[논문]고해상도 위성영상을 활용한 북한 6차 핵실험 이후 지표변화 관측

이원진; 선종선; 정형섭; 박순천; 이덕기; 오관영

doi:10.7780/kjrs.2018.34.6.4.2

초록
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2017년 9월 3일 북한에서 발생한 인공지진 신호가 기상청 지진관측망에 관측되었다. 진앙은 풍계리 핵실험 지역으로 지금까지의 실험 중 가장 강력한 실험이었다. 직접적 접근이 제한되는 상황에서 6차 핵실험에 의한 주변 지표변화 연구를 위해 고해상도 위성 자료를 활용하였다. 우선, 지표변위 관측을 위해 ALOS-2 위성 자료를 활용하여 레이더 간섭기법(InSAR: SAR Interferometry)을 적용하였다. 하지만 6차 핵실험 주변 지역의 대규모 지표변위와 강한 진동으로 인해 낮은 긴밀도(coherence) 값을 지니며 레이더 간섭도가 생성되지 않았다. 이는 강한 진동으로 인한 표면의 변화와 레이더 간섭도가 생성 가능한 최대 지표변위 관측 범위보다 큰 변위가 발생했기 때문으로 추정되며 이러한 한계를 극복하기 위해 오프셋 트래킹(Offset Tracking) 방법을 활용하였다. 오프셋 트래킹 방법은 6차 핵실험 전 후 위성 영상레이더의 강도 영상(Intensity)에 대한 교차상관기법(Cross-Correlation)을 이용하는 것으로 상관관계 추정을 위해 사용된 윈도우 크기에 따라 결과가 달라지는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 32부터 224까지 16단계로 윈도우 크기를 변화시키고 그 결과의 통계적 처리 후 지표변위를 생성하였다. 그 결과, 6차 핵실험 장소를 기준으로 만탑산 서쪽 지역에서 최대 3 m의 지표변위를 관측하였다. 또한, 고해상도 광학 영상을 활용하여 6차 핵실험에 의한 산사태 및 함몰지역으로 추정되는 지역을 확인하였다. 이러한 현상은 매우 강력한 지하 핵실험에 의한 것으로 판단되며 기존 음파 및 지진파를 이용한 핵실험 분석뿐만 아니라 고해상도 위성영상을 활용하여 비접근 지역에 대한 보조 분석 자료로 활용이 가능 할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

On September 3rd 2017, strong artificial seismic signals from North Korea were detected in KMA (Korea Meteorological Administration) seismic network. The location of the epicenter was estimated to be Punggye-ri nuclear test site and it was the most powerful to date. The event was not studied well du...

On September 3rd 2017, strong artificial seismic signals from North Korea were detected in KMA (Korea Meteorological Administration) seismic network. The location of the epicenter was estimated to be Punggye-ri nuclear test site and it was the most powerful to date. The event was not studied well due to accessibility and geodetic measurements. Therefore, we used remote sensing data to analyze surface changes around Mt. Mantap area. First of all, we tried to detect surface deformation using InSAR method with Advanced Land Observation Satellite-2 (ALOS-2). Even though ALOS-2 data used L-band long wavelength, it was not working well for this particular case because of decorrelation on interferogram. The main reason would be large deformation near the Mt. Mantap area. To overcome this limitation of decorrelation, we applied offset tracking method to measure deformation. However, this method is affected by window kernel size. So we applied various window sizes from 32 to 224 in 16 steps. We could retrieve 2D surface deformation of about 3 m in maximum in the west side of Mt. Mantap. Second, we used Pleiadas-A/B high resolution satellite optical images which were acquired before and after the 6th nuclear test. We detected widespread surface damage around the top of Mt. Mantap such as landslide and suspected collapse area. This phenomenon may be caused by a very strong underground nuclear explosion test. High-resolution satellite images could be used to analyze non-accessible area.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Study area on hill shade map with satellite coverage. Black square in the upper left inset represented Punggye-ri area. Dotted line represents SAR image coverage and solid line is optical image coverage. Symbol with number indicates the location of nuclear test in right figure.
표 Table 1. Characteristics of SAR and Optical imagery
그림 Fig. 2. Coherence map comparison near the Mt. Mantap area. (a) Coherence map of 20170829-20170912 pair (including 6th nuclear test date), (b) coherence map of 20170912-20170926 pair (after 6th nuclear test date).
그림 Fig. 3. Pixel Tracking Results, (a)~(d) are range deformation, (e)~(h) are azimuth deformation. Window sizes are various: (a), (e): 96, (b), (f): 128, (c), (g):160, (d), (h): 256.
그림 Fig. 4. Multi-kernel pixel tracking results, (a) range, (b) before ionosphere effect correction in azimuth direction, (c) after ionosphere effect correction in azimuth direction.
그림 Fig. 5. Multi-kernel pixel tracking deformation. (a) azimuth deformation, (b) range deformation, arrow represents 2D direction of deformation (c) 2D magnitude of deformation with digital elevation model.
그림 Fig. 6. Mogi Modeling using range deformation (a) input, (b) model result, (c) residual.
그림 Fig. 7. Optical image comparison before and after of 6th nuclear test. (a), (d): 2017-08-27, (b), (e): 2017-09-23. (c) zoom of white rectangle area in Fig. (b). (d) and (e) are zoom of area A in panchromatic image.

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 간섭도 생성 조건을 바탕으로 긴밀도가 낮은 이유를 추정하고 오프셋 트래킹의 단점을 극복하기 위해 윈도우 크기의 변화를 통해 최종 지표변위를 산출하였다. 이와 더불어 위성 영상레이더뿐만 아니라 고해상도 광학영상을 활용하여 시각적 변화 분석을 진행하고 핵실험 이후 지표변화를 종합적으로 분석하고자 하였다.

제안 방법

정밀한 지표변화 비교를 위해 바위 또는 도로의 꺾이는 부분 등 시각적으로 6차 핵실험 전·후 영상에서 뚜렷한 특징을 지니는 지점에 대해 Matching Point 198점을 선정하였다. Delaunay Triangulation을 수행하여 두 영상을 Matching한 후 지표변화를 관측하였다.
영상레이더와 광학영상 모두 태양 동기궤도로서 정지궤도와 같이 지속적인 촬영은 불가능하지만 고해상도 영상을 획득할 수 있기 때문에 핵실험과 같이 국지적 변화 탐지가 가능하다. 따라서 6차 핵실험 발생 날짜인 2017년 9월 3일을 포함하는 쌍으로 데이터를 수집하여 지표변화를 관측하였다. 두 영상 모두 2 m 내의 고해상도이며 영상레이더는 마이크로파 대역 주파수를 사용하며 측면(Side-Looking)으로 관측한다.
(2018) 연구와 같이 비간섭으로 인한 낮은 긴밀도(coherence) 때문에 간섭도가 생성되지 않았다. 따라서 간섭도 생성 조건을 바탕으로 긴밀도가 낮은 이유를 추정하고 오프셋 트래킹의 단점을 극복하기 위해 윈도우 크기의 변화를 통해 최종 지표변위를 산출하였다. 이와 더불어 위성 영상레이더뿐만 아니라 고해상도 광학영상을 활용하여 시각적 변화 분석을 진행하고 핵실험 이후 지표변화를 종합적으로 분석하고자 하였다.
오프셋 트래킹 기법은 레이더 간섭기법과 달리 이벤트 전·후 위성 영상레이더의 강도영상 사이의 교차 상관기법을 이용하는 방법으로 상관관계를 계산할 때 사용되는 윈도우 크기에 따라 결과가 달라지기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 파장 길이가 긴 L-band ALOS-2 위성 자료를 이용하여 6차 핵실험에 의한 지표변위 산출 연구를 진행하였다. Lband는 X-band에 비해 파장이 길며 비간섭 효과가 작은 장점이 있기 때문에 이를 통한 레이더 간섭기법을 사용하였으나 Wang et al.
사용된 윈도우 크기에 따라 계산된 변위가 달라지는 단점을 극복하기 위해 윈도우 크기를 순차적으로 증가시켜 그 결과의 통계적 처리를 수행하는 향상된 오프셋 트래킹 방법을 이용하였다. 또한 비행방향으로 생기는 전리층 왜곡을 감소시키기 위해 방향 필터를 적용하였으며 최종적으로 2차원 지표변위 지도를 생성하였다. 또한 고해상도 광학영상을 이용하여 6차 핵실험 주변 여러 곳에서 산사태 흔적을 찾아냈다.
본 연구에서는 2017년 9월 3일에 발생한 북한 6차 핵실험에 대해 고해상도 위성자료를 이용하여 핵실험에 의한 지표변화를 추정하였다. 위성 레이더간섭기법의 긴밀도 지도를 이용하여 대규모 지표변위와 지표변화가 발생하였으며 그 지역의 크기는 약 9.
, 2018). 본 연구에서는 서로 다른 특성을 지니는 두 종류의 영상을 이용하여 6차 핵실험 전·후의 지표 변화 탐지를 수행하였다.
,2018)을 이용하였다. 윈도우 크기를 32부터 224까지 16단계로 나누어 오프셋 트래킹을 적용하였으며 각 윈도우 크기에 따라 추정된 시선방향과 비행방향의 추정된 변위를 중첩하여 신뢰구간을 설정하고 이상치를 제거한 후 평균을 이용하여 각 방향에 대한 최종 지표변위를 생성하였다(Fig. 4(a), Fig.

대상 데이터

6차 핵실험은 북한 핵실험 중 가장 강력한 에너지가 방출되었으며 2016년 9월 9일에 수행된 5차에 비해 TNT (Trinitrotoluene: 강력 폭약) 기준으로 환산한 값(수율)이 약 9배 이상 큰 것으로 추정되기도 하였다(Stevensand O’Brien, 2018). 강력한 핵 실험에 의해 많은 지표변화가 생겼을 것으로 추측이 되며 직접적 접근이 제한되는 상황에서 지표변화 관측을 위해 일본의 ALOS-2 영상레이더와 프랑스 Pleiades 고해상도 위성 광학영상을 활용하였다(Table 1). 영상레이더와 광학영상 모두 태양 동기궤도로서 정지궤도와 같이 지속적인 촬영은 불가능하지만 고해상도 영상을 획득할 수 있기 때문에 핵실험과 같이 국지적 변화 탐지가 가능하다.
지표변위 뿐만 아니라 육안 비교를 위해 고해상도 광학영상을 활용하였다. 광학영상의 경우 위성 기하차이로 인해 6차 핵실험 전·후 영상이 매칭되지 않는다.

데이터처리

낮은 긴밀도로 인해 레이더 간섭기법 적용이 힘들 것으로 판단되며 영상레이더 강도의 상관관계를 이용하는 오프셋 트래킹 방법을 적용하였다. 사용된 윈도우 크기에 따라 계산된 변위가 달라지는 단점을 극복하기 위해 윈도우 크기를 순차적으로 증가시켜 그 결과의 통계적 처리를 수행하는 향상된 오프셋 트래킹 방법을 이용하였다. 또한 비행방향으로 생기는 전리층 왜곡을 감소시키기 위해 방향 필터를 적용하였으며 최종적으로 2차원 지표변위 지도를 생성하였다.

이론/모형

2 km² 임을 확인하였다. 낮은 긴밀도로 인해 레이더 간섭기법 적용이 힘들 것으로 판단되며 영상레이더 강도의 상관관계를 이용하는 오프셋 트래킹 방법을 적용하였다. 사용된 윈도우 크기에 따라 계산된 변위가 달라지는 단점을 극복하기 위해 윈도우 크기를 순차적으로 증가시켜 그 결과의 통계적 처리를 수행하는 향상된 오프셋 트래킹 방법을 이용하였다.
만약 6차 핵실험에 의해 함몰이 발생하였다면 전체적으로 (–)값이 계산되지만 본 연구에서 관측된 결과는 산 정상을 기준으로 서로 상반되는 값을 지니고 있다. 따라서 힘의 방향이 방사형으로 퍼진다는 가정하에 Point 모델을 사용하는Mogi 모델(Mogi, 1958)을 적용하였다(Fig. 6).
이와 반대로 윈도우 크기가 큰 경우 해상도가 낮아지기 때문에 국지적 지표변위를 표현하지 못하고 있다. 본 연구에서는 지표변위 관측 정확도를 높이기 위해 윈도우 크기를 달리하는 향상된 오프셋 트래킹 방법(Baek et al.,2018)을 이용하였다. 윈도우 크기를 32부터 224까지 16단계로 나누어 오프셋 트래킹을 적용하였으며 각 윈도우 크기에 따라 추정된 시선방향과 비행방향의 추정된 변위를 중첩하여 신뢰구간을 설정하고 이상치를 제거한 후 평균을 이용하여 각 방향에 대한 최종 지표변위를 생성하였다(Fig.
6). 시선방향의 지표변위를 Mogi 모델의 입력 값으로 이용하였으며(Fig. 6(a)) 모델 적용 결과(Fig.

성능/효과

4(b)). 2차원 지표변위 생성을 위해서는 비행방향에 대한 정확한 지표변위 산정이 필요하지만 대각선 방향으로 선(streak) 형태의 오차가 관측되었으며 이는 전리층에 의한 오차로 판단된다. 전리층에 의한 왜곡은 파장에 비례하며 ALOS-2의 경우 파장의 길이가 X-, C- 밴드에 비해 길기 때문에 전리층에 의한 오차가 더욱 크게 발생한다(Lee et al.
6차 핵실험과 같이 변위량이 큰 경우 위성레이더 간섭기법은 비상관(decorrelation)으로 인해 긴밀도 생성이 불가능함을 확인하였다. 산사태, 빙하의 이동 관측 등 지표 변위가 큰 경우 레이더 간섭도 생성이 힘든 단점을 극복하기 위해 오프셋 트래킹 방법을 많이 사용한다(Chae et al.
레이더 간섭기법은 수 cm 단위의 정밀 지표변위 관측이 가능하기 때문에 비록 핵실험이 지하 수 백 미터에서 수행되어도 이를 활용하여 핵실험에 의한 지표 변화 관측이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 6차 핵실험에 의한 지표변화 관측을 위해 레이더 간섭기법을 적용하였으나 레이더 간섭도 생성이 되지 않았다. 레이더 간섭도를 이용한 정확한 지표변위 산정을 위해서는 긴밀도(Coherence) 값이 중요하다.
7(d), 7(e))의 핵실험 전·후 비교영상이다. 분광영상은 수목과 암석지역 구별이 용이하여 변화 관측에 활용하였으며 15곳 이상의 산사태가 발생하였음을 확인할 수 있었다. 지진파를 이용하여 6차 핵실험 약 8분 후 함몰지진으로 추정되는 지진이 관측되었으며 6차 핵실험 지점에서 남쪽으로 700 m 떨어진 것으로 추정된다고 보고되었다(Wang et al.
레이더 간섭도를 이용한 정확한 지표변위 산정을 위해서는 긴밀도(Coherence) 값이 중요하다. 사용된ALOS-2 영상은 L-band로 파장이 길기 때문에 X-, C-band와 같은 짧은 파장에 비해 긴밀도가 높게 유지되는 특징이 있음에도 불구하고 핵실험이 수행된 지역 주변에 매우 낮은 긴밀도가 관측되었다(Fig. 2(a)).
본 연구에서는 2017년 9월 3일에 발생한 북한 6차 핵실험에 대해 고해상도 위성자료를 이용하여 핵실험에 의한 지표변화를 추정하였다. 위성 레이더간섭기법의 긴밀도 지도를 이용하여 대규모 지표변위와 지표변화가 발생하였으며 그 지역의 크기는 약 9.2 km² 임을 확인하였다. 낮은 긴밀도로 인해 레이더 간섭기법 적용이 힘들 것으로 판단되며 영상레이더 강도의 상관관계를 이용하는 오프셋 트래킹 방법을 적용하였다.
, 2018). 이와 같은 결과를 통해 6차 핵실험으로 인한 지표변위는 레이더 간섭기법을 활용하여 관측할 수 있는 최대 지표변위량보다 큰 변위가 생겼고 대규모의 지표변위와 강한 진동으로 인한 긴밀도 저하로 인해 기존의 레이더 간섭기법을 적용할 수가 없음을 알 수 있다.
이와 같이 서로 다른 센서의 고해상도 위성자료를 이용하여 기존의 음파·지진파에 의한 분석을 보조할 수 있는 결과를 산출할 수 있었으며 이는 대규모 이벤트가 발생하였을 때 위성자료를 이용하여 다양한 부가정보생산이 가능함을 보여준다.

후속연구

6차 핵실험에 의해 발생한 인공지진 파형을 이용하여 핵실험의 수평 위치를 파악할 수 있지만 대부분의 지진관측소가 지표에 위치하기 때문에 깊이 추정의 정확도는 매우 낮다. 하지만 계산된 지표변위량으로부터 모델링을 통해 6차 핵실험의 깊이를 추정할 수 있으며 추가적인 정보로 활용할 수 있다. 본 연구에서 관측된 변위 값은 산 정상 부분을 기준으로 왼쪽은 (–)값을 지니며 오른쪽은 (+)값이 산출되었다.
2 m로 계산되었으며 이러한 잔차값은 6차 핵실험에 의해 방사형으로 에너지가 전달되었을 뿐만 아니라 산사태와 같은 다른 요소도 작용하여 나타난 것으로 판단된다. 하지만 본 연구에서 사용된 모델링 기법은 한 방향의 시선벡터 지표변위만을 사용하여 간단한 Mogi 모델을 사용한 결과로 이에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	풍계리 지역의 핵실험에 의한 지표변화 중 가장 큰 수치는 몇인가?	북한은 과거 2006년부터 풍계리 지역에서 지속적인 핵실험을 수행하였으며 2016년 1월에 수행된 4차 핵실험의 경우 ALOS-2 (Advanced Land Observing Satellite 2) 자료를 이용하여 10 cm의 지표변화가 관측되었다(Wei,2017). 특히, 2017년 9월 3일에 수행한 6차 핵실험은 과거 핵실험에 비해 수 배 이상 강력한 에너지가 발생하였으며 X-band TerraSAR-X 위성 자료를 이용하여 최대 3.5 m의 지표변위가 관측되었다(Wang et al., 2018).
	직접적 접근이 제한되는 상황에서 6차 핵실험에 의한 주변 지표변화 연구를 위해 활용한 자료는 무엇인가?	진앙은 풍계리 핵실험 지역으로 지금까지의 실험 중 가장 강력한 실험이었다. 직접적 접근이 제한되는 상황에서 6차 핵실험에 의한 주변 지표변화 연구를 위해 고해상도 위성 자료를 활용하였다. 우선, 지표변위 관측을 위해 ALOS-2 위성 자료를 활용하여 레이더 간섭기법(InSAR: SAR Interferometry)을 적용하였다.
	오프셋 트래킹 방법의 단점은?	이는 강한 진동으로 인한 표면의 변화와 레이더 간섭도가 생성 가능한 최대 지표변위 관측 범위보다 큰 변위가 발생했기 때문으로 추정되며 이러한 한계를 극복하기 위해 오프셋 트래킹(Offset Tracking) 방법을 활용하였다. 오프셋 트래킹 방법은 6차 핵실험 전 후 위성 영상레이더의 강도 영상(Intensity)에 대한 교차상관기법(Cross-Correlation)을 이용하는 것으로 상관관계 추정을 위해 사용된 윈도우 크기에 따라 결과가 달라지는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 32부터 224까지 16단계로 윈도우 크기를 변화시키고 그 결과의 통계적 처리 후 지표변위를 생성하였다.

참고문헌 (17)

Baek, W.K., H.S. Jung, S.H. Chae, and W.J. Lee, 2018. Two-dimensional velocity measurements of Uversbreen glacier in Svalbard using TerraSAR-X offset tracking approach, Korean Journal of Remote Sensing, 34(3): 495-506 (in Korean with English abstract).

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Chae, S.H., W.J. Lee, H.S. Jung, and L. Zhang, 2017. Ionospheric correction of L-band SAR offset measurements for the precise observation of glacier velocity variations on Novaya Zemlya, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(8): 3591-3603.

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Lee, W.J., Z. Lu, H.S. Jung, S.C. Park, and D.K. Lee, 2018. Using a refined SBAS algorithm to determine surface deformation in the Long Valley Caldera and its surroundings from 2003-2010, Korean Journal of Remote Sensing, 34(1): 101-115.

원문보기 상세보기
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Lee, W.J., H.S. Jung, S.H. Chae, and W.K. Baek, 2015b. Enhancement of ionospheric correction method based on multiple aperture interferometry, Korean Journal of Remote Sensing, 34(1): 101-115 (in Korean with English abstract).
Mogi, K., 1958. Relations between the eruptions of various volcanoes and the deformations of the ground surfaces around them, Bulletin of the Earthquake Research Institute, 36: 99-134.
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Wang, T., Q. Shi, M. Nikkhoo, S. Wei, S. Barbot, D. Dreger, R. Burgmann, M. Motagh, and Q.-F., Chen, 2018. The rise, collapse, and compaction of Mt. Mantap from the 3 September 2017 North Korean nuclear test, Science, 361(6398): 166-170.

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Wei, M., 2017. Location and source characteristics of the 2016 January 6 North Korean nuclear test constrained by InSAR, Geophysical Journal International, 209(2): 762-769.

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