핵심광물 성인 및 탐사 연구의 지질학적 접근법 및 동향

1. 핵심광물 성인 및 탐사 연구의 필요성과 동향

1.2. 핵심광물 성인 및 탐사 연구의 지질학적 접근법

지질학적인 연구 방법을 이용한 핵심광물의 성인 및 탐사 연구는 연구 방법에 따라 광물의 미량원소를 이용한 연구 방법(Mao et al., 2016; Gregory et al., 2019; Wilkinson et al., 2020; Nie et al., 2023), 광물의 동위원소를 이용한 연구 방법(Barker et al., 2013; Hough et al., 2019), 광물 내 유체포유물 지화학 분석 연구 방법(Wilkinson, 2001; Seo et al., 2017; Schmidt et al., 2019), 연대측정 및 암석 연대학을 이용한 광상 형성 환경 연구 방법(Chiaradia et al., 2013; Large et al., 2020), 구조지질학적 광상 해석 및 탐사 방법(Cox, 2005), AI를 이용한 탐사 방법 등으로 구분할 수 있다(Xiong et al., 2018; Zuo, 2020; Yang et al., 2024). 특히, 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 미량원소, 안정동위원소를 이용한 지구화학적 연구 방법은 핵심광물이 농집된 광체의 특정 광물 또는 광체가 형성될 때 생성되는 변질대의 특정 광물에 함유된 미량원소나 안정동위원소를 분석하여 광상이 형성되는 환경과 과정을 알아내고 탐사 지시자를 도출하는 연구 결과들이 발표되고 있다(Barker et al., 2013; Mao et al., 2016; Beinlich et al., 2019; Gregory et al., 2019; Wilkinson et al., 2020; Nie et al., 2023). 다양한 지질학적 접근법들 중 동위원소를 이용한 연구 방법, 연대측정 및 암석연대학을 이용한 연구 방법, 구조지질학적 연구 방법은 각각 2, 3, 4장에서 자세히 다룬다.

광물 내 미량원소 분석을 통한 광상 형성 환경 및 탐사 지시자 관련 연구는 황철석, 섬아연석, 황동석, 방연석 등 황화광물 내 미량원소(Ag, As, Au, Bi, Cd, Co, Cr, In, Ge, Mn, Mo, Ni, Sb, Se, Sn, Ti, Tl, V 등)의 함량 변화로부터 열수, 속성, 변성 등 광상 형성 과정을 알아내고 탐사 지시자를 도출하는 연구(e.g., Gill et al., 2016; Mukherjee and Large, 2017; Conn et al., 2019; Xiong et al., 2022), 자철석, 적철석과 같은 산화광물 내 미량원소의 함량으로부터 산화광물 침전의 환경을 알아내고 탐사 지시자를 도출하는 연구(e.g., Dare et al., 2014; Chen et al., 2020), 많은 암석에서 부구성광물로 들어있고 결정 구조와 화학적 특성상 다양한 미량원소들을 포함할 수 있는 인회석 내 미량원소로부터 광상 형성 환경을 알아내고 탐사 지시자를 도출하는 연구(e.g., Bouzari et al., 2016; Mao et al., 2016), 변질대에서 주로 산출되는 녹렴석 내 미량원소 함량 변화를 이용하여 탐사 지시자로 사용하고자 하는 연구들이 수행되었다(e.g., Baker et al., 2020; Wilkinson et al., 2020; Plouffe et al., 2022).

최근 인공지능(artificial intelligence, AI)을 이용한 기술이 발달함에 따라 인공지능 기술을 이용하여 핵심광물 탐사에 적용하는 연구도 활발히 이루어지고 있다(Yang et al., 2024). 핵심광물 탐사에 직접적으로 적용될 수 있는 광물 잠재성도 작성(mineral prospectivity mapping, MPM)은 명시적(explicit) 자료와 내재적(implicit) 자료를 종합하여 광화작용의 잠재성이 높은 지역을 찾을 수 있도록 지도를 만드는 것으로, 1980년대부터 광물자원 탐사에 활용하기 위해 연구되어 왔으나(Agterberg, 1989), 사용 가능한 자료의 양이 증가함에 따라 AI를 활용하여 다양한 자료를 종합하고 광물 잠재성도를 작성하는 연구가 수행되고 있다(Xiong et al., 2018). AI로 작성한 광물 잠재성도를 바탕으로 실제 캐나다 퀘벡주 북쪽에서 니켈황화물 광상을 찾는 탐사가 코볼드 메탈(KoBold Metals)에 의해 수행된 바 있다(Goldman and House, 2023). 국내에서도 하천 퇴적물 지구화학 자료를 바탕으로 AI를 이용하여 함리튬 페그마타이트의 부존 가능성이 높은 집수 유역 지점들을 도출하고, 현장 검증을 통해 기존에 보고되지 않은 리튬 함량이 높은 페그마타이트와 심부 리튬 부존 가능성이 높은 페그마타이트들을 발견한 연구가 수행되었고(Lee et al., 2024b), 지질, 지구화학, 지구물리 등 래스터맵 자료로부터 지도학습기반 머신러닝 및 딥러닝 모델을 개발함으로써 잠재 부존지를 예측하고 지질조사를 통해 검증하기 위한 후속 연구가 착수되었다(Pak et al., 2025).

핵심광물 광상의 성인 및 탐사 연구를 위해 최근에는 광물 시스템(mineral systems) 개념을 적용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 광물 시스템 개념은 1990년대 중반 석유 시스템의 개념으로부터 전통적인 광상 모델이 갖는 한계를 극복하고 보다 포괄적인 지질학적 맥락에서 광물 부존을 설명하려는 시도에서 도입되었고(Wyborn et al., 1994; McCuaig et al., 2010), 광상 탐사 분야 선진국인 호주에서 광물 시스템 개념을 통한 광상 해석 기술을 발달시키면서 2010년대 중반부터 실제 탐사에 본격적으로 적용되었다(Hagemann et al., 2016).

광물 시스템은 여러 가지 핵심 요소로 구성된다. 첫 번째 요소는 주요 금속의 생성, 이동, 침전을 야기하는 광화유체(i.e., hydrothermal fluids)를 생성하거나, 이동하는 역할을 하는 에너지원으로, 맨틀로부터의 열류, 마그마 활동, 지각 변형과 같은 과정이 포함된다(Hronsky and Groves, 2008). 두 번째 요소는 금속과 유체의 공급원으로, 금속이 기원하는 장소와 이를 운반하는 유체의 특성이 중요한 역할을 한다. 금속의 공급원은 마그마 분화 과정, 맨틀이나 지각 내 변질된 암석, 그리고 심부 지하수 등이 될 수 있다. 세번째 요소는 유체의 이동 경로이다. 금속을 포함한 유체는 특정한 지질 구조를 따라 이동하며, 단층, 파쇄대, 층리면과 같은 구조적 요소들이 주요한 통로 역할을 한다(Oliver et al., 2006). 네 번째 요소는 침전 환경으로, 금속이 침전하여 광상을 형성하는 과정에서 온도와 압력의 변화, 화학적 반응, 유체의 혼합 등이 중요한 요인으로 작용한다(Goldfarb et al., 2001). 마지막 요소는 보존과 부화 과정이다. 형성된 광상이 오랜 지질학적 시간 동안 유지되고, 일부 광상은 이차적 부화 과정을 거쳐 경제적으로 더욱 가치 있는 형태로 변화할 수 있다(Frimmel et al., 2005). 광상이 보존되기 위해서는 침식과 변형 작용이 최소화되어야 하며, 특정 환경에서는 금속이 농축되는 부화 과정이 발생할 수 있다.

이러한 광물 시스템의 핵심 요소들은 지질학적 시간-공간 스케일(지구조-지질시대)에서 원자 단위 시간-공간 스케일(원자 단위 광물-유체 반응)까지 다양한 과정에서 일어나므로 다양한 시간-공간 스케일에서 광상 형성 환경 및 과정을 이해하기 위한 연구가 필요하다(그림 1). 구리, 희토류 등 핵심광물을 포함하고, 대규모 광상 형성이 가능한 IOCG (Iron Oxide Copper Gold) 광상을 광물 시스템 개념으로 접근하여 재해석한 Metasomatic Iron and Alkali-Calcic(MIAC) 시스템에 대한 연구도 최근 활발히 이루어지고 있다. MIAC 시스템에 대한 연구 동향은 5장에서 자세히 다룬다.

Fig. 1.

Conceptual diagram of a mineral system (modified from Dulfer et al., 2016).

기존의 광상 연구는 특정 광상의 성인과 특정 지역의 광물 형성 과정에 초점을 맞추었지만, 보다 넓은 지질학적 배경을 고려하지 못하는 경우가 많았다. 광물 시스템 개념은 광물 형성을 개별적인 광상 모델이 아니라, 보다 광범위한 지질학적 과정의 결과로 해석하는 새로운 접근법을 제공하였다(Huston et al., 2016). 광상이 생성되는 과정은 매우 복잡한 지질과정이며, 다양한 지질학적 요인이 동시에 작용하기 때문에 단순한 광상 모델만으로는 충분한 설명이어렵다. 따라서 광물 시스템 접근법을 통해 광물 형성과 관련된 모든 요인을 종합적으로 분석하고 이해하는 것이 필요하다(McCuaig and Hronsky, 2014). 전통적인 광상 모델과 비교할 때, 광물 시스템 접근법은 여러 가지 차이점을 가진다. 전통적인 광상 모델 연구의 특징은 특정 광상 유형(예: 반암형 구리-몰리브덴-금 광상, 조산대형 금 광상, 해저 열수 분출형 괴상 황화광상 등)에 관한 개별 연구에 집중하고, 광상의 형성 조건과 국지적인 지질학적 특성을 중심으로 분석하고, 광물자원의 형성을 지역적으로 한정하여 해석하며, 광물 부존 가능성을 예측할 때 기존의 알려진 광상 유형을 적용하는 방식을 사용해 왔다. 광물 시스템을 이용한 광상 성인 연구의 특징은 개별 광상 유형이 아닌, 광물 형성의 근본적인 지질학적 과정(e.g., 마그마 관입, 열수 이동, 퇴적 환경 변화 등)을 분석하고, 광물이 형성될 수 있는 전체적인 시스템(금속 원소 공급원, 유체 이동 경로, 침전 메커니즘 등)을 고려하여 탐사 가능성을 평가하며, 특정한 광상 유형에 국한되지 않고, 다양한 유형의 광상이 동일한 지질학적 환경에서 형성될 수 있음을 인식하여, 전 지구적 규모에서 지질학적 환경과 광물 부존 간의 관계를 연구하여 광물 탐사의 범위를 확장하는 데 있다. 이러한 차이로 인해 광물 시스템 접근법은 광상 형성을 보다 거시적인 관점에서 이해하는 데 유리하며, 새로운 광상 유형을 예측하는 데 강점을 가진다(Groves et al., 2022). 광물 시스템을 활용한 성인 연구는 다음과 같은 장점이 있다. 기존의 광상 모델은 이미 알려진 광상 유형을 기반으로 탐사를 수행하지만, 광물 시스템 접근법은 지질학적 과정과 구조적 요인을 분석하여 새로운 탐사 지역을 예측하는 데 도움을 준다(Huston et al., 2016). 동일한 판구조 환경에서 다양한 광상이 형성될 수 있음을 고려하여 탐사 전략을 최적화할 수 있다(McCuaig et al., 2010). 광물 시스템 접근법은 지구물리, 지구화학, 원격 탐사 등의 최신 기술과 결합하여 탐사 효율성을 높일 수 있으며(Hagemann et al., 2016), 기존 광상 모델이 적용되지 않는 지역에서도 새로운 광물을 찾을 가능성이 커진다(Groves et al., 2022). 반면, 광물 시스템을 활용한 연구는 다음과 같은 단점이 존재한다. 기존 광상 모델보다 더 많은 지질학적 데이터(지구화학, 지구물리, 구조 지질 등)가 필요하며, 이를 통합적으로 분석하는 데 높은 전문성이 요구된다(Muller et al., 2025). 넓은 범위에서 연구를 수행해야 하므로, 초기 탐사 비용이 증가할 수 있다. 기존의 잘 정립된 광상 모델과 달리, 광물 시스템 접근법은 특정 광상의 정확한 위치보다는 전체적인 형성 과정을 분석하는 것이므로, 탐사 과정에서 불확실성이 클 수 있다. 국내에서도 광물 시스템의 이러한 단점들을 보완하고 주요 핵심광물 광상들을 광물 시스템 요소별로 해석하여 탐사에 필요한 지침을 마련하기 위한 연구가 착수되었다(Lee et al., 2025).

2. 동위원소 지구화학을 이용한 핵심광물 연구

2.1. 안정동위원소 활용 분야

안정동위원소 지구화학의 기본 원리는 브리스코와 로빈슨에 의해 처음 인식되었으며, 이들은 자연 물질에서 붕소동위원소 비율의 차이를 처음으로 식별했다(Briscoe and Robinson, 1925). 해당 연구에서 제시된 핵심 원리는 “다양한 상(phase)의 시스템에서는 동위원소가 선호에 따라 분별(fractionation)되는데, 하나의 상이 다른 공존상에 비해 무겁거나 가벼운 동위원소를 선택적으로 포함한다”는 것이다. 이러한 동위원소 분별은 동위원소를 포함한 하나 이상의 상의 질량 및 열역학적 특성의 미세한 차이로 인해 발생하며, 이는 평형(equilibrium) 상태 그리고/혹은 운동학적(kinetic) 과정 모두에서 발생한다(Hoefs, 2015; Werner and Cormier, 2022). 예를 들어, 물이 포화되지 않은 공기로 증발하는 과정과 광합성 중 이산화탄소가 포함되는 과정은 큰 동위원소 분별을 동반하는 비가역적인 운동학적 과정이다. 반면, 고온에서의 결정 성장과 광물의 재결정화 과정은 열역학적 평형에 가까운 조건에서 일어나므로 비교적 더 작은 동위원소 분별을 동반한다. 운동학적 분별과 달리, 상평형 조건에서의 동위원소 분별은 열역학적 규칙을 따른다(Young et al., 2002). 전통적인 동위원소 분석 시스템은 일반적으로 동위원소 질량분석기(IRMS, Isotope Ratio Mass Spectrometry)를 활용한 연구가 알려져 있다. 이 방법은 탄소(C), 수소(H), 산소(O), 질소(N), 황(S)와 같은 주요 원소들의 동위원소비를 측정하는 데 사용된다. IRMS는 각 원소의 동위원소 비율을 매우 정밀하게 분석할 수 있으므로 환경, 생물, 고고학 및 지질학 연구 등, 다양한 분야에서 활용된다(Brenna et al., 1997; Krouse, 2006). 이러한 전통적인 동위원소 분석법은 물질의 기원, 이동 경로 및 변화를 추적하는 데 유용한 도구로 자리잡았다. 또한, 최근 분석 기술의 발전에 따라 비전통적인 동위원소 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히, 다중검출 유도결합 플라즈마 질량분석기(MC-ICP-MS, Multicollector Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry)의 등장으로 더욱 정교한 분석이 가능해졌다(Rehkämper et al., 2001; Albarède and Beard, 2004). MC-ICP-MS는 고감도와 높은 분해능을 제공하여, 경원소(light elements)에서 금속원소를 포함하는 중원소(heavy elements)에 이르기까지 다양한 원소들의 동위원소 비율을 분석할 수 있는 장점이 있다(그림 2). 이 같은 배경하에, 최근 질량분석 기술의 발전에 힘입어 기존의 IRMS 시스템으로는 분석이 어려웠던 비전통 안정동위원소 연구 분야가 빠르게 확장되고 있다(Teng et al., 2017; Rahaman, 2024).

Fig. 2.

Periodic table of elements and isotopes (modified from IUPAC, 2022).

3. 연대측정 및 암석연대학 연구를 통한 핵심광물 성인 연구

4. 구조지질학적 해석을 통한 핵심광물 연구

4.2. 구조지질학 연구 적용 사례 및 동향

지질구조의 기하학적·운동학적 특성은 광물 침전의 심도와 위치를 예측하는 데 중요한 단서를 제공하며, 습곡의 힌지 부분과 같은 구조는 대규모 광상이 형성될 가능성이 높은 공간을 지시하기도 한다(Cox et al., 2001; Goldfarb and Groves, 2015). 이러한 구조적 제어는 실제 다양한 광상 유형과 탐사 현장에서 확인되어 왔으며, 이 절에서는 그 구체적 사례와 최근 연구 동향을 살펴본다.

리튬 페그마타이트의 탐사 및 채굴은 최근 몇 년간 에너지 저장 산업의 성장과 함께 리튬을 비롯한 에너지 저장 광물의 수요가 급증하면서 그 중요성이 더욱 커지고 있으며, 이에 따라 리튬 페그마타이트의 형성 및 분포에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다(e.g., London, 2005). 현재 리튬 페그마타이트에 관한 연구는 대부분 화학적 분별 작용에 초점을 맞추고 있으며, 페그마타이트가 모화강암으로부터 진화했다고 가정하는 경우가 많다. 그러나 모화강암과 페그마타이트 사이의 연결 관계가 명확하지 않은 경우에는 이러한 가정이 한계에 부딪힌다. 이러한 이유로 최근 Silva et al. (2023)은 캐나다 마니토바(Manitoba)의 웨쿠스코 호수(Wekusko Lake) 페그마타이트 광상 연구를 통해 아나텍시스 모델(anatectic model)을 제안하였다(그림 3). 이 모델은 화학적 분별 작용 중심의 기존 해석과 달리, 기존 암석의 용융 과정과 용융체의 이동·축적을 제어한 지질구조에 주목함으로써 모화강암-페그마타이트 간 연결 관계가 불분명한 사례를 설명할 수 있는 대안적 관점을 제시한다.

Fig. 3.

Schematic model of anatectic pegmatites showing the generation, migration, and crystallization/stalling of pegmatitic melts, and the major structures controlling these processes (modified from Silva et al., 2023).

구조를 활용한 탐사 성공 사례는 다른 금속 광상에서도 확인된다. 2012년의 노바-볼린저(Nova-Bollinger) Ni-Cu 광상이 발견된 이후, 프레이저 존(Fraser Zone)과 앨버니-프레이저 조산대(Albany-Fraser Orogen) 전역에서 다양한 마그마 관입체에 의해 형성된 Ni-Cu 광상들이 잇따라 발견되었다(그림 4; Standing and Munro, 2022). 이들 광상에서 초염기성 관입체는 공통적으로, 지역 항공 자기 영상에서 쉽게 식별되는 타원형 ‘아이(eye)’ 형태의 지질구조 내에 분포한다. 이러한 ‘아이’ 형태는 여러 번의 습곡 구조 및 부딘 작용(boudinage)이 중첩되어 형성된 것으로 해석되며, 대부분의 광상이 이 부분에 집중되어 있다. 실제로 이 구조적 특징을 탐사 지표로 활용함으로써 광상 발견에 성공하였다.

Fig. 4.

Nova-Bollinger Eye structure in the central Fraser Zone (Standing and Munro, 2022).

북중국 지괴의 고원생대 조산대에 발달한 금속·비금속 광화 시스템에서도 유사한 구조적 제어가 확인된다. Tian et al. (2024)은 다헝루(Dahenglu) Cu-Co 광화대에서 열수 유체의 구조적 제어와 집중 과정을 규명하기 위해 상세한 구조 분석, 시추 코어 현미경 관찰, TESCAN 사(社)의 통합광물분석기 분석을 수행하였다. 그 결과, 쓰러스트 단층(thrust fault)이 광석 형성 열수 유체의 이동을 위한 주요 통로 역할을 했으며, 쓰러스트 단층과 습곡의 중심부, 그리고 횡와 습곡 사이의 전단대가 함코발트 열수 유체의 침전에 이상적인 공간을 제공했다는 결론을 도출하였다(그림 5). 이는 유체의 이동 통로(쓰러스트 단층)와 침전 공간(습곡 중심부·전단대)이 서로 다른 구조 요소에 의해 각각 제어될 수 있음을 보여준다.

Fig. 5.

Structural deformation history of the Dahenglu Cu-Co mineralized belt and mineralization controlled by thrust and fold structures (modified from Tian et al., 2024).

서호주 필바라(Pilbara) 지역에 위치한 우디 우디 광산(Woodie Woodie Mine)의 망간 광상은 초기 열수 기원의 피롤루사이트(pyrolusite), 브라우나이트(braunite), 크립토멜레인(cryptomelane) 등의 산화광물이 후기 침강 유체 기원의 산화물과 함께 중첩되는 특징을 보인다(Jones et al., 2013). 광산 남쪽 끝에 있는 Jewel-Southwest 단층대가 함망간 열수 유체의 주요 통로 역할을 한 것으로 해석되며, 이 단층대의 양측에 상당량의 망간 광석이 집중되어 있다. 광화작용은 중생대 동안 북서-남동 방향으로 진행된 확장 및 분지 형성과 관련이 있으며, 주 망간 광화작용은 분지 형성과 관련 있는 성장 단층을 따라 지역화되어 있고, 주(main) 성장 단층에서 분기되는 고각의 2차·3차 구조를 따라 광화작용이 뚜렷하게 집중되는 양상을 보인다(그림 6).

Fig. 6.

Distribution of the main mineralized zones, schematic diagram of controlling faults, and field photographs of the Woodie Woodie manganese deposit (modified from Jones et al., 2013).

1980년대 구조지질학적인 해석을 통해 광화 유체의 이동, 반응, 제어를 이해하는 데 중요한 돌파구가 마련되었으며(Fyfe, 1985), 이후 원격 탐사 기술의 발전과 함께 구조지질학적 탐사 방법 또한 진화해 왔다(e.g., Sabins, 1999). 위성 및 항공 촬영 기술을 활용한 탐사는 대규모 지역의 지질구조를 신속하게 파악할 수 있게 해주었으며, GIS와 같은 데이터 분석 도구는 복잡한 지질 데이터를 효율적으로 처리하고 시각화하는 데 크게 기여하였다.

광상 탐사를 위한 최근의 구조지질학적 연구 동향은 다음과 같다: (1) 인공지능(AI)과 머신러닝 기술들이 접목되고 있다(Cracknell and Reading, 2014). (2) 고해상도 3D구조 모델링 기법을 활용하여 복잡한 지질 구조를 시뮬레이션하고, 대규모 지하 3D 모델링을 통해 단층 시스템과 구조적 특성을 세밀하게 분석함으로써 경제성 있는 탐사 대상 지역을 선별하는 방법론이 적용되고 있다(Caumon et al., 2009). (3) 단층 및 주변의 단열대 분석에 초점을 맞춘 연구가 확대되고 있으며, 핵심광물 광상에서 나타나는 상호작용을 모델링하기 위해 구조지질학적 데이터와 지화학분석 데이터를 결합하여, 광상 형성에 중요한 구조적 특징을 파악하는 연구가 이루어지고 있다(Schirra et al., 2024). (4) 드론(UAV) 기술을 활용한 지질 조사는 구조지질학적 데이터 수집에 혁신을 일으키고 있다(Bemis et al., 2014). 앞으로도 구조지질학적 탐사 방법은 지속적으로 발전할 것으로 전망되며, 인공지능과 통합 탐사 접근법은 광상 탐사의 효율성 및 정확성을 크게 향상시킬 것으로 예상된다(Kreuzer and Etheridge, 2010).

향후 구조지질학적 핵심광물 연구에서는 지표 구조 해석과 시추 코어 관찰, 지구물리 자료, 지화학 이상대, 원격탐사 자료를 3차원 공간에서 통합하는 연구가 더욱 중요해질 것이다. 특히 단층과 전단대가 단순한 유체 이동 통로인지, 실제 금속 침전을 유도한 구조적·화학적 반응 공간인지 구분하기 위해서는 구조 요소의 형성 시기와 광화 시기를 함께 제약하는 연구가 필요하다. 이를 위해 구조 해석, 연대측정, 변질광물 지화학, 유체포유물 분석을 결합한 통합 연구가 강화되어야 하며, 이러한 접근은 심부 및 잠두 광상의 탐사 표적을 보다 정밀하게 설정하는 데 기여할 수 있다.

5. Metasomatic Iron and Alkali-Calcic (MIAC) 시스템 이해를 통한 핵심광물 연구

5.1. MIAC 시스템 개요

전 세계에 부존하는 철 광상 중 올림픽 댐(Olympic Dam) 광상은 자철석 또는 적철석이 주로 산출되는 초대형 다금속 광상 유형으로 많은 탐사와 광물 시스템 관점에서 연구가 수행되어 왔다(McPhie et al., 2011). 올림픽 댐 광산은 세계에서 가장 대표적인 IOCG (Iron Oxide Copper Gold) 광상으로, 구리(Cu), 금(Au), 우라늄(U), 은(Ag)을 포함하는 다금속 광상이다(Hayward and Skirrow, 2010). 올림픽 댐 광상은 철산화물(Fe-oxide)과 함께 구리(Cu)와 금(Au)이 공존하는 새로운 유형의 광상으로 연구자들에게 큰 관심을 받았으며, 이 광상의 연구를 통해 IOCG 광상 모델이 확립되었고, 이후 전 세계적으로 유사한 광상(e.g., Iron Oxide Apatite; IOA)을 연구하는 주요 표식지가 되어 왔다(Hitzman et al., 1992). 올림픽 댐 광상은 기존의 주요 구리 광상인 반암형 구리광상(porphyry Cu) 및 층준형 구리광상(stratiform Cu)과 비교하면 철산화물을 포함한 변질 작용을 통해 광화가 집중되는 특징을 보인다(Williams et al., 2005).

특히, 자철석과 적철석이 주요 광물로 존재하며, 구리(Cu), 금(Au), 우라늄(U) 및 희토류(REE)가 함께 산출되는 점에서 반암형 구리광상 및 층준형 구리광상 등과 차이를 나타낸다(Reeve et al., 1990). 또한, 광화가 진행되면서 철산화물이 중요한 역할을 하며, 지구조적 관점에서 대륙 지괴 경계부 및 열개 시스템과 밀접한 연관이 있는 점도 올림픽 댐 광상의 중요한 특징 중 하나이다. 이러한 차이점들은 올림픽 댐 광상의 연구를 통해 IOCG 광상 모델이 제시되는 계기가 되었다(Hitzman et al., 1992). 그러나 IOCG 광상은 광물 시스템적 접근에서 보면 마그마 작용, 심부 지각유체 등이 복합적으로 영향을 미치는 것으로 보이지만, 정확한 금속 공급원에 대해 여러 연구가 혼재되어 있다. 일부 연구에서는 이러한 광상이 산성 화성암과 관련이 있다고 주장하지만(Williams et al., 2005), 다른 연구에서는 염수를 포함한 열수 유체가 주요 역할을 한다고 보고되고 있다(Corriveau and Mumin, 2010). 또한 IOCG로 분류되는 광상들은 철산화물과 Cu-Au를 공통적으로 수반하면서도, U와 REE의 함량 및 주요 금속광물 조합에서 상당한 차이를 보인다. 일부 광상에서는 금이 중요하게 산출되는 반면 다른 광상에서는 구리가 우세하고 금은 거의 산출되지 않는 등 광물 조성과 형성 환경이 다양하다(Groves et al., 2010). 이러한 다양성은 IOCG 광상을 단일한 성인 모델만으로 설명하기 어렵다는 점을 보여주며, 광화와 변질을 보다 넓은 광물 시스템 관점에서 해석할 필요성을 제기하였다.

IOCG 광상은 공간적 및 시간적으로 매우 다양한 환경에서 형성된다. 이들 광상은 특정한 판구조 환경에 국한되지 않으며, 다양한 시대와 판구조 환경에서 형성된다(그림 7). 대표적인 IOCG 광상은 남미, 호주, 아프리카, 중국 등 여러 지역에서 발견되며, 각 지역의 형성 시기와 광화 작용이 다르게 나타난다. 예를 들어, 일부 IOCG 광상은 고기 조산운동과 관련하여 형성된 것으로 보이지만, 다른 광상은 상대적으로 젊은 대륙성 열수작용과 관련이 있다(Williams et al., 2005). 따라서 특정 시대와 지역에 맞춘 광물 시스템 접근이 필요하지만, 현재까지 보편적으로 적용할 수 있는 단일 모델은 수립되지 않았다.

Fig. 7.

Global distribution of IOCG and IOA deposits (Corriveau and Montreuil, 2025, Minerals, CC BY 4.0).

이러한 IOCG 모델의 한계를 보완하고, 철산화물 광화와 이에 수반되는 광역적인 변질 및 다양한 금속의 농집을 하나의 시스템에서 이해하기 위해 MIAC (Metasomatic Iron and Alkali-Calcic) 시스템 개념이 제안되었다(그림 8; Corriveau et al., 2016). IOCG 모델에서는 철산화광물 이외에 구리(Cu)와 금(Au)의 기원에 대한 불확실성이 존재하며, 상기한 바와 같이 일부 연구는 마그마에서, 다른 연구는 순환하는 염수(brine) 유체에서 기원했다고 제안하였다(Williams et al., 2005). 또한, IOCG 광상은 대규모 단층과 전단대(shear zone)와 관련이 있지만, 동일한 구조적 환경에서도 광물 조합이 달라서, 단순한 광상 형성 기작으로 설명하기 어렵다는 한계가 있었다(Corriveau and Mumin, 2010). MIAC 시스템은 이러한 다양성을 특정 광상 유형의 차이로만 설명하기보다는, 철 교대작용과 알칼리-칼슘 변질, 유체의 이동 및 금속 농집이 공간적·시간적으로 연계된 하나의 광물 시스템으로 해석한다. MIAC는 기존 IOCG 모델이 특정 광상 유형에 집중한 것과 달리, 보다 넓은 범위의 마그마-열수 광물 시스템을 설명하는 개념으로, 희토류(REE), 우라늄(U), 인산염(P), 몰리브덴(Mo), 코발트(Co) 등의 형성 과정까지 포함한다(Corriveau et al., 2016). 또한, MIAC 모델은 철 산화물과 알칼리-칼슘 변질(alkali-calcic alteration)이 단순한 IOCG 계열 광상뿐만 아니라, 더 넓은 범위의 마그마-열수 시스템에서 공통적으로 발생한다고 가정한다(Corriveau et al., 2007). 따라서 MIAC 개념은 IOCG를 대체하는 단일 광상 성인 모델이라기보다, 기존 IOCG 모델로 설명하기 어려웠던 변질과 광화의 다양성을 보다 통합적으로 해석하기 위한 광물 시스템적 접근으로 이해할 수 있다(Corriveau et al., 2016).

Fig. 8.

Deposit types associated with MIAC systems related to alkali-calcic alteration (Corriveau and Montreuil, 2025, Minerals, CC BY 4.0).

6. 맺는말

핵심광물의 수요가 급격히 증가하는 가운데, 탐사 대상은 점차 심부화·저품위화·복합화되고 있다. 이러한 조건에서는 더 이상 개별 광상 유형의 경험적 유사성만으로 탐사를 수행하기 어렵다. 광물 시스템 개념을 바탕으로 핵심광물의 형성 과정을 통합적으로 해석하고, 여기에 미량원소 및 안정동위원소 지구화학, 연대측정과 암석연대학, 구조지질학, 인공지능 기반 잠재성 평가 등 다학제적 연구 방법을 결합하면 광상 성인 모델을 정교화하고 탐사 표적의 신뢰도를 높일 수 있다.

최근 핵심광물 연구는 광상 성인 해석의 정밀화, 다중 분석 자료의 통합, 광물 시스템 기반 탐사, 인공지능을 활용한 잠재성 평가로 확장되고 있다. 동시에 각 방법론의 적용 범위와 한계도 중요한 쟁점으로 남아 있다. 향후 핵심광물 연구는 해석 방법의 고도화와 함께, 자료 간 불일치와 모델 적용의 한계를 검증하는 방향으로 지속되어야 한다. 특히 미량원소와 동위원소 자료, 연대측정 결과, 구조지질학적 해석, 지구물리·원격탐사 자료를 동일한 광물 시스템 틀 안에서 통합하고, 이를 현장 지질조사와 시추 검증으로 연결하는 연구가 중요하다. 또한 인공지능 기반 탐사 모델은 단순한 예측 결과의 제시에 그치지 않고, 지질학적으로 해석 가능한 변수와 탐사 지시자를 도출하는 방향으로 발전해야 한다. 이러한 연구는 핵심광물 광상의 형성 과정에 대한 이해를 심화하고, 탐사 전략의 신뢰도를 높이는 기반이 될 것이다.

Acknowledgments

이 논평은 과학기술정보통신부 정부출연사업인 한국지질자원연구원 기본사업(GP2025-003)의 지원을 받아 작성되었습니다. 논평의 작성을 제안해주신 장호완 교수님과 원고를 검토해주신 우경식 교수님, 임현수 교수님, 세심하게 심사해주신 서정훈 교수님과 익명의 심사위원님께 깊이 감사드립니다.

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