1. 서 론

극한지에는 석유, 천연가스 등 미개발된 자원이 풍부하게 매장되어 있어, 북극권 인접 국가들은 자원개발 활동 및 관련 제반 연구를 활발히 진행하고 있다. 국내에서도 북극권 지역에서의 자원개발 사업 진출을 위해 다양한 노력을 하고 있으나, 건설 환경 분석 및 평가 연구는 부족한 실정이다. 국내 기업들이 극한지 자원개발 사업을 추진하기 위해서는 건설 환경을 정확하게 예측하고 관리하기 위하여 환경영향 평가를 사전에 수행해야 한다. 하지만, 부정확하거나 불완전한 공간정보로 인해 사업 리스크가 발생할 수 있기 때문에, 정확한 사전 공간정보 분석을 통해 오일샌드 개발사업을 추진하면서 발생할 수 있는 잠재적인 위험을 식별하고 이해하는 것이 반드시 필요하다. 인공위성 원격탐사로 대표되는 광역탐사 기법은 광범위한 지역에 대해 고품질의 공간정보를 제공해 줄 수 있다. 최근 지형도, 기후, 도로 및 철도와 같은 교통의 접근성 등을 고려한 다양한 공간 분석 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다(Noorollahi et al., 2016; Ruiz et al., 2020; Vrînceanu et al., 2022, Kim et al., 2023a). 환경, 지질, 교통 등 다양한 유형의 공간정보들이 인공위성 원격탐사를 통해 생산될 수 있으며, 이는 지리정보시스템 기반의 공간 분석 기법에 적용되어 목적에 따른 최적 입지를 선정하는 데 유용하게 활용될 수 있다. 공간정보를 활용한 입지 적합도 평가 방법은 태양광 발전소, 폐기물 저장소 등 다양한 분야 적용되고 있다(Bunruamkaew and Murayam, 2011; Noorollahi et al., 2016; Hazarika and Saikia, 2020, Kim et al., 2023b). 오일샌드 개발은 지역과 국가 및 국제 수준의 수많은 환경 규제 및 허가의 적용을 받는다. 오염물질 배출 제한과 수질 기준, 서식지 보호 등의 규정을 준수하려면 정확한 공간정보가 필요하다. 변화하는 기업에 대한 사회적 기대와 진화하는 환경문제에 적응하여, 기업이 장기적인 자원 개발 가능성을 확보하기 위해서 정확한 공간정보에 입각한 결정을 내려야 할 필요가 있다. 따라서, 본 논문에서는 공간정보(GIS, Geographic Information System)를 활용하여 북극권 건설 환경 플랫폼과 자원개발 최적 위치 선정 시스템을 개발하였다.

새롭게 개발한 극한지 건설환경 공간정보(GIS) 플랫폼은 국가/지역별 공간정보를 제공하고, 구성된 데이터의 분석·검토 작업을 통해 국가별 건설 자원·인문·환경 데이터 정보로 제작되었다. 개발 플랫폼은 공간정보 표출을 위한 기본배경 지도 데이터로 Open Street Map(OSM)의 사용자 지도 서비스를 활용하였으며, 해당 지도 데이터는 GeoServer와 동일한 GPL라이센스로 자유롭게 사용이 가능하다. 또한, 국내 기업들이 접근성이 어려운 북극권 자원개발 입지적합도 사전 평가를 위해 활용할 수 있도록 플랫폼 내 최적 입지 선정 시스템을 개발하여 탑재하였다. 최적 입지 선정 시스템 개발을 위하여 연구 대상 지역은 캐나다 앨버타(Alberta)주로 선정하였다. 앨버타주에서 운영되는 오일샌드 매장지 회사의 80% 이상은 캐나다 기업이 오일샌드 생산을 담당하고 있으며, 최근 중국의 석유ㆍ천연가스 회사인 PetroChina, 홍콩의 Sunshine Oil sands와 같은 아시아 기업들도 캐나다 앨버타주의 오일샌드 자원에 관심을 갖고 자원 개발 프로젝트에 참여하고 있다. 따라서, 개발한 플랫폼 내 구축된 캐나다 앨버타주 대상 중요도가 높은 사회경제적(Socioeconomic), 환경적(Environmental), 기후(Climate) 항목 관련 공간정보 DB를 선정하고, 분석 후 점수화 및 조건식을 도출하여 자원개발 최적 위치 선정 시스템을 도출하였다.

2. 극한지 자원 개발 최적 위치 선정 시스템 개발

2.1 극한지 공간정보 플랫폼 개요

본 연구에서 개발한 공간정보 플랫폼은 오픈소스인 GeoServer를 활용하여 웹서비스 기반의 공간정보 서비스를 제공하는데, 프로그램의 목적이나 형태의 제한 없이 사용이 가능하다. 북극권 공간정보 서비스 제공을 위해 기본배경 지도를 연계하여 극한지 위치지도 안내 서비스를 제공하며, 지도 서비스를 위한 엔진 개발을 통해 전 세계 기준의 기본 배경지도 표시, 위치이동, 다양한 레벨 설정에 따른 지도 확대/축소 및 북극권 공간정보 레이어 데이터의 시각화 서비스 기능 등을 제공한다. 또한, 공간정보 플랫폼은 OGC(Open Geospatial Consortium)가 정의한 지리정보와 속정 정보를 Fig. 1과 같이 웹서비스 기반의 인터페이스 표준규격을 활용하고, 이를 통해 실시간 공간지도, 공간 피처 요청, 카타로그 조회 및 속성조회 기능을 표준화된 웹기반 Request 및 XML, GeoJSON 등으로 Response할 수 있는 다양한 서비스를 제공하도록 개발하였다.

Fig. 1.

Concept of providing spatial information services using WMS/WFS standards

공간정보 플랫폼에서 제공하는 엔지니어링서비스레이어는 극한지 자원개발을 위해 필요한 건설환경 정보이며, 플랫폼에 맵핑(Mapping)화 할 수 있는 데이터를 의미한다. 최종 사용자에게 정보를 제공하는 구분 가능한 데이터 단위로 Fig. 2와 같이 각종 데이터의 중첩을 통해 각 데이터의 속성정보를 제공할 수 있다.

Fig. 2.

Concept of extreme cold region spatial information platform service layer

2.2 극한지 자원 개발 최적 위치 선정 시스템 개요

극한지 자원개발 최적 위치 선정 시스템 개발을 위하여 시뮬레이션 대상 지역(캐나다 앨버타주) 및 대상 중요 엔지니어링서비스레이어를 선정하였다. 극한지 건설·자원·인문·환경 공간정보 기반 적지 선정 알고리즘은 플랫폼 내 설치(연동)하여 실시간 연계 구동할 수 있고, 시스템 관리가 가능하게 개발하였다. 북극권 현지 사정에 맞는 공간정보 데이터를 조사 분석하여, 최적지 선정을 위한 대상 레이어를 사회ㆍ경제, 환경, 기후 분야별로 선정 후, 해당 레이어는 최신 데이터기반으로 구축하였다. 또한, 극한지 적지 선정 시뮬레이션 수행 결과에 대한 데이터와 정보 입출력을 위한 서비스 I/F의 규격을 설계(구축)하고 데이터를 공간정보 플랫폼에 반영하였다. 적지 선정 알고리즘은 웹서비스에서 I/F가 가능한 JAVA 기반으로 개발 및 운영될 수 있도록 구성하고, 최적지 선정 시스템은 사용자가 적지 선정 시뮬레이션 업무를 수행하기 위해 Fig. 3과 같이 구성하였다.

Fig. 3.

Optimal location selection system operation architecture

3. 극한지 자원 개발 최적 위치 선정 시스템 개발

3.1 최적 위치 선정 시스템 개발을 위한 데이터 구축

서비스 데이터의 표준사양과 분석 모듈과의 입출력 표준을 위해 일반적으로 사용되는 격자 데이터 사양을 정의하고, 이를 바탕으로 데이터셋을 구축하였다. 격자 데이터의 해상도는 대상 레이어의 해상도뿐만 아니라 분석영역에 대한 의미를 포함할 수 있도록 해상도를 1km로 결정하여 데이터셋을 설계하였다. Fig. 4는 시스템 개발을 위한 프로세스를 도식화한 것이다. 수집한 공간정보 데이터의 좌표 변환(Format conversion)과 격자 사이즈 결정(Grid size definition) 후 오류를 점검하고, 플랫폼 내에 속성 테이블과 격자 구조 형상(Lattice structure geometry)으로 시스템을 제작하였다. 적지 선정 분석용 격자 데이터에 대한 서비스와 적지 선정 알고리즘을 분석 모듈에 적용 및 시각화하는 서비스를 제공하고, 이를 통해 사용자가 공간정보 시스템에서 적지선정 대상 레이어 10종을 직접 선택하고 조회하여 확인할 수 있도록 개발하였다.

Fig. 4.

Layer grid data production process for optimal positioning analysis

3.2 최적 위치 선정 시스템 개발을 위한 공간 분석

자원개발 최적 위치 선정 시스템 개발을 위하여 오일샌드 채굴이 활발히 진행되고 있는 캐나다 앨버타(Alberta)주를 대상으로 사회경제적 요인(Socioeconomic factor), 환경적 요인(Environmental factor), 기후적 요인(Climate factor) 항목들에 대한 분석을 수행하였다.

사회경제적 요인 공간 분석에는 전기선과 도로 자료가 사용되었는데, 전기선은 자재 공급 및 에너지 운송 인프라로, 건설 환경에서 필수적인 시설이다. 도로는 도시 인프라로부터 오일샌드 개발 현장까지의 거리로, 인력접근성을 평가할 수 있을 뿐 아니라, 채취한 자원을 운송할 수 있는 주요 요소이고, 전기선 또한 개발 지역에 안정적인 건설 환경을 제공하는 주요 요소이다. 또한, 전기선은 자원개발 최적 입지를 찾기 위해 전기선마다 공간분석 도구인 버퍼(Buffer)를 활용하여 거리에 따라 격자 레이어에 점수를 할당하는 방식으로 분석을 수행하였다. 전기선 접근에 양호할수록 오일샌드 생산에 유리한 환경을 의미하므로 거리를 기준으로 점수를 부여하였고, 버퍼 도구를 사용한 전기선 레이어에 점수를 부여하는 방식으로 Table 1과 같이 최대 점수를 4점으로 부여하고, 5km씩 멀어질 때마다 1점씩 낮은 점수를 책정했다. 1km 버퍼 내에 위치하는 지역은 최대 점수인 4점, 1~5km는 3점, 5~10km는 2점, 10km 밖에 위치하는 지역들은 0점을 부여하였다. 도로는 수송을 위한 필수 인프라로 개발된 에너지를 운송하는 데 활용되는 중요 요소로, 연구 대상 지역의 도로는 Highway, Primary Highway, Collector road, Local road, Reverse/ Trail로 구분된다. 자원개발 최적 입지를 찾기 위해 도로마다 버퍼를 활용하여 거리에 따라 격자 레이어에 점수를 할당하는 방식으로 분석을 수행하였다. 도로 데이터는 캐나다 통계청(Canada’s national statistical agency, 2023)에서 선(Line) 형태로 제공하는 2023년 7월에 최신화한 2022년 도로 데이터를 활용하였다. 캐나다의 도로에는 17가지 분류체계가 있다. 그중에서 크기가 매우 작거나 수가 적은 도로를 제외하고, 오일샌드 개발을 위한 수송 가능한 차량이 이용할 수 있는 도로를 선정하였다. 도로의 접근에 양호할수록 오일샌드 생산에 유리한 환경을 의미하므로 거리를 기준으로 점수를 부여했다. 버퍼에 점수를 부여하는 방식은 다음과 같다. 최대 점수를 4점으로 부여하고, 5km씩 멀어질 때마다 1점씩 낮은 점수를 책정했다. 1km 버퍼 내에 위치하는 지역은 최대 점수인 4점, 1~5km는 3점, 5~10km는 2점, 10km 밖에 위치하는 지역들은 0점을 부여하였다. 전기선과 도로 공간 자료 분석을 통해 자원 개발 최적지 선정 시스템에 적용하였다.

환경 요인 공간 분석에는 토지피복도와 자원 매장지역 자료를 활용하였다. 자원개발 및 수송, 인프라 건설 측면에서 지형적 요소를 고려하기 위해 경사도를 환경적 요소에 포함하여 분석을 수행하였고, 연구 대상 지역 지표 경사도는 지표면의 기울어진 정도를 나타내는 것으로, 수치고도 모델(Digital Elevation Model, DEM)로부터 추출하였다. 경사도 데이터는 캐나다 천연자원부(Natural resource canada, 2023)에서 라이다(Lidar)를 이용하여 분석하였고, 공간 해상도는 30m를 제공하고 있는 수치고도 모델을 활용하였다. 연구 대상 지역인 오일샌드 매장지를 포함하는 앨버타주의 지형은 최종 빙기에 형성되었으며, 대부분 지역이 빙하에 의해 형성된 빙하지형에 해당한다. 앨버타주의 북동 지역에 해당하는 연구 대상 지역은 경사도가 낮은 평지가 대부분을 차지하며, 이 지역 경사도의 최대값은 43.5°이고, 최소값은 0.7°이다. 오일샌드 노천채광 가능지역에서 가장 널리 사용되는 주요 운반 장비인 Catepillar797 트럭은 6° 이하의 경사로에서 안정적이고 효율적인 운용이 가능한 것으로 보고되고 있다(Darling, 2011), 따라서, 경사도가 작을수록 평지에 해당하며 건설 환경에 적합하기 때문에, 경사도가 작을수록 높은 점수를, 경사도가 높을수록 낮은 점수를 부여하였다. 가장 평탄한 0°의 지역에 최고점인 4점을 부여하고, 경사도가 2°씩 증가할수록 1점씩 낮은 점수를 Table 2와 같이 부여하였다. 또한, 캐나다 천연자원부에서 얻은 경사도 데이터를 Raster Calculator를 사용해 각 픽셀에 해당하는 값을 0점에서 4점까지 변환 후 래스터 레이어의 평균값을 벡터 레이어에 할당하였다. Raster Calculator는 격자 기반의 지리 자료를 맵 대수(Map algebra)를 활용하여 새로운 Raster를 추출할 수 있는 공간분석 방법이다(ESRI, 2023a). 또한, 토지피복은 지구 표면 지형지물의 형태를 일정한 과학적 기준에 따라 분류해, 동질의 특성을 보이는 구역을 지도로 나타낸 것으로, 표면의 경관을 표현하는 대표적인 데이터로서, 인간의 토지 이용 결과로 나타나기 때문에 주요한 환경적 요소에 해당한다. 토지피복 데이터는 캐나다 천연자원부(Natural resource canada, 2023)에서 제공하고 있으며, 캐나다 원격탐사 센터(Canadian Center for Remote Sensing, CCRS) 에서 2010년 이후 5년마다 공간 해상도가 30m인 래스터 데이터 형태로 2020년에 제공된 데이터를 활용하였다. 자원개발 입지에 유리한 잔디나 초원에는 가장 높은 점수인 4점을 부여하였으며, 시설 입지를 위해 추가적인 환경 조성이 필요한 숲에는 2점을 부여하였다. 그리고 시설 입지가 불가능한 수계 및 개발 제한 구역에는 가장 낮은 점수인 0점을 부여하였다.

연구 대상 지역인 캐나다 앨버타주는 캐나다 최대의 석유 및 가스의 생산지이며, 캐나다 전체 생산량의 약 80%를 차지하고 있다. 자원개발 최적 입지를 찾기 위해 매장지마다 버퍼를 활용하여 거리에 따라 격자 레이어에 점수를 할당하는 방식으로 분석을 수행하였다. 석유와 가스 매장지 접근에 양호할수록 오일샌드 생산에 유리한 환경을 의미하므로 거리를 기준으로 점수를 부여했다. 버퍼에 점수를 부여하는 방식은 다음과 같다. 최대 점수를 4점으로 부여하고, 5km씩 멀어질 때마다 1점씩 낮은 점수를 책정했다. 1km 버퍼 내에 위치하는 지역은 최대 점수인 4점, 1~5km는 3점, 5~10km는 2점, 10km 밖에 위치하는 지역들은 0점을 부여하였다. 추출한 석유 및 매장지 데이터를 Select by Location 도구를 활용하여 1km 이내, 1~5km, 5~10km 각 버퍼 내에 위치하는 격자를 선택 후 Field Calculator 도구를 사용해 각 격자에 해당하는 값을 4점부터 0점으로 변환하였다.

기후적 요인 공간 분석에는 지표 온도, 영구동토층, 적설량, 풍속 자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 지표 온도는 자원개발 건설 활동에 매우 중요한 기후적 요소로 겨울철 지표 온도가 내려가 지표면 동결이 발생하면 지반 굴착이 어려워지고, 저온에서는 시멘트 수화 반응이 저하되며, 콘크리트 타설이 어려워진다. 이는 곧 콘크리트 내구성 문제로 이어진다. 반면 여름철 지표 온도가 높아진 경우에는 작업자의 탈수와 일사병을 유발할 수 있으며, 건설 현장의 인화성 물질에 의한 화재를 초래할 수 있다. 본 연구에서 사용한 지표 온도 자료는 북아메리카의 전역의 기후자료를 제공하는 Adaptwest(2022)를 통해 확보하였고, 지표 온도 데이터는 1991년부터 2020년까지 30년간 측정한 온도를 월별 평균을 활용하였다. 연구지역 오일샌드 매장지의 최한월인 1월의 지표 온도 평균은 지역별로 –12.4°C에서 –20.4°C를 기록한다. 반면 오일샌드 매장지의 최난월인 7월의 지표 온도 평균은 지역별로 18.9°C에서 14.4°C 사이를 보인다. 콘크리트 작업의 권장 기온은 10°C에서 30°C 내외이다. 따라서 월평균 지표 온도가 4°C 이상인 지역에는 Table 3과 같이 최고점인 4점을 부여하였으며, 0°C에서 4°C는 3점, -10°C에서 0°C는 2점, -20°C에서 –10°C는 1점, 그리고 –20°C 이하는 최소점인 0점을 부여하였다. 영구동토층(permafrost)은 불안한 지반 특성을 갖기 때문에 큰 위험을 초래할 수 있어 건설 환경에 직접적인 영향을 미치는 요인이다. 영구동토층의 종류는 총 4가지이다. 격리된 패치의 영구동토층(Isolated patches), 산발적 영구동토층(Sporadic permafrost), 불연속 영구동토층(Discontinuous permafrost), 연속 영구동토층(Continuous permafrost)이 있다. 오일샌드 매장지역에는 연속 영구동토층을 제외한 3가지 종류의 영구동토층만 존재한다. 영구동토는 잠재적으로 불안정한 지반 특성을 가지기 때문에 오일샌드 생산시설 건설에 큰 위험을 초래할 수 있다. 특히 지구온난화로 인한 기후변화가 심해지면서 영구동토가 빠르게 녹으면서 그 범위가 줄어들고 있다. 따라서 영구동토는 오일샌드 생산시설 건설 및 운영에 직접적인 영향을 미치기 때문에 반드시 고려할 요인이다. 영구동토층은 종류에 따라 점수를 부여하였고, 격리된 패치의 영구동토층은 비교적 지반의 안정성이 높은 이유로 최대 점수인 4점을 부여하였다. 산발적 영구동토층과 불연속 영구동토층은 지반의 불안정성과 건설 환경의 불확실성이 높은 이유로 2점을 부여하였다. 연속 영구동토층은 생산시설의 건설에 가장 불리하여 0점을 부여하였다. 단기간에 수 cm가 쌓이는 눈은 건설 및 채굴 활동을 방해하며, 가시성을 저해해 중장비의 수송을 어렵게 한다. 또한, 눈과 함께 동반되는 한파는 현장 노동자의 건설 및 채굴 활동에 악영향을 준다. 따라서 적설량은 오일샌드 매장지 내 시설 입지 선정 시 반드시 고려해야 하는 기후적 요소이다. 연구지역인 오일샌드 매장지의 최대 적설량은 151mm이며, 최소 적설량은 80mm이다. 오일샌드 북쪽으로 갈수록 적설량이 많아지는 형태를 보인다. 적설량이 적을수록 시설 입지에 유리하므로 연평균 적설량이 96mm 이하인 곳에는 최고점인 4점을 부여했다. 그 이후로 2mm씩 증가할수록 1점씩 감점했으며, 연평균 적설량이 102mm 이상인 곳은 최저점인 0점을 부여하여 적설량 데이터를 Raster Calculator를 사용해 각 픽셀에 해당하는 값을 4점부터 0점으로 변환하는 조건문을 완성하였다. 빠른 풍속은 건설 현장에 설치된 크레인과 타워에 안전 위험을 초래한다. 산업안전보건규칙에 따르면, 순간풍속이 초당 10m를 초과하면 타워크레인 관련 작업이 방해받는다. 또한, 강풍에 의한 대기 중 부유물은 가시성을 감소해 건설 진행을 방해한다. 따라서 오일샌드 매장지 내 시설 입지에 풍속은 주요한 기후적 요소로 고려해야 한다. 본 연구에서 사용한 풍속 데이터는 Global Wind Atlas(GWA)가 제공하는 래스터 포맷의 자료를 가공하여 활용하였다. 앨버타주 내 오일샌드 매장지의 최대풍속은 0.8m/s에서 5.4m/s를 기록하고 있다. 오일샌드 매장지의 서쪽과 남쪽이 풍속이 강한 모습을 보이며, 북동쪽과 중앙부는 풍속이 약한 양상을 보인다. 약한 풍속일수록 건설 현장에 유리하므로, 최대풍속이 2.0m/s 이하인 지역에 최고점인 4점을 부여했다. 그 후로는 1m/s씩 증가할수록 1점씩 감점했으며, 최대풍속이 4.31m/s 이상이 지역에는 최저점인 0점을 부여하였다. 공간 분석 도구인 Raster Calculator와 Zonal Statistics를 사용하여 최적 위치 선정 시스템에 적용하였다. Zonal Statistics은 Raster자료에 대한 연산이 완료된 후 각 셀에 부여된 값을 통계적으로 처리하기 위해 사용되는 공간분석 방법이다(ESRI, 2023b).

3.3 최적 위치 선정 시스템 개발 검증

본 연구에서는 웹서비스 기반의 극한지 자원개발 최적 위치 선정 서비스 제공을 위한 시스템 아키텍처를 설계하고, 개발하였다(Fig. 5). 시스템에서는 건설 환경 최적 위치 선정을 위한 분석업무 기능을 구현하고, 국가/지역 선택, 대상 레이어 조회, 그룹별 선정 레이어 랭킹점수 입력/관리, 그룹별 가중치 정보 관리 및 시각화 서비스, 결과 다운로드 등을 실행할 수 있다. 최적 위치 시뮬레이션 데이터의 표준사양 격자 데이터 해상도 규격은 1km×1km이다. 사용자가 입력한 각 그룹 카테고리 가중치 점수와 그룹 카테고리 내 대상 레이어 별 가중치 점수는 입력 값을 바탕으로 관리된다. 또한, 사용자가 입력한 가중치 점수를 이용해 적지 선정 분석 알고리즘을 수행하며, 대상 레이어 데이터 격자별로 위의 적지 알고리즘 수식을 적용해 격자 기준 랭킹점수를 계산하고, 전체 격자 데이터 기준 적지 분석 알고리즘 수식을 적용하여 격자 데이터 결과값이 도출된다.

Fig. 5.

Geographic information system (GIS)-based optimal site system for developing the extreme cold region

Fig. 6은 앨버타주 오일샌드 매장지역의 면적과 현재 운영되는 시설들의 입지 현황(Alberta environment and parks oil sands information portal, 2023)과 본 연구에서 개발한 자원개발 최적 위치 선정 시스템 시뮬레이션 결과를 보여주고 있다. 공간 분석 알고리즘을 적용하여 격자 기준 랭킹점수를 계산하고 결과값을 플랫폼 내 공간정보에 맵핑하였다. Fig. 6(a)의 1번 지역과 3번 지역은 현재 운영 및 생산이 활발한 시추 추출 기술을 사용하는 오일샌드 프로젝트 지역이다. 2번 지역은 시추 추출 기술뿐만 아니라 현재 운영되는 오일샌드 광산 지역도 함께 나타낸 지역이다. Fig. 6(a)에서 가장 합산 점수가 높은 진한 적색 부분들을 중심으로 크게 세 지역으로 나눠진 것을 확인할 수 있고, Fig. 6(b) 오일샌드 시설들이 몰려있는 곳과 합산 점수가 높은 진한 빨간색 부분이 대부분 일치하는 것을 확인할 수 있었다.

Fig. 6.

Conditional statement to assign a score to a grid for climate factor

4. 결 론

본 논문에서는 극한지 자원개발 건설 활동의 기초자료로 활용할 수 있는 공간정보(GIS) 플랫폼과 최적입지 선정 시스템을 개발하였으며, 캐나다 앨버타주 대상 기존 오일샌드 개발 지역과 비교·분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다.

1.극한지 국가/지역별 공간정보를 구축하고, 구성된 데이터의 분석·검토 작업을 통해, 각 국가별 건설 자원 인문 환경 데이터를 제공하는 북극권 건설 환경 공간정보 플랫폼을 개발하였다. 개발 플랫폼은 사용자의 편의를 위하여 오픈소스를 활용하여 웹서비스 기반의 공간정보 서비스를 제공한다.

2.북극권 공간정보 플랫폼 내 구축된 엔지니어링서비스레이어 중 사회경제적, 환경적, 기후적 주요 요인을 선정하여 공간정보 분석을 수행하고, 요인별 점수화 및 시뮬레이션 적용 조건식을 완성하였다. 캐나다 앨버타(Alberta)주 오일샌드 매장지를 연구 대상 지역으로 선정하고, 1km×1km 크기의 격자로 구성 후 최적 입지 선정 시스템 시뮬레이션 결과 점수를 격자에 할당하도록 최적 입지 선정 시스템을 개발하였다.

3.자원개발 최적 위치 선정 시스템 개발을 위하여 극한지 자원 개발 건설에 중요한 사회경제적 요인(Socioeconomic factor), 환경적 요인(Environmental factor), 기후적 요인(Climate factor)을 선정하고, 공간 분석을 통해 가중치 및 점수를 부여하여 공간정보로 변환하여 최적 위치 시뮬레이션 결과를 시각화하는 시스템을 개발하였다.

4.최적 위치 선정 시스템 시뮬레이션 결과, 현재 오일샌드 채굴이 진행되고 있는 지역과 일치함을 확인하였다. 또한, 사용자가 북극권 자원 개발 최적 위치 선정 데이터셋을 목적에 맞게 구성, 조회 및 시각화할 수 있도록 사용의 편의성을 고려하였다.

본 연구에서 개발한 북극권 자원 개발 최적 위치 시스템은 캐나다 앨버타주의 오일샌드 개발 입지 적합도 평가를 위해 단순화된 모델로, 향후 개발된 시스템의 활용과 평가 과정에서 적합도 모델을 보완하고, 새로운 레이어(예를 들어, 인구밀도, 파이프라인, 동결지수 등)들도 추가하여 다양한 북극권 지역으로 확대하여 정확도(신뢰도)를 향상시켜야 할 것으로 판단된다.