비선형 지반 변위 모니터링을 위한 변화점 탐지 기반 시계열 InSAR 기법 = A Change Point Detection-Based Multi-Temporal InSAR for Monitoring Nonlinear Ground Displacement

국문 초록 (Abstract)

시계열 영상레이더 간섭기법（Multi-Temporal InSAR, MTI）은 지표 변위를 장기간에 걸쳐 모니터링할 수 있는 기술이다. 그중 고정산란체 기반 레이더 간섭기법（Persistent Scatterer InSAR, PSI）은 인공 구조물과 같이 시계열 위상이 안정적인 산란체를 이용하여 정밀한 변위를 추정할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존 PSI는 전체 관측 기간에 대해 하나의 선형 변위 속도를 가정하므로, 관측 기간 내 특정 시점에서 변위가 급격히 발생하는 비선형 변위에 대해서는 모델 적합도가 떨어진다. Ogushi et al. （2019, 2021）이 제안한 Nonlinear, Non-parametric PSI는 사전 정보 또는 변위 모델 없이 비선형 변위를 복원할 수 있으나, 속도 스펙트럼 전 구간을 변위 복원에 사용함에 따라 잡음성 속도 성분에 영향을 받는다. 또한, 변위 발생 구간과 미발생 구간이 혼재된 장기 시계열에서는 단일 속도 스펙트럼만으로 변위를 안정적으로 복원하기 어렵다.
본 연구에서는 관심 지역의 사전 정보나 특정 변위 모델에 대한 가정 없이도 비선형 지반 변위를 복원할 수 있는 시계열 InSAR 분석 프레임워크를 제안한다. 제안 기법은 먼저 속도 스펙트럼에서 실제 변위 신호가 우세하게 나타나는 구간을 유효 속도 대역으로 정의하고, 해당 대역만을 변위 복원에 활용한다. 이를 통해 전역 속도 스펙트럼을 사용할 때 포함될 수 있는 잡음성 속도 성분의 영향을 줄여 안정적인 비선형 변위 복원이 가능하도록 하였다. 또한 장기 시계열에서 여러 변위 양상이 혼재될 경우, 전역 속도 스펙트럼만으로는 분석이 제한되기 때문에, 변화점 탐지를 이용하여 시계열을 통계적으로 유사한 구간끼리 분리하였다. 이후 각 구간에 대해 유효 속도 대역 기반 변위 복원을 수행하고, 구간별 복원 결과를 연결하여 전체 시계열 변위를 재구성하였다.
제안 기법의 성능은 몬테카를로 시뮬레이션（Monte Carlo simulation） 기반 합성 자료와 실제 위성 자료를 통해 평가하였다. 시뮬레이션에서는 bilinear, step-like, exponential의 세 가지 비선형 변위 패턴을 대상으로 최대 변위량, 변위 발생 구간 비율, 잡음 수준을 변화시키며 기존 PSI, NN-PSI와 비교하였다. 그 결과, 제안 기법은 주요 변위 성분을 보존하면서 잡음성 속도 성분을 효과적으로 억제하였으며, 변화점 기반 구간화를 통해 변위 발생 구간과 미발생 구간이 혼재된 장기 시계열에서도 안정적인 변위 복원이 가능함을 확인하였다.
실제 위성 자료 분석에는 Sentinel-1 자료를 활용하여 당진시 부곡공단과 서울특별시 강동구 명일동을 대상으로 분석을 수행하였다. 당진시 부곡공단에서는 전력구 공사가 진행된 산업단지 북서부 지역에서 비선형 침하 신호가 관측되었다. 발진구 인근에서는 공사 시작 이후 약 6 cm 이상의 급격한 침하가, 발진구-도달구 단면 분석에서는 최대 약 8 cm의 누적 침하가 국지적으로 확인되었다. 강동구 명일동에서는 지하철 9호선 연장 지하 공사 구간인 두 지점에서 비선형 침하 신호가 관측되었으며, 두 지점은 약 6 cm 수준의 누적 침하를 보였다. 두 연구 지역 모두에서 기존 PSI 선형 모델이 비선형 침하 신호를 복원하지 못한 반면, 제안 기법은 비선형 침하를 안정적으로 복원하였다.
본 연구는 PSI 분석 기반 프레임워크 내에서 비선형 지반 변위를 복원할 수 있는 방법론을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 특히, 도심지 공사, 산업단지 침하, 매립지 압밀 등 시간적·공간적으로 국지적인 비선형 지반 변위 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 나아가 제안 기법은 변위 모델에 대한 사전 정의를 요구하지 않으므로, 변위 발생 원인과 거동이 사전에 알려지지 않은 다양한 환경에 폭넓게 적용할 수 있는 방식이라는 점에서 공학적 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Multi-Temporal InSAR （MTI） is a technique capable of monitoring ground surface deformation over long periods. Among MTI techniques, Persistent Scatterer InSAR （PSI） offers the advantage of providing precise displacement estimates by utilizing scatterers with temporally stable phase characteristics, such as artificial structures. However, conventional PSI assumes a linear deformation velocity over the entire observation period, resulting in poor model fitness for nonlinear deformations that occur abruptly at specific time points. NN-PSI, proposed by Ogushi et al. （2019, 2021）, can reconstruct nonlinear deformations without requiring prior information or a predefined deformation model; however, since it employs the entire velocity spectrum for displacement reconstruction, it is susceptible to noise-related velocity components. Moreover, in long-term time series in which deformation-active and stable periods coexist, a single velocity spectrum alone is insufficient to reliably reconstruct the displacement.
This study proposes a time-series InSAR analysis framework capable of reconstructing nonlinear ground deformation without requiring prior information about the study area or assumptions regarding a specific deformation model. The proposed method first defines an effective velocity range, which corresponds to the range in the velocity spectrum where the actual deformation signal is dominant, and uses only this band for displacement reconstruction. This approach reduces the influence of noise-related velocity components that may otherwise be included when using the entire velocity spectrum, enabling stable nonlinear displacement reconstruction. Furthermore, since a global velocity spectrum alone is limited when multiple deformation patterns coexist within a long time series, change point detection is employed to divide the time series into statistically homogeneous segments. The effective velocity range-based reconstruction is then performed independently on each segment, and the segment-wise results are combined to reconstruct the full time-series displacement.
The performance of the proposed method was evaluated using both Monte Carlo simulation-based synthetic data and real satellite data. The simulations were conducted on three representative nonlinear deformation patterns―bilinear, step-like, and exponential―by varying the maximum displacement, deformation-to-total time ratio, and noise level, and the results were compared with those of conventional PSI and NN-PSI. The proposed method effectively suppressed noise-related velocity components while preserving the major displacement components, and stably reconstructed displacement even in long-term time series in which deformation-active and stable periods coexist through change point-based segmentation.
For the real satellite data analysis, Sentinel-1 data were used to analyze the Bugok industrial complex in Dangjin and the Myeongil-dong area in Gangdong-gu, Seoul. In the Bugok industrial complex, nonlinear subsidence signals were observed in the northwestern part of the industrial complex where underground power-cable construction was carried out. Near the launching pit, rapid subsidence exceeding approximately 6 cm was confirmed after the start of construction, and the cross-sectional analysis between the launching and receiving pits revealed localized cumulative subsidence reaching up to approximately 8 cm. In the Myeongil-dong area, nonlinear subsidence signals were observed at two locations within the underground construction section of the Seoul Subway Line 9 extension, both reaching approximately 6 cm of cumulative subsidence. In both study areas, the conventional PSI linear model failed to reconstruct the nonlinear subsidence signals, whereas the proposed method exhibited a spatial distribution consistent with the PSI acceleration model and SBAS results. The time-series displacements at the representative points also showed high agreement with the PSI acceleration model with coefficients of determination ranging from =0.83 to 0.97, confirming that the proposed method can stably reconstruct nonlinear deformation behavior even without a predefined deformation model.
This study is significant in that it presents a methodology for reconstructing nonlinear ground deformation within a PSI-based framework. In particular, the proposed method is expected to be applicable to the monitoring of temporally and spatially localized nonlinear ground deformation, such as that caused by urban construction, industrial complex subsidence, and consolidation of reclaimed lands. Furthermore, since the proposed method does not require a predefined deformation model, it has engineering significance as a generally applicable approach to a wide range of environments where the causes and characteristics of deformation are not known in advance.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1. 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2. 연구 목적 및 범위 4
• 제 2 장 이론적 배경 6
• 2.1. 차분 간섭기법 6
• 2.2. 시계열 차분 간섭기법 9
• 2.2.1. 고정산란체 기반 레이더 간섭기법(PSI) 9
• 2.2.2. 분산산란체 기반 레이더 간섭기법(SBAS) 12
• 2.2.3. Nonlinear, Non-parametric PSI (NN-PSI) 15
• 2.3. 변화점 탐지 기법 19
• 제 3 장 연구내용 및 방법 23
• 3.1. 유효속도 대역 추정 23
• 3.2. 시계열 위상 변화점 탐지 28
• 3.3. 시계열 변위 복원 병합 모형 33
• 3.4. 성능 평가 지표 35
• 제 4 장 연구 지역 및 자료 37
• 4.1. 시계열 변위 모사를 위한 시뮬레이션 자료 37
• 4.2. 연구 지역: 당진 부곡공단 및 강동구 명일동 41
• 4.3. Sentinel-1 위성 자료 45
• 4.4. 보조 자료 48
• 제 5 장 연구결과 및 토의 49
• 5.1. 시뮬레이션 분석 결과 49
• 5.1.1. 유효속도 대역 분석 결과 49
• 5.1.2. 변화점 탐지 분석 결과 60
• 5.1.3. 비선형 변위 복원 성능 67
• 5.2. Sentinel-1 위성 자료 적용 결과 77
• 5.2.1. 시계열 분석 및 잔여 위상 완화 77
• 5.2.2. 지역별 제안 기법 적용 결과 85
• 제 6 장 결론 및 향후 연구 101
• 참고문헌 104