Yellow Sea (Hao et al., 2010).
K-07과 K-09 사이에서 모호면이 급격히 상승하며 상부지각이 두꺼워져서 한반도의 지각구조와 비슷하게 되는 것을 볼 수 있다. 이것은 군산분지 아래의 지각이 한반도의 지각과 다른 성질을 가짐을 의미할 수도 있다. Hao et al. (2007)은20072 중력자료의 해 석을 통해 한반도에 가까운 서해의 오른 쪽에서 남북방향으로 형성된 단층의 (EMFYS : East marginal Fault of the Yellow Sea) 존재를 제시하였다. Hao et al. (2007)은 또 한 지진파 토모그래피로부터 구한 맨틀구조의 해석을 추가하여 중한블록과 남중국블록간 충돌경계가 EMFYS임을 제시하였다 (Fig. 3-2-4-18). 해저면지진계자료로부터 구한 지 각구조가 Hao et al. (2007)이 제시한 것과 관련성이 있는지는 더욱 정밀한 연구가 필요 하다.
많은 사람들이 서해에 아무리아판의 서쪽 경계가 지나간다고 추정한 바 있다 (Fig.
3-2-4-18). 하지만, 서해를 지나가는 아무리아판의 경계에 대해서는 정확한 증거를 제시 하지 못하였다. 하부지각의 구조가 변하고 모호면이 상승한 K-07에서 K-09간에 아무리 아판의 경계가 있을 수 있다.
에서 나타나는 지각구조는 한반도의 서쪽과 매우 유사하다. 즉, 군산분지 eastern subbasin의 동쪽은 한반도 지각의 연장임이 분명한 것으로 해석된다. 군산분지의 지각 구조에서 특이하게 상부지각이 매우 얇게 변형을 받았으며 하부지각은 한반도의 하부지 각보다 더 두꺼운 것을 알 수 있다. 군산분지의 지각은 주향이동 운동과 관련된 simple shear에 의해 변형을 받았으며 동아시아 아래로 태평양판이 oblique하게 섭입할 때 야 기된 힘이 군산분지의 북쪽과 남쪽 경계를 이루는 단층에 strike-slip을 야기하였을 것으 로 해석한다. 측선의 오른 쪽에서 보이는 하부지각의 두께 변화와 모호면의 상승은 서해 를 통과한다고 제시된 아무리아판의 경계일 가능성이 크다. 군산분지의 경계부를 따라 상대적으로 지진이 많이 발생하며 이것은 경계부에서 형성된 단층활동을 반영한다.
3-3. 원격탐사 자료를 이용한 오대산/거창지역 지진과 선 구조선의 상관관계 분석
3-3-1. 필요성
중국 쓰촨성 지진 (2008/5, 2013/4), 아이티 지진 (2010/1), 칠레 지진 (2010/2), 동일본 대지진 (2011/3), 네팔 지진 (2015/4) 등 최근 세계적으로 강력 한 지진이 빈번히 발생하여 막대한 피해가 발생하고 있으므로 우리나라에서도 이에 대한 대비가 필요한 상황이다. 한반도에서 발생하는 지진은 지각 내에서 취성파 쇄를 일으켜 약선대나 기존 단층을 변위시킨다. 선구조는 단층, 단열 및 절리 와 같은 지질구조와 밀접한 관련이 있는 약선대로서 한반도에서 발생한 지진 의 진앙은 이러한 선구조선상이나 그 인근에서 분포한다. 따라서 2007년 1월 20일 오대산과 (진도 4.8) 거창 (진도 2.0) 인근에서 발생한 지진과 관련하여 지 진 발생 전후의 위성영상으로부터 선구조선을 추출하여 지진위치, 지체구조와 의 상관성을 분석함으로써 지진 취약지역 추출에 대한 자료를 구축할 필요성 이 있다.
지진의 발생은 인공구조물의 안정성에 직접적인 영향을 미치므로 지진 취약지 분석을 통한 재해 관리 시스템의 구축이 요구되며 국내 지진의 경우 단층, 절리 등 지질구조와 관련된 약선대의 분포와 관련되므로 위성영상 및 수치표고자료를 (Digital Elevation Model; DEM) 이용한 선구조 추출 기술의 정립이 필요하다. 중·저 해상도 및 고해상도의 위성영상을 이용한 선구조 추출을 통하여 지진위치 및 지체 구조와의 상관성 분석이 가능하므로 그 분석 결과는 향후 한반도 전역에 대한 지 진 취약지 분석이나 대규모 지진 발생 예측 연구의 기초자료로 활용할 수 있다.
이 연구에서는 오대산과 거창 지진 발생지역의 지진발생 전후 위성영상을 이 용하여 오대산과 거창 지진 발생지역의 선구조선을 추출하여 지체구조와 지진의 위 치에 대한 상관관계를 분석하였다.
조 통계분석을 수행하였다 (Table 3-3-1).
Table 3-3-1. Flow of satellite data processing.
처리 순서 처리 내용과 방법
영상 전처리
- LANDSAT-8, KOMPSAT-2 위성영상 : 기하학적 왜곡 보 정(기하보정), 기복 왜곡 보정(정사보정)
- 음영기복도 제작에 사용한 1/5,000 수치지형도를 이용하여 지상기준점을 선정하여 영상 간 비교 분석
- 미분편위수정에 입력한 고도자료 또한 동일 수치지형도를 이용해 추출한 DEM을 활용하여 평균 제곱근 오차를 1 pixel 이하로 보정
- KOMPSAT-5 위성영상 : Refined Lee filtering 처리하여 노이즈 현상 완화
- 5 × 5 kernel size의 moving window 형식으로 refined Lee filtering 적용
- 음영기복도 : 1/25,000 수치지형도의 DEM을 기반으로 작 성, 태양의 방위각 및 고도가 선구조선 판독에 영향을 끼치 므로 여러 가지 경우를 고려하여 음영기복도를 작성
- 태양고도 : 20˚에서 45˚사이 중 5˚ 마다 변경하여 선구조선 을 판독함. 그 결과, 30˚의 영상이 시각적으로 판독하기에 적합하다고 판단함
- 태양방위각 : 한쪽 방향에서만 선구조선이 강조되어 추출되 는 것을 방지하기 위하여 태양방위각을 45˚, 90˚와 135˚로 설정한 음영기복도를 합성함
Table 3-3-1. Cont’d.
영상 강조처리
- Panchromatic band와 multispectral band의 융합을 통한 공간/분광 해상력 향상
- LANDSAT 8호 위성영상 : 공간해상도 30m -> 15m 향상 분광해상도 multispectral 사용 - KOMPSAT 2호 위성영상 :
공간해상도 4m -> 1m 향상 분광해상도 multispectral 사용
- 선구조선 추출에 적합한 false color image 작성 - 선구조선의 판독에 적합한 false color를 조합하여
선구조선 추출 자료로 사용
- 선구조선 자동추출을 위한 spatial filtering 처리 - 3 x 3 Laplacian Edge filter 기법을 적용한 영상을
선구조선 추출의 보조 자료로 사용 - 선구조선 추출을 위한 3차원 영상 작성 - 2차원의 위성영상과 음영기복도에 DEM의
고도정보를 기입하여 3차원의 영상을
판독(LANDSAT 8호 위성영상, KOMPSAT 2호 위성영상, 음영기복도)
주제도 작성
- 선구조선 추출을 위한 수계망 작성
- 선구조선의 객관적인 추출을 위해 1/25,000 수치지도에서 수계망도 작성
- 선구조선 판독도
- 위성영상 및 음영기복도로부터 선구조선 통합 추출 알고리즘 개발
- 선구조선과 지진위치와의 관계를 나타내는 식을 개발 - 선구조선의 상대 밀도 값(the Value of Relative
Density; VRD)을 나타내는 식을 개발 선구조선 통계분석
- Spline interpolation을 통한 선구조선 density map 작성
하기 위하여 다른 격자 내삽 값에 주는 영향을 최소화하면서 국소적인 불 규칙성(anomalies)도 반영시킬 수 있는 spline 내삽법을 적용하였다.
(2) 밀도도 작성에서 격자 크기는 지진 발생 위치의 선구조선 밀도 값과 관련 이 있으므로 명확한 기준이 필요한데 격자의 형태별 상관관계 수치에 미치 는 영향을 파악하기 위해 직각 격자와 원형 격자를 나누어 계산 값을 도출 하였다. 직각 격자의 크기는 각 영상에서 추출된 선구조선의 길이가 1 km 이상인 것을 대상으로 하였기에 해상력이 15 m인 LANDSAT 8호 위 성영상에서는 100 × 100화소를 기준으로 격자 크기를 1500 m로 설정하 였다. 직각 격자에서 나타나는 선구조선의 단절현상을 완화하기 위하여 격 자 중심으로부터 동일한 거리 내의 선구조선을 연산에 포함시키는 원형 격 자를 사용하였다.
(3) 다양한 반경과 간격으로 연산을 실시하고 그 결과들 중 실제 선구조선과 중첩시켜 선구조의 분포를 가장 잘 표현하는 원형격자의 반경과 연산간격 을 선택하였다. 그 결과, 반경 약 1.41 km의 원형격자를 2 km 간격으로 이동시키기로 결정하여 선구조선 밀도를 분석하였다.
3-3-2-1. 3차원 영상 작성
2차원 영상의 음영과 기복에 의해 나타날 수 있는 선구조선 판독 오류를 최소화하고 객관화하기 위해 오대산과 거창 지역에 Fig. 3-3-1과 Fig. 3-3-2 처럼 중·저해상도의 LANDSAT 8호 위성영상, 고해상도의 KOMPSAT 2호 위 성영상, KOMPSAT 5호 SAR 영상과 음영기복도를 3차원 입체 영상으로 작성 하여 선구조선을 판독하였다. KOMPSAT 5호 영상은 왜곡 및 노이즈 보정 후 에도 남아있는 Salt and Pepper 현상으로 인해 육안판독에 적합하지 않다고 판단하여 선구조선 판독을 수행하지 않았다.
3-3-2-2. 선구조선 판독도 작성
본 연구에서는 선구조선의 길이가 1 km 이상의 것만 대상으로 추출하였으 며, 3차원으로 작성된 각 영상에 대하여 총 3회에 걸쳐 공통으로 나타난 선구 조선을 추출함으로써 시각적 판독에 의한 주관성을 최소화하고자 하였다. 판독 한 결과는 Fig. 3-3-3과 Fig. 3-3-4처럼 2차원의 지형도에 표시하였고, 판독
도를 분석한 선구조선의 요소별 통계정보를 Table 3-3-2에 표시하였다.
Frequency는 총 선구조선의 빈도수를 의미하며, total length of lineaments 는 총연장 길이의 합을 뜻한다. Maximum bin frequency와 maximum bin length는 한 방향에서의 최대 선구조선의 빈도수와 최대 선구조선의 연장길이 를 뜻한다. 오대산 지역의 판독된 전체 선구조선의 빈도수는 음영기복도에 비 해 LANDSAT 8호 위성영상에서 약 1.51배 높고 총연장 길이는 약 1.34배 높 다. 한 방향에서의 선구조선의 최대 빈도는 약 1.86배 높으나, 한 방향에서의 최대 선구조선의 연장길이의 차는 약 1.07배로 별 차이가 없다. 이러한 이유는 북북동 방향의 월정사 단층이 분포한 영향으로 보인다. 한국지질자원연구원 (KIGAM)에서 발간된 오대산 지역의 수치지질도에 나타난 단층과 본 연구에서 판독한 결과를 비교해보면 선구조선이 단층과 일치함을 Fig. 3-3-4에서 확인 할 수 있다 (KIGAM, 1975). 또한, KOMPSAT 2호 위성영상에 비해 LANDSAT 8호 위성영상의 전체 선구조선의 빈도수는 약 1.24배 높고 총연장 길이는 약 1.28배 높다. 15 m 해상도인 LANDSAT 위성영상에 비해 1 m급 고해상도인 KOMPSAT 위성에서 추출된 빈도가 큰 차이가 나지 않았다. 위성 영상의 한 방향에서의 선구조선의 최대 빈도의 차이도 1.08배로 비슷하나, 한 방향에서의 최대 선구조선의 연장길이는 1.69배 높다. KOMPSAT 2호 위성영 상의 한 방향에서의 최대 선구조선의 연장길이가 LANDSAT 8호 위성영상에 비해 짧은 이유는 판독에 의한 단층 주변 선구조선의 단절현상으로 판단하였 다.
또한 거창 지역의 판독된 영상 별로 전체 선구조선의 빈도수, 총 연장길이, 한 방향에서의 선구조선의 최대 빈도와 한 방향에서의 최대 선구조선의 연장 길이에서 큰 차이가 없으므로, 광역적인 지역에서 비용, 인력, 시간적인 면을 고려해보면 선구조선 추출에 고해상력의 위성영상을 활용할 필요가 없다고 사 료된다.
3-3-2-3. Spline Interpolation을 이용한 density map 작성