• Analyzed actual field survey data to understand hydrogeological characteristic in domestic geological environment.

• Adapted international depth-hydrogeological property relationship model for comparative evaluation in domestic environment.

• Applied ensemble regression analysis to assess uncertainty in hydrogeological property estimation.

• Compared the preferred hydrogeological criteria from various countries to assess suitability in domestic geological environment.

• Proposed appropriate disposal site depth based on the developed estimation model.

국내 중간 저장시설에 보관되고 있는 사용후핵연료와같은 고준위방사성폐기물은 2024년 1분기 기준 534,907다발로 이의 용량은 매년 증가하고 있으며, 2030년 한빛원전을 시작으로 2031년 한울 원전, 2032년 고리원전의순서로 포화상태에 도달할 것으로 예상된다(KHNP, 2024, KORAD, 2024). 중간 저장시설은 임시 보관 시설로 설계되어 있고, 지표 근처에 위치함에 따라 생태계에 노출되어 있기 때문에 지진과 같은 사고 발생 시 심각한 누출 위험이 존재하여 고준위방사성폐기물을 안전하게 처분할 수 있는 시설 마련이 시급한 실정이다(산업통상자원부, 2021). 국제원자력기구(IAEA)에서는 고준위방사성폐기물의 안전한 처분을 위해 심층처분을 권고하고 있다(IAEA,1981). 심층처분은 300m ~ 1,000m 깊이의 지하에방사성폐기물을 처분하는 것으로 수천 년에서 수십 만년까지 고준위방사성폐기물을 장기적으로 생태계로부터 격리하는 가장 확실한 방법 중 하나로 간주되고 있다(IAEA,1981; Birkholzer et al., 2012; KORAD, 2016).

IAEA는 다중 방벽 시스템을 통해 고준위방사성폐기물 심층처분 안전성을 확보하도록 권고하고 있다(IAEA, 2000). 해당 시스템에서 최종 방벽인 천연방벽은 지질학적 방벽으로, 암석, 점토와 같은 물질로 구성된다(KORAD, 2016). 천연방벽은 방사성 물질이 생태계로 유출되는 것을 방지하기 위하여 방사성 핵종의 이동을 지연시키고흡수하는 역할을 수행해야 한다. 그러나 천연방벽 내 지하수는 암석의 공극이나 균열을 통해 흐르며, 천연방벽의 방사성 핵종의 이동 지연 효과를 저하시킬 수 있다.지하수가 이동하는 과정에서 방사성 핵종을 용해시키고운반하여 생태계로 핵종을 유출시킬 위험이 증가할 수있으며(NEA, 2019), 지하수 흐름이 천연방벽을 구성하는암석과 광물의 침식을 유발함으로써 방사성 핵종 이동을촉진시킬 수 있다(NEA, 2019; Adam, 2020). 또한 지하수 내 포함된 다양한 화학 물질은 천연방벽을 구성하는암석 및 광물과 반응하여 천연방벽의 특성을 변질시키고,이를 통해 천연방벽의 핵종 흡착 능력을 감소시켜 핵종이동이 가속화될 수 있다(Choi et al., 2017).

따라서 방사성 핵종의 이동을 방지하고, 장기적인 격리와 지질학적 안정성을 확보할 수 있는 처분 시스템 개발을 위하여 천연방벽의 지하수 흐름 특성에 대한 기준을 마련하고 부지 선정 과정에 적용하는 것이 매우 중요하다(Jung et al., 2013; Kim et al., 2020). 이처럼 천연방벽 내 지하수의 흐름이 방사성폐기물의 장기적 처분 안전을 확보하는 데 핵심적인 역할을 함에 따라, 고준위방사성폐기물 심층처분 사업을 선도적으로 진행하고 있는다른 국가들은 천연방벽의 지하수 흐름 특성과 관련된다양한 수준에서의 규제기준 또는 지침들을 개발 및 적용하고 있다. 예를 들어, 스웨덴 및 독일의 경우 수리전도도가 특정 수치(10^-8 m/s 및 10^-10 m/s) 이하인 지역을선호하며, 미국, 일본, 및 프랑스는 지하수 유량이 적고,수리전도도 및 투수량계수가 낮은 지역을 선호한다(SKB, 2000; NUMO, 2002; ANDRA, 2005; BGE, 2020; US NRC, 10 CFR Part 960).

IAEA는 고준위방사성폐기물 심층처분을 수행하는 국가들은 자국에 적합한 규제 기준을 개발하고 이를 사업에 적용하길 권고하고 있다(IAEA, 2011). 각국의 지질구조, 암종, 수리지질, 및 수리지화학적 특성 등 지질학적조건이 매우 다양함에 따라 천연방벽의 격리성능이 지역특이적일 수 있다. 또한, 기후조건이 국가마다 크게 다를수 있고, 이러한 요인들이 방사성 핵종의 이동 및 격리에 중요한 역할을 할 수 있으므로 각국의 환경적 특성또한 규제 기준에 반영되는 것이 필요하다. 예를 들어,프랑스의 경우, Bure 지역을 부지로 선정하였는데, 이는점토층 암반의 두께가 140m 이상이며, 단층이 발견되지않으며, 투수성 및 화학적 특성이 방사성핵종 이동 지연에 유리한 특성을 가지는 지역이기 때문이다(ANDRA, 2024). 이처럼 자국의 기준을 개발하기 위해 각국은 오랜시간동안 자국의 지질학적 조건에 대한 심도있는 조사와연구를 수행한 바 있다. 핀란드 또한 1980년대부터 초기조사를 시작하여 수십 년에 걸쳐 Olkiluoto, Romuvaara및 Kivetty 지역에 대한 상세한 조사를 통해 처분 시스템부지 개발 및 운영을 위한 자국의 기준을 마련한 바 있다(POSIVA, 2000).

국내 또한 방사성폐기물의 안전한 처분을 보장하기 위해 국내 지질환경에 적합한 규제 기준과 지침이 마련되어야 하나 이러한 기준 마련을 위해 기초정보로 활용될수 있는 국내 심부 지질환경의 수리특성 분포에 대한 정보가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지하수 개발 및 관리 목적으로 획득된 전국 지하수 특성 현장 자료를 수집하고 국내 지질환경의 수리전도도 및 투수계수분포특성을 분석하였다. 또한, 국내 가용한 자료들이 대부분 천부 대수층에서의 수리시험 자료임에 따라 심부지질환경의 수리 특성을 추정하기 위하여 수리전도도 및투수계수의 심도별 변화 추세 모델에 관한 기존 연구 사례 분석을 수행하고, 국내에 적합한 모델을 개발하였다. 이를 통해, 국내 지질환경의 심도에 따른 수리특성값 변화 추세와 이의 불확실성을 추정하였다.

본 연구에서는 국내 전역에 대하여 가용한 현장 수리시험 결과 자료를 확보하여 분석에 필요한 자료를 정제하였다. 한국수자원공사의 지하수 기초조사 보고서, 지자체별 지하수 영향조사보고서, 국토교통부 공공데이터포털에서 제공하는 투수계수 정보, 및 한국지질자원연구원환경빅데이터플랫폼에서 제공하는 투수량계수가 검토되었으며, 심부 지질환경의 수리학적 특성 평가를 목적으로 수행된 자료로 한국지질자원연구원 출처의 원주, 경주, 안동, 의령, 및 대전 지역 시험 보고서와 한국원자력연구원 내 위치한 KURT 시설에서 수행된 시험 보고서가 검토되었다. Table 1은 분석을 위해 확보된 출처별 자료 현황을 보여준다. 심지층 환경을 대상으로 하는 고준위방사성폐기물 사업의 특성을 고려하여 심도 정보를 포함하는 자료를 분석에 활용하고자 하였으며, 이에 따라심도정보가 존재하지 않는 환경빅데이터플랫폼 출처 자료는 연구에서 제외되었다. 또한, 국토교통부 정보의 경우, 자료의 단위가 존재하지 않음에 따라 활용하지 않았으며, 투수량계수 정보는 대수층 심도에 대한 정확한 정보를 확인하기 어려워 투수계수 추정에 불확실성이 존재하여 분석에서 제외하였다. 이러한 과정을 거쳐 최종적으로 한국수자원공사 기초조사 보고서 내 수리전도도 자료 및 각 지역 내 심부 시추공을 통해 확보된 수리전도도 및 투수계수 자료가 활용되었다. Fig. 1은 최종적으로연구에 활용된 수리시험 자료의 획득 위치 분포를 보여준다.

Table 1 . Overview of sources and included information for domestic hydrogeological properties (K: Hydraulic conductivity, k: Permeability, T: Transmissivity).

Data Source		The number of data			Information Availability		Depth range	Usage
		K	k	T	Location	Depth status
Korea Water Resources Corporation Korea Water Resources Corporation	Basic Survey Report for National Groundwater	2,837	-	2,837	○	○	max depth: 300 m	○
	Groundwater Impact Investigation Report (Integrated Ground Water Information Service)	20,194	-	20,194	○	○	max depth: 1,110 m	○
Ministry of Land, Infrastructure and Transport	Public Data Portal	-	167,340	-	○	○	max depth: 10,048.6 ※ units not applicable	X
Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources	Big Data Open Platform	-	-	6,869	○	-	-	X
KIGAM, 2021	Survey report for Wonju area	-	-	3	○	○	423.5 m - 585.7 m	○
Kim et al., 2002; KAERI, 2014; KIGAM, 2021	Survey report on KURT	48	-	60	○	○	0 m - 500 m	○
KIGAM, 2021	Survey report for Gyeongju area	20	-	-	○	○	500 m - 1,000 m	X
KIGAM, 2019	Survey report for Andong area	-	21	-	○	○	4.8 m - 944.9 m	X
KIGAM, 2019	Survey report for Uiryeong area	-	12	-	○	○	13.4 m - 601.6 m	X
KIGAM, 2019	Survey report for Daejeon area	-	21	-	○	○	30.3 m - 982.2 m	○

Figure 1. Distribution of field data acquisition locations.

암종은 심도에 따른 수리특성값의 추세 변화에 주된 영향을 주는 지질요소이다(Jackson and Fenelon, 2022; Dou et al., 2024). 따라서 현장 시험 조사 위치에서의 암종 정보가 필수자료로 확보되어야 한다. 본 연구에서는 한국지질자원연구원에서 2019년 새롭게 발간한 1:250,000 지질도를 이용하여 수리시험 위치에 대한 세부 암종을 확인하고 암종 대분류 기준인 화성암, 퇴적암, 및 변성암으로 암종을 구분하여 분석에 활용하였다(Table 2). 암종 정보를 추출하기 위하여 GIS 소프트웨어를 활용함으로써 수동식 작업을 통해 발생할 수 있는 오류를 최소화하고자 하였다.

Table 2 . Classification criteria for major rock types utilized in this study and the specific rock types included.

Major rock type	Specific rock type
Igneous (N=51)	Hornblende granite, Dyke rock, Gabbro, Porphyry granite, Porphyritic rocks, Acidic diykes, Acidic porphyry, Acidic rock, Acidic dyke, Acidic granitic rocks, Acidic volcanic rock, Acidic volcanic rocks, Quartz porphyry, Diorite, Syenite, Fine-grained granite, Andesite, Andesite and andesitic tuff, Basic volnanic rock, Foliated granite, Foliated granitic rocks, Leucogranite, Rhyolite and rhyolitic tuff, Tuff, Trachy andesite, Trachy andesite cinder cone, Trachyte, Trachyte and Trachy andesite, Trachyte and basalt, Trachyte cinder cone, Trachybasalt, Trachybasalt tuff, Trachybasalt cinder cone, Intermediate and basic porphyry, Intermediate and basic volcanic rock, Intermediate and basic volcanic rocks, Intermediate rock, Intermediate dyke, Cheongsan granite, Basalt, Basalt tuff, Basalt cinder cone, Hongjesa granite, Granite porhpyry, Granodiorite, Granite, Granitic rocks, Volcanic rocks, Anorthosite, Diabase, Biotite granite
Sedimentary (N=11)	Sandstone and mudstone, Sandstone and shale, Sandstone and tuff, Limestone, Limestone zone, Shilla conglomerate, Conglomerate, Conglomerate and sandstone, Argillaceous sandstone, Yuchi conglomerate, Sedimentary rock
Metomorhpic (N=33)	Amphibolite, Migmatitic gneiss, Bakdallyeong granite gneiss, Porphyroblastic gneiss, Porphyroblastic gneiss, Metapsammite, Metapsammite zone, Metapsammitic rocks, Metamorphic quartz porphyry, Metavolcanic rocks, Busan granite gneiss, Buncheon granite gneiss, Serpentinite, Upper phyllite, Upper phyllite zone, Augen gneiss, Leucocratic gneiss, Jungbongsan granite gneiss, Gneiss rocks, Schist, Schist rocks, Lower phyllite, Lower phyllite zone, Pebble bearing phyllite, Garnet granite gneiss, Pebble bearing phyllite zone, Banded gneiss, Granitic gneiss, Granite gneiss, Biotite gneiss, Quartzite, Deoklyong quartzite, Geumsusan quartzite

2.1. 자료 전처리

분석을 위해 확보된 자료의 출처가 다양함에 따라 확보된 지하수 흐름 특성값의 종류 또한 다양하게 존재한다. Table 1에서 보는 바와 같이 수리전도도의 경우, 한국수자원공사의 지하수 기초조사 및 지자체별 지하수 영향조사에서 확인할 수 있었으며, 투수계수는 국토교통부,한국수자원공사의 지하수 기초조사, 지자체별 지하수 영향조사, 및 한국지질자원연구원 환경빅데이터플랫폼을 통해 확보하였다. 한국수자원공사에서 확보된 자료의 경우,대부분 천부 지질환경에서 지하수 관정에서의 현장 수리시험을 통해 확보된 자료로 최대 300m 심도까지의 자료가 연구에 활용되었다. 국토교통부 출처의 자료는 국내건설현장에서 시행된 수리시험 자료로 비교적 심부자료(최대 10,048.6)가 존재하는 것으로 추정되나, 제시된 수리특성값에 대한 단위가 존재하지 않고 비이상적으로 크거나 작은 값이 상당히 존재함에 따라 자료품질을 보증하기 어려워 분석에서 제외되었다(원자료 범위: -93,100,000 ~ 100,037,487). 원주, 대전, 안동, 의령, 및 경주에서 확보된 자료는 고준위방사성폐기물 처분을 위한 연구조사사업을 통해 확보된 자료로 심부 지질환경에 대한 자료가 존재하며, 현장 시험자료 또한 심지층 환경의 수리특성을 확인하기 위한 목적으로 확보된 자료임에 따라 신뢰도가 높은 자료로 판단되어 분석에 활용되었다.

2.1.1. 이상치 제거

Table 3은 각 출처 자료에 대한 통계 분포를 보여준다.표에서 보는 바와 같이 심지층 수리특성 확인을 목적으로 수행된 조사 결과를 제외한 지하수 관리 목적용 천부대수층 조사 자료의 경우, 비이상적 값이 존재함을 알 수있다. 해당 자료는 천부 대수층 지하수 관리를 위한 목적으로 상당히 오랜 기간에 걸쳐 확보된 자료이고 현장시험 또한 다양한 기관에서 수행되었기 때문에 조사 자료 품질에 대한 신뢰가 다소 어려울 수 있음을 고려하여 이상치 제거 작업을 수행하였다. 일반 통계학에서 일반적으로 활용되는 이상치 제거 기법에는 분석 자료의 통계 분포가 정규분포 형태일 경우, 표준편차 기반의 기법을 활용하며, 정규분포가 아닐 경우, IQR(interquantile range)를 이용한 기법을 활용하는 것이 일반적이다(Hubert and Veeken, 2008; Lehmann, 2013; Martin et al., 2021). 그러나 본 연구에 활용되는 천부 대수층 내 수리특성 자료는 비이상적으로 크고 작은 값들이 포함됨에 따라 자료의 표준편차와 IQR을 이용한 이상치 제거 후에도 상당량 비이상적인 값들이 포함된다. 따라서, 본 연구에서는 일반적으로 미고결 토양 및 암종이 가질 수 있는 수리전도도(K)/투수계수(k) 수치(Freeze and Cherry, 1979)을 기반으로 원자료 내 이상치를 제거하였다(0 cm/s < K ≤ 1 cm/s; 0 cm² < k ≤ 10^-3 cm²).

Table 3 . Statistical distribution of hydrogeological property values from various domestic data sources (K: Hydraulic conductivity, k: Permeability, T: Transmissivity).

			Min.	Max.	Mean	Var.	Std.	# of suspected outliers
K-water	Basic Survey Report for National Groundwater	K (m/day)	0	7.45×103	13.82	2.89×104	169.94	467 (16.5%)
		T (m2/day)	0	2.78×103	40.75	2.60×104	161.31	463 (16.3%)
	Groundwater Impact Investigation Report (Integrated Ground Water Information Service)	K (m/day)	0	207,482	46.33	8.03×106	2.83×103	1,659 (8.2%)
		T (m2/day)	0	3.09×103	23.99	1.30×104	113.85	1387 (6.9%)
Ministry of Land, Infrastructure and Transport	Public Data Portal	k (unit: no available)	-9.3×107	1×108	2.12×103	7.4×1011	8.61×105	3,625 (2.2%)
Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources	Big Data Open Platform	T (m2/day)	1×10-3	80.725	41.75	9.90×105	995.20	1,030 (15%)

2.1.2. 자료 변환

심부 지질환경은 천부 환경과는 다른 물리적 조건(온도 및 압력의 변화)으로 인하여 유체의 점성 및 밀도가달라짐에 따라 이의 흐름 특성 또한 천부 지질 환경과는상이할 수 있다. 따라서 일반적으로 심부 지질환경의 지하수 흐름 특성을 규명하기 위해 투수계수 특성값이 많은 연구에서 이용되고 있다(Manning and Ingebritsen, 1999; Saar and Manga, 2004; Kuang et al., 2014; Achtziger-Zupancic et al., 2017). 특히, 심도에 따른 지하수 흐름 특성 변화를 추정하는 모델 개발에 수리전도도에 비하여투수계수 값이 주로 활용되고 있다. 그러나 국내 현장 자료의 경우, 대부분의 값이 천부 대수층에서 확보된 자료임에 따라 투수계수에 대한 정보가 부족하다. 따라서 해당 연구에서는 수리전도도와 투수계수 간의 관계식을 이용하여 수리전도도를 투수계수로 변환 및 심도에 따른투수계수 변화 추세 분석을 수행하였다. 수리전도도를 투수계수로 변환하기 위해서는 심부 지질환경의 온도 및압력에 따른 유체의 점성(η) 및 밀도(ρ) 값이 필요하다.그러나 심부 지질환경 온도의 경우, 구성 암석의 종류,구성 암석의 방사성 원소 존재 유무 등에 따라 지역 특이적 특성을 보이므로 확보된 모든 자료의 위치에서 해당 심도에 대한 온도를 추정하는 것이 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 Savchenko et al. (2019) 및 Potter et al. (2001)에서 제시한 압력 및 온도 조건에 따른 점성 및밀도 값을 적용하여 수리전도도 값으로부터 투수계수 값을 추정 및 연구에 활용하였다. 본 연구에서 고려된 온도는 15 ~ 40°C (지온 구배 25°C/km, 지표 온도 15°C 가정)이며, 심도는 0 ~ 1,000m이고 이에 따른 밀도 및 점도의범위는 992~1,003kg/m³ 및 6.5610^-4 ~ 17.9210^-4kg/m×s를고려하였다.

3.1. 심부 수리지질환경 추정을 위한 기존 모델

국내 지질환경 수리특성값의 대부분은 천부 대수층에서 확보된 자료이므로 고준위방사성폐기물의 처분고가위치할 심부 지질환경의 수리지질 특성 정보를 제공하는데 제한적임에 따라 심부 수리지질환경에 대한 추정이필요하다. 본 연구에서는 국내 심부 수리지질환경의 수리학적 조건을 추정하기 위해서 다른 국가의 자료를 기반으로 연구된 심도에 따른 수리지질 특성값 변화 모델에 대한 참고문헌 분석을 수행 및 이를 연구에 활용하였다. 참고문헌 분석을 통해 확보된 심도별 수리지질 특성값 변화 추세 모델은 Table 4와 같다. 대부분의 모델이지수 및 로그 모델을 활용하고 있으며, 일부 선형 모델을 이용하는 연구 또한 존재한다. 각 연구 모델의 내용을 요약하면 아래와 같다:

Table 4 . Depth-hydrogeological property relationship model utilized in this study.

- Manning and Ingebritsen (1999): 심도에 따른 투수계수 예측 모델로 로그 모델을 제안한바 있으며, 미국,그린란드, 캘리포니아, 캐나다 및 호주 등 세계 각국의 대륙지각 변성암 데이터를 이용하여 회귀 모델을 도출

- Achtziger-Zupancic et al. (2017): 심도에 따른 투수계수 예측 모델로 로그 모델을 제안함. 세계 각국의 결정질암에 대한 약 23,000개의 데이터를 이용하여 암종, 시험법, 시험 암석의 부피 및 시험구간의 길이 등에 따른 각각의 회귀 모델을 도출

- Kuang et al. (2014): 유체흐름 특성 파악을 목적으로심도에 따른 투수계수 예측 모델(거듭제곱 모델)을 제안. 미국, 프랑스, 독일 및 스위스 등 세계 각국의 778개의 데이터를 지각, 상부지각, 저투수성의 상부지각 , 및 해양지각으로 구분하여 예측 모델을 도출

- Saar and Manga (2004): 심도에 따른 투수계수 예측모델로 지수 모델을 제안함. 미국 오리건 주의 데이터를 이용

- Piscopo et al. (2017): 균열 암반의 투수성을 추론하기 위해 심도에 따른 수리전도도 예측 모델(선형 모델)을 제안. 터키의 6개의 화강암 및 변성암 시추공데이터를 이용하여 회귀 모델을 도출

- Dou et al. (2024): 심도에 따른 수리전도도 예측 모델로 지수 모델을 제안. 세계 각국의 데이터를 이용하여 암종별 예측 모델의 회귀 모델을 도출

각 참고문헌에서 최종적으로 개발된 암종별 심도에 따른 수리특성값 추정 회귀 모델의 파라미터는 Table 4에정리되었다. 본 연구에서는 해외 연구사례를 통해 개발된 기존 모델을 국내 현장 수리시험 자료의 심도별 통계 분포와 비교하여 국내 심부수리 지질환경의 특성을 해외사례와 비교함으로써 기존 모델에서 제안된 일반식의 국내 적용성을 검토하고 심도별 수리특성값 추정에 활용하였다. 국내 수리특성 값과 해외 연구사례를 통해 개발된모델과의 유사성을 평가하는 지표로 평균제곱근오차(Root Mean Squared Error, RMSE) 및 결정계수(R-squared, R²)가 이용되었으며, 이는 아래와 같이 계산된다:

$$\text{RMSE}=\sqrt{\frac{{\sum }_{i=1}^N{(x_i-x_i^{*})}^2}{N}}$$Eq. (1)

$$R^2=1-\frac{{\sum }_{i=1}^N{(x_i-x_i^{*})}^2}{{\sum }_{i=1}^N{(x_i-\overline{x})}^2}$$Eq. (2)

위 식에서 x 및 $\overline{x}$ 는 국내 수리특성 값 및 이의 평균을의미하며, x*는 국내 수리특성 값과 동일한 심도에서의모델 예측 값을 의미한다.

3.2. 심도별 수리특성값 추세 분석을 위한 앙상블 회귀 분석

본 연구에 활용된 자료는 시험절차 이행 적절성(패커시험 유무), 결과 해석에 대한 분석자 주관 개입, 이용되는 해석법 등, 현장 수리시험을 수행하는 데 있어 발생할 수 있는 다양한 요인의 불확실성이 포함되어 있다. 또한, 심부 지질환경에 대한 자료가 천부 환경에 비해 상당히 부족함으로 인해 주 관심 대상인 심부 지질환경의수리지질 특성을 추정하는 데 있어 불확실성이 존재한다.따라서 본 연구에서는 다양한 요인으로 발생할 수 있는불확실성을 추정에 고려하기 위하여 리샘플링(resampling)을 이용한 앙상블 회귀분석(ensemble regression analysis)을 수행하였다. 리샘플링 기반 앙상블 접근법은 추정 다양성을 증가시켜 예측 정확도를 향상시킬 수 있으며(Brown et al., 2005) 앙상블 결과가 다양한 가능성의 하위 샘플을 포함하기 때문에 자료의 불확실성을 효과적으로 나타낼 수 있다(Jeong et al., 2021).

본 연구에서는 심도를 50미터 간격으로 나누어 각 구간에서 20개의 데이터를 샘플링하여 데이터셋을 구성하였다. 총 10,000번의 리샘플링을 통한 회귀 모델 추정이실시되었으며, 최적화에는 Nelder-Mead 방법(Nelder & Mead, 1965)이 활용되었다. 이를 통해 심도별 수리전도도 수치값 범위가 최종 결과물로 도출되었다.

4.1. 암상별 심도에 따른 수리전도도 통계 분석 결과

현장 수리전도도 자료에 대한 자료 전처리 후, 분석을위해 활용된 자료의 암상별 총 개수는 5,040개(화성암), 1,280개(퇴적암), 및 3,565개(변성암)이다. 국내 투수계수특성값의 경우, 확보된 자료의 신뢰성이 매우 낮음에 따라 수리전도도에 대한 심도별 통계 분석만 진행하였으며,투수계수의 심도별 일반화 모델 추정 연구에서는 수리전도도를 기반으로 변환된 값이 활용되었다.

Fig. 2는 각 암종에 대한 로그 변환된 수리전도도를30m 심도 구간으로 군집하였을 때, 각 심도 구간에 대한수리전도도의 통계 분포(box plot)를 보여준다. 그림에서보는 바와 같이 천부 지질환경의 수리전도도는 일반 통계해석 기준으로 하였을 때, 상당히 많은 이상치를 포함하고 있다. 그러나 분석에 활용된 자료는 현장 수리시험및 해석 시 발생할 수 있는 인위적 불확실성뿐만 아니라천부 지질환경이 노출되는 다양한 지질학적 외부 작용(예를 들어, 기상변화에 의한 풍화, 지구조적 작용 등)에 의한 자연적 불확실성 요인들이 작용한 자료로 동일한 환경 조건에서의 자료가 아님에 따라 지질학적 판단 기준으로 이상치로 판별되기는 어려울 수 있다. 대부분의 암상에서 심부로 갈수록 수리전도도 값이 낮아지는 것을확인할 수 있으며, 이는 심부로 갈수록 물리적 풍화작용에 의한 영향이 낮아지고, 심부로 갈수록 상부 암반의 하중으로 인한 압력으로 1차 및 2차 공극률 모두 감소하기때문이다. 그러나 그림에서 언급된 바와 같이 심부로 갈수록 조사 자료의 개수가 급격히 줄어듦에 따라 추가 자료를 확보하여 통계 결과의 신뢰성을 높일 필요가 있다.

Figure 2. Boxplot for log-transformed hydraulic conductivity data for each depth interval: (a) igneous rock, (b) sedimentary rock and (c) metamorphic rock. In the figure, ‘n’ represents the number of data used to create boxplot for each depth interval.

4.2. 국내 지질환경 현장 투수계수 변화 및 해외 모델과의 비교 결과

4.2.1. 화성암 지역

Fig. 3은 화성암 지역의 국내 지질환경에서의 심도에따른 로그 변환된 현장 투수계수의 분포와 국외 화성암지역의 심도별 투수계수 분포를 설명하기 위해 개발된수학적 모델을 비교한 결과를 보여준다. 이용된 투수계수 값은 천부 지질환경에 대하여 수행된 수리시험을 통해 도출된 수리전도도가 변환된 자료이며, 밀도 및 점성의 변화 가능 정도가 변환에 고려됨에 따라 특정 범위의값을 보이고 있다. 화성암 지역의 심도별 투수계수 변화를 설명하기 위한 총 6개의 기존 모델을 연구에 이용하였다(Table 4에서 2번에서 7번 모델). 총 6개의 기존 모델 중, 로그 모델(Fig. 3에서 3번 주황색 모델)이 국내 화성암 지역의 최저 투수계수 특성을 가장 잘 설명하고 있는 것으로 확인되며, 거듭제곱 모델(Fig. 3에서 4번 노란색 모델)이 최고 투수계수를 설명할 수 있는 것으로 보인다.

Figure 3. Log-transformed permeability distribution by depth in igneous rock areas (red dots data from Daejeon field test area, pink dots - data from Wonju field test area) and depth-related log-transformed permeability trend models developed in previous studies: (Blue) - Model 2; (Orange) - Model 3; (Yellow) - Model 4; (Purple) - Model 5; (Light Green) - Model 6; (Sky Blue) - Model 7.

심도별 평균 투수계수 변화를 가장 적절히 설명하는 모델을 평가하기 위해 식 (1) 및 식 (2)를 기반으로 RMSE와 R²값을 산정하였으며, 이는 Table 5와 같다. 대부분의심도-투수계수 추세 모델과 실제 현장 자료 값 간의 R² 값이 1에 근접하지 않고 RMSE 또한 충분히 낮지는 않으나, 이는 본 연구에서 이용된 자료가 상당히 다양한 지질환경에서 획득된 현장 자료로 불확실성이 많이 포함되어 실제 자료들의 분산 이 굉장히 높게 나타나기 때문이다. 따라서 RMSE 및 R²측면에서 상대적으로 우수한 모델에 대한 평가가 이루어졌다. RMSE 및 R²측면에서 모델 2번, 모델 4번 및 6번이 낮은 RMSE 값과 0에 가까운 R²값을 보였으며, 이 중 모델 6번이 가장 우수한 현장 자료와의 유사도를 보였다. 반면, 심도별 수치 값의변화 추세를 가시적으로 가장 적절히 설명하고 있는 모델은 2번 모델인 것으로 판단된다. 비교적 천부 환경에현장 자료들이 밀집되어 있기 때문에 모델 4번 및 6번의유사성이 높게 나타난 것으로 보이며, 심부환경에서의 변화추세 또한 적절히 설명하기 위한 모델을 찾는 본 연구의 목적에는 모델 4번 및 6번이 적절하지 않은 것으로판단하였다. 이를 종합적으로 고려하였을 때, 국내 지질환경에서의 심도별 투수계수 변화 패턴을 설명하기 위해 로그 모델(Fig. 3에서 2번 파란색 모델)이 가장 적합하게활용될 수 있을 것으로 보인다.

Table 5 . The values of RMSE and R² between the actual field data and the depth-permeability trend model for each rock type.

Model No.	Igneous rock		Metamorphic rock		Sedimentary rock
	RMSE	R2	RMSE	R2	RMSE	R2
1	-	-	3.869	-9.833	-	-
2	1.572	-0.430	1.408	-0.435	-	-
3	5.087	-13.980	4.941	-16.669	-	-
4	1.673	-0.621	1.676	-1.032	1.759	-0.728
5	4.667	-11.602	4.503	-13.670	4.570	-10.661
6	1.338	-0.037	1.263	-0.154	1.395	-0.087
7	4.537	-10.913	4.372	-12.833	-	-

국내 지질환경의 최저 투수계수 분포를 가장 잘 설명하는 3번 모델(주황색)의 경우, 미국의 low permeability rock에 대하여 개발된 모델이다. 대부분의 국내 환경에서또한, low permeability 특성을 보여야 하는 화강암에서의 투수계수가 3번 모델(주황색)보다 대체로 높게 나타나고 있는 것은 국내 현장 화강암반이 풍화 및 지구조적활동에 의한 단열(물리적 풍화의 일종)을 상당수 포함하고 있기 때문인것으로 판단된다. 국내 환경의 투수계수가 4번 (노란색) 및 6번 (연두색) 모델의 추세 보다는 대체로 낮은 특성을 보이는 것은 4번 및 6번 기존 모델이대체로 투수계수가 높은 퇴적암을 포함한 모든 암종의투수계수 추세를 설명하도록 개발되었기 때문이다. 가장신뢰도가 높을 것으로 평가되는 대전 및 원주 현장 수리시험 자료(Fig. 3에서 붉은색 및 분홍색 자료)를 적절히설명할 수 있는 모델은 로그 모델(Fig. 3에서 2번 파란색)인 것으로 판단된다. 비교 검토 결과, 해외 투수계수 자료를 기반으로 개발된 다양한 모델이 국내 지질환경 특성을 설명하는 데 활용될 수 있을 것으로 판단된다(특히, 2번 로그 모델).

이러한 결과는 국내 심부 지질환경의 특성을 추정하는데 있어 해외 사례가 유용하고, 해외에서 천연방벽의 격리성능을 규정하기 위해 마련된 기준 또한 국내에 활용될 수 있음을 의미한다. 투수계수 값의 불확실성을 검토하였을 때, 기존 모델을 모두 고려한 경우, 지하 200m 이하에서 나타날 수 있는 투수계수의 최대 분포 범위는 10^-19 ~ 10^-12 m²로 최대 대략 6~7 차수 범위 내에서 화성암반의 투수계수가 변화할 수 있음을 알 수 있다(투수계수 수치의 불확실성 범위).

4.2.2. 변성암 지역

Fig. 4는 변성암 지역의 국내 지질환경에서의 심도에 따른 로그 변환된 현장 투수계수의 분포(검은색 점) 및기존 연구를 통해 개발된 변성암 지역 투수계수에 적합한 총 7가지 모델(Table 4에서 1번에서 7번 모델)의 심도에 따른 로그 변환된 현장 투수계수값의 변화 추세를 보여준다. 화성암의 경우와 유사하게 모든 모델을 고려하였을 때, 국내 지질환경의 현장 투수계수의 분포가 적절히 설명될 수 있는 것으로 보인다. 특히, 로그 모델(1번 자주색 모델)은 최대 투수계수 값의 심도별 변화추세를설명하는 데 적합한 것으로 보이며, 로그 모델(2번 파란색 모델)은 평균값, 로그 모델(3번 주황색 모델)은 최소값을 설명하는 데 적합한 것으로 보인다. 기존 모델을 모두 고려하였을 때, 국내 변성암 지역의 자료 범위가 설명됨에 따라 해당 모델을 모두 적용할 경우, 심도 200m이하에서 나타날 수 있는 투수계수의 최대 분포 범위는10^-18.85 ~ 10^-11.76 m²로 최대 7 차수 범위 내에서 변화가발생할 수 있다(투수계수 수치값의 불확실성 범위).

Figure 4. Log-transformed permeability distribution by depth in metamorphic rock areas and depth-related log-transformed permeability trend models developed in previous studies: (Red) - Model 1; (Blue) - Model 2; (Orange) - Model 3; (Yellow) - Model 4; (Purple) - Model 5; (Yellow green) - Model 6; (Sky blue) - Model 7.

4.2.3. 퇴적암 지역

퇴적암 지역에서 로그 변환된 투수계수의 심도별 변화를 설명할 수 있는 기존 모델은 총 3가지 종류가 존재한다(Table 4에서 4번에서 6번). Fig. 5는 국내 퇴적암 지역의 로그 변환된 투수계수의 심도별 변화(검은색 점) 및기존 모델의 추세(하늘색, 자주색, 및 연두색 실선)를 보여준다. 화성암 지역에서의 결과와 같이 로그 변환된 투수계수의 평균을 적절히 설명할 수 있는 모델이 존재하지 않으나 제시된 3가지 모델이 국내 자료의 최대 및 최소 구간을 적절히 설명할 수 있는 것으로 판단된다.

Figure 5. Log-transformed permeability distribution by depth in sedimentary rock areas and depth-related log-transformed permeability trend models developed in previous studies: (Yellow green) - Model 4; (Sky blue) - Model 5; (Red) - Model 6.

4.3. 국내 지질환경 현장 수리전도도 변화 및 해외 모델과의 비교 결과

4.3.1. 화성암 지역

Fig. 6은 국내 화성암 지역에서의 심도에 따른 로그 변환된 현장 수리전도도의 분포(검은색 원) 및 해외 연구에서 개발된 기존 모델의 추세를 보여준다(하늘색 및 연두색 실선). 수리전도도 변화의 경우, 총 2개의 기존 모델이 존재하는데(Table 4에서 8번 및 9번 모델), 두 기존모델 모두 국내 현장 수리전도도의 심도별 변화를 적절히 설명하고 있는 것으로 보인다. 지수 모델(Fig. 6에서9번 연두색 모델)이 RMSE 측면에서 보다 나은 설명력을 보이며, 신뢰도가 높은 것으로 평가된 대전 및 원주지역의 심부 암반에서의 수리시험 결과 자료(붉은색 및분홍색 점 자료)를 더욱 적절히 설명하고 있다. 수리전도도 변화 모델의 경우, 투수계수 모델에 비하여 비교 대상이 되는 기존 모델의 개수가 제한적이나, 기존 연구된 두 모델 모두 국내 심도별 수리전도도 변화양상을 적절히 설명하고 있는 것으로 판단된다.

Figure 6. Log-transformed hydraulic conductivity distribution by depth in igneous rock areas (red dots – data from Daejeon field test area, pink dots - data from Wonju field test area) and depthrelated log-transformed hydraulic conductivity trend models developed in previous studies: (Sky blue) - Model 8; (Yellow green) - Model 9.

Table 6 . The values of RMSE and R² between the actual field data and the depth-hydraulic conductivity trend model for each rock type.

Model No.	Igneous rock		Metamorphic rock		Sedimentary rock
	RMSE	R2	RMSE	R2	RMSE	R2
8	5.964	-19.587	6.009	-25.124	-	-
9	4.914	-12.978	-	-	-	-
10	-	-	-	-	3.811	-7.110
11	-	-	4.763	-15.301	-	-

이러한 결과는 국내 수리전도도의 심도별 분포 추세를예측하는데 해외 자료를 기반으로 개발된 기존 모델이유용하게 활용될 수 있음을 의미한다. 특히, 패커를 이용한 구간별 수리전도도 시험을 통해 비교적 정확한 암반의 수리지질 특성을 시험한 결과인 대전 및 원주 시험공자료를 지수 모델이 비교적 합리적으로 설명하고 있으므로 해당 모델이 국내 환경을 설명하는 데 유용하게 활용될 것으로 보인다. 천부 지질환경 시험 자료(검은색 원)는 패커를 이용한 구간별 시험이 적용되었는지에 대한정보를 정확히 확인할 수 없기 때문에 심도에 따른 수치값의 불확실성이 포함되어 있으며, 지하수 개발을 목적으로 진행된 수리시험 결과임에 따라 분석자 주관에 의해 수치값이 다소 상향 조정되었을 가능성 또한 존재한다. 이러한 이유에서 지수 모델이 천부 환경에서의 수리전도도 수치를 다소 저예측하는 양상을 보이긴 하나, 앞서 설명한 현장 자료의 불확실성을 감안하였을 때, 지수모델이 국내 결정질암의 심도별 추세를 설명하는 데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

4.3.2. 변성암 지역

Fig. 7은 변성암으로 구성된 국내 지질환경에서의 심도에 따른 로그 변환된 현장 수리전도도 분포(검은색 원)및 기존 모델에 따른 심도별 수리전도도 변화 추세를 보여준다(Table 4에서 8번 및 11번 모델). 기존 모델 모두천부 지질환경에서의 수리전도도 분포를 적절히 설명하고 있는 것으로 보인다. 그러나 현장 자료의 평균 추세를 정확히 추정하지 못하는 것으로 보이며, 심부 지질환경에서의 현장 수리전도도 값이 존재하지 않고 제시된모델의 개수 또한 제한적임에 따라 추가 조사 및 모델개발을 통한 보완이 필요할 것으로 판단된다.

Figure 7. Log-transformed hydraulic conductivity distribution by depth in metamorphic rock areas and depth-related logtransformed hydraulic conductivity trend models developed in previous studies: (Orange) - Model 8; (Yellow) - Model 11.

4.3.3. 퇴적암 지역

Fig. 8은 국내 퇴적암 지역의 심도에 따른 로그 변환된 현장 수리시험 자료 분포(검은색 원) 및 기존 모델에 따른 심도별 수리전도도 변화 추세를 보여준다(Table 4에서 10번 모델). 기존 모델이 국내 지질환경의 심도별 수리전도도 분포의 평균을 적절히 설명할 수 있는 것으로 판단되나, 퇴적암 지역 심부 지질환경에서의 현장 수리전도도 자료가 부족하고 천부 지질환경에서의 수리전도도의 분포 범위가 상당히 넓으며, 퇴적암 지역의 수리전도도 변화를 설명하기 위한 기존 모델의 수가 상당히 제한적임에 따라 이를 보완하기 위한 추가 조사 및 분석이 필요하다.

Figure 8. Log-transformed hydraulic conductivity distribution by depth in sedimentary rock areas and depth-related logtransformed hydraulic conductivity trend models developed in previous studies: (Orange) - Model 10.

4.4. 국내 심도별 투수계수 및 수리전도도 수치 추정 모델 개발

해외 연구사례를 통해 제시된 기존 모델이 국내 지질환경에서의 심도별 투수계수 및 수리전도도의 변화 추세를 적절히 설명하고 있음을 확인한 바 있으나, 국내 환경에 보다 적합한 모델 개발 및 자료의 불확실성을 고려한 추정을 수행하기 위한 모델 개발이 이루어졌다. 특히,국내 고준위방사성폐기물 처분시설의 지질학적 입지 조건에 유력하게 고려되고 있는 천연방벽이 결정질암반임을 고려하여, 해당 연구는 국내 화성암 지역의 현장 수리전도도 및 투수계수에 적합한 모델을 개발하였다.

앙상블 회귀분석을 수행하기 위해 화성암 지역의 심도별수리전도도 특성값 추세를 추정하기 위해 이용된 로그모델(Table 4에서 1번에서 3번), 거듭제곱 모델(Table 4에서 4번에서 5번), 선형 모델(Table 4에서 6번에서 8번) 및지수 모델(Table 4에서 9번에서 11번)의 일반식을 활용하였다. 비록 국내 화성암 지역의 특성값의 분포를 가장 적절히 설명하는 모델이 로그 모델인 것으로 보이나, 심부지질환경에 대한 조사 자료의 부족을 고려하였을 때, 다양한 가능성의 분포를 확인하는 것이 바람직할 것으로판단됨에 따라 기존 연구에서 제시된 화성암지역 대상모델을 모두 연구에 활용하였다.

4.4.1. 현장 수리전도도 값에 대한 앙상블 회귀분석 결과

Fig. 9는 국내 지질환경에 적합하게 개발된 4종의 심도별 수리전도도 추정 모델의 결과를 보여준다. 천부 지질환경에서의 현장 수리시험 결과의 불확실성이 상당히 높기 때문에 추정 결과의 R²값이 1에 근접하지 않으나, 현장 수리전도도의 평균 추세를 대부분의 모델이 합리적으로 설명하고 있다. 반면, 천부 지질환경의 수리전도도 값의 불확실성이 큼에 따라 대부분의 앙상블 추정 결과가천부 환경에서 상대적으로 넓은 추정 범위를 보이고 있으며, 심도 100 ~ 200m 근방에서 추정 범위가 좁아지는형태를 보이다가 심부로 갈수록 자료 부족으로 인한 불확실성이 증가함에 따라 추정 범위가 상대적으로 급격히넓어지는 경향을 보여준다. 특히, 비교적 자료 품질이 양호하여 신뢰도가 높을 것으로 판단되는 원주 및 대전 심부 현장 수리시험 자료가 존재하는 심도 이상에서 자료가 존재하지 않아 추정의 범위가 급격하게 넓어지는 양상을 보인다. 이와같이 자료 부족 및 불확실성을 앙상블회귀분석 결과가 양호하게 설명하고 있음을 통해 개발된모델이 합리적으로 해석에 적용될 수 있음을 확인하였다.

Figure 9. Ensemble regression analysis results for log-transformed hydraulic conductivity data by depth in domestic igneous rock areas. General mathematical equations used for ensemble regression analysis: (a) logarithmic model, (b) power model, (c) linear model, and (d) exponential model.

4.4.2. 심도별 수리전도도 분포 범위 및 불확실성 추정

저투수환경은 수리전도도가 굉장히 낮아 지하수의 흐림이 느리거나 거의 없는 환경으로 10^-6 cm/sec ( = 8.64×10^-4 m/day) 보다 작은 수리전도도를 가지는 환경을 의미한다(Bear 1972; Neuzil, 1986). Fig. 10(a)는 연구에 적용된 4개의 심도에 따른 수리전도도 모델에 대한 앙상블 회귀분석 결과를 기반으로 저투수환경의 존재 심도를 추정한결과를 보여준다. 그림에서 각 모델을 통해 추정된 확률론적 분포는 모델별 다른 색으로 표시되었으며(로그 모델-붉은색; 거듭제곱 모델-노란색; 선형 모델-분홍색; 지수 모델-연두색), 파란색 점선은 저투수환경 기준을 나타낸다. Fig. 10(b)는 저투수환경 기준을 고려하였을 때, 모델별 심도에 따른 저투수환경이 존재할 수 있는 확률을보여준다. 두 그림에서 보는 바와 같이, 국내 또한 저투수환경으로 정의될 수 있는 결정질 암반이 존재할 가능성이 높은 것으로 판단된다. 특히, 모델별 심도에 따른저투수환경 존재 확률을 고려하였을 때, 대략 300m 심도부터 저투수환경이 존재할 가능성이 모든 모델에서 높아지는 것을 확인할 수 있다.

Figure 10. (a) Estimated hydraulic conductivity distribution by depth for each model and the standard value for low-permeability geological environments (blue dashed line); (b) estimated probability of existence of low-permeability geological environments by depth for each model.

Table 7은 앙상블 회귀분석 결과를 기반으로 특정 심도별 각 모델에 의하여 추정된 수리전도도의 분포 범위를 보여준다. 처분고 위치 심도에 대한 정량적 수치를 제시하고 있는 해외 사례를 기준으로 하였을 때, 규제 기준 최소 심도가 200m(프랑스)임에 따라 본 연구에서는 200m 심도를 기준으로 100m 단위로 증가하며 수치를 제시하였다. 모든 모델을 종합적으로 고려하였을 때, 추정된 수리전도도 최소값의 평균이 저투수환경 기준에 만족하는 심도는 대략 190m부터 인 것으로 나타났으며, 최대값의 평균을 기준으로 하는 경우, 대략 340m부터 저투수환경이 존재할 가능성이 있는 것으로 판단된다. Table 8은 앙상블 회귀분석 결과가 제시하는 심도별 최소 및 최대 수리전도도의 차이(즉, 분포 범위)를 수치화한 결과로앙상블 회귀분석 결과를 통해 추정된 심도별(200m 심도부터 100m 단위씩) 수리전도도 수치의 불확실성을 의미한다.

Table 7 . Range of the estimated hydraulic conductivity by depth.

	Hydraulic conductivity (m/day)
	Model type								Statistics
Depth	Log		Power		Linear		Exponential		Min.	Max.	Mean
	Min.	Max.	Min.	Max.	Min.	Max.	Min.	Max.			Min.	Max.
200m	10-3.6	10-2.7	10-3.1	10-1.9	10-2.6	10-2.0	10-3.2	10-2.0	10-3.6	10-1.9	10-3.1	10-2.1
300m	10-4.1	10-3.2	10-3.6	10-2.4	10-3.4	10-3.0	10-3.7	10-2.8	10-4.1	10-2.4	10-3.7	10-2.8
400m	10-4.4	10-3.5	10-4.2	10-2.7	10-4.5	10-4.0	10-4.3	10-3.0	10-4.5	10-2.7	10-4.3	10-3.3
500m	10-4.9	10-3.7	10-5.4	10-2.8	10-5.6	10-4.7	10-5.3	10-3.1	10-5.6	10-2.8	10-5.3	10-3.6
600m	10-5.2	10-3.8	10-6.7	10-2.9	10-6.8	10-5.3	10-6.7	10-3.1	10-6.8	10-2.9	10-6.3	10-3.8
700m	10-5.5	10-3.9	10-8.4	10-2.9	10-7.9	10-6.0	10-8.8	10-3.1	10-8.8	10-2.9	10-7.6	10-4.0
800m	10-5.7	10-4.0	10-11.1	10-2.9	10-9.0	10-6.7	10-11.5	10-3.1	10-11.5	10-2.9	10-9.3	10-4.2
900m	10-6.0	10-4.1	10-14.3	10-3.0	10-10.1	10-7.4	10-15.2	10-3.1	10-15.2	10-3.0	10-11.4	10-4.4
1,000m	10-6.1	10-4.2	10-18.1	10-3.0	10-11.2	10-8.0	10-20.0	10-3.1	10-20.0	10-3.0	10-13.9	10-4.6

Table 8 . Uncertainty range by depth estimated by each model.

	Uncertainty range (order)
	Model type				Statistics
Depth	Log	Power	Linear	Exponential	Min.	Max.	Mean
200m	0.9	1.18	0.64	1.14	0.9	1.18	0.97
300m	0.85	1.22	0.38	0.91	0.38	1.22	0.84
400m	0.97	1.46	0.52	1.24	0.52	1.46	1.05
500m	1.19	2.59	0.96	2.19	0.96	2.59	1.73
600m	1.39	3.88	1.41	3.57	1.39	3.88	2.56
700m	1.57	5.50	1.86	5.64	1.57	5.64	3.64
800m	1.73	8.14	2.30	8.39	1.73	8.39	5.14
900m	1.87	11.33	2.73	12.03	1.87	12.03	6.99
1,000m	1.99	15.09	3.20	16.87	1.99	16.87	9.29

4.4.3. 국내 및 해외 수리전도도 분포 비교 결과

Fig. 11은 앙상블 회귀분석을 통해 추정된 모델별 심도에 따른 수리전도도 분포 범위와 부지 천연방벽의 수리전도도에 대한 정밀분석이 수행된 해외 국가의 수리전도도 범위에 대한 비교 결과를 보여준다. 본 연구에서는 Sandia National Lab.의 2013년도 보고서에서 제시된 해외 국가의 결과를 인용하였으며, 해당 문서에서 캐나다,핀란드 및 스웨덴 특정 위치 암반에서의 대표 수리전도도 수치는 다음과 같다:

Figure 11. Ensemble regression analysis results for hydraulic conductivity in domestic igneous rock and comparison with hydraulic conductivity distributions in Sweden, Germany, and Canada: (a) logarithmic model, (b) power model, (c) linear model, and (d) exponential model.

- 캐나다 Atikokan, Ontario 지역 화강암의 수리전도도는 400m를 기준으로 천부에서 10^-12 ~ 10^-5 m/s 및 심부에서 10^-13 ~ 10^-10 m/s의 범위를 보임(Gascoyne et al., 1987)

- 핀란드 Olkiluoto의 페트마틱 화강암반의 경우, 지표근처에서 10^-7 m/s, 심부에서 10^-11 m/s의 수리전도도수치를 보임(Posiva, 2010)

- 스웨덴 Laxemar의 암반(화강암-granodiorite)에서는200m를 기준으로 상부의 수리전도도는 10^-10 ~ 10^-5 m/s의 범위에서 나타나며, 하부는 10^-11 ~ 10^-6 m/s의 분포범위를 보임(SKB, 2006a; SKB 2006b)

해외 사례의 경우 천부의 수리전도도 분포범위가 심부의 수리전도도보다 크게 나타나는 것이 일반적이다. 정확한 심도 기준을 제시하고 있는 스웨덴 및 캐나다의 일반적 수리전도도 수치 범위를 본 연구를 통해 추정된 심도에 따른 수리전도도 추세 결과와 비교하였을 때, 심도에 따른 평균 추세가 유사하게 나타나고 있는 것으로 보인다.

추가적으로 스웨덴 및 독일은 부지 천연방벽의 수리전도도 수치에 대하여 지정한 선호기준(각각, 10^-8m/s 및 10^-10m/s)을 본 연구의 결과와 비교하였으며, 두 국가의 기준은 Fig. 11에서 각각 파란색 및 붉은색 점선으로 표시되었다. 스웨덴의 선호 기준을 활용할 경우, 국내의 경우 심도 200m부터 선호 환경이 존재할 가능성이 존재할것으로 판단되며, 독일의 기준을 활용할 경우, 500m부터선호 환경이 존재할 확률이 발생할 것으로 판단된다.스웨덴의 선호 기준을 만족할 확률이 50% 이상이 되는심도는 모델별 197m(로그 모델), 266m(거듭제곱 모델), 291m(선형 모델), 및 273m(지수 모델)로 대략 200m심도에서 300m 내 해당 기준을 만족할 가능성이 높을 것으로 나타났다. 독일의 선호 기준을 이용하였을 때, 1,000m이상(로그 모델), 669m(거듭제곱 모델), 480m(선형 모델)및 581m(지수 모델)에서 해당 기준을 만족할 확률이 50%이상 될 가능성(대략, 500m 이상)이 커지는 것으로 나타났다.

이처럼 국내 및 해외 지질환경의 수리전도도 측면에서의 유사성은 국내 환경 또한 해외 규제 기준을 만족하는심부 지질환경이 존재할 가능성이 있음을 의미하며, 이는 해외 정량적 규제 기준을 국내 기준 마련에 참고자료로 활용할 수 있음을 의미한다. 다만, 현재 앙상블 회귀분석의 결과는 부족한 심부 자료로 인한 불확실성이 포함된 것으로 추정 결과에 대한 오차가 존재할 수 있고,추가 심부조사 자료가 확보될 경우, 이의 결과는 달라질수 있다. 또한, 국내 전체 환경에 대한 분석결과를 이용한 지나친 일반화는 특정 부지 내 발생한 복잡한 지질학적 과정에 의한 부지 특이적 수리전도도 분포 발생 가능성을 간과할 가능성이 있다. 예를 들어, 동일한 암종으로구성된 부지이더라도 부지 특이적 단열군의 분포 패턴및 응력 스트레스로 인해 수리전도도의 공간적 분포 특성이 상당히 상이할 수 있다. 이뿐만 아니라, 현재 연구를 통해 산정된 심도별 불확실성 범위는 국내 확보된 자료 품질 및 자료 개수에 의한 불확실성과 부지 특이적지질특성에 의한 불확실성이 동시에 내재되어 있다. 따라서, 부지 개발 안전성을 평가하기 위하여 필요한 불확실성 종류인 지질학적 요인에 의한 수리전도도의 분포범위를 정량적으로 정확히 판단하는 데 활용되기는 어려울 수 있다. 이를 고려하였을 때, 본 연구에서 도출된 해외 기준과의 비교 결과는 국내 수리전도도 분포 현황을확인하는 데 참고자료로 활용할 수 있으나, 해당 결과를바탕으로 해외와 동일한 기준을 사용할 수 있다는 충분한 근거로 활용되기위해서는 추가적 연구가 필요하다.

4.4.4. 현장 수리시험 및 실내 수리시험 수치와의 비교

본 연구에서는 암반의 지하수 흐름 특성을 결정짓는 중요한 요소 중 하나인 단열의 심도에 따른 영향력을 추정하기 위하여 실내 수리시험 자료와 현장 수리시험 자료로 도출된 수리전도도의 심도에 따른 추세를 비교 분석하였다. 실내 수리시험 자료는 한국지질자원연구원 보고서(KIGAM, 2019)를 통해 확보된 자료로, 2019년 대전AH-3관정에서 확보된 시추코어 암편 샘플에 대한 실내수리시험 기반 투수계수 값으로부터 변환된 수리전도도수치이다. Fig. 12(a~d)는 앙상블 회귀분석을 통해 추정된 모델별 심도에 따른 수리전도도 분포와 실내시험 기반 수리전도도 추세의 비교 결과를 보여준다. 심도별 실내 수리시험 자료 또한 본 연구에서 제시된 앙상블 회귀분석을 적용하여 이에 대한 심도별 불확실성 분포(Fig. 12에서 보라색 밴드)가 추정되었다.

Figure 12. Comparison of depth-related trends in field hydraulic conductivity distribution and laboratory hydraulic conductivity test results for (a) logarithmic model, (b) power model, (c) linear model, and (d) exponential model.

암반의 수리전도도는 일반적으로 1차 및 2차 공극에의해 영향을 받으며, 1차 공극은 매질의 특성, 2차 공극은 단열의 특성과 밀접한 관련이 있다. 시추코어 암편에대한 실내시험은 현장에 존재하는 단열 네트워크에 의한지하수 흐름 영향을 반영하기 어렵기 때문에, 실내시험을 통해 측정된 수리전도도는 매질 자체의 수리전도도인기질 수리전도도(matrix hydraulic conductivity)로 가정할수 있다. 기질 수리전도도의 심도에 따른 추세를 분석하였을 때, Fig. 12에서 보는 바와 같이 심도에 따른 큰 추세 변화는 관찰하기 어렵다. 이는 실내시험을 통해 측정되는 수리전도도가 기질 수리전도도이기 때문이다. 실내시험 수리전도도의 추세와 각 모델로부터 추정된 현장수리전도도가 유사해지는 심도를 추정하면 1,000m(로그모델), 625m(거듭제곱 모델), 625m(선형 모델), 및 625m(지수 모델)이다. 결정질암반에서의 현장 수리전도도가 기질수리전도도로 회복되었을 가능성이 높다는 것은 상부 암반에 의한 압력으로 인하여 단열이 지하수 흐름에 미치는 영향이 최소화되었을 가능성이 있음을 의미하며, 국내의 경우, 최소 대략 600m부터 이러한 조건의 암반이존재할 가능성이 있을 것으로 판단된다.

본 연구를 통해 기존 해외에서 연구된 심도별 수리지질 특성 추세 모델과 국내 수리지질 특성 수치 자료를비교 분석한 결과, 해외 모델이 제시하는 범위 내 국내현장 수리시험 수치가 포함됨을 확인할 수 있었다. 이는해외 수리지질 특성 규제 기준(스웨덴 및 독일 선호 기준: 10^-8m/s 및 10^-10m/s)을 만족하는 국내 지질환경 또한존재함을 의미하며, 국내 기준 제시에 해외 기준이 참고될 수 있음을 의미한다. 기존 모델의 일반식을 이용해 국내 지질환경의 심도에 따른 수리전도도 수치를 추정해본결과, 200 ~ 400m 심도부터 저투수환경(10^-6cm/s 기준)이 존재할 가능성이 높아지는 것으로 추정되었으며, 실내 시험 수리전도도를 현장 시험 수치와 비교한 결과, 심도 600 ~ 1,000m 내 단열의 영향이 적은 지질환경이 존재할 수 있을 것으로 판단된다.

다만, 현재 국내의 경우, 심부 수리지질 특성 조사자료가 부족하고 분석에 확보된 자료품질에 대한 신뢰성이충분하지 않기 때문에, 추가 심부환경 자료확보를 통해분석 결과의 정확도를 높일 필요가 있다. 비록 국내 전역의 자료에 대한 일반적 심도에 따른 수리지질 특성 추세를 확인할 수 있었으나, 지질작용은 지역 특이적이므로 보편적이고 일률적인 정량기준을 마련하는 것은 현단계에서 쉽지 않을 것으로 판단된다. 따라서 정량화된규제 기준 마련을 위해서는 대상 지역이 보다 구체화되어야 할 것으로 판단된다. 현 단계의 연구에서는 국내 지질환경의 지하수 흐름 속도와 관련된 수치값들에 대한분석이 수행되었다. 지하수 흐름 속도가 낮을수록 방사성 핵종이 생태계로 방출되는 시간이 지연될 가능성이높아지나, 보다 정확한 생태계로의 방출 시점에 대한 추정을 위해서는 처분고 위치에서부터 지하수 discharge zone까지의 거리를 분석하고, 거리 및 지하수 흐름 속도를 동시에 고려할 필요가 있다. 따라서 국내 최소 단위유역 크기에 대한 통계 분석이 추가 되어야할 것으로 보이며, 최소 단위 유역 크기를 고려할 때, 강수 집수 구역(watershed)의 면적뿐만 아니라 주 단층의 기하 정보를 동시에 고려하여 최소 유역 크기를 산정할 필요가 있다. 또한, 처분고가 지하 심부에 위치하기 때문에 천부 대수층에서의 지하수 흐름(즉, 소유역 단위 지하수 흐름)을 고려하는 것보다 심부 대수층에서의 지하수 흐름을 고려하는 것이 필요할 것으로 보인다. 다만, 일반적으로 천부대수층을 대상으로 하는 유역이 심부 대수층을 정의하는대유역 보다 작고 지하수 나이가 젊으므로, 소유역의 크기를 고려하였을 때의 안전 기준이 충족될 경우, 심부 대유역에서의 기준 또한 만족할 것으로 판단된다. 그러나 이 또한 지역 특이적일 수 있으며, 이에 대한 보다 과학적 근거 마련이 필요하다.

이 논문은 정부(원자력안전위원회)의 재원으로 사용후 핵연료관리핵심기술개발사업단 및 원자력안전재단의 지원을 받아 수행된 연구사업이며(No.1075001193), 2024년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 연구되었습니다(NRF-202400341207). 이 외에도 한국수자원공사 및 한국지질자원연구원의 자료제공으로 연구를 수행할 수 있었으며, 이들 기관의 귀중한 도움과 협조에 진심으로 감사드립니다.