서 론

지하수는 지구상의 중요한 수자원 중 하나로, 많은 사람들이 식수, 농업, 산업용수 등으로 활용하고 있다(Wada et al., 2010; Asadi et al., 2019). 그러나 급격한 인구 증가, 도시화, 산업화로 인해 지하수 오염 문제가 심각하게 대두되고 있다. 지하수를 오염 시킬 수 있는 요인으로는 농약, 비료, 공업 폐수, 생활하수, 유류 등이 있으며, 이러한 오염 물질은 지하 시스템을 통해 이동하여 지하수의 수질을 악화시켜 인간의 건강과 생태계에 심각한 위협을 가할 수 있다(Awais et al., 2021; Hartmann et al., 2021; Irfeey et al., 2023). 따라서, 지하수 오염의 위험을 정확하게 평가하고, 이를 방지하기 위한 효율적인 관리 방안을 제시하기 위해서는 대수층 내 용질 이동 메커니즘을 이해하는 것이 중요하다(Konikow, 2011; Zhang et al., 2016; Ladychenko et al., 2019).

과거 많은 연구자들은 지하 시스템에서 용질 이동 메커니즘을 규명하기 위해서 현장 및 실내 실험을 진행하였다(Newell and Adamson, 2005; Newell et al., 2006; Wang et al., 2008; Fuchs et al., 2009; Chapman et al., 2012; Adamson et al., 2015; Essaid et al., 2015; King et al., 2015; Bolhari and Sale, 2023). 하지만 현장 실험은 복잡한 지질구조, 제어된 조건의 부재, 시간과 비용의 제약, 변수 측정의 한계, 외부 환경 요인의 영향, 데이터 해석의 복잡성 등의 이유로 용질 이동에 미치는 영향을 정확하게 예측하기 어려운 단점이 있다. 이러한 이유들로 많은 연구자들에 의해 실내 실험은 용질 이동 메커니즘을 연구하는데 효과적인 방법으로 인식되고 있으며, 이론 검증 및 초기가설 테스트 단계에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 특히, 지하 시스템을 모사한 챔버와 추적자를 활용한 실내 실험은 다공성 매질 내부에서 발생하는 물리화학적 과정을 직접적으로 관찰하고 더 나은 예측 모델을 개발할 수 있는 제어된 환경을 제공하였다(Ward et al., 2016).

실내 실험에서 데이터를 얻는 방식은 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 챔버를 분해하여 직접적으로 데이터를 얻는 파괴적인 방법이고, 다른 하나는 실험 구성을 그대로 유지하면서 데이터를 수집하는 비파괴적인 방법이다. 파괴적인 방법은 실험 후 챔버를 분해해 내부에서 용질 농도 분포나 흐름 경로 등의 데이터를 직접 측정할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 실험 구성이 파괴되기 때문에 연속적인 실험에서 연속성을 잃게 되며, 시간에 따른 용질 이동 모니터링에 한계점을 가지게 된다. 반면, 비파괴적인 방법은 실험 환경을 유지한 상태에서 데이터를 실시간으로 모니터링하여 수집할 수 있는 장점이 있다. 이를 통해 실험을 반복하거나 중단하지 않고도 용질 이동, 유체 흐름, 농도 분포 등의 변화를 연속적으로 관찰할 수 있다. 이는 실험 중 발생하는 동적 과정을 더 정확하게 파악하는 데 기여하며, 시간에 따른 변화를 세밀하게 분석할 수 있는 이점을 제공한다. 또한, 실험 구성을 분해하지 않기 때문에 실험 환경의 손상 없이 데이터를 축적할 수 있어 실험 후에도 같은 구성을 여러 번 활용할 수 있다(Werth et al., 2010; Anderson et al., 2015; Lichtner et al., 2018).

본 논문에서는 비파괴적 방법에서 주로 사용되는 이미지 분석법에 대해서 논의하고자 한다. 다공성 매질 내 오염 물질 이동 연구에 적용되는 일반적인 세 가지 이미지 분석법은 X-ray를 활용하는 X-ray 영상법(X-ray imaging), UV(ultraviolet) 또는 가시광선을 사용하는 광 투과 시각화(light transmission visualization, LTV), 광 반사 시각화(light reflection visualization, LRV)가 있다. X-ray 영상법은 피사체를 통과한 X-ray의 흡수 정도를 매핑하여 고해상도 이미지를 생성한다. 흡수 정도는 챔버 내부를 구성하는 매질과 용질의 농도, X-ray의 에너지에 따라 달라진다. 원자량이 더 높은 물질일수록 더 많은 X-ray를 흡수시키므로 서로 다른 원자량을 가진 물질이 있는 경우 다른 대비를 나타낸다. 이러한 X-ray 특성을 응용하여 다공성 매질의 구조 및 기공 규모에서 유체 분포를 특성화하는 연구가 진행되었다(Betson et al., 2004; Nakashima et al., 2004; Al-Raoush and Willson, 2005; Schnaar and Brusseau, 2005). 광학 이미지 분석법은 다공성 매질 내부에서 추적자의 이동을 시각적으로 추적하는 방법이다. 추적자는 일반적으로 가시광선에 의해 반사되거나, 자외선에 의해 발광하는 특성을 가지며, 이를 통해 감지기에 의해 분석될 수 있다. 이를 위해서 다양한 접근 방식이 개발되었으며, 광학적 관측이 용이한 투명한 챔버를 사용하여 다공성 매질 내부의 용질 흐름을 외부에서 직접 시각적으로 확인하는 연구들이 진행되고 있다(Konz et al., 2009; Yang et al., 2014; Kim et al., 2024).

본 연구의 목적은 이미지 분석 방법을 활용하여 다공성 매질 내에서 오염 물질의 이동 및 농도 변화를 정밀하게 분석하고 이를 다양한 환경 연구에 응용하는 방법을 고찰하는 데 있다. 이를 위한 세부 목적은 먼저 1) 이미지 분석 방법들의 기본 작동 원리를 상세히 설명하며, 연구자들이 해당 방법의 기초 개념을 이해할 수 있도록 함이다. 이러한 원리 설명은 X-ray 기반, 자외선을 활용한 발광, 그리고 광학을 이용한 투과 및 반사 기법 등 다양한 기술에 대한 심층적인 이해를 돕는데 있다. 다음으로, 2) 각 이미지 분석 방법의 장단점을 종합적으로 분석하여, 각 방법이 가지는 특성, 적용 가능 범위, 해상도, 시간적 ‧ 공간적 제약 등을 비교하고자 한다. 이를 통해 연구자들이 특정 연구 목표에 가장 적합한 이미징 기술을 선택할 수 있도록 가이드라인을 제시함에 있다. 마지막으로, 3) 각 이미지 분석 방법이 실제로 적용된 대표적인 연구 사례를 소개함으로써, 이러한 방법들이 실질적으로 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 오염 물질 이동 메커니즘을 규명하는 데 있어 어떠한 기여를 하고 있는지에 대해 논의함에 있다. 이를 통해 연구자들은 이미지 분석 방법이 수리지질학 분야에서 어떤 방식으로 유용하게 사용될 수 있는지에 대한 구체적인 응용 방안을 얻을 수 있을 것이다. 본 논문은 이러한 분석을 통해, 이미지 분석 기술이 오염 물질의 이동 및 농도 변화 연구에 있어 가지는 잠재적 가능성을 종합적으로 평가하고, 이를 바탕으로 더 나은 환경 관리 및 오염 예방 전략 수립에 기여하고자 한다.

이미지 분석법

X-ray 영상법(X-ray imaging)

X-ray 영상법은 X-ray가 물질을 통과할 때 발생하는 흡수 현상을 이용하여 물질 내부 구조와 용질 농도를 이미지로 도출하는 비파괴적 분석 기술이다. X-ray는 물질을 투과하면서 각 물질에 따라 다른 흡수량을 보이는데, 이는 물질의 원자 질량과 X-ray의 에너지에 크게 의존한다. 일반적으로 원자 질량이 큰 물질은 작은 물질보다 X-ray를 더 많이 흡수하게 되며, 이러한 흡수 차이를 기반으로 물질 간 대비가 형성된다. 이를 통해 다공성 매질 내 다양한 성분의 물질들을 구별해내고, 용질의 분포와 농도를 시각화할 수 있다(Tuck et al., 1998). 또한, X-ray의 에너지를 조정하면 특정 물질을 선택적으로 이미지화할 수 있어, 더 높은 분해능을 얻을 수 있다. 예를 들어, 에너지 수준을 조절하여 저밀도 물질과 고밀도 물질을 구분하거나, 용질 농도의 세밀한 변화를 포착할 수 있다. 이 기법은 다공성 매질 내 용질의 농도 변화를 비파괴적으로 추적할 수 있는 능력을 제공한다. X-ray가 다공성 매질을 통과할 때 발생하는 흡수량을 측정함으로써, 용질의 농도 분포와 이동 경로를 고해상도로 이미지화할 수 있다(Glover et al., 2007). 이는 특히 실시간 모니터링에 유용하여, 실험 구성을 유지한 상태에서 오염 물질의 이동과 변화를 시공간적으로 추적할 수 있다(Wilking et al., 2013). 이러한 분석 결과는 오염 물질의 이동 모델을 개발하거나 교정하는 데 유용하며, 모델의 정확도를 높이는 데 중요한 기여를 할 수 있다.

X-ray 영상법의 주요 장점 중 하나는 높은 공간 해상도를 제공한다는 것이다(Tuck et al., 1998). 이를 통해 다공성 매질 내부의 미세한 구조적 변화와 용질 농도 변화를 상세하게 관찰할 수 있다. 예를 들어, 오염 물질이 다공성 매질 내에서 어떻게 퍼지고, 농도가 어떻게 변화하는지를 시간에 따라 정확하게 추적할 수 있다. 이는 다공성 매질이 복잡하고 이질적인 환경일 때 특히 유용하다. 또한, 실험 구성을 손상시키지 않기 때문에 동일한 실험을 반복하여 여러 번 데이터를 수집할 수 있어 다양한 실험 조건에서 정확한 데이터를 얻을 수 있는 장점이 있다(Liu et al., 1993; Glover et al., 2007). 이를 통해 매개변수의 변화를 검증하거나, 실험 환경을 세밀하게 제어하면서 오염 물질 이동에 대한 다양한 시나리오를 분석할 수 있다. 장기 모니터링이 가능하다는 점도 X-ray 영상법의 큰 이점이다(Hilpert et al., 2000). 용질의 이동을 시간에 따라 실시간으로 추적할 수 있기 때문에, 장기간에 걸쳐 오염 물질이 매질 내에서 어떻게 확산되고 변화하는지를 파악할 수 있다. 이를 통해 오염 경로를 명확히 파악할 수 있으며, 오염 물질이 특정 지점에 어떻게 집중되거나 확산하는지를 분석하여 효과적인 정화 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있다. 이러한 데이터는 오염 확산 예측 모델을 검증하고, 실제 환경에서의 오염 상황에 맞춰 정확도를 높이는 데 필수적이다. 그러나 X-ray 영상법에는 몇 가지 제약도 존재한다. 첫째, 높은 비용이 소요된다. X-ray 영상 장비는 고가의 장비이며, 실험 준비와 데이터 처리에도 많은 시간이 필요하다. 둘째, 복잡한 실험 세팅과 데이터 처리 과정도 단점으로 꼽힌다. X-ray를 사용한 데이터는 고해상도의 이미지로 추출되지만, 이를 분석하고 해석하는 과정이 복잡하여, 전문적인 지식과 소프트웨어가 요구된다. 마지막으로, 방사선 안전 문제도 중요한 고려 사항이다. X-ray는 방사선을 사용하는 기술이기 때문에 실험 중 방사선 노출을 방지하기 위한 안전 관리가 필수적이다(Wang et al., 2008; Table 1). 그럼에도 불구하고, X-ray 영상법은 다공성 매질 내에서 오염 물질의 이동과 농도를 분석하는 데 매우 유용하며, 실제로 많은 연구자들이 이 기법을 활용해 중요한 성과를 거두고 있다. 예를 들어, Glover et al.(2007)은 X-ray 영상법을 이용해 다공성 매질 내에서 용질의 이동 경로와 농도를 분석하였으며, 이를 통해 오염 물질의 확산 메커니즘을 더욱 정확하게 이해하는 데 기여하였다. 이 연구는 X-ray 영상법이 지하수 및 오염 물질 이동 연구에서 효과적인 도구임을 보여주는 대표적인 사례 중 하나이다.

광 투과 시각화(light transmission visualization, LTV)

다공성 매질 내에서 용질의 이동을 시각적으로 추적하기 위해 다양한 광학적 방법이 사용되며, 그 중 가시광선과 형광이 대표적으로 활용된다. 가시광선은 육안으로 관찰할 수 있는 과정을 이미지화하는 데 사용되며, 일반적으로 실험 환경에서 염료 추적자(dye tracers)가 이동하는 경로나 농도 분포를 시각적으로 표현할 수 있는 간단하고 직관적인 방법이다. 반면, 형광 추적자(fluorescent tracers)는 특정 파장의 빛(주로 자외선(UV))을 흡수한 후 다른 파장의 빛을 방출하는 특성을 이용하여, 육안으로 보이지 않는 용질의 이동을 보다 정밀하게 시각화할 수 있다. 형광 추적자는 UV나 다른 특정 파장의 빛에 반응하여 발광하므로, 용질의 농도와 이동 경로를 고해상도로 모니터링하는 데 유용하다(Darnault et al., 2002).

이러한 광학적 이미지화 방법 중 하나인 LTV는 특히 X-ray 영상법의 높은 비용과 복잡한 실험 세팅을 보완하기 위해 개발된 방법이다. LTV는 빛의 투과 특성을 이용하여 다공성 매질 내에서 염료 추적자의 분포와 이동을 시각적으로 나타내는 기술로, 가시광선이나 자외선과 같은 저에너지 빛을 사용하여 물질 내부를 분석하는 방법이다(Huang et al., 2002; Zinn et al., 2004). LTV 기법은 실험 챔버의 뒤편에 위치한 광원을 사용하여 다공성 매질을 투과한 빛을 CCD(charge-coupled device) 카메라와 같은 감지기로 빛의 세기를 측정한다. 이때, 피사체를 통과한 후 남은 빛의 세기 차이를 기반으로 피사체 내부 구조를 이미지화하게 된다. 투과된 빛의 상대적인 강도는 물질의 밀도, 공극 구조, 포화도 등에 따라 달라지며, 이를 통해 다공성 매질 내부의 구조적 변화와 용질 농도를 시각적으로 분석할 수 있다. 생성된 이미지는 염료 추적자의 농도 분포와 이동 경로를 정량화하는 데 사용되며, 이는 시간이 지남에 따라 농도의 변화를 실시간으로 추적하는 데 유용하다(Darnault et al., 2002).

LTV 방법의 주요 장점은 비파괴적이라는 점에서 X-ray 영상법과 유사하다는 것이다(Darnault et al., 2002). 실험 구성을 변경하거나 손상시키지 않고도 고해상도의 이미지를 실시간으로 생성할 수 있어, 실험 중 발생하는 동적 과정을 정확하게 관찰할 수 있다(Jaeger et al., 2009). 이는 용질 농도가 변화하는 복잡한 시스템에서도 유용하며, 단일 다공성 매질뿐만 아니라 이중 다공성 매질에서도 적용 가능하다. 이중 다공성 매질은 두 가지 다른 크기 또는 성질의 공극 구조를 가진 시스템으로, 일반적인 실험보다 더 복잡한 상황에서도 LTV 기법은 유효하게 작동할 수 있다(Wang et al., 2008). 또한, LTV 기법은 X-ray와 같은 고가의 장비가 필요하지 않기 때문에 비용 측면에서 상대적으로 경제적이라는 장점을 가진다(Huang et al., 2002; Jaeger et al., 2009). X-ray 기법은 고비용의 장비와 복잡한 방사선 안전 관리가 필요하지만, LTV는 이러한 제약이 적으며, 단순한 실험 세팅으로도 효과적인 결과를 도출할 수 있다. 이러한 특성은 연구자가 다양한 실험 조건을 빠르고 효율적으로 테스트할 수 있게 한다. 그러나 LTV 방법에도 몇 가지 제약이 존재한다. 가장 큰 한계는 빛의 투과성과 관련된 물리적 제한이다. LTV는 빛이 투과할 수 있는 공극 크기가 상대적으로 큰 매질에서만 효과적이며, 저투수성 매질에서는 사용이 어렵다. 예를 들어, 광학적으로 저투수성 매질은 빛을 흡수하거나 산란시켜 내부 구조를 정확히 시각화하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 또한, 다공성 매질 내 포화도가 불균일할 경우, 공극에 의해 발생하는 빛의 산란으로 인해 흡광도를 기반으로 한 분석의 정확도가 떨어질 수 있다. 이러한 경우에는 용질의 농도 분포를 정확하게 정량화하는 데 어려움이 있을 수 있다(Table 1).

LTV 기법을 사용하여 다공성 매질 내에서 용질의 이동과 분포를 분석한 대표적인 연구 사례로는 Tidwell and Glass(1994)와 Wang et al.(2008)의 연구가 있다. 특히, Tidwell and Glass(1994)는 LTV 방법과 함께 X-ray 영상법을 사용하여 두 방법을 비교 분석하였다. 이 연구는 두 방법의 결과를 상호 검증하며, LTV가 실험 세팅이 비교적 단순하면서도 용질 이동을 효과적으로 추적할 수 있음을 입증하였다. Wang et al.(2008)의 연구는 다양한 매질 조건에서 LTV를 적용하여 용질 농도의 시간적 변화를 실시간으로 추적하였으며, 이를 통해 다공성 매질 내 용질 이동 메커니즘을 더욱 명확히 이해하는 데 기여하였다. LTV 기법은 이러한 연구 사례들에서 볼 수 있듯이 경제적이고 효율적인 대안적 방법으로, X-ray와 같은 고가 장비 없이도 용질 이동 연구에 중요한 데이터를 제공할 수 있다. 특히, 다공성 매질에서의 정량적 분석과 실시간 모니터링을 가능하게 하여, 오염 물질의 이동 경로를 추적하고 그 농도를 분석하는 연구에 매우 유용하다.

광 반사 시각화(light reflection visualization, LRV)

LRV 기법은 가시광선 및 형광을 활용하여 다공성 매질 내에서 염료 추적자의 이동과 분포를 시각화하는 대표적인 방법 중 하나이다. 이 기법은 LTV 방법이 가지는 한계를 보완하기 위해 개발되었으며, 특히 투과도가 낮은 매질에서 빛이 통과하지 못하는 문제를 해결하는 데 중점을 둔다. LTV 방법은 빛의 투과성이 높은 매질에서만 효과적으로 적용될 수 있는 반면, LRV는 빛의 반사 특성을 활용함으로써 빛의 투과성이 낮은 다양한 매질(점토, 실트, 샌드 등)에서도 염료 추적자 분포를 효과적으로 시각화할 수 있다. LRV의 원리는 광원을 피사체(다공성 매질)의 전방에 배치하고, 그 빛이 매질 표면에 닿았을 때 발생하는 반사광을 감지하는 방식이다. 매질 표면에 닿은 빛은 일부가 매질에 의해 흡수되거나 산란되지만, 나머지 빛은 다시 반사되어 CCD 카메라와 같은 감지기에 의해 디지털 신호로 기록된다. 반사된 빛의 강도는 매질 표면의 특성에 따라 달라지므로, 이 반사광을 분석하여 염료 추적자 농도 분포를 정량화할 수 있다(Yang et al., 2014). 감지된 반사 신호는 이미지화 과정에서 광도의 차이를 기반으로 용질의 농도를 표현하며, 이는 다공성 매질 내에서 용질이 확산되거나 이동하는 경로를 시각적으로 추적하는 데 사용된다.

LRV 기법의 주요 장점은 비파괴적이라는 점에서 다른 광학적 기법들과 유사하며, 실시간 데이터 수집이 가능하다는 것이다(Yang et al., 2014). 이는 실험 과정에서 매질을 손상시키거나 변경하지 않고, 지속적으로 데이터를 수집할 수 있어 동적 시스템에서의 변화 과정을 정확하게 모니터링하는 데 매우 유리하다. 또한, LRV는 상대적으로 저렴하고 간편한 설치가 가능하여, 실험 환경에 맞춰 빠르게 장비 구성을 구축할 수 있다는 장점이 있다. 특히, LTV와 달리 저투수성 매질에서도 적용이 가능하다는 점에서 매우 유용하다. 이는 다양한 물질로 구성된 실험 챔버나 투광성이 낮은 매질에서도 용질의 이동 경로와 농도를 시각화할 수 있다는 의미이며, 매질의 투수성에 제한을 받지 않고 다양한 환경에서 활용될 수 있다(Bridge et al., 2006; McNeil et al., 2006; Rees et al., 2007). LRV 방법은 다양한 실험 환경에서 높은 효율성을 보이지만, 몇 가지 단점도 존재한다. 첫째, 반사광 기법은 주로 피사체의 표면 정보만을 제공하기 때문에, 물질 내부에 대한 구조적 정보는 제한적이다. 이는 다공성 매질 내부의 복잡한 구조를 분석해야 하는 연구에서는 한계를 나타내며, 이러한 경우에는 X-ray 영상법과 같은 내부 분석 기술과 병행하여 사용하는 것이 필요하다. 둘째, LRV는 표면 상태에 민감하기 때문에, 실험 중 외부 광원이나 불균일한 광원 배치에 의해 결과가 왜곡될 수 있다. 또한, 피사체의 표면 상태(예: 반사율, 질감 등)도 반사광의 강도에 영향을 미치므로, 이를 보정하거나 주의 깊게 관리하지 않으면 정확한 데이터 수집이 어려울 수 있다(Table 1).

그럼에도 불구하고 LRV 기법은 다양한 연구에서 효율적이고 비용 효과적인 방법으로 활용되고 있다. Chapman et al.(2012)과 Bolhari and Sale(2023)은 다공성 매질 내에서 용질 이동을 정성적으로 시각화하는 데 LRV 방법을 사용하였다. 이 연구들은 LRV의 강점을 활용하여, 저투수성 매질 내부에서 용질이 어떻게 확산되고 이동하는지에 대한 시각적 데이터를 수집하고 이를 통해 다양한 실험 조건에서 용질 이동 경로를 추적하였다. 또한, Yang et al.(2014)과 Kim et al.(2024)은 저투수층 내 용질 확산을 연구하는 과정에서 LRV 방법을 사용하여 용질 농도 분포를 정량화하였다. 이 연구들은 LRV의 실시간 모니터링 기능을 활용하여, 저투수층에서의 용질 농도 변화를 추적하고 분석함으로써, LRV 기법이 저투수성 환경에서도 유효하게 적용될 수 있음을 입증하였다. 특히, Kim et al.(2024)의 연구는 LRV 기법이 상대적으로 경제적이고 신속한 데이터 수집이 가능하다는 점에서, 지하수 오염 모델링의 정확성을 해결하기 위한 빠른 대응을 위한 도구로도 활용될 수 있음을 시사하였다. 종합적으로 볼 때, LRV는 간단한 실험 세팅과 다양한 매질에 대한 적용 가능성으로 인해 다공성 매질 내에서 용질의 이동과 분포를 시각적으로 조사하는 데 유용한 방법이다. 반사광을 이용한 데이터 수집은 비파괴적이고 경제적이며, 특히 불투명한 매질에서도 유효하다는 점에서 다양한 연구 상황에서 선택될 수 있다. 비록 내부 구조에 대한 정보를 제공하는 데는 한계가 있지만, LRV 기법은 X-ray와 같은 다른 고해상도 분석 기술과 병행하여 더 심층적인 연구를 수행할 수 있는 중요한 도구로 자리 잡고 있다.

이미지 측정 기법의 활용 방안

X-ray 영상법과 광학 이미지 분석법(LTV, LRV)은 오염 수리지질학 분야에서 중요한 연구 도구로 활용되며, 2D 챔버를 이용해 다공성 매질 내에서 NAPL(비수용성 상 유체)의 분포, 포화도, 그리고 유체 흐름 경로 및 유량을 평가하는 데 사용된다. 이러한 기법들은 다공성 매질 내에서 용질의 이동 메커니즘을 규명하고, 오염 물질의 관리 및 정화 전략을 설계하는 데 중요한 역할을 한다. Table 2에서는 X-ray 영상법, LTV, LRV 방법을 사용하여 다공성 매질 내 용질 이동을 연구한 응용 사례들을 요약하였다. 각 방법은 비파괴적 이미지 분석 기술로, 다공성 매질 내 유체 흐름과 용질의 분포를 시각적으로 표현하고 정량화할 수 있는 특징을 가진다.

X-ray 영상법은 주로 NAPL을 이용하여 다공성 매질 내 NAPL의 분포와 포화도를 평가하는 연구에서 널리 사용되었다. 다상 유체 분포를 연구하는 데 매우 유용하며, NAPL과 같은 비수용성 오염 물질이 다공성 매질 내에서 어떻게 분포하고 이동하는지를 고해상도로 시각화할 수 있다. X-ray는 물질 간 X-ray 흡수 차이를 이용해 NAPL과 물의 상호작용을 평가하고, 다공성 매질 내 다상 유체 분포를 정밀하게 분석하는 데 활용된다. LTV 방법은 투수성이 좋은 다공성 매질을 포함한 챔버에서 Brilliant Blue FCF, Oil-Red-O 염료 또는 플루오레세인(fluorescein)과 같은 염색 염료나 형광 물질을 활용하여, 용질의 이동 및 유체 흐름 경로를 시각화한다. 이를 통해 용질의 공간 분포를 정량화할 수 있으며, 염료 확산 경로와 같은 시각적 데이터를 활용하여 용질이 다공성 매질 내에서 어떻게 퍼지고 농도가 변화하는지를 연구하는 데 적합하다. LTV는 비교적 저비용으로 수행 가능하며, 실시간으로 데이터 수집이 가능하다는 장점을 가지고 있다. LRV 방법은 LTV와 유사한 기법이지만, 주로 불투과성 매질을 대상으로 사용된다. 예를 들어, 점토와 같은 투과도가 낮은 매질에서 LTV가 어려운 경우, LRV는 빛의 반사광을 활용하여 매질 표면에서 용질의 분포를 정량화할 수 있다. 염료나 플루오레세인과 같은 형광 물질이 사용되며, 반사된 빛의 세기를 분석하여 용질의 분포를 시각적으로 표현하고, 이를 통해 모델링된 결과의 타당성을 검증하는 데 활용된다. LRV는 불투명한 매질에서도 효과적으로 작동하여, LTV가 적용되지 않는 환경에서 유용한 대안적 방법으로 자리잡고 있다. 이러한 기법들은 각각의 장단점을 바탕으로 다공성 매질 내에서 용질 이동 메커니즘을 연구하는 데 중요한 데이터를 제공하며, 이를 통해 정화 전략의 개발 및 오염 방지 계획 수립에 기여할 수 있다. X-ray 영상법은 고해상도 분석을 제공하는 반면, LTV와 LRV는 비용 효율성과 실험적 간편성으로 다양한 연구 환경에서 적용 가능하다.

연구 사례

X-ray 영상법

Glover et al.(2007)은 미생물 활동이 DNAPL(dense non-aqueous phase liquid)의 용해에 미치는 영향을 평가하기 위해 X-ray 영상법을 활용하여 챔버 내 DNAPL의 분포를 정량화하였다. 길이 5 cm, 직경 2.5 cm로 구성된 챔버는 하부에 42 cm min^-1의 수리전도도를 가진 조립질 모래와 상부에 2.8 cm min^-1의 수리전도도를 가진 세립질의 모래로 구성되었다(Fig. 1). 실험은 다음과 같이 진행되었다: 1) DNAPL을 챔버 하부에 주입하여 다양한 평균 포화도(0.25, 0.55, 0.74)를 형성하였다. 2) 메탄올과 함께 미생물을 다양한 유속으로 주입하여 DNAPL의 생분해를 촉진하였으며, 3) 챔버에 산소를 주입하여 탈염소화를 중지하였다. X-ray 영상법은 수직 2 mm, 수평 25 mm 간격으로 데이터를 수집하여 챔버 내 DNAPL 분포의 정확한 측정 데이터를 제공하였다.

Fig. 1.

Flow cell configuration. The dense non-aqueous phase liquid (DNAPL) pool was created by filling the lower part with coarse-grained sand and the overlying volume with fine-grained sand (modified from Glover et al., 2007).

실험 결과, X-ray 영상법은 챔버 내 DNAPL 포화도의 공간 분포를 시각화 하였으며, 전이 구역(transition zone)이 생분해를 가속화시키는 주요 원인임을 규명하였다. 전이 구역에서는 물과 DANPL이 혼합되는 전이 구역이 형성되어 미생물의 활동도 증가로 인한 DNAPL 분해의 가속화를 기대할 수 있었다. DNAPL의 평균 포화도가 0.25와 0.45인 구역에서 포화도가 점진적으로 변화하는 전이 구역이 관찰되었으며, 0.74인 구역에서는 전이 구역의 발달이 미비하였다. 관측 가능한 전이 구역이 있는 평균 포화도에서 미생물의 활동은 생분해 인자가 4~13으로 DNAPL의 전달 속도를 크게 증가시킨 반면, 전이 구역이 관측되지 않은 평균 포화도에서는 생분해 인자가 1.5 미만으로 제한적인 생분해를 나타내었다(Fig. 2). 이러한 연구 결과는 전이 구역 내 DNAPL 오염원을 표적으로 지하수 시스템의 보다 효과적인 오염 완화를 촉진하는 생물학적 복원 전략의 잠재력을 강조하였으며, X-ray 시스템을 활용한 DNAPL 공간 분포 분석은 미생물 활동 및 물질 전달 과정 사이의 복잡한 상호 작용을 비파괴적이면서도 연속적으로 규명하였음에 그 의의가 있다.

Fig. 2.

(a) Steady-state mass flux of chlorinated ethene chemicals in flow-cell effluent for dissolution experiments with biological activity. (b) Relationship of bio-enhancement ratio to transition-zone thickness and flow rate (modified from Glover et al., 2007).

X-ray 영상법과 광 투과 시각화 방법의 효율성 비교

Tidwell and Glass(1994)는 챔버 내 대수층의 유체 포화도를 정확하게 측정하기 위해 X-ray 영상법과 LTV 방법의 효율성을 비교하였다. 연구에서 사용된 챔버는 25 × 60 × 1 cm 크기를 가지며, 내부에 3가지 입도 사이즈(0.42~0.30, 0.59~0.21, 0.84~0.149 mm)를 가진 석영질 모래를 넣어 구성하였다(Fig. 3). 실험에 사용된 용질은 10% 아이오딘화 칼륨(potassium iodide)을 사용하였으며, 실험 진행은 (1) Fill 1, (2) Drain 1, (3) Fill 2, (4) Fill 3, (5) Drain 2의 순서로 진행되었다. Fill 1의 단계에서는 건조된 상태의 챔버에 압력 수두가 60 cm인 상태로 용질을 채웠다. 이후, Drain 1의 단계에서는 압력 수두가 0 cm인 상태로 챔버 내 용질을 유출시켰으며, Fill 2의 단계에서는 압력 수두를 다시 20 cm로 증가시켜 용질을 챔버 내부에 재주입하였다. 마지막으로, Fill 3의 단계에서는 Fill 1의 단계와 동일하게 압력 수두를 60 cm인 상태로 용질을 채웠으며, Drain 2의 단계에서는 압력 수두가 30 cm인 상태로 용질을 유출시켰다. Fill과 Drain의 과정에서 X-ray 영상법과 LTV 방법을 통해 유체 포화도의 분포를 이미지화하였으며, 결과를 감마 밀도 측정법과 비교하여 검증하였다.

Fig. 3.

Schematic of (a) X-ray imaging; (b) light-transmission visualization; and (b) the sand chamber used in comparison studies (modified from Tidwell and Glass, 1994).

실험 결과, X-ray 영상법과 LTV 방법을 통해 얻은 데이터는 챔버 내 감마 데이터와 비교하였을 때 3% 미만의 편차를 보였다. 이는 두 방법 모두 신뢰성이 높다는 것을 보여주며, 챔버 높이에 따른 포화도 특정 값도 두 기술 간에 5% 이내의 일치율을 보였다. 이러한 결과는 다공성 매질 내 유체의 불포화 흐름을 조사하는 데 있어 두 방법 모두 정확성과 정밀도가 뛰어남을 입증하였다. 하지만, 측정값의 변곡점이나 포화도가 낮은 구역에서는 측정값의 불일치가 나타났으며, 이는 광원 강도, 필름 품질, 챔버 정렬 불량 등과 같은 실험 과정에서 발생한 오류들로 인해 발생한 것으로 추정된다(Fig. 4). Tidwell and Glass(1994)의 연구는 X-ray 영상법과 LTV 방법이 다공성 매질 내 용질의 이동을 정밀하게 분석할 수 있는 신뢰성 높은 방법임을 보여주었으며, 두 방법의 효율성과 정확성이 유사하다는 것을 입증하였다. 특히, 이러한 이미지 분석 기술은 다양한 매질 내 유체 흐름을 시각적으로 분석할 수 있어 지하수 오염 연구에 중요한 역할을 할 수 있으며, 추가적인 실험적 개선을 통해 더 나은 성능을 기대할 수 있다.

Fig. 4.

Saturation as a function of flow-cell height as measured by X-ray, light, and gamma techniques. Saturation profile for (a) 0.42~0.30 mm, (b) 0.59~0.21 mm, and (c) 0.84~0.149 mm sand (modified from Tidwell and Glass, 1994).

광 투과 시각화

Wang et al.(2008)은 LTV 방법을 적용하여 PCE(tetrachloroethene) 분포를 정량화하고, 계면활성제에 의한 PCE 제거 과정의 효율성을 평가하였다. 연구에서 사용된 챔버는 크기 30 × 20 × 1.7 cm이며, 내부는 20/30 mesh의 Accusand(Unimin Corp., USA)로 채워졌다. 또한, 3~5 cm 길이의 테프론 테이프가 수평으로 배치되어, 모래 내에 얇은 모세관 장벽을 형성함으로써 실험 환경에서의 균일한 구조를 만들었다. 실험은 다음 단계로 진행되었다. 우선 물로 포화된 챔버에 푸른색으로 염색된 PCE를 8 mL 주입하고, 24시간 동안 안정화시켜 PCE가 챔버 내 전체에 고르게 분포하도록 하였다. 이후, 계면활성제 용액을 1~3 PV(pore volume) 동안 주입하여 PCE를 용해시키고, 추가로 4 PV 동안 물로 세척을 진행하였다. 이 사이클은 PCE의 97%가 제거될 때까지 7회 반복되었으며, 각 세척 사이클이 끝날 때마다 이미지를 수집하였다. 수집된 이미지는 4가지 분석 모델(Model 1: Beer’s law, Model 2: non-wetting media of uniform pore size, Model 3: wetting media of uniform pore size, Model 4: two-wavelength method)을 적용하여 챔버 내 PCE의 분포를 정량화하고, 질량 회수율을 계산하였다.

연구 결과, LTV 방법을 통해 계산된 PCE의 분포는 PCE 주입량과 높은 일치도를 보였다. 또한, PCE의 초기 질량 회수율은 각 모델에서 다르게 나타났으며, Model 1에서 85.4%, Model 2에서 71.4%, Model 3에서 96.4%, Model 4에서 99.9%로 나타났다. 특히, Model 3과 Model 4는 계면활성제 세척 과정 동안 PCE의 질량 감소를 보다 정확하게 측정할 수 있었다. 두 모델(Model 3과 4)에서 초기 PCE 포화도는 약 2.6 × 10^-2로 계산되었으며 질량 회수율은 95% 이상이었다. 7회에 걸친 계면활성제 세척 동안 PCE 포화도는 7.5 × 10^-4로 감소하였고, 최종적으로 약 90%의 회수율을 보였다. 이는 실험에 사용된 계면활성제가 PCE 제거에 매우 효과적임을 시사하며, 두 모델의 결과는 상대적인 차이가 5% 이내로 나타났다(Fig. 5a). 또한, 해당 연구는 세척 과정 동안 PCE의 공간적 분포 변화를 분석하였다. 세척이 진행됨에 따라 PCE 분포의 중심은 아래쪽으로 이동하며 제거된다는 것을 규명하였다. Model 3과 4을 적용하여 PCE 분포 변화를 계산한 결과, 두 모델 간의 차이는 5% 이내로 매우 유사한 결과를 나타내었다(Fig. 5b).

Fig. 5.

(a) Breakthrough curves for tetrachloroethene (PCE) concentration during seven successive surfactant flushing pulses. (b) Examples of PCE saturation changes in measurements at different stages during surfactant flushing using Model 4 (modified from Wang et al., 2008).

광 반사 시각화

Chapman et al.(2012)은 대수층 내 오염원이 제거된 이후에도 오염이 장기간 지속되는 현상을 추적자 실험을 통해 시각화하기 위해 지하 시스템을 모사한 챔버 실험을 수행하였다. 이 연구는 벤토나이트(bentonite)로 이루어진 저투수층과 석영질 모래로 구성된 대수층을 사용하여, 지하 환경에서 오염물질의 이동 및 역확산을 이해하고 분석하는 데 중점을 두었다. 실험에 사용된 챔버는 크기 1.07 × 0.84 × 0.03 m로 설계되었으며, 4개의 벤토나이트 저투수층과 석영질 모래 대수층으로 구성되었다. 플루오레세인과 브로마이드(bromide)가 추적자로 사용되어, 각각의 물질이 대수층과 저투수층 내에서 어떻게 확산되고 이동하는지를 추적하였다. 실험은 400 mg L^-1의 플루오레세인과 90 mg L^-1의 브로마이드 용액을 1.5 mL min^-1의 유량으로 22일 동안 챔버에 주입한 후, 100일 동안 챔버를 세척하는 방식으로 진행되었다. 이 과정에서 플루오레세인과 브로마이드가 대수층 내에서 이동하고, 저투수층으로 확산된 후 다시 역확산되는 과정을 관찰하였다. 특히, 플루오레세인의 이동과 확산을 추적하기 위해 UV 램프를 사용하여 이미지를 수집하였다(Fig. 6).

Fig. 6.

Schematic of the flow chamber system for dual tracer (fluorescein and bromide) studies, with darker bentonite zones surrounded by lighter sand and assumed geometry of clay layers for incorporation in numerical simulations (modified from Chapman et al., 2012).

연구 결과, UV 램프를 사용하여 촬영된 이미지는 챔버 내 플루오레세인의 분포 및 이동에 대해 자세한 시각적 증거를 제시하였다. 용질 주입 단계에서 촬영된 이미지는 플루오레세인이 대수층에서 저투수층으로 확산되는 과정을 명확히 보여주었다. 세척 단계에서는 대수층에 분포된 플루오레세인이 점진적으로 제거된 후, 저투수층에 저장된 플루오레세인이 대수층으로 천천히 확산되는 현상을 포착하였다. 이는 대수층 내 플루오레세인의 유입이 중단된 이후에도 역확산으로 인해 장기간 대수층의 오염이 지속될 수 있음을 시각적으로 확인하였다. 촬영된 이미지는 실험 동안 플루오레세인의 시간에 따른 공간적 분포를 정성적으로 나타냈다. 특히, 오염 물질이 저투수층에 남아 있다가 서서히 대수층으로 역확산되는 현상을 직접적으로 보여주어, 역확산이 오염 제거 과정에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 시사하였다(Fig. 7a). 그러나, 챔버 내 불균질한 UV 램프 조명과 그림자 현상으로 인해 플루오레세인의 농도를 정량적으로 평가하는 데는 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 연구팀은 수치 모델링을 활용하였다. 유출수에서 측정된 플루오레세인 및 브로마이드 농도를 모델링 결과와 비교하여, 실험에서 사용된 모델링의 타당성을 검증하고, 챔버 내 용질의 분포를 추정하였다(Fig. 7b). 수치 모델링은 실험에서 발생한 시각적 데이터를 보완하며, 플루오레세인 및 브로마이드의 농도 변화를 정량적으로 평가하는 데 기여하였다.

Fig. 7.

(a) Photographs of visualization in the tracer study using fluorescein at specific times during the 22-day loading phase, captured at 1, 3, 5, 10, and 22 days, and during the flushing phase, recorded at 2, 5, 11, and 52 days following the termination of source input. (b) Measured and simulated breakthrough curves for fluorescein and bromide in the effluent using a numerical model (HydroGeoSphere, HGS) (modified from Chapman et al., 2012).

Bolhari and Sale(2023)은 오염된 저투수층이 포함된 지하 시스템을 모사하여, 저투수층 내 오염 물질의 이동 및 정화 과정을 이미지 촬영과 유출수 샘플링을 통해 조사하였다. 이 연구에서 저투수층은 카올리나이트(kaolinite)와 벤토나이트를 9:1 비율로 혼합한 매질로 구성하였으며, 대수층의 중간 입도 크기의 석영질 모래를 사용하였다. 실험에 사용된 추적자는 정화 물질(sodium persulfate)에 반응하는 플루오레세인과 비반응성인 브로마이드를 이용하였다. 지하 시스템을 모사한 챔버는 1.07 × 0.84 × 0.029 m 크기였으며, 5개의 저투수층이 렌즈 형태로 배치되었다(Fig. 8). 실험은 총 4단계로 진행되었다. 1단계에서는 92일 동안 100 mg L^-1의 플루오레세인과 67 mg L^-1의 브로마이드를 주입하여 저투수층 내부에 추적자를 확산시켰다. 2단계에서는 38일 동안 챔버를 세척하며, 저투수층에서 대수층으로의 용질 이동을 관찰하였다. 3단계에서는 8일 동안 정화 물질을 주입하여 플루오레세인의 분해를 촉진하였다. 마지막으로, 4단계에서는 69일 동안 추가 세척을 통해 플루오레세인 및 브로마이드의 유출 상태를 모니터링 하였다. 실험은 총 208일 동안 진행되었다. 실험 진행 동안 암실에서 이미지 촬영을 통해 형광 물질인 플루오레세인의 이동을 모니터링하였다. UV 램프는 챔버로부터 1 m 떨어진 지점에 설치되었으나, 불균일한 조명과 그림자로 인해 플루오레세인의 농도를 정량적으로 평가하는데 어려움이 있었다. 이를 보완하기 위해 챔버 곳곳에 광케이블을 설치하였으며, 광케이블을 통해 얻은 이미지 데이터로 플루오레세인의 농도 변화를 측정하였다(Fig. 8).

Fig. 8.

Dimensions of the sand flow cell with aquifer (tan) and aquitard (white). The squares in the background grid are 1 cm across. The upper clay with transects A-A′, B-B′, and C-C′ represent installed fiber optic cables for measurements of fluorescein concentrations (modified from Bolhari and Sale, 2023).

실험 결과, 1단계가 종료된 시점에서 플루오레세인은 저투수층 내부로 약 7 cm 깊이까지 침투한 것을 확인할 수 있었다(Fig. 9). 1단계가 종료된 시험 이후 챔버를 세척한 결과, 저투수층에 저장되어 있던 브로마이드와 플루오레세인이 대수층으로 유출되기 시작하였으며, 2단계가 종료된 시점에서 브로마이드와 플루오레세인의 농도는 각각 3.47, 1.14 mg L^-1로 플루오레세인의 농도가 브로마이드의 농도보다 높았다. 이는 플루오레세인의 흡착으로 인한 지연이 발생하여 비 흡착성인 브로마이드 보다 흡착성 용질인 플루오레세인이 느리게 방출되었기 때문이다. 3단계에서는 정화 물질로 인해 저투수층에 저장된 플루오레세인이 분해되었으며, 3단계 종료 시점에서는 저투수층 내부에 저장된 플루오레세인이 대부분 분해되어 대수층으로 유출되는 농도가 검출 한계 이하로 감소하였다. 이후 4단계에서도 플루오레세인의 유출 농도는 기기의 검출 한계 이하로 계속해서 지속되었으나, 비반응성을 가진 브로마이드는 계속해서 농도가 검출되었다(Fig. 10).

Fig. 9.

Profiles of fluorescein concentrations through the upper clay and adjacent sand layer. Transects A-A′, B-B′ and C-C′ lie along lines with a vertical position of 59 cm, a horizontal position of 51 cm, and a vertical position of 71 cm, respectively. Red shading indicates the position of the clay. Arrows indicate directions of diffusion fluorescein transport in the clay (modified from Bolhari and Sale, 2023).

Fig. 10.

Log of effluent fluorescein and bromide concentrations versus time (modified from Bolhari and Sale, 2023).

Yang et al.(2014)은 대수층과 저투수층으로 구성된 2-D 챔버를 활용하여 저투수층 내 용질 확산을 조사하기 위해 LRV 방법을 활용하였다. 저투수층의 매질은 각각 카올리나이트와 몬모릴로나이트(montmorillonite)로 구성되었으며, 사용된 추적자는 푸른색의 Brilliant Blue FCF와 붉은색의 Ponceau 4R이었다. 챔버 실험을 수행하기 전, 저투수층 내 용질의 색강도와 농도 분포의 상관관계를 정량화하기 위하여 인위적으로 설정한 농도 범위(0~250 mg L^-1)의 추적자와 함께 흡착 실험과 이미지 분석을 수행하였다. 챔버는 40 mm 높이의 대수층 위에 60 mm 높이의 저투수층으로 구성되었다. 대수층에는 230 mg L^-1의 Brilliant Blue와 200 mg L^-1의 Ponceau 4R을 각각 0.02 mL min^-1와 0.01 mL min^-1의 속도로 23일 동안 주입하였다. 챔버 실험 진행 동안 저투수층 내부에 분포한 추적자를 대상으로 이미지 촬영을 진행하였으며, 촬영된 이미지는 챔버의 전체(whole)와 일부분(partial)으로 구분하여 색강도를 분석하고 보정 곡선을 적용하여 저투수층 내 용질의 농도 분포를 모니터링하였다(Fig. 11). 모니터링된 용질의 농도는 분석 기술의 정확성을 검증하기 위해 1차원 확산 해석해와 비교되었다.

Fig. 11.

Schematic of the flow-chamber system using Brilliant Blue FCF in Kaolinite and Ponceau 4R in montmorillonite (modified from Yang et al., 2014).

저투수층 내 용질의 농도와 색강도 간의 상관관계를 정량화하기 위해 흡착 실험을 통해 이미지를 분석한 결과, R² = 0.999인 2차 지수함수가 가장 적합한 상관관계로 나타났다(Fig. 12). 또한, 보정을 위한 3개의 측정값 간의 강도 차이는 3% 미만으로, LRV 방법의 측정값의 분산이 낮음을 확인하였다. 챔버 실험 결과, 카올리나이트에서 Brilliant Blue FCF는 실험 시작 21일 후 약 10 mm 확산되었으며, 몬모릴로나이트에서 Ponceau 4R은 실험 시작 23일 후 약 12 mm 확산되었다. 이러한 LRV 방법을 통해 측정된 확산 패턴을 1차원 해석해를 이용해 모델링한 결과, 챔버의 전체 및 일부분에서 Nash-Sutcliffe 계수(E)가 0.97을 초과하여 확산 패턴과 매우 잘 일치하는 것으로 나타났다(Fig. 13). 이러한 LRV 접근법은 실내 챔버 실험에서 점토 내부를 침투하는 염색 염료의 농도 분포를 비파괴적이고 연속적으로 조사할 수 있는 유용한 방안임을 시사한다.

Fig. 12.

Concentration versus corrected intensity calibration curves with clay (kaolinite and montmorillonite) and dye (Brilliant Blue FCF and Ponceau 4R) at concentrations of 0, 0.5, 1, 5, 10, 50, 100, 150, 200, 250, and 300 mg L^-1 (modified from Yang et al., 2014).

Fig. 13.

Measured and simulated concentration profiles at days 5 and 23 for (a) Brilliant Blue FCF in Kaolinite, and (b) Ponceau 4R in montmorillonite. Two different horizontal frames (partial and whole) were used (modified from Yang et al., 2014).

Kim et al.(2024)은 저투수층 내 플루오레세인 농도 분포를 정량화하기 위한 흡착 실험과 2-D 챔버 확산 실험을 수행하였다. 흡착 실험에서는 인위적으로 설정한 농도 범위(0~2,000 mg L^-1)의 플루오레세인과 3 종류의 점토(카올리나이트, 몬모릴로나이트, 벤토나이트)와 혼합하였다. 각 혼합물은 3 × 3 × 1 cm 크기의 아크릴 상자에 넣고 UV 램프를 사용하여 촬영하였으며, 이미지 처리 소프트웨어(ImageJ)를 통해 플루오레세인의 농도와 RGB(red, green, blue) 채널 강도 간의 상관관계를 분석하였다. 2D 확산 실험을 위해 유리 비드로 구성된 대수층 위에 3종류의 점토를 각각 쌓아 3개의 챔버를 구성하였다(Fig. 14). 실험은 2,000 mg L^-1의 플루오레세인을 0.18 mL min^-1의 유속으로 대수층에 주입하고 UV 램프를 사용하여 촬영하는 방식으로 진행되었다. 실험 동안 촬영된 이미지는 이미지 처리 소프트웨어를 통해 색강도를 측정하였으며, 저투수층 내 플루오레세인의 수직적인 농도 분포를 계산하였다. 계산된 수직적 농도 분포는 1차원 확산 해석해 결과와 비교하여 LRV 방법의 정확성을 검증하였다.

Fig. 14.

(a) Conceptual schematic of the flow-chamber system with an aquifer and aquitard. The aquitard comprised 4 cm of kaolinite and montmorillonite, and 6 cm of bentonite. The tracer (sodium fluorescein) flowed to the x-direction in the aquifer and diffused upward in the z-direction in the aquitard. (b) Measurement procedure of RGB channel intensities. The image files (bentonite layer, 6 cm depth) obtained during the diffusion-chamber experiments were split into RGB-scale images, and transformed into grey-scale images to measure the RGB channel intensities (modified from Kim et al., 2024).

실험 결과, 이미지 분석 기술이 카올리나이트, 몬모릴로나이트, 벤토나이트 내 플루오레세인의 수직 농도 분포를 효과적으로 정량화하였다. 카올리나이트에서 청색 채널을 사용하여 측정된 플루오레세인 농도 분포는 실험 초기 및 후기 확산 시간 모두에서 매우 높은 일치도(31.1 PVs, E_B = 0.94; 97.9 PVs, E_B = 0.96)를 보였다. 몬모릴로나이트의 경우도, 녹색 채널을 사용하여 실험 초기 및 후기에서 모두 높은 일치도(54.6 PVs, E_G = 0.99; 93.9 PVs, E_G = 0.91)를 보였다. 그러나 벤토나이트의 경우, 청색 채널만을 사용하여 측정된 농도 분포는 0~400 mg L^-1의 제한된 농도에서만 농도 측정이 효과적이였으며, 더 넓은 범위의 농도(0~1,800 mg L^-1)를 측정하기 위해서는 청색과 녹색 채널을 결합한 다중 채널 접근 방식이 필요하였다. 다중 채널을 적용한 결과, 실험 초기 및 후기 모두에서 높은 일치도(29.7 PVs, E_B+G = 0.98; 89.1 PVs, E_B+G = 0.98)를 보였다(Fig. 15). 이 연구는 LRV 방법이 저투수층에서 플루오레세인의 농도 분포를 비파괴적이고 정확하게 측정할 수 있는 방법임을 보여주었다. 특히, 이 연구는 저투수층에서의 용질 이동 및 확산 메커니즘을 분석하는 데 있어 이미지 분석 기법이 매우 유용한 방법임을 입증하였다.

Fig. 15.

Measured and simulated sodium fluorescein concentration profiles during the early and late stages of forward diffusion are presented for (a) kaolinite using the blue channel (31.1, 97.9 pore volumes (PVs)) and for (b) montmorillonite using the green channel (54.6, 93.9 PVs). For the bentonite layer, sodium fluorescein concentration profiles are shown through a combination of green and blue channels at (c) early time periods (6.71, 29.7 PVs) and (d) later time periods (89.1 PVs) (modified from Kim et al., 2024).

결 론

본 논문은 다공성 매질 내 용질 이동 메커니즘을 분석하기 위해 사용되는 비파괴적 방법인 X-ray 영상법, LTV, LRV 방법을 검토하였다. 이러한 기술은 각각의 특성과 장단점을 바탕으로, 오염 물질의 분포와 이동 경로를 정밀하게 파악하고, 복잡한 지질 환경에서 오염 물질의 거동을 이해하는 데 중요한 기여를 하고 있다. X-ray 영상법은 원자 질량의 차이를 기반으로 다상 유체 분포를 고해상도로 시각화할 수 있어, 오염 물질의 분포에 대한 상세한 정보를 제공하는 매우 효율적인 방법이다. 이는 복잡한 지질 환경에서 오염 물질의 이동 연구나 다공성 매질 내 용질 이동 메커니즘을 규명하는데 적합하다. 그러나 고비용, 방사선 노출로 인한 안전성 문제, 복잡한 데이터 처리 등 여러 한계가 있어 광범위한 실험 적용에는 제약이 따른다. LTV는 매질을 통과하는 빛의 강도 변화를 측정하여 용질 농도와 이동 패턴을 정량화하는데 유용하다. LTV는 비용 효율성과 간단한 설치 및 운영이 가능하다는 점에서 장점이 있지만, 매질을 통과하면서 발생하는 광 산란이 측정 정확도에 큰 영향을 미치며, 특히, 탁도가 높거나 저투수성 매질에서는 효율성이 감소하는 한계점을 가지고 있다. LRV는 챔버 표면에 반사되는 빛의 강도를 측정하여 투과성이 낮거나 저투수성 매질에서도 용질 분포를 정량화할 수 있다는 점에서 차별화된다. 특히, 오염 물질이 저투수성 매체를 통과할 때의 이동 경로와 분포를 파악하는데 적합하다. 하지만, 챔버의 표면 상태에 민감해 실제 용질 농도에 대한 반사 강도를 정확하게 보정하는데 어려움이 있을 수 있으며, 이로 인해 정확한 농도 측정에 한계가 생길 수 있다.

이러한 이미지 분석법은 실험 환경에 따라 각기 다른 장점과 한계를 가지고 있지만, 다공성 매질에서 오염 물질의 이동을 실시간으로 모니터링함으로써 실험적 시나리오와 현장 적용 간의 격차를 해소하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 오염 물질의 거동을 시각적으로 분석하고 정량화함으로써, 지하수 오염 문제에 대한 정확한 모델링과 예측이 가능해진다. 이는 궁극적으로 지속 가능한 지하수 관리를 위한 과학적 기반을 제공하며, 정확한 데이터에 근거한 오염 관리 전략을 통해 지하수 복원 활동의 효율성을 극대화할 수 있다. 따라서, 이 연구에서 검토한 X-ray, LTV, LRV 방법은 오염 물질의 이동 메커니즘을 깊이 이해하는 데 중요한 도구로 작용하며, 이론적 연구와 현장 적용 사이의 차이를 줄여 지하수 오염 방지 및 관리를 위한 중요한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 그리고 이러한 방법들이 발전함에 따라, 오염된 지하수 환경의 위험성을 평가하고, 보다 정교한 복원 전략을 수립하는 데 있어 그 중요성은 더욱 커질 것으로 예상된다.