서 론
개념모델 구축 방법
합의 접근법과 다중 모델 접근법
개념모델 검증 4단계 프레임워크
수리지질 부지특성화 사례
국내 LILW 연구 현황과 방법론적 한계
수리지질 부지특성화를 위한 영역 개념화
개념모델의 세 가지 구성 요소
수리지질 모델링 수행 절차
HCM과 이산균열망에 의한 불확실성
고 찰
개념모델 불확실성과 다중 모델 접근법
모델 검증 및 향후 과제
결 론
서 론
최근 국내에서 고준위 방폐물 처분을 위한 부지특성모델 구축 전략을 제안하기 위해 국내 부지특성화 조건을 고려한 모델링 업무 및 자료 흐름과 입력 인자 체계화 연구가 진행중이며, 관련 분야의 불확실성 관리 및 민감도 분석과 같은 구체적인 수행 방식을 마련하고 있다(Park et al., 2024). 본 연구에서는 이 가운데 한 세부 분야로서 부지특성모델과 연계된 수리지질 통합 모델링 구성에 해당하는 부분을 다루고자 한다. 수리지질 개념모델(hydrogeological conceptual model, HCM)은 지하수 시스템의 수리지질학적 단위, 경계조건, 물리적 과정 및 매개변수의 공간 분포를 체계적으로 기술하는 개념적 표현이다(Gupta et al., 2012; Enemark et al., 2019). 또한 지하수 수치모델의 수학적 구조와 매개변수화와 더불어, 모델링 목적과 관련된 시스템 경계 정의, 수리적 층서 단위, 지하수 유동 과정의 표현 방식을 결정한다. Gupta et al. (2012)은 모델 구축 과정을 다섯 단계로 구분하였으며, 그 중 개념적 물리 구조(conceptual physical structure)와 개념적 과정 구조(conceptual process structure)의 두 요소가 HCM의 핵심을 이룬다고 제시하였다.
HCM의 불확실성은 모델링에서 매개변수 불확실성보다 더 근본적인 문제로 인식된다(Doherty and Welter, 2010; Enemark et al., 2019). 부적절한 개념모델에 기반한 매개변수 보정은 보정 기간 내에서는 관측값을 재현할 수 있으나, 보정 기간과 다른 응력 조건, 장기 예측, 또는 다른 유형의 예측 변수에서 크게 오차를 발생시킬 수 있다(White et al., 2014). Bredehoeft (2005)는 예상치 못한 개념 오류가 모델 예측의 신뢰성을 근본적으로 위협할 수 있음을 강조하였으며, 대상 프로젝트에서 개념모델 불확실성을 체계적으로 관리하는 방법론이 지하수 모델링의 선행 과제로 수행될 필요성을 언급하였다. 그리고 Anderson and Woessner (1992)는 신뢰성 있는 지하수 모델 검증을 위해서는 수리지질 시스템을 적절히 표현하는 개념모델이 전제되어야 하며, 현장자료의 추가 확보를 통한 개념모델의 반복적인 개선과 불확실성 평가가 모델링 과정에 포함되어야 함을 강조하였다.
지하수 자원관리 목적의 HCM은 미국 캘리포니아주 지속가능한 지하수 관리법(SGMA)의 모범관리지침에 체계적으로 정리되어 있다(DWR, 2016). 이 지침에 따르면 HCM은 (1) 유역의 지질·지형·토지이용·수질 등 물리적 특성에 대한 이해를 제공하고, (2) 물수지 및 수치·해석 모델 구축의 근거를 마련하며, (3) 이해관계자와의 소통 도구로 기능한다. 설계 절차는 최소 2개의 축척 단면도와 지역 지도를 통해 지질구조, 대수층 및 저투수층의 수평·수직 경계, 지하수 함양·배출 구역을 서술하고, 자료 공백(data gap)과 불확실성을 식별하여 향후 모니터링 계획에 반영하는 것으로 구성된다. 이 과정은 정성적 서술과 개략적 물수지 정량화에 초점을 두며, 반드시 수치모델로 이어지지 않아도 되는 독립적 과정으로 취급된다. Rivera (2007)가 지적하듯, 이러한 일반적 HCM 구축 과정에서는 지질도 작성자(geologist)와 지하수 모델러(hydrogeologist) 간의 협업이 제도화되어 있지 않아 개념모델이 지질학적 정합성보다 유동 매개변수 위주로 단순화되는 경향이 있다.
이에 반해 방사성폐기물, 특히 중·저준위방사성폐기물(low and intermediate-level radioactive waste, LILW) 처분부지의 적합성 및 안전성평가를 위한 HCM은 목적, 시간 규모, 규제적 요구, 검증 기준에서 근본적으로 다르다. 전자가 대수층의 지속가능한 이용과 물수지 관리를 목표로 수십 년 단위의 현재와 근미래 조건을 다루는 반면, 후자는 수백에서 수만 년에 이르는 초장기 안전성을 입증해야 하므로 개념모델 자체의 불확실성을 정량적으로 관리하고 규제기관의 독립적 검토를 통과할 수 있는 근거 체계를 요구한다(Neuman and Wierenga, 2003; Enemark et al., 2019). 이러한 차이는 규제적 요구사항의 구체성에서도 드러난다. 미국 NRC (1987)의 Regulatory Guide 4.17은 고준위 방사성폐기물 처분시설 부지특성화 계획서의 표준 형식과 내용으로 지질, 지구공학, 수문, 지구화학, 기후 및 기상 항목을 규정하였으며, 이는 Neuman and Wierenga (2003)가 NUREG/CR-6805에서 제시한 핵시설 부지의 수리지질 모델링 불확실성 관리를 위한 포괄적 전략의 토대가 되었다. 국내에서는 한국원자력안전기술원(KINS, 2022)이 지질학적, 수리지질학적, 수리지화학적, 암반역학/열적 및 오염물질이동 모델을 구조적으로 연계하여, 고준위 방사성폐기물 심층처분시설 부지특성보고서 작성지침의 기술배경서(KINS/RR-2323)를 마련하였다. 이 지침 제4조는 수리지질학적 특성 모델 구축에 대해 (1) 광역·국지·부지 규모의 지하수 함양·배출 구역 평가, (2) 수리전도도, 저류계수, 비산출율, 유효공극률 등 매개변수의 공간분포 제시, (3) 관측 수두 및 유동 자료를 이용한 모델 보정, (4) 민감도와 불확실성 분석, (5) 불확실성 저감을 위한 장기 지하수위·유동 모니터링 체계의 설계를 명시적으로 요구한다(KINS, 2022). 그러므로 일반 HCM에서는 법적 의무로 규정되지 않는 정량적 불확실성 분석과 주기적 개정 계획이 방폐물 처분부지 HCM에서는 필수 구성요소가 된다는 점에서 근본적 차이를 보인다.
방폐물 처분부지 HCM 설계의 또 다른 고유한 특징은 특성·사건·과정(features, events, and processes, FEP) 목록을 매개로 개념모델과 안전성평가 시나리오를 연계한다는 점이다. 국내에서 개발된 K-FEP 목록(Ver 4.1)은 외부요인, 방사성폐기물, 처분용기, 처분시설, 지질계, 생물권의 6개 장으로 구성되며, Safety Case 내에서 (1) 안전성평가 시나리오의 구성요소, (2) 성능평가 모델링에서 고려해야 할 현상·구조에 대한 기초정보, (3) Safety Case의 포괄성을 점검하는 수단으로 활용된다(Kim et al., 2024). 즉 일반 HCM에서는 지질·수리 자료로부터 상향식(bottom-up)으로 개념모델이 구성되는 반면, 방폐물 처분부지 HCM은 FEP 스크리닝이라는 하향식(top-down) 규제적 완전성 점검과 결합되어야 하며, 지질계 및 처분시설 장에 속한 지하수 유동 및 핵종이동 관련 FEP들이 개념모델의 물리적 구조 및 과정 구조 항목과 직접 대응되도록 설계된다(Kim et al., 2024). 이처럼 방폐물 처분부지 HCM의 검증은 단일 모델의 성능을 확인하는 일반 사후검증(Anderson and Woessner, 1992)과 달리, 애초에 복수의 대안적 개념모델을 유지한 채 데이터로 각 모델의 신뢰도를 갱신해 나가는 접근을 전제로 하며, 이는 미국 NRC 및 SKB, POSIVA 등 국제 핵폐기물 관리기관의 부지특성화 지침에 실제로 반영되어 있다.
본 연구의 목적은 심층처분시설 부지특성화를 위한 HCM의 구축 및 검증 방법론을 체계적으로 검토하고, 국내 심층처분 연구에 적용 가능한 단계적 모델링 프레임워크를 제시하는 데 있다. 이를 위해 합의 모델 접근법과 다중 모델 접근법, 개념모델 검증 절차, HCD–HRD–HSD 도메인 개념화 및 DFN 기반 모델링 사례를 검토하였다. 또한 강원도 태백 Testbed에서 수행 중인 부지특성화 연구를 향후 적용 대상으로 고려하여(Fig. 1), 현재 확보 가능한 자료 수준에서 요구되는 HCM 구성 요소와 추가 조사 및 검증 항목을 제시하였다. 따라서 본 연구는 태백 부지의 최종 HCM 구축 및 검증 결과를 제시하기보다는, 향후 정량적 부지모델 개발을 위한 방법론적 기반과 수행 절차를 정립하는 데 초점을 둔다.
Fig. 1.
Location and conceptual hydrogeological setting of the Taebaek testbed site (modified from KIGAM, 2025).
개념모델 구축 방법
합의 접근법과 다중 모델 접근법
Enemark et al. (2019)은 여러 문헌에서 활용된 HCM 구축 방법을 체계적으로 검토하여, 주요 연구방법을 두 가지로 구분하였다. 첫째, 합의 모델 접근법(consensus model approach)은 가용한 모든 관측 자료를 단일 개념 모델로 반복적으로 통합하는 방식으로, 모델의 복잡성을 순차적으로 증가시키면서 개념 불확실성을 매개변수 불확실성으로 흡수한다(Brassington and Younger, 2010). 이 접근법은 특정 개념화에 한 번 고착되면 수정에 큰 관성이 작용하는 단점이 있다(Ferré, 2017). 둘째, 다중 모델 접근법(multi-model approach)은 동일한 수리지질 시스템에 대해 상호 배타적인 복수의 가설 기반 개념모델을 병렬로 개발 및 평가하는 방식이다(Neuman and Wierenga, 2003; Refsgaard et al., 2006). 다중 모델 접근법의 목표는 단일 최적 모델을 찾는 것이 아니라, 시스템 거동에 대한 서로 다른 가설을 대표하는 모델 조합을 구성하는 것이다. Refsgaard et al. (2012)은 이 조합이 상호 배타적이고 집합적으로 포괄적(mutually exclusive, collectively exhaustive, MECE) 기준을 충족해야 하며, 각 모델이 독립적인 가설을 대표해야 함을 강조하였다.
수리지질 개념모델에서 MECE 원칙의 핵심은 매개변수 값만 다른 여러 모델을 만드는 것이 아니라, 지하수 시스템에 대한 서로 다른 개념적 해석을 대안 모델로 구성하는 데 있다. 예를 들어 동일한 단열 자료에 대해서도 주요 단열대가 서로 연결되어 광역적인 지하수 유동경로를 형성하는 모델과 단열대의 연결성이 낮아 국지적인 유동만 발생하는 모델을 각각 독립적인 대안으로 설정할 수 있다. 이때 각 대안 모델은 지질구조, 단열 연결성, 주요 유동경로 및 경계조건 등에 대한 핵심 가설이 서로 명확히 구별되어야 한다는 점에서 상호 배타적(mutually exclusive)이어야 한다. 동시에 현재 이용 가능한 조사자료와 지질학적 해석으로 설정할 수 있는 주요 가설들이 대안 모델에 포함되어야 한다는 점에서 집합적으로 포괄적(collectively exhaustive)이어야 한다. 따라서 MECE 원칙은 가능한 개념적 대안을 중복 없이 체계적으로 구성함으로써, 특정 개념모델에만 의존하여 발생할 수 있는 구조적 불확실성을 평가하기 위한 다중 모델 접근법의 기본적인 구성 원칙이라 할 수 있다. Enemark et al. (2019)은 다중 모델 구축 전략을 세 가지로 분류하였다: (a) 복잡도 변화 전략(varying complexity)은 동일한 기본 개념화의 복잡도를 단계적으로 증가시키는 방식이고, (b) 대안 해석 전략(alternative interpretation)은 동일한 자료를 서로 다른 팀이 독립적으로 해석하여 대안적 개념화를 도출하는 방식이며, (c) 가설 검증 전략(hypothesis testing)은 동일 팀이 의도적으로 최대한 상이한 가설들을 설정하여 검증하는 방식이다. 이 중 가설 검증 전략이 MECE 원칙에 가장 부합하며, 개념적 문제점을 사전에 발견할 가능성이 가장 높다고 평가된다.
개념모델 검증 4단계 프레임워크
Neuman and Wierenga (2003)는 개념모델 검증을 위한 체계적 절차를 4단계로 제시하였으며, Enemark et al. (2019)은 이를 문헌들의 리뷰를 통해 체계화하였다. 먼저 Step 1 (데이터와의 충돌 회피)은 수학적 모델로 변환하기 전 개념 수준에서 데이터와의 적합성을 검토하는 단계이다. Step 2 (예비 수학적 모델 검증)는 단순화된 수치모델을 이용하여 불합리한 개념모델을 조기에 제거하는 단계이다. Step 3 (기준모델 확정)는 완전한 수치모델에서 비현실적 매개변수 값, 잘못 예측된 상태변수, 비수렴(non-convergence) 여부를 기준으로 최종 기준모델(base case)을 확정하는 단계이다. Step 4 (사후 검증, post-audit)는 모델 개발 후 수년이 지나 수집된 독립 데이터를 이용하여 장기 예측의 신뢰도를 검증하는 단계이다. 각 단계에서 사전 확률(prior probability)이 업데이트되며, 데이터와 일치하지 않는 개념모델은 Bayesian 방식으로 가중치가 감소하거나 제거된다.
사전 확률 설정과 관련하여, Enemark et al. (2019)은 문헌 분석을 통해 59개 사례 중 21개(36%)가 무정보 균일 사전확률(uninformed uniform prior)을 사용하였음을 밝혔다. 그러나 Rojas et al. (2009)은 사전확률이 검증 데이터의 정보 함량이 낮을 때 사후확률에 크게 영향을 미침을 보였다. 따라서 전문가 판단 또는 데이터 정합성을 반영한 정보 사전확률(informed prior)의 사용을 권고하였다. 또한 Bayesian 모델 평균화(Bayesian model averaging, BMA) 기법을 적용하면 다수의 개념모델 앙상블로부터 가중 평균 예측값과 총 불확실성을 도출할 수 있는 것으로 알려져 있다(Hoeting et al., 1999).
수리지질 부지특성화 사례
국제적으로 가장 체계적인 수리지질 부지특성화 모델링 사례는 스웨덴 SKB의 Forsmark 처분 부지이다. Selroos and Follin (2014) 및 Follin et al. (2014)은 모델링 영역을 수리전도체 영역(hydraulic conductor domain, HCD), 암반 영역(hydraulic rock mass domain, HRD), 토층 영역(hydraulic soil domain, HSD)의 3개 도메인으로 개념화하였다(Fig. 2). 이산균열망(discrete fracture network, DFN) 방법론은 개별 균열의 위치·방향·크기·수리전도도를 통계적으로 매개변수화한 뒤 동등연속공극 매질(ECPM)로 상향 환산하여 CONNECTFLOW 코드에 적용하였다(SKB, 2007a, 2007b). 이 절차는 SKB (2008a, 2008b)의 site investigation 완료 보고서와 기반암 수리지질보고서에서 수집된 시추공 자료와 수리시험 결과를 입력으로 하며, 격자 해상도는 핵심조사영역 20 m, 광역모델 60–100 m, 경계조건은 해양지역 Dirichlet, 육상지역 Neumann 조건이 적용되었다. 이들 사례는 수리전도도의 깊이 의존적 감소와 파쇄대의 높은 수리전도도 이방성을 구현하고, 100 m 단위 층별 수리 물성 할당 방식을 공통적으로 채택하고 있다.
핀란드 POSIVA의 Olkiluoto 부지(Posiva, 2012) 역시 유사한 HCD-HRD 개념화 체계와 결정질 암반 DFN-ECPM 결합 모델을 채택하였다. STUK (핀란드 방사선안전청)이 위탁한 독립 검토 보고서(Geier, 2012)는 Stripa, Grimsel, Whiteshell, Äspö, Forsmark, WIPP, Olkiluoto 등 7개 국제 연구부지의 수리지질 모델링 사례를 비교하여, 규제적 안전성평가에 요구되는 결합 열-수리-역학-화학(THMC) 처리 수준과 빙하기·주빙하기 등 미래 기후 상태에 대한 개념화의 한계를 지적하였다. 국내에서도 한국지질자원연구원이 태백 Testbed 부지를 대상으로 이와 동일한 HCD-HRD-HSD 개념화 절차를 적용한 내부 기술보고서를 작성하여, 자료수집-개념모델 개발-수치모델링-모델검증/보정-예측시뮬레이션-보고서 작성의 6단계 구축 절차를 국내에서 체계화한 바 있다(KIGAM, 2025).
Fig. 2.
Hydraulic domain conceptualization (HCD/HRD/HSD) and the numerical groundwater flow modelling workflow adopted in this study (SKB, 2007a).
국내 LILW 연구 현황과 방법론적 한계
국내에서는 중·저준위 방사성폐기물(LILW) 처분부지를 중심으로 실제 현장 자료에 기반한 응용 수치모델링이 수행되어 왔다. Kim and Jeong (2002)은 화산암 지역에 건설되는 지하 원유비축시설을 대상으로 지표지질조사, 시추조사, 수리시험 결과를 토대로 3차원 연속체 모델과 단열망(DFN) 모델을 병행 구축하여 수벽시스템의 수리 거동을 시뮬레이션하였으며, 저유공동 누수량을 연속체 모델 120–140 m3/day, 단열망 모델 80–175 m3/day로 각각 예측하고 신규 시설 건설에 따른 함양유역 감소와 지하수위 강하 가능성을 제시하였다. Kim et al. (2008)은 경주 LILW 처분부지의 지표기반 조사(지질매핑, 시추, 수리시험, 지구물리 탐사) 결과를 종합하여 1개 토양영역(HSD), 3개 암반영역(HRD), 5개 수리전도체영역(HCD)으로 구성된 수리구조모델을 구축하였는데, 이는 SKB의 HCD-HRD-HSD 개념화 체계와 유사한 접근으로 이후 유동 모델링의 개념적 토대가 되었다(Park et al., 2009). 이를 바탕으로 Park et al. (2008a, 2008b)은 DFN-EPM 하이브리드 접근법을 적용한 10개의 확률론적 케이스에 대해 FEFLOW 모델링(Diersch, 2013)을 수행하여 처분 안전성평가에 필요한 입력 인자를 산출하였다. 그리고 Oh and Kim (2008)은 동일 부지에서 COFAT3D를 이용해 지하수 유동-염분-핵종이동을 결합 모의하여 자연방벽에서 단열대의 지배적 역할을 정량화 하였다. 월성 LILW 처분시설의 표준 안전성평가 시나리오(BS-1)는 처분사일로의 공학적 방벽이 열화된 이후 핵종이 지하수 유동을 따라 이송되어 해양 생물권에 도달하는 경로를 개념화하고 있다(Park et al., 2009; Fig. 3). 이러한 연구들은 HCM이 안전성평가 시나리오의 물리적 골격을 제공하는 국내 사례에 해당한다.
Fig. 3.
Concept of the BS-1 Reference Scenario for the Wolsong LILW Disposal Center (conceptualized based on Park et al., 2009).
Ko et al. (2010)은 핀란드 Olkiluoto 부지의 광역 모의 자료를 이용해 블록 규모 지하수 유동을 재현하면서, 상세 모델링 단계에서 개념모델의 불확실성 유발 요인에 대한 선행 연구가 국내외 모두 미미함을 지적하였다. Geetha Manjari and Sivakumar Babu (2018) 역시 근지표 처분시설을 대상으로 지하수 및 핵종 이동 모델의 확률론적 민감도 분석 절차를 제시하여, LILW급 시설에서도 결정론적 단일모델이 아닌 확률분포 기반 입력변수 처리가 요구됨을 뒷받침한다. Ji and Koh (2010)는 방폐물 처분장 안전성평가를 위한 지하수 유동 모델링의 국내외 연구 동향을 검토하면서, 단열 암반 대수층 개념모델링에 관한 국내 연구가 2000년대 후반에 이르러서야 활발해지기 시작하였으나 여전히 연구개발 초기 단계에 머물러 있음을 명시하였다.
이처럼 기존 국내 연구는 개별 부지에 국한된 수치모의 적용 사례를 제시하는 데 그쳤을 뿐, 합의 모델 접근법과 다중 모델 접근법의 방법론적 구분, MECE 원칙에 기반한 모델 앙상블 구성, K-FEP와 연계된 시나리오 기반 개념모델 검증, 그리고 개념모델-수학적 모델 간 4단계 검증 프레임워크와 같이 개념모델 구축과 검증 방법론 자체를 구체적으로 다룬 사례는 국내에서 거의 찾아보기 어렵다.
수리지질 부지특성화를 위한 영역 개념화
개념모델의 세 가지 구성 요소
HCM을 구성하는 세 가지 핵심 요소를 정의하면 첫째, 개념적 물리 구조는 수리지층 단위의 기하학적 형상, 시스템의 수평, 수직 경계, 불투수층 및 단층의 위치와 연결성을 포함한다(Enemark et al., 2019). 둘째, 공간 가변성 구조(spatial variability structure)는 수리전도도, 저류계수, 공극률 등 수리 물성의 공간적 분포와 변동성을 기술한다. 셋째, 개념적 과정 구조(conceptual process structure)는 함양, 배출, 증발산, 지표수·지하수 상호작용 등 시간 변동 경계조건과 물리적 과정을 포함한다. 이 세 요소의 불확실성이 복합적으로 작용할 때 모델 예측의 총 불확실성이 결정되므로, 세 요소를 동시에 고려하는 체계적 접근이 필요하다. 그러나 현실적으로는 추후 적용될 심지층 처분 부지에서 정량적으로 활용할 수 있는 수리지질 자료는 매우 제한적이며, 이전 지하수 기초조사 결과와 같은 기본적인 자료를 대부분 참고하여야 한다(K-water, 2012). 부지특성화 모델 구축을 위해서는 다양한 인자가 요구되는데, 수리지질 인자로서 필수적 물성자료는 Table 1과 같다. Table 1에 제시된 입력인자는 앞서 설명한 HCM의 세 구성 요소와 직접적으로 연계된다. 단열대의 위치, 밀도 및 방향성과 수리지질 단위의 기하학적 형상은 개념적 물리 구조를 규정하며, 수리전도도, 투수성, 저류계수 및 공극률의 공간적 분포는 공간 가변성 구조를 구성하는 주요 인자이다. 또한 지하수위와 수두 자료는 함양·배출 및 지표수–지하수 상호작용을 포함하는 개념적 과정 구조와 경계조건의 타당성을 평가하는 주요 제약자료로 활용된다.
Table 1.
Hydrogeological input parameters for a site characterization model
수리지질 모델링 수행 절차
수리지질 모델링은 Enemark et al. (2019)의 개념모델 검증 프레임워크를 준용하여, 모델 접근법(model approach) → 보정(calibration) → 정교화 및 검증(refinement and verification)의 3단계로 수행될 수 있다(Fig. 4). 수행 절차의 모델 접근법 단계에서는 지질 및 수리지질 자료, DEM, 기후 및 수문 자료, 수리화학 및 양수시험 자료 등이 요구된다. 이들 경계조건과 복잡한 지질구조를 효율적으로 구현하기 위해 비정형 유한요소 메쉬를 활용할 수 있으며, 주요 단열대 및 파쇄대는 Discrete Feature Element (DFE)를 이용하여 주변 암반과 구별되는 이산 수리구조로 명시적으로 표현할 수 있다. 각 지질별 또는 수리 영역에 필요한 수리전도도(K), 저류계수(Ss, Sy), 함양량(recharge)의 매개변수화를 구역(zone) 기반으로 DB화가 요구된다. 보정 단계에서는 관측 수위 자료, 현장 양수시험 데이터를 기반으로 민감 매개변수(K, recharge, Ss, Sy)를 선정하고, 보정 모델을 이용한 자동 보정을 수행한다. 이러한 기존 자료와의 오차해석으로 RMSE, R2, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 등 통계 지표로 모델 정확도를 평가할 수 있다. 그리고 정교화 및 검증 단계에서는 수두 구배가 급변하거나 경계조건이 복잡한 구간의 격자에서는 세밀화(local refinement)를 적용하여 정교화가 요구된다. 또한 제한된 실측 자료에 대한 한계를 극복하기 위하여 매개변수를 구역화(zone)에서 파일럿 포인트(pilot point) + Kriging 보간 방식으로 설정하고, Monte Carlo 시뮬레이션 및 PEST Ensemble 기능을 활용한 불확실성 분석을 수행한다.
Fig. 4.
Three-stage workflow for hydrogeological site characterization modelling (modified from KIGAM, 2025).
HCM과 이산균열망에 의한 불확실성
국내 심지층 처분 시설을 위한 기반암은 지반이 견고하고, 투수성이 낮은 화강암류나 변성 화강암류와 같은 결정질 암반에 위치하게 된다. 이들 기반암 내 지하수 유동은 암반 기질보다 단열을 통해 주로 이루어지므로, 이산균열망(DFN)은 개념적 물리 구조의 핵심 요소이며 HCM 전체의 신뢰도를 좌우하는 대표적인 불확실성 원천이다. DFN의 불확실성은 크게 (1) 단열의 위치와 방향, 크기(길이) 분포와 단열빈도와 같은 기하학적 불확실성, (2) 개별 단열 또는 단열군의 투수량계수 분포 및 크기-투수성 상관관계와 같은 수리학적 불확실성, (3) 단열 간 연결성과 침투 임계값(percolation threshold)에 따른 유동 경로의 불확실성으로 구분된다. Ko et al. (2010)은 핀란드 Olkiluoto 부지의 블록 규모 지하수 유동 모의에서 계산된 수두는 관측값과 비교적 잘 일치하였으나 관측공별 유입과 유출량은 상당한 차이를 보이고, 이러한 불일치가 배경 단열(background fracture)과 같은 국지적 유동 경로가 DFN에 충분히 반영되지 않았기 때문이라고 지적함으로써, 수두 보정만으로는 DFN의 불확실성이 충분히 제어되지 않음을 보여주었다.
이러한 문제를 관리하기 위해 SKB Forsmark에서는 Follin et al. (2014)이 제시한 방법론에 따라 시추공 자료(Posiva Flow Log 등)로부터 단열의 위치·방향·크기·수리전도도를 통계적 분포로 매개변수화하고, 이를 복수의 확률론적 실현으로 생성한 뒤 동등연속공극 매질(ECPM)로 업스케일링(upscaling)함으로써 DFN 자체의 불확실성을 정량적으로 관리하였다. 국내에서도 Kim et al. (2008) 및 Park et al. (2008a, 2008b)은 경주 LILW 처분부지를 대상으로 DFN-EPM 하이브리드 접근법에 기반한 여러 개의 확률론적 케이스를 생성하여 처분 안전성평가 인자의 통계적 분포를 도출한 바 있으며, Hwang et al. (2004)은 CONNECTFLOW의 DFN 모델을 이용하여 가상 처분동굴 부지를 대상으로 처분심도 및 단층까지의 거리에 따른 지하수 유동 경로·이동시간의 민감도를 분석함으로써 DFN 기반 모델의 결과가 처분장 설계 변수에 따라 크게 달라질 수 있음을 보였다. Geier (2012)의 국제 검토 보고서 역시 Stripa, Grimsel, Forsmark, Olkiluoto 등 7개 연구부지를 비교하여, 불균질성을 보정한 확률론적 DFN 실현 사례가 여전히 드물며 이것이 결정질 암반의 수리지질 모델링의 공통적 한계임을 확인하였다.
고 찰
개념모델 불확실성과 다중 모델 접근법
HCM은 지하수 시스템의 구조와 유동 과정에 대한 개념적 해석을 바탕으로 구성되며, 이러한 개념화의 불확실성은 지하수 수치모델링의 주요 오차 요인이 될 수 있다(Enemark et al., 2019). 추후 대상 지반의 수리지질 부지 특성화를 위한 예비 모델링은 현장 수리시험 자료가 극히 제한적인 상황에서 문헌 자료 및 추정치에 의존하여 구성될 가능성이 큰 것으로, 이는 합의 모델 접근법(consensus model approach)의 초기 단계에 해당한다. 향후 시추공 조사 완료 후 수리 물성 자료가 확보될 경우, Enemark et al. (2019)의 다중 개념모델(multi-model approach)을 적용하여 다양한 수리지질 가설을 동시에 검증하는 방향으로 발전시키는 작업이 요구된다.
그리고 모델의 신뢰성을 높이기 위해서는 다양한 매개변수의 민감도와 범위를 논리적으로 해석 및 적용하는 작업이 필요하다. 개념모델의 주요 불확실성 요소로는 (1) 충적층 두께의 공간적 변동성, (2) 단열대의 3차원 연결성 및 수리전도도, (3) 함양량의 시·공간 분포, (4) 기반암-단열대 경계의 큰 수리전도도 대비차가 있다. 이 중 단열대의 수리전도도가 기반암보다 일반적으로 약 103–104 배 이상 높다는 점은 수두분포에 지배적인 영향을 미치는 요소로, 단열대 관련 매개변수의 정밀 측정이 모델 신뢰도 향상의 중요한 과제이다.
국내 균열암반의 수리지질 특성에 대한 연구 자료의 한계로 SKB 보고서(2007a, 2007b)와 같은 사례를 많이 참조하고 있으나 이에 대한 내용들도 지질환경적 차이로 국내 현장에 적용하는 데 한계가 있다(Bae et al., 2024; Lee et al., 2024; Lee and Lee, 2025; Lee et al., 2026). 경계조건 설정에서 해양 지역 경계에 Dirichlet 경계조건(지정 수위), 육상 지역에는 Neumann 경계조건(지정 유량)을 적용하였으며, 20 m 해상도의 정밀 메쉬와 CONNECTFLOW의 ECPM+DFN 접근법을 사용하였다(Follin et al., 2014; Selroos and Follin, 2014). 최근에는 FEFLOW의 FEM 기반 비정형 사면체 메쉬와 DFE를 결합하는 방식이 개발되어 있으며, FEM은 FDM 대비 복잡한 지질구조와 세밀한 모델링이 가능하나, 계산 부하가 크다는 단점이 있다. Follin et al. (2014)의 DFN 매개변수화 방법론과 비교할 때, 본 연구는 현재 단계에서 DFN 자료가 부족하여 구역화(zone) 기반 수리전도도 할당에 머물러 있다.
모델 검증 및 향후 과제
태백 심층지반 연구부지의 예비 모델은 현재 시추공 기반 단열자료의 부족으로 구역기반 수리전도도 할당 단계에 머물러 있다. 이는 기존 모델링에서 추정한 단열대-기반암 간 수리전도도 대비가 실제로는 개별 단열들의 확률 분포로부터 발생하는 불확실성이 높은 결과로 이어질 가능성이 높다. 향후 현장 시험 등으로 개별 균열 자료가 확보되면 SKB 또는 경주 사례와 같이 복수의 DFN 확률론적 실현을 생성하고 이를 다중 모델 접근법(multi-model approach) 틀 안에서 같이 평가하는 것이 필요하다. 이는 개념모델의 불확실성 관리와 DFN 불확실성 관리가 본질적으로 동일한 방법론적 틀에서 동시에 필요하기 때문에 합리적인 개념모델 설정을 통한 접근이 요구된다. 국내 현 단계의 예비 모델은 시추공 조사 결과에 대한 지질구조의 새로운 해석 및 수리지질 자료의 부족으로 문헌 자료에 상당 부분 의존하고 있으나, 신뢰성 있는 수치모델을 구축하기 위해서는 대상 지반에 대한 다양한 수리지질 실험 수행으로 신뢰성 있는 수리인자 자료 확보가 필수적이다.
결 론
본 연구에서는 심층처분시설의 부지특성화를 위한 수리지질 개념모델(HCM)의 구축 및 검증 방법론을 체계적으로 검토하고, 향후 국내 부지조사에 적용할 수 있는 단계적 모델링 프레임워크를 제시하였다. 일반적인 지하수 자원관리 목적의 HCM과 달리 심층처분시설의 HCM은 수백에서 수만 년에 이르는 장기 안전성평가를 지원해야 하므로, 지질 및 수리지질 자료에 기반한 개념화와 규제적 요구사항, FEP 기반 안전성평가 시나리오 및 개념모델 자체의 불확실성을 함께 고려할 필요가 있다. HCM 구축 방법으로는 가용한 자료를 하나의 모델에 통합하는 합의 모델 접근법과 서로 다른 수리지질학적 가설을 복수의 대안 모델로 구성하는 다중 모델 접근법을 검토하였다. 특히 다중 모델 접근법에서 MECE 원칙은 가능한 개념적 대안을 상호 중복되지 않도록 구분하면서 주요 가설을 가능한 한 포괄적으로 고려함으로써 개념모델의 구조적 불확실성을 체계적으로 평가하기 위한 기본 원칙으로 활용될 수 있다. 또한 개념모델은 가용 자료와의 적합성 검토에서부터 독립적인 후속 관측자료를 이용한 검증에 이르는 단계적 절차를 통해 지속적으로 평가하고 개선할 필요가 있다.
균열 결정질 암반을 대상으로 한 선행연구에서는 단열 및 단열대의 위치, 방향, 연결성과 수리특성이 지하수 유동모델의 주요 불확실성 요인으로 제시되고 있다. 따라서 심층처분 부지의 신뢰성 있는 HCM 구축을 위해서는 HCD–HRD–HSD 영역 개념화를 기반으로 주요 수리구조를 구분하고, 시추공 조사와 수리시험을 통해 단열대의 수리특성을 단계적으로 규명할 필요가 있다. 특히 심부 시추공 수리시험을 통한 전도성 단열 자료와 DFN 모델링에 필요한 단열의 위치, 방향, 규모, 빈도 및 수리특성 자료의 확보가 중요하다. 현재 태백 Testbed는 제안된 프레임워크의 향후 적용 대상 부지로 고려하였으며, 현 단계에서는 심부 시추공 기반의 수리지질 자료와 독립적인 모델 검증자료가 충분하지 않으므로 완성된 부지 HCM의 보정 및 검증 결과를 제시하기에는 한계가 있다. 향후 부지조사를 통해 자료가 추가로 확보되면 합의 모델 단계에서 다중 모델 접근법으로 발전시키고, 복수의 DFN 수리모델 실현과 수리지질학적 대안 가설을 이용하여 개념모델 및 매개변수 불확실성을 함께 평가할 필요가 있다. 또한 관측 수두, 수리시험 및 장기 모니터링 자료를 이용한 단계적 보정과 독립 자료에 의한 검증을 수행함으로써 모델의 예측 신뢰도를 지속적으로 향상시킬 수 있을 것이다.
따라서 본 연구에서 제안한 프레임워크는 심층처분 부지의 HCM을 단일한 정적 모델로 확정하기보다는, 부지조사 자료의 축적에 따라 개념모델을 단계적으로 구축·평가·개선하고 불확실성을 체계적으로 저감하기 위한 방법론적 기반을 제공한다. 향후 태백 Testbed를 포함한 국내 심층처분 부지특성화 연구에 이를 적용함으로써 지질모델, 수리지질모델 및 FEP 기반 안전성평가를 연계하는 통합적인 부지특성화 모델링 체계로 발전시킬 수 있을 것으로 판단된다.
