1. 서 론
2. 입지 적합도 평가 모델 개발을 위한 공간정보(DB) 구축
2.1 연구 대상 지역 선정
2.2 통합 공간정보 데이터 구축
3. 북극권 자원개발 입지 적합도 평가 모델 개발을 위한 공간 정보 분석
3.1 공간적 다기준 결정에 의한 의사결정 지원 체계 설정
3.2 기후 요소 기반 입지 적합도 모델
3.3 인프라 요소 기반 입지 적합도 모델
3.4 기존 개발지 및 제도적 조건 기반 입지 적합도 모델
3.5 북극권 자원개발 입지 적합도 모델 시뮬레이션 결과
4. 결 론
1. 서 론
최근 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있지만 석유와 천연가스에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 북극권 국가 중 캐나다는 2021년 기준 세계 4위의 산유국(일 생산량 약 450만 배럴)이며, 오일샌드(Oil sand)에 포함된 석유(Bitumen)를 포함한 총 석유 매장량이 1,703억 배럴에 달한다고 알려져 있는데(Natural Resource Canada, 2021), 이 수치는 전 세계 석유 확인 매장량의 3위에 해당한다. 2011년 한국가스공사(KOGAS)가 캐나다 우미악(Umiak) 가스전 지분 매입을 결정하면서 국내에서도 북극권 자원개발에 대한 관심을 가지게 되었다. 이 사업은 캐나다 노스웨스트주(Northwest Territories) 이누빅(Inuvik)에서 북서쪽으로 약 115km 떨어진 북극권 매켄지 델타(Mackenzie Delta) 지역에 있는 우미악 광구에서 천연가스를 개발 및 생산하는 프로젝트이다. 북극권 지역에서의 자원개발 인프라 건설은 대규모 투자자금과 특수한 시설 및 기술들이 필요하므로, 국내 기업들이 안정적으로 자원개발 및 플랜트·건설 사업에 참여하기 위해서는 중·장기적 관점에서 체계적인 준비가 필요하다. 특히 지구온난화로 결빙기간이 줄어들면서 탐사 및 개발 기간이 길어졌고, 북극권의 영구동토 분포 지역이 감소하면서 건설 환경이 급격하게 변화하고 있다.
본 논문에서는 캐나다 앨버타주(Alberta)의 기후와 지형, 지질, 환경과 에너지 개발 관련 법·제도 등의 다양한 요인들을 고려하여 국내 기업들이 에너지 자원개발 사업에 진출할 때 활용할 수 있는 GIS 기반 다기준 의사결정 방법(AHP)을 활용한 입지 적합도 평가 모델을 개발하였다. GIS와 AHP를 연계한 다양한 기초 연구들이 수행되어 왔는데, 폐광지역 개발에 따른 사회적 영향(Joyce and Macfarlane, 2001), 광업산업의 경제, 환경, 사회적 측면 정책 개발 및 사회적 투자 의사결정 모델 개발 등(Solomon et al., 2008; Esteves, 2008; Ivanova and Rolfe, 2011) 입지 분석에 활용되어 왔다. 또한, 국내에서도 인문사회 환경 특성, 사업 추진 용이성 등을 고려한 입지 분석(Choi and Kim, 2013), 다양한 시설 등의 적지 분석(Hong and Park, 2003; Jo and Lee, 2001) 등에도 활용되고 있는 방법으로, 본 연구에서는 캐나다 앨버타주 대상 GIS와 AHP를 연계하여 극한지 자원개발 최적 입지 적합도 모델 개발에 적용하였다.
연구 대상 지역은 캐나다 앨버타주로 선정하여 오일샌드 매장지(Oil Sand Deposit)와 주변 지역에 대한 필수 공간정보 자료를 구축하였다. 연구지역 내의 오일샌드 매장 현황을 보여주는 상세 지리 자료를 수집하여 분석하였으며, 자원개발 최적 입지 적합도 평가에 활용할 수 있는 총 58종의 공간정보 데이터를 구축하였다. 본 연구에서 구축된 공간정보 자료는 대부분 캐나다 앨버타주가 공공에 제공하는 자료들로, 캐나다 앨버타주의 GIS 자료를 관리하는 앨버타주의 에너지 규제기관(Alberta Energy Regulator, AER)을 통해 가장 최신에 구축된 자료를 활용하였다. 북극권 자원개발 최적 입지 적합도 평가 모델을 개발하기 위하여 건설 환경에 필요한 평가 기준항목을 선정하고, 건설 환경에 필요한 기후요인, 사회·경제적 요인, 자연환경 요인, 기존 개발지와 접근성에 관한 요인으로 구분하여 검토하였다. 또한, 북극권 자원개발 입지 적합도 평가 모델의 공간분석 절차는 2단계로 세분화하여 수행하였다. 1단계에서는 건설 환경에 유리한 기후 조건을 활용하여 분석하였으며, 구체적으로 기후 일수와 기후 데이터를 고려하여 건설 환경에 최적 개발 능한 위치를 선정하였다. 다음으로 오일샌드 매장지 내에 존재하는 기존 개발지역 및 관련 시설들을 제거하여 개발 가능한 지역을 구분하는 2단계를 수행하였다. 새롭게 개발한 자원개발 최적 입지 적합도 평가 모델은 캐나다 앨버타주 기존 자원개발 지역과 비교·분석하여 그 신뢰도를 검증하였다.
2. 입지 적합도 평가 모델 개발을 위한 공간정보(DB) 구축
2.1 연구 대상 지역 선정
최근 비전통 에너지 자원인 오일샌드 개발이 활발히 진행되고 있는 캐나다 앨버타주를 연구 대상 지역으로 선정하였다. Fig. 1은 연구지역인 캐나다 앨버타주 내 오일샌드 프로젝트 영역 및 현황 공간정보이며, 2020년 기준 오일샌드 분포지역과 오일샌드 개발 가능지역, 오일샌드 개발 허가구역 그리고 현재 프로젝트가 진행 중인 곳의 위치를 보여주고 있다. 오일샌드 매장지역은 채굴이 가능한 지역으로 약 69,044km²의 면적을 갖는다. In-Situ Oil Sands Scheme Approval은 현장 채굴방식으로 석탄 가스를 추출·정제하는 것을 승인받은 지역이다. 이 데이터는 채굴 회사명, 오일샌드 지역명, 지층명을 포함하고 있다. 본 연구에서는 오일샌드 채굴에서 현장 적용방식과 채굴 적용방식, 가공 공정 적용방식에 따라 활용되는 다양한 데이터를 수집하였다. 연구지역 선정은 다음의 5가지 기준을 적용하였다. 첫째, 행정 경계도 상황을 고려하여 앨버타주 이외의 지역은 제외했다. 둘째, 오일샌드 매장지역을 고려하였다. 건설 환경 분석에서 오일샌드 매장 지역과 그 인근을 제외한 지역은 연구지역에서 제외했다. 인근 지역은 UTM(Universal Transverse Mercator) 기반 위·경도를 기준으로 경계를 설정하였고, 앨버타주에 분포하는 세 지역의 오일샌드 매장 지역을 포함하도록 연구지역을 선정하였다. 셋째, 오일샌드 매장지와 가까운 대도시인 애드먼튼(Edmonton)을 포함하였다. 건설 활동에 필요한 각종 인적 물적 자원을 제공하기 때문이다. 넷째, 건설 시설환경에 중요한 기간시설로써 주요 고속도로와 철도를 분류기준에 포함했다. 다섯째, 수계망과 국립공원, 기존의 파이프라인과 같은 환경 자료들을 분류기준에 포함하였다.
2.2 통합 공간정보 데이터 구축
자원개발 입지 적합도 평가 모델을 개발하기 위하여 오일샌드 채굴방식을 고려한 다양한 건설 환경 분석 데이터 항목을 선정하여 수집하였다. 현장 적용방식을 고려하여 평가 시스템에 개발에 활용할 수 있는 데이터는 자원개발 예상 지역 정보와 석유매장 정보가 있다. Regional Geology는 오일샌드 지역 및 목표 매장지 속성을 포함하는 지역 지질도이고, Project Geology는 연구지역 내 지질 속성을 나타내는 면(Polygon) 형식의 지질도 데이터이다. Existing Wells in the Project Area 데이터는 프로젝트 지역 내 기존 유정 위치를 보여주고, Well Operation Design and Drilling Practices 데이터는 각 유정의 운영과 설계 및 시추 방법을 포함한다. Facilities 데이터는 프로젝트와 관련된 시설물의 위치를 점(Point)형태로 제공하며 속성은 회사 이름, 배터리 시설 종류가 있다. 석유매장과 직접적인 연관성이 있는 Reserves 데이터는 석유매장 저장량으로, 역청 초기 매장량과 회복 계수를 포함하였다. 채굴 적용방식에 활용할 수 있는 데이터 중 Mine plan 데이터는 최초 10년 이후 5년 채굴 간격으로 채굴이 가능한 자원, 비축된 자원, 청 중량 퍼센트의 전반적인 채굴 계획 정보를 제공하고, 환경오염 항목 내 폐수배출 처리 시설 데이터는 Geotechnical Design, Tailing Management, Dedicated Disposal Area Plan 3가지이다. Geotechnical Design 데이터는 폐기물 구조와 지리 기술적 설계 자료이다. Tailing Management 데이터는 광물 채굴 후 폐기물 관리의 정보를 제공하고, Dedicated Disposal Area Plan 데이터는 전용처분 구역 계획에 대한 공간정보를 포함한다. 채굴 이후 오일샌드 공정 적용 단계에 활용할 수 있는 데이터는 시설들에 연관성 있는 데이터 요소로 Pipeline 데이터는 연구 지역의 파이프라인 분포를 나타내며 선(Polyline) 형태로 수집하였고, Process Equipment, Storage Areas, Emergency Relief Stacks, Storage Tank가 있다. Process Equipment 데이터는 공정 과정에 사용하는 장비 정보 등 다양한 정보들을 수집하였다.
2.2.1 기후 요인 공간정보 구축
앨버타주 에너지 규제기관에 따르면, 오일샌드 프로젝트를 시행하기 위해서는 사회·경제(Socioeconomic)와 환경(Environmental), 기후(Climate), 오일샌드 프로젝트를 개발 조건으로 안내하고 있다. 건설 환경 입지 적합도 평가 모델 개발을 위해 고려할 수 있는 기후요인인 최고기온과 최저기온, 지표온도, 지중온도, 풍속, 강수량, 적설량, 일조 시간, 영구동토 데이터 등을 수집하여 공간 정보를 구축(Fig. 2)하였다. 시각화는 기후 정보 데이터 웹사이트인 AdaptWest(https://adaptwest.databasin.org)에서 제공하는 셀(격자)마다 그 지리적 정보에 관한 특성값을 일정한 수치로 표시하는 격자 형식의 래스터(Raster) 포맷을 활용하였다.
2.2.2 사회·경제적 요인 공간정보 구축
자원개발 건설 환경 적합도 평가를 위한 사회·경제적 요인들은 자원들을 추출하거나, 추출한 자원을 이동시킬 수 있는 기간시설과 인구학적 통계 등으로 구성된다. 공간정보 구축 과정에서 사용한 경계는 캐나다 통계청(Canada’s national statistical agency, 2023)이 제공하는 행정 경계를 바탕으로 구축하였다. 인구밀도 데이터는 2016년 캐나다 인구조사 통계자료를 기준으로 하였고, 행정구역의 면적 대비 총인구를 계산하여 산정하여 공간정보를 구축하였으며, 파이프라인 설치 지역과 공항 및 철도의 분포를 구축한 데이터는 캐나다 천연자원부(Natural Resources Canada, NRC)에서 제공하는 자료를 수집하여, 공항과 토지 사용, 철도에 대한 위치 데이터와 함께 공간정보 데이터를 구축하였다(Fig. 3).
2.2.3 자연 환경 요인 공간 정보 구축
자원개발에 영향을 미치는 자연환경 요인은 기후 환경과 달리 계절에도 변하지 않는 조건들을 포함하고 있다. 자연환경 요인 공간정보는 주로 캐나다 천연자원부에서 제공하는 데이터로 구성되었지만, 앨버타주 정부에서 제공하는 자료 역시 활용하였다. 국립공원과 주립공원 데이터는 공원 이름과 유형, 보존 재개발 교육의 사용 형태, 면적 속성정보를 포함한다. 석유와 천연가스 자료는 석유, 가스, 석탄, 역청탄과 같은 자원의 종류와 이를 채굴한 위치가 경위도 좌표의 형태로 포함되어있다. 석탄 자료의 속성정보에는 위치를 표현하는 경위도 좌표뿐 아니라 비금속과 석탄, 오일샌드와 같이 자원의 종류도 포함되어있고, 자원의 채굴 위치와 소금, 석회암, 원유와 같은 채굴 품목 역시 포함된다(Fig. 4).
2.2.4 기존 제도 및 개발지 요인 공간정보 구축
북극권 자원개발 지역은 환경 관련 법률 이외에도 건설 환경 입지와 관련한 여러 직접적인 규제를 받는다. 건설 가능 여부와 더불어, 기존 시설물과 새롭게 건설되는 인프라의 위치, 그리고 오일샌드의 위치와 매장량 등은 건설 환경 입지에 필수적으로 고려해야 한다. 앨버타 에너지 규제기관에서 제공하는 오일샌드 채굴 가능지역, 자원 추출 승인지역, 지반 기반 규제(Play-Based Regulation, PBR) 데이터를 수집하여 공간정보 데이터를 구축하였다(Fig. 5). 오일샌드 프로젝트 공간정보는 회사명과 프로젝트명, 오일샌드 지역 명칭, 권리명, 권리 가격의 정보가 포함된 점(Point) 자료로 구성되어있다.
3. 북극권 자원개발 입지 적합도 평가 모델 개발을 위한 공간 정보 분석
3.1 공간적 다기준 결정에 의한 의사결정 지원 체계 설정
입지 적합도 평가 모델에 적용할 공간정보 분석을 위하여 건설 환경에 필요한 조건들을 분류하는 작업을 수행하였다. 북극권 건설 환경에 필요한 기준들과 앨버타 에너지 규제기관에서 제공하는 ‘AER Draft Directive 023 : 오일샌드 프로젝트를 위한 지침(draft Directive 023, 2023)’ 기준으로, 본 연구에서 수집한 총 58개의 공간정보 데이터를 분류화하였다. ‘건설 환경에 필요한 기후 요인’, ‘건설 환경에 필요한 사회·경제적 요인’, ‘건설 환경에 필요한 자연환경 요인’, ‘건설 환경에 필요한 기존 제도 및 기존 개발지 고려 요인’으로 구분하여 분석을 수행하였다. 또한, 구축된 58개의 데이터 항목에 대한 중요도 평가는 각 항목별 점수화 과정을 통해 수행하였다.
Fig. 6은 북극권 자원개발 입지 적합도 평가 모델 개발을 위한 공간분석 절차이다. 건설 환경에 필요한 공간분석은 1차와 2차로 구분하여 진행하였고, 1차 분석은 기후 관련 요인들을 활용한 가상의 시나리오를 적용하여 공간분석을 수행하였다. 기후조건 시나리오는 기후 일수와 기후 데이터로 구분할 수 있는데, 기후 일수의 경우, 앨버타 에너지 규제기관에서 제시하는 조건들을 기준으로 최저기온 일수와 강우 일수, 강설 일수에 대한 공간정보자료가 활용하였다. 기후 데이터 조건의 경우 지표온도 최저기온, 강수량, 적설량, 풍속 자료가 활용(Agriculture and Agri-Food Canada, 2023)되었으며, 본 연구에서는 분석 결과의 신뢰성을 높이기 위하여 캐나다 앨버타주에 운영 중인 8개 오일샌드 시설들이 위치한 지점의 기후 특성을 이용했으며, 이 특성을 이용하여 건설 환경 적합도 평가에 필요한 기준을 설정하여, 기후조건 시나리오를 통해 1차 후보지를 결정하였다.
다음 단계로 오일샌드 매장지 내의 개발이 불가능하거나 개발환경이 허용되지 않은 토지이용을 제거하는 절차를 이용하였다. 개발 가능 후보지 선정을 위하여 제거 요소로 선정된 자료는 앨버타 지역 내 버려진 유정 지역과 2015년도와 2020년도에 발표된 기존 오일샌드 개발 지역, 주립공원, 건물 등이다. 제거 요소에 대한 영역을 결정하기 위하여 가장 최근의 위성영상자료를 활용하여 개발지역을 포함하는 영역(버퍼)의 크기를 결정하여 그 영역을 제거하는 순서로 분석을 수행하였다. 이와 더불어 개발 가능 후보지 선정을 위하여 도로와 수계망, 철도, 파이프라인 및 전기선 라인을 활용하여 접근성 분석을 수행하였는데, 즉, 이 시설물들에 가까울수록(접근성이 좋을수록) 자원개발을 위한 최적 위치에 적합하다고 가정하였다. 이런 단계적 절차를 통한 공간분석을 수행하여 최종적으로 개발 가능지역을 선정하였으며, 이 과정을 통해 입지 적합도 평가 시스템 개발에 활용할 최종 30종의 데이터를 결정하였다.
3.2 기후 요소 기반 입지 적합도 모델
건설 환경에 필요한 기후요인들을 활용하여 기후조건 시나리오를 구성하였으며 Fig. 7과 같이 기후조건 시나리오는 2가지 조건으로 구성하였다. 최저기온 일수와 강우 일수, 강설 일수가 일정 조건을 충족하는 지역을 파악하고, 일정 점수를 부여하였다. 그리고 본 연구에서 수집한 기후요인인 지표 온도와 최저기온, 강수량, 적설량, 풍속 등을 이용하여 건설 환경에 적합한 기후조건에 해당하는 지역에 점수를 부여하였다. 최종 공간분석 결과는 두 조건에 해당하는 점수를 합산한 후, 그 점수가 높은 지역을 건설 환경에 적합한 기후조건을 가진 지역으로 선정하였다. 특히, 북극권 자원개발 건설 활동에 있어서 기후 영향으로 인한 비작업 일수 산정 기준에 적용할 수 있는 데이터는 캐나다 기상청이 제공하는 기후 데이터를 활용하였다. 캐나다 기상청은 1981년도부터 2010년까지 30년간의 평년 기후 데이터를 제공하며, 이 데이터에는 캐나다 앨버타 지역의 129개 관측소 데이터가 포함되어 있다. 본 연구에서는 앨버타 지역의 관측소 데이터 중에서 최고기온 일수와 최저기온 일수, 강우 일수, 적설 일수 데이터를 활용하였다. 캐나다 앨버타 지역의 경우 최저기온이 0°C 이하인 일수보다는 작업가동률 산정을 위해 고려하여야 할 기후 조건에 해당하는 –10°C 이하 일수를 선정하였고, 최고기온의 경우 북극권 지역에는 최고기온이 32°C를 초과하는 일수가 거의 없으므로 제외하였다. 강우 일수의 경우 10mm 이상의 강우량을 기록한 일수를 사용하였으며, 적설 일수의 경우 5cm 이상의 적설량을 기록한 일수를 사용했다. 관측소별로 최저기온이 -10°C 이하인 일수와 강우량이 10mm 이상인 일수, 적설량이 5cm 이상인 일수 데이터를 작성한 후, 크리깅(Kriging)을 통하여 앨버타 전체의 기후 일수 조건 데이터를 작성하였다.
캐나다 앨버타 지역을 대상으로 구축된 기후 데이터를 이용하여 공간분석을 수행하기 위해서는 기후 데이터의 수치를 점수로 환산하는 과정이 필요하다. 재분류(Reclassification) 함수를 이용하면, 기후 데이터의 수치를 공간분석을 위한 점수로 변환할 수 있다. 재분류 함수는 원래의 래스터 데이터를 대상으로 수치에 따른 새로운 점수를 부여하는 기준에 따라 새로운 점수의 데이터로 변환하는 함수이다. 이를 위해, 재분류를 위한 기후조건 기준을 설정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 기후 데이터를 대상으로 건설 환경 적합도 점수에 필요한 기준을 설정하기 위하여 기존에 운영하고 있는 오일샌드 광산의 기후조건을 파악하였다.
건설 환경에 적합한 기후조건을 가진 자원개발 최적 입지를 선정하기 위하여 기후 일수와 기후 데이터를 이용하여 공간분석을 실시하였다. 공간분석 과정은 ArcGIS의 Model Builder를 활용하였으며, Model Builder는 공간분석에 필요한 데이터와 공간분석 함수를 순서에 따라 입력한 후, 정해진 순서대로 공간분석을 수행하는 도구이다. 본 연구에서는 Model Builder에 8개의 기후요소 데이터(최저기온 –10°C이하 일수, 10mm이상 강우 일수, 5cm이상 적설일수, 지표온도, 최저기온, 강수량, 적설량, 풍속)와 Reclass 함수, 그리고 Raster Calculator 함수를 입력하였다.
먼저 Reclass 함수를 적용하기 위해서는 기후요소 점수를 반영하였고, 기후 요소의 배점을 사용자가 수정할 수 있도록 별도의 텍스트 파일로 작성한 후, Reclass by ASCII File 함수를 이용하여 이 파일을 재분류에 적용하였다. 그리고, SCII File 함수에 적용되어 재분류를 통한 입지 점수 데이터를 생성하였다. 재분류 과정을 통하여 점수로 환산된 기후 요소 데이터는 Raster Calculator 함수를 통하여 공간 중첩이 수행되어 래스터 격자별 점수의 합이 집계된다. 기후 일수의 점수를 합산한 결과와 기후 데이터의 점수를 합산한 결과를 별도로 작성한 후, 최종적으로 이 두 데이터를 합산하는 과정을 이용하였다. 향후 건설 환경에 적합한 기후 요소를 변경할 경우, 기후 일수와 기후 데이터를 구분하여 처리할 수 있도록 하였고, 이러한 과정을 거쳐 작성된 Model Builder의 전체 구성은 Fig. 7과 같다.
Fig. 7에서 각 기후 요소 데이터는 텍스트 파일을 이용한 재분류 과정을 통하여 점수 데이터를 생성하며, 각각의 점수 데이터는 공간 중첩을 통하여 점수의 합계 데이터를 생성한다. 기후 일수와 관계된 3개 데이터(최저기온 –10°C이하 일수, 10mm이상 강우일수, 5cm이상 적설일수)는 점수가 합산되어 score 1이라는 래스터 데이터에 저장되며, 기후자료를 담고 있는 5개 데이터(지표온도, 최저기온, 강수량, 적설량, 풍속)는 점수가 합산되어 score 2라는 래스터 데이터에 저장된다. 두 개의 점수 합 데이터는 다시 공간 중첩을 통하여 최종 데이터(Sum of score)를 생성한다. 이러한 Model Builder를 통하여 데이터의 처리 과정과 그 결과를 시각적으로 표현하고, 공간분석을 반복적으로 수행할 수 있다. 또한, 재분류를 위한 텍스트 파일을 수정함으로써 공간분석 과정에 필요한 배점과 재분류할 데이터 범위를 조정할 수 있다. 향후 새로운 기후 요소나 입지 요소에 변화가 있을 때 Model Builder의 요소만을 수정함으로써, 공간분석 과정에서 변화된 내용을 간단히 반영할 수 있다.
3.3 인프라 요소 기반 입지 적합도 모델
자원개발 입지 적합도 모델 개발에서 고려할 수 있는 인프라 요소 데이터는 파이프라인과 전력선, 철도, 도로는 사회·경제적 조건에 속하는 데이터 등이다. 파이프라인 자료는 앨버타주 에너지 규제기관을 통해, 전력선과 철도 자료는 캐나다 천연자원부를 통해, 도로 자료는 캐나다 통계청을 통해 수집하였다. 파이프라인은 용도별 파이프라인을, 전력선은 전기선의 위치를 나타낸다. 철도의 경우 지방별로 구분되어 제공되는 철도 데이터를 병합하여 사용했다. 도로의 경우 앨버타 주 내 도로를 나타내는 데이터이다.
수계망은 환경 요인에 속하는 면 자료이며, 캐나다 천연자원부를 통해 수집하였고, 수계망 데이터는 강과 호수가 함께 제공되었다. 영구동토층 데이터는 기후 요인에 속하는 데이터로 캐나다 국립 빙설데이터센터(National Snow and Ice Data Center, 2023)를 통해 제공받을 수 있었고, 영구동토층 데이터는 영구동토층의 위치를 나타내는 면 자료로 분류 단위는 영구동토의 연속성 정도이다. 영구동토의 연속성이 지표면의 91% 이상을 차지하면 Continuous, 50~90%를 차지하면 Discontinuous, 10~50%를 차지하면 Sporadic, 0~10%를 차지하면 Isolated로 구분하였다.
새로운 오일 생산 플랜트가 입지할 때 고려할 필요가 없는 영역을 선정하기 위하여 개발이 불가능한 지역에 대한 공간분석을 진행하였다. 공간분석을 위한 유해 요소는 기존 개발된 지역을 중심으로 설정하였다. 하지만 점과 선, 면의 데이터 포맷으로 표현된 영역이 실세계 영역을 포함시키지 않았고, 따라서 버퍼 분석을 통해 해당 데이터가 실제로 어느 정도의 영역을 포함하고 있는지 확인할 필요가 있으며, 이를 수행하기 위해 위성영상을 활용하여 수집된 데이터가 실제 포함하는 범위를 설정하였다.
건설 환경에 적합한 인프라 요소를 가진 입지 적합도 모델 개발을 위하여 5가지 데이터(도로, 철도, 파이프라인, 전력선, 수계망)을 이용하여 공간 분석을 실시하였고, 기후요소 기반 모델과 동일하게 ArcGIS의 Model Builder를 활용하였으며, 개발 모델은 Model Builder에 Rasterize 함수(Polyline to Raster, Polygon to Raster)와 Euclidean Distance 함수, Reclass 함수, Raster Calculator 함수 등을 입력하였다.
Fig. 8은 인프라 요소에 대한 근접성을 고려한 공간분석을 위하여 구성된 Model Builder의 전체 구성을 보여주고 있다. Model Builder는 총 3단계(A, B, C)로 구분되어 있다. 우선 A 단계는 벡터 파일을 래스터 파일로 변환하는 Rasterize 함수와 인프라 요소에 대한 근접성을 평가하는 Euclidean Distance 함수를 사용하였다. B 단계는 Reclass by ASCII File 함수를 통해 근접성에 따라 점수화된 Raster 파일에 대한 재분류를 수행하였고, C 단계는 Raster Calculator 함수를 통해 셀 수준이 공간 중첩을 수행하여 전체 인프라 요소에 대한 근접성 평가를 수행하였다. 그리고, Clip 함수를 통해 연구지역이 형태로 결과물을 추출하였다.
공간분석의 첫 단계는 벡터 포맷인 도로와 철도와 같은 인프라 요소는 이 요소에 대해 근접성을 기준으로 점수화를 진행하기 위하여, 벡터 포맷 자료를 래스터 포맷 자료로 변환하는 Rasterize 과정을 거쳐야 한다. 이에 각 요소의 형태에 맞춰 Polyline to Raster(도로, 철도, 파이프라인, 전력선)와 Polygon to Raster(수계망) 함수를 사용하였다. Rasterize를 통하여 5가지 데이터를 10m×10m 크기의 셀로 구성된 래스터 파일로 변환하였다. 또한 Euclidean Distance 함수를 사용하여 각 인프라 요소에 대한 근접성을 파악할 수 있는 래스터 파일을 생성했다. 이후, 근접성 평가 결과물에 대해 Reclass 함수를 통하여 5km를 기준으로 총 50km까지 10단계로 구분하여 인프라 요소에 가까울수록 높은 점수를 책정하도록 재분류하였다. 해당 작업에서 사용된 함수는 Reclass by ASCII File 함수로, 재분류를 위한 텍스트 파일을 만들어 작업을 수행하였다.
3.4 기존 개발지 및 제도적 조건 기반 입지 적합도 모델
기존 개발지나 제도적 조건과 같은 제거 요소를 고려한 입지 적합도 평가 시스템 모델 또한 ArcGIS의 Model Builder를 활용하였다. 해당 시나리오에서는 Model Builder에서 선정한 16개 데이터와 Buffer 함수, Merge 함수, Erase 함수를 활용하여 기존 개발지를 제거한 연구지역을 산출하였다. Buffer 함수에 필요한 거리는 앞 절에서 설명한 거리를 적용하였다.
기존 개발지와 제도적 조건을 고려한 연구 대상 내에서 자원개발 최적 입지를 선정하기 위하여 기후 요소 공간분석 결과와 인프라 요소 공간분석 결과를 활용하였다. Model Builder는 기후요소 공간분석 결과 래스터 파일과 인프라 요소 공간분석 결과 래스터 파일, Raster calculator 함수, Clip 함수가 사용하였다. Fig. 9는 기존 개발지 및 제도적 조건을 고려한 공간분석을 위하여 구성한 Model Builder의 전체 구성이다. Model Builder는 총 3단계(A, B, C)로 구분된다. 우선 A 단계는 본 연구에서 설정한 16개의 제거 요소에 대해 Buffer 함수를 적용하고, Merge 함수를 통해 buffer의 결과물을 하나의 파일로 병합하였다. B 단계는 병합한 결과물을 연구지역에서 Erase 함수를 통해 제거하여 최종적으로 개발이 가능한 연구지역을 산출하였다. 또한, Raster Calculator 함수를 통해 기후를 고려한 공간분석 결과와 인프라를 고려한 결과를 중첩하여 두 요소를 종합적으로 고려한 점수 합을 산정하였다. 마지막으로 C 단계는 Clip 함수를 통하여 최종 점수 합 결과에서 기존 개발지와 제도적 조건을 고려한 개발 가능지역을 추출하였다.
3.5 북극권 자원개발 입지 적합도 모델 시뮬레이션 결과
Fig. 10은 본 연구에서 수집하고 분석한 공간정보 지도화 결과이다. 오일샌드 매장지역에서 이미 시설이 들어서 있거나 제도적으로 개발할 수 없는 자원에 해당하는 자료를 시각화하였는데, 이는 Negative에 해당하는 지역에서 건설 환경 입지 불가능 지역으로 설정하였다. 인프라는 건설 환경 입지에 긍정적으로 고려되는 4가지 기반 시설(도로와 철도, 파이프라인, 전력선)과 환경 요인(수계망)에 대한 근접성을 시각화한 것이다. 접근성 평가는 각 지점이 인프라 요소와 유클리드 거리(Euclidean Distance)가 가까울수록 높은 점수를 부과하였고, 거리가 멀어질수록 일정 점수씩 감소하도록 하였다. 기후 조건은 건설 환경 입지에 영향을 주는 기후요소를 시각화한 것으로, 기후 분석에는 8개 기후요소(최저기온 –10°C 이하 일수와 10mm 이상 강우일수, 5cm이상 적설일수, 지표온도, 최저기온, 강수량, 적설량, 풍속)를 사용하였고, 요소마다 개별적인 기준에 따라 건설 환경 입지에 유리한 기후조건을 평가하였다. 최종적으로 만들어진 점수합 결과는 인프라와 기후를 동일한 가중치로 함께 고려하여 산출하였고, 그 결과에서 Negative 요소를 제거하여 공간 지도를 제작하였다.
공간분석 결과, 인프라 요소와 기후 요소가 전부 적절하면서 기존 개발지나 제도적 조건의 제약도 받지 않는 오일샌드 매장지는 연구지역의 동북부 지역과 서북부 지역 일부에 존재함을 확인하였다. 또한, 연구지역인 앨버타주 동부 및 중앙 지역에도 건설 환경 입지 적합지가 다소 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과는 여러 조건을 Model Builder를 통하여 분석한 결과이기 때문에 향후 새로운 기후 요소나 인프라 요소, 제도적 조건의 변화 등 분석에 필요한 변동이 생기는 경우 Model Builder의 요소를 수정함으로써 그러한 변화에 따른 입지 적합지의 변화를 빠르게 반영할 수 있다.
Fig. 11은 본 연구에서 개발한 북극권 자원개발 입지 적합도 평가 모델의 시뮬레이션 결과를 기존 오일샌드 개발 지역과 비교 분석한 내용이다. 연구지역 대상 오일샌드 지역 내에 있는 채굴 가능 지역과 기존에 오일샌드 프로젝트를 통해 개발된 지역의 분포 현황과 더불어 영구동토층의 분포 현황을 함께 지도화하였다. Fig. 11에서 Points의 형태로 나타나는 데이터는 ‘Oil sands Project 2015’와 ‘Oil sands Project 2020’을 통해 개발된 지역의 분포와 각 프로젝트의 위치 현황이다(Alberta environment and parks oil sands information portal, 2023). ‘Oil sands Project 2015‘ 데이터의 경우 원의 형태로 표시했고, ‘Oil sands Project 2020‘의 경우 삼각형의 형태로 표시했다. 본 연구에서 개발한 입지 적합도 시뮬레이션 결과, 자원개발 입지 적합도 점수를 0~10점으로 구현하여 공간분석을 통해 나온 최종 결과물을 오일샌드 지역별로 나누어 확인하면, 피스 리버(Peace River) 지역의 중심부와 남부 일부에 본 연구에서 개발한 모델을 적용하여 자원개발 적합 지역이라고 평가된 지역에 위치한다. 채굴 가능지역과 기존 개발지의 분포를 비교하면 건설입지 가능지역 근처에 기존 개발지들이 다수 분포한다. 또한, 영구동토층 분포 현황은 Isolated는 영구동토층이 약 10% 이하로 분포된 지역, Sporadic은 약 10%~50%로 구성, Discontinuous는 50%~90%의 분포로 되어 있는 지역을 의미한다. 채굴 가능지역이 영구동토층 중 Sporadic과 Isolated 지역에 분포하는 것을 확인할 수 있다. 피스 레이크(Peace Lake) 지역 내 채굴 가능지역의 경우 서부에 있는 건설입지 적합 지역과 중심부에 있는 건설입지 가능지역의 일부가 Sporadic과 Isolated 지역에 분포하지만, 대부분의 채굴 가능지역이 영구동토층에 위치하지 않는다. 아타바스카(Athabasca) 지역 내 채굴 가능지역도 중심부와 남부 지역에 있는 건설입지 적합 지역과 건설입지 가능지역의 일부가 Sporadic과 Isolated 지역에 분포하지만, 대부분의 채굴 가능지역이 영구동토층에 위치하지 않았다. 콜드 레이크(Cold Lake) 지역의 경우 남동부와 북부에 있는 건설입지 적합 지역과 북부에 있는 건설입지 가능지역의 일부가 Sporadic 지역에 분포하지만, 마찬가지로 대부분 지역이 영구동토층에 위치하지 않았다.
4. 결 론
본 논문에서는 북극권 자원개발 건설 활동의 기초자료로 활용할 수 있는 입지 적합도 평가 모델을 개발하기 위하여 캐나다 앨버타주 대상으로 자원개발에 필요한 공간정보 데이터를 구축하고, 평가 모델을 개발하여 기존 자원개발 지역과 비교·분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다.
1. 북극권(캐나다 앨버타주) 자원개발 건설 활동에 필요한 오일샌드 매장지와 주변 지역에 대한 필수 공간정보 자료를 구축하였다. 연구 대상지역 내의 오일샌드 매장 현황을 나타내는 상세 지리 자료를 취득하여 총 58종의 데이터를 구축하였다. 수집한 자료는 통합형 GIS DB로 구축되었으며, 북극권 건설 환경 공간정보 플랫폼에 탑재하기 위한 엔지니어링 서비스레이어로 제공 가능하다.
2. 북극권 자원개발 최적 위치 선정을 위한 입지 적합도 평가 모델 개발과 관련하여 건설 환경정보들을 종합적으로 검토하여 평가 기준항목을 도출하였다. 평가 기준항목으로는 사회·경제적 요인, 자연환경 요인, 기존 개발지와 접근성에 관한 요인으로 구분하여 분석을 수행하여 중요도를 평가하였다.
3. 건설 환경에 유리한 기후 조건인 기후 일수와 기후 데이터를 활용하여 건설 환경에 최적인 개발 가능한 위치를 선정 후, 기존 개발지역 및 관련 시설들을 제거하여 개발 가능 지역을 구분하는 공간정보 분석을 수행하였다. 공간분석에 필요한 데이터와 공간분석 함수를 순서에 따라 입력한 후, 정해진 순서대로 공간분석을 수행하여 Model Builder를 구축하고, 이에 기반 한 자원개발 최적 입지 선정 평가 모델을 개발하였다. 새롭게 개발한 모델을 기존 자원개발 지역에 적용해 본 결과, 유사한 입지 위치를 확인할 수 있었다.
본 논문에서 구축한 건설 환경 DB 및 최적 입지 선정 평가 모델은 북극권 자원개발 건설 활동(설계 및 시공)에서의 기초 데이터로 활용할 수 있으며, 향후 보다 정밀하고 정확한 현장 공간정보 자료 등을 확보하고 다양한 북극권 지역으로 확대하여 정확도(신뢰도)를 향상시켜야 할 것으로 판단된다.
