서 론

전 세계적으로 2050년 탄소중립 목표를 달성하기 위해 선진국을 중심으로 기존 화석연료에서 신재생에너지로의 에너지 전환이 가속화되고 있다. 특히, 해상풍력발전은 높은 발전 잠재력과 경제적 이점으로 덴마크, 중국, 독일 등 여러 국가에서 정부 주도의 보급 확대가 이루어지고 있다(Seo et al., 2024). 세계풍력에너지협회(global wind energy council, GWEC)에 따르면 향후 10년(2024~2033년)동안 국제적으로 새로운 해상풍력발전 용량이 410 GW 이상 추가될 것으로 전망되며, 이 중 한국을 포함한 아시아 태평양 지역은 총 215 GW의 신규 해상풍력발전 용량이 추가될 것으로 예상하였다(Fig. 1). Fig. 2는 동일기간 동안의 해상풍력 누적 설치용량을 나타낸 것으로, 2023~2028년까지 연평균 성장률(compound annual rate, CAGR) 24% 수준으로 빠른 성장을 보이며 이후 2029~2033년에는 8%의 성장률로 완만한 성장세로 접어드나, 전체 해상풍력발전 시장은 지속적으로 성장하는 추세를 보인다(GWEC, 2024). 국내의 경우, 2025년에 발표된 ‘제11차 전력수급기본계획’을 바탕으로 2030년까지 14.3 GW 수준의 해상풍력발전단지 준공을 목표로 개발 추진 중이며, 현재 총 224.5 MW 용량의 해상풍력(탐라, 영광, 전북서남권, 한림 해상풍력)이 상업 운전 중에 있다(Fig. 3; Ministry of Trade, Industry and Energy, 2025).

Fig. 1.

Total offshore wind added between 2024 and 2033, Asia Pacific (GWEC, 2024).

Fig. 2.

New offshore wind installations, Asia Pacific (MW) (GWEC, 2024).

Fig. 3.

Status of offshore wind power in South Korea (modified from the Offshore Wind Energy Roadmap; Ministry of Trade, Industry and Energy, 2025).

지구물리탐사는 탄성파, 음향파, 전기·자기장, 중력 등 다양한 지구물리학적 특성을 비파괴적 방식으로 측정하여 지층의 구조적 특성과 물성을 간접적으로 규명하는 기술로, 넓은 면적을 효율적으로 커버할 수 있다는 점에서 높은 활용 가치를 가진다. 전통적으로는 석유·가스 탐사, 지진재해 평가, 지반공학 등에서 활발히 활용되어 왔으며, 최근에는 해양 토목 및 해상풍력 분야에서도 필수적인 사전 조사 도구로 자리 잡고 있다.

해상풍력발전단지 개발 시 해저지형 및 해저지층 특성은 터빈 하부 지지구조물 설치, 해저 케이블 매설 등 주요 기초 설계에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소로 작용한다. 특히 부정확한 지질 조건의 해석은 케이블 재시공, 유지보수 비용 증가, 전력 생산 지연 등의 문제를 야기하며, 이는 프로젝트 전반에 걸친 재정적 위험으로 이어질 수 있다(Griffiths and Noel, 2024). 이러한 리스크를 최소화하고 최적의 설계 및 시공 전략을 수립하기 위해서는 지구물리탐사를 통한 정밀한 해저지형 및 지층 조사가 필수적으로 요구된다(North, 2019). 또한, 시공 과정에서 예기치 않은 지질학적 장애물이나 복잡한 해저지형은 작업자 안전을 위협하고 장비 손상 및 공정 지연을 초래하는 인적·시간적 재해로 이어질 수 있다(Huang et al., 2024; Mou et al., 2021). 이에 따라 잠재적 위험 요소를 사전에 식별하고 회피 가능한 설계 대안을 마련하기 위해서도 지구물리탐사는 필수적인 역할을 수행한다.

본 논문에서는 해상풍력발전단지 개발 시 활용되는 지구물리탐사 기술의 개요를 제시하고, 최근 연구 동향 및 실제 적용 사례를 통해 기술의 활용 가능성과 발전 방향을 고찰하고자 한다.

해상풍력발전단지개발 개요

풍력 발전이란 풍력 터빈을 이용하여 바람의 운동에너지를 전기에너지로 변환하는 기술로, 설치 장소에 따라 육상풍력과 해상풍력으로 구분된다(Seo et al., 2024). 해상풍력발전단지(OWF, offshore wind farm)는 전기를 생산하는 풍력터빈, 타워를 지지하는 하부구조물, 생산된 전기를 육지로 송·변전하는 송전시스템(해저케이블, 해상변전소)으로 구성되어 있다(Korea Institute of S&T Evaluation and Planning (KISTEP), 2022). 해상풍력발전은 육상에 설치되는 풍력발전과 동일하게 타워 위에 발전기와 회전체가 설치되지만, 타워를 고정시키는 하부구조물이 추가되며, 하부구조물에 따라 고정식 및 부유식으로 분류된다. Fig. 4(a)에서 (d)에 해당하는 고정식은 설치가 용이하고 운영관리비가 비교적 낮으며 대단지 조성이 가능하다는 장점이 있으나, 높은 설치 비용과 바다 연안 생태계 훼손 및 민원 발생(어업권 분쟁) 등의 단점이 존재한다. 부유식의 경우, 해저면 직접 고정 방식 대비 특정 지반 조건에서의 민감도가 낮아 원해(far offshore) 및 심해에 설치 가능하며, 이로 인해 넓은 해역을 활용한 대단지 조성에 유리한 조건을 갖추고 있다. 그러나 육지에서 원거리에 설치되므로, 발전기를 송배전망에 연결하는 데 사용되는 그리드 비용(grid cost)이 상대적으로 높으며, 높은 초기 설치비용으로 인해 경제성 확보가 필요하다는 단점이 있다(Fig. 4 (e)-(h); Pham et al., 2021; Korea Institute of S&T Evaluation and Planning (KISTEP), 2022).

Fig. 4.

Types of offshore wind power generation (a) gravity base, (b) monopile, (c) jacket, (d) tripod, (e) tension leg platform (TLP), (f) semi-submersible, (g) spar, (h) barge (Seo et al., 2024).

해상풍력발전개발 시 터빈을 지지하기 위한 하부구조물은 수심 및 해저지반의 특성 등의 영향을 복합적으로 고려하여 설계해야 한다(Kyung, 2024). 국내 해역은 동해, 서해(황해), 남해로 나눠지며 각 해역별 해저지반 및 해양 특성 차이가 존재한다. 따라서, 각 해역 특성에 따라 해상풍력개발단지의 유형 또한 상이하다. 먼저 서해는 전 지역이 대륙붕으로 이뤄져 있으며, 평균수심 45 m로 수심이 낮고 전역이 완만하며 대체로 평탄하다. 이에 따라 서해에서는 고정식 해상풍력 방식으로 전북 서남권 해상풍력, 영광풍력 발전단지가 개발되고 있다. 다음으로 남해는 대체로 평탄하나 서해에 비해 경사가 급하고, 평균 수심은 약 71 m 정도이며 제주도 부근은 남동쪽으로 내려갈수록 수심이 깊어진다. 이러한 특징을 기반으로 남해 또한 고정식 해상풍력 유형으로 탐라해상풍력이 상업 운전되고 있다. 마지막으로 동해의 경우, 평균수심은 1400 m로 수심이 깊으며, 대륙붕이 좁고 해저지형이 급경사를 이룬다. 다른 해역에 비해 동해는 수심이 깊은 것이 큰 특징으로 심해 설치가 가능한 부유식 해상풍력발전단지 개발이 추진되고 있으며, 귀신고래 1, 2, 3 부유식 해상풍력, 반딧불 부유식 해상풍력, 문무바람 1, 2, 3 부유식 해상풍력, 한국 부유식 해상풍력, 이스트블루파워 부유식 해상풍력, 해울이 1, 2, 3 부유식 해상풍력, 동해1 부유식 해상풍력발전단지 등이 발전사업허가를 취득한 상태이다(National Geographic Information Institute, 2020; HI Investment & Securities, 2023).

이러한 해상풍력발전단지 구축을 위한 개발업무 흐름도를 Fig. 5 좌측에 도시하였다. 해상풍력발전 프로젝트는 크게 계획, 부지 확보, 허가 및 전력 판매 계약, 승인, 재정 확보, 건설, 운영, 해체 순으로 진행된다. 첫 번째 계획(planning) 단계는 프로젝트가 처음 구상되는 단계로 풍력발전 부지로서의 적합성을 판단하며, 특정 부지에 대한 공식적 절차가 시작된다. 부지 확보(site control)는 프로젝트 개발자가 특정 부지에 대한 임대권이나 계약을 확보하는 단계이며, 단계 완료 후 해당 부지에서의 풍력발전 개발 권리를 갖게 된다. 허가 및 전력 판매 계약(permitting and offtake pathway)은 정부에 건설 및 운영 계획(construction and operation plan, COP)에 대한 허가를 신청하는 단계이며, 전력 판매 계약을 논의하는 단계이다. 승인(approved)은 정부로부터 건설 활동 진행에 대한 최종 허가를 받는 단계이며, 본격적인 건설이 시작된 것은 아니나 공식적으로 개발이 승인된 상태를 의미한다. 재정 확보(financial close)는 프로젝트에 대한 자금 조달을 마무리하는 단계로 주요 계약(건설, 공급 계약)이 체결된다. 건설(under construction) 단계에서는 풍력터빈과 관련 인프라를 설치한다. 설치가 끝나면 풍력발전기가 전력망과 연결되어 운영(operating)이 시작된다. 마지막으로 프로젝트 수명이 다하여 운영이 중단되면 풍력발전단지가 해체(decommissioned)되고, 부지가 원상태로 복구된다(Fig. 5; McCoy et al., 2024).

Fig. 5.

Exploration flowchart by offshore wind farm development stage and purpose (The yellow-colored portion is geophysical exploration) (McCoy et al., 2024).

해상풍력발전 개발 업무 단계 중 부지 확보 및 운영 단계에서 다양한 지구물리탐사가 활용되며, 단계별 활용되는 지구물리탐사는 Fig. 5우측에 노란색으로 나타내었다. 먼저, 부지 확보 단계에서는 해상풍력발전단지 개발을 위한 부지를 선정하고 하부지지구조물 설치를 목적으로 부지 조사(site survey)가 이뤄진다. 또한, 발전기를 통해 만들어진 전력을 송전할 해저전력케이블 설치를 위해 경과지 조사(route survey)가 수행된다. 부지 조사와 경과지 조사의 주 목적은 해상풍력을 위한 장비들이 설치될 해저의 지형과 지층의 정보를 얻는 것이다. 해저지형조사를 위해서는 주로 다중빔 음향 측심기(multibeam echo sounder)와 측면 스캔 소나(side scan sonar)가 활용되고, 해저지층조사에는 탄성파탐사(seismic survey)와 자력탐사(magnetics survey)가 활용된다. 탐사의 목적에 따라 적절한 지구물리탐사 기법이 선정되며, 이후 자료의 획득과 해석 과정을 거쳐 각 탐사자료는 지반공학적 자료와 통합된다. 이러한 통합 분석을 통해 대상 지역의 지반 특성을 종합적으로 반영한 그라운드 모델(ground model)이 구축된다(Power et al., 2011).

해상풍력발전단지개발을 위한 지구물리탐사 최신기술 및 적용 사례

부지 조사 및 경과지 조사

부지 조사는 지형(bathymetry) 및 지질(geotechnical) 특성을 정밀하게 분석하는 과정으로, 해상풍력발전에서는 부지선정 및 터빈 기초 설계를 위해 수행된다. 또한, 풍력발전기를 통해 생성된 전력을 전달하기 위한 장치로 해저 파이프라인 혹은 전력 케이블 설치를 위한 조사 과정이 필요하며, 이를 경과지 조사라 한다. 경과지 조사는 해저지형 및 특성, 해저 하부의 퇴적층 조성, 장애물(debris) 조사, 기존 해저 구조물 위치 확인 등을 목적으로 수행된다(Lekkerkerk et al., 2006).

해저지형조사

다중빔 음향 측심기(multibeam echo-sounder, MBES)는 송신기 배열(projector array)에서 넓은 부채꼴 형태의 음향 펄스를 특정 주파수에서 방출하고, 수신기 배열(hydrophone array)이 반사된 신호를 수신하여 여러 빔을 형성하는 빔포밍(beamforming) 기법을 사용하여 횡단 방향으로 빔을 생성하는 장비이다(Fig. 6(a); Wu et al., 2021). 주로 경과지 조사 및 해저지형 측량에 사용되며, 케이블 매설 상태 및 노출 여부 등의 정보를 확인하는 데 사용된다(Offshore Wind Programme Board, 2015).

Fig. 6.

Application of MBES: (a) illustration of MBES in use and (b) assessment results (Feng et al., 2025).

Feng et al.(2025)은 해상풍력터빈 기초 구조물 주변의 침식(scour)을 평가하기 위해 해저지형조사 기법 중 하나로 다중빔 음향 측심기를 적용하였다. Horns Rev 및 North Sea 해역의 해상풍력단지를 대상으로 기초 구조물 설치 전후 총 5차례의 MBES 조사를 수행하였으며, 그 결과 침식 보호층 손실 및 지반 침식 심화 현상이 확인되었다(Fig. 6(b)). 이를 통해 MBES가 침식 형상 및 깊이에 대한 정량적 정보를 제공함으로써, 해상풍력터빈 기초 구조물 주변의 침식 현황을 평가하고, 침식 보호층의 변화 감시 및 해저지형 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 입증하였다.

측면 스캔 소나(side scan sonar, SSS)는 해저 가까이에서 저각도 음파를 발사하여 그림자 효과(shadow effect)를 통해 해저면을 영상화 하는 장비로, 퇴적물 유형, 암반 노두(rock outcrop), 해저지형, 케이블 노출 조사에 활용된다(Offshore Wind Programme Board, 2015).

해상풍력발전단지의 해저 전력케이블 매설 및 기초 구조물 설치 시, 해저 암괴(boulder)는 설계적 제약을 유발할 수 있는 주요 위험 요소 중 하나이다. 이에 따라, 고해상도 측면 스캔 소나를 활용한 암괴 탐지 기술의 자동화가 주목받고 있다. Christensen et al.(2021)은 ATLAS MARIDAN사의 자율무인잠수정(Autonomous Underwater Vehicle, AUV) SeaCat AUV와 EdgeTech 사에서 개발한 EdgeTech 2205 SSS 장비를 이용하여 취득된 대규모 측면 스캔 소나 자료로부터 딥러닝 기반 자동 암괴 탐지 및 분류 기법을 제안하였다. 해당 기법은 Mask R-CNN 기반의 인스턴스 세분화(instance segmentation) 방식을 통해, 암괴 및 그림자 영역을 픽셀 단위로 분할하여 위치, 크기, 신뢰도 등의 메타데이터를 생성하고, 이 정보를 기반으로 후속 필터링 및 보고서 자동 생성까지 가능하게 한다. 특히 수천 개의 암괴를 수 분 이내에 처리 가능하며, 이는 수작업에 비해 수십 배 빠른 속도로, 해상풍력 부지 조사 시 암괴 분포 분석 및 경로 회피 설계에 효과적으로 활용될 수 있다.

해저지층조사

탄성파 탐사 반사법(seismic reflection survey)은 인공적으로 발생시킨 탄성파가 지하 매질에서 굴절 또는 반사되어 돌아오는 신호를 취득하여 석유·가스 및 광물 등의 지하자원의 부존 지역을 파악하는 탐사 방법으로 지층구조와 유사한 단면을 획득할 수 있다는 장점이 있다(Shin et al., 2021). 현재 탄성파탐사는 석유산업뿐만아니라 해상풍력발전단지 개발 분야에도 적용되어, 고해상도 탄성파 탐사(high resolution seismic, HRS), 초고해상도 탄성파 탐사(ultra high resolution seismic, UHRS), 극고해상도 탄성파 탐사(extremely high resolution seismic, EHRS) 등 얕은 지층을 점차 더 높은 해상도로 나타낼 수 있도록 발전하였다(Hill et al., 2024; Table 1; Fig. 7 and Fig. 8).

Fig. 7.

Seismic imaging in the Central North Sea over the same diapir. (a) Conventional exploration seismic data acquired with towed-streamer, dominant frequency ~50 Hz; (b) HR2D data, dominant frequency ~150 Hz; (c) UHR2D data, dominant frequency ~300 Hz (Reproduced with permission from Hill et al. (2024), published by EAGE).

Fig. 8.

EHR2D data acquired with multi-level sparker source in the Central North, dominant frequency ~1500 Hz (Reproduced with permission from Hill et al. (2024), published by EAGE).

최근 근해 석유 탐사, 이산화탄소 지중 저장, 해상풍력 터빈 기초 설계 등 얕은 지층 및 해저면 영상이 필요한 여러 분야에 3D 고해상도 탄성파탐사의 수요가 증가하고 있다. 얕은 지층 및 해저면 영상화를 위해서는 근거리 오프셋(near offset)의 정밀한 공간 샘플링이 중요하다. 이와 관련하여Widmaier et al.(2023)은 해상풍력발전단지 개발을 위한 3D 고해상도 탄성파 탐사의 탐사 정밀도를 향상시키고자 기존 초고해상도 스트리머(streamer) 기술을 광폭 다중 음원(wide-tow multi-source) 방식과 결합한 기법을 제안하였다. Fig. 9의 (a), (b)는 기존 음원 배열(standard quad source array)과 제안된 기법을 적용한 다중 음원 배열(wide-tow triple source array)을 나타낸 것으로, 해당 기법은 기존 음원 배열(음원 간격: 12.5 m, 스트리머 간격: 50 m) 대비 다중 음원 및 스트리머 간격을 10 m, 6.25 m로 더 좁게 배열함으로써 더 많고 균일한 근거리 자료를 확보할 수 있다(Fig. 9(c), (d)). Fig. 10(b)는 제안된 기법을 적용해 얻은 탄성파탐사 자료이며, 기존 방식을 통해 얻은 탐사자료인 Fig. 10(a)에 비해 탐사 데이터 품질이 향상된 것을 확인할 수 있다.

Fig. 9.

(a) standard quad source array; (b) wide tow triple source array; (c) Offset distribution using (a); (d) Offset distribution using (b) (Reproduced with permission from Widmaier et al. (2023), published by EAGE).

Fig. 10.

Comparison of shallow imaging between legacy dual-source (a, c) and wide-tow triple-source survey (b, d). Note improved continuity and reduced footprint in the data (orange arrows) (Reproduced with permission from Widmaier et al. (2023), published by EAGE).

해상풍력발전단지 개발 시, 안정적인 터빈 기초 설치를 위해서는 얕은 지층 경계에 대한 정밀한 정보 확보가 필요하다. 이를 위해 최근에는 전용 데이터 획득(dedicated acquisition) 방법을 통해 1 m 이하의 해저 지층 해상도를 구현할 수 있는 초고해상도 탄성파탐사가 활용되고 있다. 초고해상도 탄성파 탐사자료의 해상도를 완전히 활용하기 위해서는 해상 상태(sea state) 및 항법(navigation)의 불확실성을 보정하는 데이터 처리 및 영상화 기법을 적용하는 것은 필수적이다. 관련 연구로 Li et al.(2023)은 자료처리, 속도 모델링 및 역산을 통해 초고해상도 탄성파 탐사자료의 품질을 향상시킴으로써 얇은 해저지층 경계 및 암괴를 식별하였다. 자료처리 과정으로 고스트(ghost) 에너지 제거, 웨이블릿(wavelet) 보정, 다중반사파 제거 및 심도 구조보정(depth migration)을 수행하였으며, 이를 통해 주파수 대역폭을 확장시켜 탐사자료의 해상도를 향상시킴으로써 얇은 지층 경계를 좀 더 정밀히 식별하였다(Fig. 11). 또한 속도 모델링 및 역산을 통해 지층 내 이상체를 속성 기반으로 파악하였다(Fig. 12).

Fig. 11.

Comparison between legacy (a, b) and reprocessing (c, d) of 2D UHR acquisition. Thin details can be observed with reprocessing honoring full acquired resolution (Reproduced with permission from Li et al. (2023), published by EAGE).

Fig. 12.

Final image (a), overlaid with velocity field obtain through tomography (b). This is the input of the acoustic velocity inversion (c) (Reproduced with permission from Li et al. (2023), published by EAGE).

Olarewaju(2024)는 3D 고해상도 탄성파 탐사자료 역산 결과와 지반 물성 자료를 통합하여 해상풍력발전 기초 설계를 위한 그라운드 모델링을 수행하였으며, 이를 기반으로 지반 위험 요소(geohazard)를 식별하였다. Sørlige Nordsjø II 지역에서 수행된 고해상도 탄성파 탐사자료를 해석하여 해저 수로(channel), 지하가스, 암괴 등 해상풍력발전단지 건설에 위험이 되는 지반 요소를 식별하였다. 또한, 탄성파 탐사자료 역산을 통해 밀도 및 P파 속도를 도출하였으며, 이를 vibrocore 자료와 비교하여 자료를 좀 더 정밀하게 보정하였다.

Durot(2023)은 네덜란드 남부 북해의 해상풍력단지에서 초고해상도 3D 탄성파 탐사(UHRS)자료를 통해 얕은 지층에서의 제4기 빙하 퇴적 구조를 해석하였으며, 지질학적 위험 요소를 정밀하게 파악하여 해저 지층의 안정성을 평가하였다(Fig. 13).

Fig. 13.

(a) Z value; (b) 3D UHRS data; (c) root mean square (RMS); (d) Spectral Decomposition showing a dewatering process known as a tunnel valley (Reproduced with permission from Durot (2023), published by EAGE).

Wenau et al.(2022)은 해저 암괴와 같은 해상풍력발전 기초 설계의 위험 요소를 탐지하기 위해 탄성파 회절 영상(seismic diffraction imaging)을 활용한 초고해상도 탄성파 측정 시스템인 Manta Ray G1을 개발하였다(Fig. 14(a)). 해당 시스템은 독일 발트해 해역의 풍력터빈 기초 예비 부지에 실제 적용되어, 암괴 탐지에 효과적임을 입증하였다. Fig. 14(b)는 취득된 자료에 회절파 기반 영상처리를 수행하여 회절 강도를 시각화한 결과로, 색상은 각 지점의 탐지 신뢰도를 나타낸다. 이러한 결과는 초고해상도 2D 탄성파탐사 반사법 자료와 함께 해석되어, 암괴 위치, 매몰 깊이 및 탐지오차 범위를 도출하였으며, 그 결과를 설계 최적화 및 시공 리스크 제거를 위한 의사결정 자료로 사용하였다(Fig. 14(c)).

Fig. 14.

(a) Manta Ray G1 system; (b) diffraction data processing results; (c) boulder detection results (Reproduced with permission from Wenau et al. (2022), published by EAGE).

천부지층탐사(sub-bottom profiling, SBP)는 탄성파 탐사의 일종으로 매우 높은 주파수의 음원을 이용한다(Shin et al., 2006). 이때, SBP 장비는 핑거(pinger) 또는 첩 소나(chirp sonar)라고도 불리며, 해저면 아래의 천부지층을 조사하는 데 사용된다. 다양한 주파수 및 출력이 제공되며, 조사 목적에 따라 적절한 시스템을 선정해야한다. 천부지층탐사는 해저 퇴적물 특성과 깊이뿐만아니라 해저전력 케이블 매설을 위한 위치 및 매설 깊이를 제공할 수 있으며, 고해상도 천부지층탐사는 약 5 m 깊이의 천부 해저지층에 대한 정보를 제공할 수 있다(Offshore Wind Programme Board, 2015).

기존 천부지층 탐사자료 내의 암괴 신호를 해석하는 작업은 숙련된 전문가의 수작업으로 이뤄지며 상당히 많은 시간이 소요된다. 해상풍력발전 프로젝트의 대형화 추세에 따라 해석해야 할 자료의 양 또한 급증하면서 인공지능(artificial intelligence, AI)을 통한 자동 암괴 탐지 기법의 필요성이 대두되었다. 이와 관련된 연구로 Pollecutt et al. (2024)은 Fugro사에서 개발한 기계학습(machine learning) 기반의 자동 하이퍼볼라 신호 탐지 및 추출 도구인 GAIA. Automation을 활용하여 천부지층 탐사자료에 나타나는 암괴 신호 자동 탐지 결과와 효율성을 확인하였다. 본 도구는 천부지층 탐사자료를 입력으로 하여, 하이퍼볼라의 정점 좌표, 지표면으로부터의 깊이, 반사 진폭, 신뢰도(confidence score) 등을 자동으로 산출하며, 그 결과는 CSV 또는 Shapefile형식으로 출력된다. 이후, Fugro-Seistools 소프트웨어를 이용하여 자동 추출 결과를 시각화하고, 자료 품질 검토(quality control, QC) 과정을 통해 최종 해석 정확도를 확보한다.

자력탐사(magnetics survey)는 자력계(magnetometer)를 활용하여 자기장의 차이를 측정함으로써 서로 다른 지층 혹은 물체에 대한 대략적인 정보를 얻는 물리탐사 방법으로, 불발탄(unexploded ordnance, UXO), 케이블, 파이프라인 등 해저 또는 해저 아래에 있는 강자성 물체를 탐지하고 케이블 위치 및 매설 깊이를 확인하는 데 활용된다(Offshore Wind Programme Board, 2015).

아일랜드 해(Irish sea) 영국 연안에 위치한 West of Duddon Sands 해상풍력발전단지의 지구물리탐사 자료를 해석한 결과 남쪽의 해저에서 국지적으로 암반이 드러나는 현상이 발견되었으며, 이 노출 암반(outcropping bedrock)은 기초 설계 및 배치에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 Liingaard et al.(2012)는 해당 암반의 특성 분석을 위해 탄성파탐사 및 자력탐사를 수행하였으며, 그 결과 해당 암반은 제3기(Tertiary) 관입 화성암인 것을 확인하였다. 또한, 다중빔 음향 측심기, 측면 스캔 소나, 탄성파탐사 및 자기장 측정으로 화성암 분포를 확인하였다.

그라운드 모델링(Ground modeling)

해상풍력발전단지를 위한 부지 선정에는 다양한 지질구조, 수심, 해저 기울기, 해저 지형, 지질위험 등이 영향을 미친다. 이러한 정보를 얻기 위해서는 해양기상 자료 수집, 지구물리탐사, 지질 및 지반 샘플링, 현장 시험 및 실험실 시험 등 여러 조사 기법들을 활용하며, 취득된 자료를 효율적으로 통합하고 해석하는 것은 해저 조건의 공학적 중요성을 평가하는 데 필수적이다(Rattley et al., 2017). 이에 따라 Campbell(1984)는 대규모 해상 개발 부지의 해저 조건 예측을 위해 지구물리 및 지반공학 자료를 통합하여 지반 모델을 구축하는 그라운드 모델링 기법을 제시하였다. 제안된 그라운드 모델 개발 단계는 지질, 층서, 단층 구조, 해수면 변화 등을 반영한 초기 모델 개발 후, 고해상도 탄성파 자료 기반의 지층 경계 및 구조를 해석하여 토양 단위의 공간적 연속성을 파악하고, 주요 지점에서의 시추자료를 통해 모델을 보정하는 순서로 진행된다(Fig. 15).

Fig. 15.

Three-dimensional ground model that integrates geophysical, geological and geotechnical information (modified from Velenturf et al., 2021).

Power et al.(2011)은 해상풍력 개발을 위한 그라운드 모델링을 네 가지 단계로 구분하여 점진적으로 발전시킬 것을 제안하였다. 각 단계는 프로젝트의 개발 진행에 따라 구체성과 정밀도가 향상되는 방향으로 구성된다.

첫째, 프로젝트 초기 단계에서 문헌 조사 및 공개된 지질·지반 자료를 바탕으로 구축되는 개념 모델(desk top model)이다. 이 단계에서는 잠재적인 지반 관련 위험요소를 파악하고, 향후 수행할 현장 조사 및 정밀 탐사 계획의 수립에 활용된다. 그러나 이 모델은 예측 기반으로 구성되므로, 후속 단계에서 지속적인 수정과 보완이 필요하다.

둘째, 지질모델(geological model)은 고해상도 지구물리탐사 자료를 기반으로 해저 지층 구조 및 퇴적 환경을 해석하여 구축된다. 주요 목적은 지형 변화, 단층, 고사된 채널(channel) 등 지질학적 위험 요소의 시각화이며, 표층 지형 및 구조 해석에 활용된다. 단, 지구물리 자료 해석의 한계로 인해 해석의 정확도에 제약이 있을 수 있으므로, 지반공학적 조사와의 병행 해석이 요구된다.

셋째, 지반공학 모델(geotechnical model)은 시추, 원위치 시험, 실내 물성시험 등을 통해 지층별 물리적·역학적 특성을 정량화한 모델이다. 이 모델은 전단강도, 침하 특성, 간극수압, 응력-변형률 관계 등의 정보를 포함하며, 구조물 기초 설계를 위한 핵심 자료로 활용된다. 실내 시험과 현장 조건 간의 차이를 고려하고, 지반 조건의 공간적 불균질성도 충분히 반영되어야 한다.

넷째, 최종 설계 모델(engineering model)은 앞선 모든 모델을 통합하여 수치적으로 정량화된 최종 설계용 모델이다. 이 모델은 지반-구조물 간 상호작용을 정밀하게 분석하고, 시공 및 설치 단계에서 직접 활용될 수 있는 형태로 구축된다. 일반적으로 GIS 기반의 3D 지반 모델 형태로 구현되며, 위험 요소의 공간 분포를 시각화하고 정량적 평가를 가능하게 한다. 그러나 통합형 모델이기 때문에, 이전 단계 모델들의 정확도와 품질에 크게 의존하며, 시공 중에도 지속적인 업데이트가 요구된다.

이러한 4단계 그라운드 모델링은 실제 영국 Round 3 해상풍력발전단지 개발 사례에 적용되어, 해저면 및 지하구조를 3D 블록 다이어그램 형태로 시각화하고, 구조물 기초 설계의 타당성을 확보하는 데 기여하였다. 또한 잠재적 위험요소를 조기에 식별함으로써, 프로젝트의 기술적 안정성과 경제성을 동시에 확보하였다.

Mason and Smith(2016)은 프랑스와 영국 간 해저전력케이블 연계 프로젝트인 IFA2 Interconnector를 사례로, 해저전력케이블 설치 시 발생하는 여러 기술적 과제를 제시하고, 그 해결 방안으로 그라운드 모델링을 도입하였다. IFA2 프로젝트에서는 약 204 km에 이르는 케이블 경로 전반에 걸쳐 다양한 지반 조건이 존재했으며, 다음과 같은 주요 과제들이 존재하였다.

1. 지질 조건 불확실성에 따른 조사 계획 수립의 어려움

2. 시료 채취 위치 최적화

3. 지구물리탐사 자료해석을 통한 지질경계 식별의 한계

4. 조사 결과의 전달 및 시각화의 비효율성

이러한 과제를 해결하기 위해 지구물리탐사 및 지반 공학 자료를 통합한 그라운드 모델링을 도입하였으며, 개발 단계는 다음 4단계를 따른다.

1. 사전 탐사자료를 통한 지반모델 구축

프로젝트 착수 전, 기존자료(수심, 해저지형, 지질, 조류, 퇴적환경, 인문환경 등)를 종합하여 예비 그라운드 모델(preliminary ground model)을 구축하는 단계로, 이를 통해 지구물리탐사 장비 선정 및 조사 계획 수립에 활용한다.

2. 지구물리탐사 자료 해석 및 지반조사 기획

초기 지구물리탐사 자료를 해석하여 대략적 지층구조를 파악하고 예비 그라운드 모델과 결합하여 시추 및 코어링 위치를 최적화하는 단계이다. 해당 단계는 지반조사 위치를 전략적으로 선정함으로써 조사 예산의 효율적 운용과 장비 손상 및 작업 지연을 방지하기 위해 수행된다.

3. 현장 지반공학 자료 기반 지질 해석 보완

콘관입시험(cone penetration test, CPT), vibrocore 등의 실측 결과를 반영하여 지구물리탐사 자료의 해석 결과를 보정하고, 지구물리 해석만으로 파악되지 않는 1 m 이하의 얇은 표층 퇴적층의 존재를 확인한다. 이를 통해 그라운드 모델의 정확도를 향상시킴으로써 지질 해석을 강화하고, 케이블 매설 깊이를 보완할 수 있다.

4. 최종 통합 및 지반 조건 구역화(geotechnical zonation)

해석된 지구물리 및 지반공학 자료를 통합하여 지반구역을 설정하는 단계로, 보완된 그라운드 모델을 전체 루트 중심선을 따라 3개의 주요 지반구역으로 구분하고, 이를 다시 총 11개 하위 구역으로 구체화한다. 각 구역에는 대표적인 토양 유형 및 암반 특성 이 정의되며, 이를 통해 구간별 리스크 평가, 설계 인자 도출, 시공 적합성 사전 판단, 시각화 등이 가능해진다. 해당 논문은 IFA2 사례를 통해 그라운드 모델링이 해저 전력케이블 설치 시 다양한 기술적 과제를 해결하고, 지반 조건의 정량적 구역화를 통해 설계 및 시공에 실질적으로 활용될 수 있는 효과적인 접근법임을 보여준다.

Sauvin et al.(2024)는 네덜란드 북해 TNW(Ten Noorden van de Waddeneilanden) 해상풍력발전단지를 대상으로, 지질·지반·지구물리 자료를 통합한 정량적 3D 그라운드 모델을 구축하였다. 이를 통해 현장 조사 자료가 부족한 지역에서도 신뢰성 있는 지반 특성 예측이 가능하도록 하였으며, 초고해상도 탄성파(UHRS) 자료와 CPT, 시추공(Borehole) 자료 간의 통합을 기반으로 토양 단위를 정의하고 CPT 파라미터를 예측하였다. 해당 그라운드 모델 구축을 위해서는 공간 전역에 걸친 CPT 파라미터가 필요하며, CPT 파라미터 예측을 위한 최적의 모델을 선정하기 위해 전역 선형 회귀모델(global linear model)및 지역 선형 회귀모델(local linear model), 음향 임피던스(acoustic impedance) 역산과 인공신경망(artificial neural network, ANN)을 결합한 기계학습 기반 모델(AIANN)의 예측 성능을 비교분석 하였다. 그 결과 기계학습 기반의 AIANN 모델이 가장 높은 예측 정확도로 CPT 파라미터를 예측하였다. 해당 모델은 지층 구조의 시공간적 불연속성과 복잡성을 반영하며, 예측된 CPT 값은 전단강도 및 강성 등 주요 지반 설계 인자 산정에 활용되어 터빈 기초 및 해저케이블 설계의 정밀도 향상에 기여할 수 있다.

결 론

본 논문은 해상풍력발전단지 개발에 활용되는 주요 지구물리탐사 기법을 분석하고, 해저지형 및 지층 특성의 정밀 조사가 풍력 터빈 기초 설계 및 시공 안정성 확보에 있어 지구물리탐사가 수행하는 핵심적인 역할임을 강조하였다. 특히, 고해상도 탄성파 탐사와 같은 최신 해저지층탐사 기술과 지구물리 및 지반공학적 분석을 통합한 그라운드 모델링 기법은 해상풍력발전단지 부지 선정의 정밀도를 높이고, 설계 리스크를 사전 저감하는 데 기여하고 있다. 그러나 현재 해상풍력발전을 위한 지구물리탐사에서는 실시간 데이터 처리의 한계, 심해 및 복잡 지형에서의 탐사 성능 저하, 대형화된 프로젝트에서의 비용 부담 등 기술적 병목점이 여전히 존재한다. 이러한 문제 해결을 위해, 기계학습 기반의 자동 해석 기술은 하이퍼볼라 검출, 지층 분류 등의 과정에서 실시간성과 정밀도를 높일 수 있으며, 원격탐사 기술은 위성, 드론, AUV 등 다양한 플랫폼을 통해 광범위하고 접근이 어려운 해역의 탐사 효율성을 향상시킬 수 있다. 또한 장기적으로는 기계학습이 축적된 데이터를 기반으로 예측모델을 생성하고, 원격탐사가 이를 실시간 반영함으로써 지능형 탐사 시스템 개발도 가능할 것으로 사료된다. 이에 따라 향후에는 기계학습, 원격탐사, 다중센서 융합 기술과 같은 첨단 기술의 통합을 통해 탐사-설계-시공의 연계를 강화하고, 해상풍력발전단지의 안정적 구축과 운영 효율성 제고에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.