Kim, Jung-Ok;Kim, Ji-Young;Kim, Hyo-Joong;Kim, Yong-Il
한국방재학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.645-648
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2008
This study provides considerations for quantitative risk assessment of landslide on GIS technology. It shows how the landslide possibility analysis is linked by GIS modeling to provide loss estimation tools for landslide hazards in support of socio-economic loss reduction efforts. Those risk assessment results can deliver factual damage situation prediction to policy making for the landslide damage mitigation.
Landslides, as a geological hazard, have caused extensive damage to property and sometimes result in loss of life. Thus, it is necessary to assess vulnerable areas for future possible landslides in order to mitigate the damage they cause. For this purpose, spatial data integration has been developed and applied to landslide hazard mapping. Among various models, this paper investigates and discusses the effectiveness of the Bayesian spatial data integration approach to landslide hazard mapping. In this study, several data sets related to landslide occurrences in Jangheung, Korea were constructed using GIS and then digitally represented using the likelihood ratio function. By computing the likelihood ratio, we obtained quantitative relationships between input data and landslide occurrences. The likelihood ratio functions were combined using the Bayesian combination rule. In order for predicted results to provide meaningful interpretations with respect to future landslides, we carried out validation based on the spatial partitioning of the landslide distribution. As a result, the Bayesian approach based on a likelihood ratio function can effectively integrate various spatial data for landslide hazard mapping, and it is expected that some suggestions in this study will be helpful to further applications including integration and interpretation stages in order to obtain a decision-support layer.
On July 8, 1977, 432mm of precipitation which is the largest daily storm in Korea fell on the city of Anyang where a nearby suburban community of Seoul. Average storm intensities of 90mm per hour were recorded during the period from 1900~2200 hours on this date. Area of landslides triggered by this storm is about 96 hectares resulting from 1,876 places within about 12,600 hectares of the watershed studied. These hazards injured hundreds of human lives and took 122 human lives. Rail and highway systems were disrupted and about 30 hectares of rice paddies were washed away and hundreds of hectares were inundated. About 500 houses were destroyed. The objectives of this study are (a) to describe the problem areas, identifying critical factors causing the landslide hazards including earth and stone-debris avalanches, (b) suggest measures which might enhance the effectiveness of stabilization measures, and (c) also suggest the landslide and flood damage prevention methods from the point view of the upper-watershed conservation techniques in Anyang hollow-basin.
This paper describes a development of next generation information remote retrieval and warning system that enables the user to make slope information retrieval remotely for a rockfall and landslide disaster reduction from mobile environments. And this system will be able to warn with a real-time stability condition about the slope which circumference are contiguous in standard user location. Slope information which provides to the user, become the service which upgrades from depth deep information directness will be able to confirm in order from field with applies multimedia style information which is various. In order to retrieve slope information with the wire and wireless internet from the remote place, we used mobile PC carrying is simple. Also this system attached GPS receiver to mobile PC in order to confirm user location as a real-time from the electronic map from field. Specially this system user location divide the safety of the slope which within the area where are fixed in the center are representative with 'safe area', 'collapse area' and 'collapse forecast area' etc. And to indicate with the icon of each other different color simultaneously in the electronic map. With like that reason, this system which sees the user even while moving safety condition about circumferential slope from the electronic map is having the strong point will be able to grasp with a real-time in one eye. Also warning message leads at the case real-time when the collapse will occur in specific slope, to inform to the user. Therefore this system which sees will be able to reduce the disaster which is caused by in landslide a very big strong point and has.
Landslides are one of the most prevalent natural disasters, threating both humans and property. Also landslides can cause damage at the national level, so effective prediction and prevention are essential. Research to produce a landslide susceptibility map with high accuracy is steadily being conducted, and various models have been applied to landslide susceptibility analysis. Pixel-based machine learning models such as frequency ratio models, logistic regression models, ensembles models, and Artificial Neural Networks have been mainly applied. Recent studies have shown that the kernel-based convolutional neural network (CNN) technique is effective and that the spatial characteristics of input data have a significant effect on the accuracy of landslide susceptibility mapping. For this reason, the purpose of this study is to analyze landslide vulnerability using a pixel-based deep neural network model and a patch-based convolutional neural network model. The research area was set up in Gangwon-do, including Inje, Gangneung, and Pyeongchang, where landslides occurred frequently and damaged. Landslide-related factors include slope, curvature, stream power index (SPI), topographic wetness index (TWI), topographic position index (TPI), timber diameter, timber age, lithology, land use, soil depth, soil parent material, lineament density, fault density, normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized difference water index (NDWI) were used. Landslide-related factors were built into a spatial database through data preprocessing, and landslide susceptibility map was predicted using deep neural network (DNN) and CNN models. The model and landslide susceptibility map were verified through average precision (AP) and root mean square errors (RMSE), and as a result of the verification, the patch-based CNN model showed 3.4% improved performance compared to the pixel-based DNN model. The results of this study can be used to predict landslides and are expected to serve as a scientific basis for establishing land use policies and landslide management policies.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.262-262
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2019
2011년 7월 27일 서울 지역에 내린 시간당 100mm가 넘는 집중호우로 우면산 일대에 산사태가 발생하였고, 그 결과 많은 인명과 재산 피해가 야기되었다. 이러한 토석류로 인한 피해를 저감하기 위한 여러 연구가 이루어진 바 있으나, 대부분의 연구는 연행작용에 대해서 고려하지 못하고 있거나, 인명과 재산 피해의 큰 비중을 차지하는 건물은 모의 분석에 제외되어 있다. 본 연구에서는 연행작용을 고려할 수 있는 Deb2D 모형을 이용하여 하류부에서 토석류의 유동을 건물의 유/무를 구분하여 분석하였다. 우면산 북측사면의 산사태 전 후의 항공 LiDAR DEM을 활용하여 DB를 확보하였고, 추가적으로 수치지형도를 통해 얻은 피해지역 건물들의 형상을 Deb2D 모형에 적용하여 실제 환경과 가까운 모의를 수행하였다. 이러한 자료들을 바탕으로 Deb2D 모형을 이용한 토석류 유동의 분석 및 모의실험을 진행하였고, 발생 지역의 정보가 부족하다는 점을 고려하여 지질특성에 따른 매개변수를 다양한 값으로 산정하여 토석류의 유동을 비교 분석하였다. 건물의 유/무에 따른 토석류 유동의 차이는 유역 하류부인 피해지역에서 모의실험을 통해 나타났다. 이러한 결과를 통하여 연행작용과 건물의 정보를 분석 모형에 추가함으로써 실질적인 인명과 재산 피해를 예측하고, 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.60-66
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2020
Torrential rain causes landslide damage every year. In particular, the 2011 downpour caused landslides at numerous points throughout Mt. Woomyeon, which resulted in considerable damage to people and property. Because it occurred in an urban area, this case became a major social issue and received public attention. Measures were quickly implemented for multilateral investigations and recovery. Landslides caused by heavy rain are greatly affected by rainfall at the time. Landslides from the upper part erode the flow path, increasing the size, causing much damage to the lower part. This study selected a rural village area among the damaged areas of Mt. Woomyeon, and analyzed the change in terrain profile before and after a landslide using the DSM data obtained from airborne LiDAR. This area can be divided into three hydrological basins. For each basin, the analysis was performed on the average slope of each part of the flow path, as well as the erosion and deposition due to soil flow. As a result of the analysis, it was estimated that the total amount of soil from the Jeonwon village was 15,300㎥. These field data based on GIS can be used as basic information to predict damage in the case of a similar disaster, and it can be helpful in analyzing the results of various debris flow simulations.
The objective of this study is to produce the rock slope hazard map on the Mt. Hwangryeong located at center of Busan Metropolitan City for evaluating the rock slope hazard susceptibility. The Mt. Hwangryoeng is located between Dongrae and Ilkwang faults and consists of various rocks such as sedimentary rock, andesitic volcanic rock, andesite, gabbro and granitic rocks. Thematic maps were carried out using ArcGIS for Database including the orientations and density of joints, strength of rock constructed through the field survey and results from previous studies. Also, rock slope hazard susceptibility for the Mt. Hwangryoeng area was studied using empirical method through checklists proposed by NDMI (National Disaster Management Institute). Results from using the empirical method indicated that rock slopes are evaluated from very stable to stable, but moderate stability has been partially presented along the edge of the mountain area.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.192-192
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2021
산지 사면에서 발생한 토석류는 지형변화에 큰 영향을 미치는 대표적인 자연재해이다. 특히, 집중호우로 인해 발생하는 산사태의 경우 단시간에 많은 토사가 붕괴되며, 이는 매우 빠른 속도로 유동하는 토석류로 발전할 수 있다. 이러한 토석류가 도심지역에서 발생할 경우 많은 인명 및 재산피해를 야기하며, 이와 같은 피해를 저감하기 위해선 토석류의 유동과 피해규모를 예측할 수 있는 수치모형을 통한 연구가 필수적으로 이루어져야한다. 유동 및 퇴적지역의 피해규모를 크게 증가시킬 수 있는 침식-연행작용에 대한 연구는 최근에 활발히 이루어지고 있다. 수치모형으로 분석된 피해범위와 규모를 정밀하게 산정하기 위해선 침적과정에 대한 구현·해석이 필요하나 국내·외적으로 토석류 침적에 대한 연구는 미비한인 실정이다. 이에 본 연구는 침적을 고려하는 침식-연행작용 모형을 개발하여 토석류의 유동 및 퇴적과정을 자연현상에 가깝게 묘사하고자 하였다. 해당 모형은 2011년 우면산 일대에서 발생한 일련의 토석류를 대상으로 검증하고자하며, 연구지역의 지형 및 붕괴지점 자료는 토석류 발생 전·후 DEMs(Digital Elevation Models)을 이용하여 구축하였다. 현장에서 관측된 피해 범위, 총퇴적량, 특정 지점에서의 최대 피해 높이와 첨두속도 등은 실측자료로 활용하여 모형의 결과와 비교·분석하였으며 이를 통해 모형의 성능을 검증하고자 하였다.
Recently, the occurrence of typhoons and heavy rainfall is increasing due to climate change. This causes increase in possibility of landslide damages in rural areas. However, in reality, the precise engineering stability assessment studies are still insufficient. Therefore, in order to reduce the landslide damages and effectively manage mountainous areas, the development of disaster prevention techniques is needed. In this study, to analyze the shock absorbing effect of the buffer-spring during application of dynamic impact load in the debris flow protection system, numerical analysis is carried out for each free field of the buffer-spring and the load sharing ratio of the buffer-spring is also examined. In addition, the field applicability is verified by comparison of the tensile strength of the conventional buffer-spring and the wedge type buffer-spring on various magnitudes of dynamic impact load. As a result of the study, it is found that the net-type debris protection system is effective to mitigate loss of properties and human lifes during landslide.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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