비탈면 혹은 절성토지의 파괴로 사람과 재산에 심각한 피해를 입히기 때문에 미리 산사태 취약성 분석을 수행하여 개발 혹은 자연재해로부터 위험을 대비하는 것이 필요하다. 기존의 산사태 취약성 분석은 휴리스틱, 통계학적, 결정론적 혹은 확률론적 방법을 통해 이뤄졌다. 그러나, 적은 현장정보 등으로 분석의 신뢰도가 떨어지거나, 전문가의 경험과 지식을 기존 정량적인 해석모델에 반영하기 어려웠다. 본 연구는 산사태 취약성 분석에 대한 전문가 지식과 공간입력자료의 시맨틱을 추출하여 온톨로지 모델을 구축하고, 이를 베이시안 네트워크에 반영하여 확률적인 산사태 모델링을 제안하였다. 기존에 전문가 수작업으로 이뤄지던 베이시안 네트워크의 구조 생성을 온톨로지 모델의 지식추론으로 자동화하고, 현장정보뿐만 아니라 전문가 지식을 모델링에 반영하여 조건부 산사태 발생확률분포를 작성하였다. 이 결과를 GIS에 적용하여 산사태 취약성 지도를 작성하였다. 검증을 위해 충남 홍성일원의 오서산 지역에 적용한 결과 기존 산사태 발생흔적과 86.5% 일치하였다. 본 연구를 통해 일반 사용자도 전문가 도움 없이도 광역적인 산사태 취약성 분석이 가능하리라 기대된다.
본 연구에서는 국내에서 발생했던 산사태에 대한 사례연구를 통하여 GIS 기반의 산사태 예측모형 SINMAP의 적용성을 검토하였다. 사례연구의 대상지역은 서울에서 남쪽으로 78km 정도 떨어진 곳에 위치한 용인시 이동면 덕성리 소재 달봉산으로 1991년 집중호우기간 동안에 많은 산사태가 발생하였다. 이 지역에 대하여 SINMAP을 적용하여 당시 산사태지도와 비교 분석한 결과 대부분의 산사태를 성공적으로 예측하였다. 또한 본 연구에서는 SINMAP 모형의 적용에 필요한 3가지 매개변수인 흙의 내부마찰각, 점착력, T/R 산사태 예측에 미치는 영향과 적정범위에 대하여 검토하였다 본 연구를 통하여 SINMAP은 사면 경사가 급하고 토층의 두께가 얕은 국내산지의 산사태 위험도를 예비적으로 평가하는 유용한 도구가 될 수 있는 것으로 보인다.
실제적인 산사태 대응조치 단계 이전에 산사태위험지수를 통하여 산사태 발생 위험도를 모니터링하고 예측하기 위하여, LAMP의 고해상도 강우와 토양수분 예측 자료를 DB화 하고, 산사태 연구자들의 연구대상 지역에 적합한 지도 투영법과 공간해상도로 변환하는 절차를 ArcGIS를 이용하여 마련하였다. 이를 위하여 ERA5 재분석 강수와 농촌진흥청 10m 깊이 토양수분자료를 이용하여 LAMP 모델 강수 및 토양수분 자료를 정량적 그리고 정성적으로 평가하여 모델의 특성을 파악하였다. 또한, LAMP 강우, 토양수분, 증발산 등의 결과 자료를 10m 초고해상도 ArcGIS 포맷 자료로 변환하는 과정을 실무적으로 상세히 기술하여, 국내 지역에서 WRF 모델의 NetCDF 자료를 ArcGIS로 이용자들이 손쉽게 변환할 수 있도록 기술적 편의를 제공하였다.
본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 토양 침식 및 유실의 위험성을 분석 및 평가하기 위해 토지이용도를 세부적으로 분석하여 유역별 토양침식 발생의 위험성을 순위화하였다. 또한, 토양침식량을 RUSLE 모형을 이용하여 산정하였고 토지이용도 분석 결과와 함께 토양침식 위험성이 높은 유역을 평가하였다. 최종적으로 해당 유역에 산사태 위험지도와의 비교를 통해 유역내 토양유실 대책 수립을 위한 자료의 활용 방안을 분석하였다. 분석 결과, 전체 낙동강유역내 토양침식 위험성이 높은 것으로 선정된 유역은 내성천유역으로 토지이용도 분석결과와 RUSLE 모형의 결과에서 모두 토양유실 측면에서 위험성이 높은 것으로 나타났다. RUSLE 모형 결과에서 토양침식량이 높은 것으로 나타난 지역과 산사태 위험지역의 분포는 유사한 것으로 나타났으나, 하천 주변의 토지이용에 따른 토양유실의 위험성은 RUSLE를 이용한 산정 결과에서만 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리 대상지역 중 충주시 안림동, 대전광역시 부사동, 안동시 신안동 3개 연구지역을 선정하여 지반특성을 분석하였다. 연구지역별 특성(수관밀도, 뿌리점착력, 강우특성, 토질특성)을 이용하여 지반특성 간의 상관관계를 고찰하고, 토사재해 예측 모델링을 통해 위험지역을 예측하였다. 토사재해 위험지 예측 모델의 비교 분석을 위하여 산지토사재해 예측프로그램(LSMAP), Stability Index MAPping(SINMAP), 산림청의 산사태위험지도(LHMAP)를 활용하였으며, 토사재해 예측에 적합한 프로그램을 검토하였다. 토사재해 위험도 예측결과 일반적으로 사용되고 있는 SINMAP의 경우 과다한 범위를 위험지역으로 예측하고, 산림청 산사태위험지도(LHMAP)의 경우는 예측지역이 가장 적게 산정되었으며, LSMAP은 SINMAP 및 LHMAP의 중간 정도 범위의 지역을 위험지역으로 예측하였다. 이러한 예측 결과의 차이는 LSMAP이 비교된 두 모델에 비해 분석 매개변수가 비교적 다양하고, 공학적이기 때문인 것으로 판단되며 보다 정밀한 예측이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
최근 기후변화에 따른 집중호우 발생으로 급경사지 붕괴가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 재산 및 인명피해 발생으로 급경사지에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서 소방방재청에서는 급경사지 붕괴위험지구를 지정하여 예방사업을 추진하고 있지만, 과학적이고 합리적인 급경사지 예방정책을 마련하기 위한 지반재해위험지도를 제작 중에 있다. 본 연구를 통해서 서울시 부산시의 최근 4년간(2009~2012) 급경사지 피해사례를 조사 정리하여 지반재해위험지도의 적용성을 평가하였으며, 서울시 부산시 내 테스트베드 지역을 선정하여 관계 전문가들과 함께 현장 적용성 평가를 수행하였다. 연구 결과 지반재해위험지도의 위험등급은 실제 현장평가를 통해 확인한 위험등급과 같거나 높게 분석되는 것으로 확인되었다. 따라서 지반재해위험지도를 활용하여 재해위험 예비지구를 선정하고 전문가의 현장검증 및 평가를 통해 위험지구를 최종 선정하는 등 재해위험지구대상을 예비평가 할 수 있는 자료로서 활용도가 높을 것으로 판단된다.
This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.
For development of landslide risk assessment techniques using GIS(Geographic Information System), this study classifies the category of socioeconomic factors. The landslide quantitative risk assessment performs first prediction of flow trajectory and runout distance of debris flow over natural terrain. Based on those results, it can be analyzed the factors of socioeconomic which are directly related to the magnitude of risk due to landslide hazards. Those risk assessment results can deliver factual damage situation prediction to policy making for the landslide damage mitigation. Therefore, this study is based on feature classification of the digital map ver. 2.0 provided by the National Geographic Information Institute. The category of factors can be used as useful data in preventing landslide.
집중 호우로 인한 침수, 산사태와 같은 자연 재해는 인명, 재산 피해 뿐만 아니라 교통혼잡 및 고립과 같은 피해를 주게 된다. 도로 공간에서 운전자들은 이러한 재해정보를 인지하지 못할 시 해당 위험지역으로 진입하게 되며 그 피해는 시간이 지날수록 확산된다. 본 논문에서는 이러한 위험지역에 대한 정보를 수집하기 위하여 스마트폰 애플리케이션과 전송받은 데이터를 관리하기 위한 C/S기반의 시스템을 개발하였다. 전송받은 데이터를 이용하여 위험지역을 분석하고 분석된 위험구간정보에 대한 공간데이터베이스를 지도 서버를 이용하여 스마트 폰 애플리케이션 상에서 표출 할 수 있어 보다 효율적인 정보 제공이 이루어 질 수 있을 것이라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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