• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제26권6호
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• pp.106-117
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• 2021

The purpose of this study is prediction of landslide occurrence reflecting the subsurface flow characteristics within the soil layer in the future due to climate change in a large scale watershed. To do this, we considered the infinite slope stability theory to evaluate the landslide occurrence with predicted soil moisture content by SWAT model based on monitored data (rainfall-soil moisture-discharge). The correlation between the SWAT model and the monitoring data was performed using the coefficient of determination (R²) and the model's efficiency index (Nash and Sutcliffe model efficiency; NSE) and, an accuracy analysis of landslide prediction was performed using auROC (area under Receiver Operating Curve) analysis. In results comparing with the calculated discharge-soil moisture content by SWAT model vs. actual observation data, R² was 0.9 and NSE was 0.91 in discharge and, R² was 0.7 and NSE was 0.79 in soil moisture, respectively. As a result of performing infinite slope stability analysis in the area where landslides occurred in the past based on simulated data (SWAT analysis result of 0.7~0.8), AuROC showed 0.98, indicating that the suggested prediction method was resonable. Based on this, as a result of predicting the characteristics of landslide occurrence by 2050 using climate change scenario (RCP 8.5) data, it was calculated that four landslides could occur with a soil moisture content of more than 75% and rainfall over 250 mm/day during simulation. Although this study needs to be evaluated in various regions because of a case study, it was possible to determine the possibility of prediction through modeling of subsurface flow mechanism, one of the most important attributes in landslide occurrence.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.610-621
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• 2021

지진 발생과 집중호우에 의해 땅밀림형 산사태 유형으로 분류되는 땅밀림 현상이 전국적으로 광범위하게 나타나고 있다. 산림청은 땅밀림으로 인한 인명 및 재산 피해를 예방하기 위해 땅밀림 우려지 현장조사 판정표를 통해 땅밀림 발생 위험지를 사전에 파악하고 있다. 한편 최근에는 컴퓨터 기술의 발달로 인공지능의 한 분야인 기계학습 분류기법을 이용하여 산지재해 취약성을 평가하거나 자연재해를 예측하고 있다. 따라서 이 연구에서는 기계학습 분류기법인 k-Nearest Neighbor(k-NN), Naive Bayes(NB), Random Forest(RF), 그리고 Support Vector Machine(SVM) 분류모델을 이용하여 땅밀림 발생 위험등급을 분류하였다. 한국치산기술협회의 2018~2020년 조사 자료 4,618개 중에서 땅밀림 현상의 발생 여부를 고려하여 발생지 총 146개소, 그리고 미발생지 146개소를 임의추출하여 292개 자료를 선정하였으며, 이 중 70%에 해당하는 204개소 자료를 훈련자료로 하여 모델을 구축하였다. 전체 자료의 30%에 해당하는 88개 검증자료에 대해 모델을 평가한 결과, k-NN은 0.727, NB는 0.750, RF는 0.807, 그리고 SVM은 0.750의 분류정확도를 보였다. 또한, Kappa 상관계수는 각각 0.534, 0.580, 0.673 및 0.585, 그리고 AUC는 각각 0.872, 0.912, 0.943 및 0.834로 계산되었다. 따라서 땅밀림 위험지역 판정을 위한 기계학습 분류모델은 RF, NB, SVM, 그리고 k-NN 순으로 높은 성능을 보였다. 기계학습 분류모델은 향후 산지토사재해의 예방 및 대응을 위한 기초자료로 활용 가능하며, 땅밀림 재해 관리 및 피해 경감에 위한 정책 개발에 필요한 정보를 제공할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.59-72
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• 2024

농업용저수지는 관개용수, 유지용수, 생활용수 등 다양한 목적을 가지고 용수공급을 수행한다. 농업용저수지는 계절과 기후 변화에 민감하게 반응하기 때문에 효율적으로 운용하기 위해선 공급량 및 유입량 계측은 필수적이며, 이러한 자료를 바탕으로 용수관리가 합리적으로 이루어져야 한다. 하지만 농업용저수지의 경우 다목적 댐에 비해 공급량 및 유입량에 대한 계측이 상대적으로 미비한 실정이며, 효율적이고 합리적인 용수 관리를 위해선 물수지 분석을 통한 농업용 저수지에서의 유입량-공급량 분석이 필요하다. 이에 ONE model, Tank model과 같은 강우유출해석모형이 개발되어 저수지 물수지 해석에 활용되고있으나, 미계측 유역에 대한 적용성 분석은 미비한 실정이다. ONE model은 기본적으로 일단위 유출계산을 위해서 설계되었으며, 해당 모형은 하나의 매개변수를 가지고 있어 Tank model의 한계로 지적되는 보정 및 미계측 유역 분석에 유리하다. 이에 15개의 댐상류 유역을 대상으로 ONE model과 Tank model을 통해 물수지를 분석하고, 두 모형의 성능을 정량적으로 비교분석하고자 R²와 NSE을 활용하였다. 모의결과에 따르면, ONE model의 R²와 NSE가 Tank model 보다 높게 나타났으며, 이는 ONE model이 미계측유역에 대한 유입량 예측에 더 적합할 것으로 평가된다.

• 지질공학
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• 제22권3호
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• pp.343-351
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• 2012

본 연구는 기존에 제안된 무한사면 안정해석식을 바탕으로 불포화토 내에 강우침투 시 지표로부터 시간에 따른 토층의 포화깊이비를 새로운 변수로 삽입하여 무한사면 안정해석 수정식을 제안하고자 하였다. 이를 위해 기존에 고려하지 못했던 시간에 따른 포화깊이비와 지표하 흐름 깊이의 개념을 새로이 도입하였으며, 유사동력학적 습윤지수 이론에서 도출되는 해석대상 지역의 유효상부기여면적, 지표하흐름 깊이, 포화깊이비를 계산하고, 이를 토대로 시간에 따른 포화깊이비를 반영한 무한사면 안정해석을 수행하도록 하였다. 이를 통해 실질적인 시간에 따른 강우의 변화양상과 사면 안전율 변화를 계산할 수 있게 되었다. 한편, 본 연구에서는 Park et al. (2011 a)가 실시한 불포화토 칼럼시험을 통한 강우침투 속도분석 결과를 바탕으로 본 연구에서 제안한 식을 이용하여 토층의 포화깊이비를 고려한 사면안정해석을 실시하였다. 이 해석을 통해 편마암 풍화토의 토층 내 강우 침투속도를 고려하여 포화깊이비가 변화함에 따른 안전율의 변화를 파악할 수 있었다. 해석결과에 의하면, 연속강우의 경우 안전율이 1.3 이하로 감소하는 시간이 강우강도 20 mm/h 조건에서 2.86 ~ 5.38시간이고, 강우강도 50 mm/h 조건에서는 1.34 ~ 2.92시간으로 나타났다. 반복강우의 경우, 안전율이 1.3 이하가 되는 시간은 강우조건별로 3.27 ~ 5.61시간으로 나타났다. 따라서, 토층 내 강우침투속도 차이에 따른 포화깊이비 변화를 고려한 무한사면의 안전율 변화 파악이 가능하였다.