1. 서 론
2. 대상지역 지반특성
2.1 연구지역의 지질조건
2.2 기반암별 지반 특성
3. 토사재해 분석 기법 및 해석 모형
3.1 산지 토사재해 예측 프로그램(LSMAP)
3.1.1 분석 매개변수 수정
3.1.2 수관밀도 적용
4. LSMAP 정확도 분석
5. 토사재해 위험도 분석 결과
6. 결 론
1. 서 론
우리나라는 최근 이상 기온으로 인한 국지성 집중호우가 증가하고 과거에 비해 강우일수는 줄었으나 토사재해를 발생시키는 높은 강우강도가 빈번해지는 경향을 보이고 있다. 국립재난안전연구원(Oh and Park, 2014)에서 조사된 바에 따르면 1999년부터 2012년도까지 산사태 발생이력은 13년간 약 670건이 발생 하였으며(Kim et al., 2016), 2011년부터 2014년까지 사면재해가 185개소에서 발생하였으며, 그 중 토석류가 77개소로 41.6%를 차지한다(Jun and Yune, 2015). 과거의 토사재해 대처는 토사재해가 발생한 후에 사후복구를 중심으로 한 소극적인 대처가 이루어졌으나, 예측 및 관측기술의 발달로 오늘날에는 대비 중심의 대처 체계가 형성되었다(Suk et al., 2013). 이러한 토사재해 예측 및 대처 방안 수립의 정확도를 높이기 위해서는 지형 및 지질, 강우, 임상 등 여러 요인에 따라 발생하는 토사재해에 대한 체계적인 연구가 필요하다(Choi et al., 2017). 따라서, 토사재해 위험지 예측에 적용되는 매개변수에 대한 중요인자 분석이 선행되어야 하며, Choi et al.(2016a) 및 Choi et al.(2016b)의 연구에 따르면, 수관밀도 및 수목종류를 반영한 임상 뿌리 점착력을 매개변수로 적용하였을 때 사면의 안전율이 증가하는 것으로 분석되었으며, 특히 경사가 완만한 지역일수록 수목 뿌리 점착력에 의한 안전율 증가 효과가 큰 경향을 보이는 것으로 분석되었다. 또한 Choi & Baek(2017)의 연구에서는 토사재해 위험지 예측에 주로 사용되는 프로그램을 활용하여 각 프로그램의 예측에 적용되는 입력 자료의 종류에 따라 예측 범위가 다양하게 산정되는 것을 확인할 수 있었다.
이러한 주요 매개변수를 적용한 토사재해 위험지 예측을 위하여 국토교통과학기술진흥원 국토교통기술연구개발 사업인 “도시특성을 고려한 도심지 토사재해 예측․평가 및 통합관리기술 개발” 과제상에서 LSMAP 프로그램을 개발하였다. 본 논문에서는 LSMAP의 적용성 검증을 위하여 현재 토사재해 위험지 예측에 많이 사용되고 있는 SINMAP 및 TRIGRS 분석 결과와 비교하였다. 토사재해 위험지 예측에 영향을 미치는 주요 인자를 구축하기 위하여 각 연구지역에 대한 토질시험을 실시하였으며, 연구지역을 퇴적암류, 화성암류, 변성암류로 구분하였다. 토층은 대부분 풍화현상에 의해 형성되어 기반암별로 지질조건 및 풍화정도에 따라 물리적 및 공학적 특성이 달라진다(Hutchinson, 1988). 또한 연구지역과 같이 토심이 얕고, 강우로 인한 토사재해가 주로 표층에서 발생하는 지역(Ma and Jeong, 2007; Park et al., 2010)에서는 수목의 뿌리가 사면안정에 큰 영향을 미치므로(Roering et al., 2003), 9개 지역의 수목종류를 반영하기 위하여 Kim et al.(2011)의 뿌리 점착력 값에 Wu et al.(1979), Lee et al.(1991)에 의해 제안된 식의 상수를 조사된 수관밀도를 고려하여 뿌리 점착력 계산에 적용하였다.
2. 대상지역 지반특성
2.1 연구지역의 지질조건
한국지질자원연구원에서 제공하는 “지질도(1:25,000)” 및 산림청에서 제공하는 “산림입지토양도(임상도)(Korea Forest Service, 2016)”를 활용하여 우리나라를 기반암별로 크게 9개의 SITE로 분류하였다(Fig. 1a). SITE-1은 화성암-심성암(전라도), SITE-2는 변성암(중부내륙), SITE-3은 퇴적암(경상계-부산), SITE-4는 변성암(옥천변성대), SITE-5는 퇴적암(강원도), SITE-6은 화성암-심성암(경기, 강원), SITE-7은 변성암(경기, 강원), SITE-8은 화성암-심성암(서울), SITE-9는 화성암-화산암(제주도, 울릉도, 독도)으로 분류하였다.
본 연구에서 선정된 분석 지역은 국토교통과학기술진흥원 국토교통기술연구개발 사업인 “도시특성을 고려한 도심지 토사재해 예측․평가 및 통합관리기술 개발” 과제상에서 국토연구원에서 선정한 ‘토사재해 예비중점관리대상지역’이다. ‘토사재해 예비중점관리대상지역’은 산사태가 발생했던 지점을 중심으로 반경 1km2 이내 100명 이상의 인구가 거주하고, 산림청에서 제공받은 산사태위험지도와 산사태 발생지점을 중첩하여 산사태 발생 지점을 기준으로 반경 1km2 이내의 산사태 위험 1, 2등급에 대한 면적을 계산하여 토사재해 예비 중점관리대상지역 76곳을 선정하였으며(Kim et al., 2016), 이 중 본 논문에서는 9개 지역에 대하여 연구를 수행하였다. 선정된 연구 지역은 앞서 분류된 9개의 기반암별 SITE에서 퇴적암류 3개 지역(경산시(SITE-3), 고흥군(SITE-3), 대구광역시(SITE-3)), 화성암류 3개 지역(대전광역시(SITE-1), 세종특별자치시(SITE-1), 원주시(SITE-6)), 변성암류 3개 지역(남양주시(SITE-7), 의왕시(SITE-7), 인제군(SITE-7))에 위치한다(Fig. 1b, Fig. 2).
2.2 기반암별 지반 특성
9개의 연구지역에서 핸드오거 보링기를 통해 평균 30∼50cm 깊이에서 시료를 채취하였다. 채취된 시료는 비닐 팩으로 밀봉하여 현장조건이 최대한 유지되도록 실험실로 운반하였으며, 토질시험 KS F 2302-12, 다짐시험 KS F 2302-05, 직접전단시험 KS F 2343-02, 실내투수시험 KS F 2322-15를 실시하였으며, 점착력, 단위중량, 내부마찰각, 투수계수 등을 산정하였다(Choi and Baek, 2017) (Table 1). 산지 수목 분포를 확인하기 위해 현장조사 및 산림청에 구축된 산림입지토양도(임상도)(Korea Forest Service, 2016)를 활용하고, 수목뿌리점착력 및 수목하중은 예측 모형(Wu, 1976) 및 국립산림과학원의 임목자원평가프로그램을 활용하였다. 강우시나리오(강우강도)는 부산 APEC 기후센터(APCC)에서 제공한 확률강우량을 적용하였다.
Fig. 3은 9개 연구지역에서 채취된 시료를 이용하여 분석된 결과이다. 점착력(Fig. 3a)은 토양 점착력과 수목뿌리 점착력으로 나뉘며, 각각 6,700∼14,500Pa, 2,300∼8,920Pa로 조사되었다. 단위중량(Fig. 3b)은 토양 단위중량과 수목 하중으로 나뉘며, 각각 17,848∼19,613N/m3, 3,631∼ 9,841 N/m3로 조사되었다. 내부마찰각(Fig. 3c)은 25.2∼35.7°, 투수계수(Fig. 3d)는 1.07E-06∼2.25E-05m/sec로 조사되었다.
Fig. 3(a, b, c ,d), Table 1과 같이 화성암류 지역은 점착력은 작고, 내부마찰각은 높으며, 투수계수는 불균등으로 나타나는데 이는 다른 두 지역에 비해 완전히 풍화되지 않은 상부토층으로 인하여 발생 되는 것으로 지질특성에 기인되는 현상으로 판단된다.
3. 토사재해 분석 기법 및 해석 모형
3.1 산지 토사재해 예측 프로그램(LSMAP)
연구지역의 토사재해 위험지 예측은 산지 토사재해 예측 프로그램인 LSMAP(Landslide MAPping)을 사용하였다. LSMAP은 Iverson(2000)에 의해 제시된 방법을 사용하여 미국지질연구소(USGS)에서 개발한 TRIGRS(A Fortran Program for Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis)를 기반으로 고도화하여 개발된 프로그램이다. LSMAP은 국내 지질 및 지형 특성 등을 고려해 강우에 따른 토사재해 위험도를 평가하는 프로그램으로 해석엔진과 데이터 입력, 해석결과 가시화의 3가지 부분으로 구성되어 있다. 사용자가 토사재해 위험지 분석 시 매개변수(입력 데이터)를 편리하게 작성하고, 오류를 쉽게 확인할 수 있도록 제공되는 GUI(Graphic User In-terface)와 분석 결과를 활용하여 간단한 작업을 실행 할 수 있도록 결과 가시화 창을 제공하고, 분석된 지역의 토사재해 위험지 및 초기 발생 토사량을 예측하는 프로그램이다. 개발 프로그램의 기반이 된 TRIGRS와의 차이점은 사면 안정에 영향을 미치는 수목 특성(뿌리 점착력, 수목 하중)에 대한 적용이 가능하며, 프로그램(모델) 구동의 편리성을 향상시켰다. 수목 특성(뿌리 점착력, 수목 하중)에 대한 적용이 토사재해 위험지 예측 결과에 미치는 영향에 대하여 분석하기 위하여 개발된 LSMAP과 기반이 된 TRIGRS의 분석결과의 차이점을 비교 분석하였다.
3.1.1 분석 매개변수 수정
기존에 단순히 토양점착력과 토양 단위중량으로 적용되었던 매개변수에 각각 수목 뿌리 점착력과 수목 하중을 적용하여 분석을 실시하였다. 개발된 프로그램에 적용된 모델(식 (1))은 Iverson(2000)의 연구 내용을 기반으로 임상특성(수목하중, 뿌리점착력)을 분석매개변수에 추가 적용한 것으로 토사재해 예측의 효율성 및 정확도를 증대하고자 한다.
(1)
여기서, 
: 토양 내부마찰각(°)
: 사면경사(°)Z : 토심(m)t : 강우 시간(sec)
: 토양단위중량+수목하중(N/m3)
: 지하수 단위 중량(N/m3)
: 토양점착력+수목 뿌리점착력(Pa)
: 지하수 압력수두(m)
3.1.2 수관밀도 적용
수관밀도는 어떠한 임분 내에서 입목들의 수관이 그 임분을 덮고 있는 정도를 말한다. 본 연구에서는 국립산림과학원의 연구 결과(Korea Forest Research Institute, 2011)를 활용하여, 100m×100m의 cell로 나누어 각 cell당 식생하는 대표 수목의 개체 밀도를 산정하여 수관밀도를 적용하였다.
(2)
여기서, 
: 뿌리 점착력(kPa)
: 뿌리의 평균 인장강도(kPa)
: 전단면에 있는 뿌리의 전체면적(m2)
: 전단면의 면적(m2)
4. LSMAP 정확도 분석
개발된 프로그램인 LSMAP과 기반이 된 프로그램인 TRIGRS를 비교하기에 앞서, 개발된 프로그램(LSMAP)의 정확도(적용성) 분석을 위하여 실제 토사재해가 발생했던 지역 3개소를 선정하여 실제 토사유실지점 예측 여부를 검토하였다. 선정된 지역은 토사유실지점이 명확하여야 함으로, 앞서 소개된 9개의 연구 지역과 더불어 토사재해 위험지 분석의 정확도 향상을 위하여 기존 토사유실지점이 확인된 밀양지역을 추가적으로 분석하였다. 또한 추가로 토사재해 분석에 많이 사용되고 있는 SINMAP 분석 결과와도 비교하였다. SINMAP(Stability INdex MAPping)은 사면안정해석 모델로 정상상태의 습윤지수를 바탕으로 모든 강우가 지표하로 침투한다고 가정한다. 각 지점(cell)의 산사태 발생 위험정도는 사면안정지수(SI: Stability Index)로 등급화하여 분류(Table 2)한다(Choi et al., 2012). 등급 분류를 위해서 안정(Stable), 보통 안정(Moderately Stable), 준안정(Quasi-Stable)이라는 용어를 사용한다. 매개변수의 불안정성을 표현하기 위해서 하한계(Lower Threshold), 상한계(Upper Threshold)라는 용어를 사용하며, 불안정성 확률은 각각 50% 보다 미만이거나 이상이다. 또한 적용한 매개변수 범위 내에 사면이 불안정한 곳을 설명하기 위해 방어(Defended)라는 용어를 사용한다(Robert et al., 2006; Kim, 2012).
SINMAP을 이용한 사면의 안전율 산정은 다음 식 (3)을 이용한다(Robert et al., 2006).
(3)
여기서, A : 집수 면적(m2)
: 사면경사(°)C : 무차원 점착력(-)
: 내부마찰각(°)r : 물의 밀도(kg/m3)/토양밀도(kg/m3)R : 연평균 강우량(mm/year)×지하수 함양률T : 투수계수(m/hr)/흙의 두께(m)
Table 3의 매개변수를 활용한 LSMAP 및 SINMAP 분석 결과, 두 모델 모두 비교적 실제 토사재해 발생 지점을 예측하였다(Fig. 4). 하지만 LSMAP에 비해 SINMAP을 이용한 분석은 광범위한 지역을 위험지로 예측하는 것으로 검토되어, 토사재해 위험지 예측을 통한 방재시설 설치위치 선정 및 대책공법 수립에는 개발된 LSMAP을 활용하는 것이 더 효율적으로 판단된다.
5. 토사재해 위험도 분석 결과
앞서 조사된 지반특성(Table 1, Fig. 3)을 이용하여 토사재해 위험도 예측을 실시하였다. 연구지역인 9개 지역의 예측 분포 양상을 비교하기 위하여 LSMAP과 TRIGRS를 활용하였으며, 그 결과는 Table 4∼Table 8, Fig. 5∼Fig. 7과 같다. 분석 결과는 각 cell 당 안전율로 분석되며, 안전율(FS) 1미만 지역은 위험지역으로, 1 ≤ x < 1.25지역은 보통, 1.25 ≤ x < 1.5는 안정, 1.5이상은 매우안정으로 구분하였다.
종합하여 정리해보면, TRIGRS 예측 결과는 평균적으로 퇴적암류 지역은 위험지역이 4.10%, 안정지역이 95.90%로 나타났고, 화성암류 지역은 위험지역이 1.34%, 안정지역이 98.66%로, 변성암류 지역의 위험지역이 8.17%, 안정지역이 91.83%로 나타났다. LSMAP 예측 결과는 평균적으로 퇴적암류 지역은 위험지역이 0.21%, 안정지역이 99.79%로 나타났고, 화성암류 지역은 위험지역이 0.47%, 안정지역이 99.53%로, 변성암류 지역의 위험지역이 0.91%, 안정지역이 99.09%로 나타났다.
Fig. 5 및 Table 6은 퇴적암류 3개 지역의 토사재해 위험지역 예측 결과로 LSMAP과 TRIGRS 분석 결과를 비교하였다. 경산 지역 (a), (d)는 TRIGRS 분석 위험지역은 약 0.06%, LSMAP 분석 위험지역은 약 0.01%로 나타났다. 고흥 지역 (b), (e)는 TRIGRS 분석 위험지역은 약 10.33%, LSMAP 분석 위험지역은 약 0.24%로 나타났다. 대구 지역 (c), (f)는 TRIGRS 분석 위험지역은 약 4.10%, LSMAP 분석 위험지역은 약 0.21%로 나타났다. 예측결과, 수목하중 및 뿌리점착력을 고려한 LSMAP이 TRIGRS 분석 결과보다 경천지역 6배, 고흥지역 43배, 대구지역 5배 축소하여 예측 하였다.
Fig. 6 및 Table 7은 화성암류 3개 지역의 토사재해 위험지역 예측 결과로 LSMAP과 TRIGRS 분석 결과를 비교하였다. 대전 지역 (a), (d)는 TRIGRS 분석 위험지역은 약 2.81%, LSMAP 분석 위험지역은 약 1.20%로 나타났다. 세종 지역 (b), (e)는 TRIGRS 분석 위험지역은 약 0.08%, LSMAP 분석 위험지역은 약 0.04%로 나타났다. 원주 지역 (c), (f)는 TRIGRS 분석 위험지역은 약 1.11%, LSMAP 분석 위험지역은 약 0.16%로 나타났다. 예측결과 수목하중 및 뿌리점착력을 고려한 LSMAP이 TRIGRS 분석 결과보다 대전지역 2배, 세종지역 2배, 원주지역 7배 축소하여 예측 하였다.
Fig. 7 및 Table 8은 변성암류 3개 지역의 토사재해 위험지역 예측 결과로 LSMAP과 TRIGRS 분석 결과를 비교하였다. 남양주 지역 (a), (d)는 TRIGRS 분석 위험지역은 약 0.92%, LSMAP 분석 위험지역은 약 0.48%로 나타났다. 의왕 지역 (b), (e)는 TRIGRS 분석 위험지역은 약 1.62%, LSMAP 분석 위험지역은 약 0.23%로 나타났다. 인제 지역 (c), (f)는 TRIGRS 분석 위험지역은 약 21.96%, LSMAP 분석 위험지역은 약 2.01%로 나타났다. 예측결과, 수목하중 및 뿌리점착력을 고려한 LSMAP이 TRIGRS 분석 결과보다, 남양주지역 2배, 의왕지역 7배, 인제지역 11배 축소하여 예측 하였다.
6. 결 론
본 연구 지역은 기반암별로 퇴적암류 3개 지역(경산시, 고흥군, 대구광역시), 화성암류 3개 지역(대전광역시, 세종특별자치시, 원주시), 변성암류 3개 지역(남양주시, 의왕시, 인제군)으로 지반특성인 점착력, 단위중량, 투수계수, 내부마찰각, 강우강도를 매개변수로 적용하여 토사재해 위험지 예측 프로그램인 LSMAP과 TRIGRS를 이용하여 임상 특성(뿌리 점착력, 수목 하중) 적용 여부에 따른 분석 결과 변화를 비교 하였다.
(1)퇴적암류 지역, 화성암류 지역, 변성암류 지역은 오랜 풍화작용으로 생성된 상부 토층이 공학적 특성과 기후변화에 의해 발생되는 강우강도에 따라 토사재해 발생의 매개요소로 작용한다는 것을 볼 수 있다.
(2)개발된 프로그램(LSMAP)의 정확도(적용성) 분석을 위하여 실제 토사재해가 발생했던 지역에 현재 토사재해 분석에 많이 사용되고 있는 SINMAP 분석 결과와 비교한 결과, 두 모델 모두 비교적 실제 토사재해 발생 지점을 예측하였으나, LSMAP에 비해 SINMAP을 이용한 분석은 광범위한 지역을 위험지로 예측하는 것으로 검토되어, 토사재해 위험지 예측을 통한 방재시설 설치위치 선정 및 대책공법 수립에는 개발된 LSMAP을 활용하는 것이 더 효율적으로 판단된다.
(3)연구지역 9개에 대한 토사재해 위험도 예측 결과, TRIGRS는 평균적으로 퇴적암류 지역의 위험지역은 4.10%, 화성암류 지역의 위험지역은1.34%, 변성암류 지역의 위험지역은 8.17%로 검토되었다. LSMAP은 퇴적암류 지역의 위험지역은 0.21%, 화성암류 지역의 위험지역은 0.47%, 변성암류 지역의 위험지역은 0.91%로 검토되었다.
(4)TRIGRS 분석 결과보다 수관밀도에 따른 뿌리점착력 및 수목하중을 고려한 LSMAP을 통한 분석이 퇴적암지역에서 5배∼43배, 화성암지역에서 2배∼7배, 변성암지역에서 2배∼11배를 축소하여 위험지를 예측하였다.
(5)향후 여러 붕괴 지역에 대한 분석을 실시하여 LSMAP에 대한 정확도를 향상시킨다면 지역 특성을 고려한 합리적인 위험도 예측이 가능할 것으로 판단된다.
