하상퇴적물의 공간적·통계적 분석을 통한 남부 태백산 광화대 지역의 지구화학적 이상대 평가
김성민1)· 서장원2)· 이희욱1)· 김진솔1)· 조성준3)· 박형동1)*
Spatial and Statistical Analysis of Stream Sediments for a Potential Mapping on the Mineralization in Southern Mt. Taebaek Mineralized Zone, Korea
Sung-Min Kim, Jangwon Suh, Huiuk Yi, Jinsol Kim, Seong-Jun Cho and Hyeong-Dong Park* (Received 26 December 2014; Final version Received 25 February 2015; Accepted 26 February 2015)
Abstract : Mineral exploration for developed mineralized zone is trend in Korea with the rise of mineral price and the improvement of exploration techniques. In this study, geochemical anomaly mapping was conducted to support mineral exploration in the Mt. Taebaek mineralized zone by analysis of stream sediment data. At first, anomalous value of sample was derived from the results of statistical methods that analyze concentrations of one element. Secondly, outlier of sample was separated from the bulk of the data by regression analysis and residual analysis considering two elements. Finally, a new method combined with GIS based catchment analysis which accounts for anomaly dilution was suggested to estimate a potential map of minerals. The results can provide useful information on the reserves of the Mt. Taebaek mineralized zone. It is expected that the proposed method can be effectively used to analyze mineral potential and contribute to the development of exploration techniques.
Key words : Geochemical exploration, Stream sediment, GIS, Statistical analysis, Mt. Taebaek mineralized zone 요 약 : 광물자원의 가격상승과 기술의 발달로 인해 과거 개발되었던 유망 광화대에 대한 재탐사 요구가 증가 하고 있다. 본 연구의 목적은 남부 태백산 광화대 지역의 금속원소 이상값 분포를 분석하고 GIS를 이용한 공간 적·통계적 분석 기법을 이용하여 지구화학적 이상대를 평가하는 것이다. 금속원소들의 분포를 파악하기 위해 단일변수 통계기법을 적용하여 원소별 이상값을 파악하였고, 지구화학적으로 거동이 유사한 원소들 간의 회귀분 석 및 잔차분석을 통해 새로운 이상값 분석을 수행하였다. 또한 새로운 금속부존 잠재지역을 찾기 위해 GIS 공간분석기법을 이용하여 집수면적과 원소 함량간의 상관성을 분석하고 이를 고려한 평가기법을 제안하였다.
남부 태백산 광화대 지역을 대상으로 분석을 수행한 결과, 기존에 개발되었거나 원소함량이 높은 지역 외의 새로운 지역을 금속부존 유망지역으로서 제안할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 기법은 기존에 발견되지 않은 신규 잠재광상을 찾는데 기여할 수 있으며 3차원 광체모델링 등의 최신 기술과 결합하여 광물자원 탐사기술의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
주요어 : 지구화학탐사, 하상퇴적물, GIS, 통계분석, 태백산광화대
1) 서울대학교 에너지시스템공학부 2) 서울대학교 에너지자원신기술연구소 3) 한국지질자원연구원
*Corresponding Author(박형동) E-mail; [email protected]
Address; Dept. of Energy Systems Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea
ISSN 2288-2790(online) Vol. 52, No. 1 (2015) pp. 42-55, http://dx.doi.org/10.12972/ksmer.2015.52.1.042
서 론
우리나라의 2013년도 광업･광산물 통계 연보(Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources, 2014)
에 따르면 경상가격기준 금속 광물의 수입의존도는 99.5%, 비금속 광물의 수입의존도는 27.4%, 전체 광산 물의 수입의존도는 92.0%인 것으로 나타났다. 이처럼 광산물의 수입의존도가 높은 상황에서 해외 자원개발의 중요성과 함께 국내 자원개발의 중요성 또한 부각되고 있다. 특히 광물자원의 가격상승과 탐사기법 및 선광기 술의 발달로 인해 광산들의 채산성이 향상되면서 과거 개발되었던 유망 광화대에 대한 재탐사 요구가 증가하고 있다. 기존에 개발되지 않은 새로운 광상을 찾아내고 본 격적인 투자와 개발을 하기 위해서는 광역적인 영역에 연구논문
(a) (b)
Fig. 1. (a) Geological map with distribution of mines, (b) DEM, streams and sampling points of study area.
걸친 개략적인 조사가 선행되어야 한다. 이러한 광역탐 사 방법 중 하나인 지구화학탐사는 자연에서 산출되는 암석이나 토양, 표사, 자연수, 식물 등을 채취하여 원소 를 측정함으로써 광화작용과 관련된 이상 분포를 발견하 기 위해 많이 이용되고 있다(Chon et al., 1993). 특히 컴 퓨터를 이용한 지리정보시스템(Geographic Information Systems, GIS) 기술의 발전과 함께 광역적인 영역에 대 한 분석이 용이해졌고 지구화학탐사를 통해 축적된 탐사 자료를 공간적･통계적으로 분석하는 기술이 많은 발전 을 이루었다.
지구화학탐사를 통해서 원소의 분포를 분석하고 광상 탐사에 활용한 연구가 국내외에서 활발하게 진행된바 있 다. Chon과 Ahn(1991)은 함금 석영맥 광상 화강암질 모 암에서의 금과 관련 원소들의 분산에 관한 연구를 수행 하였다. Sung 등(2007)은 태백산 광화대 북부 영월지역 과 정선지역을 대상으로 안티모니, 비소 등의 분포를 확 인함으로써 미국 네바다 지역의 칼린형 금광상과의 유사 성을 평가하였으며 Kim과 Lee(2006)는 하상퇴적물에 대한 지구화학탐사와 지질조사 결과를 종합하여 인도네 시아 중부 칼리만탄 지역의 금광상 유망지역을 제안하였 다. Zuo(2014)는 주성분 분석과 프랙탈 모델을 적용하여 하상퇴적물을 분석함으로써 중국 푸젠성 지역의 지구화 학적 이상대를 평가하였다. 이러한 연구들의 대부분은 원소의 분포를 통계적으로 분석함으로써 유용한 결과를 제안하고 있으나 시료 채취지점 주변지형의 영향을 고려 하지 못하는 한계점이 있었다. 시료 채취지점에서의 원 소 함량은 주변 지역의 풍화와 침식에 의해 유입된 물질 들의 영향을 받으므로 집수면적과 함량 사이의 관계를 고려한 분석이 필요하다.
본 연구에서는 남부 태백산 광화대 지역의 금속부존 잠재지역을 평가하기 위해서 지구화학탐사자료를 통계 적으로 분석할 뿐 아니라 GIS를 이용하여 해당지역의 지형적 특성에 따른 집수구역의 영향력을 함께 반영하고 자 하였다. 태백산 광화대는 1960년대부터 광물자원에 대한 조사와 개발이 활발히 이루어진 우리나라 최대의 광화대로서 광상 탐사를 위해 다방면에서의 연구(Kim et al., 2009; Park et al., 2005; Choi et al., 2009)가 수 행되었거나 수행 중에 있다. 그러나 지형 및 집수구역의 영향을 고려한 지구화학탐사 연구는 현저히 부족한 실정 이다. 본 연구에서는 지구화학자료의 통계분석을 통해 유용한 광물 원소의 이상값 분포를 분석하고 GIS 공간 분석과의 결합을 통해 새로운 지구화학적 이상대 평가기 법을 제안한다.
연구지역 및 데이터
태백산 광화대는 귀금속, 비철금속 및 철합금 금속과 같은 금속종이 수반되는 다금속 광화작용의 특징을 보이 며 광상유형은 주변모암의 유형 및 생성환경에 따라 스 카른 광상, 열수교대 광상, 칼린 광상, 중열수 맥상 광상 으로 광범위한 지역에 걸쳐 배태되고 있다(Pak et al., 2004). 태백산 광화대의 광역 지질은 영남육괴에 속하는 선캠브리아기 변성암류를 기반암으로 하여 고생대 조선 누층군과 평안누층군으로 구성된 함백지향사의 남익부 를 따라 주로 스카른/열수교대 광상이 배태되며, 이들 암 석을 중생대 백악기의 화강암류들이 후기에 관입하고 있 다(Choi et al., 2009). 조선누층군은 영남육괴의 상부에 부정합적으로 놓여있고, 주로 천해와 조석환경에서 형성된
Table 1. Description on the metal mines of the study area
Mine name Administrative district Products Mine name Administrative district Products Gangwon 2 Dong-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver Yemi 24 Nam-myeon,
Jeongseon-gun Lead, Zinc Geodo Hwangji-dong,
Taebaek-si Copper, Iron Ojeo Wondeok-eup,
Samcheok-si Lead, Zinc Geumsu Socheon-myeon,
Bonghwa-gun Copper Okdong 21 Sangdong-eup,
Yeongwol-gun Iron
Deokil Dong-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver Imok Jungdong-myeon,
Yeongwol-gun Lead, Zinc Duncheon Hajang-myeon,
Samcheok-si Gold, Silver Ildong 2 Sangdong-eup,
Yeongwol-gun Gold, Silver Baekjeon Dong-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver Imwonjin 118 Wondeok-eup,
Samcheok-si Gold, Silver Boam Dong-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver Jangjae Buk-myeon, Uljin-gun Copper Bukdong 1 Dong-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver Yeonhwa 2 Wondeok-eup,
Samcheok-si Copper, Lead, Zinc Samwon Nam-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver Jungbong Hajang-myeon,
Samcheok-si Gold, Silver Samjang Hajang-myeon,
Samcheok-si Iron Jieok Nam-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver Samjo Hajang-myeon,
Samcheok-si Gold, Silver Jinwon Buk-myeon, Uljin-gun Gold, Silver Sangdong Sangdong-eup,
Yeongwol-gun Tungsten Cheonpo Dong-myeon,
Jeongseon-gun
Gold, Silver, Copper Seokgok Dong-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver Chudong Hajang-myeon,
Samcheok-si Gold, Silver Seongdeok Sangdong-eup,
Yeongwol-gun Antimony Chunyang Chunyang-myeon,
Bonghwa-gun Lead, Zinc Sunkyungsuk Sangdong-eup,
Yeongwol-gun Antimony Chunyang 2 Socheon-myeon, Bonghwa-gun
Gold, Silver, Copper Sinyemi Sindong-eup,
Jeongseon-gun Lead, Zinc, Iron Hamchang Dong-myeon,
Jeongseon-gun Lead, Zinc Yeonhwa Socheon-myeon,
Bonghwa-gun
Gold, Silver, Lead,
Zinc, Tungsten Hwachang Dong-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver Yemi Sindong-eup,
Jeongseon-gun Iron Hwapyo Dong-myeon,
Jeongseon-gun Gold, Silver 탄산염암층으로 구성되어 있다(Kim et al., 2009). 태백
산 광화대의 단층은 북북동 방향으로 대규모 단층들이 분포하고 있으며 이들과 거의 수평하게 소규모 단층들이 발달하였다(Fig. 1(a)). 제1연화, 제2연화, 신예미 광산 등 국내의 대표적인 연-아연 광상이 위치하고 있으며 수 자원관리종합정보시스템(http://wamis.go.kr)에서 제공
하는 데이터 상에서 연구지역 내 분포한 금속광산은 Table 1과 같다.
Fig. 1(b)는 연구지역의 지형을 나타내는 수치고도모 델(Digital Elevation Model, DEM)로서 30 m 크기의 격 자로 구성되어 있으며 각각의 격자는 해당 위치의 해발 고도를 속성값으로 가진다. 집수구역의 영향을 고려한
Table 2. Elementary statistics of the stream sediment data
Element (unit) Minimum Maximum Mean Standard deviation Skewness
Al (ppm) 7 500 88.4 98.4 2.91
As (ppm) 1 50 21.6 17.1 0.77
Ba (ppm) 1 253 8.0 16.1 11.24
Ca (%) 1.06 50.00 19.2 19.4 0.63
Cd (ppm) 1 10 1.1 1.4 3.38
Co (ppm) 1 10 2.6 2.1 1.76
Cr (ppm) 1 10 2.0 1.6 1.84
Cu (ppm) 1 30 3.2 4.1 5.19
Fe (%) 1 100 18.4 24.3 2.50
K (%) 0.12 4.73 0.7 0.6 2.70
Li (ppm) 1 10 1.1 2.7 2.66
Mg (%) 0.32 50.00 3.0 4.7 5.51
Mn (ppm) 1 200 14.8 44.8 3.67
Mo (ppm) 1 10 0.8 1.6 2.84
Na (%) 0.22 29.02 1.9 2.1 5.52
Ni (ppm) 1 20 8.7 4.9 0.83
Pb (ppm) 1 50 17.0 11.9 0.97
Si (%) 1.09 10.03 3.8 1.8 0.72
Sr (ppm) 4 500 52.4 68.3 4.10
V (ppm) 1 10 1.6 1.3 2.01
W (ppm) 1 50 1.6 4.6 7.60
Zn (ppm) 1 50 5.8 11.6 3.15
통계분석을 수행하기 위해서는 DEM을 이용한 수계모 델링 및 집수구역 분석이 선행되어야 한다. Fig. 1(b)에 서 선으로 나타나는 객체는 수계분석을 통해 추출한 연 구지역의 하천분포를 나타낸 것이다. 여러 개의 점으로 표시된 지점은 지구화학탐사를 통해 하상퇴적물 시료를 채취한 지점을 나타낸다. 하상퇴적물 채취 시료는 하천 의 바닥에 퇴적된 표사를 채취하지만 GIS 상에서 분석 을 통해 추출한 하천과 하상퇴적물의 위치가 정확하게 일치하지 않을 수 있다. 하상퇴적물이 하천에 위치하지 않은 상태로 분석을 수행할 경우 집수구역 분석 시 집수 구역의 면적을 과소평가하는 오류가 발생하기 때문에 GIS의 Snap 기능을 이용하여 하상퇴적물 데이터를 가장 근접한 하천으로 이동시키는 전처리 작업을 수행하였다.
분석이 이루어진 하상퇴적물 데이터는 한국지질자원연 구원에서 제공한 데이터를 활용했으며 채취지점의 개수 는 496개로서 연구지역의 전체면적에 걸쳐 평균적으로 0.2개/km2 의 밀도로 분포하고 있다. 연구지역 내 하상
퇴적물 시료의 원소별 기본 통계수치는 Table 2와 같다.
활용된 데이터는 시료별로 22개의 원소에 대한 함량값 을 가지고 있으며 이 값은 주로 ICP 분석을 통해 취득하 였다. 본 연구에서 활용한 자료는 기기의 최대측정값을 가지는 자료의 수가 많고 오염에 의한 영향을 무시할 수 없기 때문에 더욱 정밀한 분석을 수행하기 위해서는 개 선된 자료를 활용할 필요가 있다.
단일 원소의 이상값 분포 파악
지구화학탐사의 목적은 광화작용과 관련되어 있는 지 구화학적 이상을 발견하는 것이다. 이를 위해서 광화작 용의 영향을 받지 않고 정상적으로 분포된 함량인 배경 값으로부터 이상값을 분류할 필요가 있으며 이상값을 가 지는 시료들의 분포를 통해 광화대를 예측한다. 이상값 을 분류하기 위한 전통적인 방법으로는 표준편차를 이용 하는 방법, 기존 문헌의 자료를 참고하는 방법, 등함량
(a) Pb (b) Zn
(c) As (d) Cu
(e) Fe (f) W
Fig. 2. Maps of contents distribution and anomalous values of (a) Pb, (b) Zn, (c) As, (d) Cu, (e) Fe, and (f) W.
곡선을 이용하는 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 배경 값의 수치를 결정하는데 있어 차이가 있지만 단일 원소 에 대한 값만 고려한다는 공통점이 있다. 본 연구에서는 등함량도 분석을 통해 전체적인 원소함량 분포를 파악하 고, 표준편차를 이용하여 통계적 분석에 근거한 이상값
분류를 수행하였다. Fig. 2는 22개의 원소 중에서 금속 광산 개발의 대상이 되는 Pb, Zn, Au, Cu, Fe, W 원소에 대해서 보간법 중 하나인 역거리가중치법(Inverse Distance Weighted Interpolation, IDW)을 이용하여 그 분포를 나 타낸 그림이다. 본 연구에서 활용한 자료에서는 Au에 대
Fig. 3. Correlation between two elements and outliers that are separated from the bulk of the data.
한 분석이 이루어지지 않았기 때문에 Au와 지구화학적 수반 관계가 있는 As를 지시 원소로서 분석하였다. 그림 상에서 검은색 선으로 나타낸 영역은 함량이 상위 20%
에 해당하는 영역을 등함량 곡선으로 나타낸 것이다. 해 당 원소 시료들의 평균을 μ, 표준편차를 σ라고 했을 때 원으로 표시한 점은 μ+1.5σ 이상의 함량을 가지는 시료 에 해당하며, 삼각형으로 표시한 점은 μ+3.0σ 이상의 함 량을 가지는 시료를 분류한 결과이다.
Fig. 2(a)에 나타난 Pb의 분포를 살펴보면 연구지역 북 부가 주로 높은 함량을 보이며 특히 이상값들이 분포하 는 좌측 상단에는 예미광산, 신예미광산 등의 연-아연 광 산이 분포하고 있는 것을 확인할 수 있다. 연구지역의 중 앙 부분도 높은 Pb 함량을 보이지만 연-아연 광산은 이 보다 남동쪽에 주로 분포하고 있으며 대표적인 광산으로 연화광산, 제2연화광산 등이 위치하고 있다. Fig. 2(b)는 Zn의 분포를 보여주며 Zn의 함량이 높은 곳의 분포와 연-아연 광산의 분포가 Pb에 비해서 일치하는 경향이 있 는 것을 확인할 수 있다. 그러나 연-아연 광산이 분포하 지 않은 연구지역 중앙부분에서 Zn 값이 매우 높게 나타 나고 있다. Fig. 2(c)에 나타난 As의 분포는 대체로 Pb의 분포와 유사한 경향을 보이며 As의 함량이 높은 북서쪽 에 일동광산, 덕일광산 등 대부분의 금-은 광산이 분포하 고 있는 것을 확인할 수 있다. As의 함량이 상대적으로 낮은 남동쪽에도 연화광산, 진원광산 등 금과 은을 채굴 한 것으로 알려진 일부 광산들이 위치하고 있다. Fig.
2(d)의 Cu 함량 분포는 연구지역의 중앙부분과 남부 지 역이 주로 높게 나타나는 데에 비해 광산의 분포는 이와 큰 연관성이 없는 것처럼 보인다. 그러나 광산이 위치한 지점 위주로 살펴보면 금수광산을 제외한 대부분의 광산 근처에 이상값이 분포하고 있는 것을 확인할 수 있다.
Fig. 2(e)의 Fe 함량을 살펴보면 연구지역의 중앙 부분이 높은 함량을 가진다는 점은 다른 원소들의 분포와 유사 하지만 동쪽이 전체적으로 높게 나타난다는 점에서는 다 른 원소들과 큰 차이가 있다. 대부분의 철광산들이 중앙 부분 및 서쪽에 분포하고 있는 것으로 미루어 볼 때 연 구지역의 동쪽에는 Fe 이상값을 유발하는 별도의 요인 이 있을 것으로 예상된다. Fig. 2(f)의 W 함량 분포는 연 구지역 중앙 및 남쪽 부분이 대체로 높게 나타나는 경향 이 있고 텅스텐 광산도 대부분 이러한 지역에 위치하고 있다. 대표적인 광산으로는 거도광산이 이에 해당된다.
각 원소별 함량 분포를 종합적으로 살펴보면 연구지역 의 중앙부분에서 공통적으로 높은 함량을 보이는 것을 알 수 있다. 실제로 이 지역에는 일부 철광산과 텅스텐 광산을 제외하면 많은 광산이 분포하고 있지는 않기 때 문에 단일 원소 함량만 고려한다면 신규 광상에 대한 재
탐사 수행 시 우선적으로 고려해야할 것으로 판단된다.
다만 오염이나 지질 등 기타요인에 의한 이상분포 가능 성을 고려한다면 상세조사 이전에 추가적인 검증과정을 거칠 필요가 있다. 단일 원소에 대한 분석방법은 지구화 학탐사에 있어 가장 기본이 되는 분석방법이지만 함량이 낮게 측정된 시료는 무조건적으로 이상값에서 배제된다 는 단점이 있다.
다변수를 고려한 이상값 분포 파악
통상적으로 지구화학탐사를 위한 시료의 분석은 단일 원소 뿐 아니라 대상으로 하는 광석광물의 주성분 원소 와 지구화학적인 성질이 유사한 원소들에 대해서도 분석 을 수행한다. 주대상으로 하는 원소와 지구화학적인 거 동이 유사한 원소들에 대해서 지구화학탐사를 수행함으 로써 단일원소 분석에서는 발견할 수 없는 결과를 얻을 수 있기 때문이다. 이를 위해서 분석이 이루어진 여러 가 지 원소들에 대해서 상호간의 관계를 비교할 필요가 있 다. 일반적으로 상관관계가 있는 원소들의 함량을 그래 프로 나타내면 Fig. 3과 같은 경향을 갖게 된다. 여기서 각각의 점은 시료 하나를 의미하며 x축은 원소 A에 대 한 함량, y축은 원소 B에 대한 함량을 의미한다. 원소 B 의 이상값을 구하고자 할 때 그룹 M으로 구분된 시료들 은 원소 A의 함량도 높고 원소 B의 함량도 높기 때문에 단일 원소 분석 과정에서 이미 이상값으로서 분류되는 값들일 것이다. 반면 그룹 N에 해당하는 시료들은 원소 B의 함량이 그룹 M에 비해서 상대적으로 낮지만 일반 적인 상관관계 경향에서 벗어나는 시료에 해당한다. 이 처럼 원소 A의 함량이 낮음에도 불구하고 원소 B의 함 량이 상대적으로 높은 시료의 경우 원소 B의 광화작용
Table 3. The correlation matrix of elements at study area
Pb (ppm) Zn (ppm) As (ppm) Cu (ppm) Fe (percent) W (ppm)
Al (ppm) 0.62 0.62 0.56 0.67 0.46 0.20
As (ppm) 0.90 0.37 1.00 0.35 0.06 0.06
Ba (ppm) 0.23 0.18 0.19 0.17 0.11 0.08
Ca (percent) 0.83 0.26 0.85 0.22 -0.06 0.04
Cd (ppm) 0.52 0.61 0.44 0.75 0.45 0.37
Co (ppm) 0.67 0.62 0.59 0.64 0.45 0.24
Cr (ppm) 0.28 0.37 0.19 0.56 0.34 0.40
Cu (ppm) 0.43 0.60 0.35 1.00 0.45 0.30
Fe (percent) 0.11 0.56 0.06 0.45 1.00 0.19
K (percent) 0.28 0.25 0.22 0.26 0.25 0.24
Li (ppm) 0.16 0.48 0.12 0.50 0.45 0.36
Mg (percent) 0.56 0.58 0.44 0.57 0.39 0.41
Mn (ppm) 0.36 0.71 0.27 0.63 0.65 0.34
Mo (ppm) -0.18 0.01 -0.07 0.22 0.11 0.69
Na (percent) -0.12 0.01 -0.07 0.05 0.24 0.48
Ni (ppm) 0.89 0.57 0.79 0.41 0.25 0.04
Pb (ppm) 1.00 0.47 0.90 0.43 0.11 0.05
Si (percent) -0.35 0.09 -0.43 0.14 0.44 0.19
Sr (ppm) 0.49 0.52 0.42 0.46 0.32 0.41
V (ppm) 0.05 0.21 0.01 0.39 0.27 0.39
W (ppm) 0.05 0.17 0.06 0.30 0.19 1.00
Zn (ppm) 0.47 1.00 0.37 0.60 0.56 0.17
Cl (ppm) 0.23 -0.07 0.19 -0.07 0.06 -0.08
P (percent) 0.08 0.17 0.08 0.29 0.09 -0.01
에 의한 이상값일 가능성이 있다. 두 원소 간에 상관관계 가 있다면 Fig. 3에서의 직선과 같이 그 경향을 대표하는 회귀식을 계산할 수 있으며 회귀식을 통해 예측된 함량 과 실제 시료 함량의 잔차를 통해 경향에서 벗어나는 정 도를 정량화할 수 있다.
본 연구에서는 Pb, Zn, As, Cu, Fe, W 원소와 다른 원 소들 간의 상관계수 및 함량 그래프를 분석하여 상관성 이 있다고 판단되는 원소들에 대해서 회귀분석 및 잔차 분석을 수행하였다. Table 3은 원소들 간의 상관계수를 나타낸 것으로 상관계수가 0.6 이상인 원소 쌍에 대해서 는 음영을 달리하여 표시하였다. 본 논문에서는 상관그 래프를 살펴봤을 때 다른 원소와의 상관관계가 상대적으 로 뚜렷한 Pb에 대해서 분석 결과를 제시한다. Fig. 4는 Pb와 상관관계가 있다고 판단되는 원소들의 함량을 그 래프로 나타낸 결과로서 그래프 상의 직선은 회귀직선을
의미한다. Zn과 Cu의 경우 Pb와의 상관계수가 아주 높 지는 않지만 지구화학적 거동이 유사한 것으로 알려져 있으므로 분석대상에 포함하였다.
Fig. 5(a)부터 Fig. 5(d)까지는 각각 Pb와 As, Pb와 Cu, Pb와 Ni, Pb와 Zn의 상관관계를 고려한 잔차의 분포를 나타낸 결과이다. 여기서 잔차란 Fig. 4에서 회귀식을 통 해 예측한 Pb 함량과 실측값의 차이를 의미하며 시료채 취 지점이 아닌 곳은 IDW를 적용하여 잔차의 분포를 예 측하였다. 본 연구에서는 잔차가 클수록 이상값일 가능 성이 높다는 관점에서 분석을 수행하였다. Fig. 5(a)부터 Fig. 5(d)까지 각각의 잔차 분포는 그 형태가 상당히 다 르지만, 남동쪽 연-아연 광산 인근지역의 경우 원래의 Pb 함량(Fig. 5(f)) 측정값이 작은 값을 보였던 것에 비해 잔차는 공통적으로 이보다 높게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 각각의 잔차 분포들을 종합적으로 고려하기 위
(a) Pb and As (b) Pb and Cu
(c) Pb and Ni (d) Pb and Zn
Fig. 4. Scatter plots and regression lines considering relationships of Pb and other elements.
해서 식 (1)과 같이 평균 0, 표준편차 1로 표준화한 잔차 들의 합을 계산하였다.
(1)여기서 n은 Pb와 상관성이 있는 원소의 개수,
는 시료 에 대해 Pb와 특정원소의 상관관계를 고려한 잔차를 의미하며 는 Pb와 상관관계가 있는 원소 마다 평균 0, 표준편차 1로 표준화된 잔차를 n개의 원소 에 대해서 합한 것을 의미한다. 이렇게 잔차를 종합적으 로 고려한 결과는 Fig. 5(e)와 같다. 연-아연 광산이 위치 한 북서쪽과 남동쪽 부분이 대체로 높은 값을 가지며 북 동쪽에 높은 값이 넓게 분포하고 있다. 따라서 본 연구방 법을 적용하여 신규광상 개발을 위한 새로운 지역을 조
사한다면 연구지역의 북동쪽 부분을 잠재지역으로서 제 안할 수 있다. 이러한 방법이 합리적으로 적용되기 위해 서는 우선적으로 관심대상이 되는 원소와 다른 원소들 간에 상관관계가 뚜렷해야 하며, 경향에서 벗어나는 이 상값들의 존재가 명확할수록 분석이 유리할 것으로 판단 된다.
집수구역의 면적을 고려한 이상값 분포 파악
지구화학탐사를 위해 채취된 하상퇴적물 시료는 어딘 가에서 유입된 물질들이 시료 채취지점에서 퇴적과 침식 을 반복한 결과로서 이 때 물질들을 이동시키는 주요인 으로는 빗물이나 하천의 흐름을 꼽을 수 있다. 물은 지형 을 따라서 고도가 낮은 방향으로 흐르기 때문에 GIS를 이용한 집수구역 분석을 수행하면 대상지점으로 유입되
(a) Pb residuals distribution considering As (b) Pb residuals distribution considering Cu
(c) Pb residuals distribution considering Ni (d) Pb residuals distribution considering Zn
(e) The sum of normalized Pb residuals distribution (f) Original Pb contents distribution Fig. 5. Pb residuals distributions considering other elements correlated with Pb.
는 물이 어디로부터 흘러왔는지 파악할 수 있다. 채취시 료에 영향을 주는 영역 또한 동일한 방식으로 파악할 수 있으며 이러한 집수구역의 면적과 하상퇴적물 내 원소 함 량의 관계에 대한 연구가 수행된 바 있다(Bonham-Carter and Goodfellow, 1984; Bonham-Carter and Goodfellow,
1986; Carranza and Hale, 1997). Fig. 6은 광화지역 M-1, M-2가 존재하는 가상의 지역에 대해 집수구역의 면적과 하상퇴적물 시료의 함량이 어떠한 관계를 가지는 지 설명하기 위한 그림이다. 이 때 채취한 하상퇴적물 시 료는 그 시료의 집수구역에서 침식된 물질들이 오랜 시
Fig. 6. Conceptual diagram of the anomaly dilution depending on the catchment area for each sampling location.
(a)
(b)
(c)
Fig. 7. (a) Sampling points and their catchment areas in the study area, histograms of (b) catchment areas and (c) loge-transformed data of catchment areas.
간에 걸쳐 균일하게 섞여있다고 가정한다. 따라서 동일 한 양의 금속물질이 유입된다고 해도 집수면적이 클수록 그 외의 물질이 많이 유입되기 때문에 평균함량은 더 작 은 값을 가질 것이다. 시료 S-1의 경우 집수구역(대각선 빗금패턴)이 상대적으로 작기 때문에 광화지역 M-1에서 침식된 물질이 차지하는 비중이 클 것이고 이에 따라 시 료의 함량이 상대적으로 높은 값을 가질 수 있다. 반면 집수구역(대각선 빗금패턴과 눈금패턴)이 상대적으로 큰 시료 S-2의 경우 마찬가지로 M-1에서 침식된 물질의 영향을 받지만 비광화 지역의 비율이 상대적으로 커서 S-1에 비해 함량값이 작을 것이다. S-4 시료의 경우 M-1 과 M-2의 영향을 모두 받지만 집수구역(Fig. 6의 모든
영역)이 매우 크기 때문에 희석효과가 있을 것이다. 광화 지역의 분포와 침식 및 퇴적의 영향을 정확히 알 수 없 기 때문에 이러한 경향을 정량화하는 것은 매우 어려운 일이지만 집수면적과 함량 사이에는 일반적으로 음의 상 관관계가 있을 것이라고 판단할 수 있다.
연구대상 지역인 남부 태백산 지역에서도 집수구역의 면적과 시료의 함량 사이에 음의 상관관계가 있는지 확 인하기 위해서 496개 시료에 대해서 Fig. 7(a)와 같이 집 수구역 분석을 수행하였다. 이 때 하나의 시료는 하나의 집수구역과 대응하며 집수면적이 큰 시료보다는 작은 시 료가 더 많은 것을 확인할 수 있다(Fig. 7(b)). 집수면적 값을 로그변환하여 히스토그램 분석을 수행하면 Fig.
(a)
(b)
Fig. 8. Anomaly dilution according to catchment areas of (a) all samples and (b) samples with top 20% high contents of each group.
7(c)와 같은 분포를 보인다. 496개의 시료를 집수면적에 따라 50개씩 10개의 그룹(가장 면적이 작은 그룹만 46 개로 편성)으로 구분하여 각 그룹의 평균을 낸 결과는 Fig. 8(a)와 같다. 집수면적이 상대적으로 작고 그룹 간 에 큰 차이가 없는 6번째 그룹까지는 특별한 경향이 보 이지 않으나 집수면적이 상대적으로 큰 7번째부터 10번 째 그룹은 집수면적이 커질수록 시료의 함량이 작아지는 경향이 나타났다. 본 연구는 동일하게 광화지역이 존재 할 때 집수면적이 클수록 함량이 작을 것이라고 가정하 기 때문에 평균값을 관측하는 것보다는 각 그룹에서 함 량이 큰 값들을 대상으로 관측하는 것이 합리적일 수 있 다. Fig. 8(b)는 각 그룹의 상위 20%에 해당하는 값들을 대상으로 평균 함량값의 변화를 나타낸 것이다. 자료의 한계로 인해 원소별 최대측정값의 영향이 크게 작용하지 만 집수면적이 가장 큰 10번째 그룹은 확연하게 작은 값 을 가지는 것을 알 수 있다.
따라서 어떤 시료의 집수면적이 크면 그 집수구역 안
에 광화대가 있더라도 희석에 의해 측정함량이 상대적으 로 작은 값을 가질 수 있다. 이러한 시료는 광화대의 영 향을 받았더라도 이상값에서 배제될 수 있기 때문에 집 수면적의 크기가 상위 10%에 해당하는 시료들에 대해 서는 함량이 전체 시료의 평균보다 크면 이상값이라고 가정하였다. Fig. 9는 집수면적이 상위 10%에 해당하는 각 시료들 중에서 평균보다 함량이 큰 시료의 집수구역 을 주황색으로 나타낸 결과다. 분석은 집수면적과 함량 이 음의 상관관계가 뚜렷했던 Pb, Zn, As, Cu 원소를 대 상으로 수행하였다. 집수구역을 고려한 분석 결과는 일 반적인 이상값 분석에서 수계의 영향에 의해 제외될 수 있는 시료를 고려할 수 있고 시료가 위치한 지점 뿐 아 니라 시료에 영향을 주는 영역을 잠재지역으로서 표시해 준다는 장점을 가진다. Pb의 경우(Fig. 9(a))를 살펴보면 함량만 고려했을 때 간과될 수 있는 남동쪽의 광산 분포 지역을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있으며, Zn의 경 우(Fig. 9(b))에는 평균 이상의 함량 값을 가지는 시료가
(a) Pb (b) Zn
(c) As (d) Cu
Fig. 9. Maps of promising anomalous areas of (a) Pb, (b) Zn, (c) As, (d) Cu considering catchment areas of the sampling points.
상대적으로 적은 것을 알 수 있다. As의 경우(Fig. 9(c)) Pb와 비슷한 분포를 가지는 만큼 평균 이상의 값을 가지 는 시료 및 집수구역의 분포도 유사하게 나타났다. Cu의 경우(Fig 9(d)) Pb 및 As의 분포와 큰 차이는 없으나 연 구지역 남쪽에 평균 이상의 함량을 가지는 시료 및 집수 구역이 분포하고 있다. 집수구역을 고려한 이상대 분석 방법은 집수구역을 단위로 하기 때문에 광범위한 영역만
보여줄 수 있고 집수면적과 함량의 상관성이 없는 원소 에 대해서는 적용할 수 없다는 한계가 있다. 그러나 집수 면적의 영향을 고려함으로써 기존에 간과될 수 있는 광 화대 지역을 파악할 수 있다는 의의를 가지며, 추가적인 연구를 통해 집수면적에 따른 가중치 선정 등에 활용될 수 있다.
결 론
본 연구에서는 광역적인 금속부존 잠재성을 평가하기 위해 하상퇴적물 데이터를 이용한 GIS 기반의 공간적･
통계적 분석 기법을 제안하였다. 남부 태백산 광화대 지 역을 대상으로 시료들의 원소별 함량값을 통계적으로 분 석하여 이상값을 분석한 결과 유용한 금속원소 이상대의 지역적 분포를 파악할 수 있었다. 기존 광산의 위치와 비 교했을 때 원소별 이상값을 가지는 지역과 광산들의 위 치가 대체로 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 단 일변수만을 고려하는 경우 함량값이 높은 시료만 이상값 으로 분류하는 한계를 가지기 때문에 지구화학적으로 거 동이 유사한 원소들에 대해 회귀분석 및 잔차분석을 적 용한 이상값 분석을 수행하였다. 다른 원소들과의 상관 관계가 상대적으로 뚜렷한 Pb 원소를 대상으로 분석을 수행한 결과 광산이 분포하지 않음에도 높은 함량을 나 타냈던 연구지역 중앙부분의 잠재성이 상대적으로 감소 하였고 실제 광산분포 지역의 부존 잠재성이 향상된 것 을 확인하였다. 또한 단일변수만 고려한 결과와 비교했 을 때 연구지역 북동쪽 부분의 잠재성이 상대적으로 높 게 평가되었다. 통계적 수치 외에 지형공간적인 요인을 고려하기 위해서 GIS 공간분석 기법을 이용하여 집수구 역의 영향을 고려한 분석을 수행하였다. 집수면적의 크 기와 시료의 함량이 음의 상관관계를 가지는 Pb, Zn, As, Cu 원소에 대해 분석을 수행한 결과 집수구역 단위 로 새로운 금속부존 유망지역을 제안할 수 있었다. 이러 한 분석결과를 응용하면 기존에 발견되지 않은 신규 잠 재광상을 찾는데 기여할 수 있으며 향후 단층 및 지질 등의 조건을 함께 고려하면 탐사 기술의 정확도를 향상 시킬 수 있을 것이다.
본 연구에서 제안한 기법을 통해 기존 통계분석에서 간과될 수 있는 지역을 집수구역 단위로 재조명하였다.
이러한 분석 기법을 활용하여 집수면적에 따른 가중치를 부여한다면 금속 부존 잠재성을 정량화하는데 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서 활용한 자료는 기기의 최대측 정값을 가지는 자료의 수가 많고 오염에 의한 영향을 무 시할 수 없기 때문에 이를 위해서는 더욱 정확한 자료를 이용한 검증과정이 필요할 것이다. 또한 지질도, 물리탐 사자료 및 중력탐사자료 등을 이용하여 지질의 영향을 고려하거나 3차원 자료와의 결합을 통한 모델링 기술을 적용한다면 광물자원 탐사기술의 발전에 있어 본 연구의 결과가 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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김 성 민
2009년 서울대학교 공과대학 에너지 자원공학과 공학사
현재 서울대학교 에너지시스템공학부 박사과정 (E-mail; [email protected])
이 희 욱
2009년 서울대학교 공과대학 에너지자 원공학과 공학사
현재 서울대학교 에너지시스템공학부 박사과정 (E-mail; [email protected])
조 성 준
1991년 서울대학교 자원공학과 학사 1993년 서울대학교 자원공학과 석사 2000년 서울대학교 자원공학과 박사
현재 한국지질자원연구원 광물자원연구본부 탐사개발연구실 책임연구원
(E-mail; [email protected])
서 장 원
현재 서울대학교 에너지자원신기술연구소 박사 (本 學會誌 第51券 第5号 參照)
김 진 솔
현재 서울대학교 에너지시스템공학부 석사과정 (本 學會誌 第51券 第4号 參照)
박 형 동
1988년 서울대학교 공과대학 자원공학 과, 공학사
1990년 서울대학교 대학원 자원공학과, 공학석사
1994년 영국 런던대학교 임페리얼 칼리 지 지질학과, 이학박사
현재 서울대학교 에너지시스템공학부 교수 (E-mail; [email protected])
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