본 연구에서는 강원도를 대상으로 산사태로 인한 피해지역을 사전에 예측하였으며, 도로, 건물, 산림 등의 피해규모를 지자체별로 산정하였다. 산사태를 예측하기 위해서 기존의 연구 성과를 활용하여 산사태 취약성도, 발생가능성도, 위험지도 제작기법을 정립하였다. 도로, 건물, 산림의 산사태 피해규모는 누적강우량 100mm, 200mm, 300mm 발생시 각각의 산사태 위험지도를 제작하여 지자체별로 산정하였다. 그 결과 100mm~200mm 미만 누적강우량 발생시 도로피해는 홍천군, 건물피해는 정선군, 산림피해는 홍천군 순으로 나타났으며, 200mm~300mm 미만 누적강우량 발생시 도로피해는 춘천시, 건물피해는 평창군, 산림피해는 홍천군 순으로 나타났다. 특히, 300mm 이상 누적강우량 발생시 홍천군의 경우 도로, 건물, 산림피해가 다른 지자체에 비해서 가장 피해가 클 것으로 예측되었다. 이와 같이 지자체의 산사태 피해규모를 각각 산정함으로써 산사태 예방의 우선순위 결정뿐만 아니라 예산을 투입하는데 있어 의사결정의 기초자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
산사태연구는 산사태를 발생시키는 여러 인자들의 상호관계를 규명하는 방법, 확률론적으로 산사태 발생가능성을 예측하는 방법 사태물질의 이동경로와 확산범위를 산정함으로써 산사태 위험성을 평가하는 방법 등으로 구분할 수 있다. 우리나라에서 발생된 대부분의 산사태는 여름철의 집중호우에 기인되는 것으로 기반암 상부의 토층에서 발생되며, 강우조건, 지형조건과 지질 및 토질특성 등에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 산사태 조사부터 위험성평가에 이르기까지의 산사태연구는 다양한 산사태를 체계적으로 조사하고 해석함으로써 공학적 관점에서 여러 특징들을 관찰하고 그 특성들을 총괄적으로 해석하여야만 한다. 이 연구에서는 경상남도 마천지역을 대상으로 산사태 현장조사를 수행하였다. 조사결과를 토대로 자연사면 산사태에 대한 최적의 표준모델로 활용할 수 있는 산사태 조사 및 해석 기법을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 국내 산사태 발생을 예측하기 위하여 선행강우의 영향을 고려한 산사태 유발 강우기준(Intensity-Duration, ID curve)을 제안하였다. 1999년부터 2013년까지 국내에서 유발된 202개의 산사태에 대하여, 기상청 강우자료를 바탕으로 산사태 발생 시점 이전의 시강우량 데이터를 수집하고 분석하였다. 선행강우의 영향을 고려하기 위해 강우사상간 시간(Inter event time definition, IETD)을 6, 12, 24, 48, 72, 96시간으로 구분하고, 회귀분석을 통해 강우기준을 제안하였다. 국외의 산사태 유발강우기준과 제안된 유발강우기준을 비교하였으며, 선행강우에 대한 산사태 유발 강우기준의 변화를 분석하였다. 그 결과, 국내의 경우 비교적 낮은 강우강도에서 산사태가 유발되는 것으로 나타났으며, IETD가 증가할수록 산사태 유발강우기준의 기울기가 증가하는 경향이 나타났다. 따라서 단기간의 강우에 대해서는 산사태 유발강우기준(강우강도)이 높아지고, 장기간의 강우에 대해서는 낮아지는 것을 알 수 있었다. 2014년도에 국내에서 발생한 산사태 재해이력을 이용하여 검토한 결과, 본 연구에서 제안된 ID curve가 산사태 유발을 비교적 잘 예측할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 산사태 발생시 붕괴토사량을 산정하기 위하여 산사태 발생면적과 붕괴토사량의 상관관계를 활용하고, 붕괴토사량의 총 이동거리를 예측하기 위하여 붕괴토사량과 붕괴사면의 높이 및 붕괴토사의 도달거리를 활용하였다. 그리고 토석류의 이동경로를 예측하기 위하여 붕괴토사량의 유동 및 퇴적특성을 경사도의 인자로 단순화시킨 랜텀워크 모델을 적용하였다. 산사태 발생지점에서 이동경로 및 피해범위를 산정하기 위하여 토석류 이동 확률계산을 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 10,000회 반복적으로 수행하였다. 이때 계산된 다양한 랜텀워크의 궤적을 피해영역으로 제시하였다. 제안된 랜텀워크 모델을 이용한 산사태 피해범위 산정기법의 정확도를 확인하기 위하여 지리산 천왕봉 일대에서 발생된 산사태 발생이력을 적용하였다. 제안된 모델의 적용성을 검토한 결과 비교적 정확하게 피해범위를 산정하는 것으로 나타났으며, 10 m × 10 m 크기의 셀을 활용하는 것이 실제 피해범위에 대한 정확한 재현이 가능한 것으로 확인되었다.
산사태 발생지역에서 측정된 토층심도 자료를 토대로 경험적 내지 통계적으로 토층심도를 예측하기 위하여 지형고도 기반의 Z-model과 확률론적 통계모델을 활용하여 산사태 발생구간에 대한 토층심도를 산정하고, 이를 토대로 강우사상에 따라 토층 내로 강우의 침투특성을 반영하여 분석할 수 있는 토층에 대한 포화깊이비 개념을 접목하여 산사태위험도 분석을 수행하였다. 그 결과, Z-model로 예측된 토층심도가 확률론적 통계모델로 산정된 결과보다는 본 연구지역에서 측정된 토층심도와 비교적 유사하게 산정된 것으로 나타났다. 이를 토대로 산사태 발생지역에 대해 확률론적 통계모델로 예측된 토층심도를 적용해 분석한 결과가 Z-model로 산정된 결과보다 산사태위험도 1등급 분포 비율이 2.5배 이상 높게 나타났다. 이는 토층심도가 직접적으로 산사태위험도 평가에 영향을 주는 것을 의미하는 것으로 산사태위험도 분석을 위해서는 대상지역의 토층심도 자료의 획득 및 적용이 중요함을 의미한다.
기후변화로 인해 우리나라의 산사태 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 사방사업 등 산사태 피해저감을 효과적으로 수립하기 위해서는 기후변화 영향을 고려하여 장기간의 산사태 위험도를 추정할 필요가 있다. 이 연구에서는 다변량 회귀분석을 통해 기후변화에 따른 산사태 피해면적의 변화를 예측하였다. 1980-2010 년의 산사태 피해면적과 강우관측자료를 학습자료로 적용하여 다변량 회귀모형을 구축하였다. 이때 강우관측자료를 통해 SSP 시나리오에서는 제공하는 7가지 강우인자를 추출하였다. 이후 분산팽창지수로 다중공선성을 검정하고 주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 2개의 주성분을 독립변인으로 하여 산사태 피해면적 추정 모형을 도출하였다. 기후변화 시나리오를 활용하여 2030-2100년까지의 산사태 피해면적 변화를 추정한 결과, 산사태 피해면적은 1981년-2010년의 연평균 산사태 면적의 최대 2배 이상으로 증가하는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 미래 기후변화를 고려한 산사태 피해저감 대책 수립 및 보강의 필요성을 제시하는 기초자료로 활용 가능할 것으로 보인다.
경사지에서 아파트, 주택, 학교의 건설은 많은 문제를 가지고 있으며, 시공중에도 피해가 있게 된다. 산사태의 모델 현장은 1991년 부산지방에서 발생한 것으로서 두 곳의 아파트와 학교가 있는 곳이다. 본 논문에서는 항공사진의 사진판독으로 산사태의 예측에 대하여 기술하였다.
최근 우리나라는 여름에 집중호우로 인한 산사태로 그 피해가 계속되고 있다. 이러한 산사태는 매년 반복적으로 발생하고 있으며 급격한 기후의 변화로 인해 앞으로 그 발생빈도가 높아질 것으로 예측된다. 우리나라는 인구의 81.5%가 도시지역에 거주하고 있으며 서울에만 약 1,055만 명이 거주하고 있다. 2011년 18명의 사망자가 발생한 서초동 산사태와 동일한 조건에 인접한 대지는 서울시에서 약 9%에 달한다. 도시에서 발생하는 산사태는 그 규모는 작으나 인구가 집중하는 도시의 특성으로 인해 큰 재난을 야기할 가능성이 있다. 현재까지는 산사태의 취약성과 발생 원인을 규명하기 위한 노력이 지속되어 왔으나 산사태 발생 시 재난지역의 범위에 관한 예측 연구가 새롭게 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 산사태의 물리적 확산형태를 분석하기 위하여 셀룰러 오토마타(Cellular Automata, CA) 기반의 산사태 재난지역 확산모델을 구축하였다. 이동규칙, 지형에 의한 장애물을 변수로 하는 SCIDDICA(SmartComputational Innovative methoDs for Debris flow simulation with Cellular Automata)모델과 침전 및 침식에 따른 변화를 적용한 CAESAR(the Cellular Automaton Evolutionary Slope And River model)모델을 적용하여 2011년 7월 서초동 산사태를 대상으로 정확도를 비교하였다.
본 연구의 목적은 2002년 산사태가 많이 발생한 강원도 강릉 지역의 산사태 발생원인에 대해 인공신경망 기법과 GIS를 이용하여 취약성도를 작성 및 이를 검증하는 것이다. 이를 위해 지형도, 토양도, 임상도, 지질도, 토지피복도 등 을 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축하였고, 이러한 데이터베이스로부터, 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종 류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등을 추 출하여 산사태 발생요인으로 이용하였다. 이러한 데이터베이스와 산사태 발생 위치에 대해 인공신경망 기법을 적용하 여 산사태 발생 원인에 대해 상대적인 가중치를 계산하고, 이를 적용하여 산사태 취약성도를 만들었다. 그리고 계산 된 산사태 취약성도는 산사태 발생을 정량적으로 예측하는 비곡선 방법을 이용하여 검증되었다. 이러한 결과는 산사 태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초 자료로서 활용될 수 있다.
산사태는 지진이나 집중 호우로 인해 발생되며, 최근 산사태의 발생이 증가하고 있다. 하지만 정확한 산사태의 발생을 예측하는 것은 불가능하다. 이에 본 연구에서는 공간 분석 기법과 AHP 방법을 사용하여 산사태 관리 시스템의 요소를 세분화하고자 한다. 기존의 산사태 관리 시스템은 경사 방향 요소에 대한 가중치 없이 기울기의 요소로 구성되어 있다. 산사태 발생 위험 예측의 정확도 향상을 위해서는 경사 방향에 대한 가중치를 고려하여야한다. 본 연구에서는 경사 방향을 세 가지 범주에서 분류하였다. 경사방향이 산사태에 영향을 주지 않는 경우는 고려하지 않았다. 이러한 결과를 바탕으로 산사태 관리 시스템의 개선방향을 제시하고자 한다. 분석 결과, 경사 및 경사 방향에 분할이 필요하며, 지형 요소에 대한 분류로 산사태 관리 시스템의 정확도를 높일 수 있다고 판단된다. 본 연구에서는 지형요소만을 고려하였지만, 향후 연구에서는 다른 인자들을 고려한 세분화가 필요하다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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