1. 서 론

기후 변화에 따른 극한강우 발생빈도의 증가는 전 세계적으로 강우 패턴과 강수량의 변화를 초래하며, 특히 산지 지형의 안정성에 중대한 영향을 미치고 있다 (Crozier, 2010; Lee et al., 2014). 우리나라에서도 집중호우와 같은 극단적인 기상현상이 빈번해지면서, 산지에 설치된 다양한 인프라의 안정성을 위한 연구의 필요성이 대두되고 있다​(Park et al., 2020, Fig. 1). 최근 신재생 에너지의 중요성이 강조되면서 산지에 태양광 발전시설이 증가하고 있으나, 대부분의 기존 비탈면 안정성 연구는 주로 지형적, 지질적 요소에만 초점을 맞추고, 비탈면 위에 설치된 구조물의 하중 및 설치 환경에 의한 영향을 충분히 고려하지 않고 있다. 이러한 한계는 산지 태양광 발전시설과 같은 구조물이 비탈면 안정성에 미치는 영향을 체계적으로 분석하지 못하게 하여, 실질적인 안전 평가와 관리 방안을 마련하는 데에 한계점을 초래하고 있다.

Fig. 1

Recent state of Korea (a) Recent trend of annual rainfall in Korea, and (b) Failure on slope with solar plant

또한, 산지 태양광 발전시설은 급경사 지형에 설치되는 경우가 많아 강우 시 빠른 지반 침투가 일어나기 쉽고, 태양광 패널의 구조적 하중이 추가되어 비탈면에 불안정성을 가중시킬 수 있으며, 태양광 패널 기초 구조가 빗물 흐름을 변형시켜 지반의 침투 및 침식 패턴을 복잡하게 만들어 비탈면의 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 태양광 패널이 설치된 비탈면의 특징을 고려한 비탈면 안정성 평가와 산사태 조기 경보 시스템(Landslide Early Warning System, LEWS) 개발이 필요하다.

본 연구에서는 이를 위해, 태양광 패널이 설치된 현장의 산지에서 태양광 발전시설의 하중과 설계 특성을 고려하여 비탈면 안정성을 평가하고, 새로운 LEWS 개발 및 현장 적용을 목표로 한다. 이를 위해 현장 조사를 통해 테스트 베드의 강우 및 지반 데이터를 수집하였고, 실험을 통해 연구 대상지의 토양 물리적 및 수리적 특성을 분석하였다. 이러한 데이터를 바탕으로 수치 해석 프로그램을 통해 연속 강우(Continuous Rainfall, CR) 조건에서 임계 강우량을 산출하였으며, 이를 통해 태양광 패널 설치로 인해 변화되는 비탈면 안정성을 평가하였다.

2. 연구방법

2.1 대상 지역

본 연구의 대상 지역은 장수군에 위치한 선창가 산지 태양광 발전 시설이며, 해당 지역에 대하여 기초적인 시추 조사를 진행하여 지반의 지층을 분석하였다(Fig. 2). 확인된 지층은 총 4개의 층으로, 매립층 및 붕적층, 풍화토층, 기반암층으로 형성되었다. 본 연구에서는 다른 지층에 비해 얇은 풍화토층을 제외한 매립층, 붕적층, 기반암층을 고려하여 연구를 진행하였다.

Fig. 2

Location of study area (a) Jangsu solar plant, and (b) In-situ schematic

비탈면 안정해석을 위해 지층별 흙의 물리적 특성 및 강도 정수를 실내 시험을 통해 획득하였으며, 총 6개로 Table 1과 같다. 현장 조건을 고려한 수리학적 물성을 획득하기 위해 채취된 흙을 재성형하였고, 이를 위해 비중과 간극비, 건조중량을 사용하였다. 강도정수는 비탈면 안정해석, 포화투수계수는 침투해석을 위해 사용되었다.

2.2 지층별 수리학적 거동 분석

대상 지역의 수리학적 거동을 분석하기 위해서는 함수특성곡선과 투수계수를 정의하는 것이 중요하다. 함수특성곡선(soil water charateristic curve, SWCC)은 흙이 보유하고 있는 고유한 함수 능력을 나타내는 곡선이다. 일반적으로 함수특성곡선을 정의하기 위해서 실내 실험을 통해 모관흡수력에 대한 체적함수비를 산정하게 되며, 이때 획득한 데이터는 이산화된 데이터로 일부 모관흡수력 조건에서만 체적함수비를 나타낼 수 있다(Cho, 2015; Kim et al., 2010; Oh et al., 2024). 이러한 이산적인 데이터는 수치해석 상 결과의 불안정성을 야기할 수 있다.

최근 국내외 연구에서 주로 사용되고 있는 van Genuchten 모델은 많은 연구를 통해 검증된 모델로서 획득한 실험 데이터를 바탕으로 3가지의 모델식 매개변수를 통해 식 (1)과 같이 연속적인 함수특성곡선을 예측할 수 있다(van Genuchten, 1980).

Θ는 유효포화도, p는 모관흡수력, α는 공기함입치의 역수, n은 모델 곡선의 기울기 계수 (m=1-1/n)이다.

다음으로 불포화 투수계수를 실험을 통해 획득하는 것은 시간 소요가 크며 실험 방법이 까다롭다는 점으로 인하여 직접적으로 구하는 것이 아닌 간접적으로 구하는 방법으로 산정하고자 하였다. 함수특성곡선을 피적분 함수에 포함한 Mualem의 불포화 투수계수 함수(hydraulic conductivity function, HCF)의 예측 모델은 식 (2)와 같다(Mualem, 1976).

K는 불포화 투수계수 함수 그리고 Ks는 포화 투수계수이다.

여기서 van Genucthen 모델식인 식 (1)을 Mualem 불포화 투수계수 예측 모델에 대입하면 식 (3)과 같이 유도되며, 이를 van Genuchten-Mualem 모델이라고 한다. 해당 식은 van Genuchten의 모델 매개변수를 이용해 불포화 투수계수 곡선을 예측할 수 있다(van Genuchten, 1980).

본 연구에서는 함수특성곡선을 구하기 위해서 GCTs 사의 Fredlund SWCC device를 사용하여 시험을 수행하였다(Fig. 3). 해당 실험 기기의 패널에 공기를 주입하여 레귤레이터로 공기압을 조절하며, 이때 조절된 공기는 시료가 거치된 셀 내부에 주입이 된다. 이렇게 주입이 된 공기압을 통해 모관흡수력을 조절하며 시료 내 간극수는 유출이 된다. 유출된 간극수는 눈금이 있는 용기에 저장되고 사용자는 이를 읽음으로써 대상 시료의 체적함수비를 산정할 수 있다. 거치한 시료는 Table 1의 지층별 흙 시료의 물리적 특성을 이용하여 흙을 현장조건에 맞게 재성형하였으며 이후 데시케이터를 이용하여 최소 24시간 이상 진공 상태로 포화를 진행하였다(Fig. 4).

Fig. 3

Schematic of fredlund SWCC device

Fig. 4

Image of saturated (a) Deposit layer specimen, and (b) Colluvium layer specimen

SWCC의 결과에서 upper layer의 공기함입치는 6.41kPa, lower layer는 0.22kPa으로 나타났으며, 실험을 통해 획득한 SWCC 점 데이터와 모델 곡선이 맞춰지는 것을 확인할 수 있다(Fig. 5). 앞서 SWCC 모델 식을 통해 확인된 공기함입치에 따라서 불포화 투수계수 곡선에서 upper layer는 6.41kPa의 모관흡수력에서 투수계수가 크게 감소하기 시작하며, lower layer는 0.22kPa에서 감소하기 시작하였다(Fig. 6).

Fig. 5

The fitted SWCC derived from the results of the Fredlund SWCC test

Fig. 6

The fitted HCF curve derived from SWCC parameters

2.3 임계강우량 산정을 위한 비탈면 침투 및 안정해석

해당 지역의 비탈면을 정확하게 재현하고자 드론을 활용하여 Digital elevation model(DEM) 데이터를 획득하였다. 여기서 DEM은 지표의 고도 정보를 디지털 형식으로 표현한 데이터로, 특정 지역의 지형 형상을 정량적으로 재현하고 분석하는 데 중요한 도구이다. DEM은 지형의 높이 값을 격자(grid) 형식으로 저장하여 지표면의 공간적 변화를 효율적으로 표현하며, 수문학, 도시계획, 토목공학, 그리고 자연재해 관리 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 초기에는 단순히 xyz 좌표로 지형을 통계적으로 표현하는 방식으로 개발되었으며(Miller and Laflamme, 1958), 현재는 드론 촬영, 위성 영상, 항공 레이더(LiDAR)와 같은 다양한 센서를 통해 제작된다. 본 연구에서는 드론의 RGB 사진을 바탕으로 제작된 DEM 지도에서 고도와 좌표를 추출하여 2차원 수치해석 모델을 제작하였다(Fig. 7). 해당 지역의 비탈면 임계 연속 강우량을 산정하기 위해 본 연구에서는 비탈면 침투 및 안정해석을 수행하였으며 수치해석 프로그램을 이용하여 해석을 진행하였다. 해석 프로그램으로는 Seequent사의 GeoStudio 2012 프로그램을 이용하였으며 침투해석은 SEEP/W 그리고 안정해석은 SLOPE/W의 하위 기능을 사용하였다. Fig. 5에 나타난 바와 같이 태양광 패널이 존재하는 구간은 비교적 낮은 경사를 가진 11.4°, 태양광 시설이 존재하는 지역의 바깥 구역은 비교적 높은 경사를 가진 22.7°와 24.5°로 계산되었다. 또한 매립층과 붕적층, 기반암층으로 3개의 지층 분포로 지반 조건을 적용하였다. 기반암층의 경우 불투수 및 비파괴 조건을 설정하였다. 마지막으로, 해당 모델의 요소망은 0.4m 간격으로 설정하여 18,000개 이상의 충분한 요소로 구성하였다.

Fig. 7

2D Model of the study area showing geological structure and boundary conditions

대상 비탈면은 태양광 시설이 존재하므로 본 연구에서는 태양광 패널로 인한 강우 조건을 고려하였다. 수치해석 상 실제 현장 강우 시나리오를 재현하기 위해 면적비를 통해서 산정된 강우 가중치를 지표면 강우 경계조건에 부여하였으며 패널이 설치된 구간에는 강우에 의한 침투는 발생하지 않는 것으로 설정하였다. 또한, 수치해석 상 적절한 강우 경계조건을 설정하기 위해 대상 지역에 설치된 태양광 패널의 도면과 실제 태양광 패널 설치 현황을 바탕으로 패널의 크기와 패널 간의 간격을 구성하였다. 수치해석에 적용된 모델은 2D 모델이므로 패널이 설치된 구간과 설치되지 않는 구간의 거리를 통해 각 구간의 비율을 계산하였다. 패널이 존재하지 않는 구간과 존재하는 구간의 비율이 1:1.7로 계산이 되었으며, 이러한 비율을 바탕으로 가중된 강우를 계산하여 경계조건에 적용하였다(Fig. 8). 이러한 경계조건들을 통해서 태양광 시설이 존재하는 비탈면의 강우 침투 거동을 재현할 수 있다. 이외 패널이 존재하지 않는 구간에는 가중되지 않는 강우를 설정하였다.

Fig. 8

(a) Illustration of solar panel with footing design and (b) 2D Model showing point loads applied by the solar panel

안정해석에서는 해당 태양광 패널의 설계하중을 이용하여 태양광 패널에 대한 영향을 고려하고자 하였다. 태양광 패널의 기초설계 하중은 0.3kN/m²이며 0.72m²의 면적(Lx = 0.6m, Ly = 1.2m)을 가지도록 설계되었다. 이를 계산하면 점하중은 0.216kN으로 계산되며 이렇게 계산된 점하중 값은 GeoStudio 2012의 SLOPE/W에 패널이 존재하는 구간마다 적용하였다. 이에 따라 안정해석에서도 패널의 하중을 고려한 해석으로 진행하였다(Fig. 8). 안정해석에서는 Bishop의 절편법을 사용하여 파괴면을 정의하고 안전성을 판단하였다. 여기서 파괴면의 형상은 원호 파괴만을 가정하였으며, 얕은 깊이의 파괴부터 깊은 깊이의 파괴까지 고려하여 나타날 수 있는 모든 파괴면의 경우를 고려하였다.

강우강도(intensity, I)와 강우지속시간(duration, D)을 5, 10, 15, 20, 30, ... , 80mm/hr와 5, 10, 15, 20, 30, ... , 80hr로 각각 10가지의 조건으로 설정하여 강우강도별로 수치해석에 적용하였다. 안전율은 국내 지반설계기준의 일반쌓기비탈면의 안전율 기준인 1.3으로 설정하여 비탈면 파괴가 발생하는 시간을 분석하였다. 여기서 연속강우량(continuous rainfall, CR)은 I와 D의 곱으로 정의되며, 국내 지반에서 강우와 산사태의 관계를 분석한 연구 결과를 토대로 연속강우량을 구분 하는 시간 간격은 24시간으로 설정하였다(Fig. 9)(Lee et al., 2014; Oh and Park, 2014; Vasu et al., 2016; Lee et al., 2003). 파괴가 발생하는 시점 중 가장 낮은 CR값을 임계 강우량(critical continuous rainfall, CR_crit)으로 정의한다(Park et al., 2019).

Fig. 9

Example showing the criteria for distinguishing events in continuous rainfall (CR) analysis

LEWS에 탑재된 알고리즘은 Fig. 10과 같이 결정나무 형태로 구성되어있다. LEWS는 산사태 발생 가능성을 사전에 평가하고 경고를 발령함으로써 인명 및 재산 피해를 줄이는 데 목적을 둔 시스템이다. 이는 일반적으로 강우량 데이터, 지형 및 지질 특성, 토양 포화도 등 다양한 데이터를 기반으로 위험을 평가하며, 다양한 예측 알고리즘이 적용된다. 이에 대한 초기 연구로는 Baum et al.(2005)의 강우-유발 산사태 경고 시스템 모델이 대표적이며, 이후 다양한 지역적 특성을 반영한 연구들이 진행되었다.

Fig. 10

Decision tree algorithm used in the landslide early warning system

본 연구에서 사용된 위험 등급은 총 5단계의 Null, Attention, Watch, Alert, Emergency로 분류된다. Null과 Attention 등급은 Lee et al.(2019)이 제안한 1999~2017년 동안 발생한 국내 산사태 DB를 통계학적으로 산정된 위험 수준별 강우 한계선 기준을 채택하였다. 또한 Watch, Alert 그리고 Emergency의 기준은 임계 연속강우량을 기준으로 위험 등급을 산정하였다.

3. 연구 결과

3.1 비탈면 침투 및 안정해석 결과

제작된 2D 비탈면 모델을 이용하여 매개변수 연구를 수행하였다. Fig. 11은 침투 및 안정해석을 통해 산출된 연속 강우 별 안전율의 결과이다. 그 결과, 안전율이 1.3 이하로 감소한 임계 연속 강우량(Critical Continuous Rainfall, CR)의 경우는 250mm 이상부터 시작하는 것을 확인할 수 있다. 여기서 최저의 강우량을 보이는 결과는 CR은 250mm일 때이며, 태양광 발전시설의 하중 및 설계형태가 고려한 본 해석을 통해 산정된 임계 연속 강우이다.

Fig. 11

The result of slope stability analysis from the case study

5mm/hr의 강우강도에 대해서 진행한 수치해석 결과를 바탕으로 대상 지역의 수치모델의 침투 거동 양상은 Fig. 12에서 확인 할 수 있다. 사전에 대상 지반의 초기 간극수압 분포를 정상류 해석(stead-state)의 결과를 통해 도출하였다. 지하수위를 설정하기 위하여 기반암층을 따라 존재한다고 가정하여 0kPa의 간극수압을 설정하였으며, 지표면으로부터 분포되는 간극수압 분포로는 지표면에 pressure head 경계조건을 부여하여 설정하였다. 이때 최대 간극수압은 -20kPa이며, 지층의 두께가 깊어질수록 지표면의 간극수압은 -60kPa으로 감소하도록 설정하였다. 따라서 초기 설정한 경계조건에 따라서 0hr의 음의 간극수압 분포는 지표면이 -60~0kPa으로 분포되어 있으며, 지하수위와 불포화 비탈면 조건을 나타내고 있다. 강우가 50hr 동안 지속되었을 때 비탈면은 태양광 패널이 존재하지 않은 상부에서 거의 포화가 되었으며 패널이 존재하는 구간에서는 가중된 강우로 인해 간격을 두면서 포화가 진행되고 있음을 확인할 수 있다. 80hr 이후에서는 50hr일 때와 침투 거동이 거의 유사하며, 간극수가 lower layer로 침투가 느리게 진행되었다.

Fig. 12

Seepage analysis results based on pore water pressure under a rainfall intensity of 5 mm/hr

침투해석의 예시와 동일한 조건의 해석 결과를 Fig. 13에 나타내었다. 모든 시간대에서 태양광 패널이 존재하는 비탈면에서는 안전율이 2.1 이상으로 안정적인 결과가 나타났지만, 태양광 패널이 존재하지 않은 하부 및 상부 비탈면에서는 시간이 지남에 따라 안전율이 낮아지는 결과를 보여주었다. 특히 상부에서 더 낮은 안전율 감소가 확인되었으며, 처음으로 안전율 기준 1.3 이하의 해석 결과를 보여준 시간은 50hr으로 분석되었다. 즉, 해당 비탈면 모델에 대해서 강우강도 5mm/hr를 시간마다 주었을 때 50hr에서 비탈면 파괴가 발생하는 결과를 확인하였다. 이러한 결과는 다른 강우강도 조건을 비교하여도 가장 적은 누적 강우량에서 파괴가 발생하는 것으로 분석되었다(Fig. 13).

Fig. 13

Stability analysis results represented by a factor of safety contours under a rainfall intensity of 5 mm/hr

3.2 태양광 발전시설 유무에 따른 안정해석 결과 분석

해당 비탈면의 발전시설이 존재하지 않은 경우, 연속강우량은 275mm로 평가되었다. 앞선 해석 조건인 발전시설의 경계조건과 점하중을 적용하면 연속강우량은 250mm로 더 적은 양의 강우에도 비탈면이 파괴될 수 있음을 의미한다. 또한 태양광 패널 유무에 따른 안전율 변화양상을 분석하였다(Fig. 14).

Fig. 14

Variation in the factor of safety depending on the presence or absence of panels

연속강우량 결과와 동일하게 태양광 패널이 존재하였을 때, 안전율이 더 빠르게 감소되는 것으로 분석되었다. 이러한 이유는 패널에 의해 차단된 강우가 패널이 존재하지 않는 구역에 가중된 침투가 발생하도록 경계조건을 설정하였으며, 이에 따라 상대적으로 더욱 깊은 침투가 발생하여 더 깊은 심도에서까지 높은 간극수압을 보여주었기 때문이다. 또한 안정해석에서 적용된 점하중도 비탈면 파괴를 발생시키는데 기여하여 안전율 저하에 영향을 준 것으로 확인되었다.

4. 고 찰

본 연구에서는 산지 태양광 발전시설이 설치된 지역의 비탈면 안정성을 평가하고, 이를 바탕으로 산사태 조기 경보 시스템(LEWS)을 개발하여 현장 검증하였다. 기후 변화로 인한 강우 패턴의 변화와 이로 인해 증가하는 강우량은 산지에 설치된 태양광 발전시설의 비탈면 안정성에 대한 새로운 해석방법을 요구한다. 기존의 비탈면 안정성 연구는 대부분 지형적 및 지질적 요소에 초점을 맞추고, 비탈면 위에 설치된 구조물의 하중과 설계형태에 따라 변화되는 강우조건과 같은 환경적 영향을 충분히 고려하지 못한다. 이로 인해 기존 연구에서는 태양광 패널과 같은 구조물이 비탈면 안정성에 미치는 구체적인 영향을 체계적으로 분석하지 못했고, 실질적인 안전 평가와 관리 방안을 마련하는 데 한계점이 존재한다.

본 연구는 이러한 기존 연구의 한계를 극복하고자, 태양광 패널이 설치된 산지에서의 비탈면 안정성을 평가하기 위해 태양광 패널의 하중과 설계 현황을 분석하였다. 또한 태양광 패널의 영향을 고려하여 변화되는 데이터들을 수치해석 프로그램에 적용하였고, 연속 강우 조건에서 임계 강우량을 산출하였다. 그 결과, 태양광 패널은 급경사 지형에서 강우 시 지반의 침투와 침식 패턴을 변형시키고, 추가적인 구조적 하중을 가해 비탈면에 불안정성을 가중시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 특히, 태양광 패널의 하중과 기초 구조가 빗물의 흐름을 변화시키고, 그 결과 지반의 침투 및 침식 패턴이 더욱 복잡해져 비탈면 안정성을 감소시킬 수 있다. 또한, 강우 강도 및 지속 시간의 다양한 시나리오에서 안전율을 분석한 결과, 태양광 패널이 설치된 구간에서는 강우에 의한 불포화 침투가 억제되어 비교적 높은 안전율을 유지하는 반면, 패널이 설치되지 않은 구간에서는 강우의 영향을 직접 받아 침투와 침식이 더 심화됨을 확인하였다. 이러한 결과는 태양광 패널이 강우의 영향을 부분적으로 차단함으로써 비탈면의 안정성에 미치는 영향과, 동시에 구조물 설치로 인해 발생하는 추가적인 불안정성 요인들을 함께 고려해야 하는 것을 의미한다.

하지만, 본 연구에서는 비탈면 위에 설치된 구조물의 하중과 설계형태의 영향만 고려하여 비탈면 안정해석을 수행하였다. 또한 연구대상지역에는 산사태가 실제로 발생하지 않아 산사태 발생 시 개발된 모델의 검증에 대한 한계점이 존재한다. 따라서 추가적으로 고려해야 하는 요인들을 적용한 연구가 필요하며, 이를 바탕으로 실제 산사태가 발생했던 지역을 대상으로 한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

5. 결 론

본 연구는 산지 태양광 발전시설이 설치된 지역에서의 비탈면 안정성을 종합적으로 평가하고, 산사태 조기 경보 시스템을 개발하여 현장 적용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 태양광 발전시설이 설치된 연구 대상 지역에서의 현장 조사 데이터와 강우 데이터를 적용하였고, 구조물의 하중과 설계형태를 고려한 수치해석을 통해 임계강우량 값을 도출하였다. 최종적으로, 태양광 발전시설 설치로 인해 변화되는 조건들이 어떻게 비탈면의 안정성에 영향을 미치는지 분석하였다. 분석 결과, 태양광 패널이 설치된 비탈면의 경우 기존 연구에서 충분히 고려되지 않았던 구조물의 하중 및 강우 조건과 같은 환경적 요인들이 비탈면 안정성에 중대한 영향을 주는 것으로 분석되었다.

본 연구는 산지에 설치된 태양광 발전시설과 같은 타 인프라로 인해 발생하는 비탈면의 불안정성 문제를 보다 포괄적이고 종합적인 접근을 통해 분석하였으며, 이는 향후 재해 예방 및 안전 관리의 기초 자료로 활용될 수 있다. 추후 연구를 통해 비탈면의 다양한 지형 및 인프라 조건과 기후 조건에서 본 연구에서 개발된 시스템의 적용 가능성을 추가로 검증하고, 이를 기반으로 재해 예방을 위한 실질적인 대책을 마련하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 특히, 기후 변화로 인해 강우 패턴이 점점 더 불규칙해지고 극단적인 기상 현상의 빈도가 증가하는 상황에서, 본 연구는 비탈면 인프라의 안전성을 보장하기 위한 중요한 연구로서 기여할 수 있을 것이다.