연안재해 관리를 위한 원격탐사-AI 기반 연안재해 모니터링 및 정책지원 = Remote Sensing and AI-Based Coastal Hazard Monitoring and Policy Support for Coastal Disaster Management

국문 초록 (Abstract)

기후변화에 따른 해수면 상승과 고파랑·폭풍해일의 강도 및 빈도 증가는 연안침 식과 해안범람을 동시에 증폭시키며 복합 연안재해를 상시화하고 있다. 특히 동해 안과 같은 고에너지 개방형 해안에서는 파랑에 의한 연안 표사 이동이 지배적이 며, 항만·어항·해안도로·호안 등 연안구조물의 설치와 연안 개발이 파랑 변형과 표 사 흐름의 병목을 유발하여 침식의 공간적 편차를 확대하였다. 그 결과, 특정 구간 의 침식 대응이 인접 구간의 2차 침식으로 전이되거나, 사후 복구 중심의 반복 사 업으로 관리비가 증가하는 한계가 지속되었다. 이러한 문제는 행정구역 단위의 단 편적 관리가 실제 지형·표사 연속체의 거동을 충분히 반영하지 못하는 데에서 비 롯된다. 본 연구는 강원 동해안 전역을 표사계(연안 표사 연속체) 단위로 재구성하 고, 원격탐사–현장관측–AI 분석을 통합한 연안재해 모니터링 및 정책지원 프레 임워크를 구축하여 과학기반 순응적 연안관리의 실증적 근거와 적용 가능성을 제 시하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 자료 측면에서 장·단기 변동을 동시에 포착하기 위하여 위성 원격탐사 자료(1984–2024)와 현장 관측자료(2010–2024)를 병행 활용하였다. 위성자료는 장 기간·광역 범위의 해안선 변동을 연속적으로 추적하는 데 사용하여 다중 시간척도 (다년–수십년)의 추세와 사건(event) 기반 변동을 분리·해석할 수 있도록 하였다. 현장자료는 파랑·조위·유속(ADCP/AWAC 등)과 지형·수심 변화 등 물리량을 포함 하므로, 침식·퇴적의 원인 해석을 고도화하고 AI 모델의 학습·검증 자료로 활용하 였다. 또한 위성·UAV·LiDAR·CCTV 등 이종 자료의 상호 활용성을 확보하기 위 해 공간·시간 정합, 공통 좌표계 변환, 이상치 제거, 결측 처리, 품질관리(QC) 및 표준화를 포함하는 전처리 체계를 확립하였다. 분석 단계에서는 강원 동해안 전역을 41개 표사계로 구분하고, 표사계 단위로 해 안선·단면·수심·표사 이동 특성을 정량화하였다. 먼저 장기 해안선 자료로부터 표 사계별 후퇴·전진의 추세, 변동성, 구조물 설치·확장 및 사건성 고파랑 이후의 변 화 패턴을 도출하였다. 다음으로 단면·수심·유동장 자료를 결합하여 침식 발생 구 간의 외력 조건(파랑·조위), 연안류 특성, 파랑 회절·편파에 따른 에너지 집중 및 표사 흐름 병목현상을 해석하였다. 이를 바탕으로 침식 민감도(geomorphic sensitivity)와 피해 노출(exposure) 요인을 결합한 위험도 지표를 구성하고, 우선관 리구간 도출 및 모니터링 집중 전략 수립이 가능하도록 표사계 기반 위험도 지도 화 체계를 수립하였다. 예측·갱신 단계에서는 다중 센서 자료의 저–중–고수준 융합(Low–Mid–High level fusion)을 적용하여 연안지형 변화 예측모형을 개발하였다. 시간 축에서는 파 랑·조위·사건성 외력의 누적 및 시차효과를 반영하기 위해 시계열 딥러닝 계열 모 델을 활용하였고, 공간 축에서는 표사계 간 연결성과 상호 영향을 반영하기 위해 공간–시간 그래프 기반 모델을 적용하여 표사 연속체의 전달·지연 특성을 모형화 하였다. 특히 예측 결과가 「정확도」에만 머물지 않고 실무 의사결정에 연결되도 록, 예측 불확실성(오차 범위)의 관리와 위험도 지도 갱신 주기 설정, 경보 기준 설정에 필요한 산출물을 함께 구성하였다. 연구 결과, 강원 동해안의 연안침식은 행정구역 경계가 아닌 표사계 연속성, 외 력 조건(파랑·조위)의 시공간 분포, 그리고 구조물에 의한 파랑 변형·표사 흐름 병 목에 의해 공간적으로 비균질하게 나타났다. 동일한 규모의 고파랑 사건 이후에도 표사계별로 침식의 심화 정도와 회복 속도, 회복의 경로(해안선 회복 vs 단면 회 복)가 상이하게 나타나, 「평균적」대응이 아닌 표사계 맞춤형 관리전략의 필요성 이 확인되었다. 멀티모달 융합 기반 AI 예측은 단일 자료·단일 모형 대비 예측 불 확실성을 저감하고, 위험도 지도의 갱신성과 경보·대응의 적시성을 향상시키는 것 으로 나타났다. 이는 장기(1984–2024) 위성 기반 추세와 단기(2010–2024) 현장 기반 물리 해석·검증을 결합함으로써, 변화 탐지의 연속성과 인과 해석의 신뢰성을 동시에 확보한 결과로 해석된다. 정책지원 측면에서 본 연구는 DPSIR–ICZM 체계를 의사결정 구조로 구현하여, 「침식상황 진단–단기예측–장기예측–정책적 대응–기술적 조치」로 이어지는 분석 기능을 정식화하였다. 진단 단계에서는 표사계별 취약 구간과 원인 요인을 제시하고, 예측 단계에서는 우선 감시 대상과 위험 시나리오를 도출하며, 대응 단 계에서는 정책 대안(토지이용·관리구역·모니터링 강화·순응적 관리)과 기술 대안 (양빈·구조물 조정·하이브리드/NbS 적용 등)의 선택 근거를 데이터 기반으로 연결 하였다. 이를 통해 사후복구 중심에서 예방·순응적 관리로 전환하는 데 필요한 객 관적 근거 체계를 제공하고자 하였다. 본 연구의 학술적 기여는 (i) 강원 동해안 전역 41개 표사계를 대상으로 장기 위 성(1984–2024)과 현장관측(2010–2024)을 통합한 전수 분석을 수행하여 연안침식 의 구조적 특성을 계량적으로 제시하고, (ii) 멀티모달 자료 전처리·융합 및 AI 기 반 예측 파이프라인을 연안재해 문제에 적용하여 갱신형(업데이트 가능한) 관리체 계를 구현하며, (iii) DPSIR–ICZM 기반 정책 의사결정 지원체계를 구체적 기능 단위로 정식화했다는 점에 있다. 실무적으로는 연안정비사업의 사업구간 설정, 모 니터링 설계, 효과평가, 그리고 장기 리스크 기반 투자 우선순위 결정에 활용 가능 한 과학기반 의사결정 도구를 제시하였다. □ 핵심주제어 연안침식, 해안범람, 표사계, 위성 원격탐사, 현장 모니터링, 멀티모달 융합, 인공지능 예측, 재해 지도, DPSIR, ICZM, 의사결정지원 감사의 글 학문이라는 기나긴 여정의 마침표를 찍으며 지나온 시간을 되돌아봅니다. 해양수 산부라는 공직의 현장에서 국정 업무를 수행하며 학업을 병행하는 과정은 결코 녹 록지 않았습니다. 이 논문은 저 혼자의 의지가 아닌, 부족한 저를 이끌어주신 많은 분의 배려와 사랑이 있었기에 가능했습니다. 먼저, 일과 학업을 병행해야 하는 저의 특수한 상황을 깊이 이해해 주시고 학문 적 이정표가 되어주신 김인호 지도교수님께 머리 숙여 깊은 감사를 올립니다. 교 수님께서는 바쁜 공직 생활 속에서도 연구의 끈을 놓지 않도록 끊임없이 격려해 주셨고, 실무적 시각에 매몰되지 않는 학자로서의 예리한 통찰력을 심어주셨습니 다. 교수님께 배운 학문적 엄격함과 인자함은 평생의 귀감으로 삼겠습니다. 바쁘신 일정 중에도 논문의 완성도를 위해 귀한 시간을 내어주신 심사위원분들 께도 진심으로 감사드립니다. 심사위원장을 맡아 논문의 중심을 잡아주신 허동수 교수님, 예리함으로 연구의 지평을 넓혀주신 송동섭 교수님, 학문적 세심함으로 논 리적 정교함을 더해주신 도기덕 교수님, 그리고 실무와 이론의 조화를 위해 조언 을 아끼지 않으신 김진아 박사님께 고개 숙여 감사 인사를 올립니다. 선생님들의 가르침 덕분에 제 연구가 비로소 학문적 결실을 맺을 수 있었습니다. 오늘의 제가 있기까지 삶의 든든한 뿌리가 되어주신 가족들에게 가슴 깊은 감사 를 전합니다. 자식의 긴 공부를 묵묵히 기도로 뒷바라지해주시고, 언제나 저를 믿 고 지켜봐 주신 어머니, 당신의 헌신이 있었기에 포기하지 않고 끝까지 달려올 수 있었습니다. 또한 사위의 학업을 자기 일처럼 기뻐해 주시고 세심한 배려로 응원 해 주신 장모님께도 깊은 감사를 올립니다. 두 어른의 큰 사랑은 제가 지치지 않 고 버틸 수 있었던 가장 큰 힘이었습니다. 마지막으로, 저의 가장 소중한 동반자인 배우자에게 이 영광을 돌립니다. 업무와 학업을 핑계로 집을 비우는 시간이 많았음에도, 불평 하나 없이 가정을 지키며 저 를 지지해 준 당신의 희생과 사랑이 있었기에 이 길을 완주할 수 있었습니다. 아 빠의 빈자리를 이해하며 밝고 건강하게 자라준 아들 은찬이와 예쁜 딸 사랑이, 너 희들의 해맑은 웃음은 아빠가 피로를 잊고 다시 일어설 수 있었던 유일한 원동력 이었단다. 이제는 든든한 아빠로서 너희 곁을 더 따뜻하게 지키겠다고 약속한다. 이 논문은 끝이 아닌 새로운 시작임을 잊지 않겠습니다. 학위 과정을 통해 얻은 지식과 통찰을 바탕으로, 해양수산 발전에 기여하며 늘 정진하는 공직자이자 연구 자가 되겠습니다.

목차 (Table of Contents)

• List of Tables ⅴ
• List of Figures ⅶ
• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구배경 및 필요성 1
• 2. 연구동향 2
• 1) 미국 2
• 2) 유럽 2
• 3) 일본 3
• 3. 연구목적 3
• 4. 연구범위 4
• 5. 연구방법 및 절차개요 4
• II. 국내외 연안재해 관리 정책 및 제도 분석 6
• 1. 국내 연안재해 관리 정책 및 제도 현황 6
• 1) 법제도 체계 6
• 2) 행정 및 관리 구조 6
• 3) 부처 간 역할 및 협력 구조 7
• 4) 행정 운영 절차 7
• 5) 개선 방향 8
• 2. 해외 주요국 관리체계 비교 9
• 1) 미국(NOAACZMA 기반) 9
• 2) 유럽연합(ICZM Directive 기반) 10
• 3) 일본(Coastal Act Japan 기반) 13
• 3. 국내외 제도비교 및 시사점 14
• 1) 법제도 및 정책 프레임워크 14
• 2) 주요 시사점 15
• 3) 데이터 기반 정책결정체계 확립 17
• 4. 정책 및 제도개선 방향성 17
• 1) 법제도의 통합적 재편과 장기계획의 법제화 17
• 2) 다층 거버넌스 체계 확립과 상설 협의 구조 구축 18
• 3) DPSIR 기반 정량평가체계의 표준화 및 법제화 18
• 4) 데이터 표준화 및 통합 플랫폼 구축 18
• 5) 평가-계획-예산 연계의 제도화 18
• 6) 예방적응 중심의 재정 구조 전환 19
• 7) 공학적 대응과 NbS의 병행 19
• Ⅲ. AI기반 통합 연안 모니터링 및 지형변화 모델링 21
• 1. 원격탐사 및 관측기반 멀티모달 연안 모니터링 21
• 1) 멀티모달 연안 모니터링의 개념 22
• 2) 주요 관측 요소 및 데이터 구성 23
• 3) 데이터 처리 및 융합 구조 23
• 2. AI기반 연안모니터링 27
• 1) 목적 및 설계 개요 27
• 2) 관측 및 조사 운영 절차 27
• 3) 실측 결과의 AI모델 연계 29
• 3. 원격탐사 기반 연안 모니터링 31
• 1) 위성광학영상 기반 연안 모니터링 31
• 2) LiDAR 기반 지형 모니터링 35
• 3) UAV 및 CCTV 기반 고해상도 연속 모니터링 35
• 4. 지형변화 모델링 및 예측 프레임워크 구축 41
• 1) 해안선 예측 모델링 42
• 2) 해빈 단면 프로파일 예측 모델링 45
• 3) 2차원 지형변화 예측 모델링 48
• Ⅳ. DPSIR 기반 연안재해 대응 의사결정 지원 프레임워크 51
• 1. 연안취약성진단프레임워크(DPSIR) 개념 및 데이터 확보 52
• 1) Driving Force: 기후 및 인위적 압력요인 진단 52
• 2) Pressure: 물리적 압력의 정량화 53
• 3) State: 연안환경 상태 평가 56
• 4) Impact: 영향 평가 및 정책 우선순위 설정 61
• 5) Response: 정책관리전략 설계 61
• 2. 연안재해 취약성 가시화 62
• 1) 시공간적 해안선 변화 가시화 62
• 3. 연안취약성진단프레임워크(DPSIR)모델 기반연안재해대응의사결정프레임워크 ·67
• 1) DPSIR 개념모델 및 강화학습기반 정책 에이전트 67
• 2) DPSIR기반 연안취약성 체계구성 69
• 3) 강화학습 기반 의사결정 구조 설계 71
• 4) 프레임워크 활용 절차 73
• 5) 의사결정 프레임워크의 장점 76
• 4. 연안관리 및 재해대응 의사결정지원 정책 프레임워크 제안 77
• 1) 정책 프레임워크의 기본 구조77
• 2) 거버넌스 및 역할분담 78
• 3) 의사결정 프로세스 설계 80
• 4) 정책 결정 지원 도구 및 지표 설계 81
• 5) 기대 효과 82
• Ⅴ. 결론 84
• 1. 주요 결과의 통합적 고찰 84
• 1) 표사계 단위의 장기 지형변화 분석 결과 84
• 2) 멀티모달 기반 연안지형 분석 및 AI 예측체계 확립 84
• 3) DPSIR 기반 취약성 평가체계의 정립 85
• 4) 데이터 기반 ICZM 프레임워크 제안 85
• 2. 연구의 의의와 시사점 86
• 3. 연구의 한계 및 향후 연구 과제 86
• 참고문헌 88
• Abstract92