1. 서 론

댐의 운영수명 전반에 걸쳐 안정성과 구조적 무결성을 보장하기 위해 댐 구조물의 변형에 대한 지속적인 감시와 그 주변 환경에 대한 안전성 모니터링은 물관련 재해 관리를 위한 인프라 손실의 방지뿐만 아니라 국민 안전을 위해서도 필수적으로 수행되어야 한다. 댐은 저수지의 저수용량에 의해 발생하는 수평변형과 댐체의 무게에 의한 수직변형의 두 가지 종류의 변형이 발생할 수 있으며, 댐 변형 모니터링의 전통적인 방법은 현장 계측기기 기반으로 수평과 수직변위, 기울기, 균열 확장 등의 국부적으로 측정하는 변위계 또는 댐 상단의 주요지점에 GNSS(Global Navigation Satellite System) 안테나를 설치하여 장기간의 변화를 추적하는 기법 등이 있으며 이는 인프라 시설물의 주요지점에서 정확하고 신뢰할 수 있는 변위 정보를 제공하고 있다^{(Ruiz-Armenteros et al., 2018)}. 그러나 이와 같은 방법은 시간이 많이 걸리고 노동집약적이며 비용이 많이 드는 단점이 있으며 또한 큰 규모의 변위를 모니터링하기 위해서는 관측밀도를 높게 해야 하는 현실적인 어려움이 있다.

최근에는 인공위성 SAR의 다중시기 레이더 간섭기법(Multi-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar, MT-InSAR)은 인공구조물에서 발생하는 밀리미터 단위의 미세 변위을 측정하는데 성공적으로 적용되고 있다. SAR 센서 기반 변위 모니터링은 날씨나 시간에 의한 제약에서 자유롭고, 넓은 영역에 걸쳐 일관되고, 주기적으로 모니터링을 수행할 수 있으며, 별도의 현장 장비 설치없이 위성데이터를 활용하므로 비용적인 측면에서 효율적이고, 또한 과거 영상 분석을 통해 변위 모니터링 자료를 활용할 수 있어 이전의 변형률을 추적하는데도 유용하다는 장점이 있다.

SAR 센서가 탑재된 위성에서 마이크로파 신호를 지표면에 송신하고, 반사되어 돌아오는 후방산란 신호의 진폭과 위상을 기록한다. 이 SAR 위성 영상을 동일 지역에 대해 서로 다른 시점이나 시야각에서 촬영한 두 장의 SAR 영상의 간섭패턴을 이용하여 지진이나 화산활동 같은 지각변형 모니터링, 댐 등 인프라 변위 추적, 지하수 과잉취수로 인한 지표 침하 탐지 등 다양한 분야에서 활용하고 있다.

위상차는 파동이 다른 파동에 비해 뒤처지거나 앞서가는 시간이다. 이는 마이크로파가 물체간의 지형/고도 차이, 관측되는 지면과 물체의 변형, 신호 경로간의 대기 조건의 차이에 의해 발생한다. DInSAR(Differential Interferometric Synthetic Aperture Rada)는 화산활동이나 산사태와 같은 갑작스러운 변형을 측정하는데 적합하고, 센티미터 수준의 정확도로 광범위한 영역의 지표면 변화를 모니터링하는데 유용하다. 반면에 PS-InSAR(Persistent Scatterers InSAR)는 구조물, 건물과 같은 PS(고정산란체)를 기준으로 변위분석하는 기법으로 지반침하 및 융기로 인한 미묘한 변화를 모니터링 하는데 연간 밀리미터 수준의 변화를 모니터링하는데 유용한 것으로 알려져 있다. 또한 SBAS(Small Baseline Subset) 기법은 초지, 숲과 같은 DS(Distributed Scatters, 분산산란체)에 대하여 ‘짧은 기선’을 활용해 안정적인 간섭도를 만들어 다중 시계열 변위를 복원하는 기법으로, 넓은 지역에서 장기간의 지표 변화를 관측하는 데 적합하다^{(Berardino et al., 2002)}.

레이더 간섭기법의 연구로 ^{Wang et al.(2011)}은 2003년부터 2008년까지 획득한 40장의 SAR 영상을 이용하여 중국의 삼협댐과 그 주변 지역의 변형을 분석하였으며, 분석결과가 기존 측량방법을 사용하여 얻은 삼협댐 변형결과와도 잘 일치한다고 보고하였다. ^{Ruiz-Armenteros et al.(2018)}은 스페인의 La Viñuela 댐을 대상으로 ERS-1/2(1992-2000), Envisat(2003-2008) 및 Sentinel- 1A/B(2014-2018)의 3개의 C 밴드 대역 레이더(~5,7 cm 파장) 데이터를 이용하여 변위를 분석하였으며, 분석결과 2003-2008 기간동안 평균 변위가 -4 mm/yr 정도로 낮아졌고, Sentinel-1A/B 모니터링은 2014-2018년 기간 동안 댐의 중앙-상부에서 변위가 최대 -6 mm/yr에 도달했음을 보고하였다. 또한 이라크의 모술댐의 경우 댐 하부의 지반이 물에 쉽게 용해되는 석회암층으로 붕괴위험이 높은 댐으로 알려져 있다. 이 댐에 대하여 2014년에서 2019년까지 획득한 Sentinel-1A 영상 78개를 수집하여 변위를 분석한 결과 최대 변위속도는 약 7.4 mm/yr이며, 댐 축을 따라 평균 침하속도를 분석한 결과 약 6.27 mm/yr임을 제시하였다^{(Othman et al., 2019)}. 또한, ^{El-Askary et al.(2021)}은 에티오피아의 그랜드 에티오피아 르네상스 댐(GERD, fill dam)에 대하여 2016년 12월부터 2021년 7월까지 109개의 Sentinel-1 SAR 영상을 이용해 DInSAR 기법으로 댐의 수직변위 분석을 수행하였으며, 분석결과 coherence가 0.9 이상인 고품질 영상만을 사용하여 신뢰도를 확보한 후 연구기간 전체 총변위가 90 mm(년간 20 mm)의 변위가 발생하고 있음을 제시한 바 있다.

국내에서는 ^{Kim et al.(2023)}이 C-band SAR인 Sentinel-1 SAR 영상 자료에 PSInSAR 기법을 적용하여 금강 상류의 다목적 댐인 용담댐의 시계열 변위를 분석한 결과 댐의 서쪽 부분은 상향 및 하향 궤도에서 각각 0.03 cm/yr, 0.07 cm/yr의 변위속도, 중앙 부분에서는 상향 및 하향 궤도 관측에서 각각 0.02 cm/yr, 0.04 cm/yr의 변위속도, 동쪽 부분은 각각 0.01 cm/yr와 0.02 cm/yr의 변위속도가 나타난 것으로 제시하였다.

임진강 유역에 위치한 황강댐은 북한이 건설한 대표적인 수자원 시설로, 그 하류에는 동두천, 파주 등 인구밀집 도시가 위치하고 있다. 이러한 지리적 특성으로 인해 황강댐의 운영은 남한 지역의 수자원 관리와 홍수 안전에 직접적인 영향을 미친다. 특히 집중호우 시기에는 댐의 방류가 하류 지역에 큰 위험 요인으로 작용할 수 있어, 방류량에 대한 체계적 모니터링은 수해 예방과 안정적인 수자원 확보를 위해 필수적이다. 그러나 방류 모니터링만으로는 잠재적 위험을 충분히 관리하기 어렵다. 댐은 장기간의 사용 과정에서 균열, 변위, 침하와 같은 구조적 변화를 겪을 수 있으며, 이러한 요인은 댐의 안정성 저하로 이어져 심각한 재해를 초래할 가능성이 있다. 따라서 황강댐의 구조적 안정성에 대한 지속적이고 정밀한 모니터링 또한 방류 감시와 더불어 중요한 과제로 부각된다.

본 연구에서는 SAR 위성 원격탐사 기법을 활용하여 계측이 불가능한 댐의 변위 모니터링 방안을 제시하고, 황강댐의 시계열 변위 분석을 통해 구조적 변화를 정량적으로 파악하고자 한다. 이를 통해 황강댐 하류 지역의 수자원 및 안전 관리에 기여할 수 있는 과학적 근거를 마련하는 것을 연구의 궁극적 목표로 한다.

2. 관측자료 수집 및 검토

2.1 연구지역

황강댐은 임진강 유역의 하류에 위치하며, 유역면적 약 2,822.4 km²이며, 임진강 전체 유역면적의 약 35 % 정도를 차지한다^{(Kim et al., 2018)}. 황강댐은 군사분계선으로부터 북쪽으로 약 42.3 km 지점에 설치된 댐으로 콘크리트 중력식댐과 중심코아형 필댐으로 이루어져 있으며, Google Earth Pro를 이용하여 댐의 길이를 분석한 결과 중력식 댐의 길이는 약 350 m, 필댐은 약 800 m로 추정되며, 2007년도에 준공되었다. 저수용량은 약 3억5천만m³ 정도이며, 해발고도 80 m 지형에 약 34 m 높이로 축조되었다. 댐의 구조적인 안정성 관련하여 현재까지 공개된 자료는 없으며, 황강댐이 북한 영역에 위치하고 있어 직접적인 변위 계측이 불가한 지역으로 위성영상과 같은 간접적인 방법으로 모니터링을 수행할 필요가 있는 수자원 시설물이다(Fig. 1).

Fig. 1. Study Area (Hwanggang Dam)

2.2 연구자료

황강댐의 변위 분석을 위해 유럽우주국(European Space Agency, ESA)에서 운영하고 있는 Sentinel-1A/1B (SAR-C) 자료를 이용하였다. 두 위성은 각각 12일의 재방문 주기를 가지며, 두 위성이 동일 지역 연속촬영할 경우 6일마나 영상 취득이 가능하나, Sentinel-1B 위성이 2021년 12월 이후 운용이 중단된 상태이며, Sentinel-1C 위성이 운용될 예정이다. 본 연구에서는 Sentinel-1A(상행궤도) 위성의 2017년 3월부터 2024년 10월까지 105개 영상과 Sentinel-1B(하향궤도)의 2017년 3월부터 2021년 10월까지 80개 SLC 영상을 수집하여 변위 분석에 활용하였다(Fig. 2). 수집한 두 영상에 대한 세부정보는 Table 1과 같다.

Fig. 2. Flight Direction of Sentinel-1

Table 1. SAR Images Used in This Study Area

Satellite	Flight direction	Beam mode	Path	Frame	Polization	Absolute orbit
Sentinel-1A	Ascending	IW	127	120	VV	37824
Sentinel-1B	Descending	IW	32	463	VV	27533

3. 연구방법

황강댐의 변위 분석을 위해 Sentinel-1 SAR에 대하여 PS-InSAR 기법을 적용하였다. PS-InSAR는 동일한 영역에서 획득한 여러 SAR 영상을 이용하여 시간 경과에 따른 구조물의 표면 변위를 감지하는 방법으로 장기간에 걸쳐 일관된 SAR 영상의 픽셀에서 정보를 추출한다. PS-InSAR 분석을 위해 ENVI의 sarscape 프로그램을 이용하였으며, 처리 절차는 Fig. 3과 같다.

Fig. 3. Work Flow

① Orbit 보정

SAR 영상은 위성의 위치/궤도 정보(Orbit data)를 기반으로 기하보정(geometric correction)을 한다. 그러나 위성궤도 정보에는 수m ~ 수십m의 오차가 존재한다. 이 오차는 위상간섭 분석에서 Baseline 계산 오류로 인해 위상왜곡과 변위 추정 오류로 이어진다. 이를 위해 Sentinel-1의 운영기관인 ESA의 시간에 따른 위성의 위치와 속도를 기록한 Precise Orbit Ephenmerides(POEORB)를 이용하여 궤도 보정을 수행한다. POEORB는 GPS 추적망, 지상국 레이저 측지(SLR, Satellite Laser Ranging), 도플러 오비트 측정 자료 등을 결합하여 생성된다.

② Master 영상 선택

간섭 처리의 기준이 되는 SAR 영상을 Master 영상으로 참조 영상으로 선택하고 나머지 모든 영상에 대하여 Master 영상을 기준으로 Co-registraion 수행한다.

③ Co-registration(정합)

PS-InSAR는 같은 지역을 여러 시기에 걸쳐 관측한 다중시기의 영상을 이용한다. 이때 영상간 픽셀이 조금이라도 어긋나면 간섭위상(interferogram) 계산시 위상 왜곡이 발생한다. 이를 방지하기 위해 모든 영상이 정확히 같은 픽셀로 대응시키기 위한 Co-registration를 수행한다.

④ Interferogram Pair Creation(간섭쌍 생성)

Master와 slave 영상을 정합한 뒤, 위상(phase) 차이를 계산하여 간섭도를 생성한다.

⑤ Connection graph 구축

PS-InSAR는 수십 장(최소 20장)의 SAR 영상을 이용하여 분석하는 것으로 영상간 연결망을 통해 참조점(reference point) 대비 모든 영상의 위상차이를 일관되게 비교함으로써 위상 언래핑(unwraping)의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해 중복성이 보장된 간섭 네크워크를 구성한다.

⑥ Adaptive filtering & phase unwrapping

이 절차는 간섭위상에서 노이즈를 줄이면서 프린지(위상패턴)을 보존하는 과정으로 coherence 향상과 프린지의 선명도를 높게하기 위한 단계이고, 위상 언래핑은 간섭계(InSAR 등)에서 측정된 위상이 주기적이어서 2π 단위 불연속(jump)을 제거하고 공간적으로 부드럽고 일관된 위상 분포를 만들기 위한 과정이다.

⑦ Persistent Scatter(PS) 탐지

다수의 SAR 영상에서 시간에 관계없이 강한 산란 신호를 안정적으로 반사하는 건물의 모서리, 바위, 인공 구조물 등 Amplitude Dispersion Index (ADI)가 임계값 보다 작은 조건을 만족하는 픽셀을 후보군으로 설정한 후 coherence/신호 강도 등을 적용해 최종 PS를 설정한다. PS는 대기 지연, 궤도 오차 등 다양한 오차 보정을 위한 기준점(reference point) 역할을 하며, 참조 PS를 설정하면 모든 영상의 상대 위상을 통일적으로 비교할 수 있다.

⑧ Residual Displacement Estimation(변위 추정)

PSInSAR 처리에서 위상(phase)은 다음과 같이 여러 성분의 합으로 구성된다.

여기서 $\phi_{topo}$는 지형성분(DEM 오차 포함), $\phi_{defo}$는 지표변위성분, $\phi_{atm}$는 대기지연, $\phi_{orb}$는 궤도오차, $\phi_{noise}$는 노이즈이다.

전체 위상성분에서 변위(deformation)만 남기려면 지형, 대기, 궤도 성분 등을 제거해야 한다. 이 잔여위상에서 선형변위(velocity) 및 시계열변위(time series displacement)를 추정한다.

⑨ Geocoding

이 단계는 SAR 영상 좌표계에서 얻은 PS 점의 위치·변위 정보를 실제 지리 좌표로 변환하여 GIS 환경에서 다른 공간 자료와 중첩·비교할 수 있으며, 구조물에 대한 변위 해석을 직관적으로 수행할 수 있다.

4. 연구결과 및 토의

임진강 유역의 황강댐을 대상으로 Sentinel-1A(Ascending 궤도) 영상 105장과 Sentinel-1B(Descending 궤도) 영상 77장을 수집하여 PS-InSAR 기법을 적용하였다. 위성 간 위치·기하학적 기준선 거리가 100 m 이하인 자료만을 선별하였으며, 이 중 Ascending 영상 50장과 Descending 영상 44장을 간섭도(Interferogram) 생성에 활용하였다. 또한, 신뢰도 높은 변위 추정을 위해 간섭도에서 coherence ≥ 0.75 조건을 만족하는 픽셀만을 대상으로 변위 분석을 수행하였다.

2017년부터 2024년까지의 장기적인 변위 패턴을 모니터링하기 위해 Sentinel-1 위성의 IW(Interferometric Wide) 모드에서 획득된 VV 편광의 SLC(Single Look Complex) 자료를 이용하였다. Ascending 궤도에서는 2020년 7월 16일 영상을, Descending 궤도에서는 2020년 3월 27일 영상을 각각 참조 영상(Reference Image)으로 선정하였다. Fig. 4 및 Fig. 5에서 확인할 수 있듯이, 두 참조 영상은 시계열 자료의 중간 시점에 위치하여 참조 영상으로서의 타당성을 확보하였다. 간섭 처리 과정에서는 참조 영상 대비 기준선 거리가 ±100 m 이상인 자료를 제외하여 신호 품질 저하와 위상 잡음 발생을 최소화하였다. 최종적으로 선별된 영상을 기반으로 간섭계 분석을 수행하였다. Fig. 4(a) 및 Fig. 5(a)에 제시된 결과에 따르면, Ascending 및 Descending 궤도의 수직기선 분포는 약 -90 m에서 +70 m 범위 내에 균형 있게 분포하고 있으며, 이는 안정적인 분석 조건을 충족하는 것으로 판단된다.

SAR 영상의 정합(co-registration)은 우선 궤도 정보와 SRTM 90 m DEM을 이용한 기하학적 위치정합(geometric alignment)으로 시작된다. 이후 영상 간 교차상관(cross-correlation)을 통해 sub-pixel 수준의 보정을 수행하고, 마지막으로 주영상과 보조영상 간의 일괄 정합(stack co-registration)을 통해 전체 영상 스택의 정밀 정합이 이루어진다.

Fig. 4. Time-Baseline Plot (Ascending), (a) Starburst Plot (Time-Position), (b) Interferogram Pair Connection Graph

Fig. 5. Time-Baseline Plot (Descending), (a) Starburst Plot (Time-Position), (b) Interferogram Pair Connection Graph

이후 고정산란체(Persistent Scatters)를 식별하는 단계에서는 반사특성이 안정적인 300개의 후보군을 설정하였고, 이후 PS 후보군의 신뢰도를 정량화하기 위해 coherence ≥ 0.75 적용하였다. 이 기준 이상을 만족하는 지점만을 PS로 확정하여 변위분석에 이용하였다. coherence ≥ 0.75 지점에서 산출한 변위 결과는 Fig. 6 및 Fig. 7과 같다.

Fig. 6. Displacement of Ascending Direction

댐 변위 분석 결과는 Fig. 6 및 Fig. 7에 제시하였으며, 댐 유형별 및 위성 궤도별 변위 통계는 Table 2에 정리하였다. 상향궤도(2020년 3월 4일~ 2020년 10월 21일) 분석 결과, 콘크리트 댐의 평균 변위는 약 1.4 mm, 필댐은 -4.5 mm로 나타났고, 하향궤도(2018년 6월 18일 ~ 2021년 10월 21일)에서는 콘크리트 댐의 변위가 약 0.6 mm, 필댐은 -5.7 mm로 분석되었다. 콘크리트 댐의 경우 상·하향궤도 모두에서 매우 작은 변위가 계측되어 구조적으로 안정적인 상태를 유지하고 있는 것으로 판단된다. 반면, 필댐은 상대적으로 큰 변위가 관측되어 전체 기간 평균 변위는 약 4~6 mm 수준으로, 연간 약 1~2 mm 정도의 변위가 모니터링되었다.

또한 Fig. 8에서 확인할 수 있듯이, PS-InSAR 분석 결과 상향궤도와 하향궤도 모두에서 콘크리트 댐은 미세한 상승 추세를, 필댐은 완만한 하강 추세를 보여 두 궤도 간 일관된 변위 경향이 확인되었다. 이는 SAR 위성이 관측하는 변위가 위성과 지표간의 관측선 방향(LOS) 성분임을 고려할 때 수평변위보다는 수직성분이 우세하게 반영된 결과로 해석된다. 즉, 서로 다른 관측 방향의 두 궤도에서 동일한 변위 패턴이 검출되었다는 점은 황강댐의 변위가 수직 성분 변위 형태로 나타나고 있음을 뒷받침하며, 이는 수평 변위가 상대적으로 작아 LOS 성분이 수직성분에 지배된 것으로 해석된다. 즉, 두 위성 궤도와 댐 유형별 결과가 모두 일관성을 보여 콘크리트 댐의 안정성과 필댐의 완만한 변형이 명확히 검증되었다.

Fig. 7. Displacement of Descending Direction

Fig. 8. Time Series Displacement

5. 결 론

댐 구조물의 변형을 지속적으로 감시하고 그 주변 환경에 대한 안전성 모니터링을 하는 일은 물관련 재해 관리를 위한 인프라 손실의 예방뿐만 아니라 국민 안전을 위해서도 필수적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 위성 SAR 영상의 시계열 분석을 통해 북한 지역에 위치한 황강댐의 구조물 변위 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였으며, 본 연구를 통해 도출된 결과, 한계점 및 향후 개선 방안은 다음과 같다.

(1) 임진강은 남북이 공유하는 대표적인 하천으로 황강댐의 방류는 꾸준히 관측·보도되어 왔지만, 댐 자체의 구조적 변위 모니터링은 이루어지고 있지 않다. 그러나 SAR 영상과 같은 위성 자료를 이용하면 간접적이지만 댐의 구조적 변위를 지속적으로 모니터링 할 수 있음을 제시하였다.

(2) 임진강의 황강댐에 대한 위성 SAR 영상 분석결과 콘크리트 댐 구간은 분석기간 전반에 걸쳐 변위가 매우 작아 구조적으로 안정적인 상태로 판단되었고, 필댐의 경우 수 mm/yr 수준의 완만한 침하경향이 확인되었다. 다만, 지형 위상 성분을 제거하기 위해 사용한 DEM의 공간해상도가 90 m로 잔여 DEM 오차가 발생할 수 있어 보다 공간해상도가 좋은 DEM을 사용하는 것이 바람직하다.

(3) 구조물 변위를 위성영상으로 검증할 때는 현장 계측 자료와의 비교가 가장 신뢰도가 높다. 그러나 본 연구지역과 같이 계측자료가 부족하거나 비접근 지역에 대한 위성 SAR 분석의 직접 검증에는 한계가 있다. 이에 상향(ascending)/하향(descending) 궤도 자료를 병행하여 동일 지역을 분석하고, 두 궤도에서 변위 경향의 일치 여부를 확인함으로써 위성 기반 변위 추정의 신뢰도를 간접적으로 판단할 수 있다. 즉, 현장 계측이 불가능하거나 제한된 상황에서 상·하향 시계열의 일관된 패턴은 결과의 타당성을 뒷받침하는 유효한 보조 검증 지표로 기능한다.

(4) 본 연구와 같이 시계열 분석을 통해 황강댐의 구조적 변화를 정량적으로 파악하고, 이를 장기적 모니터링 체계와 연계함으로써, 공유하천 관리와 댐 안전성 확보를 동시에 달성할 수 있으며 이에 대한 지속적 연구가 필요하다. 이는 단순히 학문적 의미를 넘어, 남북한 지역 사회의 안전과 수자원 관리 정책 수립에 있어 실질적 기여를 할 수 있는 중요한 연구라 할 수 있다.