1. 서 론
전 세계적으로 발생하는 기상이변으로 과거에는 경험하지 못한 자연재해가 매년 발생하고 있다. 국토의 64%가 산지로 구성되어 있는 한국은 4월에서 9월 사이에 연평균 강수량의 85% 이상이 발생하여 산지재해의 위험에 노출되어 있다. 대표적인 피해사례로는 2002년 태풍루사(사망·실종 1,232명)와 2003년 태풍매미(사망·실종 1,157명)로 인해 많은 지역에서 산지재해가 발생하여 이에 따른 인명 및 재산피해가 크게 발생하였다.
이러한 사면재해를 사전에 방지하고 그 피해를 감소시키기 위해서는 산사태 위험지도 작성을 통한 적절한 예방대책이 필요하다. 하지만 산사태 위험지도 역시 불확실성을 내포하고 있으며, 산사태 발생의 중요한 외적 요인인 강우를 직접 고려하지 못하고 지형․지질학적 특성에 근거한 산사태 위험성 평가가 이루어지고 있다. 일반적으로 산사태 발생 메카니즘은 불안정한 내적 요인(점착력, 내부마찰각 등)이 외적 요인(강우 등)에 의해 발생되는 것으로써 강우와 이에 따른 토양 포화도의 변화는 사면안정해석에 있어 매우 중요한 요소이다. 또한 효율적으로 사면재해에 대응하기 위해서는 강우를 고려한 토양의 포화상태를 모의할 수 있는 정량적인 해석기법이 필요하다.
강우와 토양의 포화도를 고려한 사면안정해석에 대한 연구는 1990년 이후 지리정보체계(Geographic Information System, GIS) 및 원격탐사(Remote Sensing, RS)의 비약적인 발전과 함께 공간 분포형 지형, 지질, 임상 인자의 산정이 가능해지면서 이를 기반으로 한 무한사면안정해석(infinite slope stability analysis)기법을 이용한 광역적 산사태 위험해석에 연구가 지속적으로 수행되어왔다. Mont-Geomery and Dietrich(1994)는 미국의 Tennessee와 Oregon지역에 대하여 O’loughlin (1986)이 제안한 토양 포화도 개념을 바탕으로 무한사면안정해석 기법을 적용하여 모의된 결과가 산사태 및 토석류 발생지(landslide initiation site)와 유사함을 확인하였다. Van Westen and Terlien(1996)은 콜롬비아의 Manizales지역에 대해 지질 및 지형인자 등을 추출하고 강우와 지진에 따른 시나리오별 사면안정해석을 수행한 바 있으며, 기존에 적용되지 않았던 사면의 상재압(식생, 건물 등의 분포하중)의 개념을 무한사면안정해석에 도입하였다. Borga et al.(2002)은 습윤지수, 상재압, 뿌리 점착력을 고려하여 이탈리아 Cordon과 Vauz지역의 사면안정해석을 시도하였으며, 한계강우(critical rainfall)와 한계습윤지수(critical wetness index) 개념을 도입하여 유역의 지형학적 특성에 의한 파괴확률을 결정하였다. Acharya et al.(2006)은 네팔의 Rasuwa지역에 대하여 토양이 건조상태(m=0), 준포화상태(m=0.5), 완전포화상태(m=1)로 구분하여 무한사면안정해석기법을 적용하였으며, 강우의 동적특성을 고려한 안전율의 변동성을 분석하였다. Ray and De Smedt(2009)는 네팔의 Dhaling지역에 대하여 Acharya et al.(2006)과 마찬가지로 토양을 건조상태(m=0), 준포화상태(m=0.5), 완전포화상태(m=1)로 구분하고, 2년, 25년 빈도의 강우량과 초기포화도를 0.5로 가정하여 산정된 비 산출율(specific yield)을 통한 산사태 위험지역의 변동성을 비교․분석하였다.
한편 국내에서 Oh et al.(2006)은 GIS 기반 토석류 예측모형의 적용성 평가에서 GIS기반의 산지재해 예측모형 SINMAP의 적용성을 검토하였고, Jun(2011)은 GIS를 이용한 토석류 발생유역의 위험성 분석연구를 통해 국내에서 활용할 수 있는 여러 가지 지형과 지질 및 수문학적인 방법과 SINMAP모형의 분석기법에 의한 재해 위험지도를 작성하였다. Jun(2012)은 토석류 피해지역인 서울시 우면산지역을 대상으로 결정론적 분석방법인 안전율을 사용하는 사면안정성 모델을 이용하여 토석류 발생예측의 적용가능성을 검토하였다.
본 연구에서는 최근 국립공원으로 지정된 태백산국립공원을 대상으로 현장조사 결과 산지재해 발생 위험성이 존재하는 구간에 대해 간단하고 빠르게 사면안정성 해석을 수행할 수 있는 Brunsden and Prior(1979)이 제안한 사면안정성 모델을 이용해 사면안정성 분석을 수행하였다.
2. 사면안정성 모델의 이론
산사태는 발생유형에 따라 세부적인 분류가 가능하지만, 일반적으로 안전율(safety factor)개념을 이용하여 사면의 안정성을 평가한다. 안전율은 붕괴하려는 힘과 지지하는 힘과의 비로써 표현되며 각각의 힘을 구성하는 인자는 여러 산사태 연구를 통하여 많이 알려져 있다. 본 연구에서는 Brunsden과 Prior에 의하여 발표된 모델로 간단하면서도 활용도가 높다. 이 모델은 Fig. 1과 같이 사면을 무한사면으로 가정하여 강우로 인한 지하수위와의 비를 이용한 방법으로 Eq. (1)과 같다. 무한사면은 사면의 안정성을 평가하며 붕괴되는 사면도 무한하다고 본다.
| $$F=\frac{Resis\tan ce\;\mathrm{for}ce}{Driving\;\mathrm{for}ce}=\frac{C+(\gamma-m\gamma_w)z\cos^2\beta\tan\phi}{\gamma z\sin\beta\cos\beta}$$ | (1) |
여기서, F 는 안전율, C 는 유효점착력(ton/m2), γ 은 토질의 단위중량(ton/m3), m은 지하수위와 유효토심과의 비(zw/z), γw는 물의 단위중량(ton/m3), z는 지표면으로부터의 흙의 깊이(m), zw는 지하수위(m), β는 지표면의 경사(°), ϕ는 흙의 내부마찰각(°)이다.
Eq. (1)에서 안전율이 1보다 큰 경우는 안전한 상태이며, 1보다 작은 경우는 불안전한 경우로 해당사면이 무너지려는 시점에 있는 경우이다.
3. 사면안정성 모델의 적용
3.1 연구대상지역
태백산국립공원은 2016년 이후 국립공원으로 지정되었고 그 중 연구대상지역인 당골유역의 탐방로는 태백산국립공원에서도 가장 많은 탐방객(2017년 태백산 국립공원 탐방객: 596,676명)이 찾는 지역이다. 본 연구대상지역에는 Fig. 2와 같이 3개의 탐방로가 위치하고 있으며 하류부에는 민가와 다수의 상업시설 등이 위치해 있어 사면재해 발생 시 인명 및 재산피해가 우려되는 지역이다. 하지만 국립공원으로 지정된 시기가 얼마 되지 않아 재해이력과 같은 자료가 거의 없는 상태이며, 현장조사결과 탐방로 중 일부 위험구간만 안내표지판을 설치하여 관리하고 있는 실정이다.
3.2 자료구축
사면안정성을 평가하기 위해서는 Eq. (1)에서 제시하는 매개변수에 대한 래스터 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 안전율을 산정하기 위해 ArcGIS 9.3.1을 이용하여 한국국토지리정보원에서 제공하는 1:5,000수치지형도로부터 DEM을 1m해상도로 추출하였고 이를 토대로 경사도를 생성하였다. 또한 한국농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도의 토양분류에 따라 유효점착력, 토질의 단위중량, 내부마찰각을 1 m격자의 레스터 자료로 구축하여 안전율을 산정하였다.
3.2.1 경사도
본 연구대상지역은 0~79°범위의 경사가 분포하고 경사 분포도는 대부분 12°~38°에 해당하며 평균경사는 23°에 해당한다(Fig. 3). 1 m격자의 dem에서 구축된 경사도를 바탕으로 사면안전율을 산정하며, 이 때 매우 낮은 경사도는 안전율 계산 시 지나치게 큰 값(안전한 값)을 유발하므로 5도 이하의 낮은 경사는 5도로서 계산에 적용하였다.
3.2.2 정밀토양도
토성은 토양의 알갱이 크기에 따라 점토와 실트, 모래로 나누고 이들의 함량비율에 따라 사양토, 식양토, 사토 등 9개의 토성으로 구분된다. Table 1은 국립방재연구소(2004)에서 제공하는 토양별 흙의 단위중량, 점착력, 내부마찰각을 나타낸다.
Table 1. Total soil content by surface soil, specific weight, cohesion, and internal friction angle
Fig. 4는 한국농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도이며, 연구지역내의 토양분포를 나타내고 있다. 연구대상지역인 당골유역에는 총 16개의 토양종이 분포하고 있으며, 그 중 많은 면적을 차지고하고 있는 토양으로서는 당골유역의 남쪽을 차지하고 있는 OsF와 북쪽을 차지하고 있는 KIF2가 주로 분포해 있다. OsF와 KIF2는 미사질양토에 해당된다(Table 2).
Table 2. Area of different soils in the study area
| Soil type | Area (km2) |
| Sandy loam (DEB, DEC, DbF2, DgF2, DpF2, MtE, SqE, StC, StD) | 1.479 |
| Silt loam (KdD2, KIF2, KzE2, OsF, RC) | 6.883 |
| Loam (OsE) | 0.378 |
| Total | 8.740 |
3.2.3 토양 매개변수
안정도 평가에 필요한 토질의 단위중량, 내부마찰각, 유효점착력은 정밀토양도에서 분류된 흙의 종류에 따라 결정하였으며, 각각을 1 m격자의 레스터자료로 구축하여 사면안정성 평가에 사용하였다. Fig. 5는 연구대상지역의 토질 단위중량, 내부마찰각, 유효점착력의 분포도를 나타내고 있다.
4. 사면안정성 평가
Fig. 6은 경사도와 정밀토양도 및 토양매개변수를 이용하여 계산된 사면안정성 평가 결과를 나타낸다. 안전율 F ≥ 1.0이면 안전한 상태, F < 1.0이면 불안전안 경우이므로 본 연구에서는 안전율 F가 1.0보다 큰 지역은 결과에 표출하지 않았다. 또한 지하수위와 유효토심의 비(m)를 토양의 포화상태(m=1.0) 또는 습윤상태(m=0.5)로 각각 입력하여 위험지역을 나타내었다.
Fig. 6(a)는 매개변수 m을 1.0으로 입력하고 계산한 결과이며, 안전율F는 0.63~1.00 범위로 나타났다. 또한 A~C 탐방로의 대부분 지역에 위험지역이 분포하는 것으로 나타났으며, 특히 위험지역 중에서도 탐방로 하류부에 다수의 상업시설이 위치한 지역과 A탐방로 초입부, 현재 위험지역으로 관리중인 def 구간이 상당히 위험한 것으로 나타났다. 하지만 현재 태백산국립공원에서 관리하는 A~C탐방로의 관리지역은 총 6곳으로 매우 한정적이며, 다수의 상업시설이 위치하고 있는 하류부 지역은 관리대상에서 제외되어 있는 실정이다.
Fig. 6(b)는 매개변수 m을 0.5로 입력하고 계산한 결과이며, 0.72~1.0 범위의 안전율이 나타났다. 또한 지하수위/유효토심의 비가 1.0(포화상태)에서 0.5(습윤상태)로 감소함에 따라 위험지역이 상당히 감소하였으나 여전히 위험지역에 비해 관리가 한정적인 것으로 나타났다.
5. 결 론
본 연구에서는 태백산국립공원에 사면안정성 모형을 적용하여 산사태 발생 예상지역에 대한 분석을 실시하였다. 모델의 입력 매개변수는 정밀토양도에서 분류된 토양특성에 따라 산정되었다. 대상지역의 사면안정성 분석결과 토양이 포화상태에 가까워질수록 재해발생 위험지역이 증가하였다. 특히 A~C탐방로 일부 구간과 하류부 상업시설이 위치한 지점이 안전율이 낮은 위험지역으로 분석되었다. 그러나 현재 태백산국립공원에서 관리하는 산사태 위험지역은 연구지역내 단지 6곳으로 매우 한정적인 관리가 이루어지고 있어 향후 추가적인 관리가 필요하다. 추후 연구에서는 토양의 습윤․포화상태(m=0~1.0)일때의 강우량에 대한 분석과 현장조사를 병행하여 모델링 결과의 적용가능성을 추가적으로 제시할 예정이다.
