1. 서론

국내 계기지진 이후 최대 규모의 경주지진(M_L 5.8, 2016)과 포항지진(M_L 5.4, 2017)이 짧은 기간 동안 연달아 발생함에 따라 국소영역에 심각한 수준의 지진피해가 집중되었으며, 한국형 지진방재 대책 수립의 시급성이 두드러짐에 따라 근본적인 정부차원의 해결책 모색에 온 힘을 다하고 있다. 지진 및 지진재해의 신속하고 합리적인 대응을 위해서는 지진 조기경보, 신속대응 및 복구, 내진설계 및 내진성능평가, 지진위험도 평가 등과 같은 다양한 접근법이 있다. 최근에는 지반지진공학적 관점에서는 지층 구조 및 강성과 지표 부근 지질 토사 특성, 그리고 지형 및 기타 지오메트리 환경에 따라 지진지반운동 특성과 관련하여 부지 효과(site effects) 및 지형 효과(topographic effects)가 발생한다(Kramer, 1996). 지질 조건에 따른 국부적 부지 효과는 최근 발생한 지진 사례들에서도 확인되어 왔다(NIBS, 1997; Sun et al., 2005; McPherson and Hall, 2013; Song et al., 2014; Hoult et al., 2017; Kassaras et al., 2017).

특히, 경주지진과 포항지진으로 인해 일부 주거시설, 사회기반시설 및 문화재의 손상이 발생하였으며, 국소지역 내 인접지역일지라도 그 피해정도가 상이하게 나타났다. 기존 지진 발생 사례들에서도 피해가 주로 단단한 토사나 암반 보다는 퇴적층 구성 위치에서 발생해 왔다. 지진유발 재해가능성은 부지고유 지진증폭특성과 관련하여 지반지층구조의 차이로 인해 견고한 토사나 암반지역에 비해 연약한 토사가 두껍게 분포한 지역을 중심으로 두드러지게 나타난다. 일반적으로 지진 피해가 발생한 광역대도시 지역 내 재해심각성의 공간분포 경향성은 주거 및 산업의 공간밀집도나 구조물 지진취약성과 함께 지반지진공학적 부지효과에 따른 지진파의 증폭특성와 밀접한 관련이 있다(Sun et al., 2016). 이러한 부지 효과는 지역고유의 국부적인 지반지층구조에 따라 공간적 변동성이 있으므로 지반특성정보 공간시스템 구축을 통한 부지응답 평가는 대도시 지역 지진방재를 위한 핵심 기반기술이라고 할 수 있다. 예컨대 뉴캐슬 지진(M_L 5.6, 1996,) 발생 시 충적 및 매립지역을 중심으로 심각한 지진피해가 야기되었으며, 이는 토층두께, 지표조건에 따른 상부 취약구조물과의 복합적 응답특성 때문이었다.

대도시와 같이 다양한 지형 특성 및 지층 구성을 보이는 광범위한 지역의 합리적인 지반 특성 예측을 위해서는 산발적 지반조사 자료의 단편적 이용보다는, 포괄적 지반 및 지표 공간정보의 체계적 구축 관리가 필요하다(Kim et al., 2011; Borcherdt, 1994). 최근 국내 사회 기반 시설 확충을 위한 국토 개발 과정 중에 도시 지역을 중심으로 많은 지반 조사 자료가 축적되어 있으며, 공간상에 분포하는 지반 정보의 예측 등 이러한 자료를 효율적으로 활용할 수 있는 GIS를 이용한 정보화 연구가 추진되고 있다(Chun et al., 2005; Sun and Kim, 2016; FEMA, 2003; Green et al., 2011; Sun et al., 2014). 특히, 경기도 행정구역은 수도권 영역을 포함하여 광범위한 지반 공간정보가 축적되었고, 지형적 변동성이 큰 광역단위 지역이기 때문에 지진취약지역을 합리적으로 결정하는데 있어 기반자료 수집부터 전처리 과정 및 가시화 단계에 이르는 체계적 의사결정 과정이 수반되어야 한다. 이를 위해 GIS 기반의 지구통계학적, 지반공학적 분석 알고리즘(Sun and Kim, 2017)이 제시되었으며, 이를 토대로 전국 대도시 영역의 시범적 지반정보화 및 부지응답 특성 분석이 이루어졌다. 본 연구에서는 지진 발생 시 인구 및 산업 시설이 밀집되어 피해가 크게 발생할 수 있는 경기도 영역에 대한 지층 구성 및 동적 지반특성과 그 분포 양상을 파악하기 위해, 지반 특성 자료에 대한 공간 DB 구축 및 부지응답 평가를 실시하였다.

이를 위해 경기도 행정구역의 지진취약지역 도출 결과에 대한 지진대응 의사결정 과정을 Fig. 1과 같이 제시하였다. 먼저, 지반지진공학적 특성값 도출을 위해서 필요한 Geo-Data로서 시추조사 자료, DEM, 지질도, 행정구역도, 건축물 대장, 지하 파이프라인 자료로 구분된다. 이중 시추조사 자료는 지반공학적 지층분포 특성 및 연계 취약도 성분 도출을 위한 필수 자료로서 수집되는 정보는 Geo-Data 데이터베이스에 표준화되어 입력된다. 경기도 지역과 같은 광역영역에 분포하는 시추조사 자료는 시추시기, 시추자, 사업 목적 등에 따라 조사결과의 이질성을 내포하고 있으며, 뿐만 아니라 지반공학적 특성값(내진설계를 위한 지반정수 등) 도출을 위한 통계분석 과정에서 발생하는 이상치의 사전 검증이 필요하다. 기타 공간분석 및 부지분류를 위해서는 시추조사 자료 이외에 지표 부지정보가 필요하며, 동일한 좌표체계를 갖는 DEM 및 지질도 등의 자료를 수집, 구축한다. 이와 같은 지표 부지정보를 백지도(base map)로 정의하여 시추조사 및 분석과정에서 도출되는 공간정보를 중첩하여 가시화 한다. 또한 지진취약 지역 및 시설물을 결정하는데 있어 건축물의 형상(층고, 지하층 유무), 종류(예: 무보강조적조건물) 및 내진설계 여부, 내진성능 평가 결과 등의 건축물 상세설계 정보를 수집, 구축한다. 더불어 지하 파이프라인 대상의 지진유발 재해가능성(지반침하, 2차 피해 등)을 평가하기 위해 관로단위의 일반 설계 정보를 수집, 구축한다.

Fig. 1.

Decision making procedure for seismic zonation based on site effect parameter

구축된 Geo-Data 데이터베이스의 무결성 검증 단계에서는 크게 필수 필드 입력변수 검증, 공간좌표 정보 검증, 지반공학적 이상치 검증 과정이 진행된다. 먼저 시추조사 정보 데이터베이스를 대상으로 필수 필드 입력변수(고유번호, 공간좌표, 층분류 정보 등)의 입력 여부를 우선적으로 검증한다. 또한 시추조사 정보 기반의 지구통계학적 공간분석을 위해 동일 공간좌표계에 속하고, 대상지역 인접 영역 내 분포하는 자료만 선별하도록 한다. 이와 함께 통계분석 대상이 되는 시추조사 정보 표본내의 일부 자료가 표본 집단의 성질을 대표한다고 보기 어려울 수 있으며, 이러한 경우에는 적합한 통계분석을 통해 이에 대한 포함여부를 정량적으로 평가할 필요가 있다(Kim et al., 2016). 이에 분석 대상 물리량(예: 층별 두께) 가운데 주어진 평가수준에서 통계적으로 유사한 특성값을 구분되지 않는 이상치(Outlier)를 선별할 수 있도록 적합한 통계분석 절차가 선행되어야 한다. 이러한 이상치 검증 방법은 지반공학 전문가적 판단에 근거하며, 시추조사 정보의 공간적 상관성이 고려된 이상치 제거 방법으로 교차검증 기반의 분석 기법(Kim et al., 2016)이 대표적이다.

지구통계학적 공간분석 단계는 공간밀도 분석과 지반 공간그리드(geotechnical spatial grid) 구축 방법으로 분류된다. 공간밀도 분석은 2차원 공간좌표상 비균질하게 분포하는 시추조사 정보의 공간 밀집도를 분석하는 단계로서 실질적인 지반지진공학적 취약도 분석 이전에 대상지역 내 시추조사 자료의 분석 적합성의 사전검토 단계이다. 또한 지구통계학적 공간보간 기법을 적용하는 데 있어 시추조사 정보의 공간적 상관도를 베리오그램 모델링을 통해 검토, 고려하며 이를 통해 최적의 공간보간 기법을 선정하여 적용한다. 공간보간 대상 정보는 대표층(매립토, 퇴적토, 풍화토, 풍화암, 연암 이하의 기반암)의 두께 정보와 DEM 기준의 지표고 정보이다. 이를 통해 동일한 공간격자구조를 갖는 지반 공간그리드 정보를 구축한다.

지반지진공학적 분석 단계에서는 지진지반응답 매개변수별 공간 분포 구성과 이를 기반으로 한 부지분류를 수행한다. 지반 공간그리드 정보 기반의 부지분류 기준은 내진설계 기준 개정에 따라 유기적으로 적용되도록 한다(Chung et al., 2014). 끝으로 가시화 단계에서는 각 단계별로 구축되는 데이터베이스와 중간 또는 최종 단계의 지진취약 지역 분석 결과를 2차원 또는 3차원 공간상 가시화한다. 이를 위해 GIS 플랫폼을 이용한 공간 데이터베이스 구축과 각 자료별 공간레이어 구성, 그리고 다중 공간레이어의 중첩 분석이 필요하다.

2. 경기도 광역영역 Geo-Data 수집 및 DB 구축

2.1 Geo-Data 수집 및 표준화

서울시, 경기도 등과 같은 광역대도시 영역의 경우, 다양한 목적의 도심지 개발로 인해 지형, 지질 및 지반특성의 높은 공간변동성을 갖는다. 이에 따라 신뢰도 높은 부지공간특성을 파악하기 위해 산발적 지반조사 자료의 가공을 통한 지반특성 예측뿐만 아니라 지반지진공학 전문가적인 판단을 근거로 한 지질도, 지표피복도 및 시설물 정보(건축물 대장, 지하 파이프라인)의 종합적 활용이 필요하다. 또한 광역대도시의 경우, 시설물의 공간밀집도와 관련하여 지반 및 지표특성 정보와의 공간적 상관성이 상이하기 때문에 지진발생 시 적합한 시설물 주변 지진취약성 파악을 위해서 부지응답특성에 따른 부지분류가 필수적이다. 최근 국내 사회 기반 시설 확충을 위한 국토 개발 과정 중에 도시 지역을 중심으로 많은 지반 조사 자료가 축적되어 있으며, 공간상에 분포하는 지반 정보의 예측 등 이러한 자료를 효율적으로 활용할 수 있는 GIS를 이용한 정보화 연구가 추진되고 있다(Sun and Kim, 2016). 이에 따라 먼저 경기도 행정구역을 포괄하는 확장 연구영역에 대한 지층 구성 및 지반동적특성과 그 공간분포 경향을 파악하기 위해 수집한 다차원 지반 및 지표특성 자료에 대한 GIS DB (Esri, 2006)를 구축하였다.

본 연구에서는 경기도 행정영역 전체 부지조건 파악을 위해서 경기도 지역의 시추조사 자료, 수치표고모델(digital elevation model; DEM) 자료, 건축물 대장, 행정구역도, 지질도 등의 포괄적 지층 및 지표 정보(Geo-Data)를 우선적으로 협조, 수집하였다(Fig. 2). DEM은 경기도 행정영역 전반에 걸쳐 5m 간격의 공간격자망 구조로 구성되었으며, 최대 1,464m 표고를 갖으며, 평균표준편차는 6.8m 이었다. 건축물 대장은 경기도청으로부터 확보하였으며, 건축물의 일련 관리번호, 건물명, 위치, 층수 등의 상세 정보를 포함하고 있다. 행정구역도는 국토지리정보원으로부터 확보하였으며, 행정구역별로 시/군/구, 더 나아가 읍/면/동으로 구분된 행정구역명이 공간좌표와 함께 명시되었다. 또한 지질도 자료는 한국지질자원연구원의 지질정보관리시스템(Manage of geological object; MGEO)으로부터 협조 받아 수집하였으며, 1:250,000 축척의 지질경계 및 단층선 정보를 확보하였다. 무엇보다 지진지반응답 특성 평가를 위해 필수적인 시추조사 자료는 한국건설기술연구원 Geo-Info 시스템을 통해서 2,045건의 시추조사 사업으로부터 총 52,658공의 시추조사 자료를 디지털 파일 형태로 협조 받아 확보하였다. 수집된 Geo-Data는 GIS 플랫폼을 기반으로 동일한 좌표체계를 공유하며 공간모델링이 적용되었으며, 이를 통해 지구통계학적 공간분석 및 지진지반응답 특성을 분석하였다. 이를 위해 Esri사의 ArcGIS를 이용하여 Geo- Data를 구축 및 분석하였다.

Fig. 2.

Collection of geo-data in Gyeonggi-do area

우선적으로 시추조사 및 지반동적특성 자료의 현황파악 및 구조분석을 통해 자료를 체계화하고 이를 통해 데이터베이스 내 테이블 구조 및 테이블 간 연계성을 설정하여 데이터베이스 표준화 방법론에 따라 지반 공간 DB(Geo-Data)를 제안 설계하였다. 지진공학적 지반정보는 크게 시추를 통해 획득한 시추조사 자료와 지반의 동적 특성을 파악하기 위해 수행된 지반 동적 특성 시험 자료로 구분된다(Kim and Chung, 2016). Fig. 3과 같이 기존 지반조사 표준화 모델을 토대로 시추조사 자료는 시추주상도 상의 시추 위치, 시추일 정보를 포함하는 시추일반 정보와 각 지층별 두께, 색, 강성 등의 특성정보를 기술한 층상정보로 구분된다. 또한 시추과정 상 표준관입시험(Standard Penetration Test; SPT)을 통해 확보한 N값 정보와 풍화대 또는 기반암의 풍화도를 파악하고자 RQD 정보를 입력할 수 있도록 구성되었다. 현장시험 또는 실내시험을 통해 확보된 지반동적특성 분석자료를 입력할 수 있도록 크게 심도별 탄성파 속도를 측정한 탄성파 시험 정보, 전단강도 및 감쇠비에 대한 공진주 시험 정보, 반복 응력에 대한 응력비를 산정한 반복삼축 시험 정보로 구분하였다. 이와 함께, 광역영역의 지형 및 지질 특성에 따른 부지효과를 고려하고자 동일한 공간좌표체계를 토대로 DEM의 표고, 경사도 정보와 지질도의 지질분류, 단층 정보를 연계함으로써 지표정보 기반의 부지분류 체계 수립을 위한 기반자료로 활용하였다.

Fig. 3.

Database schema of geotechnical information for seismic site effect estimation

시추조사 자료는 광역영역의 합리적인 공간보간 기법 적용을 위해 서울, 인천 및 인접지역으로부터 확보한 시추조사 자료와 통합 활용되었으며, 경기도 영역 내 GIS DB의 무결성을 강화하고자 좌표계 보정 및 이상치 검증을 수행하였다. 수집된 시추조사 자료의 무결성 검토를 위해서는 대상 영역 외 분포하는 자료나 공간좌표가 오기입된 정보는 해당 필드를 우선적으로 수정 보완하였다. 앞선 시추조사 데이터베이스의 구조에 따라 입력과정에서 오기입되거나 필수 입력필드(좌표, 층상정보)가 누락된 자료를 수정 보완하였다. 뿐만 아니라 시추주상도의 기반암 심도를 대상으로 교차검증 기반의 이상치 검증 방법(Kim et al., 2016)을 적용하였으며, 예측값과 측정값의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 산정함으로써 8.5%를 이상치 기준으로 정의하였다. 이상치 기준을 초과하는 자료를 제거하고 최적화된 기반암 심도의 RMSE는 약 1.8m로 시추조사 자료의 공간적 상관성이 높은 것으로 평가됨에 따라 부지응답특성에 따른 부지 분류의 공간적 불확실성이 비교적 낮은 신뢰도 높은 공간분석이 가능하였다. 이와 같은 데이터베이스의 무결성을 검증하는데 있어 지반공학 및 정보공학 전문가적 의사결정 과정이 필요하며, 이를 위해 데이터베이스 검증 항목을 Fig. 1과 같이 제시하였다.

2.2 Geo-Data 구축

Geo-Data의 표준화 과정을 통해 구축된 GIS기반 Geo- Data는 Fig. 4와 같으며, 지반특성 공간분포 및 지진지반응답 매개변수 산정을 위해 시추조사 자료 및 DEM 정보가 활용되었다. Geo-Data는 공간모델링 기반으로 다중 공간레이어로 구축되며, 동일한 공간좌표 체계를 기반의 속성정보가 연계되었다. 시추조사 정보는 주로 2차원 평면상 점의 형태로, 3차원 공간상 선형의 공간구조를 갖으며(Fig. 3), 대부분 경기도 행정영역 중 서울시 및 인천시 인접지역과 수원, 일산, 등의 대도시 지역을 중심으로 공간 분포되었다. 총 52,658공의 시추조사 자료가 활용되었으며, Fig. 4와 같이 다중 공간레이어 형태로 수집된 Geo-Data가 연계관리 되었다.

Fig. 4.

Development of geo-data in Gyeonggi-do area

3. 경기도 행정영역 지반정보의 지구통계학적 공간분석

3.1 시추조사 자료의 공간밀도 분석

지점형태의 시추조사 자료를 통해 부지응답특성의 공간분포 파악 및 부지분류를 적용하기 위해서는 정확한 공간분포 특성 및 공간상관성 분석이 필수적이다. 이를 위해 Fig. 1의 의사결정 과정 중 지구통계학적 분석(Geostatistical Analysis) 방법을 통해 공간밀집도 및 공간보간을 수행하였다. 먼저 구축된 시추조사 자료 DB의 정량적인 공간밀집도를 파악하고자 점 밀도와 Kernel 함수 밀도를 파악 분석하였다(Fig. 5). 주로 서울시 외곽 주변지역을 중심으로 수원시, 일산시 및 인접영역을 중심으로 밀집도가 높은 것으로 확인되었으며, 이들 지역은 Kernel 함수로부터 단위면적(100m × 100m)당 25공의 시추조사 자료가 분포함으로써 비교적 높은 수준의 공간밀집도를 가졌다. 이를 통해 분석품질 관리 상 향후 정밀한 부지응답 공간정보 구축을 위해 수원시, 일산시 등을 대상으로 정밀 공간분석 및 연계 평가가 가능할 것으로 판단되었다.

Fig. 5.

Spatial density analysis of borehole information in Gyeonggi-do area

3.2 지반 공간 분포 구성

지점 형태로 존재하는 시추조사 자료의 불연속 분포를 공간보간 또는 영역화하기 위한 방법인 공간 보간 기법에는 단순 산술 평균법(simple average method), 삼각형법(triangular method), 거리 반비례법(inverse weighted distance method) 등과 같은 기하학적 모델 기반의 수학적 방법이 적용될 수 있으나, 대상 영역 내의 전체 자료를 수학적 또는 통계학으로 처리하기에는 한계가 있다(Issaks and Srivastva, 1989; Chun et al., 2005; Kim et al., 2016). 이에 반해 지구통계학적 공간 보간 기법인 크리깅(Kriging)은 수학적 방법과 통계학적 방법이 결합된 형태이며, 기지 자료간의 공간적 상관관계, 기지 자료와 예측될 지점 값의 잔차, 기지 자료의 공간적 상관성 등을 반영할 수 있어서 광범위한 지역의 공간 보간에 매우 효율적이다(Chun et al., 2005).

Kriging에서 한 미지점에 대한 기존 자료점의 가중치는 기존 자료점의 분산 분포로부터 계산되는데 이때 사용되는 값은 예측하려는 지점의 기존 자료점에 대한 분산의 절대적인 크기가 아니고 기존 자료점으로부터의 예측하려는 지점사이의 분산의 상대적인 변화량과 분산의 최대값이다(Kim et al., 2016). 또한, kriging에서는 기존 자료점들이 서로 다른 개개의 분산 분포를 가지지 않고 예측하고자 하는 한 영역 내의 기존 자료점들은 모두 같은 분산 분포를 가지게 된다. 한 영역 내에서 기존 자료점들의 분산 분포는 하나의 함수 형태로 나타낼 수 있으며 이를 분산 함수라 한다. 다시 말해, 각 기존 자료점은 불확실성(혹은 신뢰도)와 관련되는 각각의 분산 함수를 가지며 분산 함수는 예측 시 기존 자료점으로부터 거리에 따른 분산의 변화량을 결정하고 가중치를 계산하는데 사용된다. Kriging에서는 이러한 분산 함수를 variogram이라 한다. Variogram의 형태는 경험적으로 결정되어 있으며 linear, spherical, exponential, Gaussian 등이 제시되어 있다. 각각의 variogram 곡선은 기지점에서 최소값을 가지며 기지점으로부터 멀어질수록 증가하며 또한 일정거리 이상 떨어진 후로는 항상 최대값을 가지게 된다. 즉, 기지점으로부터 일정거리 이상 떨어진 미지점들은 기지점들의 영향을 받지 않게 된다. 기지점으로부터 영향을 받는 거리를 유효거리(a) 혹은 영향범위라 한다. 결정된 variogram 모델링을 통해 미지 영역의 자료들을 보간하는 크리깅에는 다양한 방법들이 제안되어 왔으며, 이중 ordinary kriging이 보편적으로 활용된다. Ordinary kriging이란 모집단의 평균은 사전에 알 수 없고 일정하다는 전제하에 공간상 위치와 해당 변수의 관계를 결정하는 variogram을 통해 미지점의 해당 값을 추정하는 방법으로서 최적의 선형 불편견 추정자(best linear unbiased estimator)로 알려져 있다(You et al., 2004). 본 연구에서는 ordinary kriging을 적용하여 지층분포의 공간그리드(Geotechnical spatial grid) 구축하였으며 ordinary kriging의 식 (1)과 (2)와 같다.

     (1)

     (2)

여기서, 는 가중치이며, μ(u)는 Lagrange 계수이다.

선행연구를 통해 서울, 부산 등 국내 대도시 지역의 지반정보 공간정보화 및 연계 부지효과 평가를 위해서 공간보간 및 재해도 구축 기법의 최적화 연구가 이뤄졌으며, 이를 통해 지반정보의 지역성을 고려한 공간정보화 체계가 제안되었다(Sun and Kim, 2016; Kim et al., 2017). 이들 지역의 시추조사 자료 대상의 최적화된 공간보간 설계에 따르면 ordinary kriging 기반으로 공간보간하며, 그 결과 공간그리드(공간격자구조) 상 셀별로 최대값이 평가됨으로써 보수적인 부지응답특성을 파악할 수 있도록 하였다. 또한 공간그리드를 기반으로 지층 두께 및 심도별 동적실험결과를 공간보간함으로써 누적연산을 통해 부지응답 매개변수를 계산하는 방법이 교차검증(cross-validation) 기반 공간보간 신되도 분석에 있어 기존의 매개변수 기반 공간보간 방법보다 더 정밀하다고 평가되었다. 이를 따라 본 연구에서는 ordinary kriging를 토대로 공간그리드 기반으로 지층 두께의 최대값 연산을 통해 지구통계학적 공간분석을 수행하였다.

지층에 대한 정보가 저장되는 Geo-Data에서 지층의 구분은 매립층, 퇴적토층, 풍화토층, 풍화암층, 연암층, 보통암층, 경암층으로 구분된다. 본 연구에서는 구축된 DB로부터 각 지점의 매립층, 퇴적층, 풍화토층, 풍화암층의 두께를 각각의 XY 평면 좌표와 함께 추출하고 이에 대해 100m 간격의 격자로 경기도 행정영역 전반에 걸쳐 ordinary kriging을 수행하였다. 이를 통해 구축된 지반 공간그리드의 격자들은 총 1,210,194개이며(Fig. 6), 이 격자 위치들에 대하여 계산된 지반정보들을 토대로 다양한 부지효과 매개변수들을 산정하였다. 본 연구의 지구통계학적 분석 및 지진지반응답 특성 평가 결과는 해당 지반 공간그리드의 필드로 구성되어 행정구역 및 시설물 영역 대상 부지분류의 확장적 활용가능성을 고려하였다.

Fig. 6.

Development of geotechnical spatial grid information in Gyeonggi-do area

Fig. 7은 경기도 지역의 매립층, 퇴적층, 풍화토층, 풍화암층 두께의 공간분포를 ArcGIS를 이용하여 도시한 것이다. 경기도 행정영역의 경우 층별 두께 분포에서 확인할 수 있듯이 대체로 중요 시설이 밀집한 도심지 지역을 중심으로 지층 두께 분포가 구축되였다. 이들 지역은 지질도 상 충적층, 관입 화강암 등 신생대 이후에 생성된 부지를 중심으로 비교적 두꺼운 토층 분포를 보였다. 또한 하천 부근에서 두꺼운 퇴적토층 분포를 보이며, 매립층은 도심지에서 상대적으로 두꺼운 분포를 보인다. 또한 풍화토층도 표고가 낮은 하천과 도심지 부근에서 상대적으로 두꺼운 분포로 표고가 낮은 지역에서 토층의 두께가 상대적으로 두꺼움을 알 수 있다. 즉, 지진에 취약한 토층이 인구와 산업이 밀접한 지역에서 두껍게 분포하여 지진 발생 시 피해가 가중될 수 있다.

Fig. 7.

Spatial distribution of geo-layer information in Gyeonggi-do area

4. 경기도 행정영역 지진지반응답 매개변수 기반의 공간 구역화

4.1 지진지반응답 매개변수 공간 분포 구성

경기도 및 대도시 등의 주요 시범영역과 같이 광역적 대도시 영역에 대한 부지고유 지반운동 증폭 정도의 부지응답해석은 국소영역에 대한 해석이나 계측 분석 보다는 영역 전체에 대한 지반정보의 자료 처리 및 전문가 지식 기반 부지분류 체계를 기반으로 수행되어 왔다(Sun et al., 2008; Sun, 2012). 이를 위해 지반공간자료의 전처리 및 공간모델링을 위한 GIS 도구들이 활용되었으며, 국내 대표 지반동적특성의 정규화를 통한 지반지층정보 기준의 부지효과의 정량화와 이에 따른 부지분류 체계를 제안하고 적용하였다(Sun, 2010; Sun and Kim, 2016).

부지분류 체계에서는 국내 대표 지반주상 특성 및 이와 연계된 비선형 지반동적특성를 기반으로 지반지진공학적 부지고유 지진응답 매개변수들을 경험적 분류 기준으로 정의한다. 기존의 국내 및 미국의 부지분류 체계에서는 지하 30m까지의 평균 전단파속도(V_S)인 V_S30와 지하 20m까지의 평균 V_S인 V_S20을 제시하고 있다(Sun and Kim, 2016). 이 기준은 부지의 동적특성만을 이용하는 지표이며, 기반암 심도(H)는 경험적인 간편 지표로 지반 강성인 V_S에 대한 고려 없이 지반지층구조의 기하학적 특성만을 반영하는 지표이다(Sun et al., 2005, Sun, 2010). 또한, 부지주기(T_G)는 기하학적 특성 및 부지고유의 지진파 증폭특성을 고려함에 따라 여러 연구자들에 의해 다양하게 활용되고 있다(Sun and Kim, 2016; Kim et al., 2017). 뿐만 아니라 지반종류, 층서, 두께, 강성, 기반암 상부 토층의 평균 전단파 속도(V_S,soil) 및 고유주기(T_O)를 부지분류를 위한 주요 매개변수로 활용하고 있다(Pitilakis et al., 2006). 특히, 국내 현행 내진설계기준 공통적용사항(2017)에서는 기반암 심도(H)와 기반암 상부 토층의 평균 전단파 속도(V_S,soil)가 조합된 분류기준을 토대로 5종류(S₁, S₂, S₃, S₄, S₅) 지반을 구분하는 지반분류체계를 채택하여 배포하였다(Sun et al., 2018). 본 연구에서는 기존에 제안된 GIS 및 지반지진공학적 전문가 지식 프레임(Sun and Kim, 2016)을 활용 및 검증하고자 지진지반응답 매개변수(V_S30, V_S20, H, T_G)별 공간구역화 수행을 통해 대상 경기도 행정영역의 부지효과에 따른 구역화(Zonation)를 수행하고, 그에 따른 각 변수들의 부지분류 기준(Table 1) 및 현행 기준(Table 2) 적용을 통한 부지분류 구역정보를 도출하여 제시하였다.

일반적으로 건축구조물의 고유주기는 층 당 0.1 초 정도를 가질 수 있는 것으로 보고되고 있는데(Kim et al., 2002), Sun(2012)에 따르면 국내 대표지반 대상으로 부지주기와 기반암 심도의 선형적 상관관계(T_G=0.01H)를 파악해 보았으며, 비교적 양호한 상관성을 확인하였다. 지반정보시스템을 기반으로 한 합리적인 공간 지반지층 정보 및 대표적인 지반동적특성 정보인 V_S를 바탕으로 지반지진공학적 부지응답 매개변수인 H, V_S30 및 T_G를 산정하였다. 이와 같이 지반지진공학적 특성 매개변수 기반의 지진민감도에 관한 공간 구역화 과정을 Fig. 8에 제시하였으며, 이러한 공간정보를 이용하여 지역적 지진유발 지반재해 예측 및 내진설계(내진성능평가 포함)를 수행할 수 있다. 각 지층별 대표 지반동적특성은 국내 다양한 지역에 대해 종합적인 지반조사를 수행하여 V_S의 정량적 값은 Sun et al.(2014)에 의해 제시된 바 있으며, 매립토는 190m/s, 퇴적토는 280m/s, 풍화토는 350m/s 그리고 풍화암은 650m/s로 가정하였으며, 이는 경주 및 홍성지역의 지층 구조와 V_S와의 상관관계를 통해 검증되었다. 또한, 일반적으로 암반의 상태는 심도가 증가함에 따라 급격하게 풍화도가 낮아지고, 경도가 커짐에 따라 강성이 커질 수 있다 할지라도, 연암부터 보통암까지의 공학적 기반암(Engineering bedrock)의 대표 전단파속도는 1,300m/s로 제시하였다.

Fig. 8.

Estimation procedure of site effect parameter (modified from Sun and Kim, 2016)

부지 분류 체계(site classification system)는 내진설계 및 내진성능평가에 활용될 뿐 아니라 지진피해 최소화를 위한 조기경보 및 신속대응 방안 수립을 위한 기반 지표로 활용될 수 있다(Sun et al., 2005; 2010; 2014). 즉, 지진 지반 운동은 지역적 지반, 지질 및 지형 특성에 따라 국소여역에서 부지 효과의 공간적 변동성 높음에 따라 지역적 지반 특성을 반영한 지반 분류 체계에 대한 개선 및 합리화 연구가 국내외에서 수행되어 오고 있다(MOCT, 1997; Rodriguez-Marek et al., 1999; Will et al., 2000; Sun, 2004; Sun et al, 2005; Sun et al., 2005). 본 연구에서는 부지주기 기반의 실용적 내진 설계 및 성능파악을 위해 국내 주요 대도시 지역에 대한 부지분류 체계 적용 및 개선 사례로부터 Table 1과 같은 부지주기에 따른 부지 분류 체계를 도입하여 적용하였다. Table 1에서와 같이 지진응답 매개변수들을 이용하여 부지 분류를 수행하며 이와 연계하여 단주기 부지 증폭계수(F_a) 및 중장주기 부지 증폭계수(F_v)를 결정함으로써 내진 설계를 위한 지반운동의 결정이 가능하다(Kim and Sun, 2016). 또한 현행 지반분류 체계에서와 같이 기반암 심도(H) 및 토층의 평균 전단파 속도(V_S,soil)에 근거하여 지반증폭특성에 따른 부지조건 및 내진성능을 평가한다.

Fig. 9는 본 연구에서 경기도 행정영역에 대해 예측한 지반지층 공간정보와 지반지층 종류별 대표 전단파속도(V_S)를 연계 연산함으로써 부지응답 매개변수(H, V_S30, T_G) 기반의 부지 분류를 각각 공간그리드 정보로 제시하였다.

Fig. 9.

Spatial distribution of site effect parameter in Gyeonggi-do area

기반암 심도(H)를 이용한 지진위험도 관련 공간그리드 정보는 약 45m의 최대 기반암 심도를 가지며, 주로 해안 및 하안 인접 평지을 중심으로 15m 이상으로 깊게 분포하고 있다. 해당 지역을 제외하고 대부분의 지역은 주로 10m 이하의 기반암 심도 분포를 보였다. 경기도의 행정영역 내 산지를 제외한 주거단지 및 산업시설이 밀집한 대도시 및 인접 평야 지대를 포함한 영역들에서 V_S30은 대략 340m/s부터 520m/s 정도로, V_S,soil은 대략 180m/s부터 240m/s 정도로 분포하였다. 또한, 부지주기는 도심지가 고르게 분포하는 수원시, 분당시 등의 시내 중심부의 평지와 구릉지에서 부지주기가 가장 높게 나타나고 있는데, 약 0.18 초에서 0.48 초의 범위를 보인다. 특히, 부지주기 공간그리드 정보를 토대로 상부 구조물의 공진 가능성에 따른 지진 취약도를 예비적으로 살펴보면, 경기도 지역 주요 도심지 지역 건축물 부지들의 경우 약 0.18 초에서 0.49 초 정도의 부지주기 분포를 보였다. 부지고유 지진응답 특성은 일반적으로 부지주기로 대표되며, 지역고유의 지진증폭특성이 고려된 지진파 에너지는 구조물의 고유 주기에 따라 공진현상을 유발시킬 수 있다(Kim et al., 2002). 이 때 건축물 층수에 따른 고유주기를 0.1 초로 고려해 볼 때(Kim et al., 2002; Sun, 2010), 주거와 산업 시설이 밀집한 평지에서 2 층에서 5 층 정도 시설물의 지진취약성을 예측할 수 있다. 예컨대 홍성지진(M_L 5.0, 1978) 발생 시 피해를 입은 상당수의 구조물들이 3 층 내지 5 층 정도의 건축물이었는데, 이들 지역의 부지주기는 약 0.3 초에서 0.5 초 정도의 범위를 보였다(Sun et al., 2014). 그러나 지반운동의 상대적인 증폭정도에 따른 지진취약 시설물의 정밀한 예측을 위해서는 시설물 위치에서의 부지주기, 상응하는 건축물(또는 지반-구조물 시스템)의 고유주기, 그리고 지진파 응답스펙트럼의 증폭대역을 종합적으로 상호 비교함으로써 가능하다.

경기도 지역에서는 주거나 상업 시설이 밀집해 있거나 산업 시설이 위치한 하천 인근 평야지에서 지진지반 운동의 증폭이 예상되는 다양한 부지 분류 분포를 보이고 있다. 즉, 지반지진공학적 관점에서 취약 부지조건에 해당되는 부지분류 기준(Table 1)에 따라 대부분 C 및 D가 분포하고 있으며, 일부 지역에서는 부지주기 특성에 따라 E까지 분포하였다. 대부분의 지역은 Geo-Data로부터 암반노두 또는 얕은 토층이 분포하는 산지 및 구릉지 등이었으며, 부지응답특성에 따라 지반운동 크기가 작게 증폭되어 C 또는 B로 분포되었다. 또한, 지진응답 매개변수인 기반암 심도(H), V_S30과 부지주기(T_G) 기준에 따라 동일 지점에 대해서도 부지 분류가 다르게 제시될 수 있으며, 대체로 증폭 정도의 심화는 T_G, V_S30, V_S,soil은 유사하나 H는 상대적으로 작은 것을 부지분류 분포를 통해 직관적으로 파악할 수 있었다. 이러한 부지분류체계 및 분류기준에 관한 연구는 여러 연구진에 의해 현재도 진행중이며, 국내 국지적인 토질조건, 지표 및 지하 지형에 따른 다양한 부지분류 변수에 따라 종합적 분석 및 정량화 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 현행 내진설계기준의 지반분류체계(Table 2)를 적용해본 결과, 평지 및 하안, 호안지역을 중심으로 주로 S₃ 또는 S₄가 분포하고 있으며, 일부지역에서는 S₅까지 분포하고 있었다. 제안된 지식 프레임의 부지분류 체계(Table 1)에 비해 현행 내진설계기준의 부지분류 체계(Table 2)는 국부지역에서 분명한 지반종류의 구분이 가능하였다. 행정단위 또는 시설물별로 합리적인 부지분류를 결정하기 위해서는 부지향후 국내외 부지분류체계에 따른 매개변수 및 분류기준의 정량적 차이를 분석하고, 지역별 최적의 부지분류 적용방안 수립 연구가 필요하겠다.

4.2 경기도 행정구역 지진지반응답 매개변수 기반 지진취약지역 분석

지진응답 매개변수 간의 공간적 이질성을 고려하였을 때 T_G, V_S30, V_S,soil를 기준으로 공간그리드 정보를 토대로 일관성 있고 비교적 보수적인 경기도 지역 부지분류가 가능할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 경기도 행정영역 전체를 포괄하는 대상 영역에 대해 지역적 지진취약성 분석과 내진성능 파악 활용을 위해 공간 GIS 프레임을 기반으로 구축된 지반 및 지표특성 정보를 토대로 부지응답 매개변수 기준의 구역화를 수행하였다. 또한 개정된 현행 내진설계기준 공통적용사항(2017)의 지반분류체계를 적용 및 검증하였다.

먼저 경기도 행정 영역의 총 42 개의 시군구 단위에 대해 연산한 공간그리드 기반 부지주기를 토대로 행정구역별 대표 부지분류를 수행하여 Fig. 10 같은 공간구역도(Zonation) 정도를 도출하였다. Fig. 11과 같이 행정동 단위의 세분화된 부지분류 공간구역도는 대체로 Fig. 10과 같이 부지분류 등급의 위치별 공간분포 경향은 상당히 유사하였다. 또한 지역별 지진취약분석 및 대응전략 수립을 위한 실적적 취약정보 제공과 그에 따른 적용성 확보를 위해 대상연구 영연 내 행정 구역별로 공간 평면상 각 단위 행정 영역 내 한정된 공간그리드 정보(부지응답 매개변수)의 확률분포 상 95% 신뢰구간에 해당하는 평균값을 연산함으로써 단위 행정 영역별 대푯값에 따른 부지 분류를 수행하였다(Fig. 11). 대부분의 영역은 C(C1∼C4) 또는 S2 또는 S3로 분류되었으며 지반지진공학적 측면에서 취약한 부지로 평가되었다. 특히 수원시, 안양시, 부천시 등 일부지역을 중심으로 D2∼D4 분류로 대표성을 가짐으로써 지진파의 주기특성을 고려할 때 중장주기 영역의 중규모 이상의 지진 발생 시에 대부분의 영역이 상대적으로 지반운동이 크게 증폭됨으로써 5층 이상의 상부 구조물의 지진 취약 특성이 높을 것이다.

Fig. 10.

Site classes with administrative sub-units (city, gun, and gu) in Gyeonggi-do area from computing the average grid value for site effect parameter

Fig. 11.

Site classes with administrative sub-units (eup, myeon, and dong) in Gyeonggi-do area from computing the average grid value for site effect parameter

5. 결 론

본 연구에서는 경기도 행정구역의 지진취약지역 도출을 위해 부지응답특성 분석 의사결정 프레임웍 기반의 부지분류를 수행하였다. 먼저, 합리적인 지반공간정보 구축을 위해 경기도 행정구역을 포괄하는 확장 연구영역을 선정하였다. 우선적으로 지반공학적 지층분포 특성 및 연계 지진지반응답 매개변수 도출에 필수적인 시추조사 자료와 함께 DEM, 건축물 대장, 행정구역도 등의 지표피복 정보를 협조, 수집함으로써, 지반지진공학적 연계활용 가능성을 고려한 GIS 플랫폼 기반의 Geo- Data를 구축하였다. 시추조사 자료는 조사 및 입력과정 발생하는 DB 무결성의 오류가 사전 검토되었으며, 산발적이고 불균한 공간분포 특성을 고려하여 신뢰도 높은 부지공간특성을 파악하기 위해 최적의 지구통계학적 분석 기법 설계, 적용하였다. 시추조사 자료의 공간밀도 분석을 통해 경기도 행정구역별 공간분석의 정밀도를 검토하였다. 이후 ordinary kriging을 토대로 공간그리드 기반의 지층 두께의 격자별 최대값 연산을 수행하였으며, 표고가 낮은 하천과 도심지 부근을 중심으로 토층의 두께가 상대적으로 두꺼운 것을 확인하였다.

지층 두께 및 전단파 속도 정보의 공간그리드 정보를 바탕으로 지진지반응답 매개변수별 공간 분포 구성과 이를 기반으로 한 부지분류를 수행하였다. 지진지반응답 매개변수(V_S30, H, T_G)별 공간구역화 결과, 경기도의 행정영역 내 산지를 제외한 주거단지 및 산업시설이 밀집한 대도시 및 인접 평야 지대를 포함한 영역들에서 V_S30은 대략 340m/s부터 520m/s 정도로 분포하였다. 또한, 부지주기는 주거나 산업 시설이 밀접한 평지 대부분에서 약 0.18 초에서 0.49 초에 걸쳐 광범위하게 분포함에 따라, 2 층에서 5 층 정도 시설물의 지진취약성을 예측할 수 있었다. 결과적으로, 동일 부지에 대해서도 부지 분류의 차이가 다소 발생하였으며, 대체로 증폭 정도는 T_G, V_S30가 H에 비해 상대적 심화되었다. 경기도 시군구 단위에 대해 지진지반응답 매개변수를 토대로 단위 영역별 대푯값에 따른 부지분류를 수행하였다. 최종적으로 수원시, 안양시, 부천시 등의 수도권 일부영역을 중심으로 D2∼D4 등급의 상대적으로 취약한 부지분류가 이루어짐에 따라 향후 경기도 내진 대책수립 및 정책개선을 위한 우선 대상영역으로서의 집중적 관리가 필요할 것이다. 또한, 현행 내진설계기준의 부지분류 체계를 적용함으로써, 기존의 분류기준과의 공간적 차이점을 파악하였으며 향후 정량적인 비교분석 연구의 필요성을 확인하였다.

본 연구에서 제안된 부지효과의 공간구역화 의사결정 과정을 통해 경기도 지역 내 모든 부지조건에서의 예비적 수준의 부지 증폭계수 산정 및 그에 따른 설계 지반운동의 결정이 가능하다. 또한, 구축된 행적구역별 부지효과에 따른 부지민감도 정보는 향후 대단위 토목공사 및 단지 재개발 시 최적의 입지 선정과 부지조건별 내진설계 의사 결정의 기반자료로 활용될 수 있다. 뿐만 아니라, 경주지진 및 포항지진 발생 시에 지진파의 증폭특성 및 대상지역 구조물의 취약성분과의 상응관계를 고려함으로써 부지별 지진피해 가능성을 추정할 수 있다. 그러나 향후 경기도의 건축물 및 주요 시설물의 내진설계 적용유무와 내진성능 수준을 종합적으로 파악함으로써 지역별 지진재해 가능성을 고려한 경기도 맞춤형 지진방재대책 수립이 필요하다.