서 론

낙석은 암반 내 분포하는 불연속면의 이완으로 인하여 암편 및 암석이 암반과 분리되면서 중력방향으로 낙하하는 현상을 말한다(Moon et al., 2014). 낙석의 원인은 내적요인과 외적요인으로 구분하여 설명할 수 있다. 내적요인으로는 암반 내 절리, 단층 및 층리 등 불연속면과 같은 지질학적 요인을 들 수 있다. 또한 외적요인은 자연적인 요인과 인위적인 요인으로 구분할 수 있다. 자연적인 요인으로는 강우, 동결융해 등으로 인한 풍화 및 지하수 영향이 있으며, 인위적인 요인으로는 비탈면 깍기, 발파 등 건설공사에 의한 영향이 있다.

낙석으로 인한 피해사례는 최근에도 국내외에서 지속적으로 보고되고 있다. 미국 캘리포니아 주에 위치하고 있는 요세미티 국립공원의 경우 개장한 이래 1857년부터 2017년 까지 총 925회의 낙석 및 산사태가 발생하였으며, 이로 인해 16명이 사망하고 100여명이 부상을 입 것으로 조사되었다(Stock et al., 2013). 또한 2017년 9월 27일에도 국립공원 내 최대 관광지인 엘 캐피탄(El Capitan)에서 거대한 바위가 떨어져 한 명이 숨지고 다른 한 명이 크게 다치는 낙석사고가 발생하였다. 국내에서도 매년 많은 낙석발생으로 인하여 인명 및 재산피해가 증가하고 있는 실정이다. 특히 2007년 2월 24일 설악산국립공원 천불동계곡 병풍교 부근에서 대규모 낙석이 발생되었으며, 낙석으로 인하여 기 설치된 철재교량이 파손되고 탐방로가 전면폐쇄 되었다(Cho and Kim, 2010). 최근 10년 동안 설악산국립공원 천불동 계곡에서의 낙석발생 건수를 조사한 결과 14건의 낙석으로 인한 피해가 발생되었으며, 연간 4.5억 원의 시설물 피해가 발생되고 있다. 설악산 천불동 계곡에 위치하고 있는 탐방로에서 탐방객의 인명피해와 각종 시설물에 대한 재산피해를 예방하기 위하여 낙석위험에 대한 종합적인 관리대책이 필요한 상황이다.

낙석위험을 사전에 인지하기 위해서는 먼저 낙석발생 가능성을 조사 및 평가하여 현장조건에 적합한 방지대책공법이나 모니터링 기법을 적용하는 것이다. 낙석 모니터링 기법은 접촉식 방법과 비접촉식 방법으로 구분할 수 있다. 접촉식 방법의 경우 암반사면에 직접 센서를 부착하여 암반 내에서의 변위, 진동 등을 측정하는 방식이며, 비접촉식 방법의 경우 암반사면의 표면을 다양한 기법으로 촬영하여 변위 등을 측정하는 방식이다. 비접촉식 방법 가운데 하나인 LiDAR 기술은 최근 들어 암반사면의 불연속면 및 안정성 평가(Oh et al., 2012; Hong and Park, 2019), 사면재해 위험성 분석을 위한 지형자료 구축(Lee et al., 2013; Jun and Oh, 2016) 등에 많이 활용되고 있다.

본 연구에서는 설악산국립공원 천불동 계곡에서 위치한 탐방로 주변 암반사면의 낙석 위험블록을 대상으로 지상 LiDAR를 이용한 낙석 모니터링을 수행하였다. 모니터링 지점은 기존에 낙석이 발생되었거나 낙석발생이 예상되는 위치를 선정하였다. 대상지점의 암반사면 낙석 위험블록에 대한 모니터링은 지상 LiDAR를 이용하여 약 7개월 동안 진행하였다. 이를 토대로 지상 LiDAR를 이용한 위험블록 모니터링 기법을 설명하고 위험블록에 대한 변위측정 결과를 분석하여, 낙석 모니터링을 위한 지상 LiDAR기법의 활용성을 검토하였다.

암반사면 낙석 모니터링 기법

Fig. 1은 낙석 모니터링 기법을 분류한 것으로 크게 접촉식 방법과 비접촉식 방법으로 구분할 수 있다. 접촉식 방법의 경우 암반사면에 직접 센서를 부착하여 암반 내에서의 변위, 진동 등을 측정하는 방식이며, 비접촉식 방법의 경우 암반사면의 표면을 다양한 기법으로 촬영하여 변위 등을 측정하는 방식이다.

Fig. 1.

Classification of rockfall monitoring techniques.

접촉식 방법의 경우 변위, 진동, 온도 및 음향을 측정하여 암반사면의 변형을 모니터링하는 것이다. 이 가운데 가장 많이 활용되고 있는 것이 바로 암반사면의 변위를 직접 측정하는 방법이다. 암반사면의 변위를 측정하는 센서로서는 Extensometer, Crackmeter, Tiltmeter 및 MEMS accelerometer가 있다. 둘째로 암반사면 내 변형시 발생되는 진동을 모니터링 하는 방법이 있다. 암반사면 내 발생되는 진동을 측정하는 센서로는 Geophone이 있다. 셋째로 암반사면의 표면온도를 측정하여 모니터링 하는 방법이 있다. 암반사면의 온도를 측정하기 위한 센서로는 Thermometer가 있으며, 현재 연구단계에 있다. 마지막으로 암반사면 내 변형시 발생되는 음향을 모니터링 하는 방법이 있으며, 음향을 측정하는 센서로는 Piezoelectric sensor와 Fiber optical sensor가 있다.

비접촉식 방법의 경우 암반사면의 표면을 다양한 기법으로 촬영하여 모니터링 하는 것으로 지상 LiDAR 및 레이저 스캐너, GB-In SAR, Video camera, Digital photogrammetry 등이 있다. 먼저 지상 LiDAR 및 레이저 스캐너는 측정대상인 암반사면에 레이저를 쏘아 표면에서 반사되어 돌아오는 레이저광을 광센서를 이용하여 감지 및 분석하는 방법이다. 즉, 레이저 빔을 보내는 레이저 다이오드에서 나온 빛이 암반사면의 표면에 부딪혀 일부는 주변으로 퍼지게 되고 나머지는 수신부로 돌아오게 되는데 이때 돌아온 빛의 왕복시간과 각도를 계산하여 측정하는 방법이다. 둘째, GB-In SAR(Ground Based Interferometry Synthetic Aperture Radar)는 인공위성 및 항공기에서 주로 운용되는 SAR센서를 지상에 설치하여 높은 해상도의 마이크로파 영상을 얻고, 간섭기법을 이용하여 암반사면의 변위를 측정하는 방법이다. 이는 사용자의 목적과 편의에 따라 시간과 장소 및 장비의 선택이 용이하여 다양한 파장, 편파, 해상도 및 입사각을 구현할 수 있다. 셋째, Video camera는 무선 네트워크 기반의 IP카메라를 통하여 영상정보를 실시간으로 모니터링 하는 방법으로 상황에 따라 실시간 감시가 가능하고 객관적인 모니터링을 통하여 유사시 빠른 상황대처가 가능하다. 마지막으로 Digital photogrammetry는 지형지물 및 자연환경에 대한 geometric, radiometric 및 semantic 정보를 수치영상으로 획득하는 기술로서 GPS, GIS 등과 연계하여 다양한 지형지물 추출 및 수치데이터 수집, 수정 및 갱신할 수 있다. 본 연구에서는 비접촉식 방법 가운데 지상 LiDAR를 활용하여 암반사면 위험블록에 대한 낙석 모니터링을 수행하였다.

지상 LiDAR 기술

LiDAR 기술은 레이저스캐너(Laser Scanner)라 불리기도 하며, 1960년대 레이저의 발명 및 거리 측정기술과 함께 발전되어 1970년대에 항공지도 제작 등에 활용되었다. 1970년대 이후 레이저 기술의 발전과 함께 다양한 분야에 응용 가능한 LiDAR센서 기술들이 개발되었으며, 선박 설계 및 제작, 우주선 및 탐사로봇에도 장착되는 등 응용 범위를 넓히고 있다. LiDAR센서는 마이크로웨이브 기기에 비해 측정 가능 거리 및 공간 분해능력(Spatial Resolution)이 매우 높은 편이다. 아울러 실시간 관측으로 2차원 및 3차원 공간 분포 측정이 가능한 장점이 있다.

LiDAR 시스템은 레이저 송신 모듈 및 신호 처리 모듈로 구성(Fig. 2)되며, 레이저 신호의 변조 방법에 따라 ToF(Time of Flight)방식과 PS(Phase Shift)방식으로 구분될 수 있다. ToF방식은 레이저 펄스 신호가 측정 범위 내의 물체에서 반사되어 수신기에 도착하는 시간을 측점함으로써 거리를 측정하는 원리이며, PS방식은 특정 주파수를 가지고 연속적으로 변조되는 레이저의 빔을 방출하고 물체로부터 반사되어 오는 레이저 신호의 위상 변화량을 측정하여 거리를 측정하는 방식이다(Fig. 3).

Fig. 2.

Basic principle of Terrestrial LiDAR system.

Fig. 3.

Phase shift method.

지상 LiDAR 모니터링에 있어 대상지역의 지형, 경사, 점밀도, 측량각 등을 고려하여 데이터를 취득한다. 또한 대상지역 측정 결과에 대한 폐색영역의 발생을 최소화 하여 고정밀의 3차원 공간정보 데이터를 취득 및 처리한다. 다음은 지상 LiDAR작업절차를 순서대로 나타낸 것이다.

(1) 지상 LiDAR 촬영위치 결정: 작업목적, 촬영범위, 주변 및 대상지형 등을 고려하여 촬영 위치를 결정한다.

(2) 관측지점 설치: 대상지역 내 지상기준점을 최소 3점 이상 설치하고 지상기준점과 시통되는 곳에 관측지점을 세팅한다.

(3) 지상 LiDAR 촬영: 촬영 중복도를 60% 이상 확보하여 데이터를 취득한다.

(4) 지상 LiDAR 데이터 처리: 기준점 측량으로부터 획득한 데이터와 지상 LiDAR 촬영을 통해 획득된 점군자료를 정합하여 관측점들에 대한 3차원 정밀좌표를 결정한다.

지상 LiDAR 모니터링

지상 LiDAR 장비

지상 LiDAR 모니터링을 실시하기 위하여 지상 LiDAR 장비 점검을 실시하고 대상지역 사전 답사를 통하여 기준점 및 모니터링 방안을 설계하였다. 본 연구에서 사용된 지상 LiDAR 촬영 장비는 포인트 정확도가 2.2 mm인 미국 Trimble 사의 TX5장비로 수평 360°, 수직 300°의 촬영 범위를 가지고 있으며, 최대 스캔거리는 120 m이다. Fig. 4는 본 연구에 사용된 지상 LiDAR 촬영 장비를 나타낸 것이며, Table 1은 본 연구에 사용된 지상 LiDAR 장비의 세부사양을 나타낸 것이다.

Fig. 4.

Terrestrial LiDAR equipment (Trimble, TX5).

Table 1. Specification of Terrestrial LiDAR equipment

지상 LiDAR 모니터링 위치선정

설악산국립공원 천불동 계곡에서 낙석으로 인한 피해가 예상되는 2개의 지점을 선정하여 지상 LiDAR를 이용한 암반사면 위험블록 모니터링을 수행하였다. 본 연구에서 선정된 2개의 모니터링 지점은 귀면암과 오련폭포 인근 암반사면으로 기존 낙석이 발생되었거나 낙석발생이 예상되는 위치이다. 해당 2개 지점에 대한 암반사면 위험블록 모니터링을 위하여 각각 5회의 지상 LiDAR 촬영을 수행하였다. Fig. 5는 본 연구에서 모니터링 하는 귀면암 및 오련폭포 인근의 지상 LiDAR 촬영 위치를 나타낸 것이다.

Fig. 5.

Location of Terrestrial LiDAR monitoring.

지상 LiDAR 기준점 측량

귀면암 인근과 오련폭포 인근에 대상지역 별로 3개의 기준점을 매설하고 GPS측량(VRS, GNSS-RTK)을 통한 절대좌표를 취득하였다. 통신이 가능한 오련폭포 인근에서는 VRS측량을 통한 절대좌표를 취득하였고, 통신이 불가능한 귀염암 인근지역에서는 절대좌표로 취득하기 위하여 GNSS(Global Navigation Satellite System)-RTK 측량을 실시하였다. Table 2는 매설된 기준점의 위치를 절대좌표로 나타낸 것이다.

Table 2. Absolute coordinates of datum point

귀면암 인근과 오련폭포 인근에 매설된 지상기준점을 이용하여, 스캔자료에서 취득이 용이한 지점에 체커보드를 설치하고 좌표를 취득하였다. Fig. 6은 대상지역별로 4개의 체커보드를 설치한 것을 나타낸 것이며, 설치된 스캔기준점에서 취득된 좌표는 Table 3과 같다.

Fig. 6.

Scanning point using checker board.

Table 3. Coordinates of checker board

측량된 각각의 PointCloud를 스피어타겟을 이용하여 정합하고, 지상기준점 측량을 통해 얻어진 기준점 좌표와 지상 LiDAR 촬영 시 설치한 타겟(체커보드)을 이용하여 지상 LiDAR 촬영을 통해 얻어진 PointCloud의 좌표를 실좌표화 하였다.

지상 LiDAR 모니터링 결과 분석

지상 LiDAR 촬영 일정

본 연구에서는 대상지역인 귀면암 인근 및 오련폭포 인근 암반사면의 자료를 취득하기 위하여 위치별로 각각 5회씩 지상 LiDAR 촬영을 진행하였다. Table 4는 대상지역별 지상 LiDAR 촬영 일정을 정리한 것이다.

Table 4. Schedule of Terrestrial LiDAR scan in each location

격자자료

촬영된 원시자료에서 후처리를 통해 취득한 지면점 자료를 모두 이용하게 되면 자료밀도가 일정하지 않다. 또한 PointCloud의 수가 너무 많아 자료 처리에 수많은 오류들을 유발하기 때문에 일정한 격자자료로 처리하여 이용하여야 한다. Fig. 7은 PointCloud 원본을 나타낸 것이며, Fig. 8은 1 cm의 격자 간격으로 PointCloud를 처리한 결과이다.

Fig. 7.

Original PointCloud.

Fig. 8.

Corrected PointCloud with 1 cm interval.

Mesh Model 제작

Mesh Model 분석은 1차 촬영결과를 기준으로 이후(2차-5차) 촬영결과를 각각 중첩하여 변화량을 비교 분석하였다. 촬영된 영상을 비교하기 위하여 1 cm 격자로 구성된 대상지역의 PointCloud를 Mesh Model로 제작하였다. Fig. 9는 PointCloud를 이용하여 Mesh Model을 제작한 것이다.

Fig. 9.

Generation of Mesh Model using PointCloud data.

제작된 Mesh Model은 Fig. 10과 같이 촬영 당시 폐색영역 부분에서 Mesh를 생성할 수 없는 문제가 발생하였다. 폐색영역의 발생 구간은 주로 촬영 위치보다 상단에 존재하는 요철부분이며, 주변환경을 고려할 때 촬영이 불가능한 구간임을 알 수 있다.

Fig. 10.

Obstruction section.

Mesh Model 분석

Mesh Model 분석은 폐색영역도 보간을 수행하여 최대 오차량을 ±0.03 m로 지정한 후 변화량을 분석하였으나, 보간된 Mesh의 주변영역까지 영향을 주는 것으로 확인되었다. 따라서 Mesh Model 분석은 폐색영역에 대하여 보간을 수행하지 않고 최대 오차량을 ±0.1 m로 지정한 후 변화량을 분석하였다. 그러나 폐색영역 및 식생의 활력도에 따라 지상 LiDAR 후처리 결과가 0.03~0.1 m까지 크게 차이가 나는 것으로 확인되었다. Fig. 11은 폐색영역 및 식생의 활력도에 따른 지상 LiDAR 후처리 결과의 차이를 나타낸 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 폐색영역 및 식생의 활력도에 따라 후처리 결과가 다르게 나타남을 알 수 있다.

Fig. 11.

Difference on post treatment results of Terrestrial LiDAR according to obstruction section.

한편 Fig. 12는 Mesh Model을 이용하여 변위량을 분석한 결과를 나타낸 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 Mesh Model의 모든 영역을 대상으로 변화량을 분석한 결과 평균제곱근 오차 RMSE(Root Mean Square Error)는 귀면암이 0.02 m, 오련폭포에서 0.01 m로 매우 높게 나타났으며, 최대 변화량은 약 ±0.10 m로 높게 나타났다. Mesh Model을 이용한 기존 변위량 분석방법을 검토한 결과 폐색영역의 보간을 통해 발생한 오차와 식생 활력도의 차이에 의한 오차가 변화량 분석결과에 크게 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

Fig. 12.

Results of 3D deviation using Mesh Model.

폐색영역 및 식생 활력도에 따른 오차량 분석에 외부영향을 최소화하기 위해서는 실제 촬영지점을 대상으로 변위량을 탐지하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 실제 지형변화를 탐지 할 수 있는 주요영역을 선정하였다. 선정된 주요영역은 현재 각종 계측기로 모니터링이 진행되고 있는 위치에 해당한다. 변위량 분석을 위하여 귀면암 및 오련폭포 인근 대상지역 내 각각 3곳을 선정하였다. Fig. 13 및 Fig. 14는 귀면암 및 오련폭포 인근 암반사면의 변위량 분석을 위하여 선정된 3곳을 나타낸 것이다.

Fig. 13.

Displacement analysis section of rock block around Guimyeonam.

Fig. 14.

Displacement analysis section of rock block around Oryeon waterfall.

암반사면 변위량 분석 결과

귀면암 인근 암반사면의 시계열 변위량 분석을 위하여 1차(2017년 10월 17일) 촬영시 지상 LiDAR 데이터를 기준으로 이후 촬영시 데이터를 비교하여 분석하였다. 시계열 변위량 분석결과 평균 변위량은 2차 촬영시 4 mm, 3차 촬영시 5 mm, 4차 촬영시 8 mm, 5차 촬영시 4 mm로 나타났다. 지상 LiDAR 장비의 오차인 2.2 mm와 정합오차인 3 mm를 고려하면 5.2 mm 이내의 변위량은 장비 및 해석오차에 해당하므로 실제지형의 변위량으로 판단하기 곤란하다. 한편, 4차 촬영시 평균 변위량이 8 mm로 다소 높게 나타난 이유는 분석영역에 존재하는 식생의 영향으로 인해 1 cm 이상의 오차가 나타났기 때문이다. Table 5 및 Fig. 15는 귀면암 인근 암반사면의 시계열 변위량 분석결과를 나타낸 것이다.

Table 5. Displacement analysis result of rock block around Guimyeonam

Fig. 15.

Time series analysis of displacement at rock block around Guimyeonam.

오련폭포 인근 암반사면의 시계열 변위량 분석을 위하여 1차(2017년 10월 17일) 촬영시 지상 LiDAR 데이터를 기준으로 이후 촬영시 데이터를 비교하여 분석하였다. 시계열 변위량 분석결과 평균 변위량은 2차 촬영시 2 mm, 3차 촬영시 6 mm, 4차 촬영시 3 mm, 5차 촬영시 3 mm로 나타났다. 지상 LiDAR 장비의 오차인 2.2 mm와 정합오차인 3 mm를 고려하면 5.2 mm 이내의 변위량은 장비 및 해석오차에 해당하므로 실제지형의 변위량으로 판단하기 곤란하다. 한편, 2차 촬영시 평균 변위량이 6 mm로 다소 높게 나타난 이유는 분석영역에 존재하는 식생의 영향으로 인해 2.8 cm 이상의 오차가 나타났기 때문이다. Table 6 및 Fig. 16은 귀면암 인근 암반사면의 시계열 변위량 분석결과를 나타낸 것이다.

Table 6. Displacement analysis result of rock block around Oryeon waterfall

Fig. 16.

Time series analysis of displacement at rock block around Oryeon waterfall.

이와 같이 지상 LiDAR 촬영에서 발생하는 일반적인 오차량을 고려할 경우 귀면암 인근 암반사면의 4차 촬영시 변위량과 오련폭포 인근 암반사면의 3차 촬영시 변위량을 제외하고 대상 암반사면에서 변위량이 발생하였다고 판단하기 어렵다. 또한 귀면암 인근 암반사면의 4차 촬영시와 오련폭포 인근 암반사면의 3차 촬영시 변위량이 다소 크게 나타난 이유도 식생의 활력도에 따른 오차로 발생된 것이다. 따라서 본 연구에서 지상 LiDAR 촬영을 통하여 귀면암 및 오련폭포 인근 암반사면의 변위량을 촬영한 결과 대부분 오차범위 아래의 변위량을 보이는 것으로 나타났다.

추후 지상 LiDAR 촬영을 이용하여 암반사면의 변위량을 촬영하기 위해서는 다음과 같은 사항을 사전에 반드시 고려하여야 한다. 첫째, 지상 LiDAR 촬영을 위한 대상지역은 반드시 식생이 없는 구간을 대상으로 선정해야 데이터의 신뢰성을 확보하기에 좋다. 이러한 이유는 식생의 PointCloud를 제거하는 후처리 과정 이후에 생성하는 Mesh Model의 형상이 작업자의 숙련도에 따라 차이가 크게 발생되기 때문이다. 둘째, 부득이하게 식생이 있는 구간을 대상지역으로 선정하여야 하는 경우에는 모니터링 하고자 하는 특정영역에 대해서는 사전에 현장의 식생을 모두 제거하는 작업이 필요하다. 셋째, 암반사면에 대한 지상 LiDAR 촬영 시기는 효율적인 변화량 분석을 위해서는 최소 3개월 간격으로 수행하는 것이 바람직하다. 이는 LiDAR 촬영결과의 전처리 및 후처리 작업시간과 변위분석을 위한 시간을 고려하여 경험적으로 얻은 최적의 촬영간격이다.

결 론

본 연구에서는 설악산국립공원 천불동 계곡에 위치한 암반사면의 낙석 위험블록을 대상으로 지상 LiDAR를 이용하여 변위 모니터링을 수행하였다. 모니터링 지점은 기존에 낙석이 발생되었거나 낙석발생이 예상되는 귀면암 인근 및 오련폭포 인근 암반사면을 선정하였다. 대상 지점의 암반사면 위험블록에 대한 모니터링은 지상 LiDAR를 이용하여 약 7개월 동안 5차례 촬영을 진행하였다. 지상 LiDAR 촬영결과를 이용하여 암반사면 위험블록에 대한 변위촬영 결과를 분석하였으며, 지상 LiDAR의 암반사면 위험블록 모니터링에 대한 활용가능성을 평가하였다. 이들 결과를 정리하면 다음과 같다.

(1) 지상 LiDAR를 이용한 암반사면의 위험블록 모니터링을 위한 대상구간은 귀면암 및 오련폭포 인근 암반사면으로 기존에 낙석이 발생되었거나 낙석발생이 예상되는 구간이다.

(2) 지상 LiDAR 촬영 결과인 PointCloud로 부터 Mesh Model을 이용하여 변위량을 분석한 결과 폐색영역의 보간을 통해 발생한 오차와 식생 활력도의 차이에 의한 오차가 분석결과에 크게 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

(3) 폐색영역 및 식생 활력도에 따른 오차량 분석에 외부영향을 최소화하기 위해서실제 촬영지점을 대상으로 변위량을 탐지하여야 하므로 실제 지형변화를 탐지 할 수 있는 영역을 선정하여 모니터링을 수행하여야 한다.

(4) 대상구간 암반사면 위험블록에서 지상 LiDAR 촬영 및 변위량을 분석한 결과 변위량이 매우 작게 발생하였으며, 대부분 오차범위 아래의 변위량을 보이므로 실제 변위가 발생하였다고 판단하기 어렵다.

(5) 지상 LiDAR를 이용하여 암반사면 위험블록 모니터링을 수행하기 위해서는 식생이 없는 구간을 선정하는 것이 중요하며, 식생이 존재하는 구간의 PountCloud 제거 및 Mesh Model 분석은 데이터 신뢰성 확보에 가장 중요한 항목이다.