• 자원환경지질
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• 제38권1호
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• pp.45-55
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• 2005

산사태 취약성 분석을 위해 적용된 기존 GIS 기반 확률론적 공간 통합 모델은 범주형과 연속형 자료와 같이 서로 다른 형태의 자료의 처리를 위한 이론적 배경과 효율적인 방법론을 제시하지 못하였다. 이 논문에서는 우도비의 틀 안에서 연속형 자료를 직접적으로 사용할 수 있도록 비모수적 경험적 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 그리고 유사율과 예측비율곡선을 계산함으로써 두 모델을 정량적으로 비교하고자 하였다. 제안 모델을 비 교하기 위해 1998년 여름 산사태로 많은 피해를 입은 장흥 지역과 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장 흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 보다 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적 으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.5310-5317
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• 2014

본 우리나라는 산지가 많고 하절기에 연 강수량의 약 2/3정도가 집중적으로 발생하기 때문에 매년 산사태에 의한 피해가 발생하고 있다. 재산 및 인명을 보호하기 위해서는 사전에 산사태 발생지를 예측하고 피해를 최소화하기 위한 대책이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 산사태 위험 판정을 평가하기 위해서 수치지형도, 수치임상도, 수치입지도, 수치지질도를 활용하여 산사태 위험지역을 추출하였다. 그리고 국립산림과학원에서 제시한 산사태 위험지 판정표를 기준으로 GIS 기법을 활용해 연구지역의 산사태 위험지를 판정을 1차와 2차에 걸쳐 분석하였으며, 현장조사를 통해 최종 위험지를 판정하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제12권8호
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• pp.5-12
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• 2011

본 연구는 강우로 인한 산사태 발생 시 강우강도, 강우지속시간, 비탈면 경사, 지반조건등에 따른 파괴 원인을 분석하여 산사태를 사전에 예측하기 위해 산사태 붕괴특성을 알아보고자 인공강우장치를 이용한 실제사면 크기에 근접한 대대형모형토조와 소형모형토조로 실험을 실시하였다. 육안상의 붕괴 형태 및 간극수압, 토압, 함수비, 지중변위 등의 계측결과에 대한 비교연구를 통해 모형토조연구에 있어 크기에 따른 산사태 메커니즘 분석과 소형모형토조 실험에 대한 산사태 모형실험으로서의 검증 실험을 수행하였다.

• 자원환경지질
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• 제45권6호
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• pp.697-707
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• 2012

정량적인 산사태 취약성 분석은 산사태를 유발하는 인자 및 모델에 대한 접근방법에 따라 통계적 기법과 지질역학적 기법으로 구분된다. 이 중 지질역학적 기법은 산사태 모델을 가정하고 사면의 기하학적 특성과 사면 구성물질의 공학적 특성을 고려하여 산사태의 취약성을 판단하는 기법으로 산사태의 발생메커니즘과 과정을 고려할 수 있다는 장점을 가지고 있어 산사태의 취약성 분석에 가장 효과적인 기법 중의 하나로 보고되고 있다. 지질역학적 해석기법의 경우 최근 들어 무한사면모델이 주로 사면 모델로 사용되고 있으며 GIS의 활용을 통해 광역적인 지역에 대한 분석이 가능해짐에 따라 무한사면모델을 이용한 광역적인 지역에서의 산사태 취약성 분석이 가능해졌다. 기존의 무한사면모델을 활용한 연구의 경우 연구지역의 지하수위를 지반이나 강우의 특성에 대한 고려 없이 임의로 가정하여 해석함으로써 강우량과 연구지역의 지반특성에 따라 지하수위가 유동적으로 포화되는 것을 전혀 고려할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 산사태의 유발에 가장 큰 영향을 미치는 강우강도와 지반의 수리특성을 반영할 수 있는 수리학적 모델을 무한사면모델과 결합하여 연구지역의 현장 조건을 반영한 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 또한 기존의 해석방법과 본 연구에서 제안된 해석기법을 비교분석하기 위하여 2006년 7월 대규모의 산사태가 발생한 강원도 진부지역을 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안된 해석기법이 기존의 해석기법에 비해 높은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.673-687
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• 2023

데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권1호
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• pp.38-47
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• 2002

본 연구에서는 구미시를 연구지역으로 하여 GIS를 이용한 광역적인 산사태 발생가능성을 분석하고자 하였다. 우선 산사태 예측을 위한 자연환경과 인문환경 인자들에 관련된 평가기준을 검토한 후, 수치지형도의 등고선 레이어로부터 생성된 수치고도모형을 통하여 경사도와 사면방향도를 추출하고, 위성영상자료의 영상처리를 통하여 정규식생지수(NDVI) 분포도와 토지피복 현황도를 얻었다. 구축된 공간데이터베이스로부터 자료들을 중첩시켜 발생가능지수를 산정하고 위험도 분포도를 작성하였다. 산사태의 발생가능성이 높은 몇 개 지역이 추출되었으며, 경사도가 30% 내외, 사면방향이 남동, 동, 남서, 북동향의, 수역 인접지 및 수계첨단부, 그리고 단층지역 인접부, 식생 활력도가 중간정도인 지역에서 산사태 발생가능성이 높게 나타남을 확인할 수 있었다. 본 연구에 포함하지 못한 토양, 임상, 지하수위, 기상관측 등의 자료 등을 데이터베이스에 추가한다면 더 정확하고 종합적인 분석을 도모할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.439-447
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• 2019

본 연구에서는 산사태 축소 모형 장치에 레이저 센서와 진동 센서를 설치하여 강우에 의한 사면 붕괴 시 토사의 미세 변위를 조기에 감지하여 붕괴 위험이 높은 사면에 대한 적절한 대책 마련과 사면 붕괴로 인한 피해를 최소화하기 위한 산사태 발생 시점을 예측하고자 실험을 실시하였다. 또한, 산사태 축소모형 실험을 통해 강우에 의한 토층의 거동 특성 및 간극수압과 수분과 같은 함수비 변화 특성을 분석하였다. 화강암의 풍화토로 인공사면을 조성한 다음 강우 조건을 200mm/hr와 400mm/hr로 달리하여 이에 따른 함수비(수압, 수분) 변화를 측정하고 지표 변위를 분석하기 위해 레이저 센서와 진동 센서를 적용하였으며, 영상분석을 위해 비디오 촬영을 하여 변위 발생시간을 상호 비교 분석하였다. 실험 결과 수분함량은 강우강도가 클수록 한계값 도달시간이 짧게 소요되는 것으로 나타났으며, 간극수압은 강우강도가 클수록 간극수압의 증가 시간이 짧은 것으로 나타났다. 산사태 모형실험은 현장 조건을 충분히 반영하지는 못하지만 진동 센서를 이용한 변위 발생 인지 시간을 측정한 결과 붕괴시점이 레이저 센서를 이용한 방법보다 보다 빠른 것으로 나타났다. 산사태 발생 시 센서를 이용한 지반변위 측정은 지속적인 연구를 수행할 경우 사면붕괴 예측 및 피해 저감 그리고 계측산업 활성화의 기초 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 지질공학
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• 제21권4호
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• pp.281-293
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• 2011

이 연구에서는 과거 산사태의 이력이 있을 뿐만 아니라 추가적인 산사태가 예상되는 부산 황령산의 한 산사면에 대하여 산사태의 발달원인 및 특성에 대해 알아보기 위하여, 연구지역에 대한 (연도별)항공사진, 강우특성, 단열의 발달특성, GIS를 기반으로 한 지형분석, 그리고 수목들의 손상 및 기울어짐에 대한 통계학적 분석을 시도하였다. 그 결과, 북서-남동 방향의 사면파괴가 관찰되는 이 산사면은 1975년까지 비교적 안정한 상태를 유지하였으나, 1975년과 1985년 사이에 취약한 지질구조, 사면절개 및 집중호우와 같은 외적요인이 복합적으로 영향을 미쳐 비교적 큰 규모의 산사태가 발생하였음이 확인된다. 이는 도시형 산사태의 주요 원인 중 하나인 용지 및 택지개발을 위한 사변의 절취 시, 지질구조, 절취사면의 안식각 및 강우특성 동을 면밀히 검토하는 것이 중요함을 보여준다. 또한 기울어진 수목의 기울어진 방향과 각도에 대한 분석결과는 1985년 이후 낙석 및 포행의 형태로 추가적으로 진행되는 산사태가 주로 서쪽방향으로 진행되고 있으며, 산사면의 북서쪽 지점에 이들이 집중되고 있음을 지시한다. 이는 산사태 연구에 있어 손상되거나 변형된 수목을 이용한 분석방법이 매우 유용할 수 있음을 지시하고, 산사태의 예측 및 방재에도 적절히 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.278-278
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• 2015

우리나라의 산사태 및 토석류의 발생 시기는 주로 7,8,9월에 집중 되어 있고 유발인자 중 강우는 산사태 및 토석류를 발생시키는 가장 큰 인자이다. 특히 강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 국지적인 집중호우에 의해 토석류의 발생빈도가 다른지역에 비해 많다. 7,8,9월의 누적 강우량이 1,100mm 이상이 되는 지역에서 극심한 피해가 발생하고 누적강우량이 많을수록 규모도 커지게 된다. 이러한 결과는 취약지역에서 강우에 의해 토석류가 발생한 가능성이 증가한다는 것을 의미하며, 일정이상의 강우가 발생할 시 취약성이 낮은 지역에서도 토석류 및 산사태가 발생할 가능성이 충분이 있다는 것을 의미한다. (양인태 등, 2009) 따라서 강우발생에 따른 토석류 발생기준에 대해서 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 강원도 지역의 산사태 및 토석류 발생이력에 대해서 강우데이터를 분석하여 강우기준을 설정 하였다. 강우관측소는 국토교통부, 한국수자원공사, 기상청의 강우자료를 활용하였다. 관측소의 선택은 Thiessen Polygon에 의해 선택하였고, 유효시간에 따라 강우강도, 유효평균 강우강도, 누적강우량을 산정하여 DFG (Debris-Flow Guidance) 곡선을 작성하여 강우기준을 설정하였다. 또한 토질과 유효토심에 따라 강우기준을 제시하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제103권2호
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• pp.233-239
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• 2014

본 연구는 지역산림지역을 중심으로 수량화이론을 이용하여 산사태 발생면적에 영향을 미치는 인자를 도출하여 각 인자의 기여도 분석을 통해 산사태 발생 위험성에 대한 예측기준을 마련하고, 그 기준을 평가하였다. 산사태 발생지 붕괴면적에 영향을 미치는 인자는 모암(화성암), 횡단사면(복합), 침엽수림(임상), 사면경사($21{\sim}30^{\circ}$ 이상)이었다. 각 인자의 Range를 추정한 결과, 횡단사면 (0.2922)이 가장 높게 나타났고, 다음으로는 모암(0.2691), 임상(0.2631), 사면경사(0.2312)순으로 나타났다. 산사태 발생 위험도 판정표를 기준으로 4개 인자의 category별 점수를 계산한 추정치 범위는 0 점에서 1.0556 점 사이에 분포하고 있으며, 중앙값은 0.5278 점이었다. I 등급의 점수는 0.7818 이상, II 등급은 0.5279~7917, III 등급은 0.2694~0.5278, IV 등급은 0.2693 이하로 나타났다. 1 등급 및 2 등급에서 산사태 발생 비율이 72%로서 비교적 높은 적중률을 보였다. 따라서 본 판정표는 산사태 위험도 판정에 활용 가능한 것으로 판단된다.