1. 서 론

디지털 뉴딜-디지털 트윈 기반 도시정보화가 중요시되고 있으며, 이중 첨단 ICT 기술을 활용한 스마트시티의 복합재난 방재 플랫폼 구축 사업 및 관련 연구가 요구되고 있다. 특히, 스마트시티의 설계, 시공, 유지관리 단계에서 높은 밀도, 해상도, 정밀도를 갖는 부지조사(지반조사/탐사, 원격탐사 등) 자료가 빅데이터 수준으로 축적됨으로써, 지반안전성 및 지진재해의 실효적 파악을 위한 인프라가 마련되고 있다. 스마트시티의 IoT 센싱 및 통합 플랫폼(모니터링, 예측, 경보, 대응, 복구)과 이를 연동한다면, 지진 등의 외력으로 인한 공간적 징후(침하, 경사, 응력, 수압 등)의 선제적 파악뿐만 아 니라 실감형 재현을 통한 체계적 대비가 가능할 것이다. 최근에는 AI 및 휴리스틱 응용기술을 BIM과 접목하여 액상화 및 비탈면 붕괴 가능성 평가, 연약지반의 그라우팅 가능성 평가 등 다양한 지진 및 지반방재 관점의 예· 경보 의사결정 도구가 개발되고 있다[1,2]. 이에 따라 만약 고정밀 부지조사 자료를 토대로 3차원/4차원(3D/4D) 지상/지하 공간정보를 구현할 수 있다면, 주요 영역 또는 시설물별로 지진지반운동 증폭, 액상화, 지진시 산사태 등으로 인한 복합적 재해를 정량적으로 평가할 수 있을 것이다. 또한, 이를 통해 추정된 취약지역 대상의 지반보강 공법 선정, 지하관로 적정 매설 심도/공법 선정 및 유지관리 센서 설치위치 결정도 가능할 것이다.

한편, 2016년 경주지진과 2017년 포항지진 시 지역고유의 지반공간 변동성으로 인해 부지효과, 액상화, 지진시 산사태 등 복합적인 지반재해 현상이 동시다발적으로 발생함에 따라 도심지 지진유발 복합지반재해(위험 도) 통합 평가의 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라, 국소 영역에 대한 고밀도 부지조사 결과를 이용하여 유효한 공간모델링 절차에 따라 연속적인 지층구조 및 지반특성 값의 3차원 공간분포를 확인할 수 있다면, 분석 절차 및 결과의 해석 신뢰도 확보뿐만 아니라 재해평가의 실감형 재현모델 구현이 가능할 것이다. 또한, 다양한 수치해석 기법을 접목함으로써, 지역특화된 내진해석 및 지반안전성 문제도 효율적으로 해결할 수 있을 것이다.

본 연구에서는 국내외 스마트시티의 지진지반방재 기술의 벤치마킹에 중점을 두고 고정밀 부지조사가 수행된 국내의 스마트시티 예정 영역을 대상으로 지진 시 액상화 등의 지반재해와 지반 취약성 정보를 확인하고 이를 토대로 한 공학적 의사결정 지원체계를 고찰하고자 한다. 부지조사는 일반적으로 사전조사, 지반조사, 원격탐사, 지반계측 등으로 구분되며, 지반방 재 목적으로 각 조사 단계별 취약부지를 중심으로 조사방법, 수량, 위치가 결정된다. 사전조사는 지진지반재해 유형(부지효과, 액상화, 지진시 산사태 등)의 예비추정을 위한 수치지형도, 단층선구조 및 표층지질특성 파악을 위한 지질도, 그 외 지표주제도(중력이상도, 지화학도 등) 등의 분석을 통해 실시된다. 지반조사는 설계지반정수 및 지반응답해석 입력변수 결정을 위한 시추조사, 시추공 탄성파 또는 표면파 탐사와 지반지진취약 관점의 심도/ 지층 대상의 시료분석을 포함한다. 원격탐사에서는 시공단계별 드론 사진 및 LiDAR 측량을 통한 지반상태 변화를 추적한다. 지반계측에서는 앞선 부지조사로부터 지진지반재해 취약지역 중심의 지반 변위, 응력상태 변화 등을 추적한다.

지진발생에 따른 지반침하(균등/부등)의 예·경보를 위해서는 부지조사로부터 획득된 다변량 및 광범위 부지특성값 뿐만 아니라 지반재해 관련 매개변수의 시공단계별 시공간 패턴 추정을 목적으로 4차원 지오메트리 (Geometry)[3]를 먼저 구성하게 된다. 이를 기준으로 하부지반구조 모델 링, 취약부지/심도/지층의 선정, 지반응답해석의 연동이 가능하다. 그 외에 도 관심 지반정수 대상의 공간적/추계적 상호상관성이나 밀도를 검토함으로써, 지층 구분, 관심 지반정수 분포, 연약지반/굴착 등의 예측 변위를 파악 할 수 있으며, 추가적인 지반조사 및 지반계측 계획의 의사결정에 활용할 수 도 있다. 액상화 재해 평가에서는 4차원 지오메트리를 기반으로 지진 시나 리오에 대한 액상화 유발 특성(안전율, 체적변형률, 유효응력 등)을 평가한 다. 이후 다양한 액상화 재해지수(LPI, LSN 등)를 기준으로 종합 위험지도 결정 기반의 액상화 보강공법 적용 영역, 종류, 물량을 도출한다. 또한, 액상 화 및 연약지반 부지특성으로 인한 침하 가능지역의 계측 시스템 구축 관련 의사결정을 지원한다. 특히, 단지 내 토지 용도(상업, 업무, 주거 등)에 따른 복합 지진지반재해 취약성을 지도 형식으로 제시하며, 성토, 굴착 등 토공 사 시 효과적인 지반정수 결정 및 계획 수립이 가능하다.

액상화 재해지도 작성을 위해서는 지도의 해상도, 분석절차의 정교함, 입력변수 조건 등에 따라 크게 3가지 수준(Macro-, Micro-, Nano-zonation) 으로 구분해 볼 수 있으며, 결과 정보 수준과 단계적 과정에 대한 개념을 Fig. 1에서 확인할 수 있다[4]. Macro-zonation은 격자간격이 더 크고, 획득가능한 지반정보의 종류가 지표주제도(지질도, 수치지형도 등)로 국한된 경우로서, 대체로 전국/광역도 영역 수준의 연산에 적용된다. 이 경우 동일한 공간 격자(Grids)를 기준으로 지표 주제도를 재분류, 군집화함으로써 단위격자별로 지질 및 지형특성 정보를 부여할 수 있도록, 액상화 재해지도 표준모델을 설계한다. Micro-zonation은 지반조사 자료 수집, 오차검증, 그리고 적합한 지구통계학적 공간보간 기법을 적용하는 일련의 과정으로 구현된다. 대상 지반물성값은 대체로 광역부지 영역을 포괄하여 정의가능한 공학적 지층분류(매립토, 퇴적토, 풍화토, 풍화암, 연암 이하의 기반암)이 며, 그 외 층별 대푯값(표준관입시험의 N값, 전단파속도 외 기본물성값 정 보)이 이에 해당한다. 이때 2차원(2D) 형태의 액상화 안전율이 산정되어, 이를 적층(Over-layering)하는 방식으로 2.5차원(2.5D; Pseudo-3D)의 액상화 안전율의 공간모델 생성이 가능하다. Nano-zonation에서는 지반 물성/특성값의 수평/수직성분의 공간상관성을 검토하고, 시추조사 외 시추공 또는 지표 물리탐사, 콘관입시험 등의 원위치 조사 결과를 포괄하여 3차 원 지반공간모델 생성이 가능하도록 구성한다. 구현된 지반공간모델을 토대로 2차원 또는 3차원 액상화 재해도 구축이 가능하다. 특히, 지반물성 및 동적특성 정보의 공간적 상관성을 고려한 3차원 지반 공간격자 정보를 구축한다면, 액상화 발생 가능 지층과 비액상화 상부층의 공간적 연속성을 고 려하여 액상화 재해도 정보 구축이 가능하다.

본 연구에서는 시범적으로 선정된 대상 도시개발 영역의 고밀도 부지조사 결과를 토대로 지구통계학적 지반공간모델링 기법 기반 Nano-zonation 을 적용함으로써, 고해상도의 3차원 요소망을 구성하였다. 이를 반영한 지 오메트리 및 지반재료 물성 정보의 전처리와 지반응답해석 이후의 결과 통계처리가 가능한 모듈을 개발·적용하였다. 그 결과로 3차원 공간상 지반응 답 및 변위특성을 연동하여 액상화 재해지수 기준의 2차원 액상화 재해지도를 작성하였다. 이외 3차원 요소망 기반의 지반해석을 통한 연약지반 취약성과 지진증폭 특성도 함께 검토하였다.

2. 대상영역 및 부지조사 정보 데이터베이스 구축

대상영역은 국내 해안 매립 스마트시티 예정 지역이며, 기본/실시/제안 설계 단계별로 부지조사가 이루어졌다. 특히, 도시개발 설계 시 시추공과 공내탐사 시험공의 수량 및 공간배치는 지반공학적 공간모델링의 효율화 및 예측 정밀도 향상을 위해서 신규 수행되었다. 대체로 대상 영역 전체면적을 기준으로 100 m² 격자망(10 m × 10 m)을 구성하고, 단위격자당 1공 이 상이 배치될 수 있도록 구성하였다(Fig. 2(a)). 그중에서도 대상 영역 내 도로선형을 따라서 설계하고 건물 예상부지의 경우는 건물 중앙 및 사분면을 중심으로 조사지점을 배치하였다. 기본/실시설계 시 시추공 자료만을 이용 하여 토사지반 두께의 공간분포 경향을 정규 크리깅(Ordinary kriging)을 기반으로 파악하였으며(Fig. 2(c)), 토사지반 두께가 10 m 이상인 구역(동 북쪽 영역)에 대해서는 단위격자당 2공 이상이 배치될 수 있도록 하였다. 원지반의 지형 형상을 모사하기 위해서 드론 및 GPS 수준측량이 수행되었으며, 이를 통해 픽셀당 5 cm의 정사영상 해상도(5 cm/px)를 갖도록 하였다 (Fig. 2(b)).

설계지반정수 및 지반응답해석의 입력변수(지반동적물성값 등) 획득을 위해 깊이방향 1 m 이하 간격으로 원위치 시험과 토사 시료의 물성시험이 수행되었다(Table 1). 시추조사 및 표준관입시험(Standard Penetration Test; SPT)은 253공에서 실시되었으며, 연약지반의 연속적 강도 및 역학 특성(압밀지수, 압밀도 등)을 파악하기 위해서 피에조콘 관입시험(Piezocone Penetration Test; CPTu)은 28공에서 수행되었고 그 중 20공에서는 간극 수압 소산시험도 실시되었다. 지반동적물성값 획득을 위한 다운홀 탄성파 시험(Downhole seismic test)과 부유식 PS 검층으로 각각 45공과 20공이 조사되었으며, 현장 채취 시료를 이용한 공진주 시험(60회)과 반복삼축시험(50회)을 통해 지반 지진거동 해석과 액상화 검토를 위한 지반동적특성 을 파악하였다.

수집·조사된 시추조사 및 지반동적특성 자료의 현황 파악과 구조분석을 통해 자료를 체계화하고 이를 통해 데이터베이스 내 테이블 구조 및 테이블 간 연계성을 설정하기 위하여 데이터베이스 표준화 방법론에 따라 지반공 간정보 데이터베이스를 설계하였다(Fig. 3). 이때, 지속적인 지반조사 및 지표특성 자료의 취득과 관리를 위해 관계형 공간데이터베이스(Spatial RDBMS) 스키마를 기준으로 설계하였다. 지진공학적 지반정보는 크게 시 추를 통해 획득한 시추조사 자료와 지반의 동적 특성을 파악하기 위해 수행된 지반 동적 특성 시험 자료로 구분된다[5]. 시추조사 자료는 시추주상도 상의 시추 위치, 시추일 정보를 포함하는 시추일반 정보와 각 지층별 두께, 색, 강성 등의 특성정보를 기술한 층상정보로 구분된다. 또한 시추과정 상 표준관입시험(SPT)을 통해 확보한 N값 정보와 풍화대 또는 기반암의 풍화도를 파악하고자 RQD(Rock Quality Designation) 값을 입력할 수 있도록 구성하였다.

다운홀 탄성파 시험, 피에조콘관입시험 등의 현장시험과 실내시험을 통해 확보된 지반동적특성 분석 자료를 입력할 수 있도록 크게 심도별 전단파 속도(Shear wave velocity; V_S)와 같은 탄성파 시험 정보, 전단강성 및 감 쇠비에 대한 공진주 시험 정보, 반복 응력에 대한 응력비를 산정한 반복삼축 시험 정보로 구분하였다[6]. 그러나 대부분의 대상영역 내 시추조사 자료는 시추주상도에 국한된 정보 위주로 구축됨에 따라, 최대한의 지반 및 지반동적특성 공간정보 파악을 위해서는 SPT-N값과 다양한 지반물성값의 경험적 상관관계 활용이 필수적이다[7,8]. 본 연구에서는 다운홀 시험을 통한 V_S를 우선 적용하며, 시추 및 SPT만 수행된 지점에 대해서는 N값과 V_S 간의 상관관계식[6]을 통해 경험적으로 V_S를 추정하고 3차원 지반공간모델링의 입력변수로 정의하였다.

3. 고정밀 공간지반모델링 기반 3차원 정보 구현

시추정보는 중력방향의 2차원 평면 내에서 점(Point)의 형태로 분포하기 때문에 광역 영역의 공간상 연속적인 지반특성을 파악하기 위해서는 적 합한 공간보간 기법적용이 필요하다. 최근 ASTM에서는 2018년에서 2019년에 걸쳐 지구통계학(Geostatistics) 기법을 기반으로 한 지반조사 방법 및 3차원 지반정보 분석에 대한 가이드라인(ASTM의 D5549-19, D5922-18, D5923-18, D5924-18)을 새롭게 제정하였다[9]. 현재 국내에 서도 BIM이 건설 관련 공공 부분을 중심으로 적용되기 시작하면서 3차원 지반 공간정보에 대한 최적화된 데이터베이스 구축 및 가시적 표출의 표준 화에 대한 필요성이 충분히 인식된 상황이다.

Sun and Kim[10]은 지반정보 DB 기반의 지진증폭특성에 따른 지진재해 추정·평가 절차(Fig. 4)를 다음과 같이 제안하고, 이를 서울, 부산, 인천 등 대도시의 광역 지역을 대상으로 적용하였다.

본 연구에서는 시추조사 및 다운홀시험 결과 데이터베이스로부터 정의 된 지층분류 및 V_S 포함 동적 지반정수를 대상으로 지반 지진재해 평가 절차 [10] 및 지구통계학 기반의 공간보간 기법(ASTM D5549-19)을 적용하여 3차원 요소망을 구현하였다. 절차에 따라 먼저 지층분류는 시추주상도상 의 매립점성토층, 매립사질토층, 퇴적점성토층, 퇴적사질토층, 풍화토층, 풍화암층, 연암층으로 구분하였다. 지반동적특성 정보는 측정 또는 SPT-N 값으로부터 추정·변환된 V_S와 동적물성값(G_d, E_d, K_d, u_d)으로 정의하였다.

두 번째로 지구통계학적 공간보간 기법은 역거리 가중치법(Inverse distance weight), 크리깅(Kriging), 시뮬레이션(Simulation) 중에서 베리오그램 모델링 시 상관거리(Correlation distance)와 교차검증에 따른 예 측정밀도가 높은 방법을 선정한다. 여기서, 베리오그램 모델링은 중력방향 X-Y 평면상 또는 심도 방향으로 동적지반정수들의 자기상관/자기공분산과 같은 일정한 거리 이내 자료들의 공간적 유사성을 나타내는 척도로 정의 된다. 교차검증(Cross-validation) 방법을 적용하여 예측 신뢰도를 확인하였으며, 교차검증은 대상 영역의 자료들 중 하나를 미지의 값으로 가정하여 나머지 자료로부터 이를 예측하고 이 과정을 전체 자료 각각에 대하여 실시한 후 각각의 예측값과 기지값을 비교함으로써 이루어진다[11]. 크리깅은 최선의 선형 불편 추정자 개념을 적용한 통계분석 방법으로서, 추정값은 주변자료들의 선형조합에 따라 오차 분산이 최소화되고 잔류오차가 0이 되는 추정자로 정의되며, 정규 크리깅이 대표적이다. 순차 가우시안 시뮬레이션 (Sequential Gaussian simulation) 등의 시뮬레이션 기법은 지반물성값들 의 평균과 분산을 유지하면서 자료를 생성해 내는 기법으로서, 주어진 자료 의 공간적 상관관계가 반영되면서 자료의 공간적 불균질성의 모사가 가능 하다. 본 연구에서는 역거리 가중치법, 정규 크리깅, 순차 가우시안 시뮬레이션의 정밀도를 토층 두께 대상의 예측 오차로 비교하였다. 그 결과, 공간 격자망의 예측오차 분포(Fig. 5)는 순차 가우시안 시뮬레이션의 결과가 상 대적으로 낮았으며, RMSE(Root-mean-square error)는 각각 1.6, 1.2, 0.3으로 결정됨에 따라 예측 오차가 가장 낮은 순차 가우시안 시뮬레이션을 3차원 공간보간 기법으로 적용하였다.

세 번째로 X-Y 평면상 격자크기를 결정함에 있어서, 격자크기 후보군 (50 m, 20 m, 10 m, 5 m, 3 m, 1 m, 0.5 m)에 대해서 두 번째 단계와 마찬가지로 교차검증을 통해 최저 예측 오차를 갖는 격자간격을 결정한다. 이에 따라, 5 m 간격크기일 경우 최저 예측 오차였으며, 본 연구에서는 5 m × 5 m × 1 m(조사심도 간격 기준) 간격의 3차원 격자망으로 설계하였다. 최대 심도는 시추주상도 상 최대 조사심도(60 m)를 기준으로 정의하였다(Fig. 6). 네 번째로 공간격자를 기준으로 순차 가우시안 시뮬레이션을 통한 공간보간을 수행할 경우, 단위격자별 보간 결과의 대푯값을 설정할 필요가 있다. 일반적으로, 단위격자별 보간 결과의 평균값으로 정의되지만, 향후 내진설계를 위한 액상화 재해도 관점에서 보수적/비보수적 분석이 필요할 경우, 이를 위한 특성값(평균값, 최댓값, 최솟값, 중앙값)의 결정이 우선되어야 한다. 본 연구에서는 가장 일반적으로 적용되는 평균값을 기준으로 지층두께 및 전단강도에 대한 공간격자 대푯값 추출방법을 적용하였다.

지층 및 지반동적특성의 공간적 변동성을 고려하여 지반공학/지진공학 수치해석을 위한 지층, SPT-N값 및 기타 지반물성값의 3차원 요소망을 Fig. 7과 같이 구현하였다. 토층 두께 분포도(Fig. 2(c) 참조)와 마찬가지로 대상지역의 동북방향으로 최대 16 m의 토사층 두께 분포를 보였다. 점성토와 사질토 지반의 평균 두께는 각각 3.4 m와 4.2 m이었으며, 최대 두께는 동북쪽 구역을 중심으로 6.2 m와 7.1 m이었다. 또한, 각 지층별 설계지반정 수와 동적특성값의 평균값은 Table 2 및 Table 3과 같다. 이들 물성값을 기 준으로 8개 지층별 유한요소해석 입력변수(기하형상, 재료, 하중, 지하수위 등) 및 지반지진공학 해석변수(지진계수, 물성 변화, 기하형상 변화 등)를 정의할 수 있다.

4. 액상화 평가를 위한 지반응답해석 및 재해지도 작성

본 연구에서는 다양한 지진파, 복잡한 지표 및 지하 지오메트리, 모사된 지층 및 지반동적특성이 포함된 3차원 지반공간정보를 반영한 입력모듈과 공학적 통계분석을 위한 내진해석 전후처리 전용 모듈을 개발함으로써 지역고유 지반특성 기반 지반응답해석의 효율성을 극대화하고자 하였다 [12]. 개발 모듈은 범용 지반 유한요소해석 소프트웨어인 ZSoil[13]과 연동되어 전처리, 해석, 후처리 단계를 구현한다. 이 연구의 대상 영역에 대해 해석 전후처리 모듈을 이용하여 3차원 공간지반모델을 반영한 3차원 요소 망을 자동 분할하였다. 액상화 평가를 위하여 ZSoil에서 제공하는 지반 구 성모델인 다짐 모델(Densification model[14])을 적용하였으며, 이는 표 준 HSS(Hardening soil with small-strain extention[15]) 모델에 체적변형률 특성을 추가한 모델이다. 다짐모델에서 반복하중에 따른 누적체적변 형률(ϵ^acc)은 초기간극비(e₀ ), z, C₁ , C₂ 계수와의 관계(식 (1))로 정의된다 [14].

여기서, z ( = 0.25 N γ 0 2 )는 반복횟수(N)와 전단변형률(γ₀ )과의 관계로 정의 된다.

액상화 평가를 위해 Table 4와 같이 발생 메커니즘과 주파수 특성이 다 른 7개 지진파 조건에 따라 해석이 이루어졌다. 판경계 지역의 단주기 지진 파(Hachinohe) 및 장주기 지진파(Ofunato), 판내부 지역의 지진파(포항 지진, 경주지진, Tabas, Nahanni), 장단주기 성분에 비교적 치우침이 없는 인공지진파가 적용되었다. 3차원 요소망 기반의 각 지진파 조건별 3차원 지반에서의 최대가속도와 반복전단응력비(Cyclic stress ratio; CSR) 및 액상화 안전율(Factor of safety; FS)의 공간분포를 Fig. 8과 같이 확인하였다. 액상화 관련 반복저항응력비(Cyclic resistance ratio, CRR)는 SPT-N 값 및 (N₁)_60,CS(세립토 함유량 포함 보정 N값)[16]의 3차원 공간모델을 기준으로 산정되었으며(Fig. 7(b) 참조), CSR은 ZSoil을 통해 해석한 3차원 최대가속도 정보로부터 계산되었다. 액상화 안전율(FS=CRR/CSR)은 0.5~5.0의 분포를 보였으며, 대체로 심도가 깊어질수록 커지는 경향을 보였다. 특히, 퇴적토에 비해 상대적으로 하부에 위치하고 일반적으로 더 견고한 풍화토 지층에서 커지는 경향을 확인할 수 있었다. 대체로 3~5 m 심도 내 지반의 약 12%는 액상화 안전율이 1.0 이하로 취약하게 나타났으며, 토 층 두께가 상대적으로 두꺼운 동북쪽 영역(Fig. 2(c) 참조)이 지진증폭 특 성이 두드러짐에 따라 액상화 취약 부지가 집중분포하였다.

3차원 지반공간정보 모델과 ZSoil을 통해 지반응답해석된 3차원 액상화 안전율(Fig. 8)을 기반으로 2차원의 액상화 재해지도를 작성하였다. 본 연구에서는 국내외에서 액상화 재해도 및 이로 인한 피해 정도를 판단하기 위하여, CSR과 CRR을 이용한 안전율 평가 방법 및 액상화 발생으로 인한 피해현상을 반영한 액상화 가능 지수(Liquefaction Potential Index; LPI) 와 지반체적변형율을 고려하는 액상화 심각 지수(Liquefaction Severity Number; LSN)를 도입하였다. 작성할 재해지도의 2차원 격자망은 3차원 격자망에 근거하여 5 m × 5 m로 설계하였으며, 각 단위격자별 주상도 정보(액상화 안전율 및 체적 변형률 함수)를 기반으로 LPI 및 LSN을 산정하였다.

Ishihara et al.[17]는 액상화에 의한 피해와 대상 지반을 구성하는 전체 지층의 액상화 안정성과의 관련성을 제시하였다. 액상화 미발생 층의 두께가 기준값보다 크면, 액상화로 인한 지반 붕괴는 발생하지 않을 것으로 보고, 층별 두께, 지표면으로부터의 깊이를 고려한 액상화 평가 필요성을 제안하였다. LPI는 액상화가 발생할 경우 지표에 영향을 미치는 깊이로 판단 되는 지하 20 m까지의 액상화에 대한 취약성을 누적한 값이므로 액상화로 인한 지표면 피해 정도와 큰 상관관계를 보였다[18]. 또한, LPI는 지표면부터 심도 20 m까지 F(z)와 W(z)를 곱한 값을 누적하는 적분 형태의 계산값 (CPTu와 같이 연속 측정되는 시험 자료에 적합) 또는 SPT-N값과 같이 불 연속 자료를 이용하는 누적 평균 형식의 식 (2)로 정의된다.

여기서, z는 지표면부터의 심도로 정의되며, W(z)는 액상화 발생 심도를 고려하기 위한 가중치 함수로서 20 m 이내 심도의 지반에서는 W(z) = 10.0.5z, 20 m 이상의 지반에서는 0으로 적용한다. F(z)는 각 심도에서 액상화에 대한 안전율의 가중치로 안전율이 1 이하인 경우 F(z) =1.FS이며, 안전율이 1 이상인 경우는 0으로 정의한다[18].

Iwasaki et al.[18]과 Toprak and Holzer[19]은 LPI가 5보다 작은 경우 액상화로 인한 피해가 미미하지만, 15보다 큰 경우 큰 피해가 예상된다고 제시하였으며, 이 기준은 LPI를 이용한 액상화 평가 시 기준으로 널리 적용 되고 있다(Table 5). 특히, Iwasaki et al.[18]은 일본지역의 85개 지진에 의한 액상화 피해 정보를 이용하여 액상화 피해 정도 제시하였으며, 액상화 대상 시추조사 지점 중에서 액상화가 발생한 지역에서 LPI>15인 지점은 전체의 50%이고, 액상화가 발생하지 않은 지역에서 75%가 넘는 지점이 LPI<5인 것으로 조사하였다. Toprak and Holzer[19]은 기존 액상화 피해 사례 분석을 수행하였다. 중간값인 50% 정도의 지점(5<LPI<12)은 모래 분사(sand boil)와 측방유동(lateral spread), 그리고 하위 25% 지점(3< LPI<10)은 모래 분사가 발생하고, 상위 25% 지점(5<LPI<17)은 측방유동이 발생한 것을 확인하였다. 그 결과, LPI가 5, 15인 부지 조건에서 액상화 발생 징후가 나타날 가능성이 각각 58%, 93%라고 결론지었다[19].

LSN은 지난 2010년과 2011년 뉴질랜드 캔터베리에서 발생한 연속지진 이후, 뉴질랜드, 미국, 일본의 연구기관을 중심으로 CPTu 결과를 이용 하여 0~20 m 심도 지반의 확률론적 액상화 재해 특성을 평가하고 LPI를 이용한 액상화 평가법을 개선하기 위하여 식 (3)과 같이 제안되었다.

여기서, ϵ_υ는 심도 z에서 계산되는 지진 이후 체적변형률로 정의된다. LSN 은 지진발생 시 지반내부 토사 입자 간의 배열 재배치로 인한 지반 밀도변화 및 침하에 대한 고려가 가능하다. 따라서 LSN은 LPI와 달리 액상화 안전율이 1 이상인 경우에도 액상화 평가가 가능하고, 체적변형률 함수[20,21]가 적용되므로 지반 침하 현상을 추가확인할 수 있다(Table 5).

일반적으로 수치해석 기반의 액상화 평가를 수행하려면 지반의 과잉간 극수압 발산 및 소산에 따른 체적변형률 계산을 위하여 전응력 해석이 아닌 유효응력 해석이 수행되어야 한다. ZSoil은 지하수위 변동에 의한 유효응력 해석이 가능하지만, 본 연구에서는 LPI 산정을 위한 액상화 안전율 및 LSN 산정을 위한 액상화 안전율과 체적변형률의 관계(LSN 산정)[21]를 이용하였다. Tonkin & Taylor Ltd.[22]는 뉴질랜드 Christchurch에서 발생한 액상화 피해현상과 LPI 및 LSN 예측결과를 비교하였으며, 두 지수 모두 대체로 양호한 예측 정밀도를 보였으나 LSN이 LPI에 비해 근소하게 높은 수준으로 나타났다. LSN>10이상인 경우 측방유동, 부등침하 등의 전범 위적 지반 변형이 유발될 수 있음을 확인하였다.

Kim et al.[23]은 2017년 포항지진(M_L 5.4) 시 모래 분사 등의 액상화 재해 현상과 LPI 및 LSN과의 상관성을 발생확률 모델과 예측 정확도를 토대로 평가하였다. 이 평가에서는 LPI와 LSN을 기준으로 액상화 재해현상 을 유발하는 임계값 중 최대 예측정확도를 갖는 구간은 각각 2와 10이었다. 또한, LPI와 LSN의 해당 임계값을 기준으로 포항지역 진앙지 및 액상화 재해현상 발생지역에 대해 액상화 재해지도를 구현하였으며, 이는 재해지도 작성 방법 중 Micro-zonation에 해당한다. 향후 연구를 통해 국내고유 지반특성 및 액상화 재해유발 가능성을 반영한 갱신된 LPI 및 LSN의 등급 기 준 개선에 관한 토의가 요구된다.

본 연구에서는 지층 심도 및 액상화 발생 심도, 액상화 안전율을 모사 및 해석한 3차원 지반공간정보로부터 LPI 기반 액상화 재해지도를 Fig. 9 와 같이 구현하였다. 입력 지진파 조건별로 LPI 분포 경향은 일부 상이하였지만, 대체로 LPI>5(액상화 가능성 ‘높음’ 수준)인 구간(노란색 또는 붉은색 계열)은 대체로 북쪽 및 남쪽 일부영역에 집중되었다. 해당 구간은 사질토 지반(매립토, 퇴적토) 층후가 약 6.5 m이었으며, 지하수위는 0.5 m 정도였다.

Fig. 10은 3차원 공간상 액상화 안전율 기준의 체적변형률 및 지층 심도를 이용하여 LSN 기반 액상화 재해지도를 제시한 것이다. LPI 기반 재해지 도(Fig. 9)와 유사하게 북측 및 남측 일부 영역을 중심으로 LSN>5인 구간 (지도상 노란색 또는 붉은색 계열)이 집중되었다. 특히, LSN>30(액상화 피해수준 ‘심각’이며, 200 m 이상의 변위를 유발) 구간(지도상 붉은색 계 열)이 LPI보다 상대적으로 광범위하게 분포하였다. 이는 LPI는 안전율 1 미만인 경우에 대해서만 계산되지만, LSN은 안전율 2 미만인 경우를 포함 하여 계산되므로, LSN 격자 중에서 계산 대상 격자의 비율이 LPI보다 많기 때문이다.

일반적으로 액상화 재해지도 작성 관련 연구에서는 LPI 및 LSN 등 개별 액상화 재해지수별 분포도나 재해(피해) 현상과의 등급기준에 따라 재해지도가 작성될 수 있다. 액상화 재해지수와 유발 피해현상과의 상관관계로부터 일반적 또는 지역적 액상화 확률모델이 제안되고 있으나[24], 국내 지반 및 액상화 민감도 특성에 따른 지역모델 연구는 미흡한 수준이다. 또한, 두 가지 이상의 액상화 재해지수의 관계를 고려한 통합분석 방법에 관한 연구는 극히 드물다. LPI 및 LSN 기반의 각 액상화 재해지도의 등급조건에 따라 재해 수준을 추정할 수 있으나, 이 연구에서는 두 재해지도로 결정된 액상화 재해 등급을 조합함으로써, 내진설계 관점에서 보수적인 액상화 재해 지도를 재구성하였다. 이를 위해 동일격자를 대상으로 Table 5의 LPI 또는 LSN에 의한 액상화 등급이 심각한 수준일수록 해당 격자의 대표 등급으로 결정하였다. 예컨대, LPI를 기준으로 ‘Not likely’이고, LSN을 기준으로 ‘Possible’인 격자는 상대적으로 심각한 등급인 ‘Possible’로 정의한다. 이런 과정을 적용하여, Fig. 11과 같이 모든 격자에 대해 종합 액상화 재해 등급을 각 입력지진파 조건에 따라 결정하였다. 입력지진파별로 공간분포 경향은 상이하였으며, 남측영역(주로 평균경사도 5° 이상의 구릉지)을 중심으로 ‘Not likely’ 등급으로 도출되었다. 그 외 대부분의 영역은 ‘Possible’ 등급으로 결정되었으며, 북측 일부 영역을 중심으로 LPI>5이면서, LSN> 30인 구간의 ‘Likely’ 등급이 분포하였다.

5. 공간지반모델 기반 지반 취약성 평가

모사된 3차원 지반공간모델(요소망)를 기준으로 액상화 해석 및 재해지도 작성 외에도 대상영역에 대해 확보/분석된 자료를 이용한 연약지반 취약 특성 및 지진증폭 취약특성의 정보 표출(Fig. 12)이 가능하다. 먼저, 지층 구분 및 SPT-N값 모델(Fig. 7 참조)로부터 연약지반 지층(N≤15 및 점성토 지반)의 두께 분포 경향을 파악할 수 있으며, 최대 20 m 층후를 갖는 연약지반 영역이 북측방향으로 갈수록 두껍게 분포하였다. 연약지반 압밀침하 해석을 통해서 총침하량 분석이 가능하며, 연약지반 층후와 유사하게 대체로 최대 침하량이 96.2 cm인 구간이 북측에서 중앙부로 갈수록 크게 예 측되었다. 또한, 점착력은 심도 4 m 이하의 점성토 지반을 중심으로 최대 123.23 kN/m²의 분포를 보였다. 이와 함께 내진설계기준 지반분류 및 지 반응답 매개변수 특성을 파악하기 위해서 측정 또는 SPT-N값으로부터 변 229 환된 V_S를 바탕으로 30 m 심도 평균 전단파속도(V_S30)를 결정하였으며, 남측 산지를 중심으로 1,000 m/s 내외의 큰 V_S30 분포를 나타낸 반면, 북측 구 역에서는 450 m/s 이하의 작은 V_S30 분포를 보이면서, 토사층이 두껍고 점착력은 높으며, 예측침하량이 큰 분포 경향을 보였다.

연구 관심 지역의 고해상도 지표면 기하 및 지반 특성을 반영한 3차원 지반 모델 구현을 통해, 다양한 지반공학 설계문제(연약지반 강성 및 침하 예측) 해결은 물론 내진설계 관점의 지반분류 및 액상화 해석의 연계 활용이 가능함을 확인하였다. 이러한 활용 뿐만 아니라 기존 지반조사 지점 기준의 설계지반정수 결정 및 해석적 상호검증을 포괄하는 모델 구축 관련 향후 연구가 추진되어야 할 것이다.

6. 요약 및 결론

본 연구에서는 도시개발 예정 영역에서 조사 및 획득된 고밀도/고정밀 부지조사 자료를 이용하여 고해상도의 3차원 공간지반모델을 구현하였으며, 이를 토대로 지진유발 지반재해 평가 방안을 고찰하고 대표적으로 액상 화 재해의 공간정보를 표출·제시하였다. 뿐만 아니라, 구축 지반모델의 주요 특성변수 추출·연산을 통해 지반 취약성 평가를 위한 정보를 도출·제시 하였다.

특히, 지구통계학 기법 적용 공간모델링의 효율화를 위해 부지조사 수량 및 배치, 그리고 조사 방법론을 설계하고, 역거리 가중치법, 정규 크리깅, 순차 가우시안 시뮬레이션의 적용 간의 오차 비교를 통해 순차 가우시안 시뮬레이션 기반의 5 m × 5 m × 1 m 3차원 격자 단위의 공간지반모델을 구축하였다. 이러한 공간격자 모델을 연계하여 수치해석 요소망을 구성하고, 다양 한 입력 지진파 조건에 대한 지반응답해석을 통해 대상 공간영역의 가속도 분 포 및 액상화 안전율을 도출하였다. 수치해석을 통해 계산된 액상화 안전율을 토대로 LPI 및 LSN 기반의 액상화 재해지도를 작성하였으며, 기존의 일반적인 지반조사 주상도 기반 액상화 재해지도와의 차이점은 다음과 같다.