우리나라는 매년 집중호우로 인한 산사태로 인해 인적, 물질적 피해를 일으킨다. 반복적인 산사태의 피해를 방지 하기위해서는 산사태 예측 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안성시를 대상으로 GIS와 RS 자료를 활용하여 산사태 위험지를 분석하고자 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석 되었다. 하지만 Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.
산지가 많은 우리나라에서는 인구가 증가함에 따라 토지의 이용이 평지에서 경사지로 이동되고 있으며, 산사태와 같은 자연재해는 인명의 손실, 재산상의 손실, 그리고 자연환경 파괴를 일으켜 그 연구의 중요성이 증가하고 있다. 산사태 예측에 있어서 단일사면에 대한 안정검토해석이 아닌 광범위한 지역의 위험지 예측은 중요한 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 산사태 지역의 항공사진 스캐닝으로 얻은 이미지밝기값의 평균 및 표준편차에 대한 상관관계를 알 수 있었다. 산사태 지역에서는 밝기값 범위가 35~65에 분포하였고, 표준편차가 경년변화에서 조금씩 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 넓은 지역의 산사태 조사에서는 항공사진 자료에 의해 경사도, 토질특성, 피복상태의 상관관계를 구할 수 있다.
산림 화재는 현대의 급격한 기후 변화에 따른 대표적인 자연 재해이다. 화재로 인한 산림 훼손으로 산림 조성이 미비한 시점에 겨울철 해빙기와 폭우 등으로 산사태가 발생하는 이차적인 피해가 발생한다. 대부분 국가에서는 산림 관리를 위해 CCTV 중심의 모니터링 시스템으로 제한적인 면적만 관리하고 있다. 산사태 징후를 예측하기 위해 사전에 3차원 공간 좌표를 포함하고 있는 마커를 위험지역의 경사면에 장착한 후, 주기적인 드론 촬영으로 3차원 맵핑 및 안식각을 검출한다. 이를 위해서 마커의 인식범위 및 화각을 정의하고, 산사태 징후를 사전에 예측하는 방법을 제시하였다.
국내외의 산사태 재해 학술정보를 검색하여 관련 학술동향을 분석하였다. 국내 학술정보는 환경지질연구정보센터(IEG)에 수록되어 있는 17개 학술지를 이용하였다. 검색된 논문은 2000-2012년 사이 게재된 총 54편이다. 검색된 논문의 성격을 분류하면 산사태 예측 또는 취약성 분석 논문이 29편이고, 산사태 메커니즘 관련 논문이 20편, 나머지 5편은 산사태 모니터링 또는 경보 시스템과 관련되어 있다. 국외 학술정보는 2003년 이후 현재까지 수록된 'Web of Science'의 자료를 이용하였다. 그곳에서 검색된 관련 논문 1,851 건을 이용하여 한국과학기술정보연구원이 개발한 '수요자 맞춤형 연구개발 조기경보체제 구축'이란 정보 분석 프로그램으로 논문의 연도별, 국가별, 연구기관별 현황을 분석하였다. 분석 결과 산사태 재해 연구는 이태리가 주도하고 미국과 중국이 뒤를 잇고 있다. 한국은 논문 수에서는 15위에 머물고 있으나 국가별 논문수준은 전체 1위를 차지하고 있다.
강우는 산사태 발생유인중 가장 큰 요소중에 하나이다. 다우지역에 속하는 우리나라는 강우의 계절적 편중으로 발생되는 산사태로 매년 인명 및 재산상의 많은 피해를 받고 있으나 산사태 극심 지의 조사나 예측기구의 체계화가 충분히 실시되어 있지 못하다. 따라서 본 연구에서는 사전 예방 적인 측면에서 산사태의 피해를 극소 화하기 위해 1977년에서 1987년 사이에 우리나라에서 발생된 주요 산사태에 관련된 자료 및 측영전의 강우기록을 참고하여 산사태와 강우사이의 관계가 통계적학적으로 검토 분석되었다. 본 연구 결과 우리나라에서 발생되는 산사태는 그 지역의 당일강우량과 누적강우량의 영향을 받는 정도에 따라 중부지역, 영,호남지역 및 영동지역의 3개지역으로 구분할 수 있었다. 또한 우리나라의 산사태는 최대시간강우강도와 누적강우량의 모두에 영향을 받고 있으며 이 두 기준에 의거하여 산사태를 발생규모별로 예보하는 것이 바람직하다.
산사태는 인간의 생명과 재산을 위협하는 가장 주요한 자연재해중의 하나이다. 일반적으로 산사태는 토질물성, 지질학적 및 지형학적 특성과 같은 복잡한 문제로 인하여 발생하게 된다. 인공신경망모델은 많은 연구분야에서 적용되고 있으며, 복잡한 문제를 해결하는데 사용되는 유용한 계산방법이다. 본 논문에서는 자연사면의 산사태 발생여부를 조사하기 위하여 오류역전파를 이용한 인공신경망모델을 제안하였다. 제안된 인공신경망 모델은 두가지 경우에 대한 산사태 발생여부의 평가가 가능하다. 한가지는 토질물성데이터만을 적용한 경우이고, 다른 한가지는 토질물성, 지형 및 지질데이터를 적용한 경우이다. 사면의 안정성을 합리적으로 평가하기 위하여, 인공신경망모델을 적용한 SlideEval(Ver. 1.0)을 개발하였다. 인공신경망모델을 이용한 사면의 안정성 평가는 매우 정확한 것으로 나타났다. 특히, 인공신경망모델을 이용한 산사태 예측은 토질물성데이터만을 적용한 경우보다 토질물성, 지형 및 지질데이터를 적용한 경우가 안정하고 정확한 것으로 나타났다. 그리고, 산사태 발생예측에 대한 통계적인 분석결과(한국지질자원 연구원, 2003)와 비교 검토하여 보면 인공신경망 예측결과와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 따라서, 인공신경망을 이용한 SlideEval (Ver. 1.0)프로그램은 산사태를 예측하여 사면의 안정성을 평가하는데 적용이 가능하다.
본 연구에서는 2020년 산사태가 발생한 곡성지역을 대상으로 무인항공기 사진측량을 통하여 산사태 지역의 범위와 변위를 조사하고 이를 기반으로 산사태에 의한 피해범위를 LS-RAPID에서 분석하였다. LS-RAPID는 지진과 강우의 영향을 반영하는 산사태 시뮬레이션 모델이며, 산사태 운동시작여부를 평가하며 만일 발생 시 토사의 이동, 퇴적 범위, 토사층의 깊이를 예측할 수 있다. 산사태 시뮬레이션에서 중요한 변수 중의 하나는 지중의 활동층의 깊이와 분포이다. 재해현장에서 이런 자료를 신속하고 정량적으로 측정하기 위한 방법으로서 무인항공기를 이용한 측량을 실시하였다. 또한 산사태 토사의 이동과 퇴적을 검증하기 위한 자료도 획득하였다. 매개변수의 추정 시선행연구에서 제시된 값을 참고하여, 재해현장의 피해범위와 규모를 비교하여 매개변수를 추정하여 다른 연구사례에서 이용한 값들과 비교, 분석하였다. 또한, 시뮬레이션의 지형입력자료로서 무인항공기 사진 측량자료에서 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 수지지도에서 생성한 DEM(Digital Elevation Model)을 적용한 경우, 시뮬레이션 결과에 영향을 비교, 분석하였다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.
본 연구는 금호강 유역을 대상으로 GIS와 원격탐사기법을 활용하여 산사태 취약성의 예측과 지도화를 수행하고자 한다. 산사태 영향인자인 사면경사, 사면방향, 지질, 토지이용도, 식생지수(NDVI)의 공간데이터베이스는 $30m{\times}30m$ 해상도로 구축하였다. 산사태 취약성은 중첩분석과 합산 평가 매트릭스 방법으로 예측하였고, 6개 범주(안정, 매우 낮음, 낮음, 중간, 높음, 매우 높음)로 구분한 산사태 취약성 지도를 제작하였다. 분석결과에 따르면, 산사태 취약성이 '매우높은' 지역은 전체 대상지의 약 0.3% 정도를 차지하며 이들 지역은 주로 높은 경사도와 낮은 식생지수를 가지는 산림지역에 분포하는 것으로 나타났다.
우리나라는 최근 여름철 태풍 및 집중호우로 인해 많은 토석류 및 산사태가 발생하고 있다. 작년 7월에도 집중호우로 인해 서울시 우면산 일대와 강원도 춘천에 많은 인적 물적 피해를 입었다. 해마다 반복되는 토석류나 산사태의 위험을 감소시키기 위해서는 보다 정확한 위험지역 예측모델을 필요로 한다. 본 연구는 토석류 및 산사태의 위험과 취약지역을 예측하기 위하여 GIS기반의 Weight of Evidence 기법을 적용하여 위험지역을 분석 하고자 한다. 2006년 태풍 에위니아에 의해 많은 토석류 피해를 입은 강원도 인제군 가리산일대를 대상으로 하였으며 토석류 및 산사태 위치 자료는 2005년, 2006년 토석류 발생 전후 항공사진의 중첩분석을 토대로 발생 지역을 추출하였다. 토석류 및 산사태발생에 영향을 미치는 지형, 지질, 토양, 수문, 임상 등의 인자들은 GIS를 이용하여 DB로 구축하였다. 베이시안 확률기법(Bayesian Method)에 기반 하여 구축된 DB와 결합하여 각각의 인자의 가중 값 W+, W-를 계산하여 상관관계를 분석하고 Weight of Evidence 기법을 적용하여 위험지역을 정량적으로 평가하고자 한다.
본 연구는 산사태 발생 취약성을 평가하기 위해 2006년 7월 11일부터 7월 18일까지 집중호우 시 다수의 산사태가 발생한 인제지역의 지형요인, 임상, 토질, 지질과의 상관관계를 분석하였다. 미래에 발생할 산사태의 취약성 평가를 위해 인제지역에 발생한 산사태를 활동형태와 흐름형태로 구분하고 지형에서 경사, 경사각, 곡률, 능선, 계곡을 추출하였다. 그리고 임상요인에서 경급, 영급, 밀도, 임상을 추출하여 베이지안을 기반으로 하는 LR 모델과 WOE 모델을 적용하여 연구지역 산사태의 취약성을 평가하고 예측비율곡선을 이용하여 적합도 검증하였다. 취약성 평가 결과의 적합도 검증 결과 산사태를 유형별 구분 없이 적용한 결과 상위 20%에서 LR 모델은 75%, WOE 모델은 73%의 적합도를 보이고 있으며, 활동형태와 흐름형태로 구별하여 검증한 결과 활동 형태는 상위 20%에서 LR 모델은 71%, WOE 모델은 69%의 적합도를 나타내고, 흐름 형태에서는 상위 20%에서 LR 모델은 86%, WOE 모델은 82%의 적합도를 나타내었다. 평가결과 적합도는 LR 모델 적용 결과가 WOE 모델 적용 결과 보다 높은 적합도를 보였으며, 활동형태 보다는 흐름형태의 적합도가 높게 나타났다. 이러한 결과로 보아 산사태 취약성 평가와 검증 시에는 기존의 연구 방법과는 달리 산사태 발생 예측 시 유형별로 구분하여 실시하는 것이 타당한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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