• 제목/요약/키워드: 산사태 발생 영향인자

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GIS와 원격탐사를 이용한 산사태 영향인자 분석 (Factors Analysis of Landslide using GIS and Remote Sensing)

  • 권혜진;김교원
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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    • pp.231-237
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    • 2010
  • 이상기후에 의한 집중호우나 태풍의 영향으로 예전에는 기록이 없었던 백두대간과 전국 국립공원의 자연사연에서 산사태가 많이 발생하고 있으며 특히 지형이 험준하고 고도가 높은 지리산의 경우, 다른 국립공원에 비해서 그 발생빈도가 높게 나타난다. 본 연구에서는 지리산 북쪽지역으로 경상남도 함양군 마천면과 전라북도 남원시 산내면에 걸쳐서 발생한 산사태를 중심으로 산사태를 발생시키는 영향인자를 GIS와 원격탐사를 이용하여 분석하였다. 먼저 산사태 발생 지역의 지형특성을 분석하였고 산사태 발생과 산사태 발생에 영향을 끼친 인자들의 상관관계를 알아보기 위해서 빈도비를 사용하였으며 가중치를 도출하기 위해서 다중 회귀분석을 실시하였다.

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GSIS와 AHP법을 이용한 산사태 유발인자 분석 (Analysis of Landslide Factors Using Geo-Spatial Information System and Analytic Hierarchy Process)

  • 양인태;김제천;천기선;김동문
    • 한국측량학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.273-281
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    • 2001
  • GSIS와 AHP법을 이용하여 삼척지역을 대상으로 산사태 발생 가능성을 분석하였다. 산사태를 유발하는 많은 인자들 중에서 경사도, 경사방향, 지질, 토양, 임상자료들은 기존의 지도자료를 이용하여 입력하여 데이터베이스를 구축하였다. 연구대상지역의 환경적ㆍ지리적 특성을 고려하여 산사태를 유발하는 인자를 결정하였으며, AHP법을 적용하여 유발인자들에 대한 입력값을 결정하였다. 산사태가 발생할 가능성이 있는 지역은 산사태 유발인자들로 만들어진 각각의 레이어를 중첩함으로써 작성되었다. 마지막으로 작성된 도면을 실제 산사태가 발생한 곳과 비교함으로써 산사태 유발인자들이 산사태 발생에 미치는 영향을 알아보았다. 그 결과 삼척지역에서는 토양과 지질적 요소가 가장 많은 영향을 미쳤다는 것을 알 수 있었다.

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수량화 2종법을 이용한 GIS 기반의 인제지역 산사태 영향인자 분석 (GIS Based Analysis of Landslide Factor Effect in Inje Area Using the Theory of Quantification II)

  • 김기홍;이환길
    • Spatial Information Research
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    • 제20권3호
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    • pp.57-66
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    • 2012
  • 강원도의 경우 대부분 산지로 이루어져 있어 산사태로 인한 피해가 매우 크다. 이러한 산사태를 예방하기 위해서는 산사태 발생에 영향을 미치는 기초적인 관련 인자를 분석하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 강원도 인제군 인제읍 덕산리 지역을 대상으로 재해 직후 촬영된 항공사진을 이용하여 육안판독에 의한 디지타이징 방법으로 산사태 발생 및 미발생 지점을 추출하였으며, GIS를 이용한 지형도, 임상도, 토양도의 중첩분석을 통하여 산사태 관련 인자에 대하여 지형학적, 임상학적, 토양학적 특성을 수량화 2종법을 이용하여 분석하였다. 분석결과 경사도는 $20^{\circ}{\sim}35^{\circ}$ 사이에서 산사태가 많이 발생하였으며, 임상 인자의 경우 침엽수가 산사태 발생 빈도와 더 큰 연관성을 보였다. 토양 인자의 경우 유효 토심이 얕을수록, 토양모재가 산성암일수록 산사태 발생빈도가 높게 나타났다.

GIS와 AHP를 이용한 산사태 취약지 결정 및 유발인자의 영향 (The Effect of Landslide Factor and Determination of Landslide Vulnerable Area Using GIS and AHP)

  • 양인태;천기선;박재훈
    • 대한공간정보학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.3-12
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    • 2006
  • 강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 이상기후에 의한 국지적인 집중호우에 의해서 산사태가 자주 발생하고 있다. 산사태를 유발하는 인자들은 매우 다양하고 붕괴 메커니즘이 매우 복잡하기 때문에 산사태와 같은 자연현상을 분석하고 연구하기에는 많은 어려움이 따른다. 그러나 GIS를 이용하면 효과적으로 자료를 분류하고 분석할 수 있으며, 컴퓨터에 의해 실세계를 모델링함으로서 분석결과를 시각적이고 객관적으로 설명할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 과거 산사태가 발생하였던 지역에서의 산사태 발생 원인에 대한 분석을 통해서 산사태를 유발하는 인자를 결정하고, 각 유발인자들을 등급별로 분류하여 GIS DB를 구축하였으며, AHP법에 의해 경중률을 계산하고 GIS를 이용하여 연구지역에 대한 산사태 발생취약성을 평가한 후, 각각의 산사태 유발인자의 영향을 분석한 결과 임상인자의 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다.

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토석류 산사태 예측을 위한 로지스틱 회귀모형 개발 (Development of a Logistic Regression Model for Probabilistic Prediction of Debris Flow)

  • 채병곤;김원영;조용찬;김경수;이춘오;최영섭
    • 지질공학
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    • 제14권2호
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    • pp.211-222
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    • 2004
  • 이 연구는 자연사면에서 발생하는 토석류(debris flow)산사태의 확률론적 예측을 위해 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 이용하여 변성 암 및 화강암 분포지에 적용할 수 있는 예측모델을 개발한 것이다. 산사태 예측모델을 개발하기 위해 경기 남ㆍ북부지역과 경북 상주지역에서 발생한 산사태 자료를 현장조사와 실내토질시험을 통해 직접 획득ㆍ분석하였다. 산사태 발생에 영향을 미치는 인자는 기초 통계분석은 물론 로지스틱 회귀분석을 실시하여 최종적으로 7개 영향인자를 선정하였다. 이들 7개 인자는 지형요소 2개와 지질 및 토질특성 요소 5개로 구성되어 있고, 각 인자별 가중치를 부여한 점이 큰 특징이다. 개발된 모델은 신뢰성 검증을 수행한 결과 90.74%의 예측율을 확보한 것으로 나타났다. 이 모델을 이용하여 산사태 발생가능성을 확률적ㆍ정량적으로 예측할 수 있게 되었다.

Random Forest를 활용한 산사태 피해 영향인자 평가: 충주시 산사태를 중심으로 (Evaluation of the Importance of Variables When Using a Random Forest Technique to Assess Landslide Damage: Focusing on Chungju Landslides)

  • 이재호;정유진;최정해
    • 지질공학
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    • 제34권1호
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    • pp.51-65
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    • 2024
  • 산사태는 전 세계적으로 매년 큰 재산 피해를 야기하는 자연 재해로 알려져 있다. 국내에서도 기후 변화의 영향으로 산사태 피해가 증가하는 경향을 보이고 있으며, 이로 인한 피해를 줄이기 위해서는 산사태를 증가시키는 인자들을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구는 충청북도 충주시에서 발생한 산사태 피해에 영향을 미치는 변수들의 중요도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 모델을 활용하여 14개의 인자들 사이의 중요도를 분석하였다. 연구 결과, 모델의 성능은 AUC가 0.87로 높은 정확도를 보이며, 변수 중요도는 경사 방향, 경사, 계곡까지의 직선 거리, 고도 순으로 정해졌으며, 이는 경사방향과 경사 등의 지형인자가 암종과 유효토심과 같은 지질과 토양인자보다 산사태 피해에 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사한다. 이 연구 결과는 산사태 피해 예측지도의 제작 및 산사태 피해 감소에 초점을 맞춘 연구에 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

정준상관 기반의 수량화분석에 의한 산사태 취약성 평가기법 제안 (Suggestion of an Evaluation Chart for Landslide Susceptibility using a Quantification Analysis based on Canonical Correlation)

  • 채병곤;서용석
    • 자원환경지질
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    • 제43권4호
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    • pp.381-391
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    • 2010
  • 최근 다양하게 제시되고 있는 확률론적 방법에 의한 산사태 예측기법의 경우 전문적 지식을 기반으로 조사 및 분석이 이루어질 경우에만 분석결과의 신뢰성을 확보할 수 있다. 그러나 재해 발생상황에서는 통계분석을 통한 산사태 예측의 전문가뿐만 아니라 공무원, 지질공학자 등 통계적 전문지식을 갖지 않은 재해분야 담당자도 신뢰성 있고 간편한 방법으로 산사태 취약성을 해석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문은 전문가는 물론 비전문가도 쉽게 의미를 이해하고 활용할 수 있으면서도 정확한 분석을 통한 통계적 접근으로 신뢰성 높은 산사태 취약성 평가표를 개발하여 제안하고자 하였다. 이를 위해 기존에 국내에서 산사태가 집중적으로 발생한 지역의 지질, 지형, 토질자료를 토대로 산사태 정준상관분석을 통한 수량화 기법을 이용하여 산사태 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태의 현장자료와 실내시험자료를 바탕으로 통계분석을 실시하고, 그 결과를 토대로 영향인자 선정 및 인자별 급간 값을 설정한 것이다. 수량화 분석결과 산사태를 발생시키는 여러 인자 중 사면경사가 가장 큰 중요도를 가지며, 고도, 투수계수, 간극율, 암질, 건조밀도의 순서로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 평가항목별로 결정된 점수를 기준으로 평가항목 각각의 세부등급에 대한 점수를 할당하여 산사태재해 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태재해 취약성 평가표를 이용하여 평가자는 평가대상 지점에 대해 각 평가항목별 해당 속성, 즉 세부등급을 선택하고, 선택된 각 속성별 평가점수를 더하면 산사태 취약성을 점수로 신속하게 파악할 수 있다. 또한, 이 결과를 토대로 GIS 기법을 이용한 산사태 예측지도 또는 취약성지도 등을 작성하여 활용할 수 있다.

우리나라 국립공원지역의 산사태 발생특성 분석 (Analysis of Landslides Characteristics in Korean National Parks)

  • 마호섭;정원옥
    • 한국산림과학회지
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    • 제96권6호
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    • pp.611-619
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    • 2007
  • 우리나라 국립공원 7개 지역을 대상으로 산사태 발생특성 및 산사태 발생면적에 영향을 미치는 산림환경 인자를 분석하였다. 국립공원내 산사태 발생 수는 총 44개소였으며, 산사태 발생 길이는 평균 152 m, 평균 폭 17m, 평균 발생면적 $2,818m^2$로 나타났다. 산사태가 비교적 많이 발생한 인자는 변성암, 혼효림, 사면경사도 $30{\sim}35^{\circ}$, 북동사면, 해발 1,000 m 이상, 종단사변형은 하강사면, 횡단사면형은 오목사면, 하천차수는 산정 곡두부위인 0차 지점으로 나타났다. 특히 단계별 회귀분석에 의한 산사태 발생면적에 많은 영향을 준 인자는 판상, 북동사면, 2차 하천, 남동사면, 사면경사도, 복합사면(횡단사면형) 순으로 도출되었다.

머신러닝기법을 이용한 산사태 발생인자의 영향도 분석 (Machine-Learning Evaluation of Factors Influencing Landslides)

  • 박성용;문성우;최재완;서용석
    • 지질공학
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    • 제31권4호
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    • pp.701-718
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    • 2021
  • 본 연구에서는 산사태가 다수 발생한 충주 산척면 지역을 대상으로 야외지질조사 및 일련의 실내시험을 수행하여 데이터를 취득하고, 이후 인공신경망(Artificial neural network)과 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)을 적용하여 각 인자가 산사태 발생에 미치는 영향도를 분석하였다. 야외지질조사 시 산사태 발생 유무에 따라 불교란시료를 채취하였으며, 동적 콘 관입시험기를 이용하여 토심을 측정하였다. 실내시험은 미국 표준시험법인 ASTM 규정에 따라 진행되었으며, 인자간 다중공선성을 해결하기 위해 VIF(Variation inflation factor)를 산정하였다. 다중공선성 분석을 통해 총 9개 인자(전단강도, 암종, 토심, 포화함수비, 비중, 투수계수, USCS, 사면 경사, 고도)가 분석에 적용되었다. 추후 도출되는 각 인자별 영향도를 직접적으로 비교하기 위해서 데이터는 최소값 0, 최대값 1이 되도록 최소-최대 정규화한 후 로지스틱 회귀분석 및 인공신경망 분석에 적용되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도 순으로 산사태 발생에 영향력이 크게 나타났으며, 인공신경망 분석 결과, 경사, 토심, 포화함수비, 전단강도 순으로 영향력이 크게 나타났다. 각 분석기법으로 산정된 영향도를 산술평균한 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도가 상위 4개 인자로 선정되었으며, 이들의 영향도 합계는 약 70%로 분석되었다.

제3기 퇴적암 및 화산암 분포지의 산사태 예측모델 (A Prediction Model of Landslides in the Tertiary Sedimentary Rocks and Volcanic Rocks Area)

  • 채병곤;김원영;나종화;조용찬;김경수;이춘오
    • 지질공학
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    • 제14권4호
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    • pp.443-450
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    • 2004
  • 이 연구는 제3기 퇴적암과 화산암이 분포하는 지역의 자연사면에서 발생하는 토석류 산사태를 예측하고자 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 이용하여 예측모델을 개발한 것이다. 통계적 방법을 이용한 산사태 예측모델 개발을 위해 산사태 자료는 경북 포항지역에서 1998년 발생한 산사태를 대상으로 수집하였다. 로지스틱 회귀분석의 기본 특성을 고려하여 현장조사 및 실내토질시험은 산사태 발생지점 전체와 임의로 선택한 미발생 지점을 대상으로 실시하였다. 산사태 발생에 영향을 미치는 인자는 로지스틱 회귀분석을 실시하여 최종적으로 6개 영향인자를 선정하였다. 이들 6개 인자는 지형요소 2개와 지질요소 4개로 구성되어 있다. 개발된 모델은 신뢰성 검증을 수행한 결과 $90\%$ 이상의 예측률을 확보한 것으로 나타났다. 이 모델을 바탕으로 기존에 제시된 변성암 및 화강암 분포지에서의 산사태 예측모델과 함께 지질특성을 고려한 산사태 발생의 가능성을 확률적${\cdot}$정량적으로 예측할 수 있게 되었다.