기 위해 InSAR를 이용하였다. 이 연구에서는 시 공간적 데이터 표본의 분해능 개선을 위해 ERS2 간섭 영상과 ENVISAT 간섭영상을 결합한 새로운 방법을 제안하였다. 연구결과로, Parkfield 지진 이후 각 구간의 포행률은 최대 7±1.5 cm/yr까지 다양했으며, San Andreas 단층의 복잡하고 규칙적이지 않은 단층활동의 진화를 확인하였다.

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Fig. 5. (a) Unwrapped phase from the co-seismic interferogram in Fig. 2a. Black areas correspond to the city of Bam and Bavarat village, and with the fault near field, (b) synthetic interferogram. The white line is the trace of the modelled fault, (c) residual map (Stramonodo et al., 2005).

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Fig. 6. (a) Schematic diagram showing the principle of airborne LiDAR, (b) schematic diagram showing the detection of multiple echos (Höfle and Rutzinger, 2011).

4) LiDAR

LiDAR 기법은 센서 자체에서 인공적인 에너지(레이저)를 발생시켜 원격탐사 자료를 획득하는 능동형 (active) 원격탐사 시스템 중 하나로, 레이저를 짧은 간격으로 연속적으로 주사한 뒤 목표물에서 반사되는 신호가 다시 수신되기까지의 이동시간을 이용하여 해당 지형의 3차원 좌표(x, y, z)를 획득할 수 있는 원격탐사 기법이다(Fig. 6(a); Arrowsmith and Zielke, 2009; Kim et al., 2014; Kim et al., 2020). 레이저 펄스를 산림지형에 송신할 때 수목으로 입사된 레이저는 잎, 가지, 줄기 등 수목의 여러 부분에서 여러 차례 반사되는 다중반사(multiple return)가 일어난다(Fig. 6(b)). LiDAR 기법의 최대 장점은 수신된 다중반사 신호 중에서 수목에 반사된 신호를 제거하고 지표면에서 최종 반사된 신호만을 이용해 DEM 자료를 제작할 수 있어 수목 아래의 원지형을 볼 수 있다는 것이다(Fig. 7; Höfle and Rutzinger, 2011; Kim et al., 2014; Kim et al., 2017). 또한 LiDAR를 기반으로 제 작된 DEM 자료는 다른 DEM보다 정밀도와 해상도가 높다는 장점이 있다. 반면 항공측량이나 간섭 레이더 같은 기존의 원격탐사 기법보다는 상대적으로 촬영지역이 좁고, 보다 큰 비용이 든다는 단점이 있다(Oh and Kim, 2019; Kim et al., 2020).

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Fig. 7. Comparisons between the aerial photograph and the DEM images of the same study area, (a) aerial orthophoto with a 25 cm resolution, (b) 40 m DTM, (c) 5 m resolution DEM, (d) 1 m resolution LiDAR-derived DEMs filtering buildings and vegetation (Chen et al., 2015).

일반적으로 LiDAR는 촬영법에 따라 항공(airbone) LiDAR와 지상(terrestrial) LiDAR로 구분된다. 항공 LIDAR는 항공기에 탑재된 레이저 스캐너가 목표물을 스캔하여, 스캐너와 목표물 사이의 정확한 거리 측정으로 얻은 측점의 고도 정보(z)와 LiDAR에 내장된 위성측위시 스템 수신기와 내부 항법장치를 이용하여 얻은 측점의 정확한 지도좌표(x, y)로 3차원 정보를 획득할 수 있다 (Kim et al., 2014). 지상 LiDAR는 레이저 스캐너를 삼각대에 고정하여 상하좌우로 회전하며 일정한 범위를 스캔하며, 스캐너와 목표물 사이의 상대적인 거리 측정으로 구조물의 3차원 정보를 획득할 수 있다(Lee and Kim, 2021). 지상 LiDAR는 고고학적 문화재에 대한 영상자료를 기록하거나 건축 현황을 측량하는데 주로 이용되어 왔으며(Lee, 2007; Costantino and Angelini, 2011; Lee and Cho, 2017), 최근에는 단층면을 스캔하여 단층면의 거칠기(roughness)를 정량적으로 평가하는 데에도 이용 되는(Bistacchi et al., 2011) 등, 활성단층 조사에서 항공 LiDAR와 함께 다양하게 활용되고 있다.

Kim and Oh (2019)는 항공 LiDAR 기반 DEM을 이용하여 자동화된 지형패턴 분류방법이 단층지형을 인지 할 수 있는지를 알아보기 위해 양산단층 중부에 있는 벽 계단층 일대의 지형을 지형패턴 분류방법(geomorphons) 으로 분류하였다(Fig. 8). 이에 이용되는 입력자료로 항 공 LiDAR 기반 DEM을 이용하였고, 입력변수 값의 변화에 따른 지형패턴 분석결과의 차이를 확인하였다.

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Fig. 8. Result of topographic surface classification using the airborne LiDAR (analysis radius: 20 cells)

활성단층을 확인하기 위한 직접적 방법인 굴착조사 에서는 굴착된 단면의 정보를 기반으로 고지진학적 연구가 주로 수행된다(Kim et al., 2020). 하지만, 일반적으로 굴착조사는 소유주가 있는 대지에서 굴착되기 때문에 조사 기간 이후에는 다시 원래대로 복구되어 현장의 공간 자료는 사라지는 제약이 있다. 이런 한계점을 극복하기 위해 Lee and Kim(2021)은 양산단층의 인보리 굴착조사 지점에서 지상 LiDAR와 디지털카메라를 이용하여 굴착단면의 3차원 자료를 형성하고, 디지털 공 간에서 굴착현장을 복원하였다(Fig. 9). 지상 LiDAR를 이용한 현장 복원은 시/공간적 제약이 있는 굴착조사를 보완하여, 비록 제한적이지만 복구 이후에도 디지털 공간에서 지질학적, 기하학적 정보를 얻을 수 있고, 이후 미래 연구자들이 관련된 정보를 쉽게 이용할 수 있다는 장점이 있다.

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Fig. 9. (a) Photograph of the Inbo-ri trench site, (b) photograph of the reproduced Inbo-ri trench site using point cloud data obtained with terrain LiDAR (Lee and Kim, 2021).

3. GIS를 활용한 변형의 정량적 분석

지표변형을 유발하는 단층운동은 지표에 지형변형을 기록하게 되고 이들은 과거의 단층운동 특성뿐만 아니라 단층의 위치를 추적하는데 중요하게 활용될 수 있다. 단층은 운동 특성에 따라 수직적 움직임이 우세한 경사이동단층(dip-slip fault)과 수평적 움직임이 우세한 주향이동단층(strike-slip fault)으로 구분한다. 따라서 변형기록을 추출하기 위해서는 단층의 종류와 운동특 성에 맞는 적절한 기법을 적용할 필요가 있다. 이런 단층운동으로 인한 변형을 정량적으로 측정 및 분석하기 위해 최근 GIS를 활용한 다양한 기법들이 널리 적용되고 있다. 본 절에서는 GIS를 활용하여 경사이동단층에 서는 경사급변점의 수직변위량을 어떻게 측정하고 해석하였는지 그리고 주향이동단층에서 변위하천(offset channel)의 수평변위량을 측정하고 해석한 일부 사례들을 소개하고자 한다.

1) 경사급변점

굴착조사는 고지진학 연구에서 활성단층 및 단층대를 정량적으로 평가하는 방법에 있어 가장 널리 알려진 조사 방법 중의 하나이며(Kim and Jin, 2006), 과거에 지표파열을 발생시킨 지진의 재발주기나 규모를 산정하는 데 다른 조사 방법들보다 가장 자세한 정보를 제공해 준다(Kumar et al., 2006; Madugo et al., 2012). 하지만 단층의 자세나 변위는 단층대를 따른 암상변화(lithological variation), 역학적 층서(mechanical stratigraphy), 단층의 종류, 단층 간의 연결성(interaction between segment faults) 등에 의해 큰 변동 폭을 보이며(e.g., Choi et al., 2017), 시간적 공간적 제약이 큰 굴착조사의 특성상 단층대 전 구간에 대한 조사는 어려운 실정이다. 이는 변위량을 이용해 최대지진 규모를 산정(Bonilla et al., 1984; Wells and Coppersmith, 1994)할 때 불확실성이 증가하는 한 요인이 될 수 있다.

경사급변점은 지반의 융기나 침강으로 경사가 급해지는 지점이며, 이러한 경사급변점은 경사이동단층에 서 단층활동을 지시하는 지형학적 증거로 활용된다. 이 들은 고지진학적 연구방법(굴착조사)과 다르게 단층활 동을 직접적으로 지시하지 않으며, 다른 지질현상이나 환경적 요인에 의해서 발달할 가능성이 있다. 하지만 지형학적 증거들이 단층대를 따라서 연속적이고 일관되게 발달하는 양상이 인지될 경우, 단층활동을 지시하는 증거로 활용할 수 있다. 최근 원격탐사 기술의 발달로 인해 자료처리 시간이 단축되고 정밀도가 향상되어 수백 km에 이르는 단층대까지도 연구가 수행되고 있다. 단층활동을 지시하는 지형학적 증거 중 경사급변점은 경사가 급격하게 변하는 지점으로 지구조적 활동 즉 단층활동에 의한 상하반의 고도차로 형성된다(Bierman and Montgomery, 2013). 이러한 경사급변점이 단일 프로파일 내에서 2회 이상 식별되거나, 고도차가 한 번의 지진활동에 의해 기록될 수 있는 변위보다 높을 경우 여러 번의 지진활동이 있었음을 지시한다. 단층에 수직으로 가로지르는 단일 프로파일(Fig. 10(a) and (c) in red line)만 을 이용한 경사급변점 분석은 누적변위량 중 1회 지진 변위량을 도출할 때 명확한 기준이 없었으나, Ewiak et al. (2015)는 단일 프로파일과 경사변화를 결합하여 지형분석을 한 결과 2회 이상에 의한 지표파열과 단일 지표파열의 분류가 더욱 명확할 수 있다고 제안했다(Fig. 10).

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Fig. 10. (a) Example profile of a composite fault scarp with two slope breaks, The last displacement increment is recorded by the steep free face. (b) Field photograph of a composite fault scarp with three slope breaks in its upper part, the free face represents the last displacement increment (LDI). (c) Example profile of a multiple fault scarp consisting of two ruptures, measurement of cumulative displacement is based on the location of slope breaks (XR1-1, XR1-2, XR2-1, XR2-2). The cumulative displacement is approximated by the sum of surface offsets. (d) Field photograph of the multiple fault scarp shown in Fig. 10(c) (Ewiak et al., 2015).

2) 주향이동단층 수평변위

주향이동단층은 단층활동 시 수평적인 움직임이 강하기 때문에 이를 정량적으로 측정할 수 있는 연구방법이 필요하다. 지표파열의 증거들을 활용하여 변위를 측정할 때, 단층에서 멀어질수록 상당한 양의 분산된 수평변위가 휘어짐(bending)이나 끌림(drag)에 의해 나타난다(Rockwell et al., 2002). 정확한 변위를 도출하기 위해서 기준점(piercing points)을 활용하며, 기준점으로 활용 할 수 있는 지형은 일반적으로 선형적인 특징을 보이는 하상 최저점(thalweg; Zielke and Arrowsmith, 2012), 단구 애(terrace riser; Knuepfer, 1988; Cowgill, 2007), 선상지 (alluvial fan; Sieh and Jahns, 1984), 능선(ridge; Peltzer et al., 1988) 등이 있다. 기준점을 활용하여 정확하고 정밀한 변위량을 도출하면 지진규모-변위 경험식(Wells and Coppersmith, 1994)을 활용하여 과거의 지진규모를 산출할 수 있으므로 지진재해도 평가에서 변위량은 매우 중요하다(Galadini and Galli, 2000).

위성영상, 항공 LiDAR 또는 UAV를 활용하여 제작한 DEM과 GIS를 활용하면 단층활동으로 변위된 지형의 정확하고 정밀한 변위량을 도출할 수 있다. Zielke and Arrowsmith (2012)는 상용프로그램인 MATLAB을 기반으로 한 GUI (Graphical User Interface)를 활용하여 수평 변위를 산출하였다. GUI를 활용하면 명령어를 입력하지 않고 마우스 등을 이용하여 손쉽게 작업을 수행할 수 있다. 작업순서를 간략히 기술하면, 먼저 단층과 변위 하천을 직접 그려준다. 이후에는 자동으로 수평·수직 변위량을 계산하며, 지진 전 지형을 재구성하기 위해 back slipping을 함으로써 계산된 수평·수직 변위량이 정확한지 확인한다(Fig. 11). 기존 연구와 우리나라와 같이 기준점이 훼손되기 쉬운 지역(지진 재발주기가 길고, 습윤한 지역)에서는 굴착조사와 연대측정을 통해 수평변위를 산출하였지만(Lindvall and Rockwell, 1995; Kondo et al., 2010), 기준점이 훼손되지 않고 잘 보존된 지역(지진 재발주기가 짧고, 건조한 지역)에서 Zielke and Arrowsmith (2012)가 제시한 방법을 이용한다면 보다 정밀한 결과를 빠르게 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

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Fig. 11. (A) Hillshade map of channel ZA10792a (Zielke et al., 2010) with fault trace (turquoise) and profile locations (red and blue), (B, C) schematic plot of channel thalweg, fault trace, and profile locations, this channel is not parallel to the fault trace so that the trends of up-fault and downfault channel section have to be determined (yellow dashed line in C). (D, E, F) Profile position and morphology parameters and their effect on the summed elevation difference which are area shown in gray (Zielke and Arrowsmith, 2012).

4. 토의: 기존 방법들의 문제점과 한계점 극복 사례

1) 항공사진을 활용한 DEM 구축의 장점과 문제점

비행체에 카메라를 탑재하여 영상을 획득하는 항공 사진 촬영은 장기간에 걸친 지표변화 관찰을 위해 주기적으로 이뤄질 수 있다. 우리나라 같은 경우, 국토지리 정보원에서 장기적인 건물, 지형, 도로 등 국토 내 전반적인 변화를 관찰하기 위해 항공사진을 주기적으로 촬영해오고 있다(www.nggi.go.kr). 이렇게 획득된 2차원 항공사진만으로는 3차원적인 분석을 할 수 없다는 단점을 가지고 있으므로, 이를 보완하기 위하여 항공사진을 기반으로 하는 3차원 자료인 DEM을 구축하는 시도가 이뤄져 왔다(Choi and Hong, 2007; Baldi et al., 2008; Ahn et al., 2011; Nikolakopouloset al., 2017; Park and Lee, 2018). 이번 장에서는 항공사진을 기반으로 하는 DEM을 구축하는 과정에서 발생하는 문제점과 해결방안에 대해 토의하고자 한다.

Oh and Kim (2019)은 LiDAR, 수치지형도(Digital Topographic Map), 그리고 항공사진을 기반으로 제작한 DEM을 활용하여 선형구조 분석을 시행하였으며, 각 방법의 장단점을 정리하였다. 그중 항공사진을 기반으로 한 DEM을 제작하는 것은 원시자료를 획득하기 쉽고, 개발로 인해 훼손되기 이전의 원지형 모습을 복원할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 항공사진의 불규칙한 촬영시기와 항공사진 원시자료를 출력하거나 스캔하는 과정에서 발생하는 잡음, 항공사진측량(photogrammetry)을 위한 복잡한 정확도 검증이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 단점들을 극복하기 위해 Park and Lee(2018)는 항공사진을 기반으로 한 DEM과 수치지도를 기반으로 한 DEM을 비교한 결과, 동일지역임에도 상당한 고도 차이를 인지하였고, 그 원인에 대해 분석하였다.

이들이 제시한 첫 번째 원인은 GNSS (GlobalNavigation Satellite System)와 같은 측량기기의 오차이다. DEM을 제작하는 과정 중 실제로 측정한 좌표값을 대입해야 하는데 이 과정에서 측정기기로 인한 오차가 발생할 수 있다. 기기 종류에 따라 차이는 있지만 대부분 수 cm의 오차를 가진다. 조사의 목적과 범위에 따라 이러한 오차가 연구결과에 영향을 미칠 수도 있고 무시할 수도 있다. 수 cm의 해상도 DEM을 제작할 때는 기기에의 한 오차를 고려해야 하지만, 수 m~수십 m의 해상도 DEM을 제작할 때는 오차를 고려하지 않아도 큰 문제가 없다고 판단하였다. 두 번째 원인은 GCP (Ground Control Point)의 측량 및 실내작업 사이의 오차이다. 보통 항공사진에서 GCP를 선정할 때, 과거 항공사진과 최근 항공사진에서 확인할 수 있는 도로와 같은 위치가 변하지 않은 지점들을 이용한다. 도로포장으로 인해도 로의 폭이 수 cm~수십 cm 차이가 날 경우, 폭이 넓은 국도는 쉽게 인지할 수 있지만, 폭이 좁은 소로는 항공사 진에서 차이를 인지하기 어렵다. DEM 구축 프로그램 (Photoscan, Metashape)을 활용하여 GCP를 지정할 때, 연구자가 항공사진을 최대한 확대하여 지정하는데, 이 과정에서도 약간의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 항공사진을 활용하여 DEM을 제작할 때, 측량기기의 오차를 줄이기 위해 동일지점에서 여러 번 측정하여 평균값을 해당 지점의 대표 좌표값으로 활용을 하고, 프로그램을 활용하여 GCP를 지정할 때는 연구자의 주의가 필요하다고 생각된다.

2) RRIM의 활용 가능성

항공 LiDAR 기반의 고해상도 DEM은 활성단층 조사에 큰 도움을 주고 있다(Zielke et al., 2010, 2015; Lin et al., 2013; Langridge et al., 2014). 항공 LiDAR 기반의 DEM을 활용하기 위해서는 추가적인 시각화 절차가 필요하며, 가장 간단한 방법으로 등고선도(contour map)와 음영기 복도(shaded relief map)가 있다. 등고선도는 고도와 경사를 함께 표현할 수 있다는 점에서 유용하지만, 좁은 지역 내에서 고도변화가 거의 없는 평지의 경우, 등고선의 변화를 볼 수 없다. 음영기복도는 입사광의 방향과 고도를 이용하여 계산한 음영으로 지형학적 특징을 표현할 수 있지만, 음영의 모양과 방향은 입사광의 방향에 따라 달라지는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하여 Chiba et al. (2007)은 새로운 기법인 RRIM (Red Relief Image Map)을 제안하였다.

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Fig. 12. Colour diagram of RRIM (Chiba et al., 2008).

RRIM 기법은 지형학적 경사(topographic slope)와 Yokoyama et al. (2002)에 의해 제안된 positive openness와 negative openness를 결합한 것이다. Positive openness는 지형의 볼록함(convexity)의 정도를 나타내며, 산 정상부 등에서 큰 값을 보이고, negative openness는 오목함 (concavity)의 정도를 나타내며, 분화구 내부 등에서 큰 값을 보인다. 서로 다른 특성을 효과적으로 도시하기 위해, 지형학적 경사는 붉은색, openness는 회색으로 나타낸다(Fig. 12). 즉, 능선의 상단은 흰색, 계곡의 하단부는 검은색, 가파른 경사면은 붉은색, 평평한 표면은 회색을 띈다. Kaneda and Chiba (2019)는 일본 중부 Nobi 단층대에서 다양한 기법을 비교분석하였다(Fig. 13). 입사광의 방향을 북서쪽으로 설정하여 제작한 음영기복도(Fig. 13(a))에서는 단층의 증거인 선형구조를 인지할 수 없었으나, 북동쪽으로 설정하여 제작한 음영기복도(Fig. 13(b))에서는 북서 방향의 뚜렷한 선형구조를 확인하였다(yellow arrows in Fig. 13(b)). 경사도를 활용하여 제작한 이미지(Fig. 13(c)), 경사도와 고도를 활용하여 제작한 이미지에서는 뚜렷한 선형구조가 인지되지 않으며(Fig. 13(d)), RRIM 기법을 활용하여 제작한 이미지에서는 북서 방향의 뚜렷한 선형구조가 인지되었다(yellow arrows in Fig. 13(e)). 항공 LiDAR 기반의 DEM을 활용하여 제작한 음영기복도는 입사광의 방향에 따라 전혀 다른 지형 기복을 보이지만, RRIM 기법은 입사광 없이도 openness를 활용하여 지형의 오목함과 볼록함을 나타낼 수 있으 므로 이미지 제작이 쉽다는 큰 장점이 있다. 각 방법(등고선도, 음영기복도, 경사도, RRIM 등)마다 장단점이 존재하며 동일지역에서 각 방법을 적용했을 때 이미지 결과가 다르게 나타나는 경우가 많으므로, 연구자는 각 방법의 원리와 장단점을 이해하는 것이 필요하다. 하나의 방법이 적용될 때도 효과적일 수 있지만, 두 개 이상의 방법이 적용될 때 더욱 효과적인 경우도 있으므로 여러 방법을 함께 사용하는 연구자의 수고와 노력이 필요하다고 생각된다.

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Fig. 13. Various digital elevation model visualizations,

5. 결론

이 논문에서는 다양한 원격탐사 기법 중에서 활성단층 조사에 활용되는 원격탐사 기술과 이들을 활용한 사례들에 대해 간단히 살펴보았다. 활성단층 조사에서 원격탐사 기술은 지표지질조사를 실시하기 전 선형구조 분석에 유용하게 활용된다. 위성원격탐사를 활용하면 넓은 지역을 동시에 촬영할 수 있고, 동일 지역을 주기적으로 촬영할 수 있다. 그리고 ASTER와 SRTM 기반의 DEM 자료를 활용하면 비교적 짧은 시간 내에 넓은 지역에 대한 자료를 획득할 수 있으나, 항공사진과 비교했을 때 해상도가 떨어진다. 과거 항공사진은 산업화와 도시화로 인해 현재 지형이 심하게 훼손된 우리나라와 같은 환경에서 활용하기 좋은 장점이 있지만, 활성단층 조사에서 주로 활용되는 과거 항공사진은 일부 지역에서만 촬영되어 선택의 폭이 좁고 수치영상 추출을 위한 스캔 과정에서 오차가 발생할 수 있다는 단점이 있다. InSAR 기법을 활용하면 지표파열을 일으키지 않은 매복단층에 의한 변형과 매우 작은 규모의 지표변형들도 확인할 수 있지만, 대기나 구름의 영향을 많이 받으므로 자료를 활용할 때 주의가 필요하다. 항공 LiDAR를 기반으로 한 DEM을 활용하면 수목을 제거하여 원지형의 모습을 관찰할 수 있다는 장점이 있지만, 비용이 매우 비싸므로 다른 원격탐사 방법보다 넓은 지역의 자료를 얻기 어렵다는 단점이 있다. 일반적으로 굴착조사 이후에 대지를 원상복구하므로 공간 자료가 사라지지만, 지상 LiDAR 기법을 활용하면 굴착단면의 3차원 자료를 형성할 수 있어 복구 이후에도 지질학적, 기하학적 정보를 얻을 수 있다.

이러한 원격탐사 기술을 바탕으로 단층대를 따라 몇 개의 지점에서 고지진학적인 굴착조사를 성공적으로 수행한다면 지진의 재발주기나 규모를 비교적 정확하게 특정할 수 있다. 그러나 수십~수백 km의 단층대 전 구간을 따라 굴착조사를 수행하기에는 시간과 경비가 많이 소요되어 현실적으로 매우 어렵다. 이를 극복하기 위해 최근 GIS를 활용하여 넓은 지역에서 획득한 DEM 자료를 활용하여 단층을 가로지르는 고도분석을 실시하여 단층활동과 관련된 경사급변점을 인지하여 활용하고 있다. 주향이동단층의 수평변위를 산출하기 위해서는 수차례의 굴착조사를 실시하여야 하지만, 선형적인 특징을 보이는 기준점을 활용하여 단층활동 전으로 복원함으로써 GIS를 활용하여 수평변위량을 도출할 수 있다.

항공사진을 활용하여 제작한 DEM 자료는 여러 장점이 있지만, 2차원 자료를 3차원 자료로 변환하는 과정에서 발생하는 문제점이 있어 분석과정에서 주의 깊게 사용하여야 한다. 항공 LiDAR 기반의 DEM 자료를 시각화하는 절차에서의 한계점을 극복하고자 개발된, 지형학적 경사와 openness를 활용한 RRIM 기법도 적절하게 적용된다면 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 소개된 원격탐사 기술 외에도 활성단층 조사에 활용되는 많은 원격탐사 기술들이 존재하며, 방법마다 장단점이 존재하기 때문에 각 방법의 특성, 장단점 등을 이해하고 상황과 목적에 맞는 적절한 방법을 선택하는 것이 원하는 목적과 양질의 자료획득에 중요하다.

사사

본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지 기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구과제 입니다(No.20201510100020).

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