지반함몰(싱크홀)은 자연적으로 발생하기도 하지만, 현대 도심에서 발생하는 지반함몰은 주로 인위적인 요인에 의해 나타납니다. 자연적인 지반함몰은 주로 석회암 지반이 지하수에 녹아 공동이 생기고 이것이 무너지며 발생합니다. 반면 도심에서는 지하 개발 공사나 노후된 지하 매설물로 인해 토사가 유실되면서 지표면이 붕괴하는 경우가 많습니다. 실제 실험을 통해 확인해 보면, 지하 매설물의 파손으로 새어 나온 물이 주변 지반을 침식시키고 점차 거대한 공동을 만들어 결국 지표면을 주저앉게 만드는 과정을 명확히 관찰할 수 있습니다.

최근 빠르게 진행되고 있는 지하 정보의 디지털화 작업을 활용해 지반함몰 위험을 미리 예측할 수 있다면 사고는 충분히 예방 가능합니다.

한국건설기술연구원(KICT)은 이러한 지반함몰 사고를 미연에 방지하기 위해 디지털 지하 공간 정보와 인공지능(AI)을 결합한 위험 분석 모델을 개발했습니다. 연구진은 지하 매설물의 밀집도, 관의 크기, 노후도 등 다양한 속성 데이터와 과거의 지반함몰 이력을 체계적으로 수집하여 데이터베이스를 구축했습니다. 이를 바탕으로 특정 단위 면적별로 위험도를 분석하여 시각화된 '지반함몰 위험지도'를 제작합니다. 이 기술을 활용하면 육안으로 확인하기 어려운 지하의 상태를 체계적으로 진단하고 관리할 수 있는 과학적 근거를 마련할 수 있습니다.

지반함몰 위험지도는 단순히 사고 발생을 예보하는 것을 넘어 효율적인 지하 관리를 돕는 이정표 역할을 합니다. 지도에서 위험도가 높게 표시된 지역을 중심으로 지하 매설물을 우선 교체하거나 지표투과레이더(GPR) 탐사 주기를 단축함으로써 사고를 선제적으로 예방할 수 있기 때문입니다. 실제로 2018년부터 최근까지 발생한 사고 데이터를 대조해 본 결과 약 75%의 높은 예측 정확도를 기록했습니다. 연구진은 앞으로 이 기술을 각 지자체에 전파하여 지하 안전 관리 시스템에 실질적으로 활용될 수 있도록 노력함으로써 시민들이 안심하고 걸을 수 있는 안전한 도시 환경을 조성할 계획입니다.