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문제 정의
- 이에 본 연구에서는 다변량 통계분석 방법인 주성분 분석 (Principle Component Analysis : PCA) 기법과 지리정보시스템(Geographic Information System : GIS)을 이용하여 폐탄광지역에서 발생하는 지반침하에 영향을 주는 주요 요인들을 추출하고자 하였다.
제안 방법
- 석탄산업 합리화사업단(현 광해 방지 사업 단) 에서 해발고도 보정작업을 수행하여 작성한 수치갱내도를 래스터변환하여 지표로부터 지하 갱도까지의 심도 데이터베이스를 구축하고 버퍼링기법(BuffeHng)에 의해 갱도의 수평위치로부터 지표상 거리 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 연구지역에서 석탄산업합리화사업단(1999)이 수행한 지반 안정성 조사결과 취득한 38개 시추공 자료에서 지하수심도, 투수계수, RMR값율추출하였으며, 이들을 연구지역 전체 범위에 대해 해석하기 위하여 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하였다. 구축된 모든 데이터베이스는 1m X 1m 크기의 ArcGIS Grid 형태로 구축되었다.
- Analysis)을 실시하여 구축하였다. 석탄산업 합리화사업단(현 광해 방지 사업 단) 에서 해발고도 보정작업을 수행하여 작성한 수치갱내도를 래스터변환하여 지표로부터 지하 갱도까지의 심도 데이터베이스를 구축하고 버퍼링기법(BuffeHng)에 의해 갱도의 수평위치로부터 지표상 거리 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 연구지역에서 석탄산업합리화사업단(1999)이 수행한 지반 안정성 조사결과 취득한 38개 시추공 자료에서 지하수심도, 투수계수, RMR값율추출하였으며, 이들을 연구지역 전체 범위에 대해 해석하기 위하여 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하였다.
- 주성분분석 기법을 적용하기 위하여, 연구지역에서 기 관측된 지반침하 범위률 표1의 요인들과 동일한 형태의 래스터 데이터베이스로 구축하였고, 각 요인 자료들과의 래스터 연산(Map Calculator)을 수행하여 분석대상 요인들이 지반침하 범위내에 속하도록 데이터베이스를 재구축하였다.
- 지반침하에 영향을 주는 요인을 추출하기 위하여 1/50, 000 수치지질도, 1/5, 000 수치지형도, 1/5,000 토지특성도, 1/1, 200 수치갱내도 및 시추공 자료 등을 벡터형식의 공간자료로 구축하고 이로부터 지반침하 위험지역 분포를 공간적으로 해석할 수 있는 지질, 토지이용, 경사도, 지표로부터 지하 갱도까지의 심도, 갱도의 지표상 위치로부터의 수평거리, 지하수심도, 투수 계수, RMR(Rock Mass Rating) 값 등 8개 요인을 분석대상으로 선정하고 지리정보시스템을 이용하여 각 분석대상별로 데이터베이스를 구축하였다.
- 지질과 토지이용은 수치지질도와 토지특성도로부터 자료를 추출하여 래스터변환올 실시하였으며, 경사도는 수치지형도로부터 작성한 수치 표고모델 (Digital Elevation Model : DEM)로부터 표면분석 (Surface Analysis)을 실시하여 구축하였다. 석탄산업 합리화사업단(현 광해 방지 사업 단) 에서 해발고도 보정작업을 수행하여 작성한 수치갱내도를 래스터변환하여 지표로부터 지하 갱도까지의 심도 데이터베이스를 구축하고 버퍼링기법(BuffeHng)에 의해 갱도의 수평위치로부터 지표상 거리 데이터베이스를 구축하였다.
대상 데이터
- 연구대상 지역은 1999년 이후 21개소의 지반침하 발생 지역이 관측된 강원도 삼척시 도계읍 고사리로서, 위도 37° 14’ 26" ~ 37° 15' 24 "N, 경도 129° 2 ' 40” ~ 129°3‘ 30"E에 위치한다. 이 지역은 구 삼마탄광 주변으로 1975년부터 1989년까지 채탄활동이 이루어졌던 곳이다(석탄산업합리화사업단, 1999).
- 또한, 연구지역에서 석탄산업합리화사업단(1999)이 수행한 지반 안정성 조사결과 취득한 38개 시추공 자료에서 지하수심도, 투수계수, RMR값율추출하였으며, 이들을 연구지역 전체 범위에 대해 해석하기 위하여 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하였다. 구축된 모든 데이터베이스는 1m X 1m 크기의 ArcGIS Grid 형태로 구축되었다. 표은 분석대상별로 구축된 데이터베이스를 나타낸다.
데이터처리
- 각 요인별로 재구축된 래스터 데이터베이스는 Ascii 파일로 변환한 후 통계처리 프로그램인 SPSS에서 사용 가능하도록 엑셀 파일로 변환하였다.
- 주성분분석을 위해 각 요인별 자료 값으로부터 평균을 빼고 표준편차로 나누어 표준화한 후, SPSS 프로그램의 입력값으로 사용하여 주성분분석을 실시하였다. 표준화된 데이터는 평균 0, 표준편차 1이 된다.
성능/효과
- 1) 연구지역에서 지반침하 발생의 주성분1 은 RMR, 지짊, 갱으로부터 수평거리등 지질 및 지반강도 관련 요인으로분석되었으며, 주성분2는 지하수 분포와 밀접한 관련이 있는 것으로 분석되었다.
- 2) 지표로부터 지하 갱도까지의 심도는 추출된 모든 주성분에서 양의 적재값을보이고 있으며, 갱도의 지표상 위치로부터의 수평거리 또한 주성분2를 제외하면 모든 주성분에서 높은 양의 적재값을 보이므로, 지하 갱도의 분포는 지반침하 발생의 중요한 요인이라 할 수 있다.
- 429%를 설명하고 있다. 각 요인의 적재값은 모두 양의 적재값을 보이며, 루수계수, 지하수심도, 토지이용의 적재값이 높게 나타나는 바, 연구지역의 수리학적 요인과 관련이 있는 것으로 분석될 수 있다. 주성분3(PC3)는 갱심도와 갱거리가 높은 적재 값을 보이며, 주성분4(PC4)에서는 갱 심도가 높은 적재값을 보이고 있다.
- 553%를 설명하고 있다. 갱심도, RMR, 지질, 경사도, 갱거리 등이 양의 적재값을 보이고 있으며, RMR, 지질, 갱거리의 적재값이 높게 나타났다. 이를 통해주성분1은 지질 및 지반의 강도와 관련이있는 요인으로 해석될 수 있다.
- 따라서 주성분분석에 의해 얻어진 초기 4개의 주성분은 모두 고유치가 1이상으로서주성분으로 채택 가능하다고 볼 수 있으며, 이들은 전체 분산의 75.289%률 설명하였다.
후속연구
- 3) 주성분분석에 의해 폐탄광 지역의 지반침하에 영향을 주는 주요인울 추출하는 것이 가능하며, 분석결과 각 주성분의 기여율을 주요인의 가중치로 활용한 침하예측 등의 추가연구가 수행되어져야할 것이다.
- 4) 본 연구에서 분석되지 않은 취득 가능한 요인들을 추가적으로 고려하여 분석을 실시하는 것이 필요하며, 이를 타 폐탄광 지역에도 적용하여 비교분석함으로써 공통적인 주요인을 추출하기 위한 연구가 진행되어져야 할 것이다.
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