• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2007년도 춘계 지질과학기술 공동학술대회
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• pp.658-660
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• 2007

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2005년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.254-260
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• 2005

이 논문에서는 산사태 취약성 분석을 목적으로 확률론적 공간통합의 틀 안에서 범주형 자료와 연속형 자료를 효율적으로 처리할 수 있는 비모수적 우도비 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 적용 모델의 비교를 위해 1998년 여름철 산사태로 많은 피해를 입은 경기도 장흥 지역과 충청북도 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 상대적으로 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권4호
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• pp.116-127
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• 2011

본 논문에서는 로지스틱 회귀분석 기법을 이용하여 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 예측모델의 성능은 모델의 적합도 검증을 통해 사용된 데이터가 모델에 얼마나 잘 반영되어 구축되었는지에 대한 적합도 평가뿐만 아니라 예측성능에 대한 평가가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 모델에 대한 객관적인 결과를 얻기 위해 이와 같은 두 가지 측면에 대하여 예측성능 평가를 적용하였다. 연구지역은 2006년도 집중 호우로 많은 산사태가 발생한 강원도 인제 일대를 대상으로 하였다. 산사태 관련인자들은 지형도, 토양도, 임상도로부터 추출하였다. 예측모델에 대한 평가는 누적이득차트 곡선의 하부영역을 계산하였다. 예측모델의 적합도 평가에서는 87.9% 교차검증을 통한 예측정확도 평가 결과 84.8%로 두 평가 결과간의 큰 차이를 보이지 않으며 좋은 성능의 결과를 산출하였다. 이는 산사태와 관련성이 높은 유발인자와 예측모델 성능에서 기인된 결과로 해석 될 수 있다.

• 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.

• 지질공학
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• 제26권2호
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• pp.235-250
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• 2016

우리나라는 여름철 강수량이 연 강수량의 약 70% 이상을 차지하고 일 강우량이 200 mm가 넘는 극한강우가 증가하고 있다. 강우는 산사태를 유발하는 가장 직접적인 인자로서 이를 활용한 산사태 발생 예측 기준을 설정하고 경보를 발령하여 산사태로 인한 피해를 최소화 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 발생한 산사태이력 중 발생시점 및 장소가 분명한 12개소를 선정하고 각 지역의 강우데이터를 수집하여 분석하였으며, RTI (Rainfall Triggering Index) 모델에 사용된 각 인자들을 한국의 산사태 유발 강우특성에 따라 적정성을 검토하여 반영하고 강우강도의 단위시간을 달리한 3가지 모델을 비교하였다. 분석결과, 60-minutes RTI 모델은 3개소에서 산사태 발생 예측에 실패하였으며, 30-minutes RTI 모델 및 10-minutes RTI 모델은 모두 사전예측 가능하였다. 각 모델별 산사태 발생 경보에 따른 평균 대응시간은 60-minutes RTI model이 4.04시간, 30-minutes RTI model과 10-minutes RTI model은 각각 6.08과 9.15시간으로 단위시간이 짧은 강우강도를 사용한 RTI 모델이 산사태 사전예측실패 가능성이 적고 보다 긴 대응시간을 확보 할 수 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 산사태 발생 예측을 통한 대응시간은 단위시간을 세분화한 모델일수록 더 많은 시간을 확보 할 수 있음을 알 수 있다. 또한, 단시간 내 발생하는 변동성이 큰 강우강도 가진 한국의 강우특성을 고려할 때 시간 단위 이하의 강우강도를 적용하는 것이 RTI 모델을 통한 산사태 예측과 조기경보시스템의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.15-22
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• 2019

본 연구에서는 현장조사, 실내시험 및 문헌자료를 기초로 지진 시 산사태 발생 위험지 예측 모델인 Newmark displacement model을 이용하여 위험지를 예측하였다. Newmark displacement model은 주로 지진의 정보와 해당 지역의 사면의 정보를 통해 산정되며, 사면의 안전율은 산지 토사재해 예측 프로그램인 LSMAP의 결과를 활용하였다. 연구대상 지역으로 과거 산사태가 발생한 부산의 백양산 일대를 선정하였다. 산사태 발생 해석 결과 Newmark displacement model을 활용한 지진 시 산사태 위험지 예측이 지진 계수가 미적용된 LSMAP의 산사태 위험지 예측보다 약 1.15배 넓은 지역을 위험지역으로 예측하는 것으로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.19-27
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• 2017

본 연구의 목적은 인제읍을 대상으로 빈도비와 로지스틱 회귀분석 모델을 통합한 앙상블 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하고, 예측 정확도를 비교하는 것이다. 산사태 위치는 산사태 발생 전 후에 촬영된 항공사진을 이용하여 추출되었다. 추출된 총 422개의 산사태는 산사태 취약성 분석을 위해 훈련용 (70%)과 검증용 (30%) 자료로 랜덤하게 분류되었다. 산사태 관련인자는 고도, 경사도, 경사향, 배수로부터의 거리, 토양수분지수, 하천강도지수, 토질, 유효토심, 영급, 경급, 밀도, 임상 등 총 12개의 인자를 이용하였다. 산사태 및 산사태 관련인자는 공간데이터베이스로 구축된 뒤 빈도비와 앙상블 모델을 이용하여 산사태와 산사태 관련 인자 간 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 각 모델별 산사태 취약성 지도를 작성하였고, relative operating characteristics(ROC) 곡선을 이용하여 예측 정확도를 검증 및 비교하였다. 분석 결과, 앙상블 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도는 75.2%의 예측 정확도를 보였고, 이 결과는 빈도비 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도와 비교하여 예측 정확도가 약 2% 향상된 것으로 나타났다. 본 연구에서 작성된 산사태 취약성 지도는 향후 효과적인 토지이용 계획을 수립하고, 재난재해로 인한 피해를 경감시키는데 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권4호
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• pp.81-90
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• 2005

본 연구에서는 산림청에서 산사태 위험지를 판정하는데 이용하고 있는 판정표를 기반으로 산사태 발생 위험도를 예측할 수 있는 GIS 응용모델을 개발하였다. 이 모델에서 산사태 위험지는 지형, 임상 및 지질과 같은 산림입지환경 인자들 중 7개 인자를 선별적으로 이용하여 분석하도록 설계되었다. 이러한 입지환경 인자들 중 경사길이, 경사위치, 사변형태의 분석은 DEM 자료를 이용하여 산지사면 분석이 가능하도록 개발된 '산사태 예측을 위한 산지사면 입지해석 모듈' 을 이용하였다. 산사태 위험지 판정 모델의 구조는 원자료를 입력받아 가공, 변환하는 입력모듈과, 산사태 위험지 판정인자를 분석하여 해당지역의 산사태 위험지를 분석하는 모듈, 분석된 산사태 위험도 판정 결과를 제시하는 출력모듈 등으로 구성되어 있다. 경기도 용인 안성 지역에서 발생한 산사태를 대상으로 모델을 적용한 결과 약 72%에 해당하는 산사태가 산사태 위험도 2등급 이상으로 판정된 곳에서 발생하였다.