1.서론

최근 들어 국민의식수준의 향상으로 인해 환경문제에 대한 관심의 증가와 함께 터널공사시에도 환경에 관련된 분쟁이 꾸준히 증가하는 양상을 보이고 있다. 특히, 산악지역을 통과하게 되는 터널공사의 특성상 터널굴착으로 인한 지하수위의 저하로부터 야기되는 인근 경작지 농작물들의 피해발생, 굴착 및 각종 보강공사시 발생되는 각종 오염물질로 인한 환경피해 등이 종종 발생하고 있다.

현재 턴키등의 각종 설계시에는 이에 대한 영향평가의 일환으로 Modflow 등의 각종 수치해석 패키지를 활용한 공사중 및 운영중 오염물질 이동에 의한 오염가능성 분석 등이 시도되고 있으나, 프로그램의 한계성으로 인해 오염물질의 확산에 영향을 미치는 지반 및 대수층의 다양한 인자들을 충분히 고려하지 못하고 있는 실정이다.

이에 본 연구에서는 지하수 오염가능성 지역을 예측하고 보다 효율적인 지하수 자원의 관리를 위해 정성적인 평가방법인 DRASTIC 모델을 이용하여, 경상남도 양산의 ○○터널 건설 예정지역에 대해 일반적인 DRASTIC Potential Map을 작성하고 구역별 지하수 오염가능성 정도를 평가하고자 하였다. 또한, 보다 정확한 지하수 오염 취약성 평가를 위해 부가적인 인자들을 사용한 Mod-ified DRASTIC Potential Map을 구축함으로써 터널굴착으로 인한 지하수위 저하의 영향이 지하수 오염가능성에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 최종적으로는 각종 통계기법을 활용한 새로이 개선된 형태의 오염가능성 평가인자의 도입타당성 여부검토와 함께 기존 모델 적용결과와의 비교․분석을 통해 합리적인 지하수 오염 평가기법을 제시해 보고자 하였다.

2.DRASTIC 시스템의 이론적 고찰

Aller et al. (1987)에 의해 개발된 DRASTIC 기법이란 일정한 지역에서의 지하수 오염가능성을 이에 관계되는 요인들의 영향을 수치적으로 평가하고, 전체 인자들의 영향을 종합하여 평가하는 방법이다. 이 방법의 개발 초기에는 지하수 오염에 영향을 미칠 가능성이 있는 많은 요소들이 고려되었으며, 이중에는 대수층의 화학성분, 온도, 투수량계수 (transmissivity), 기체상태의 이동 등까지도 포함되었었다. 그러나, 이들 요소중에서 지하수의 이동에 영향을 미치며 지도상에서 추적이 가능한 수리지질학적인 인자들 (hydrogeologic factors)만을 선택하였으며, 다음의 7가지 요소들을 고려하고 있다.

① D : Depth to Water (지하수면까지의 깊이)

② R : Net Recharge (순수 지하수 충진량)

③ A : Aquifer Media (대수층의 지질성분)

④ S : Soil Media (토양의 수성성분)

⑤ T : Topography (지형의 경사)

⑥ I : Impact of the Vadose Zone Media

(비포화대 매질의 영향)

⑦ C : Hydraulic Conductivity of Aquifer

(대수층의 수리전도도)

이들 각 인자들의 지하수 오염에 대한 상대적인 영향을 평가하기 위해 수치적인 등급평가 방법이 이용된다. Drastic 등급조직은 각 인자에 대해 가중치 (Weight),범위 (Range) 및 등급 (Rating) 등으로 수치를 부과하여 일정한 지역에서의 DRASTIC 지수 (Drastic Index, DI)를 산출하고, 이 지수를 비교하여 타 지역에 대한 상대적인 지하수 오염의 가능성을 평가한다.

Drastic 지수는 아래의 가정사항 하에서 개발되었다.

① 오염물질은 지표면에서 유입된다.

② 오염물질은 강수의 충진에 의해 지하수로 유입된다.

③ 오염물질은 지하수와 같은 유동성을 갖는다.

④ DRASTIC을 이용하여 평가되는 면적은 100acre (404,690㎡) 이상이다.

위의 가정을 벗어난 경우, 즉, 오염물질이 지하수계로 잘 이동하지 않는 물리화학적인 성질이 있을 때, 비중이 물보다 커서 지하수의 이동과는 다른 유동양상을 보일 때, 오염물질이 주입정호 같은 경로를 통하여 지하수계로 직접 유입될 때 등의 예외적인 경우에는 DRASTIC은 지하수 오염 가능성을 정확히 지시할 수 없다. 또한, 평가지역을 100acre 이상으로 함은 국지적인 지하수의 흐름보다는 광역적인 유동방향을 고려한 것이다. 그러나, 일정한 지역에서의 지하수의 유동은 파쇄대의 발달방향에 의해 직접적으로 영향을 받을 것이며, 결과적으로 오염물의 이동방향 역시 지역적인 조건에 의하여 조절된다(우남칠, 1994).

지하수 오염 가능성분석은 최종적으로 DRASTIC 지수 (오염가능성 지수)의 계산에 의하여 결정되며, 그의 계산은 각각의 인자들에서 얻어진 등급에 가중치를 곱해서 모두 합산하며 다음의 식 (1)을 이용한다.

D.I. (DRASTIC 지수) = DrDw＋RrRw＋ArAw＋SrSw ＋TrTw＋IrIw＋CrCw    (1)

여기서, r, w는 각 요소들의 등급과 가중치이다.

DRASTIC 기법은 지하수와 관련된 여러 가지 활동 (우물굴착, 폐기물처리등)에서 지하수가 지표면으로부터 오염될 가능성을 상대적으로 제시하는 것으로, DRASTIC 지수가 높은 곳의 지하수는 일반적으로 지수가 낮은 지하수에 비해 오염에 취약한 것으로 평가하고 있다. 그러나, DRASTIC 지수는 상대적인 평가에만 이용할 수 있으며 절대적인 평가방법은 아니다. 표 1에서부터 표 8까지는 DRASTIC 지수의 가중치 및 등급의 결정에 필요한 범위들을 표시하였으며, 앞에서 언급한 바대로 필요한 인자들은 지하수면까지의 깊이, 순수충진량, 대수층 매질, 토양 매질, 지형, 비포화대의 영향, 대수층의 수리전도도 등이 있다.

3.DRASTIC 인자의 산정

3.1 개요 및 해석경계영역의 설정

우리나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반대수층인 점을 고려했을 때, 지하수 및 오염물질 유동에 있어서 구조선의 역할이 매우 중요하므로 구조선 밀도를 또 다른 영향인자로 고려하였으며, 토지이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 적용할 수 있으므로 또 다른 영향인자로 고려하였다 (조시범 등 (1999)). 또한, 터널공사로 인한 지하수 거동환경변화의 영향을 정량적으로 반영할 수 있도록 터널굴착으로 인한 지하수위 변화를 새로운 인자로 도입하였다.

터널굴착으로 인한 지하수 거동환경변화는 여러가지 지하수위 조건에 대한 영향중 가장 불안전측인 건기시를 기준으로 터널이 완전히 굴착되어 안정한 지하수위가 형성된 정상류 상태에서의 해석결과를 이용하여 그 영향을 평가하고자 하였다.

본 연구에서 해석영역의 설정은 아래 그림 1, 그림 2와 같이 ○○터널에 직접적인 영향을 미칠 가능성이 있는 구역으로 국한하여 터널공사로 인한 추가적인 오염가능성이 예상되는 구간에 대해 오염가능성을 평가하고자 하였으며, 지하수의 유동방향이 지표수의 흐름과 유사할 것으로 예상하여 ○○터널구간을 포함하도록 능선으로 연결된 지하수 분수령을 유역경계로 설정하였다.

3.2 지형 및 일반지질 특성분석

전반적으로 화강암 및 안산암질암이 주로 분포하는 본 연구대상 지역의 산계는 계획노선 부지 북측의 원효산 (895.8m), 북동측의 용천산 (544.0m), 동측의 백운산 (520.2m), 남동측의 철마산 (604.0m), 계명봉(601.7 m), 서측의 오봉산 (449.9m) 능선이 지질구조선의 방향과 동일한 북동～남서 및 북서～남동 방향으로 길게 분포하여 비교적 험준한 지세를 보여주며, 화강암 분포지역인 계획노선 부지 중앙부의 426.6m, 534.6m, 328.9m, 437.6m, 301.4m, 323.7m의 무명고지 능선 등이 남북 또는 북동～남서방향의 산계를 형성하는데, 북부보다 남부지역이 지질구조선 발달 및 암질 특성에 따른 침식 삭박작용 (Denudation)으로 풍화대가 폭넓게 분포하여 표고 300m 내외의 비교적 낮은 전형적인 노년기 구릉성 산지지형을 보여준다. 수계의 발달은 지질구조와 밀접한 관계를 가진 격자상 내지 수지상 수계를 보여주며, 부지 서측의 터널 입구부 소지천들이 합류하여 이루어진 북부천이 서류하여 양산천과 합류하며 남남서방향으로 남류하여 낙동강과 합류한다. 부지 동측의 터널 출구부 소지천들이 합류하여 이루어진 남동방향의 법기천이 수영강에 합류하여 남남서방향으로 흐르고, 설계구간 종점부에는 남동 방향의 장흥천, 북서 방향의 덕계천 및 동일 유사 방향의 인근 소하천이 회야강과 합류하여 북북동 방향으로 흐른다. 특히 법기천 상류 법기저수지는 상수원 보호구역으로 지정되어 있다.

본 지역의 광역적인 지질은 경상계 상부암층군인 적색셰일을 주구성암으로 하는 육성퇴적층인 대양동층을 최하위로 하여 그 위로 관계 불명의 적갈색 각력질 응회암인 팔용산층이 분포하며, 이들은 후기 화산활동에 의한 안산암류의 분출 및 천층 관입으로 Sheet상으로 분포한다. 또한 신라통 후기 화산활동으로 규장반암 및 장석반암이 대양동층, 팔용산층 및 안산암류를 관입하였고, 이를 최후기 불국사통의 산성심성암 및 반심성암류인 흑운모화강암, 화강섬록암, 화강반암, 반화강암, 염기성맥암 및 산성맥암 등이 관입하여 널리 분포하고 있으며, 심성암류는 계속되는 삭박작용에 의해 그 저반이 노출되어 있다. 또한, 조사구간에 분포하는 암종은 계획노선 중 시점부와 종점부의 안산암질암류 및 터널노선구간의 대부분을 차지하는 흑운모화강암과 화강섬록암, 소규모 염기성 및 산성 맥암, 저지대 제4기 충적층 등으로 구성되어 있다. 계획노선 종점부의 흑운모화강암과 안산암질암류의 경계는 노선과 거의 직교하며 안산암질암류의 분포규모는 계획노선상 일부 소규모 암체로 일부 분포하고 있다.

본 연구대상지역에 대해서 양산 및 동래․월래 지질도폭의 지질계통은 서로 약간의 상이한 층서구분을 하고있는 바 조사지역의 대부분을 차지하는 양산도폭의 지질계통을 기초로 하여 지층을 구분하고, 조사지역 내 주요 분포 지층을 중심으로 지질계통을 구분하였으며, 이 지역의 지질계통도는 다음의 그림 3과 같다.

3.3 지하수면까지의 깊이 (D)

본 연구에서 지하수면의 깊이는 시추공에서 관측한 데이터 및 노선 인근의 관정데이터에서 측정한 지하수면의 깊이에 관한 자료를 이용하였고, 지구통계학 기법 (cokriging 등)을 적용하여 미시추구간에 대해 지하수면의 깊이를 산정함으로써 전체 해석영역에서의 지하수면의 깊이를 유추할 수 있게 하였다 (참고문헌 (9)). 본 설계지역에서 지하수면의 깊이에 대한 Drastic 모델의 등급분류결과, 7개의 등급으로 나눌 수 있었고, 각 등급에 따른 지역의 각 등급별 분포현황을 아래의 그림 4에 표시하였다.

3.4 순수충진량의 산정 (R)

충진량이란 강우량에서 유출량, 증발산량, 차단량을 뺀 것으로 대수층으로 침투되는 물의 양을 말한다. 강우가 지상에 도달하기까지 낙하 도중의 증발, 식물 등에 의한 차단 등에 의해 강우의 일부는 손실되고 나머지는 지상에 도달하게 된다. 지상에 도달한 강우량의 일부는 흙의 표면을 통하여 침투되고, 그 초과분은 흙의 표면으로부터 흘러 유출을 형성하게 된다. 본 연구에서는 지표유출량 계산시 토질과 토지이용자료에 기초하는 미국 토양보존국 방법 (Soil Conservation Services, SCS)을 이용하였고, 강우량 자료는 부산 측후소에서 측정한 자료를 이용하였다. 증발산량은 Penman의 경험공식을 이용하였고 식물의 성장기에 따라 토양수분에 대한 식물의 소비수량이 다른 점 (선우중호, 1983)을 고려하여 월별 보정계수를 곱함으로써 식물에 의한 차단량도 함께 고려되도록 하였다. 즉, 충진량 = 강우량 - 유출량 - (식물에 의한 차단량이 고려된) 증발산량의 관계식을 이용하였다. 본 연구지역에 대한 산정과정은 표 9와 같고, 각 등급별 분포현황은 아래의 그림 5에 표시하였다. 여기

서, 토양조건에 따른 유출곡선지수 (Curve Number, CN)는 총우량으로부터 직접유출의 잠재력을 나타내는 인자로 상세한 사항은 참고문헌 (11)을 참고하도록 한다.

3.5 대수층 매질 분포특성 (A)

본 설계지역의 대수층 매질에 대한 자료는 양산 지질도폭을 근거로 지반조사성과를 결합한 새로이 작성된 지질도 (그림 3)를 이용하였다. 설계 지역의 지질은 크게 2가지 대수층 매질 즉, 충적층, 변성/화성암으로 구성되었으며, 이를 DRASTIC 모델인자 등급 기준에 적용해 보면 각 등급별 속성값 및 각 분포현황은 아래의 그림 6에 표시하였다.

3.6 토양매질 분포특성 (S)

토양은 활발한 생물활동에 의해서 특징되는 비포화대의 최상부로써 평균적으로 1.6m내의 풍화대이다 (Aller et al., 1987). 본 설계지역의 토양매질의 특성은 1:50000 축척의 양산 개략 토양도 (그림 7)를 이용하여 산정하였으며, 이를 Drastic 모델 기준에 따라 등급과 가중치를 적용한 결과, 5개의 토양분류로 나눌 수 있었다 (그림 8).

3.7 지형경사도의 영향 (T)

지형경사는 수치지도상의 수치고도 자료를 이용하여 SURFER 프로그램을 이용하여 백분율로 경사를 계산하였으며, 계산결과 값들은 표 6에 제시한 DRASTIC 모델 인자기준에 따라 등급을 설정하였다. 속성값은 및 각 분포현황은 위의 그림 9에 표시하였다.

3.8 비포화대 매질의 영향 (I)

Cullen et al. (1992)은 비포화대를 지표와 지표하에서 최초로 나타나는 최상부 대수층 사이의 지질단면으로 정의하고 있으나, 본 연구에서는 기초 자료의 부족으로 인하여 새로이 과업구간에 맞게 작성된 지질도를 이용하여 Drastic 모델의 기준에 적용하였다. 그 결과 지역적인 분포는 아래의 그림 10과 같다.

3.9 수리전도도에 의한 영향 (C)

수리전도도는 지질도를 이용하여 여러 학자들에 의해 제시된 암반의 지질특성에 따른 수리전도도의 범위와, 과업구간에서 실시설계 및 대안설계시에 수행된 수압시험 및 투수시험성과, 환경영향조사 자료 등을 종합하여 산정하여 적용하였으며, 과업대상지역의 대수층 특성과 불연속 구조대의 발달현황 등을 종합적으로 고려한 결과 크게 2개 그룹의 수리전도도로 구분할 수 있었고, 그에 따른 속성값 및 각 분포현황은 아래의 그림 11에 표시하였다.

4.부가인자의 도입

4.1 구조선 밀도 (L.I.)

구조선 밀도는 지질도상의 구조선과 LANDSAT TM 영상자료를 이용하여 분석하였다. 구조선은 높은 투과성의 파쇄대나 암맥과 같이 잠재적인 지하수 유동의 경계요소 (flow barrier)로써 작용하는데, 긴 파쇄대가 지하수 및 오염물질의 유동에 있어서 큰 역할을 한다. 그러나 가장 긴 파쇄대가 지하수 오염에 있어서 반드시 중요한 것은 아니다. 긴 파쇄대는 일반적으로 점토광물화 (clay mineralization) 때문에 누수가 잘 일어나지 않을 수 있고, 반면에 작고 중간 정도의 파쇄대는 상당히 높은 투과율과 대규모 누수문제를 일으킬 수 있기 때문이다. 지질학적 선구조는 지하수의 유동을 원활하게 함으로써 지하수의 오염의 확산을 용이하게 할 수 있는 매개체이다. 특히, 우리나라의 경우 지하수는 암반 대수층에 포함된 암반 지하수가 대부분으로 단층, 균열 등에 존재하고 이를 통해 유동하므로 선구조의 밀도를 분석하여 DRASTIC 시스템을 첨가하므로써 지하수 오염 가능성을 좀 더 정확하게 평가할 수 있게 하였다.

선구조는 지표부근의 구조를 반영하는 것으로 대체로 선형지형을 나타내며, 주로 단층, 절리 및 습곡축등의 지질구조선을 나타낸다. 단층과 절리 등과 관련된 선구조는 지하수 유동과 부존성을 결정하므로 지하수와 밀접한 관련이 있으나, 선구조의 연장성에 따른 지하수 부존성과 규모의 관계는 아직까지 정확히 규명되지는 않고 있는 실정이다. 그러나 큰 규모의 선구조를 따라 그 주변부에 2차적인 균열구조가 우세하게 발달될 것으로 예상됨에 따라, 지하수 부존성을 높여 줄 것으로 보인다. 그리고 소규모의 선구조도 지역적으로 고르게 발달되고 이들의 교차점이 많을수록 많은 지하수 지하수 산출량을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 추출된 선구조들을 DRASTIC 시스템에 적용하기 위해 100m×100m 크기의 격자내의 선구조의 발생빈도와 총길이 값을 이용하여 Hardcastle (1995)이 제안한 다음의 식 (2)와 같은 분포밀도로써 정량화 하였다.

(2)

또한, 파쇄대는 투수율이 매우 좋다는 가정하에서 이루어졌으며, 본 연구에서의 구조선 밀도 등급화는 표 10에 나타낸 바와 같다. 또한, 그림 12～그림 15에는 각종 선구조분석결과와 그에 따른 등급도를 나타내었다.

4.2 토지이용도 (L.U.)

토지이용도는 Landsat TM 영상자료를 이용하여 7개의 그룹으로 분류하였고, 미국 남동부 델라웨어 지역에서 지하수 오염 취약성 평가를 하기 위해서 Barry et al. (1990)에 의해서 제안된 토지이용 분류에 대한 범위와 등급 (표 11)을 적용하여 산정하였으며, 각 분포현황은 아래의 그림 16에 표시하였다.

4.3 터널굴착으로 인한 영향인자 (T.D.)

과업대상 지역에 터널건설로 인한 지하수 환경변화로 인한 영향을 고려하기 위해 지하수 유동분석 결과를 Drastic Index의 부가인자로 도입하고자 하였다. 실제로 DRASTIC 지수의 기본가정상 지하수가 지표면으로부터 오염될 가능성을 판단하는데 있어서 터널굴착으로 인한 지하수위 변화로 인해 지표에서의 오염물 확산영역이 심부의 대수층까지 영향을 줄 수 있으므로 이를 고려하는 것도 타당할 것으로 판단된다. 여러 가지 지하수위 조건에 대한 영향중 가장 불안전측인 건기시를 기준으로 터널이 완전히 굴착되어 안정한 지하수위가 형성된 정상류 상태에서의 해석결과를 이용하여 그 영향을 평가하고자 하였다. ○○터널 과업구간에서는 지하수 유동해석결과와 유역의 특성을 종합적으로 검토하여 위의 표 12와 같은 범위와 등급을 제안하여 적용하였다. 아래의 범위와 등급은 절대적인 값이 아니라 지하수위 및 실제로 서로 다른 투수특성과 강우특성을 가진 유역에 대하여는 터널굴착 영향인자의 등급화 과정에서 서로 다른 범위를 주는 것이 타당할 것으로 판단된다.

5.통계특성검토를 통한 부가인자의 적합성 판단

5.1 부가인자 사용의 적합성 여부에 따른 통계학적 접근

인자들의 가중치 적용 여부에 상관없이 변동계수  (Coefficient of Variation, COV)는 인자의 수가 증가함에 따라 감소하는 경향이 있다. 따라서, DRASTIC 모델이 많은 인자들로 구성되어 있다는 점은 결과의 변이성과 개별 인자들에 대한 잘못된 판단의 영향을 제한할 수 있는 선호적인 특성이라 할 수 있다 (Rosen, 1994). 그러므로 본 연구에서는 부가적인 인자사용의 필요성 및 개별인자에 대한 오류의 가능성을 최소화할 목적으로 분산계수 (CV)를 이용하였고 다음의 식 (3)과 같은 방법에 의해 구해진다.

 (3)

여기서,

 (i = 1,…,M) : 각 인자들에 대한 격자 (grid)의 평균값

 (i = 1,…,M ; j = L) : 각 인자들에 대한 격자(grid)값

본 연구대상지역에 대해서 실제적으로 일반적인 DRASTIC 모델에서 구해진 분산계수 (CV)와 부가적인 인자 (토지이용도, 구조선 밀도, 터널굴착으로 인한 영향인자)를 이용하여 얻어진 변형된 DRASTIC 모델에서 구해진 분산계수를 비교해 본 결과 0.07 정도의 차이를 보이는데, 이는 자료 해석시 일어날 수 있는 오류를 줄이고 좀 더 신뢰성 있는 결과를 유추할 수 있다는 것을 의미한다 (표 13).

5.2 통계학적 접근방법을 이용한 부가인자의 가중치 결정

DRASTIC 모델 인자들은 서로 독립적이지 않고 어느 정도의 상관관계를 갖는다. 이는 인자들 자체보다는 오염가능성에 있어서 매우 중요한 인자들간의 상호관계라고 말할 수 있다 (Rosen, 1994). 따라서, 본 설계에서는 각 인자들간의 상관관계를 구하여 과업 지역내에서의 인자별 특성을 알아보고, 또한, 부가적 인자에 대한 상관계수를 이용하여 이를 가중치로 적용하였다. 각 인자들간의 상관관계는 다음과 같은 방법에 의해서 산정하였다.

 (4)

여기서, 

: 격자형 자료에서 총 격자수 (Nrows × Ncolumns)

: 처음 입력 격자형 자료의 임의의 격자

: 두번째 입력 격자형 자료의 임의의 격자

: 격자번째의 값

: 격자번째의 값

:번째 값과 번째 값의 유사성

아래의 표 14에서 보면 각 인자들은 토지이용, 구조선 밀도, 터널굴착 영향인자에 각기 다른 상관계수를 나타내고 있는데 본 해석에서는 이들 세 인자의 가중치 결정에 있어서 7가지의 인자가 세 인자에 미치는 영향을 종합적으로 적용하기 위해 7가지 인자 전체를 중첩시킨 DRASTIC 레이어와 토지이용 레이어, 구조선 밀도 레이어, 터널굴착 영향인자 레이어와의 상관계수를 이용하였다. 그리고 상관계수에 10을 곱함으로써 가중치를 1～10 사이의 범위를 갖도록 하였고, 그 결과 토지이용 인자와 구조선 밀도인자, 터널굴착 영향인자는 각각 5.3, 0.5, 2.8의 가중치를 적용할 수 있었다.

6. 결과분석

6.1 오염가능성 지도 작성

아래의 그림 18은 앞선 절에서 산정한 일반적인 7가지의 수리지질학적인 인자들만을 사용해서 얻어진 지하수 오염가능성 지도를 나타내고, 일반적인 DRASTIC 모델인 경우에 있어서 DI지수별 오염가능성 면적을 보여주고 있다. 또한, 그림 19에는 일반적인 7가지의 수리지질학적인 인자들외에 3가지의 부가인자 (토지이용도, 구조선 밀도, 터널굴착 영향인자)를 사용해서 얻어진 지하수 오염가능성을 나타내었다.

6.2 지하수 오염 취약성 평가

일반적인 DRASTIC 모델과 부가인자를 고려한 변형된 DRASTIC 모델을 이용하여 오염가능성을 평가한 결과 중간정도의 오염 가능성을 보이는 몇몇 지역을 제외한 가장 오염 가능성이 높은 지역과 가장 낮은 오염 가능성 지역의 순위는 일치한다. 따라서, 상기의 2가지 경우를 종합적으로 분석한 결과 DI 면적 및 면적비율을 고려했을 때 대상터널의 입․출구부 및 계곡부 지역이 높은 오염가능성을 보이고 있고, 산정상 부근이 가장 낮은 오염가능성을 보이고 있다. 특히, 부가인자를 추가로 고려하는 경우에는 기본 DRASTIC 모델에서 고려할 수 없는 토지이용상태나 구조선 밀도의 발달여부, 터널굴착으로 인한 지하수위 저하의 영향 등으로 인해 상대적인 DI에서 변화가 있는 것으로 나타났다.

즉, 구조선 밀도가 발달한 터널의 종점부 근처영역에서 기본 DRASTIC 모델보다 상대적으로 오염가능성이 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 터널굴착으로 인해 지하수위 저하의 영향이 큰 ○○터널 중간부 이후의 구간에 대해서도 상대적으로 오염가능성이 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용상태에 따라서도 명곡리 뒷산에서 양산천 본류 합류점까지 계곡을 통해 이어지는 북부천 유역과 원효산 능선에서 발원하여 남으로 유하하다가 ○○저수지를 지나 남동측으로 유하하는 법기천 유역이 오염가능성이 다른 산간지역에 비해 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 이러한 경향은 지하수오염에 대해 가장 높은 오염 취약성을 나타내는 지역은 강 근처의 충적층이고, 가장 낮은 오염 가능성을 보이는 곳은 지하수위가 상대적으로 깊은 산간지역이다. 이는 미국의 Nebraska 지역에서 Drastic 모델을 적용했던 결과와도 일치한다 (Kalinski et al., 1993).

7.결론

본 연구에서는 터널굴착 예정지역에서의 지하수 오염 가능성 평가를 위한 보조자료로 사용하기 위하여 기존의 수리지질학적인 접근방법으로서 많이 쓰이고 있는 DRASTIC 모델을 사용함에 있어서 첫째, 각 인자들이 본 연구대상구간의 수리지질학적 환경에서의 적용상의 문제점을 알아보고, 둘째, 터널 굴착으로 인한 영향, 구조선 밀도의 영향, 토지이용의 영향 등을 반영하기 위한 부가적 인자 사용의 필요성을 제시하고 인자들간 상관관계를 통한 가중치를 적용하였고, 셋째, 일반적인 DRASTIC 모델을 사용했을 경우에 있어서 가장 높은 지하수 오염가능성을 보이는 지역의 변이 양상이 어떻게 달라지는가등을 알아보고자 하였다.

본 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다.

1. 터널 굴착예정지역에 대해 오염가능성을 평가할 수 있는 방법으로 DRASTIC 지수의 개선을 통한 활용방안을 제안하였다.

2. 부가인자를 고려한 변형된 DRASTIC 모델을 사용한 결과 일반적인 DRASTIC 모델에 비해 오염 가능성이 많이 세분화 되었고, 결과적으로 오염가능성이 높은 취약지역을 구체적으로 나타낼수 있었으며 분산계수가 줄어듬으로써 자료의 신뢰성이 높아지고, 또한 지하수 오염 가능성이 높은 지역을 구체적으로 나타낼 수 있었다.

3. 이번 연구결과를 통해 차후 터널시공시 인근의 관측정 등을 활용하여 지하수 거동에 대한 충분한 분석을 통해 오염가능성에 대비한 기초자료로 충분히 활용성이 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 부가 인자들의 가중치 결정에 있어서 인자별 상관계수를 이용하는 통계학적인 기법을 적용였는데 향후 가중치 결정에 있어서 좀 더 체계적인 방법이 요구되고, 그러한 방법중의 하나로써 실제적으로 연구대상지역의 오염지역을 알고 있다는 가정하에서 인공신경망(neural network)을 이용한 역산 가중치를 결정하는 것도 좋은 방법이라고 사료된다.