[논문]조선지형도와 SRTM 및 Copernicus 글로벌 수치지형모델을 이용한 북한 무산광산의 채광량 및 폐석 적치량 추정

추용재; 이훈열

doi:10.7780/kjrs.2023.39.5.1.3

초록
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함경북도 무산군에 위치한 무산 광산은 한반도의 대표적인 노천 철 광산으로 1935년부터 본격적인 채광이 이루어졌다. 본 연구에서는 지난 백 여년 동안 무산 광산 지역에서 발생한 채광량 및 적치량을 지형 고도의 변화를 통해 추정하고자 하였다. 광산의 부피 변화를 계산하기 위해 1918년에 발행된 1:200,000 축척의 조선 제3차 지형도를 디지타이징(digitizing)하여 digital elevation model (DEM)화한후, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM (2000) 및 Copernicus DEM (2011-2015)과 비교하였다. 구해진 부피 변화에 철광석과 폐석의 밀도와 공극률을 가정하여 질량으로 환산한 결과, 백 년 동안 약 13억 7천만 톤의 철광석이 채광되었고 약 10억 6천만 톤의 폐석이 적치된 것으로 나타났다. 본 연구는 무산 광산이 본격적으로 개발되기 이전의 자연 지형 자료를 사용함으로써 약백년 가량의 무산 광산의 활동을 정량적으로 산정했다는 데 의의가 있으며, 향후 자료 획득이 제한된 북한의 장기적 지형변화 탐지에 도움이 될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Musan mine, situated in Musan County, Hamgyong Province, North Korea, stands as a prominent open-pit iron mine on the Korean Peninsula. This study focuses on estimating the mining and dumping activities within the Musan mine area by analyzing digital elevation model (DEM) changes. To calculate t...

The Musan mine, situated in Musan County, Hamgyong Province, North Korea, stands as a prominent open-pit iron mine on the Korean Peninsula. This study focuses on estimating the mining and dumping activities within the Musan mine area by analyzing digital elevation model (DEM) changes. To calculate the long-term volume changes in the Musan mine, we digitized and converted the 1:200,000-scale third topographic map of the Joseon published in 1918 and compared with interferometric synthetic aperture radar (InSAR) DEMs, including Shuttle Radar Topography Mission DEM (2000) and Copernicus DEM (2011-2015). The findings reveal that over a century, Musan mine yielded around 1.37 billion tons of iron ore, while approximately 1.06 billion tons of waste rock were dumped. This study is particularly significant as it utilizes a historical topographic map predating the full-scale development of Musan mine to estimate a century's mining production and waste rock deposition. It is expected that this research provides valuable insights for future investigation of surface change of North Korea where the acquisition of in situ data remains challenging.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. The location and a Google Earth image of the Musan mine.
그림 Fig. 2. Historical map of the study area published in 1918. (a) Historical topographic map of Hoeryeong, 1:200,000 scale with 50 m contours. (b) Musan mine area in the red box in (a). (c) 1:50,000 scale historical map of the same area as (b) where 20 m contours are only available on the right (Jinwhadong map) and none on the left (Musan map).
그림 Fig. 3. The DEMs used in this study. (a) Copernicus DEM (2011-2015). (b) SRTM DEM (2000). (c) 1918 DEM derived from a historical map. (d) Color-coded DEM changes of mining sites (yellow polygons) and dumping sites (magenta polygons).
그림 Fig. 4. Each area is represented by a DEM cross-section, where the Copernicus DEM is shown in red, the SRTM DEM in green, and the historical DEM in blue, with each corresponding to its respective profile.
그림 Fig. 5. Enlarged images of Fig. 3(d) for mining and dumping sites: (a–c) west storage areas from north to south, (d) the north storage area, (e, f) mining areas, and (g, h) east storage areas from west to east.
표 Table 1. Volume changes of the Musan mine calculated by DEM changes (km³)
표 Table 2. The estimated mass change of the Musan mine (×10⁶ ton)

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 DEM 간의 차분을 통해 획득한 고도 변화량을 이용해 체적 변화량을 산출하고 최종적으로 약백년 간의 철광석 채광량과 폐석 적치량을 계산하고자 한다. 1918년에 발간된 1:200,000 조선지형도는 이미지 형태로 되어 있어서 이를 디지타이징하고 고도 보정을 하여 DEM의 형태로 만들었고, 이를 2000년에 얻어진 SRTM DEM 및 2011–2015년에 얻어진 Copernicus DEM과 차분하여 부피 변화를 계산하였다.

제안 방법

1918년에 발간된 1:200,000 조선지형도는 이미지 형태로 되어 있어서 이를 디지타이징하고 고도 보정을 하여 DEM의 형태로 만들었고, 이를 2000년에 얻어진 SRTM DEM 및 2011–2015년에 얻어진 Copernicus DEM과 차분하여 부피 변화를 계산하였다.
지형도에서 얻어진 투영 정보와 좌표 정보를 바탕으로 개략적으로 지오코딩하여 EPSG:3857(WGS84/ Pseudo-Mercator) 좌표계로 재투영하였다. Bessel 측지계의 오차를 보정하기 위하여 최근의 Google Earth 광학 위성 영상과 비교하여 과거와 현재의 능선 및 계곡선을 참조하여 비교적 변화가 없는 15개의 지상기준점(ground control point, GCP)을 설정하였다. 정밀도 검증을 위하여 1:200,000과 1:50,000 두 가지 축척의 지형도를 모두 지오코딩한 후 비교하고 추가로 GCP를 설정하여 보정하였다.
3(d)는 DEM끼리 차분하여 고도 변화가 발생한 부분을 시기별로 색을 달리하여 나타낸 그림이다. 또한 DEM change를 통해 고도 변화가 발생한 지역과 현재 시점의 Google Earth 광학 영상에서 식별되는 적치장 및 채광장의 모습을 종합적으로 참조하여 각 적치장과 채광장의 경계를 구분하였다.
Bessel 측지계의 오차를 보정하기 위하여 최근의 Google Earth 광학 위성 영상과 비교하여 과거와 현재의 능선 및 계곡선을 참조하여 비교적 변화가 없는 15개의 지상기준점(ground control point, GCP)을 설정하였다. 정밀도 검증을 위하여 1:200,000과 1:50,000 두 가지 축척의 지형도를 모두 지오코딩한 후 비교하고 추가로 GCP를 설정하여 보정하였다. 지오코딩 된 1:200,000 지형도를 디지타이징 하여 등고선을 벡터(vector)로 추출하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 1918년 발행된 1:200,000 조선지형도(회령 도엽)와 InSAR DEM인 SRTM DEM (2000) 및 Copernicus DEM (2011–2015)을 이용하여 1935년부터 본격적인 개발이 시작되었던 함경북도 무산 노천광산의 지형변화를 살펴보았다

데이터처리

따라서 이러한 오차를 보정하기 위해 몇 가지 후처리를 수행하였다. 먼저, SRTM과 Copernicus DEM change 결과에서 광산지역을 제외한 비변화지역에 대한 평균 고도를 획득하였다. 이후 조선지형도 DEM과의 차이의 평균을 계산하여 비변화 지역에서의 수직 오차를 추정하였다.
이를 비교적 최근에 획득한 SRTM DEM과 Copernicus DEM과 비교하여 시간 순서로 인접한 DEM 간의 래스터 연산을 통해 고도 변화량을 산출하였다. 이 과정에서 광산 활동이 발생하지 않은 지역, 즉 고도 변화가 없어야 할 지역에서 최근 시점의 DEM과 조선지형도 DEM간의 일정한 고도 차이가 존재하는 것을 발견하였다.
본 연구에서는 1918년 발행된 1:200,000 조선지형도(회령 도엽)와 InSAR DEM인 SRTM DEM (2000) 및 Copernicus DEM (2011–2015)을 이용하여 1935년부터 본격적인 개발이 시작되었던 함경북도 무산 노천광산의 지형변화를 살펴보았다. 조선지형도는 InSAR DEM과의 분석을 용이하게 하기 위해 DEM화 되었으며, 광산 외 지역에서 발생한 고도 변화량에 대한 통계 값을 활용해 수직 오차를 보정하고 오차 범위를 산출하였다.

이론/모형

벡터 형태로 획득한 등고선에 TIN 보간을 수행하여 최종적으로 1918년 지도 발간 당시의 추정 DEM을 획득하였다. 모든 자료 처리는 오픈소스 지리정보시스템 소프트웨어인 Quantum Geographic Information System (QGIS)을 이용하여 수행하였다.

성능/효과

무산 광산 중앙의 채광지를 기준으로 서쪽, 북쪽, 그리고 동쪽에 각각 적치장이 위치하고 있다. 고도 변화값을 이용해 부피 변화량을 산출하고 연구 지역 일대의 암종 밀도와 폐석의 공극률 추정치를 이용하여 전체 기간(1918년~2015년)의 질량 변화량을 산출한 결과, 백 여년 동안 13억 7천만 톤의 철광석이 채굴되었고 10억 7천만 톤의 폐석이 매립 되었다. 두 값의 단순 차로서 철 생산량을 추정해 보면 약 3억 톤으로 계산되며, 이는 기존에 알려진 연평균 생산량을 고려할 때 의미 있는 결과로 사료된다.
6 m만큼 전반적으로 낮춰 보정하였다. 그 결과, 광산 활동에 의한 고도 변화만 남고 활동성이 없는 지역은 SRTM 및 Copernicus DEM의 고도와 비슷하게 나타나도록 보정되었다.
4는 각 영역별 DEM 단면도를 나타낸다. 조선지형도 DEM을 SRTM 및 Copernicus DEM과 비교했을 때, 비변화 지역에서 최근 시점 DEM보다 고도가 더 높게 나타남을 발견하였다. 순수한 광산 활동에 의해서만 고도변화가 나타나도록 조선지형도 DEM의 보정을 수행하였다.
이 영역은 1 시기 후반부터 2 시기 전반에 걸쳐 최대 약 110 m 이상의 폐석이 적치되었다. 종합적으로 서쪽 적치장에서는 약백년간 평균적으로 약 48 m의 적치가 발생하였다.

후속연구

그러나 연구 지역의 1:50,000 무산 도엽이 발견되지 않아 1:200,000 조선지형도를 사용할 수밖에 없었다. 한반도 대부분의 지역에서는 1:50,000 조선지형도가 존재하기 때문에, 이를 활용하면 근대 산업발전으로 인한 지형변화 연구로의 활용 가치가 클 것으로 기대된다.

참고문헌 (16)

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