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1. 머리말

지진, 지질 활동, 빙하 운동, 지하수위 변동 등 다양한 자연·지질 현상은 지표 변형과 지반 침하를 유발하며, 이로 인해 도심 기반시설의 변형이 발생한다. 도심 외 지역에서도 지반 변형은 침수와 범람 범위의 확대, 배수체계 교란, 사면 변화·손상과 같은 문제로 이어진다. 이러한 영향이 시간에 따라 어떻게 진행되는지 파악하고 의사결정을 지원하려면, 지표 변화량을 정량적으로 추적할 수 있는 적절한 모니터링 기술이 필수적이다. 

철도는 도로와 달리 미세한 침하나 변형에도 궤도 틀림과 선로 불균형이 곧바로 안전과 운행 신뢰성 저하로 연결된다. 또한 철도 인프라는 국가 전역에 걸쳐 선형으로 길게 분포하기 때문에, 지상 조사만으로는 광역구간을 신속하고 균일한 품질로 점검하는 데 한계가 있다. 따라서 넓은 영역을 높은 정확도로 반복 관측할 수있는 기술, 특히 위성 원격탐사 기반의 변형 모니터링이 요구된다. 

합성개구레이더(SAR)와 간섭합성개구레이더(InSAR)는 기상이나 주야에 구애받지 않고 광범위 지역을 반복 관측할 수 있으며, 시계열 분석을 통해 밀리미터 수준의 변형 추세를 파악할 수 있다. 도시 환경에서 반사특성이 안정적인 점 대상(PS)을 이용하는 PS-InSAR, 다수 영상 스택을 활용하는 MT-InSAR 등은 철도 선로,교량, 사면과 같은 시설물의 장기 거동을 정밀하게 추적하는 데 적합하다. 더 나아가 광학, 적외선 영상, 지상계측(변형·온도·함수비 센서), 열차 운행 데이터와의 융합은 변형 원인 진단의 정확도를 높여, 유지관리 의사결정의 속도와 일관성을 개선할 수 있을 것이다. 

국내 여건을 보면, 그동안 위성정보 활용 투자는 제한적이었으나 최근 발사체 성공과 민·관 수요 증가에 힘입어 관련 정책과 연구가 활발해지고 있다. 국토 공간 정보를 체계적으로 활용하기 위한 전담 조직이 구축되었고, 고해상도 관측을 위한 중형·저궤도 위성의 단계적 확보 계획도 추진 중이다. 이러한 환경 변화는 위성정보 기반 철도 구조물 변형 관리 기술의 적용성을 높이고, 현장 활용도를 한층 확대할 것으로 기대된다.

2. 위성정보 기반 모니터링 기술 개요

2.1 원격 탐사(Remote sensing)

원격탐사는 대상에 직접 접촉하지 않고 센서로부터 방출 에너지를 감지해 지표 정보를 획득하고 해석하는 기술 전반을 뜻한다. 센서는 지상·항공·우주 등 고도에 설치될 수 있으며, 가시광선·적외선·레이더·자외선 등 다양한 전자기 스펙트럼을 이용해 광범위 지역의 영상을 반복적으로 획득한다. 초기에는 기후·기상, 재해 감시, 지도제작, 오염 추적 등에 주로 쓰였지만, 해상도와 처리 기술이 향상되면서 도시 인프라와 같은 비교적 소규모 대상까지 적용이 확대되고 있다.

2.2 합성 개구 레이더(SAR, Synthetic Aperture Radar)

인공위성을 이용한 원격탐사는 주기적 관측과 광역성 덕분에 변화 탐지에 널리 활용되어 왔다. 위성 영상은 크게 광학, 적외, 레이더(SAR)로 나뉘는데, 광학·적외는 태양광을 활용하는 반면 SAR은 능동형 마이크로파를 송신·수신해 영상을 만든다. 

SAR의 핵심 장점은 (1) 주·야간 및 구름·강수 등 기상 조건에 크게 구애받지 않는 관측, (2) 동일 지역의 반복 촬영을 통한 시계열 분석 가능성이다. SAR는 사용 주파수에 따라 L/C/X/Ku 등 밴드로 구분되며 파장이길수록 투과성이 커지고 짧을수록 해상도가 유리하다. 예를 들어 L밴드는 식생 하부 관측이나 수분 추정 등에, X·Ku밴드는 고해상도 영상 취득에 적합하다. 구조물 변형 모니터링에서는 mm 단위 변형 식별이 요구되므로 X밴드가 주로 쓰이고, 여건에 따라 C밴드도 활용된다. 이러한 특성 덕분에 SAR 시계열을 이용한 구조물·시설물 모니터링 연구가 활발히 진행되고 있다. 

SAR는 위성 안테나에서 전파를 쏜 뒤 반사되어 돌아오는 전파를 측정하여 2차원으로 복원하는 기술로 광대역의 특성을 파악하는 것이 가능하다. 그림 2(b)에서 밝은 점은 레이더 반사강도가 높은 지점을 나타내며, 변화 추적시에는 수천만개 지점 간의 긴밀도를 분석하여 계산한다. SAR 영상은 활용하는 극초단파의 파장대에 따라 L, C, X, Ku Band 등으로 구분되고, L Band가 가장 긴 파장, Ku Band가 가장 짧은 파장을 가지며, 특정 목적에 따라 사용되는 Band가 구분된다. 즉, 파장이 길고 투과율이 좋은 L Band는 지표면 하부나 식생량추정 등의 목적으로 활용되고, 짧은 파장대의 X, Ku Band는 고해상도 영상을 획득하는데 활용된다. 구조물변형 모니터링을 위해서는 mm 단위의 변형 측정이 가능하여야 하므로 X Band의 SAR 영상이 많이 사용되며, 경우에 따라서 C Band의 SAR 영상도 사용된다. 

따라서, SAR영상은 광학영상에 비해 기상상황에 대한 제약이 적고 관측대상에 대한 변화 탐지나 식별이 가능하다는 장점이 있어 최근 SAR 영상 분석을 통해 구조물 모니터링을 위한 연구가 활발히 진행 중에 있다.

2.3 간섭형 합성 개구 레이더(InSAR, Interferometric SAR)

SAR 영상은 복소 신호(진폭·위상)로 구성되며, 단일 영상만으로는 절대 위치나 절대 위상 해석이 제한적이다. 같은 지역을 서로 다른 시점·기하에서 촬영한 두 장 이상의 SAR 영상을 간섭시키면 위상 차로부터 높이·변형과 같은 3차원 정보를 복원할 수 있는데, 이를 간섭기법(Interferometry), 통칭 InSAR라 한다. 이때 위상주기의 모호성을 해소해 절대 표고를 산출하기 위해서는 수치표고모형(DEM)을 함께 적용한다.

InSAR는 관측 조건(기선거리, 촬영 간격)과 산란 특성(고정산란체 유무)에 따라 여러 변형 기법으로 세분된다.

- D-InSAR: 두 시점 영상의 간섭 위상 차로 변화를 추정(주로 cm 수준).

- PS-InSAR: 다수(수십 장 이상) 영상에서 시간이 지남에도 위상이 안정적인 ‘고정산란체(PS)’를 선별해 mm 수준의 장기 변형을 추적.

- DS-InSAR: 단일 점이 아닌 통계적으로 균질한 분포 산란체(DS)를 이용해 PS가 부족한 지역을 보완.

- SBAS: 짧은 기선거리·짧은 시간 간격의 영상 부분집합을 조합해 대기·기하 잡음을 줄이고 시계열 변형을 추정.

대상 지역의 지형·피복, 위성 스택 품질, 고정산란체 분포, 분석 목적에 따라 적절한 기법을 선택·조합함으로써 구조물 변형, 지반 침하, 사면 안정성 등 다양한 현상을 정밀하게 모니터링할 수 있다.

3. 위성정보 기반 모니터링 기술 연구 사례

위성 원격탐사는 SAR, 광학 영상의 시계열 결합을 통해 광역에서의 지반 침하와 같은 구조적 거동과 강우에 따른 사면의 함수비 변화와 같은 환경 변수를 동시에 해석할 수 있는 수준에 도달하였다. 아래에서는 철도및 인접 인프라에 시사점이 큰 지반 침하와 함수비 모니터링 분야의 대표 사례를 한다.

3.1 지반 침하 모니터링 사례

첫 번째로 멕시코 중부 전역(특히 멕시코시티)을 대상으로 ALOS 등 다중시기 SAR 자료를 활용해 장기간(2007-2011) 지반 침하를 정량화한 연구다. 시계열 InSAR로 연직 속도장을 복원한 결과, 멕시코시티에서는 연 30cm를 상회하는 고속 침하 구간이 식별되었고, 도시 내에서도 지질·양수 패턴에 따라 침하 양상이 뚜렷이 구분됨을 보였다. 해당 연구는 광역 도시권에서의 잠재적 단층대 활성화·기반시설 위험지 파악에 InSAR의 효용을 제시했으며, 이후의 위험도 지도화 및 정책 설계의 근거 자료로 인용되고 있다. 특히, 본 사례는 광역도시권 인프라(선로·교량·지하 설비)의 중장기 위험지 선별과 사전 점검 구간 지정에 활용 가능한 표준 절차를 제시한다. 

두 번째로 Sentinel-1 시계열(2015-2017)을 이용해 캘리포니아 센트럴밸리 남부의 침하를 고해상도로 지도화하고, 강수 변동과 용수 수요 변화에 따른 계절 성분 + 장기 성분을 분해해 해석한 사례다. 결과는 지하수 펌핑과 침하의 공간적 중첩 및 시간적 동조성을 보여 주었고, 가뭄기 관리정책(SGMA) 수립에 요구되는 지하수-지반 연계 지표로 활용 가능함을 입증했다. 후속 연구에서는 기록적 침하 정량화와 장기 추세 평가로 확장되었다.

3.2 지반 함수비 모니터링 사례

C-band Sentinel-1 후방산란계수에 1차 방사전달(RT1) 모델을 적용해 약 1 km 해상도의 표층 토양수분을 추정한 연구다. 기존 산란계수-수분 경험식을 넘어 물리기반 RT 모델을 시계열 SAR에 접목, 다양한 표면 조건(거칠기, 식생)에서의 적용성을 검증했다. 이 접근은 구름 영향을 받지 않으면서 빈번한 재방문 주기를 활용할 수 있어, 철도 노반의 광역 함수 상태 변화를 연속적으로 파악하는 데 적합함을 확인하였다.

3.3 철도 시설물 모니터링 사례

L. Chang 등(2017)은 캐나다 우주국 지구 관측 위성인 Radarsat-2에 탑재된 C-Band SAR 센서로부터 획득한 3개 구역의 213장의 SAR 이미지를 활용하여 3,222km에 달하는 네덜란드 전역의 철도망을 2010년부터 2015년 기간동안 모니터링하였다. PS-InSAR 분석기법을 적용하여 선로 변형을 모니터링하였다. 해당 구간의 약 90% 정도에서 겨울철 지하수위 깊이가 지표로부터 140cm 이하이며, 결과로써 습윤한 토양조건에 최근에 건설된 선로의 상당한 불안정성을 확인하였다. 또한, 온도 의존적 변화, 추세 변화 요인 등을 규명함으로써 선로 하부 지반의 변형을 유발하는 메커니즘을 분석하였다.

F. Hu 등(2019)도 2015년 3월부터 2018년 8월까지 Radasat-2에서 획득한 48장의 SAR 영상을 활용하여MT-InSAR 기법을 적용하여 네덜란드 철도망의 변형을 모니터링하였다. MT-InSAR는 D-InSAR 대비 대기 신호 지연, 영상간 비상관성에 의한 잡음 감소 효과 등이 우수한 장점이 있어, 분석 결과의 신뢰도가 향상될 수 있다. 다만, MT-InSAR 기법의 적용 시 모니터링 대상 구조체에 대한 위성에서의 고도 추정치와 지상에서의 Lidar 위치 정확도의 한계로 데이터 분석에 한계점이 발생한다. 다만, 이 방법은 드론 등의 항공 LiDAR 데이터를 사전에 획득하여야 하는 단점을 가지고 있다.

4. 위성정보 기반 철도시설물 모니터링 기술 현황

국내에서는 지반 침하 모니터링을 중심으로 SAR 위성정보를 활용한 연구가 일부 진행되어 왔으나, 철도시설과 같이 광역의 선형 구조물을 대상으로 변형을 체계적으로 모니터링한 사례는 아직 제한적이다. 한국철도기술연구원에서는 ‘InSAR 위성정보 기반의 철도인프라 모니터링 시스템 개발(2021-2023)’ 과제로부터 철도노반, 사면, 교량 등의 시설물 변형 모니터링을 수행하고 이어서 위성정보를 활용한 지반 함수비 모니터링 연구를 수행 중에 있다.

먼저, 시설물 변형 모니터링 연구에서는 도시 지역과 농지·산지 등 도심 외 지역을 모두 통과하는 선형 철도시설의 특성을 반영하여, 광역 선형 인프라에 최적화된 위성정보 기반 InSAR 분석 체계를 검토·구축 하였다.핵심은 관측 대역과 기하 조건을 고려한 데이터 선정, 다양한 지표 피복 조건에서의 고정산란체(PS/DS) 확보전략, 그리고 실제 시험선로 적용을 통한 분석 재현성의 확인이다. 

국가 철도망은 도심·산지·농지 등 서로 다른 피복과 지형 조건을 모두 포함하기 때문에, 분석에 필요한 고정산란체가 공간적으로 균등하게 분포하기 어렵다. 이 한계를 보완하기 위해 본 연구에서는 고정산란체가 부족한 산악·농경 지역에서도 활용 가능한 PS-DS 결합형 기법(PSDS-InSAR)을 고려하고, 대상 지역의 반사 특성과 코히어런스 조건을 반영한 최적 알고리즘 구성을 병행하고 있다. 효율적 시설물 관리를 위해서는 연산시간 단축과 더불어 국내 지형·피복 특성에 적합한 전처리·해석 파이프라인의 정교화가 필요하다. 최종적으로는 InSAR 시계열 변형 결과를 기반으로 선형 인프라 위험도 모델을 구축하여, 점검 우선순위 설정과 유지관리 의사결정의 근거 자료로 활용할 계획이다. 

5. 맺음말

도로와 더불어 철도는 대표적인 광역 선형 시설물로, 전통적으로 막대한 비용·시간·인력을 투입해 유지 관리를 수행해 왔다. 특히 국내 철도는 우회선이 거의 없어 새벽 비운행 시간대에 주요 작업을 할 수밖에 없어 비효율과 비용 증가가 뒤따른다. 이러한 제약 속에서 광역 선형시설물을 모니터링할 수 있는 기술 개발이 요구되며, 위성정보를 활용하면 과도한 비용과 인력 투입에서 비롯되는 문제를 줄일 수 있다.

최근 국내에서도 위성 개발·활용 수요가 증가함에 따라 관련 정책과 연구가 활발해지고 있다. 이는 SAR등 위성정보를 지반변형뿐 아니라 인프라 시설물 변형, 대형 구조물의 이상 거동 감시에까지 확장할 수 있는기반이 된다. 본문에서 제시한 바와 같이, 코너 리플렉터를 이용한 X-band 시계열 검증과 레벨측량-PSInSAR비교검증 결과는 실무 적용 가능성을 뒷받침한다. 또한 현재 진행중인 연구를 통해 오송 시험선 터널주변에 FDR 방식 토양수분 센서를 설치해 Sentinel-1 C-band 시계열과 연계하고, AI 기법을 통해 표층·심층함수비를 추정하는 구축함으로써 강우로 인해 지반, 사면에서 발생 할 수 있는 위험에 대한 예·경보 운영자에게 전달 하고자 한다.

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참고문헌

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5. Z. Liu, P.-W. Liu, E. Massoud, T. G. Farr, P. Lundgren and J. S. Famiglietti, ‘Monitoring Groundwater Change in California’sCentral Valley Using Sentinel-1 and GRACE Observations’, Geosciences, Vol. 9, article no. 436, 2019.

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8. F. Hu, F. J. van Leijen, L. Chang, J. Wu, R. F. Hanssen, ‘Monitoring Deformation along Railway Systems Combining Multi-Temporal InSAR and LiDAR Data’, Remote Sensing, Vol. 11, article no. 2298, 2019

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[본 기사는 저자 개인의 의견이며 학회의 공식 입장과는 관련이 없습니다]