하천과연결된하구부의모니터링에대한연구는주로단순한지형측량이나하천측량의결과를활용하여하천정비기본계획수립이나유역치수계획수립시활용하는정도의연구들이과거에진행되어왔다. 그러나세계적으로기후변화에의한하구부침식과퇴적에대한연구가활발히진행되고있고기존의지형도및항공사진분석으로는 cm 단위의정확한

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Transcription:

2 전 계 원 강원대학교 방재전문대학원 교수 (kwjun@kangwon.ac.kr) 지상 LiDAR를 활용한 동해안 가곡천의 하구변화 모니터링 1. 서론 받으며 침식과 퇴적을 반복하며 하구부 퇴적토사가 계절변화 에 따라 증가하여 하구폐색현상이 일어나는 곳이 많다. 이러 동해안의 하천은 대부분 경사가 급하고 유로연장이 짧아 강 한 하구폐색현상은 하천환경적으로 위험지역을 형성하여 하 우시 다른 지역보다 빠른 유출현상을 보인다. 특히 강원도 동 천생태계를 위협할 수도 있고 하천유량의 원활한 소통에 방해 해안의 경우는 주변산지의 영향으로 이러한 현상이 더욱 두드 요인으로 작용되어 재해발생 가능성을 증대시키는 역할을 하 러진다. 또한 집중호우시 산지에서 발생한 토사가 하천을 따 기도 한다. 하구부에서 광범위하게 발생하고 있는 이러한 문제 라 이동하여 바다와 접하는 하구에서 다양한 지형변화를 가 를 해결하려면 지속적으로 변화하는 하천유량과 유사의 이동 져온다. 에 따른 하구부의 침식과 퇴적 현상의 반복에 의해 발생하는 강원도 동해안의 하구는 하천유황과 흐름에 따라 영향을 폐색현상에 관한 정확한 분석이 선행되어야 한다. 하천과 문화 Vol.10 88 89 No.1 겨울

하천과연결된하구부의모니터링에대한연구는주로단순한지형측량이나하천측량의결과를활용하여하천정비기본계획수립이나유역치수계획수립시활용하는정도의연구들이과거에진행되어왔다. 그러나세계적으로기후변화에의한하구부침식과퇴적에대한연구가활발히진행되고있고기존의지형도및항공사진분석으로는 cm 단위의정확한지형을파악할수없어많은어려움을겪고있기때문에정확한분석이가능한지상 LiDAR(Light Detection And Ranging) 를이용한연구가 2000 년대이후다양한분야에서활발하게진행되고있다 ( 전계원 2013). 최근의 LiDAR 를이용한연구에관해살펴보면 Bitelli 등 (2004) 은지상 LiDAR 측량과사진측량을통해서산사태모니터링을수행하고수 cm 지형변위를확인하였고 Milan(2007) 은스위스의망류하도변화를관측하여침식과퇴적에의한부피변화를비교하였다. 국내에서는심정민등 (2006) 이 LiDAR 자료를홍수시뮬레이션분석에사용하여홍수지도제작에활용하였으며유주형등 (2008) 은광학위성과 LiDAR 시스템을이용하여동해모래해안침식과퇴적변화연구를수행하였다. 박재국등 (2010) 은자연사면의변위를모니터링하는데지상 LiDAR 자료를이용하였고전계원등 (2010) 은지상 LiDAR 를활용하여토석류발생량을산정하였으며전병희등 (2012) 은지상 LiDAR 필터링방법에관해연구하였다. 또한윤지준등 (2013) 은 LiDAR 를하구부지형변화분석에이용하였다. 본연구에서는강원도동해안에위치한삼척시가곡천하구부의지형변화를관측하기위해정밀한지형자료획득이가능한지상 LiDAR 의측정원리및측정방법등에관해간단히소개하고실제현장 3D 스캐닝작업을통해홍수기전 후하구 부의지형변화특성분석에지상 LiDAR 를활용하고자한다. 2. 지상 LiDAR 의기본원리 2.1 스캐닝측정원리 레이저를이용한지형 지물의측정은측정대상에레이저를 쏘아표면에서반사되어되돌아오는레이저광을광센서 (lightdetecting sensor) 를이용하여감지, 분석하는방법으로이루 어지며장치는송신부 (transmitter), 수신부 (receiver), 처리부 (processor) 로구성된다. Time-Of-Flight(TOF) 또는 Ranging 으로불리는레이저스캔방법은레이저빔을보내는레이저다 이오드에서나온빛이대상의표면에부딪혀일부는주변으로 퍼지게되고나머지는수신부로되돌아오게되는데이때돌아 온빛의왕복시간과각도를계산하여측정하는방법이다 < 그림 1>. 측정에사용된장비를다음의그림에나타내었다. < 그림 2> 에서송신과수신사이의경과시간는의식으로계 산되어질수있다. 여기서은송신된수파수가에서로변할때 의시간이며, 는수신된주파수가에서로변할때의시간이다. 따라서경과된시간에빛의속도를곱하면왕복거리가산출되 며, 측정대상물까지의거리는다음식과같다. 2.2 스캐너의구성 d = c (t 2 -t 1 ) 2 (1) 스캐너는좌표를획득하는 GPS, RGB 자료를받아들이는 고성능카메라, 레이저를송신하고수신하는 Scanner 본체, 본체의기울기를변화하여보다폭넓은데이터를취득하게 하는 Tilt, 지지대그리고전원부와운영시스템 (PC) 로구성 < 그림 1> 레이저스캔방식 < 그림 2> 송수신신호측정원리

되어 진다. 업을 수행한 후 CAD 및 GIS 프로그램과 연동하여 각 어플리 케이션에 맞게 작업을 수행한다. 3. 연구대상 지역 본 연구의 대상하천인 가곡천은 지방하천으로 가곡면 풍곡 리 용소골 상류에서 발원하여 북행하다가 풍곡초등학교 앞에 서 도계읍 신리 육백산에서 발원한 소하천과 합류하여 동으로 방향을 바꾸어 심한 사행을 거쳐 원덕읍 월천리앞 동해로 유 <그림 2> 송수신 신호 측정원리 입되는 하천이며, 유역면적 264.19, 유로연장 40.96인 하천이다. 2.3 데이터 취득 및 처리과정 해안과 만나는 하천의 하구부에서는 하천의 흐름에 따른 가곡천 현장을 스캔하기 위해 상용된 지상 LiDAR 장비는 연안토사의 이동과 유황에 따른 상류에서의 토사유입량에 따 RIEGL사의 LMS-Z210ii로 반사율 80%기준에서 최대 측정 라 하구부가 빠르게 변화한다. 또 가곡천은 경사가 급하고 유 거리 650m, 수직 0 80, 수평 0 360 범위로 15mm의 오차수 로가 짧은 산지하천의 특성을 가지며 집중호우로 인한 유출시 준으로 포인트를 획득할 수 있으며 카메라와 GPS를 장착하면 유사가 하구부로 빠르게 이동하여 일반하천에 비하여 하구부 측정 포인트의 RGB값 및 절대좌표를 획득할 수 있다. 취득된 의 지형변화가 크게 일어난다. 하구부에는 호산해수욕장이 위 데이터는 후처리 프로그램인 RiSCANPRO를 이용하여 절대 치해있어 모래사장이 발달되어있어 유량의 변화에 따라 주기 좌표를 각 스캔 포지션에 입력을 하여 상대좌표인 스캔 데이터 적으로 하구폐색이 이루어지고 있다. 하구는 현재 호산해수욕 를 절대좌표로 변환시켜준다. 모든 스캔 포지션을 절대좌표로 장의 연장선상에 있으며, 모래사장으로 이루어져 있고 하구에 변환시켜준 후 포지션을 병합시켜준다. 병합된 모든 측정 포인 는 소나무로 덮인 하중도인 솔섬이 위치하고 있으며 그 경관적 트를 사용자의 특성에 맞게 원시 포인트를 샘플링(Sampling), 가치가 뛰어나다. 그러나 현재 솔섬 주변 하구부 인근에 LNG 필터링(Filtering)를 한다. 이후 등고선 추출, 벡터 드로잉, 편차 가스기지, 발전단지 등 주변 공사로 하구부의 변화가 이루어지 분석, 거리/각도 측정, 레벨 변환, 볼륨, 면적계산, 파노라마 이 고 있어 정확한 하구부의 지형변화 모니터링이 필요하다. 미지 생성, 데이터 최적화, 고해상도 화면 이미지 생성 등의 작 가곡천 <그림 3> 대상지역의 위치와 스캐닝 범위 하천과 문화 Vol.10 90 91 No.1 겨울

형자료는 하구부 지형변화를 다양한 각도에서 분석할 수 있으 4. 지상 LiDAR 측정결과 분석 며 본 연구에서 계절별 하구폐색 현상을 파악하기 위해 하천 4.1 지상 LiDAR를 이용한 연구대상 지역 측정 유량의 유출되는 하구폭의 변화를 비교하였다. 비교결과 2012 가곡천 하구의 폐색현상을 모니터링하기 위해 2012년 계절 년 5월 하도 폭이 약 20m에서 태풍에 의한 집중호우가 발생하 별로 지상 LiDAR 측정을 수행하였다. 특히 2012년에는 7월부 여 강우가 증가한 8월에는 하도 폭이 약 42m로 확장된 것을 확 터 9월까지 4개의 태풍이 우리나라에 영향을 주어 하구부 지형 인할 수 있고 홍수기가 끝난 후 강우가 적어짐에 따라 10월 측 변화를 분석하기에 적합하다고 판단되어 현장에 지상 LiDAR 정 자료에서는 하도 폭이 약 14m로 작아진 것으로 분석되었다. 를 이용하여 기본스캐닝 작업을 수행하였다. <그림 4>는 가곡 천 하구부에서 스캐닝을 수행하는 전경을 나타내고 있다. <그림 4> 가곡천 하구부 LiDAR 스캔닝 전경 (a) 2012년 5월 19일 3차원 스캔 결과 현장에서 측정된 지상 LiDAR 측정 자료는 각 스캔지점에 좌표를 입력하고 MSA(multi station adjustment)기법을 이용 포인트간 연산을 통하여 좌표변화 후 3차원 지형을 생성하게 되며 이때 생성된 3차원 지형은 기본적으로 잡음데이터를 포 함하고 있어 실제 연구에 필요한 범위를 분석하고 다른 기간에 측정된 자료와 비교하기 위해 필터링 작업을 수행하여 수목 및 잡음데이터를 제거하여 기본데이터를 얻었다. (b) 2012년 8월 6일 3차원 스캔 결과 <그림 5> 지상 LiDAR 스캔자료 후처리 과정을 통한 3차원 모형 구축 (c) 2012년 10월 19일 3차원 스캔 결과 (a) 필터링 전 <그림 7> 가곡천 하구부 하폭변화 비교 분석 (b) 필터링 후 <그림 6> 가곡천 하구의 스캔자료 필터링 전 후 전경 5. 결론 4.2 측정결과 분석 가곡천 하구부의 지상 LiDAR 측정을 통해 얻은 3차원 지 강원도 동해안과 접하고 있는 하천은 대부분 산지하천의 특

징을 보이고 하구부에 폐색현상이 보이는 곳이 많아 하구부의 지속적인 모니터링이 요구된다. 그러나 계절의 변화와 하천유 량의 증감에 따라 정확한 하구부 지형변화 측정에 어려움을 겪고 있다. 지상 LiDAR를 이용한 하구부 측정은 현장에서 측 정하기 힘들거나 할 수 없는 측정치를 그대로 스캐닝 하여 보 존하고 현장 이외의 사무실에서 내업으로 다양하게 분석할 수 있어 최근 하천분야에서도 각광을 받고 있다. 참고문헌 Bitelli, G., Dubbini, M., and Zanutta, A. 2004. Terrestrial Laser Scanning and Degital Photogrammetry techniques to monitor landslide bodies. Proceedings of ISPRS: 12-23 Milan, D. J, Heritage, G. L., and Hetherington, D. 2007. Application of a 3D laser scanner in the assessment of erosion and deposition volumes and channel change in a proglacial river. Earth Surface Proceses and Landforms. 32(11): 1657-1674. 박재국, 이상윤, 양인태, 김동문. 20101. 지상라이다 자료를 이용한 자 본 연구에서는 삼척시 가곡천에 지상 LiDAR를 적용하여 하천 하구부의 지형변화 현상을 모니터링하고 지상 LiDAR의 활용가능성을 살펴보았다. 지상 LiDAR 측정을 통해 가곡천 하구부는 폐색현상이 계절변화에 따라 진행됨을 확인하였다. 지상 LiDAR 측정자료는 지형에 대한 3차원 좌표를 가지고 있어 하천유량 증가에 따른 하구폐색 현상을 하폭의 변화, 하 구부 퇴적층의 두께 변화, 하구와 특정 하천구조물까지의 거리 등 다양한 변화를 입체적으로 측정하고 관측할 수 있는 장점을 가지고 있어 향후 하천의 지형변화 장 단기 모니터링에 유용하 게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 연사면의 변위 모니터링. 대한토목학회논문집. 30(2D): 191198. 삼척시. 2010. 가곡천 하천정비기본계획(변경) 심정미, 이석배. 2006. LiDAR 자료를 이용한 홍수 시뮬레이션에 관한 연구. 한국지형공간정보학회지. 14(4): 53-60. 유주형, 정의영, 김계림, 김호, 김창환, 박찬홍. 2008. 광학위성과 라이 다 시스템을 이용한 동해 모래해안 침식/퇴적 변화연구. 추 계지질과학연합학술발표회 초록집. 55. 윤지준, 안명길, 전병희, 전계원. 2013. 지상 LiDAR를 이용한 하구부 지형변화 분석. 2013년도 한국방재학회 학술발표대회 논문 집: 118. 전계원, 전병희, 안광국, 장창덕, 김남균. 2010. 지상 LiDAR를 이용한 토석류 발생량 산정에 관한 기초연구. 한국지반환경공학회 논문집. 11(3): 63-68 전계원, 전병희, 이승철. 2013. 하구부 위험지역 분석을 위한 지상 LiDAR의 활용. 한국위기관리논집. 9(12). 전병희, 윤지준, 전계원, 안명길, 오채연. 2012. 지형변화를 고려한 지상 LiDAR 자료의 필터링 방법에 대한 연구. 한국지리정보학회 추계학술대회 논문집: 394. 하천과 문화 Vol.10 92 93 No.1 겨울