Landslide susceptibility in the Western Ghats controlled by terrain and tourism driven urbanisation mapped with remote sensing and machine learning
본 연구는 원격 탐사와 머신러는닝을 결합하여 관광 주도형 도시화가 지형 특성과 더불어 서고츠(Western Ghats) 지역의 산사태 취약성을 유의미하게 증가시킨다는 점을 입증함으로써, 고위험 구역 내 건설에 대한 규제 조치를 뒷받침할 수 있는 정량적 근거를 제공한다.
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인도의 서쪽 해안을 따라 뻗어 있는 거대한 산맥인 서가츠 산맥은 숨 막히는 아름다움과 공포스러운 불안정함이 공존하는 곳입니다. 유네스코 세계자연유산으로 지정된 이 고대 산맥은 몬순 시즌 동안 지구상에서 가장 강렬한 강우량을 기록하는 지역 중 하나입니다. 수십 년 동안 과학자들은 폭우가 이곳에서 산사태를 일으키는 즉각적인 도화선이라는 점을 이해해 왔습니다. 토양이 물에 젖어 포화 상태가 되면, 중력이 작용하여 지표면이 가파른 경사면을 따라 아래로 미끄러져 내려갑니다. 그러나 점점 더 많은 증거는 비가 유일한 주인공이 아니라는 점을 시사합니다. 도로, 주택, 호텔을 짓기 위해 숲을 베어내는 방식의 인간에 의한 지형 변화는, 마침내 비가 내릴 때 지형이 붕괴할 가능성을 훨씬 더 높이는 '총에 탄을 장전하는' 행위일 수 있습니다. 이러한 관점의 변화는 대화의 흐름을 순수하게 자연적인 재난에서 자연과 인간의 선택이 결섞인 혼합물로 옮겨 놓으며, 우리가 사람들을 안전하게 지키기 위해 건설을 어떻게 관리할 수 있을 것인가라는 질문을 던집니다.
이 중요한 지역에 초점을 맞춘 최근 연구에서, 연구진은 관광 중심의 건설이 산사태 위험에 정확히 얼마나 기여하는지를 측정하고자 했습니다. 비나이 켈렝게레 샹카르나라야나(Vinay Kellengere Shankarnarayan)가 이끄는 연구팀은 산사태가 빈번하게 발생하는 네 곳의 특정 핫스팟인 케랄라주의 와야나드(Wayanad), 그리고 카르나타카와 마하라슈트라 지역의 코다구(Kodagu), 사클레푸르(Sakleshpur), 콜라푸르-사타라(Kolhapur–Satara) 벨트를 조사했습니다. 이 지역들은 가파른 경사와 두껍고 풍화된 토양이라는 공통된 지형적 특성을 공유하지만, 개발 속도 면에서는 차이가 있습니다. 연구진은 위성 이미지와 컴퓨터 모델을 사용하여 자연 지형의 영향과 인간이 만든 건축물의 영향을 분리해낼 수 있는지 확인하고자 했습니다. 그들은 특히 깊은 뿌리를 가진 숲을 콘크리트와 개간지로 대체하여 지반의 결속력을 약화시킬 수 있는 리조트와 홈스테이의 급격한 확장에 주목했습니다.
지형의 모습을 구축하기 위해 연구팀은 2005년부터 2026년까지 20년 동안 촬영된 방대한 위성 이미지 아카이브를 활용했습니다. 그들은 하늘의 카메라 역할을 하며 다양한 색상의 빛으로 지구를 포착하는 Landsat 위성의 무료 고해 resolution 이미지를 사용했습니다. 이미지를 분석함으로써 연구진은 시간이 흐름에 따라 지표 피복이 어떻게 변했는지 확인할 수 있었습니다. 그들은 변화의 구체적인 징후를 추적했습니다. 식생의 녹색도가 떨어지는 것은 산림 손실을 나타내며, 지면의 밝기가 높아지는 것은 건물과 포장된 표면의 확산을 의미합니다. 연구진은 이 시각적 데이터와 경사도 및 거칠기를 포함한 지형의 형태에 대한 상세한 디지털 지도를 결합했습니다. 이를 통해 단순히 산이 어디에 있는지가 아니라, 인간이 산을 어떻게 변화시켰는지를 설명하는 풍부한 데이터 세트를 구축했습니다.
그 후 연구진은 많은 예시를 공부하여 모양을 인식하는 학생처럼, 패턴으로부터 학습하도록 설계된 강력한 컴퓨터 프로그램에 이 데이터를 입력했습니다. 그들은 프로그램에 산사태가 발생한 경사면과 안정적인 상태를 유지한 경사면의 차이를 인식하도록 가르쳤습니다. 컴퓨터에는 공식 정부 기록에 근거한 516건의 기록된 산사태 사례와 그와 동일한 수의 안전한 지점이 제시되었으며, 컴퓨터는 무엇이 위험한 곳을 위험하게 만드는지 찾아내도록 요청받았습니다. 목표는 지형과 토지 이용을 바탕으로 컴퓨터가 산사태 발생 위치를 예측할 수 있는지 확인하는 것이었습니다. 결과는 놀라웠습니다. 특히 '랜덤 포레스트(Random Forest)'라고 불리는 컴퓨터 모델은 매우 높은 정확도를 보였으며, 새로운 데이터로 테스트했을 때 알려진 산사태 위치의 거의 90%를 정확하게 식별해 냈습니다.
연구에서 가장 드러나는 부분은 컴퓨터가 무엇을 배웠는지 이해하는 것이었습니다. 모델은 지형의 자연적인 형태가 가장 중요한 요인임을 확인해주었습니다. 즉, 가파르고 거친 경사는 본질적으로 미끄러지기 쉽다는 것입니다. 그러나 연구는 인간의 건설 또한 유의미하고 측정 가능한 역할을 한다는 것을 발견했습니다. 건물의 존재와 개간된 토지는 경사도의 가파름 바로 다음인 세 번째로 중요한 산사태 예측 요인으로 랭크되었습니다. 이는 이러한 취약한 언덕 위에 건물을 짓는 행위가 단순히 수동적인 배경 요소가 아니라, 위험을 유발하는 능동적인 동력임을 시사합니다. 데이터는 명확한 추세를 보여주었습니다. 2005년에서 2026년 사이 와야나드 지역의 울창한 산림 면적은 90%에서 79%로 감소한 반면, 농장과 건물이 차지하는 면적은 증가했습니다. 이러한 산림에서 건축지로의 전환은 관광 개발과 불안정성 증가 사이의 직접적인 연결 고리를 만들어냈습니다.
이러한 결과는 해당 지역의 최근 정책 결정에 과학적 근거를 제공합니다. 2024년 7월, 300명 이상의 목숨을 앗아간 문다카이-추랄말라(Mundakkai–Chooralmala) 회랑의 참혹한 산사태 이후, 지방 당국은 고위험 구역에 위치한 리조트 7곳에 대한 철거 명령을 내렸습니다. 이 연구의 컴퓨터 생성 지도는 해당 리조트들이 매우 높은 취약 지역에 위치해 있음을 독립적으로 확인하며, 이들을 제거하기로 한 결정을 정당화했습니다. 연구는 우리가 몬순의 비를 조절할 수는 없지만, 어디에 어떻게 건설할지는 통제할 수 있다는 점을 나타냅니다. 생태적으로 민감한 지역, 특히 숲이 제거된 가파른 경사면에서의 건설을 규제함으로써 미래의 재난 가능성을 줄이는 것이 가능합니다. 이 연구는 우리가 건축 환경을 관리하는 것이 기상 예보만큼이나 안전을 위해 중요하다는 것을 입증하며, 세계에서 가장 아름다우면서도 취약한 산맥 중 하나를 보호하기 위한 실질적인 길을 제시하며 결론을 맺습니다.
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