서 론
연구 데이터 및 방법
도로 비탈면 정보 데이터화
도로 정보 기반 비탈면 경사방향 산출
Sentinel-1 위성 자료 및 관측 기하 분석
상대 기울기 계산 및 가시성 판별
결 과
전국 비탈면 가시성 평가 결과
궤도별 왜곡 유형 분포
비탈면 특성에 따른 가시성 분석
토의 및 결론
서 론
우주항공시대를 맞이하여 토목건설분야에서도 위성, 드론과 같은 광역원격탐사 기법을 현장 관리에 적용하기 위한 기술개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히, SAR (synthetic aperture radar, 합성개구레이더) 위성은 능동형 마이크로파 센서를 사용하여 주야간 및 기상조건에 관계없이 데이터 취득이 가능하며 관심 지역에 대해 반복 관측이 가능하다. 이러한 장점이 있어 SAR 위성을 교량, 제방, 송전탑 등 다양한 토목구조물과 최근 이슈가 되고 있는 도심지 지반침하 관측 등에 활용하고 있다(Ruiz-Armenteros et al., 2021; Schlögl et al., 2021; Geng et al., 2022; Ramirez et al., 2022; Kim et al., 2024).
Geng et al. (2022)은 SBAS-InSAR 기법을 이용하여 송전탑 기초 지반의 변형을 모니터링하고 송전 회랑의 대규모 변형 탐지 가능성을 제시하였다. Kim et al. (2024)은 도심지 지하 교통 인프라 건설 시 발생하는 주변 지표 변위를 Sentinel-1 SAR 자료의 시계열 레이더 간섭기법으로 분석하여, 일부 지점에서 지속적인 지표 변위가 발생하고 있음을 확인하였다. Ramirez et al. (2022)은 국내 당진시의 터널 시공으로 발생한 도심지 지반변형을 PS-InSAR 기법으로 관측하였으며, 그 결과를 레벨링 측량 결과와 비교하여 유사한 결과를 확인하였다. Ruiz-Armenteros et al. (2021)은 스페인 남부의 제방 댐을 대상으로 Sentinel-1 상승·하강 궤도 자료를 이용한 다중시기 InSAR 모니터링을 수행하여 C-band SAR가 댐 구조물의 밀리미터 단위 변위를 지속적으로 감시할 수 있음을 확인하였다. Schlögl et al. (2021)은 Sentinel-1 영상 기반의 다중시기 차분간섭기법(DInSAR)을 이용하여 교량의 변형을 시계열 분석하였으며, 이를 통해 중해상도 SAR 자료의 인프라 모니터링 적용성을 제시하였다.
우리나라는 국토의 약 70%가 산악지형으로 구성되어 있어 도로 개설시 많은 비탈면을 형성하게 된다. 매년 나타나는 해빙기, 집중강우기 시기에 도로 비탈면뿐만 아니라 산지에서는 산사태 및 토석류가 많이 발생한다. 비탈면 붕괴, 산사태 등 사면재해 관측을 위해 주로 현장 계측이 이루어지고 있으나 최근에는 앞서 언급한 SAR 위성을 이용한 관측 연구 사례도 증가하는 추세이다(Carlà et al., 2019; Ramirez et al., 2020; Choi et al., 2024; Zheng et al., 2025). Carlà et al. (2019)은 Sentinel-1 다중간섭 분석을 통해 노천광산 사면, 자연 암반사면, 광미댐 제방 등 성격이 서로 다른 대규모 사면에서 붕괴 이전에 가속하는 변위 추세를 명확히 탐지하여, 이러한 사면재해를 수일에서 수주 전에 사전 인지할 수 있음을 제시하였다. Choi et al. (2024)은 2020년 8월 전남 곡성에서 발생한 긴 유하거리의 토석류를 동반한 강우 유발 산사태를 대상으로 UAV 광학·LiDAR와 위성 InSAR 등 다중 원격탐사 자료를 통합 분석하였다. InSAR 분석으로 강우에 의해 촉발되어 이후 토석류로 전이되는 초기 변위를 포착하였다. Ramirez et al. (2020)은 2018년 태풍 콩레이로 인해 붕괴된 경주 절토비탈면과 상부 산지를 대상으로 Sentinel-1 자료에 시계열 간섭기법(A-DInSAR)을 적용하여, 붕괴 비탈면과 그 주변 지점에서 불안정 거동과 강우 집중 기간의 뚜렷한 지표 변위를 확인하였다. 아울러 식생에 의한 시간적 비간섭성과 산악지형의 기하학적 왜곡이 관측의 제약 요인이 됨을 함께 제시하였다. Zheng et al. (2025)은 2024년 중국 메이저우-다푸 고속도로 성토 비탈면에서 발생한 산사태를 SBAS-InSAR와 Sentinel-1 영상으로 분석하여 붕괴 이전 산사태 영역에 누적 변위가 집중되고 비탈면 선단부로 갈수록 변위가 점차 증가하는 전조를 확인하였다.
그러나, SAR 위성을 이용한 비탈면 관측은 SAR 위성의 관측 원리에 의해 태생적으로 한계를 갖는다. SAR 위성은 위성 진행 방향에 직교하는 측면 관측(side-looking) 방식을 채택하기 때문에, 지형의 기복과 위성 관측 각도(local incidence angle) 사이의 상대 관계에 따라 전향단축(Foreshortening), 중첩(Layover), 음영(Shadow)과 같은 기하학적 왜곡이 발생할 수 있다. 전향단축은 비탈면이 위성 방향으로 기울어졌으나 경사가 incidence angle보다 완만한 경우 비탈면이 압축되어 영상화되는 현상으로, 신호 강도는 다소 저하되지만 관측이 가능하다. 반면 비탈면 경사가 incidence angle보다 급한 경우 중첩 현상이 발생하여 비탈면 정상부 신호가 하부 지표 신호와 중첩되어 분리 불가능하게 된다. 또한 위성을 등진 비탈면의 경사가 90°−local incidence angle 보다 급한 경우 음영 영역이 발생하여 신호 자체를 획득할 수 없다(Fig. 1). 본 연구에서 가시성(visibility)이란 비탈면의 기하 조건(경사방향·경사)과 위성 관측 기하(입사각·관측 방향)의 상대 관계에 따라 결정되는 기하학적 관측 가능성으로, 왜곡 유형 중 변위 관측이 가능한 foreshortening 및 back slope에 해당하는 상태를 관측 가능(visible), layover 및 shadow에 해당하는 상태를 관측 불가(invisible)로 정의한다.
따라서 SAR 위성과 궤도가 특정 비탈면 관측에 활용 가능한지 여부는 비탈면의 기하학적 조건(경사, 경사방향)과 위성의 관측 기하의 상대적 관계로 결정되므로 본격적인 비탈면 분석에 앞서 관측 가능성을 사전 평가하는 것이 효율적이다.
본 연구는 국내 일반국도 비탈면 30,543개소를 대상으로 한반도 상공을 지나는 Sentinel-1 위성의 4개 궤도에 대한 관측 가능성을 정량적으로 평가하였다. 이를 위해 (1) 도로 비탈면 위치 정보와 도로 중심선 데이터를 결합하여 각 비탈면의 경사방향을 자동 산출하고, (2) Sentinel-1 영상으로부터 한반도 전역의 local incidence angle 및 look-vector orientation을 추출한 뒤, (3) 비탈면 좌표별 관측 방향에 대한 상대 기울기를 계산하여 왜곡 유형을 분류하였다. 이를 통해 국내 도로비탈면의 기하학적 특성에 따른 Sentinel-1 위성의 가시성 차이를 분석하여 관측 가능성을 제시하고 향후 국가 단위 SAR 위성 기반 도로 비탈면 모니터링 체계 구축의 기초 자료로 활용하고자 한다(Fig. 2).
연구 데이터 및 방법
도로 비탈면 정보 데이터화
본 연구에서는 2020년까지 조사된 국내 일반 국도 비탈면 현황 자료를 사용하였다. 현황 자료는 총 30,543개 지점의 비탈면 위치(위도, 경도), 도로 노선번호, 상·하행 구분, 비탈면 길이, 최대 높이, 경사도, 비탈면 종류(암반·토사·혼합·자연), 주변 지형(산악·준산악·구릉·평지), 암종, 위험도 등 다양한 속성 정보를 포함한다. 관측기하 분석을 위해 일련번호, 위경도, 도로호선, 상·하행 방향, 비탈면 기울기를 추출하여 GIS 환경에서 활용 가능한 공간정보로 변환하였다. 공간정보 처리 프로그램 QGIS를 이용하여 비탈면 위경도 좌표와 국토정보원 도로 중심선 자료를 중첩한 결과, 다수의 비탈면 좌표가 상·하행 구분과 무관하게 동일 방향·동일 크기로 도로 중심선에서 이격되어 있음을 확인하였다. 비탈면 측위가 도로 밖 지점에서 수행될 수 있음을 고려하더라도, 이격 방향이 비탈면의 실제 위치와 무관하게 일정하다는 점에서 이는 개별 측위 특성이 아닌 자료 전반의 계통적 위치 오프셋으로 판단된다. 연속된 도로 구간에서 동일 방향·동일 크기의 일관된 이격이 관찰된 점, 그리고 일부 구간에서는 좌표가 정확히 일치하는 점을 고려할 때, 이러한 일관된 이격 양상은 무작위 특성이 강한 위성항법(GNSS) 측위 오차보다는, 공간자료 구축·변환 과정에서의 좌표계(datum) 또는 타원체 변환에 따른 계통적 이동(shifting)에서 기인한 것으로 추정된다. 관측기하 분석에는 정확한 비탈면 위치가 필요하므로, 도로를 구획별로 나누어 동일 이격이 발생하는 구간을 식별한 뒤, 해당 구간의 비탈면 좌표를 도로 중심선상 가장 가까운 지점으로 이동하여 보정하였다. 보정 결과는 도로 중심선과의 정합 여부를 육안으로 검사하였으며, 이러한 구간 단위 보정으로도 개별 지점 수준의 잔여 오차가 발생할 수 있다.
도로 정보 기반 비탈면 경사방향 산출
도로비탈면 현황 자료에는 비탈면이 바라보는 경사방향에 대한 정보가 포함되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 도로 중심선 정보와 상·하행 정보를 결합하여 각 비탈면의 경사방향을 자동으로 산출하는 절차를 진행하였다. 도로 중심선 데이터를 10 m 간격으로 분할하고 각 비탈면 좌표로부터 0.001°(약 110 m) 이내에서 가장 가까운 분할 도로 구간을 추출하였다. 이와 같이 비탈면 위치별 최근접 구간의 방향을 사용하므로, 곡선 도로에서도 국지적 도로 진행 방향이 경사방향 산출에 반영된다. 추출된 도로 구간의 시작점과 끝점 좌표를 이용하여 도로의 진행 방향을 계산한 후, 국도 노선 번호의 명명 규칙(홀수 노선: 남북 방향, 짝수 노선: 동서 방향)을 활용하여 도로 진행 방향을 상행 방향으로 정렬하였다. 남북 방향인 홀수 노선의 경우 270°에서 90° 사이가 상행 기준이며, 90°에서 270° 사이의 도로 방향에는 180°를 더해 반대 방향으로 정렬하였다. 짝수 노선 역시 동쪽이 상행 방향이므로 같은 방식으로 정렬하였다. 비탈면이 바라보는 방향은 도로 진행 방향에 직각이라는 가정 하에, 상행 비탈면에는 정렬된 도로 방향에 −90°를, 하행 비탈면에는 +90°를 적용하였다. 터널의 경우 영상 판독을 통해 출입구 방향을 보정하였으며, 진출입로는 상·하행 구분이 불명확하여 일괄적으로 상행으로 처리하였다. 진출입로 비탈면은 분석 대상의 2.0%(523개소)이며, 경사방향이 반전되더라도 완경사 비탈면은 foreshortening과 back slope 간 전환에 그쳐 관측 가능 판정이 유지되고 최종 판정이 4개 궤도의 합집합 기준이므로, 방향 가정이 가시성 판정에 미치는 영향은 제한적이다.
Sentinel-1 위성 자료 및 관측 기하 분석
대한민국 상공을 정기적으로 통과하는 SAR 위성으로는 ESA의 Sentinel-1 시리즈, JAXA의 ALOS-2, KARI의 KOMPSAT-5, 그리고 상업 위성인 ICEYE 및 Capella 등이 운용되고 있다. 본 연구에서는 약 12일의 재방문 주기, 전 국토에 대한 지속적 영상 수집, 공개 데이터 정책 등의 장점을 가진 Sentinel-1 위성(C-band, 약 5 GHz)을 분석 대상으로 정하였다(Torres et al., 2012). Sentinel-1 위성은 한반도를 남에서 북으로 통과하는 ascending 궤도에서 127번과 54번을, 북에서 남으로 통과하는 descending 궤도에서 134번과 61번을 점유하며 총 4개 궤도에서 영상을 획득한다(ESA, 2026)(Fig. 3). 이하 각 궤도를 ascending과 descending의 머리글자와 궤도 번호를 결합하여 A127, A54, D134, D61로 표기한다. 분석에 사용한 영상의 획득 일자는 A127은 2020년 12월 29일, A54는 2020년 3월 11일, D134는 2020년 10월 12일, D61은 2020년 12월 30일이다.
각 궤도에 대해 SAR 영상 처리 소프트웨어 GAMMA Software를 이용하여 한반도 영상 수집 범위 내의 local incidence angle과 look-vector orientation을 격자(raster) 형태로 산출하였다. Sentinel-1 영상은 한반도 위도에서 약 30–46° 범위의 local incidence angle을 가진다. 한편 look-vector orientation은 위성 진행 방향에 단순 직교한다고 가정하기 쉬우나, 실제로는 영상 품질 유지를 위해 도플러 중심 주파수를 0에 가깝게 제어하는 yaw steering으로 인해 위성 자세가 미세하게 조정되며, 그 결과 look-vector orientation도 공간적으로 변화한다. 본 연구에서는 이를 반영하여 격자 분석에 활용하였다.
상대 기울기 계산 및 가시성 판별
각 비탈면 좌표에서 추출한 local incidence angle 및 look-vector orientation과 앞서 산출한 비탈면의 경사방향, 기울기를 결합하여 위성 관측 방향에서 본 비탈면의 상대 기울기를 계산하였다(Fig. 4). 먼저 비탈면 법선 벡터의 수평 성분과 위성 LOS (line-of-sight) 벡터의 수평 성분 사이의 평면각 를 식 (1)로 계산하였다.
: 위성의 LOS 방향 벡터
: 비탈면의 법선 벡터
: 비탈면의 상대적 평면 각도
다음으로 비탈면 기울기 과 평면각 를 이용하여 위성 관측 방향에서의 비탈면 상대 기울기 를 겉보기 경사(apparent dip) 관계식인 식 (2)로 계산하였다.
산출된 상대 기울기와 비탈면 좌표의 local incidence angle 𝛼를 비교하여 비탈면을 다음 네 가지 유형으로 분류하였다. (i) layover: 위성을 향한 비탈면의 상대 기울기가 𝛼보다 큰 경우(>𝛼). 비탈면 정상부 신호가 하부 신호와 중첩되어 분리 불가능. (ii) foreshortening: 위성을 향한 비탈면이나 상대 기울기가 𝛼보다 작은 경우. 비탈면이 압축되어 영상화되지만 변위 추정 가능. (iii) back slope: 위성을 등진 비탈면의 상대 기울기가 (𝜋/2-𝛼)보다 작은 경우. 영상화 및 변위 추정 가능. (iv) shadow: 위성을 등진 비탈면의 상대 기울기가 (𝜋/2-𝛼)보다 큰 경우(>𝜋/2-𝛼). 신호 획득 불가로 분류하였다(Table 1).
Table 1.
Classification criteria and characteristics of the four geometric distortion types
이 가운데 foreshortening과 back slope는 변위 모니터링에 활용 가능한 ‘관측 가능(visible)’ 유형으로, layover와 shadow는 ‘관측 불가(invisible)’ 유형으로 정의하였다. 각 비탈면에 대해 4개 궤도별로 위의 분류를 수행한 후, 최소 한 개 이상의 궤도에서 foreshortening 또는 back slope로 분류되는 경우 최종적으로 visible로, 4개 궤도 모두 layover 또는 shadow에 해당하는 경우 invisible로 판정하였다. 비탈면 좌표 오류로 인근 도로가 할당되지 않거나 한반도 외부에 위치하는 경우는 data error로 분류하여 통계에서 제외하였다.
결 과
전국 비탈면 가시성 평가 결과
전체 30,543개 비탈면 중 좌표 오류로 인근 도로가 할당되지 않거나 한반도 외부에 위치한 3,945개(12.9%)를 분석에서 제외하였다. 분석 대상 26,598개 비탈면 중 21,207개(79.7%)가 Sentinel-1 4개 궤도 가운데 최소 하나에서 관측 가능한 것으로 평가되었으며, 5,391개(20.3%)는 4개 궤도 모두에서 관측 불가능한 것으로 나타났다. Table 2에 지역별 분석 결과를 나타냈다. 인천광역시의 비탈면 20개는 모두 강화도에 위치하여 4개 궤도의 영상 범위를 벗어나 data error로 분류되었다. Fig. 4는 가시성 평가 결과를 공간적으로 도시한 것이다.
Table 2.
Number of road slopes classified as visible, invisible, or data error from Sentinel-1, by province
Fig. 5에서 보는 바와 같이, 관측 가능 비탈면(녹색)은 전 국토에 걸쳐 광범위하게 분포하며 관측 불가 비탈면(적색)은 강원도, 경상북도, 전라북도의 산악지역에 집중되어 있다. 이는 해당 지역의 도로가 급경사 지형을 통과함에 따라 비탈면의 기울기가 크고, 남북 방향 도로 비율이 높아 SAR side-looking 관측에 불리한 조건이 중첩된 결과로 해석된다.
궤도별 왜곡 유형 분포
Sentinel-1 4개 궤도 각각에 대해 분석한 비탈면의 왜곡 유형 비율을 Table 3과 Fig. 6에 정리하였다. Visible 비율은 A127에서 61.78%, A54에서 58.43%, D134에서 60.63%, D61에서 60.15%로 각 궤도에서 영상 획득 범위에 포함된 비탈면 가운데 최소 58% 이상이 관측 가능한 것으로 평가되었다. D134 궤도가 한반도 영상 coverage가 가장 넓어(영상 밖 비탈면 비율 11.1%) 전국 비탈면의 대다수에 대해 관측 정보를 제공하는 반면, D61 궤도는 영상 범위가 동쪽에 치우쳐 있어 전체 분석 대상 중 60.0%가 영상 밖에 위치한다. 따라서 D61 단독으로는 전국 단위 모니터링에 부적합하며, A127·A54·D134와의 조합 운용이 필요하다.
Table 3.
Distribution of distortion types for road slopes by Sentinel-1 orbit (based on slopes within image swath)
비탈면 특성에 따른 가시성 분석
비탈면 경사와 가시성
비탈면 경사는 SAR 가시성을 결정하는 가장 핵심적인 변수이다. Fig. 7에 경사각도 구간별 visible/invisible 비탈면 개수와 가시율을 도시하였다. 각 경사 구간은 하한 초과·상한 이하 기준으로 분류하였다(예: 40–50°는 40° 초과 50° 이하). 경사 30° 미만 비탈면(155개)과 30–40° 구간(2,960개)에서는 가시율이 100%에 근접하였으며, 40–50° 구간(9,808개)에서도 98.3%의 높은 가시율을 보였다. 그러나 50°를 기점으로 가시율이 저하되기 시작하여, 50–60° 구간(8,498개)에서 73.3%, 60–70° 구간(4,034개)에서 47.1%, 70° 이상 구간(1,143개)에서 28.1%로 감소하였다.
이러한 패턴은 Sentinel-1의 local incidence angle 범위(약 30–46°)와 직접 연관된다. 위성을 향한 비탈면의 경사가 입사각(약 30–46°)을 초과하면 layover가, 위성을 등진 비탈면의 경사가(90°−입사각), 즉 약 44–60°(궤도별 입사각에 따라)를 초과하면 shadow가 발생한다. 따라서 이론적으로 약 50° 이상의 비탈면부터 관측 불가능한 비율이 증가하는 양상이 확인되었다. 특히 70° 이상의 급경사 비탈면 중 약 28%만이 관측 가능한 결과는 지형 구조적으로 위험도가 높은 비탈면 군이 Sentinel-1 SAR 단독으로는 모니터링하기 어렵다는 점을 의미한다.
도로 방향과 가시성
Sentinel-1 위성의 side-looking 관측 특성상, 비탈면 경사방향이 위성 관측 방향과 어떻게 정렬되는지에 따라 가시성 차이가 발생한다. Sentinel-1의 look-vector는 위성 진행 방향(약 진북 기준 ±10°)에 거의 직각인 동서 방향에 가깝다. 따라서 동서 방향 도로의 비탈면(법선이 남북 방향)은 그 법선이 위성 관측 방향(LOS 수평성분, 동서)과 직교하므로 가 90°에 가까워 상대 기울기()가 작은 반면, 남북 방향 도로의 비탈면(법선이 동서 방향)은 법선이 LOS 수평성분과 나란하여 가 0°에 가까워 위성을 직접 마주하거나 등지므로 왜곡이 발생할 확률이 높다.
본 연구에서는 도로 노선번호의 홀짝(홀수: 남북 방향, 짝수: 동서 방향) 정보를 활용하여 도로 방향별 가시성을 비교하였다. 전체적으로 짝수 노선 도로의 비탈면(동서 방향)은 83.8%의 가시율을 보였고, 홀수 노선 도로의 비탈면(남북 방향)은 76.9%로 약 6.9% 낮았다. 이러한 차이는 경사구간이 클수록 더욱 두드러져, Fig. 8에서 보듯이 50–60° 구간에서는 동서 80.6%, 남북 68.1%, 60–70° 구간에서는 동서 57.1%, 남북 39.2%, 70° 이상에서는 동서 34.3%, 남북 23.4%로 나타났다.
이 결과는 SAR 위성을 이용한 도로 비탈면 모니터링 계획 수립 시, 비탈면 경사뿐 아니라 도로 방향까지 고려한 우선순위 설정이 필요함을 시사한다. 특히 남북 방향의 산악 통과 도로의 급경사 비탈면은 단일 궤도로는 모니터링이 어려울 가능성이 높으며, ascending과 descending 궤도의 동시 활용 또는 사선 방향 관측이 가능한 다른 SAR 위성과의 조합이 권장된다.
비탈면 종류와 주변 지형별 가시성
비탈면 종류와 주변 지형은 비탈면 경사와 간접적으로 관련된 변수이다. Fig. 9a에서 보듯이 토사 비탈면은 95.6%의 가장 높은 가시율을 보였고, 자연 비탈면 85.6%, 혼합 비탈면 82.4%, 암반 비탈면 71.5% 순으로 나타났다. 암반 비탈면의 가시율이 가장 낮은 것은 일반적으로 암반 비탈면의 경사가 토사 비탈면보다 급격하게 설계되는 경향과 일치한다. 주변 지형별로는 구릉 84.2%, 평지 82.5%, 준산악 78.6%, 산악 75.2%로, 지형 험준도가 증가할수록 가시율이 감소하는 경향을 확인하였다(Fig. 9b).
지역별 가시성
주요 광역지방자치단체의 비탈면 개수와 가시율을 Fig. 10에 나타내었다. 비탈면 수가 적은 울산, 부산, 대구, 광주 광역시는 제외하였다. 비탈면 수 기준으로 강원도(5,304개)와 경상북도(5,015개)에 가장 많은 비탈면이 분포한다. 태백산맥 등 산악지형 비중이 높은 지역에 위치한 지자체는 비탈면이 많이 위치하고 있다. 가시율은 경기도가 87.4%로 가장 높았는데 이는 상대적으로 평지·구릉 지형이 많고 비탈면 경사가 완만한 데 기인한다. 반면 전라북도는 71.8%로 가장 낮은 가시율을 보였으며 강원도(76.5%)와 같이 산악 비중이 높은 지역은 평균 이하의 가시율이 나타났다.
토의 및 결론
국내 일반국도 도로 비탈면 30,543개소를 대상으로 Sentinel-1 SAR 위성의 감지 가시성을 전국 단위에서 평가하였다. 주요 결과는 다음과 같다. (1) 분석 대상 26,598개 비탈면 중 79.7%가 Sentinel-1의 4개 궤도 중 최소 하나에서 관측 가능한 것으로 평가되어, Sentinel-1 SAR이 국내 도로 비탈면 광역 모니터링의 1차 도구로서 활용 가능함을 확인하였다. (2) 비탈면 경사가 SAR 가시성을 결정하는 주요 변수이며, 50° 이하 비탈면은 98% 이상이 관측 가능한 반면 60–70° 비탈면은 약 50%, 70° 이상 비탈면은 약 70%가 Sentinel-1 위성 4개 궤도 모두에서 관측 불가능하다. (3) SAR 위성의 side-looking 관측 특성으로 인해 동서 방향 도로 비탈면이 남북 방향 비탈면보다 평균 6.9%p 높은 가시율을 보인다.
이번 연구에서 수행한 가시성 평가는 Sentinel-1 위성의 관측 특성과 비탈면의 경사방향/경사간의 기하학적 관계를 통해 산술적으로 계산한 것으로 관심 비탈면에 대한 실제 SAR 위성 분석 가능성 여부는 분석 진행 과정에서 다양한 제반 조건에 따라 달라질 수 있다. 비탈면의 식생 피복, 법면 거칠기 등 표면 상태나 C-band를 사용하는 Sentinel-1 위성의 한계 등 여러 요인에 의해 식생이 많은 여름철 비탈면은 기하학적 가시성과는 별개로 관측이 어려울 수 있다. 또한 진출입로 비탈면은 상·하행 정보 부재로 경사방향에 불확실성이 있으며, 판정이 달라질 수 있는 급경사 진출입로는 분석 대상의 약 1.5% 이하로 제한적이며 향후 광학 위성 영상, 항공 영상 판독 등을 통한 개별 방향 확인으로 개선될 수 있다.
본 연구의 가시성 평가 결과는 향후 국내 도로 비탈면에 대한 SAR 기반 모니터링 도입에 다양하게 활용될 수 있다. 비탈면의 위치, 경사, 경사방향 정보와 위성의 관측 기하를 결합하여 산출한 결과는 전국에 분포하는 비탈면을 대상으로 SAR 위성 기반 모니터링의 기초 자료로 활용될 수 있다. 구체적으로 비탈면별 SAR 분석의 우선순위를 부여하거나 위성 기반 모니터링 도입 시 대상 비탈면의 사전 적용 가능성을 판단하는 근거로 활용 가능하다. 또한 Sentinel-1으로는 관측이 어려운 비탈면에 대해서는 보완 위성의 선정이나 현장 계측과의 병행 운용 등 대안적 모니터링 방안을 모색하는 데 활용될 수 있을 것이다.
