1. 서 론
2. 수치해석
2.1 수치해석 방법 및 순서
2.2 해석단면 및 해석조건
2.3 2024년 계측 데이터를 활용한 지반 투수계수 역해석
2.4 지하수위가 지반 붕괴에 미치는 영향 분석
3. 결 론
1. 서 론
최근 기후변화로 인해 국지성 집중강우의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있으며, 이에 따른 지반 붕괴 사례도 지속적으로 보고되고 있다. 특히, 강우로 인한 지하수위 상승은 지반의 포화도를 증가시키고 간극수압을 높여 지반의 안정성을 저해하는 주요 원인으로 작용한다.
Lee et al.(2003)은 현장실험과 수치해석을 통하여 강우에 따른 지반침투수에 대한 모관흡수력 감소 영향은 시간적 지체현상을 보여 강우가 멈춘 뒤에도 사면의 안정성 저하가 발생할 수 있음을 확인하였다. 또한 강우강도 뿐만 아니라 강우지속시간이 사면 안정성에 큰 영향을 미친다고 보고하였다. Kim et al.(2005)은 현장 계측을 통하여 자연 사면에서의 강우 침투 특성을 분석하였다. 분석 결과 분석 기간 중 발생한 최대 강우량이 발생했을 때 지하수위 변화가 가장 크게 나타났다. 이에 산사태 평가 시 강우 침투에 의한 지하수위 상승을 고려해야 한다고 보고하였다. Tanaka et al.(2009)은 초음파를 이용한 현장 지하수위 모니터링 기법에 대한 연구를 수행하였다. 이 과정에서 집중호우로 인한 지하수위의 상승은 사면 내 단위중량을 증가시키고 이에 따라 전단강도가 감소하여 사면 붕괴를 유발한다고 보고하였다. Yang & Jang(2010)은 암반 사면에 대하여 수치해석을 통해 지하수위 변화에 따른 안정성 검토를 수행하였다. 해석 결과 사면의 안정성은 지하수위에 따라 크게 변하여 지하수위에 대한 정밀 조사가 필요하다고 보고하였다. Vali et al.(2018)은 현장시험과 실내시험, 수치해석을 통해 보강사면의 안정성에 대한 지하수위 변화의 영향을 분석하였다. 분석결과 지하수위가 낮아질수록 변위가 감소하고 안전율은 증가함을 확인하였다. 이에 지하수위가 성토체의 거동에 큰 영향을 미친다고 보고하였다. Jelani et al.(2020)은 수치해석을 통해 지하수위 변화에 따른 인공 사면의 안정성을 분석하였다. 분석 결과 지하수위가 상승할수록 원호파괴면이 두껍게 형성함을 확인하여 지반 안정성을 저하시킨다고 보고하였다. Santoso et al.(2021)은 지하수위의 변화가 사면 안정성에 미치는 영향을 규명하기 위해 수치해석을 수행하였다. 수치해석 결과 지하수위와 사면의 안전율은 음의 선형 상관관계를 가짐을 확인하였다. Hosseini et al.(2023)은 실내실험과 수치해석을 통하여 지하수위 변화가 사면의 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 지하수위 상승이 간극수압과 침투면의 증가를 유도하여 지반 포화도가 증가함으로써 사면 안정성을 저하시킨다고 보고하였다.
이렇듯 강우에 의한 지하수위 상승과 지반 안정성 저하 간의 상관관계에 대한 연구가 수행되었으나, 실제 붕괴 사례를 대상으로 한 역해석 기반의 분석은 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지반 붕괴가 발생한 대상 지역을 사례로 하여, 붕괴 이후 지반이 안정화되는 단계에서 실측한 지하수위 자료를 통해 지반 투수계수를 얻고자 역해석을 수행하였다. 역해석을 통해 산정한 지반 투수계수를 토대로 붕괴 시점의 지하수위 상승과 지반 붕괴 간의 상관관계를 정량적으로 분석하였다. 이를 통해 강우에 따른 지하수위 상승이 지반 안정성에 미치는 영향을 확인하였다.
2. 수치해석
2.1 수치해석 방법 및 순서
강우에 따른 지하수위 상승이 지반 안정성에 미치는 영향을 확인하기 위해 상용 지반해석 프로그램인 Plaxis-2D을 이용하였다. 이 때 지반 내 지하수위를 분석하기 위해 계산 유형을 Flow only로 적용하였다. 해당 계산 유형을 통해 설정한 지점의 간극수압, 지하수위 등을 확인할 수 있다. 본 연구의 수행 순서를 Fig. 1에 나타냈다.
2.2 해석단면 및 해석조건
지반이 안정된 상태에서의 강우량과 지하수위 상승과의 관계를 통해 투수계수를 산정한 후 붕괴가 발생한 시점에 대하여 대상지역의 4개의 단면(A, B, C, D)에 대한 수치해석을 수행하여 Fig. 2에 나타냈다. 단면 A(Fig. 2(a))의 경우 폭 61m, 높이 99.17m에 상부로부터 매립층, 퇴적층, 풍화토, 풍화암, 연암 순으로 이루어져 있다. 단면 B(Fig. 2(b))는 폭 95m, 높이 99.08m에 상부로부터 매립층, 풍화토, 풍화암, 연암 순으로 이루어져 있으며, 단면 C(Fig. 2(c))는 폭 111m, 높이 99.15m에 상부로부터 매립층, 붕적층, 퇴적층, 풍화토, 풍화암, 연암 순으로 이루어져 있다. 단면 D(Fig. 2(d))의 경우 폭 79m, 높이 99.07m에 상부로부터 매립층, 붕적층, 풍화토, 풍화암, 연암 순으로 이루어져 있다.
강우 조건은 OO 관측소(KMA, 2024)에서 기록된 2023년과 2024년 실측 강우 데이터를 활용하였다. 지하수위는 현장에 설치된 지하수위계를 통해 측정하였으며, 그 결과를 Fig. 3에 나타냈다. Fig. 3(a)를 보듯이 붕괴 직후에는 지반이 교란됨에 따라 강우량에 맞지 않은 지하수위의 상승을 확인하였다. 이에 붕괴 시점의 지하수위 상승에 따른 지반 안정성을 분석하고자 비교적 지하수위가 안정적인 시기로 판단되는 2024년 5월부터 3개월간의 강우량과 지하수위 측정 결과(Fig. 3(b))를 토대로 역해석을 수행하였다. 이를 통해 2023년 붕괴 시점의 지하수위의 상승과 지반 안정성 간의 상관관계를 분석하였다.
2.3 2024년 계측 데이터를 활용한 지반 투수계수 역해석
지반 물성을 산정하기 위해 수행한 수치해석 결과를 2024년 지하수위 실측값과 비교·분석하였다. 이때 초기 지하수위는 며칠간 강우가 없어 지하수위가 안정하다고 생각되는 2024년 5월 4일의 지하수위로 결정하였다. 결정한 초기 지하수위는 Fig. 2를 보듯이 단면 A가 93.55m이고 단면 B부터 D까지 각각 93.50, 93.27, 93.28m이다. 수치해석 결과를 Fig. 4와 5에 나타냈다. Fig. 4는 강우량이 가장 높았던 7월 18일의 지하수위를 확인한 수치해석 결과이다. 해당 일자의 지하수위는 각각 94.14, 94.5, 93.5, 93.43m로 초기 지하수위 대비 평균 0.49m 만큼 상승함을 확인하였다.
Fig. 5는 각 단면의 지하수위 계측값과 수치해석 결과 값의 비교를 나타냈다. Fig. 5(a)를 보듯이 단면 A에서는 전체 구간에서의 지하수위 오차율이 0.19%로 나타나 수치해석 결과와 지하수위 계측 데이터가 일치함을 확인하였다. 단면 B(Fig. 5(b))의 경우 전체 해석 구간에서 오차율 0.21% 이하로 실측값과 일치함을 확인하였다. 단면 C(Fig. 5(c))와 단면 D(Fig. 5(d))도 단면 B와 유사하게 7월 집중강우 구간을 제외하면 전체 해석 구간에서 오차율이 0.17% 이하임을 확인하였다. 따라서, 단면 A~D에 대한 역해석 결과와 실제 지하수위를 비교·분석한 결과 평균 오차율이 0.19%로 역해석의 수치해석 결과가 일치함을 확인하였다.
단면 A~D의 2024년 수치해석 결과와 지하수위 계측 데이터를 비교·분석하여 지반 투수계수를 산정하였다. 산정된 지반 투수계수를 Table 1에 제시하였다. 역해석을 통해 산정된 지반 투수계수와 수치해석 기법이 강우에 따른 지하수위 상승을 정량적으로 모사하고 있으며, 지하수위 계측 데이터와 높은 일치도를 보임을 확인하였다. 이를 통해 산정된 지반 투수계수가 2023년 붕괴 시점의 지하수위 상승을 분석하는 데에도 적용가능할 것으로 판단된다. 따라서 2023년 동일 단면에 대한 수치해석을 수행하여 붕괴 시점의 지하수위 변화를 분석하고 지반 붕괴의 원인을 규명하고자 한다.
Table 1.
Permeability coefficients of soils
| Soil | Estimated permeability coefficient (cm/sec) |
| Fill layer | 6.94E-04 |
| Colluvium | 6.94E-04 |
| Sedimentary layer | 3.10E-02 |
| Weathered soil | 7.58E-04 |
| Weathered rock | 4.02E-05 |
| Soft rock | 1.00E-07 |
2.4 지하수위가 지반 붕괴에 미치는 영향 분석
역해석으로 얻은 지반 투수계수를 이용하여 실제 붕괴 시점에 대한 수치해석을 수행하였으며, 그 결과를 Fig. 6과 7에 나타냈다. Fig. 6은 단면 A~D에 대한 지반 붕괴 당시의 수치해석 결과이며, Fig. 7은 각 단면의 지하수위 계측값과 수치해석 결과 값의 비교를 나타냈다. Fig. 6(a)를 보듯이 지반 붕괴 직후 단면 A의 지하수위는 94.89m로 초기 지하수위로 설정한 93.55m 보다 1.34m 상승함을 확인하였다. 단면 B~D(Fig. 6(b)~(d))의 경우 초기 지하수위 대비 각각 1.05, 0.64, 0.48m 만큼 상승하여 지반 붕괴 당시 대상 지역의 지하수위가 강우로 인하여 평균 0.88m 만큼 상승함을 확인하였다. 이는 역해석을 위해 수행했던 2024년의 해석 기간에서 최대 강우량으로 인한 지하수위 평균 상승폭인 0.49m 보다 0.39m 높은 수치이다.
또한 2024년 해석 기간 중 최대 일일 강우량은 118mm/day이며, 해당 일자까지의 3일간 누적 강수량은 총 152mm이다. 하지만 2023년 실제 붕괴가 발생한 시점의 일일 강수량은 100mm/day로 2024년 해석 기간 중 최대 일일 강우량보다 18mm/day 만큼 낮았음에도 붕괴 직전 3일간의 누적 강수량은 191.5mm로 더 높게 나타났다. 이를 통해 지하수위에 따른 지반 안정성에서 단일 강우강도보다 누적 강우량의 영향이 더 크게 작용했다고 판단된다. 따라서 산정된 지반 투수계수를 토대로 지반 붕괴 당시 대상 지역 단면 A의 지하수위 상승을 수치해석적으로 분석할 수 있었으며, 특히 2023년에 발생한 단기간 내 급격한 지하수위 상승이 지반 안정성 저하를 유발할 수 있음을 확인하였다. 또한 Fig. 7을 보듯이 지반이 붕괴됨에 따라 실측 데이터와 수치해석 결과 간에 차이가 나타났지만, 지반이 안정화되는 구간부터 수치해석과 지하수위 계측값에 대한 오차율이 평균 0.22%임을 확인하였다. 이는 시간이 지남에 따라 지반이 점차 안정화되면서, 수치해석 결과가 실측값에 수렴한 것으로 판단된다.
3. 결 론
본 연구에서는 2023년 대상 지역에서 발생한 지반 붕괴 사례를 대상으로 실측된 지하수위 계측 데이터(2023, 2024년)를 활용한 수치해석을 통해 강우에 따른 지하수위 상승과 지반 안정성 간의 상관관계를 정량적으로 분석하고자 하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다.
(1) 붕괴된 지반의 지하수위 실측 데이터를 분석한 결과, 지반 붕괴 직후부터 약 10일간은 강우량과 지하수위 간의 상관성이 뚜렷하지 않은 것으로 나타났다. 이는 지반 붕괴로 인해 지반이 교란되어 지하수위에 영향을 미친 것으로 판단된다.
(2) 붕괴 당시 지반의 투수계수를 확인하고자 역해석을 수행하여 대상 단면의 지하수위에 대한 현장 계측값을 비교하였다. 비교 결과 각 단면에 대한 평균 오차율이 0.19%로 낮게 나타났다. 이는 역해석을 통해 산정된 투수계수를 적용한 수치해석 결과가 지하수위 실측값과 일치함을 의미한다.
(3) 2024년에 대한 해석 기간 중 최대 일일 강우량은 붕괴 시점의 강우량보다 높았으나, 3일간의 누적 강우량은 낮음을 확인하였다. 이에 따라 지하수위 평균 상승폭은 각각 0.49m와 0.88m로 나타났다. 따라서 단일 강우강도보다 누적 강우량이 지하수위 상승에 더 큰 영향을 미치며, 단기간 내 급격한 지하수위 상승은 지반 안정성 저하를 유발할 수 있다고 판단된다.
향후 연구에서는 다양한 지질 및 기후 조건에서의 추가 연구를 통해 지하수위 상승과 지반붕괴의 관계를 분석할 예정이다.
