비디오 영상 기반의 해운대 해빈 변동특성
Variation Characteristics of Haeundae Beach using Video Image
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Abstract
In this study, we analyzed the real time video image obtained from the video monitoring system to grasp the shoreline, beach width, and area change of Haeundae beach. The video monitoring techniques enabled continuous monitoring for a long period at a much lower cost than general survey methods. It was possible to grasp quantitative beach variation characteristics of Haeundae beach through image acquisition, rectification, and image processing of video images. According to the monitoring results, the erosion rate of Haeundae beach in spring and summer was −19.8% in 2014 and −6.7% in 2015. The erosion rate in 2016 was −6.4%, which showed that the erosion rate in spring and summer continued to decrease. In particular, the influence of the erosion at the time of typhoon CHABA was revealed to be smaller than in the past. It can be concluded that these variations were due to beach width expansion by beach nourishment and the installation of submerged breakwaters.
1. 서 론
최근 무분별한 연안 난개발과 기후변화에 의한 해양환경의 변화로 인하여 연안침식 지역이 급격히 증가하는 추세에 있다. 이로 인해 경제적 손실뿐만 아니라 환경 및 사회적 문제로 크게 대두됨에 따라 장기적인 연안침식 모니터링 및 관리의 필요성이 증대되고 있다(MOF, 2015). 종래에는 이러한 연안침식의 장기간 연속적인 관측이 필요한 경우에는 인력이 투입되는 측량작업에 의해 현장 실측을 하거나(Lee et al., 2005; Kim and Lee, 2007; Kim and Song, 2012; Kim et al., 2012; Kim and Lee, 2015), 항공사진 또는 인공위성 영상을 통해 분석하는 방법(Eom et al., 2010; Ahn et al., 2011; Hwang et al., 2014) 등이 사용되어 왔다. 하지만, 이러한 방법들은 많은 인력 동원이 요구되고, 고가 장비의 사용으로 많은 비용이 소요되며, 기상 상태에 의한 제약 등의 이유로 실시간이나 연속적인 관측이 불가능한 한계가 있다(Kang et al., 2007). 비디오 영상기반의 연구로는 미국 오레곤대학의 Holman 교수의 연구(Holman, 1981; Holman et al., 1993; Holman and Stanley, 2007)를 시작으로 국내에서는 Kim et al.(1998)이 비디오 모니터링 기법을 이용하여 해안선변화, 사주 변화 및 파의 처올림 등 연안환경 관측기술에 대한 가능성을 제시하였으며, Kang et al.(2007)와 Kang et al.(2009)은 실시간 비디오 모니터링 기법을 이용하여 해운대 해수욕장을 비롯한 국내 주요 해수욕장에 대한 해빈변동 특성을 분석하였다. Lee et al.(2009)은 비디오 영상을 이용하여 연안국지파랑관측과 그 응용성에 대하여 논하였으며, Lee et al.(2015)은 옹진군 대이작도를 대상으로 비디오 관측시스템을 구축하여 조위에 따른 조석 사주의 면적변화를 분석하였다. Kim and Kim(2014)은 태풍시 연안사구 침식특성에 대하여 비디오 영상을 통해 파악하였고, Kim(2016)은 남해안 및 제주해안에 대하여 카메라 영상을 이용하여 백사장 침식변화를 분석한 바 있다. 이렇듯 비디오 영상을 이용한 모니터링은 최근 연안침식 문제에 접근하는데 있어 유용한 도구로 활용되고 있다.
한편, 해마다 수백만 명의 입욕객들이 찾는 해운대 해수욕장은 지속적인 침식으로 인하여 좁은 백사장과 그에 따른 입욕밀도 증가로 많은 불편과 민원이 제기되었다. 이에 해양수산부는 연안정비사업을 통하여 대규모 양빈(2회, 581,185m3) 및 잠제 2기, 돌제 1기 설치를 최근 완료하였다(Table 1, Fig. 1). 연안정비 사업이 완료됨에 따라 해운대 해수욕장의 해빈면적은 양빈전과 비교하여 약 2배 이상 증가하였으며, 평균해빈폭의 경우에도 약 100m에 달하는 넓은 백사장을 보유하게 되었다(MOF, 2015). 이에 본 연구에서는 저비용, 고효율의 장기간 그리고 연속적인 관측이 가능한 비디오 영상기반의 해안선 관측방법을 도입하고, 이를 통해 양빈 전후의 해운대 해수욕장 면적 변화 양상을 비교⋅분석하여 대규모 양빈 수행이 해운대 해수욕장의 해빈면적 변화에 미치는 영향을 파악하였다.
Introduction on coastal maintenance projects in Haeundae beach
Schematic diagram of coastal maintenance projects in Haeundae beach(BROOF, 2015)
2. 비디오 영상 분석 기법
2.1 해운대 해수욕장의 비디오 모니터링 시스템
해양수산부 비디오 모니터링 시스템(Video monitoring system)은 현재 백사장 서측의 조선비치호텔, 중앙의 글로리콘도, 동측의 파라다이스호텔 옥상의 총 3개소에 해운대 해수욕장 전역을 관측할 수 있도록 총 5대의 고해상도 카메라를 설치하여 운영중에 있으며, 세부적인 시스템 구성은 영상촬영부, 카메라 촬영 스케쥴러, 영상처리 및 자료전송 모듈로 구성된다(Fig. 2, Table 2). 카메라 당 유효관측범위(유효촬영범위)는 편위수정을 통해 카메라 촬영 영상에서의 좌표 오차가 약 1m 이내로 최소화될 수 있도록 설정하였다.
2.2 분석영상
파랑에 의해 변화하는 해안선 경계를 추출하기 위해 카메라에서 3분 동안 매 초마다 촬영된 순간영상(180장)의 각 픽셀 RGB(red-green-blue) 색상 특성 값을 중첩⋅평균한 평균영상을 작성하여 가변적인 해안선을 명확히 구분할 수 있도록 하였다(Fig. 3). 파랑이 쇄파대에 근접하면 쇄파대 내에서는 파랑이 급격히 변화되어 고유의 파형을 잃게 되고, 쇄파된 파랑은 쇄파대 내의 해저지형에 민감하게 반응하게 되며, 해안선을 따라 소상대(Swash zone)를 형성하여 지속적으로 파랑에너지가 분산된다. 따라서 일정기간 동안의 영상을 지속적으로 촬영한 후 합성한 평균영상에서는 소상대구간의 화소가 짙은 백색으로 나타나게 되어 해빈부와 해안선을 쉽게 구분할 수 있다(Lippmann and Holman, 1989; Plant and Holman, 1997). Fig. 4에는 비디오 모니터링 시스템에서 백사장의 폭과 면적을 추출하는데 직접 사용되는 평균영상의 작성 원리를 제시하였다.
Snapshot & mean image of camera at Glory condo
The principle of generating mean image
2.3 영상기준점 측량 및 편위수정
2.3.1 영상기준점 측량
영상기준점(Ground control points, GCP) 측량은 비디오 모니터링 시스템으로부터 획득되는 카메라 영상과 현장 실측 좌표와의 상관관계를 파악하고, 좌표변환 및 거리환산 등의 영상 처리가 가능하도록 선행되는 측량으로서 영상자료 분석에 있어 필수적인 과정이다. 영상기준점 측량 결과를 활용하여 대상지역에서 촬영되는 영상을 실제의 평면좌표계로의 변환에 필요한 영상정보추출계수를 구하게 되며, 이는 좌표변환 정확도에 직접적인 영향을 주는 인자로 영상기준점의 위치 선정, 개수, 구성 형태에 따라 좌표변환의 정확도가 결정된다(MOF, 2015).
Fig. 5와 같이 다수의 영상기준점이 관측범위 전역에 걸쳐 고르게 분포하도록 선택하여 분석을 수행하는 것이 중요하며, Table 3에 해운대 해수욕장 비디오 모니터링 시스템에 설치된 5개 카메라의 GCP 측량결과 정확도 및 영상정보추출계수 값을 제시하였다.
Distribution of ground control points viewed from Chosun beach hotel
Accuracy of GCPs and image extraction coefficient
2.3.2 편위수정 및 좌표변환
분석영상의 편위수정(Rectification)은 카메라의 위치, 설치각도 등에 대한 정보가 없어도 영상 촬영범위 내 실제 공간좌표에서 측정한 지상의 영상보정기준점을 이용하여 변환하는 Direct linear transform(DLT) 기법을 사용하였다(Holland et al., 1997).
편위수정을 위해서는 여러 매개변수들이 정확히 조사되어야 하며, 그 매개변수들의 정확도가 영상 분석결과의 정확도를 결정하게 된다. 영상에 대한 해석 과정은 사진측량법의 원리에 기초한 기하학을 바탕으로 하며, 영상 내 임의의 좌표 위치는 실제 지상에서의 그에 상응하는 위치, 초점거리(Focal length), 각도(Azimuth), 카메라 높이(Elevation)의 함수로 나타낼 수 있다(식 (1)).
여기서 (x, y)는 사진 영상에서의 좌표를 의미하며, X, Y, Zc는 사진 영상의 (x, y)에 상응하는 실제 지상에서의 위치 좌표, fc는 카메라 초점거리, τ는 카메라 기울기(Tilt, 수평축에서 윗방향으로), ϕ는 카메라 각도(반시계 방향), s는 카메라 돌기(Swing or roll angle), H는 원점으로부터의 카메라 높이를 의미한다.
식 (2)는 영상 좌표로부터 지상 좌표로 변환하는 기하학적 변환식이며, 이러한 좌표변환 전에 먼저 영상의 x축이 영상의 수평선과 평행이 되도록 만들어 주어야한다. 또한, 카메라 돌기로 인한 각은 카메라 자체가 수평면에 대해서 좌우로 회전함으로써 생기는 각으로 수평선에 대해서 기울어진 영상의 좌표 조정을 위해서는 식 (3)을 적용하여 영상 자체의 기준 좌표계(x, y)를 수평선에 각각 평행하고 수직적인 임시 좌표계 (x’, y’)로 변환해야 한다.
여기서, θ는 카메라의 돌기로 인한 영상 자체의 x축과 수평선 사이의 각을 의미하고, 임시 좌표계 상에서 좌표 조정된 영상은 분석을 위해 다시 원래의 (x, y)좌표계로 변환하여 분석을 수행하게 된다. Fig. 6에 영상좌표와 측량좌표와의 상관관계를 모식도로 나타내어 제시하였다.
Geometry of object and image space coordinate systems
2.4 자료분석
2.4.1 자료분석 방법
비디오 모니터링 시스템으로부터 획득한 해빈정보(해안선 및 해빈폭)에 대하여 조석 보정, 시계열 분석, 경향성 분석 등을 수행하여 해운대 해빈의 장기변동특성을 파악하였다. 영상정보로부터 추출된 해빈폭은 해역의 조고(Tidal height)에 따라 해빈폭이 달라지므로 대상 해역의 조석 조건을 파악한 후, 평균고조위시의 해빈변동 양상을 분석하였다. 국내법상 해안선은 약최고 고조위를 연결한 선으로 정의하고 있으나, 본 연구에서는 대상지역의 연속적인 해빈변화 양상을 파악하기 위하여 1일 최소 1회 이상 관측이 가능한 평균고조위시의 해안선으로 분석을 수행하였다. 해운대 해빈의 비디오 모니터링 자료를 조위면과 연계시키기 위하여 인근에 위치한 국립해양조사원의 부산조위관측소 자료를 사용하였으며, 조위관측소와 해운대 해수욕장의 조석 상관관계(조시차, 조고비)를 도출한 후 조위관측소 자료를 해운대 해수욕장의 조석으로 환산하여 자료를 처리하였다(Table 4, Fig. 7과 MOF, 2015).
Tide information of Haeundae beach
Tidal chart of Haeundae beach
2.4.2 영상 합성
영상보정기준점 측량시 각 영상에 최소 2점 이상이 중첩되도록 관측하여 해안선 전역의 변동 양상을 쉽게 파악할 수 있도록 좌표변환된 정사영상을 합성하였다(Fig. 8). 영상 합성시 동시 촬영된 영상의 정사영상을 수치지도(1：5,000)에 맵핑하여 각 영상의 접합면에서의 쇄파대구간 연속성 및 GCP의 측량좌표와 수치지도상 좌표와의 비교를 통해 좌표변환의 정확도를 검증하였다(Table 5).
The mergence of orthogonal image
Accuracy of coordinate transformation
2.4.3 해안선 위치 추출
해안선 위치 추출은 영상의 각 픽셀에 포함되어 있는 색상정보를 분석하여 대상 해안의 해안선 위치를 추출하였다. 영상내에서 해안선을 기준으로 해상부와 육상부의 픽셀 색상특성값의 차이가 뚜렷이 나타나므로(Fig. 9(b)), 기선마다 해안선 추출에 필요한 픽셀 색상특성을 결정하고 픽셀정보 패턴분석을 통해 픽셀 색상특성이 급변하는 최초의 지점을 해안선으로 결정하였다.
Shoreline extraction using a moving distribution pattern analysis
해안선 위치 결정기법은 Kim(2014)이 제안한 픽셀 특성값의 이동분산을 이용한 픽셀정보 패턴분석 기법을 적용하여 각각의 관측기선의 픽셀 이동분산 패턴을 추출하였으며(Fig. 9(c)), 이는 일출⋅일몰에 의한 역광, 안개, 흐린 날씨, 낙조시 해빈 물고임 현상, 태양고도 변화에 의한 수색 변화가 있는 영상(Fig. 9(a))에서도 기존 단순 픽셀정보 비교를 통한 해안선 추출기법보다 정확한 해안선의 위치 추출을 가능케 하였다.
3. 해운대 해빈변동 특성
해운대 해수욕장에서는 2013년 11월부터 2015년 3월까지 제2차 연안정비사업으로 대규모 양빈이 두 차례에 걸쳐 수행되었다. 양빈에는 총 581,185㎥의 모래가 사용되었으며, 이로 인해 해운대 해수욕장의 해빈면적이 급격히 증가하였다. 이에 대규모 양빈 수행 전후의 장기 해빈변동 특성 및 2016년 10월 제18호 태풍 차바 내습전후의 단기 해빈변동 특성을 파악하였다.
3.1 양빈 이전(2003/11~2013/10)의 장기해빈변동 특성
2004년 하계 태풍 메기 내습으로 급격한 해빈면적의 감소 이후 2008년까지 춘~하계 감소, 추~동계 증가경향의 계절변동특성을 보이며 지속적인 증가경향을 나타내었으나, 2010년 이후 자연복원력에 의해 해빈면적이 회복될 시기에 내습한 태풍(2010년 곤파스, 2011년 탈라스, 2012년 산바)의 영향으로 자연복원력에 의한 해빈면적 증가경향이 다소 약화되면서 연 평균면적의 감소경향이 나타났다.
지속적인 면적 감소가 나타나기 시작한 2009년부터 양빈 시행 전인 2012년까지 해운대 해수욕장의 연 평균면적 감소율은 약 1,304㎡(−2.2%), 연 변동폭은 평균 16,860㎡로 나타났다(Table 6, Fig. 11). 연안정비사업에 의한 대규모 양빈 이전에도 매년 양빈이 수행되었으나, 이는 해수욕장 개장전 해저굴곡지의 평탄화를 목적으로 한 해상양빈으로 양빈량 또한 많지 않아 해운대 해수욕장의 해빈면적 변화에는 크게 영향을 미치지 않은 것으로 판단된다(Table 7).
Annual area of Haeundae beach before the beach nourishment
Observed time-series of Haeundae beach area before the beach nourishment
Beach nourishment history of Haeundae Beach (unit : ㎥)
3.2 양빈 이후(2013/11~현재)의 장기해빈변동 특성
해운대 해수욕장의 2차 양빈이 완료된 2015년 4월 이후 양빈 안정화과정 및 태풍 노을, 찬홈, 낭카 내습에 의해 춘~하계 면적 감소경향이 나타났으나, 2015년 8월 동해안 지역에 큰 피해를 입힌 태풍 고니의 영향은 상대적으로 크게 나타나지 않았으며, 계절변동특성(자연복원)에 의한 추~동계 면적 증가경향은 양빈 이전과 동일하게 나타나고 있다. 또한, 해운대 해수욕장의 계절변동특성에 의한 춘~하계 침식률도 감소경향을 나타내고 있다. 1차 양빈이 완료된 2014년 3월부터 계절변동특성에 의해 면적 증가경향이 나타나기 전인 2014년 10월까지 양빈안정화 및 하계 고파랑, 태풍 등의 영향으로 춘~하계 침식률이 −19.8%로 나타났으나, 2차 양빈 완료 후에는 침식률이 2015년(4~10월) −6.7%, 2016년(3월~10월) −6.4%로 2014년보다 크게 감소한 것으로 나타났다(Fig. 12, Table 8).
Observed time-series of Haeundae beach area after the beach nourishment
Erosion period monthly average area of Haeundae beach after the beach nourishment (unit : ㎡)
3.3 태풍 차바(2016/10) 내습에 의한 단기해빈변동 특성
2016년 10월 내습한 제18호 태풍 차바의 영향으로 해운대 해수욕장의 평균 해빈폭이 약 1.7m 감소한 것으로 나타났다(Table 9). Fig. 13에 나타낸 바와 같이 서측 및 중앙 일부 구간에서 해빈폭이 최대 9.2m 감소하였으나, 미포항측 돌제 주변에서는 두드러진 해빈폭 감소현상은 나타나지 않았으며, 돌제와 접한 구간에서는 해빈폭이 최대 5.6m가 증가하였다. 태풍 차바 내습시 상당히 큰 고파랑이 작용하였으나(Fig. 14), 해빈의 감소면적(약 2,865m2)은 과거 추계에 내습한 태풍 영향(2012년 추계 산바 내습시 5,363m2 감소)과 비교해 볼 때 크게 나타나지 않은 것으로, 이는 대규모 양빈에 의한 해빈폭의 증가 및 돌제/잠제 건설의 영향인 것으로 판단된다.
Area data of Haeundae beach before and after Typhoon CHABA
Shoreline variation of Haeundae beach before and after Typhoon CHABA
A photograph of surge and high waves generated by Typhoon CHABA in Haeundae beach
4. 결 론
본 연구에서는 비디오 영상을 이용한 해안선 추출 방법에 대하여 설명하였으며, 이를 통해 얻어진 해운대 해수욕장의 영상 분석 자료를 활용하여 양빈 전후 해운대 해수욕장의 장기 해빈변동 특성 및 2016년 10월 제18호 태풍 차바 내습전후의 해빈면적 변화를 비교함으로써 대규모 양빈 및 잠제, 돌제 건설이 해운대 해수욕장의 단기 해빈변동 특성 변화에 미치는 영향을 파악하였다.
(1) 비디오 모니터링 자료 분석 결과, 해운대 해수욕장의 해빈면적은 2008년 동계부터 2012년까지 춘~하계 감소, 추~동계 증가경향의 계절변동특성을 나타내며 감소경향을 나타내었다.
(2) 2013년 동계부터 수행된 연안정비사업(양빈, 잠제 2기, 돌제)의 영향으로 해빈면적이 약 2.1배 증가하였으며, 해빈면적의 급격한 증가 이후에도 춘~하계 감소, 추~동계 증가경향의 계절 변동특성이 유지되고 있는 것으로 나타났다.
(3) 2014년 2월 1차 양빈 완료 이후 추계까지 양빈안정화, 계절변동특성, 태풍 및 고파랑 내습 등의 영향으로 해빈면적 감소경향(−22,213m2, −19.8%)이 크게 나타났으나, 2차 양빈 이후 춘~하계 해빈면적 감소율은 2015년 −6.7%(−9,665m2), 2016년 −6.4%(−8,945m2)로 2014년과 비교하여 현저히 낮아졌다.
(4) 특히, 2016년 태풍 차바 내습시 상당히 큰 고파랑이 영향을 미쳤으나 해빈의 감소면적(약 2,865 m2)은 과거 추계에 내습한 태풍 영향과 비교해 볼 때 크게 나타나지 않은 것으로, 이는 대규모 양빈에 의한 해빈폭의 확장 및 돌제/잠제 건설의 영향인 것으로 판단된다.
이 연구는 비디오 모니터링 결과를 바탕으로 해운대 해수욕장의 육상부 면적변동을 파악한 것으로서 향후에는 실제 측량결과와의 비교를 통한 비디오 모니터링 결과의 정확성 검증, 계절별/구간별/이벤트별 해빈변동 특성 분석, 수심부까지의 모니터링 범위 확장 및 비디오 모니터링 결과와 파랑, 해빈류 등 외력인자 관측자료와의 상관관계를 규명하여 양빈 및 잠제 건설이 해운대 해수욕장에 미치는 영향에 대한 보다 종합적인 연구가 진행될 예정이다. 또한, 본 논문에서 제시한 해운대 해수욕장 해빈면적 변동특성은 양빈 완료 후 약 1년 6개월간의 관측자료를 바탕으로 분석한 결과로서 향후 수년간의 관측결과를 축적한 후 재분석해 볼 필요가 있을 것으로 사료된다.
Notes
It is noted that this paper is revised edition based on proceedings of KSOE’s 30th Anniversary 2016 in Busan.
Acknowledgements
본 연구는 해양수산부 “2016년 연안침식 실태조사 용역”의 결과를 활용하여 수행되었습니다.
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