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문제 정의
- 해양경찰청(1999)에서는 미국 대기해양국(NOAA)과 국제해사기구(IMO), 일본 해난방지협회 등에서 환경민감도지도로 이용되고 있는 해안선 형태 구분(NOAA, 1995; IMO/IPIECA, 1996; 일본 해난방지협회, 1998)에 기초하여 우리나라의 해안 특성을 고려한 해안선 분류방식을 결정한 바 있다. 따라서 본 논문에서는 해양경찰청에서 정한 ESI 분류기준을 바탕으로 연구지역의 해안선 특성에 따라 분류한 오염도 표현의 기본 공간단위를 제작하였다. 해안선 특성은 표 2와 같이 5개의 형태로 구분하였으며, 예시에 삽입된 그림에서처럼 빨간색은 각 해안선 형태별 기본 공간 단위를 나타내는 해안선이다.
- 그리고 이러한 방제 활동으로 기록된 오염정보를 근거로 제작한 오염지도는 한국해양연구원(2009)에서 사고 초기(2007년 12월과 2008년 1월) 해안에서 현장 관측한 해수 내 총 유분(TPH: Total Petroleum Hydrocarbon, 총석유계탄화수소) 자료와도 비교하여, 오염지도 제작시 필요한 요소들의 필요성을 비교 분석하였다. 또한 해안선 형태별로 오염도 변화 패턴을 비교함으로써, 사고 초기의 유류오염 상황을 이해하고자 하였다.
- 본 논문에서는 사고 초기 약 2 개월간 각 조사기관에서 정리한 해안 오염 평가 보고서를 토대로 GIS를 이용한 오염 현황 지도를 제작하여 사고 초기 오염 상황을 파악하고 재현하고자 하였다. 오염현황 기본지도를 제작하기 위해 수치해도를 이용하여 해안선을 추출하고, 지상기준점을 이용하여 기하 보정된 고해상도 위성영상을 바탕으로 해안선을 보정하였다.
- 본 연구에서는 해양환경관리공단, 해양경찰청 및 국토해양부/캐나다 방제지원팀(SCAT)에서 현장 조사한 방제 및 오염현황 조사자료를 바탕으로 GIS를 이용한 유류오염 지도를 제작하고자 하였다. 이는 사고 초기 약 2개월 간의 유류유출 사고에 따른 오염 현황을 파악할 수 있는 정보로 당시의 오염상황을 GIS 오염지도로 재현하는데 그 의미가 있는 것이다.
- 표 1에서와 같이 3개 기관에서는 육지와 섬의 해안지역을 대상으로 유류오염 상태를 조사하였는데, 본 연구에서는 도서지역 중 가의도와 육지의 해안을 대상으로 오염현황 지도를 제작하고자 하였다. 해양환경관리공단에서는 육지의 해안 66개소와 도서지역 58개소를 지점을 조사하였으며, 이 중 육지의 해안 36개 지점의 자료를 사용하였다.
제안 방법
- 2007년 12월 7일 만리포 앞 해상에서 ‘허베이 스피리트’호 유류유출 사고가 발생하여, 해양환경관리공단과 해양경찰청, 국토해양부(SCAT 외 18개 기관), 태안군청 등에서 신속하고 체계적인 방제를 위해 유류오염 현황 조사를 수행하였다.
- 그리고 방제작업의 진행상황에 따라 오염도가 시기적으로 변화하는 과정과 전체적인 오염 상황을 가시적으로 표현하고 차이를 비교하기 위해 오염도를 계산한 후 조사시기 별로 오염지도를 제작하였다. ‘오염정도’는 앞에서 설명한 내용과 같이 정량적인 표현은 백분율 값 그대로 사용하고 언어적 표현은 정량적으로 변환하여 대입하였다.
- 그리하여 두 인자를 곱한 값을 바탕으로 한 5 등급으로 나눈 시기별 해안오염 지도를 제작하였다. 그리고 연구지역 중에서 각각의 조사기관의 조사지역이 공통되는 지역인 만리포 주변 해안을 세부 연구지역으로 설정하여 해안선 형태별 오염도의 시기적 변화를 분석하였다.
- 이러한 분석의 결과를 토대로 오염도를 가장 잘 표현할 수 있는 인자를 선택하여 오염도를 계산하였다. 그리고 오염도를 정규화하기 위해 log 값으로 변환한 후 표준점수인 Z-score를 이용하여, 오염정도를 5개 구간의 등급으로 구분하였다. 이 값들을 해안선 형태별 단위구역으로 설정한 기본 단위에 대입하여 조사 기관별로 시기적 오염 지도를 제작하였다.
- 또한, 방제활동을 수행하면서 일시적으로 집계된 각 기관의 해안오염평가 보고서 내용 중에서 유류오염 인자인 오염구역 길이와 오염구역 폭, 오염정도 등의 정보를 추출하여 해안의 오염도를 정량적으로 환산하고 계산하여 유류오염 지도 제작을 위한 GIS 데이터를 제작하였다. 그리고 이러한 방제 활동으로 기록된 오염정보를 근거로 제작한 오염지도는 한국해양연구원(2009)에서 사고 초기(2007년 12월과 2008년 1월) 해안에서 현장 관측한 해수 내 총 유분(TPH: Total Petroleum Hydrocarbon, 총석유계탄화수소) 자료와도 비교하여, 오염지도 제작시 필요한 요소들의 필요성을 비교 분석하였다. 또한 해안선 형태별로 오염도 변화 패턴을 비교함으로써, 사고 초기의 유류오염 상황을 이해하고자 하였다.
- 이 값들을 해안선 형태별 단위구역으로 설정한 기본 단위에 대입하여 조사 기관별로 시기적 오염 지도를 제작하였다. 그리고 조사 기관별 해안선 형태에 따른 오염도 변화를 비교 분석하였다.
- shp) 파일로 변환하고 편집하기 위해 ArcGIS를 이용하였다. 그리고 지상기준점(GCPs: Ground Control Points)으로 기하 보정된 고해상도 IKONOS 위성영상을 이용하여, 해안선을 정밀하게 보정하고 해안선 특성별KONol 기본지도를 제작하였다. 연구지역의 오염 현황을 파악할 수 있는 오염도는 3개 기관의 해안 오염 평가 보고서 내용 중에서 유류오염을 나타낼 수 있는 유류오염 인자인 오염 구역의 길이와 폭, 오염정도를 추출하여 기본지도에 입력한 후, 유류오염 인자별 지도를 제작하였다.
- 그러나 정성적 변수를 정량적으로 변환할 기준이 없기 때문에 정확한 변환에 어려움이 있었다. 그리고 해안 오염 평가 보고서를 이용하여 오염도를 제작하기 위해서 유류오염 인자 중 어떤 조사기준이 필요한지를 검토하였다. 이를 위해 해수 내 총 유분 조사 자료와 비슷한 시기에 조사된 해양환경관리공단과 해양경찰청 2차 자료와의 상관성을 비교한 결과 오염 구역 길이와 오염 정도를 곱한 값이 오염도를 표현하는데 적절한 것으로 나타났다.
- 오염현황 기본지도를 제작하기 위해 수치해도를 이용하여 해안선을 추출하고, 지상기준점을 이용하여 기하 보정된 고해상도 위성영상을 바탕으로 해안선을 보정하였다. 그리고 해안선 구성 형태를 파악하여 해안선 형태별 단위구역을 제작하였다.
- 이를 위해 해수 내 총 유분 조사 자료와 비슷한 시기에 조사된 해양환경관리공단과 해양경찰청 2차 자료와의 상관성을 비교한 결과 오염 구역 길이와 오염 정도를 곱한 값이 오염도를 표현하는데 적절한 것으로 나타났다. 그리하여 두 인자를 곱한 값을 바탕으로 한 5 등급으로 나눈 시기별 해안오염 지도를 제작하였다. 그리고 연구지역 중에서 각각의 조사기관의 조사지역이 공통되는 지역인 만리포 주변 해안을 세부 연구지역으로 설정하여 해안선 형태별 오염도의 시기적 변화를 분석하였다.
- 그리고 한국해양연구원에서 유류오염 현황을 파악하기 위해 현장 관측 한 유류 오염된 해수의 주된 분석항목인 해수 내 TPH 농도 자료(한국해양연구원, 2009)를 수집하였다. 그리하여 유류오염 인자들과 총 유분 농도 사이의 상관성을 분석하여 어떤 인자들이 유류오염을 더 잘 표현할 수 있는지 비교하였다.
- 오염도 속성의 입력 대상이 되는 해안선의 기본공간 단위는 다음과 같이 제작하였다. 기하 보정된 IKONOS 위성영상을 바탕으로 해안선을 나타내는 폴리곤 피처를 중첩(overlay)하여 육안으로 식별 가능한 지역까지 ArcGIS를 이용하여 해안선을 5가지 형태별로 구분하였다. 이 과정에서 해안선이 포함된 폴리곤 피처를 먼저 제작한 후, 이 폴리곤을 단위구역별로 잘라내어 다시 단위구역의 해안선을 나타내는 선 피처를 제작하였다.
- 따라서 1차 자료의 언어적 변수를 오염도지수로 정량화하기 위해 2차 자료의 ‘오염정도’와 언어적 변수인 오염상태를 나열하여 중복되는 언어적 표현과 비슷한 의미를 갖는 것들을 그룹화 하였다.
- 연구 지역인 태안군 해안 지역을 대상으로 해양환경관리공단과 해양경찰청, 국토해양부조사 기관에서 네 차례 유류오염 현황 조사를 실시하였으나 각각의 기관별로 조사 구역이 상이하여 연구 지역에서 오염의 정도를 정량적으로 비교하기가 어려웠다. 따라서 각각의 기관들의 조사 구역을 중첩해서 비교하여 공통적으로 오염 현황 조사가 이루어진 만리포 주변의 모항리 가곡동부터 백리포 서쪽 끝단까지 약 13.4km 해안을 세부 연구 지역으로 설정하였다(그림 9). 조사기관별로 해안선 형태별 오염도 변화를 파악하기 위해 오염 현황을 정량화한 오염도 결과를 이용하였다.
- 또한 연구지역의 해안선 형태는 해양경찰청과 수치지도, ESI(환경민감도지수)를 고려하여 위성영상에서 육안으로 구분되는 모래, 기반암, 자갈, 인공해안 및 개벌 등 5가지 항목으로 분류하였다. 해안선을 형태별로 구분한 단위구역 지도는 그림 4와 같고, 해안선 형태별 총 길이의 비율은 표 3과 같이, 연구지역의 해안선은 기반암이 51.
- 이를 위해 태안지역을 연구지역으로 설정하여 수치해도와 고해상도 위성영상을 이용하여 GIS 기본공간지도를 제작하였으며, 해안선 특성을 파악하여 해안선 형태별 단위구역 지도를 제작하였다. 또한, 방제활동을 수행하면서 일시적으로 집계된 각 기관의 해안오염평가 보고서 내용 중에서 유류오염 인자인 오염구역 길이와 오염구역 폭, 오염정도 등의 정보를 추출하여 해안의 오염도를 정량적으로 환산하고 계산하여 유류오염 지도 제작을 위한 GIS 데이터를 제작하였다. 그리고 이러한 방제 활동으로 기록된 오염정보를 근거로 제작한 오염지도는 한국해양연구원(2009)에서 사고 초기(2007년 12월과 2008년 1월) 해안에서 현장 관측한 해수 내 총 유분(TPH: Total Petroleum Hydrocarbon, 총석유계탄화수소) 자료와도 비교하여, 오염지도 제작시 필요한 요소들의 필요성을 비교 분석하였다.
- 또한, 한국해양연구원에서 2007년 12월과 2008년 1월 두 차례에 걸쳐 현장에서 조사한 총 유분 농도 자료를 해안선 특성별 단위 구역에 입력한 값과 비슷한 시기에 조사된 해양환경관리공단과 해양경찰청 2차 자료의 유류오염 인자들과 인자들 간의 곱한 값 사이의 상관성을 분석하였다. 이러한 분석의 결과를 토대로 오염도를 가장 잘 표현할 수 있는 인자를 선택하여 오염도를 계산하였다.
- 현장 조사는 10개의 행정구역으로 나누어 같은 특징을 갖는 해안선을 2~3개 구역으로 나누어서 조사하였다. 속성 데이터는 해안유류오염피해조사표와 위성영상 위에 오염 지역과 오염정도, 조사한 위치 등을 나타낸 것 또는 조사 지역을 직접 육안으로 확인 후 지도를 스케치한 후 오염 지역과 오염정도, 조사한 위치 등을 포함하는 오염 현황 자료 셋으로 구성하였다.
- 수치해도로 만든 기본도 피처들은 소축척지도로 만들어서 해안선이 정밀하게 나타나 있지 않아, 기하보정된 IKONOS 위성영상을 이용하여 해안선을 좀 더 실제와 유사하게 정밀 편집하였다.
- 그리고 지상기준점(GCPs: Ground Control Points)으로 기하 보정된 고해상도 IKONOS 위성영상을 이용하여, 해안선을 정밀하게 보정하고 해안선 특성별KONol 기본지도를 제작하였다. 연구지역의 오염 현황을 파악할 수 있는 오염도는 3개 기관의 해안 오염 평가 보고서 내용 중에서 유류오염을 나타낼 수 있는 유류오염 인자인 오염 구역의 길이와 폭, 오염정도를 추출하여 기본지도에 입력한 후, 유류오염 인자별 지도를 제작하였다. 오염정도는 조사자에 따라 백분율인 정량적 변수 또는 오염 상태를 글로 표현한 언어적 변수로 기록되어 있었다.
- 오염도는 각 조사 기관의 해안 오염 평가보고서를 바탕으로 계산된 값이며, 오염도의 통계치를 보면 최대값은 약 1870이고 최소값은 0, 평균은 약 146, 표준편차는 약 294이다. 오염도의 변화를 상대적으로 비교하기 위해 조사기관별 해안선 형태로 분류하여 해안선 형태별 총 길이 값과 오염도의 합을 표 7과 같이 정리하였다. 그리고 해안선 형태별의 길이(km)에 대한 오염도 변화를 파악하기위해 길이(km) 당 오염도를 산출한 결과는 그림 10과 같다.
- 본 논문에서는 사고 초기 약 2 개월간 각 조사기관에서 정리한 해안 오염 평가 보고서를 토대로 GIS를 이용한 오염 현황 지도를 제작하여 사고 초기 오염 상황을 파악하고 재현하고자 하였다. 오염현황 기본지도를 제작하기 위해 수치해도를 이용하여 해안선을 추출하고, 지상기준점을 이용하여 기하 보정된 고해상도 위성영상을 바탕으로 해안선을 보정하였다. 그리고 해안선 구성 형태를 파악하여 해안선 형태별 단위구역을 제작하였다.
- 연구 지역에서 유류오염 지도를 제작하기 위해서는 해안선을 포함하는 육지지역과 도서지역 등에 대한 기본 지도가 필요하여 2002년 태안지역을 촬영한 IKONOS 위성영상(흑백 공간 해상도 1m, 컬러 공간 해상도 4m) 6장과 수치해도 3장을 사용하였다. 위성영상을 기하보정하기 위해 DGPS(Differential GPS)를 이용한 지상기준점(GCPs : Ground Control Points) 51개 지점을 측정하였다(그림 2). 위성영상의 기하보정을 위해서는 IMAGINE 사의 ERDAS를, 기본지도 제작과 속성정보의 GIS 데이터 제작을 위해서는 ESRI 사의 ArcGIS를 각각 사용하였다.
- 위성영상을 기하보정하기 위해 DGPS(Differential GPS)를 이용한 지상기준점(GCPs : Ground Control Points) 51개 지점을 측정하였다(그림 2). 위성영상의 기하보정을 위해서는 IMAGINE 사의 ERDAS를, 기본지도 제작과 속성정보의 GIS 데이터 제작을 위해서는 ESRI 사의 ArcGIS를 각각 사용하였다.
- 그리고 2008년 1월은 총 유분 농도 자료는 변화 파악을 위해 조사된 해안 정점 28 중에서 21개 정점의 자료를 사용하였다(그림 5). 유류오염 인자들과 총 유분농도와의 관계를 비교하기 위해 총 유분 조사정점을 조사 정점과 인접하는 해안선 기본 공간 단위별로 2007년 12월과 2008년의 1월의 총 유분 농도 평균값을 입력하였다. 그리고 유류오염 인자별로 제작한 지도와 총 유분 농도 지도의 속성 값에 대한 상관관계는 표 5와 같다.
- 유류유출 사고 초기 해양환경관리공단과 해양경찰청, 국토해양부 등의 오염현황 조사 기관에서 조사한 해안환경 평가보고서의 내용 중에서 오염현황을 GIS 지도로 표현하기 위해 오염구역의 길이와 폭, 오염 정도를 나타내는 자료를 이용하여 유류오염 인자별 지도를 제작하였다.
- 유류유출 사고 후 4회에 걸쳐 정리된 해안 오염 평가보고서 자료들의 내용 중에서 조사 지점의 위치 정보와 오염 상태를 알 수 있는 ‘오염구역의 길이’, ‘폭’, ‘오염정도’ 등의 인자를 추출하여 유류오염 인자별 지도를 제작하였다.
- 그리고 오염도를 정규화하기 위해 log 값으로 변환한 후 표준점수인 Z-score를 이용하여, 오염정도를 5개 구간의 등급으로 구분하였다. 이 값들을 해안선 형태별 단위구역으로 설정한 기본 단위에 대입하여 조사 기관별로 시기적 오염 지도를 제작하였다. 그리고 조사 기관별 해안선 형태에 따른 오염도 변화를 비교 분석하였다.
- 기하 보정된 IKONOS 위성영상을 바탕으로 해안선을 나타내는 폴리곤 피처를 중첩(overlay)하여 육안으로 식별 가능한 지역까지 ArcGIS를 이용하여 해안선을 5가지 형태별로 구분하였다. 이 과정에서 해안선이 포함된 폴리곤 피처를 먼저 제작한 후, 이 폴리곤을 단위구역별로 잘라내어 다시 단위구역의 해안선을 나타내는 선 피처를 제작하였다.
- 또한, 한국해양연구원에서 2007년 12월과 2008년 1월 두 차례에 걸쳐 현장에서 조사한 총 유분 농도 자료를 해안선 특성별 단위 구역에 입력한 값과 비슷한 시기에 조사된 해양환경관리공단과 해양경찰청 2차 자료의 유류오염 인자들과 인자들 간의 곱한 값 사이의 상관성을 분석하였다. 이러한 분석의 결과를 토대로 오염도를 가장 잘 표현할 수 있는 인자를 선택하여 오염도를 계산하였다. 그리고 오염도를 정규화하기 위해 log 값으로 변환한 후 표준점수인 Z-score를 이용하여, 오염정도를 5개 구간의 등급으로 구분하였다.
- 이는 사고 초기 약 2개월 간의 유류유출 사고에 따른 오염 현황을 파악할 수 있는 정보로 당시의 오염상황을 GIS 오염지도로 재현하는데 그 의미가 있는 것이다. 이를 위해 태안지역을 연구지역으로 설정하여 수치해도와 고해상도 위성영상을 이용하여 GIS 기본공간지도를 제작하였으며, 해안선 특성을 파악하여 해안선 형태별 단위구역 지도를 제작하였다. 또한, 방제활동을 수행하면서 일시적으로 집계된 각 기관의 해안오염평가 보고서 내용 중에서 유류오염 인자인 오염구역 길이와 오염구역 폭, 오염정도 등의 정보를 추출하여 해안의 오염도를 정량적으로 환산하고 계산하여 유류오염 지도 제작을 위한 GIS 데이터를 제작하였다.
- 변환된 값을 표준점수화하기 위해 Z-score를 구분하였다(그림 7). 이와 같은 과정을 통해 나온 Z-score를 그림 7과 같이 5개 구간으로 나누어 오염등급의 범위를 결정하였으며, 오염등급은 표 6과 같이 5간계의 등급으로 분류하였다. 이 자료를 이용하여 제작한 오염지도는 2008년 12월의 해양환경관리공단과 해양경찰청 1차 조사, 2008년 1월의 국토해양부와 해양경찰청 2차 조사 자료 내용으로 제작한 그림 8과 같다.
- 4km 해안을 세부 연구 지역으로 설정하였다(그림 9). 조사기관별로 해안선 형태별 오염도 변화를 파악하기 위해 오염 현황을 정량화한 오염도 결과를 이용하였다. 그리고 세부연구지역은 해안선 형태 중 갯벌이 제외된 지역이다.
- 해안오염 평가보고서 내용 중 오염 현황을 알 수 있는 유류오염 인자인 오염 지역의 길이와 폭, 오염 정도 자료를 추출하여 해안선 형태별 단위구역에 입력하여 인자별 지도를 제작하였다. 그 중 오염 정도는 해양환경관리 공단, 해양경찰청, 국토해양부에서 정리한 해안 오염 평가 보고서에 퍼센트로 표현한 정량적 변수와 언어적으로 표현한 정성적 변수로 표현되어 있었다.
- 첫 번째는 육지의 해안 122개 지점과 도서지역 30개 지점을 조사하였고, 두 번째는 육지의 해안 143개 지점, 도서지역 135개 지점을 조사하였다. 해양경찰청의 현장 조사는 행정구역 단위로 나누어 수행하였으며 세부 지역 조사 단위는 해안선에 위치하고 있는 섬 또는 마을 이름으로 나눈 다음 행정구역의 영어 이니셜로 지역과 구역번호, 해안선 형태, 오염정도, 오염길이를 나타내는 ID를 만들어 오염 범위와 오염 위치, ID를 위성 영상에 표시하였다. 지역별로 나눈 자료는 위치 데이터가 표시된 위성 영상과 속성 데이터를 기록한 테이블이 하나의 셋을 구성하였다.
- 국토해양부에서는 캐나다 방제지원 팀인 SCAT의 지원을 받아 육지의 해안 111개 지점과 도서지역 10개 지점을 조사하였다. 현장 조사는 10개의 행정구역으로 나누어 같은 특징을 갖는 해안선을 2~3개 구역으로 나누어서 조사하였다. 속성 데이터는 해안유류오염피해조사표와 위성영상 위에 오염 지역과 오염정도, 조사한 위치 등을 나타낸 것 또는 조사 지역을 직접 육안으로 확인 후 지도를 스케치한 후 오염 지역과 오염정도, 조사한 위치 등을 포함하는 오염 현황 자료 셋으로 구성하였다.
- 해양환경관리공단에서는 육지의 해안 66개소와 도서지역 58개소를 지점을 조사하였으며, 이 중 육지의 해안 36개 지점의 자료를 사용하였다. 현장 조사는 행정구역 단위로 나누어 수행되었으며, 세부 지역 단위로는 유명명소 또는 해수욕장이름, 마을이름 등으로 나누어서 정리되었다. 속성 데이터는 현장 조사 위치를 파악할 수 있는 수치지도 또는 Google Earth 등과 같은 위성영상과 현장 조사 당시의 오염 정도를 파악할 수 있는 해안오염 평가표와 현장 사진이 조사 지역의 오염 현황 자료 셋을 구성하였다.
대상 데이터
- 총 유분 조사 자료는 2007년 12월 조사된 해안정점 53개 중에서 유류오염에 직접적인 영향을 받았을 것이라 판단되는 32개 정점을 사용하였다. 그리고 2008년 1월은 총 유분 농도 자료는 변화 파악을 위해 조사된 해안 정점 28 중에서 21개 정점의 자료를 사용하였다(그림 5). 유류오염 인자들과 총 유분농도와의 관계를 비교하기 위해 총 유분 조사정점을 조사 정점과 인접하는 해안선 기본 공간 단위별로 2007년 12월과 2008년의 1월의 총 유분 농도 평균값을 입력하였다.
- 해안환경 평가보고서의 내용들은 조사자들이 현장의 오염 상태를 주관적으로 판단하여 조사하였기 때문에 오염 현황을 자세하게 표현하고자 할 때 정확성이 떨어질 수 있다. 그리고 한국해양연구원에서 유류오염 현황을 파악하기 위해 현장 관측 한 유류 오염된 해수의 주된 분석항목인 해수 내 TPH 농도 자료(한국해양연구원, 2009)를 수집하였다. 그리하여 유류오염 인자들과 총 유분 농도 사이의 상관성을 분석하여 어떤 인자들이 유류오염을 더 잘 표현할 수 있는지 비교하였다.
- 해양환경 관리공단은 2007년 12월 18일부터 12월 20일까지 오염 조사를 실시했다. 그리고 해상방제를 담당하는 해양경찰청은 2007년 12월 29일과 2008년 1월 5일부터 1월 15일까지 두 차례에 걸쳐 유류오염이 발생한 지역의 현장조사를 실시하였다. 또한 국토해양부(구 해양수산부)가 주관하고 캐나다의 방제 팀인 SCAT(Shoreline Cleanup Assessment Team)이 18개 기관에서 참가한 36명의 해안오염평가 전문가팀과 함께 유류오염이 발생한 지역의 현장조사를 2007년 12월 31일부터 2008년 1월 9일까지 총 4차례에 걸친 유류오염 현장조사의 결과물로 해안 오염 평가 보고서가 정리되었다.
- 본 연구에서는 이런 자료들 중 오염정도를 정량화 시킬 수 있는 속성자료만 선별하여 사용하였다. 또한, 여러 현장조사자가 주관적인 판단에 의해 기록한 오염현황 자료와 비교하기 위해 비슷한 시기인 2007년 12월과 2008년 1월에 한국해양연구원에서 연구 지역의 해안을 대상으로 조사한 해수 내 TPH 농도 자료를 사용하였다.
- 이러한 각 기관들의 현장 조사표에는 일반정보, 해안정보, 해안형태, 지명, 해안특성, 오염상태, 오염범위, 유류색상, 작업환경, 접근성 등의 속성 정보들을 기입하도록 구성되어 있다. 본 연구에서는 이런 자료들 중 오염정도를 정량화 시킬 수 있는 속성자료만 선별하여 사용하였다. 또한, 여러 현장조사자가 주관적인 판단에 의해 기록한 오염현황 자료와 비교하기 위해 비슷한 시기인 2007년 12월과 2008년 1월에 한국해양연구원에서 연구 지역의 해안을 대상으로 조사한 해수 내 TPH 농도 자료를 사용하였다.
- 본 논문의 전체적인 연구 흐름은 그림 3과 같다. 사고 발생 지점과 가까운 태안 지역을 연구지역으로 설정하였고, 연구지역의 기본 공간정보인 기본도를 제작을 위한 공간 속성 자료는 국립해양조사원에서 캐드파일(*.dxf)로 제작하여 제공하는 수치해도를 사용하였다. 수치해도의 피처들 중 해안선을 추출하여 shape(*.
- 현장 조사는 행정구역 단위로 나누어 수행되었으며, 세부 지역 단위로는 유명명소 또는 해수욕장이름, 마을이름 등으로 나누어서 정리되었다. 속성 데이터는 현장 조사 위치를 파악할 수 있는 수치지도 또는 Google Earth 등과 같은 위성영상과 현장 조사 당시의 오염 정도를 파악할 수 있는 해안오염 평가표와 현장 사진이 조사 지역의 오염 현황 자료 셋을 구성하였다.
- 연구 지역에서 유류오염 지도를 제작하기 위해서는 해안선을 포함하는 육지지역과 도서지역 등에 대한 기본 지도가 필요하여 2002년 태안지역을 촬영한 IKONOS 위성영상(흑백 공간 해상도 1m, 컬러 공간 해상도 4m) 6장과 수치해도 3장을 사용하였다. 위성영상을 기하보정하기 위해 DGPS(Differential GPS)를 이용한 지상기준점(GCPs : Ground Control Points) 51개 지점을 측정하였다(그림 2).
- 유류오염 사고 초기 약 2개월 동안의 유류오염 현황을 재현하기 위해 표 1과 같이 해양환경관리공단, 해양경찰청 및 국토해양부 등 3개 기관 주관으로 2007년 12월 18일부터 200년 1월 15일까지 4번에 걸쳐 정리된 해안오염 평가보고서를 사용하였다.
- 76″이며, 이로 인해 2008년 2월 18일 집계 된 피해 상황보고에 의하면 충청남도는 11개 읍/면의 어장 5,159ha와 4개 면, 해수욕장 15개소가, 전라남도는 김 양식장 7,905ha와 마을어장 14,356ha가 피해를 입었으며, 전라북도는 양식어업 1,831ha와 맨손어업 1,286건 및 기타 15건의 피해를 입었다(박병철 등, 2008). 이와 같이 유류유출 피해범위는 서해 전역으로 확산되었지만, 본 연구는 사고 발생 위치와 인접한 충청남도 태안군 지역 중에 만리포해수욕장을 주변으로 태안군 이원면 북쪽 끝단부터 가의도까지 약 42km 해안지역을 중심으로 수행되었다(그림 1).
- 해양경찰청에서는 2차례에 걸쳐 현장 조사 자료가 취합되었다. 첫 번째는 육지의 해안 122개 지점과 도서지역 30개 지점을 조사하였고, 두 번째는 육지의 해안 143개 지점, 도서지역 135개 지점을 조사하였다. 해양경찰청의 현장 조사는 행정구역 단위로 나누어 수행하였으며 세부 지역 조사 단위는 해안선에 위치하고 있는 섬 또는 마을 이름으로 나눈 다음 행정구역의 영어 이니셜로 지역과 구역번호, 해안선 형태, 오염정도, 오염길이를 나타내는 ID를 만들어 오염 범위와 오염 위치, ID를 위성 영상에 표시하였다.
- 총 유분 조사 자료는 2007년 12월 조사된 해안정점 53개 중에서 유류오염에 직접적인 영향을 받았을 것이라 판단되는 32개 정점을 사용하였다. 그리고 2008년 1월은 총 유분 농도 자료는 변화 파악을 위해 조사된 해안 정점 28 중에서 21개 정점의 자료를 사용하였다(그림 5).
- 허베이 스피리트호 유류유출 사고 발생 후 해상방제를 담당하는 해양환경관리공단과 해양경찰청이 유류오염 조사를 수행하였다. 해양환경 관리공단은 2007년 12월 18일부터 12월 20일까지 오염 조사를 실시했다. 그리고 해상방제를 담당하는 해양경찰청은 2007년 12월 29일과 2008년 1월 5일부터 1월 15일까지 두 차례에 걸쳐 유류오염이 발생한 지역의 현장조사를 실시하였다.
- 표 1에서와 같이 3개 기관에서는 육지와 섬의 해안지역을 대상으로 유류오염 상태를 조사하였는데, 본 연구에서는 도서지역 중 가의도와 육지의 해안을 대상으로 오염현황 지도를 제작하고자 하였다. 해양환경관리공단에서는 육지의 해안 66개소와 도서지역 58개소를 지점을 조사하였으며, 이 중 육지의 해안 36개 지점의 자료를 사용하였다. 현장 조사는 행정구역 단위로 나누어 수행되었으며, 세부 지역 단위로는 유명명소 또는 해수욕장이름, 마을이름 등으로 나누어서 정리되었다.
데이터처리
- 계산된 오염도 값은 그림 6과 같이 정규분포를 따르도록 log값으로 변환하였다. 변환된 값을 표준점수화하기 위해 Z-score를 구분하였다(그림 7). 이와 같은 과정을 통해 나온 Z-score를 그림 7과 같이 5개 구간으로 나누어 오염등급의 범위를 결정하였으며, 오염등급은 표 6과 같이 5간계의 등급으로 분류하였다.
이론/모형
- dxf)로 제작하여 제공하는 수치해도를 사용하였다. 수치해도의 피처들 중 해안선을 추출하여 shape(*.shp) 파일로 변환하고 편집하기 위해 ArcGIS를 이용하였다. 그리고 지상기준점(GCPs: Ground Control Points)으로 기하 보정된 고해상도 IKONOS 위성영상을 이용하여, 해안선을 정밀하게 보정하고 해안선 특성별KONol 기본지도를 제작하였다.
- 유출유 관리에 관한 해외 사례들(Patthiphan, 1995; Sorensen, 1995)에서 환경민감도지수(Environmental Sensitivity Index: ESI)를 이용하여 해안선을 구분하고 지도화하여 유출유 사고 방제 시 GIS 시스템을 활용하였으며, 김혜진 등(2006)은 이러한 환경 민감도 지수를 이용하여 해양에서 유류유출 사고가 발생했을 때 신속하고 정확하게 대응하고 보다 효과적인 방제를 지원하기 위해 해양 유류유출 사고 방제 지원을 위한 GIS 프로그램을 개발한 바 있다. 이 프로그램에서는 경기만과 여수지역을 대상으로 유류유출 사고 시 해안 방제의 의사결정 지원을 위해 방제 우선순위 지역을 정하였는데, 이를 위해 해안의 환경 민감도 정보는 국제해사기구인 IMO (International Maritime Organization)의 IPIECA(International Petroleum Industry Environmental Conservation Association)에서 발간한 환경민감도 작성 지침(IMO/IPIECA, 1996)과 해양경찰청의 방제정보지도 작성을 위한 정보 수집 지침(해양경찰청, 1999)을 이용하였다. 해안선의 환경 민감도 지수는 기름 오염에 얼마나 취약한지에 따라 해안 지역을 구분하는 것으로서 취약한 정도를 지수로 표현한 것이다.
성능/효과
- 따라서 캐나다의 SCAT과 NOAA의 Shoreline Assessment Job Aid.에서 오염 평가 방법으로 제시한 것과 같이 오염 현황을 일반인도 파악할 수 있도록 그림이나 사진이 포함되고 오염 현장 조사 항목 중 공간적인 수치화가 필요한 해안선 단위길이, 해안선 형태 등은 사전에 기본지도로 제작하여 오염 평가자에게 제공하는 것이 바람직하다고 판단되었다. 이렇게 위치를 기반으로 하는 GIS를 활용함으로써 향후 유류 오염 사고 발생 시 오염구역의 크기와 상관없이 보다 신속한 오염현황도 제작이 가능하고 이러한 오염지도를 바탕으로 방제활동이나 과학적인 오염조사 활동을 위한 의사결정 지원이 가능하리라 기대한다.
- 그리고 유류오염 인자별로 제작한 지도와 총 유분 농도 지도의 속성 값에 대한 상관관계는 표 5와 같다. 오염 구역 길이와 총 유분 농도가 가장 높은 상관 관계를 나타내었고 길이와 오염 정도를 곱한 값과 총 유분 농도 사이의 상관관계가 0.608로 두 번째로 높게 나타났다. 따라서 ‘오염구역의 길이’ 하나의 인자만으로 오염현황을 나타내는 것은 현장의 오염상황을 제대로 표현하지 못하기 때문에 유류오염 현황을 타나낼 오염도는 ‘오염구역의 길이’와 ‘오염정도’를 곱한 값으로 표현하기로 하였다.
- 오염도는 각 조사 기관의 해안 오염 평가보고서를 바탕으로 계산된 값이며, 오염도의 통계치를 보면 최대값은 약 1870이고 최소값은 0, 평균은 약 146, 표준편차는 약 294이다. 오염도의 변화를 상대적으로 비교하기 위해 조사기관별 해안선 형태로 분류하여 해안선 형태별 총 길이 값과 오염도의 합을 표 7과 같이 정리하였다.
- 그리고 해안 오염 평가 보고서를 이용하여 오염도를 제작하기 위해서 유류오염 인자 중 어떤 조사기준이 필요한지를 검토하였다. 이를 위해 해수 내 총 유분 조사 자료와 비슷한 시기에 조사된 해양환경관리공단과 해양경찰청 2차 자료와의 상관성을 비교한 결과 오염 구역 길이와 오염 정도를 곱한 값이 오염도를 표현하는데 적절한 것으로 나타났다. 그리하여 두 인자를 곱한 값을 바탕으로 한 5 등급으로 나눈 시기별 해안오염 지도를 제작하였다.
후속연구
- 실제로 허베이 스피리트호 유류사고에 따른 오염 조사 시 각 기관에서 개인별로 오염 정도를 언어적 표현으로 기록하여 오염현황을 객관화시키는데 어려움이 있었다. 따라서 SCAT 매뉴얼에서와 같이 오염 정도를 그림으로 Trace(TR), Sporadic(SP), Patchy(PT), Broken(BR), Continuous(CN) 5단계로 구분하였는데, 이렇게 시각적으로 쉽게 판단할 수 있는 자료를 이용하면 오염현황을 보다 객관적으로 기록할 수 있을 것이다(그림 11).
- 에서 오염 평가 방법으로 제시한 것과 같이 오염 현황을 일반인도 파악할 수 있도록 그림이나 사진이 포함되고 오염 현장 조사 항목 중 공간적인 수치화가 필요한 해안선 단위길이, 해안선 형태 등은 사전에 기본지도로 제작하여 오염 평가자에게 제공하는 것이 바람직하다고 판단되었다. 이렇게 위치를 기반으로 하는 GIS를 활용함으로써 향후 유류 오염 사고 발생 시 오염구역의 크기와 상관없이 보다 신속한 오염현황도 제작이 가능하고 이러한 오염지도를 바탕으로 방제활동이나 과학적인 오염조사 활동을 위한 의사결정 지원이 가능하리라 기대한다.
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