Research Paper

Journal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers. April 2020. 159-167
https://doi.org/10.32390/ksmer.2020.57.2.159


ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  • 연구지역 및 데이터

  •   북한 광산 GIS 데이터베이스 구축

  •   북한 교통 인프라 GIS 데이터베이스 구축

  • 연구방법

  •   광산에서 근접 시설까지의 최적 경로 분석

  •   광산과의 연결성이 좋은 항만 및 철도 연결부 분석

  • 연구결과 및 토의

  • 결 론

서 론

광물자원의 안정적인 수급은 산업의 정상적인 가동과 발전에 필수적이며 나아가 국가 경제의 안정화와 성장을 위해 반드시 필요하다. 남한의 경우, 우수한 기술·산업·인프라 여건에도 불구하고 부존자원의 한정성으로 인하여 대부분 자원을 수입에 의존하고 있다(KIGAM, 2019). 2018년 기준으로 국내 광산물 수입량은 35조 3,699억 원, 생산량은 1조 9,659억 원으로 약 5.5%의 광물자원 자급률을 보인다. 반면 통계청(Statistics Korea, 2018)에 따르면 2017년 북한의 광업은 총 경제 규모의 약 13.8%, 총 대외 수출액의 약 39.1%를 차지할 정도로 많은 자원을 확보하고 있으며 이는 북한의 주요한 산업 분야로 분석되고 있다. 남한의 경우 석회석을 비롯한 규석, 고령토 등의 비금속 광물자원이 대부분을 차지하는 반면 북한은 다양한 광물자원이 풍부하게 부존(석탄광 1종, 금속광 22종, 비금속광 19종 등 총 42개 광종; 석탄광산 241개, 금속광산 260개, 비금속광산 227개 등 총 728개 광산)하는 것으로 추정되었다(KORES, 2017). 특히, 북한의 마그네사이트 광석 매장량은 세계 1위 규모이며 텅스텐, 흑연 매장량도 세계 10위권 내에 포함되는 거대한 규모를 자랑한다(USGS, 2020). 그뿐만 아니라 남한의 금속 광물 수입량의 약 80%를 차지하는 철, 동, 연광의 경우 북한의 매장량이 남한의 10-100배 이상에 달하는 것으로 추정되었다(Statistics Korea, 2019).

이처럼 북한은 다양하고 풍부한 광물자원을 보유하고 있는 동시에 남한과 지리적으로 인접해 있으므로 우리나라의 자원 무역의 대상으로써 상당한 잠재성을 갖고 있다. 남북 경제협력에 있어서도 양측의 이해관계를 모두 충족시킬 수 있는 장점 때문에 북한 광물자원의 공동개발은 중요 요소로 언급되어왔으며, 과거의 협력 개발 시도 선례도 있다. 북한 경제 구조상에서 광업이 차지하는 큰 비중을 고려했을 때 이는 매우 호혜적 교류대상으로 통일 과정에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다. 따라서 북한 광물자원 개발 사업은 남한이 필요로 하는 주요 금속광물자원을 확보할 수 있다는 점에서 남한의 자원 안보에 기여할 수 있을 뿐 아니라, 북한의 주요 산업 분야인 광업의 현대화 및 광물자원 개발에 수반되는 사회간접자본 투자를 통해 북한의 경제, 사회발전을 촉진하여 남북한 쌍방에게 미치는 경제적 파급력이 클 것으로 예측된다. 그러나 이와 같은 잠재성과 이점에도 불구하고 남한을 비롯한 외부 자본의 투자는 미비한 실정이다. 이는 북한 체제가 가지는 정치, 경제적 불안정성, 인프라 부족으로 인한 수익적 위험성이 주요 원인인 것으로 분석되었다(Kim et al., 2005). 특히 1990년대 이후 장기간의 경제난으로 인해 국가 인프라 감축, 광산 운영 및 관리 기술개발의 미비와 같은 문제점이 광업 전반에 걸쳐 나타나고 있다.

북한의 열악한 광산 개발 환경에 접근하기 위해서는 광산뿐만 아니라 광산 주변의 인프라 현황을 파악할 필요가 있다. 특히 교통 인프라는 광산 개발 및 광산 생산물의 처리, 제련 과정 및 수출입 문제와 직결되기 때문에 추후 남북 교류 확대로 북한 광산에 대한 투자와 협력·개발이 재개되면 원활한 광산 운영을 위해 전제되어야 할 요소이다. 북한의 도로, 철도, 항만 등 주요 교통 인프라는 공간적으로 종류에 따라 편중되어 발전되어 효율성이 떨어지며 질적으로 낙후되어 있다(KoFC, 2010). 도로의 경우 2009년 기준 연장 길이는 남한의 25% 수준이며 대부분이 비포장도로로써 질적으로도 낙후되어 있다. 또한, 지형적, 정치적, 산업적 이유로 단거리 수송 위주로 건설되었으며, 육상수송 중 도로가 차지하는 비중은 12%에 불과하다(KDB Industrial Bank, 2015). 북한에서 철도는 장거리 화물수송과 여객수송 대부분의 비중을 차지하는 가장 중요한 교통 인프라로 여겨진다. 육상수송 중 86%가 철도를 통해 이뤄지지만, 북한 내 철도 중 98%가 단선, 70% 이상이 시설 노후화 문제를 겪고 있다. 국제적 연결성 측면에서는 중국 세 지역, 러시아 한 지역과 연결되어 있으며 남한과도 세 지역(경의선, 동해선, 경원선)이 일부 연결되었거나 연결 추진 중이다. 여러 문제에도 불구하고 철도는 북한 내 장거리 화물수송의 주요 요소이며 국제적 연결성을 유지하고 있다. 따라서 북한 광업의 발전을 위해서는 철도 시설의 개보수 및 현대화를 할 수 있는 발전 모델 개발이 요구된다. 항만은 국외 자원교류를 위한 중요 시설로 2000년대에 주요 44개 항만에 대해 항만시설 기술개건 및 현대화 사업이 추진되었다. 북한의 대표적인 무역항들(남포항, 원산항, 송림항, 나진항, 선봉항, 청진항, 단천항, 홍남항, 해주항)은 조수간만의 차가 심한 서해안에 비해 수심이 깊은 동해안에 있는 항만에 선박 접안 여건이 양호한 특성을 띤다(KoFC, 2010). 항만은 철도와 연계해 지하자원 수송 및 수출입 통로로써 중요한 임무를 수행하므로 잠재성이 크다.

2000년대 이후로 북한 광물자원의 공동개발을 위한 광산 주변 인프라에 관한 다양한 연구들이 발표되었다. KoFC(2010)은 북한의 도로, 철도, 항만 등 주요 교통 인프라의 분포와 현황을 조사하였다. Kang et al.(2020)은 기초 자료 확보를 위한 제반 연구로써 최근 10여 년간의 북한 광업에 대한 발전 동향과 연구 동향을 파악하였다. Oh etal.(2018)은 지리정보시스템(geographic information systems, GIS) 기술을 활용하여 북한 검덕광산 지역의 전력 공급을 위한 인근 지역의 태양광 발전 잠재량을 분석하고 최적 부지를 제안하였다. Yoon(2019)는 북한 전력산업의 현황을 분석하고 남북한의 전력 협력 방안에 대해 논의하였다. 그러나 실질적으로 북한 지역의 주요 광산과 주변 교통망(인프라)과의 현황을 함께 고려하여 광산물의 최적 수송과 같은 네트워크 분석을 시도한 사례는 보고되지 않았다. 따라서 남북 자원개발 협력 재개 시 북한 광산에서 개발되는 다양한 광산물을 경제적인 측면에서 효율적으로 수송하기 위해서는 개별 광산과 북한 교통 인프라 연결성에 관한 연구가 필요하다.

본 연구의 목적은 북한의 주요 광산과 주요 교통 인프라(교통망)의 연결성 분석을 통해 대상 광산과 연결된 교통망 중 최적 수송 경로를 파악하고, 가장 효율적인 교역 수단과 그 위치를 제안하는 것이다. 이를 위해 북한 지역의 광산, 광종, 주요 교통 인프라에 대한 데이터베이스를 구축하고, 다양한 공간적 네트워크 분석을 수행하고자 한다.

연구지역 및 데이터

북한 광산 GIS 데이터베이스 구축

북한의 광산은 약 730여 개 정도로 파악되고 있으나(KORES, 2017) 북한의 광산에 대한 위치 정보 및 광종, 채굴 방법, 매장량 등에 대한 세부정보는 대부분 제한되어 있거나 일부만 공개된 상황이다. 또한, 공개된 정보는 주로 이미지나 텍스트의 형태로 제공되기 때문에 GIS를 이용한 공간분석에는 적합하지 않은 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 정보 공급처로부터 제공되는 북한 광산에 대한 정보를 검토하고 통합하여 공간자료의 형태로 가공하는 과정을 수행하였다. 북한 광산에 대한 GIS 데이터베이스를 구축하기 위해서 주로 북한정보포털(http:// nkinfo.unikorea.go.kr)과 북한지하자원넷(http://www.irenk. net)의 자료를 벡터 포맷의 포인트 자료로 디지타이징(digitizing)하였으며, USGS, Google Earth Map, Open Street Map 자료를 통해서 위치와 세부정보를 보완하였다. 최종적으로는 13개 광종(철, 동, 연·아연, 우라늄, 희토류, 알루미늄, 몰리브덴, 마그네사이트, 텅스텐, 금, 석탄, 흑연, 석회암)에 대해서 533개 광산의 GIS 데이터베이스를 구축하였다(Fig. 1).

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Fig. 1.

Distribution of mines in North Korea constructed in this study.

북한의 광산은 함경북도에서 시작해 평안남도 북동단까지 이어지는 함경산맥 일대 일부를 제외하고 북한 내에 고르게 분포하는 것을 확인할 수 있다. 본 연구는 북한과의 광산물 무역을 가정한 운반 경로 분석에 목적이 있으므로 교류의 가치가 떨어지는 광종은 분석 대상에서 제외하였다. 즉 데이터베이스로 구축한 13개의 광종 중에서 국내 산업 수요가 높은 광종(철, 동, 연·아연, 알루미늄, 우라늄, 희토류, 몰리브덴)을 대상으로 분석을 수행하였으며, 이는 한국광물자원공사의 광물종합지수(MinDex) 산정 기준을 근거로 하였다. 데이터베이스 내에서 분석 대상이 되는 광산은 Fig. 1에서 큰 원으로 표시하였으며, 각 개수는 대표 광종에 따라 Table 1과 같다.

Table 1. Number of mines in the database producing representative minerals with high domestic industrial demand

Mineral Number of mines in database Mineral Number of mines in database
Iron (Fe) 40 Uranium (U) 4
Copper (Cu) 16 Rare Earth Element (REE) 11
Lead (Pb) · Zinc (Zn) 36 Molybdenum (Mo) 17
Aluminum (Al) 8 Total 132

북한 교통 인프라 GIS 데이터베이스 구축

도로와 철도의 GIS 자료를 구축하기 위해서 Open Street Map의 자료를 이용하였다. 구축되어 있지 않은 구간은 북한정보포털의 지도(https://nkinfo.unikorea.go.kr/NKMap)와 대조한 후 ArcGIS 소프트웨어(ESRI)의 디지타이징 기능을 활용하여 추가하였으며, 네트워크 분석을 위해서 도로와 철도 선형(polyline) 데이터의 연결성 및 위상 구조를 확인하고 수정하는 전처리 작업을 수행하였다. 항만의 경우 GIS 자료를 취득하기 어려워 북한정보포털의 지도를 확인하여 주요 무역항 9개소(선봉항, 나진항, 청진항, 단천항, 흥남항, 원산항, 송림항, 남포항, 해주항)의 위치를 검색하고 디지타이징 작업을 수행하였다. 남한과 북한은 과거 경의선, 경원선, 동해선을 통해서 연결되었으므로 향후 연결 가능성이 있는 연결부를 GIS 자료로 구축하였다. 각 객체의 공간 정보 특성을 살펴보면 광산, 철도 연결부, 항만은 포인트 형태의 자료이고 도로와 철도망은 선형 자료에 해당한다. 포인트 자료는 네트워크 분석에 있어 출발 및 도착 지점에 해당하며 선형 자료는 포인트 사이를 연결하는 이동통로가 된다. Fig. 2는 본 연구에서 구축한 북한의 교통 인프라 GIS 데이터베이스로서, 각각 분석에 사용될 광산, 도로, 철도, 항만, 남한과의 철도 연결부의 위치를 나타낸다.

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Fig. 2.

Distribution of transportation infrastructures and mines in North Korea.

연구방법

광산에서 근접 시설까지의 최적 경로 분석

본 연구에서는 ArcGIS 소프트웨어에서 제공하는 Closest facility 분석기능을 이용하여 광산에서 가장 가까운 항만 및 철도 연결부를 찾아내고 그 시설까지의 최적 경로를 분석하였다. 이러한 분석 기술은 두 지점 간의 최단경로를 찾는 Dijkstra 알고리즘(Dijkstra, 1959)을 기반으로 하고 있으며, 복수의 시설에도 적용할 수 있고, 이동 방향에 따라 구별하여 분석할 수 있다. 분석을 통해 가장 가까운 시설을 찾으면 결과물로서 해당 시설과의 최적 경로를 표시하고 각 경로에 대한 비용을 산출할 수 있다. 이때 ‘최적의 경로’는 상황에 따라 다른 의미가 있을 수 있다. 최적의 경로는 가장 빠르거나 가장 짧거나 혹은 가장 경치가 좋은 경로일 수 있으며 거리, 시간, 그 외의 요소를 분석의 목적에 따라서 적합한 비용으로써 선택할 필요가 있다(ESRI, 2019). 즉 최적 경로 분석은 운송비용 혹은 가중치가 할당된 복수의 경로 중 최소한의 비용을 소모하는 경로를 찾아내는 분석법이다. 예를 들어 Fig. 3의 경우, 광산에서부터 항만까지 거리가 가장 짧은 경로는 2번 도로지만 고속도로에서 더 빠르게 이동할 수 있다면 1번 경로와 2번 경로가 시간상으로는 같은 비용을 가질 수 있다. 3번 경로의 경우에는 거리상 비용은 2번 경로보다 더 크지만, 철도를 통해 빠른 이동이 가능하다면 시간상으로는 가장 적은 비용이 드는 최적의 경로가 될 수 있다.

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Fig. 3.

Conceptual diagram of optimal route analysis from mine to port.

본 연구에서는 광산 포인트 자료를 출발지점으로, 철도 연결부와 항만을 도착 지점으로 설정하였다. 그 외의 변수로서 비용한계를 설정하여 거리가 멀거나 접근성이 떨어지는 광산은 분석에서 제외할 수 있으나, 본 연구에서는 전체적인 연결성을 확인하는 것을 주목적으로 하므로 이는 고려하지 않았다. 지역의 특성상 철도역에 대한 정보가 부족하여 광산물을 도로에서 철도로 옮기는 위치를 정확하게 고려하지 못하였다. 이를 보완하기 위해 공간적으로 도로와 철도가 인접하는 부분에서 광산물의 전달이 가능한 것으로 가정하였다. 또한, 도로와 철도는 경로마다 상태가 다르고 운행 가능한 속도가 다를 수 있으나 자료의 한계로 인해 이를 반영할 수 없었다. 특히 지형 경사는 차량과 철도의 이동속도에 영향을 줄 수 있는 요소이지만 북한 전역에 걸친 고해상도 수치고도모델(Digital Elevation Model) 취득에 어려움이 있어 본 연구에서는 지리적인 위치만을 분석을 위한 변수로 고려하였다. 다만 북한은 도로망 포장률이 매우 낮고 노후화되어 대량 수송에 적합하지 않은 것으로 알려져 있으므로(KDB Industrial Bank, 2015), 거리만 고려한 분석과 함께 도로에 철도보다 높은 비용을 할당한 분석 또한 수행하고 그 결과를 비교하였다. 북한의 화물수송은 철도가 약 90%의 비율을 차지하고 수송원가도 차량의 약 34%로 알려져 있다(북한정보포털). 본 연구에서는 이를 고려하여 도로에 3배 높은 비용을 설정함으로써 같은 조건이라면 철도를 통한 경로가 선택될 수 있도록 하였다.

광산과의 연결성이 좋은 항만 및 철도 연결부 분석

북한과의 광물자원 교류가 이루어지더라도 모든 항만과 철도를 개방하는 것은 현실적인 어려움이 있다. 따라서 광산과의 접근성이 좋은 항만 및 철도를 먼저 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 ArcGIS의 location-allocation 분석기능을 이용하여 항만과 철도 연결부의 광산 연결성에 대한 입지 평가를 수행하였다. Location-allocation 분석은 재화와 서비스를 제공하는 시설(facility)과 이를 소비하는 수요지점(demand point)을 고려하여 재화를 가장 효율적으로 공급하는 방식을 찾는 기법이다. 예를 들어 구급차가 정해진 시간 내에 가장 많은 환자에게 접근할 수 있는 긴급구조센터의 위치나 소매점으로 제품을 최소 비용으로 운송할 수 있는 제조공장의 위치를 분석하는데 활용될 수 있다(ESRI, 2019). 이때 긴급구조센터나 제조공장이 시설에 해당하며 환자나 소매점은 수요지점에 해당한다. 본 연구에서는 운송수단을 제공한다는 관점에서 항만 및 철도 연결부는 시설에 해당하며, 광산은 수요지점에 해당한다.

Location-allocation 분석은 새로운 시설을 설치하기 위한 후보 지역(candidate)을 선정할 때에도 활용할 수 있으나 본 연구에서는 현실성을 고려하여 기존 시설들의 광산에 대한 접근성을 평가하였다. 이때 각각의 광산에 대한 접근성을 평가하기 위해서는 Fig. 3의 최적 경로 분석의 개념이 활용되며, 특정 시설이나 광산에 가중치를 부여할 수도 있다. 만약 어떠한 항만을 특정 광종에 대해서 특화해서 개방할 때는 분석에 이를 반영할 수 있다. 예를 들어 Fig. 4에 표시된 광산은 항만 B와 거리상 연결성이 가장 좋지만, 이 광산의 광종을 항만 A에서 주로 무역한다면 항만 A로 할당이 이루어진다. 이외에도 광산이나 항만의 규모와 중요성 등을 가중치로 고려할 수 있으나, 지역의 특성상 제한된 정보만을 확보할 수 있었다. 따라서 자료의 한계로 인해 편향된 정보를 입력한다면 결과의 불확실성이 커질 수 있다고 판단하여 본 연구에서는 지리적인 위치 외의 변수는 제외하고 분석하였다. 이때 location-allocation 분석에서도 closet facility 분석과 같이 도로에 3배 높은 비용을 적용하였다.

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Fig. 4.

Conceptual diagram of location-allocation analysis for facilities with good connectivity. (a) the result considering only cost and (b) the result considering mine of specific group.

연구결과 및 토의

북한의 광산들을 대상으로 가장 가까운 시설(항만, 철도 연결부)을 찾고 해당 시설까지의 최적 경로를 분석하였다. Fig. 5(a)는 최적 경로 분석의 예시로서 북한의 대표적인 광산중 하나인 검덕 아연광산과 혜산청년 동광산에서 가장 가까운 시설까지의 최적 경로를 보여준다. 파란색 굵은 선은 도로의 노후화를 고려하여 도로에 2배 높은 비용을 할당한 분석 결과이며, 녹색 굵은 선은 도로와 철도에 같은 비용을 할당한 분석 결과이다. 즉, 녹색 굵은 선은 도로와 철도를 구분하지 않고 거리상 가장 짧은 최단경로를 나타내며, 일부 경로를 제외하고는 파란색 굵은 선과 큰 차이를 보이지는 않았다. 검덕광산과 혜산청년광산은 모두 단천항에서의 접근성이 가장 좋은 것으로 나타났다. 이처럼 Fig. 5(a)의 경우에는 비용을 할당하는 방식이 결과에 큰 영향을 끼치지 않았다.

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Fig. 5.

Results of optimal route analysis from the mine to the nearest transport infrastructure according to cost setting option. (a) Hyesan mine and Geomdeok mine, (b) coal mine.

그러나 Fig. 5(b)는 비용 산정 방식에 따라 결과에 차이가 생기는 사례를 보여준다. 남북한의 접경 부에 있는 한 석탄광산은 도로와 철도를 구분하지 않을 때 경원선 연결부가 가장 가까운 시설로 나타났다. 그러나 도로에 더 높은 비용을 할당하는 경우에는 철도 연결성이 좋은 원산항이 접근성이 더 좋은 것으로 분석되었다. 광산에서 교통 인프라로 접근하는 과정은 도로를 통해 철도로 이동한 후에 철도를 통해 항만 및 연결부로 운송되는 형태를 보인다. 이처럼 closest facility 기반의 최적 경로 분석을 수행하면 먼저 각 광산에서 가장 가까운 시설과 그 경로를 분석할 수 있다. 북한 전역에 분포하고 있는 광산들의 관점에서는 그물망처럼 널리 분포하는 도로를 통해 광산물이 철도로 접근한 후에 항만 등의 시설로 운송될 수 있음을 확인할 수 있다.

9개의 항만과 3개의 철도 연결부를 포함한 총 12개 시설을 대상으로 Location-allocation 기반의 광산 연결성을 분석하였다. 몇 개의 시설을 선정하는지에 따라 결과가 달라지기 때문에 본 연구에서는 1개부터 4개까지의 시설을 선정하는 경우를 가정하고 분석을 수행하였다.

Table 2는 분석 대상이 되는 철, 동, 연·아연, 알루미늄, 우라늄, 희토류, 몰리브덴 광산에 대해 개별적으로 분석한 결과와 전체 광산을 동시에 고려했을 때의 분석 결과를 보여준다. Fig. 6은 3개의 시설을 선정한 경우를 대표로 가시화한 예시이며, 선정된 시설과 이에 배분된 광산은 직선으로 연결하여 표시하였다. 분석과정에서 선정되지 않은 시설인 선봉항, 나진항, 남포항, 경원선 연결부는 Table 2에서 제외하였다. 예를 들어 철광산의 경우를 살펴보면, 1개의 시설을 선택할 경우 송림항이 36개 철광산에 대한 종합적 연결성이 가장 좋게 나타났으며 2개의 시설을 선정한다면 36개 중 16개 광산이 단천항으로 배분되어 송림항과 더불어 우수한 연결성을 보이는 것으로 나타났다. 3개의 시설을 선정하는 경우 단천항으로 연결된 광산중에서 일부가 청진항으로 배분되었으며 4개의 시설을 선정하는 경우에는 송림항에 연결된 광산중에서 일부가 해주항으로 배분되었다. 이러한 결과는 철광산의 경우 대체로 서부와 동부에 고르게 분포하고 있기 때문으로 판단된다. 동광산의 경우에는 단천항이 가장 높은 접근성을 보였으며 단천항 주변부에 주로 동광산이 분포하고 있기 때문이다. 연·아연 광산의 경우에는 1개의 시설만 선정하면 원산항이 종합적 접근성이 가장 좋았으나, 2개 이상의 시설을 선정할 때는 송림항과 단천항, 흥남항 등으로 배분되는 것으로 나타났다. 알루미늄과 우라늄 광산은 개수가 적고 서부와 남부에 분포하기 때문에 시설을 4개까지 선정할 수 없으며, 송림항과 경의선 연결부의 접근성이 좋은 것으로 분석되었다. 몰리브덴 광산은 1개 시설로는 원산항이 선정되었지만, 시설의 개수가 커지면 흥남항과 송림항을 선정하는 것이 더 유리한 것으로 나타났다.

Table 2. The result of connectivity analysis of mines to major transportation infrastructures (port and railway junction) through location-allocation analysis

Element Number of chosen facilities Number of connected mines according to facility
Port Railway junction
Cheongjin Dancheon Heungnam Wonsan Songlim Haeju Gyeongui Donghae
Fe 1 36
2 16 20
3 5 11 20
4 5 11 12 8
Cu 1 12
2 11 1
3 1 10 1
4 1 9 1 1
Pb·Zn 1 33
2 15 18
3 7 10 16
4 6 3 8 16
Al 1 8
2 1 7
3 1 5 2
4 1 5 2
U 1 4
2 2 2
3 2 2
4 2 2
REE 1 10
2 5 5
3 1 4 5
4 1 4 4 1
Mo 1 14
2 8 6
3 2 6 6
4 2 5 6 1
Total 1 117
2 53 64
3 42 16 59
4 8 34 16 59

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Fig. 6.

Results of selected three facilities with good connectivity to the mine using location-allocation analysis. (a) iron mine, (b) copper mine, (c) lead·zinc mine, (d) aluminum mine, (e) uranium mine, (f) rare earth element mine, (g) molybdenum mine and (h) total mine.

광종을 고려하지 않고 전체 광산에 대한 접근성을 분석할 때는 송림항, 단천항, 원산항, 청진항 순으로 광산과의 연결성이 좋은 것으로 분석되었다. 즉, 서부의 광산은 대부분 송림항으로 연결되는 반면에, 남북으로 길게 분포하는 동부의 광산은 단천항, 원산항, 청진항으로 나뉘어 연결되는 것이 효과적인 것으로 판단된다. 분석과정에서 서부의 남포항은 선정되지 않았지만, 남포항과 송림항은 지리적으로 매우 가까이 위치하기 때문에 남포항 대신 모든 광산이 송림항에 배정된 것이다. 따라서 두 항 사이에는 지리적 접근성에 큰 차이가 없다는 것을 인지할 필요가 있으며 실제로 두 개의 항을 통해 교류하고자 한다면 지리적 접근성 외에 다른 요인들을 고려할 필요가 있다.

결 론

본 연구에서는 향후 북한과의 광산물 교류를 대비하여 북한의 광산 및 교통 인프라의 공간적 분포를 파악하고 GIS를 이용한 운송 네트워크 분석을 수행하였다. 다양한 광산정보를 통합하여 533개 광산에 대한 GIS 데이터베이스를 구축하였으며 그중에서 국내 산업 수요가 높은 대표 광물을 대상으로 분석하였다. 광산물 운송의 이동통로가 되는 도로와 철도의 GIS 자료를 구축하기 위해서는 Open Street Map의 자료를 전처리하였으며, 부족한 자료는 디지타이징 작업을 통해 직접 구축하였다. 광산에서 가장 가까운 항만 및 철도 연결부까지의 최적 경로를 분석한 결과, 그물망처럼 널리 분포하는 도로를 통해 광산물이 철도로 접근한 후에 항만 등의 시설로 운송될 수 있음을 확인하였다. 또한, 육상 운송 경로를 바탕으로 Location-allocation 분석을 수행하여 남북 철도 연결부 및 항만 교역 후보지의 광산 접근성을 평가하였다. 광종에 따라 광산 분포가 다르므로 결과에 차이가 있지만, 전반적으로 서부의 광산은 송림항과 연결성이 좋고, 동부의 광산은 단천항, 원산항, 청진항으로 나뉘어 연결될 수 있음을 확인하였다.

본 연구는 지역의 특수성으로 인해 자료의 정확도와 정밀도에 있어 한계가 있으며 이는 분석의 정확도를 떨어뜨리는 요인이 될 수 있다. 또한, 광산이나 항만의 규모와 중요성, 철도 연결부의 상태, 수상 운송비용 등에 대한 정보는 취득할 수 없거나 부분적으로만 취득할 수 있으므로 본 연구에서는 지리적인 접근성만을 분석하였다는 한계점이 존재한다.

그럼에도 본 연구의 결과는 북한 광산과 교통 인프라의 연결성을 확인하고 공간적 특성에 대한 이해를 넓힘으로써, 추후 남북 광산 개발 협력 재개 및 투자, 자원교류 시작 시 인프라 확충과 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다. 향후 더욱 정확하고 정밀한 자료의 활용이 가능해진다면, 개별 도로와 철도 노선의 노후 정도, 운행 가능 속도 등을 고려할 필요가 있다. 또한, 본 연구에서는 개별 광산의 중요도를 모두 동등하게 고려하였으나 광산의 규모나 중요도, 운영현황 등의 세부정보를 반영할 수 있을 것이다. 이에 더해 인구, 도시 분포, 지형 경사 등 지리적·지형적 요인을 함께 고려한다면 분석의 정확도를 향상할 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgements

본 연구는 2019년도 서울대학교 통일평화연구원의 재원으로 통일기반구축사업의 지원을 받아 수행된 결과물임.

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