1. 서 론
우리나라는 국토의 약 64%가 산지로 구성되어 있고 연평균 약 1,300 mm의 강우량이 여름철에 집중되어 산지토사재해의 발생 위험이 높다. 특히 최근에는 기후변화에 따른 강우패턴의 변화로 짧은 시간동안 특정지역에 많은 양의 강우가 집중되는 집중호우가 빈번하게 발생함에 따라 산지토사재해의 빈발화 및 대형화 추세에 있고 2019년 태풍의 직·간접적인 영향확대와 2020년 역대 최장기간(54일) 장마와 기록적인 누적강우량으로 인해 산림피해가 급격히 증가하였다. 강우로 인한 산사태와 토석류의 피해는 짧은 시간 내에 큰 피해가 발생하기 때문에 국가적으로 관리하는 제도를 통해 안전을 강화하고 있으나 땅밀림은 산사태와 달리 산의 지반이 통째로 서서히 미끄러져 내려오는 현상으로 땅밀림 발생 우려지에 대한 사전 발굴 시스템은 아직 부족한 상태이다. 실제로 국내에서는 최근 2025년 8월 기준 산청 상능마을 땅밀림, 2024년 토함산 일대 땅밀림은 대규모로 진행된 사례가 있으며, 과거에는 2017년 포항 지진 당시 포항시 용흥동 등에서 발생한 사례가 있다.
땅밀림과 관련한 해외 사례에는 일본, 대만, 중국 등 동아시아 지역과 유럽의 스위스 알프스 지역, 미국과 페루 등에서 보고된 바 있으며 주로 환태평양조산대와 알프스-히말라야 조산대를 따라 분포하고 있다. Liu et al.(2024)은 약 3,900여편의 땅밀림 관련 논문에 대한 문헌 분석을 통해 유럽과 미국 등의 선진국이 해당 분야의 연구를 먼저 수행하였고, 중국 등의 개발도상국의 연구가 활발해지고 있다고 언급하였으며 주요 변형 요인으로는 토양 미세구조, 수분함량, 응력의 경로를 요약하였다. 지리적인 특성이나 현장의 여건에 따라 다양한 땅밀림의 요인이 있으며, Yamada(1999)는 일본 삿포로 지역에서 땅밀림으로 인한 사면의 안정성에 대하여 야외 계측을 수행하여 여름철의 강우로 토양함수율의 급격한 변화에 의해 붕괴를 유발하는 위험성을 규명하였고, Clarke et al.(1999)은 오스트레일리아 노던 테리토리(NT)와 뉴사우스웨일스(NSW)지역의 지형변화를 관측하여 토양 이동의 벡터가 일반적으로 경사 방향으로만 이동하지 않고, 수직 하강 방향 성분이 지배적이라는 것을 측정하였으며, Jeng et al.(2022)은 다점 형태 가속도 배열을 활용하여 강수량과 지하수위가 높아질수록 경사면의 변위가 높아지는 것을 측정하여 변위 속도 비율에 대한 경보값을 제시하였다. 국내에서는 전반적인 땅밀림의 발생특성, 산림환경특성 등에 관한 연구 등이 있으며 주로 지질 및 지형적인 특성과 사면 하단부의 절취 등 인위적인 원인으로 인하여 발생하는 사례 등의 연구가 있다. 이와 관련하여 Seo et al.(2019)은 수치지형도와 항공 LiDAR 자료를 이용하여 땅밀림 발생 지점을 탐지하고 국내 땅밀림 발생의 일반적인 형태는 말굽형태인 것으로 분석하였다. Yang et al.(2024)은 땅밀림 지역과 일반산지와 비교하여 지층 층후 및 이상대 존재 유무 등 지질환경에서의 특성 차이가 유의미하다는 것을 통계 분석하였다. Kang and Park(2025)은 산청군 땅밀림지에 대하여 간이계측기를 활용하여 산지절취로 인한 땅밀림의 사례를 규명하였다. 이와 같이, 국내의 연구로는 땅밀림에 대한 현상과 사례 등을 규명하는 연구들이 주로 이루어지고 있으며 땅밀림 우려지역에 대한 발굴 방법에 대한 연구는 부족한 상태이다.
본 연구에서는 지형변화에 의한 땅밀림 지역을 탐지하는 방법을 제시하기 위하여 수치지형도를 이용하여 표고변화, 상대변위량, 지형패턴 등의 분석을 수행하였다. 각 분석 방법을 통해 국내의 지형변화 지역을 추출하고 현장검증을 통해 실제 위험한 지역에 대하여 선별·검증하였다. 일련의 과정들을 종합하여 땅밀림 지역의 탐지방법을 개발하고 알고리즘을 제시하여 땅밀림 위험지역에 대한 관리 방안의 기초 근거를 제시하고자 하였다.
2. 땅밀림 지역 추출
2.1 지형변화 지역 추출 알고리즘 개발
땅밀림은 오랜 기간에 걸쳐서 지형의 변화가 일어나는 현상이기 때문에 국토지리정보원의 과거 수치지형도와 최신 수치지형도를 비교하여 등고선의 변화를 분석하였다. 등고선은 벡터 형태의 자료이기 때문에 공간분석이 가능한 영역은 작아 5 m × 5 m 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)로 변환하여 중첩 분석하였다. 과거 수치지형도의 제작 시기는 2003–2009년이고, 최근 수치지형도의 제작 시기는 2016년도로 최소 7년에서 최대 13년의 시간적 차이를 가진다. 중첩분석은 표고변화량, 상대변위량, 지형패턴분석의 3가지 방법을 이용하여 지형의 변화를 분석하여 땅밀림 지역으로 추정되는 지역을 분석하였다. Fig. 1은 본 연구에 적용한 기본원리로 표고변화량 분석과 상대 변위량 분석 원리를 설명하는 예시자료이다. 과거 수치지형도와 최근 수치지형도의 표고 변화를 비교해 보면, 지형변화가 발생하지 않은 지역(a)과 지형변화가 발생한 지역(b)으로 구분할 수 있다. 이러한 차이가 발생하는 이유는 내·외부적인 요인의 작용으로 해당 지역에 지형변화(땅밀림 또는 인위적인 개발 등)가 실제 발생함에 따라 과거와 최신의 수치지형도 상에 차이가 반영된 결과이거나, 수치지형도 제작 시에 도화사에 의한 오차로 발생할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 실제 땅밀림 등의 지형변화가 발생한 지역을 찾아내기 위해 여러 가지 분석 알고리즘을 개발하고 분석하였다.
첫 번째로 표고변화량 분석은 현재 위치에 대한 표고의 차이값을 계산하는 방법으로 기본 제작 개념도는 아래 Fig. 2와 같다.
최신 및 과거의 수치지형도의 등고선 간격은 모두 5 m이기 때문에 5 m × 5 m격자형태의 DEM을 각각 제작하였고, 이를 하나의 대상지역으로 전제하여 차이값을 계산하였다. 이러한 이유는 국소적인 변화를 피하고, 대상지역의 전체적인 경향성을 넓게 파악하기 위해서이다. 도출된 차이값 결과를 토대로 주변의 영역에서 현재의 위치보다 표고가 낮으면서 표고변화량이 증가한 지역을 파악함에 따라 변화의 방향이 하향인지를 추정하기 위해 다음과 같이 기본조건을 3가지로 전제하여 분석에 적용하였다.
• 첫째, 과거와 현재의 지형변화(표고감소)가 있어야 함
• 둘째, 경사가 존재하는 지역(주변지역과의 표고차)이 있어야 함
• 셋째, 국소지역의 값만을 활용하지 않고, 넓은 지역의 전체적인 분포를 고려해야 함
이러한 전제조건을 기준으로 Fig. 3과 같은 표고변화량 분석 알고리즘 기법을 적용하였다.
두 번째로 상대변위량 분석방법은 과거와 최근의 DEM 자료를 이용하여 각 격자별 표고차이를 탐지하는 방법인 표고변화량 분석과 같지만, 격자중심 주변 8개 격자에서의 표고변화량이 중심격자보다 큰 지역(상대변위량 ±2.0 m 이상)을 추출하였다(Fig. 4). 이러한 이유는 수치지형도를 제작하는 단계에서 항공사진측량의 작업규정에 따라 최대 오차를 ±2.0 m 기준으로 제작되고 있고, 이 오차범위 내에서 작업자의 판단에 따라 지도제작이 이루어지기 때문이다. 일반적으로 육안 판별이 용이한 개활지에서는 실제 오차가 평균 20–30 cm 이내로 제작 되지만, 육안 판별이 어려운 산지에서는 상대적으로 오차값이 크다. 따라서 사면 전체에 지형변화가 발생한 것으로 결과가 도출되는 경우가 생기는데 이러한 경우 실제로는 지형의 변화가 없는 지역이 대부분이기 때문에 분석 시에 상대변위량이 ±2.0 m 이상인 지역을 전제로 하여 분석을 실시하였다.
세 번째 지형패턴 분석방법은 과거 및 최근 DEM 자료를 중첩하면서 동시에 등고선이 포함된 격차를 추출하여 땅밀림 지역의 특징적 형상인 볼록지형과 오목지형, 복합지형을 추출하였다(Fig. 5). 등고선이 포함된 격자를 따로 분석함에 따라 벡터값의 차이에 대한 비교를 분석할 수 있으며, 과거대비 현재의 등고선의 상승하는 경우 지형이 변화하며 배부름이 발생한 현상으로 예측할 수 있으며, 하강 구간은 땅밀림 시에 발생하는 균열 또는 단차가 발생한 것으로 예측할 수 있기 때문에 표고의 변화와 지형패턴의 변화를 동시에 분석하여 확인할 수 있다.
앞서 기술한 3가지 방법을 통해 각각 분석된 결과 사례는 Fig. 6과 같이 차례대로 (a)표고량 변화 분석, (b)상대변위량 분석, (c)지형패턴 분석 순의 결과이다. (a)표고변화량 분석 결과에서는 표고값이 증가한 DEM 부분을 빨간색 계열로 나타내었고, (b)상대변위량 분석 결과에서는 상대변위량이 ±2.0 m 이상 차이가 난 구간을 파란색 계열로 나타낸 결과이다. (c)지형패턴 분석 결과는 최신과 과거 지형을 중첩 분석한 결과 볼록형 지형으로 변화된 부분이 추출된 결과로 총 3개의 분석방법으로 추출된 구역이 중첩되는 부분을 지형변화 지역으로 결정하였다.
2.2 지형변화(땅밀림) 지역 추출 알고리즘 현장검증
지형변화 추출 알고리즘 에 대한 검증을 위한 흐름도는 Fig. 7과 같다. 지형의 변화를 탐지하기 위한 실내 단계와 지형변화가 일어난 지역에 대한 인자의 변화를 분석하여 땅밀림 지역을 찾는 두 가지의 단계로 구성된다. 그러나 모든 지역에 대해 현장조사를 수행할 수 없기 때문에 지형변화 탐지 알고리즘을 통해 땅밀림 발생 예상지역을 분석하였으며, 지형변화 지역으로 탐지된 지역에 대해서 실제 땅밀림이 발생하였는지를 현장조사를 통해 검증하였다.
3. 결과 및 검증
앞서 설명한 알고리즘을 강원지역에 적용하여 땅밀림 지역을 추출한 결과, 강원권역 내에서는 약 8,000개소의 지형변화지역을 추출하였다. 추출된 대상지 중 임상라인 외 구간에서 추출된 지역 및 개발(변화 폭이 큰 지역으로 인지)로 인해 추출된 대상지를 제외한 결과, 강원권역은 총 112개소 추출되었다(Fig. 8). 이 중 검증지역은 홍천지역이 총 18개소로 가장 많이 밀집 분포하는 것으로 분석됨에 따라 알고리즘 검증 대상지로 선정하였다(Table 1).
Table 1.
Number of land creep area analysis result
현장검증 방법은 기존 연구 결과(Lee et al., 2021; Park et al., 2023; Tak et al., 2023)를 참고한 결과, 연간변위량으로 낮음–매우 높음으로 등급화 되어 있는 것으로 검토되었다. 본 연구에서는 과거와 최신의 수치지형도를 적용하였지만 연간변위량을 시간적으로 정확하게 분석한 결과가 아니므로 본 연구에서는 별도의 기준을 마련하였다. 본 연구에서는 지형변화 탐지 검증을 수치지형도 상에 격자 5 m × 5 m로 분석하였으므로 균열 발생 구간의 연장이 5.0 m이상이거나 확연하게 단차가 발생한 대상지를 검증에 성공한 것으로 가정하였다. 본 현장검증 기준을 적용하여 홍천지역에 대해 현장검증을 실시한 결과, 총 18개 대상지 중에서 총 4개소가 단차와 균열이 실제 현장에서 발견되었다. 따라서 본 지형변화 탐지 알고리즘의 정확도는 18개소 중 4개소로 약 22%정도인 것으로 검증되었다(Table 2). Fig. 9는 본 연구에서 직접 현장검증 대상지에서 확인한 지형변화 모습으로 실제 현장에 균열과 단차가 발생한 현황을 확인할 수 있다.
4. 결 론
본 연구에서는 땅밀림 지역을 추출하기 위해 수치지형도를 활용하여 표고변화량 분석, 상대변위량 분석, 지형패턴 분석 방법으로 땅밀림 발생 예상 지역을 추출하는 연구를 수행하고 현장검증을 실시하였다. 강원지역 중 지형변화 예상 대상지 가장 많이 추출된 지역은 홍천으로 총 18개소가 추출되었고 그 중 4개소가 현장검증 결과, 실제 땅밀림이 진행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안되는 지형변화 탐지 알고리즘은 땅밀림 지역 추출에 적용할 만 한 것으로 판단되며, 전국으로 확대하여 장기적으로 위험성이 있는 지역을 판단하여 관리가 가능할 것으로 판단된다. 하지만 특정지역에 대한 검증으로 충분한 검증이 이루어지지 않았으므로 추가 검증이 필요할 것으로 판단된다. 또한, 발굴된 땅밀림 대상지에 대해서는 현장조사를 통해 유의미한 인자를 추가 검증하여 별도의 연구에 활용할 필요가 있으며 여러 사례 분석을 통해 알고리즘 기법 추가 및 분석방법을 개선하여 정확도를 보다 향상 시킬 수 있을 것으로 사료된다.
