Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.4
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pp.81-90
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2005
Based on the landslide hazard scoring system of Korea Forest Research Institute, a GIS model for predicting landslide hazards was developed. The risk of landslide hazards was analyzed as the function of 7 environmental site factors for the terrain, vegetation, and geological characteristics of the corresponding forest stand sites. Among the environmental factors, slope distance, relative height and shapes of slopes were interpreted using the forestland slope interpretation module developed by Chung et al. (2002). The program consists of three modules for managing spatial data, analyzing landslide hazard and report-writing, A performance test of the model showed that 72% of the total landslides in Youngin-Ansung landslides area took place in the highly vulnerable zones of grade 1 or 2 of the landslide hazard scoring map.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.2001-2005
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2006
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.
The influence of climate change on rainfall patterns has triggered landslide and debris flow with casualties and property damage. This study constructed DSM and Orthophoto by using UAV surveying technique and evaluated landslide risk area by applying GIS data into the infinite slope stability model. As a result of the estimation of slope stability in a site, the slope instability has $SI{\leq}1.0$ with cover area 46,396m2, and the distribution percentage was 18.2%. The most dangerous section has $SI{\leq}0.0$ with its cover area 7,988m2, and the ratio was 0.8%. The reviews regarding the risk of landslide and debris flow risk by stability index and river channel analysis respectively help being able to designate the hazard zone due to heavy rainfall. Therefore the analysis result of this study will need to reinforce soil slope and plan their safety measures in the future.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.2
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pp.54-66
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2006
Korea Forest Service made the landslide hazard map for all mountainous districts over the country in May 2005. In this study, we selected landslide areas occurred in Jeonbuk from 02 August 2005 to 03 August 2005 as the study area. We extracted landslide areas using images taken by PKNU 3 System, which was developed by PE&RS Laboratory in Dept. of Satellite Information Sciences, Pukyong National University and verified the accuracy of landslide hazard map by overlaying landslide hazard areas extracted by PKNU 3 images. And we analyzed characteristics of an altitude, a gradient, an inclined direction, a flow length, a flow accumulation for landslide areas using mountainous terrain analysis and Stream Network analysis of ArvView 3.3. As a result of this study, it is necessary to adjust the unitage(%) by the class and to modify and improve the score table for prediction of landslide-susceptible area forming the foundation of making the landslide hazard maps.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.12
no.4
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pp.59-73
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2009
In this study, we performed a GIS-based landslide hazard analysis by employing historical landslide data in Korea, coupling with geomorphological, geological, climatic and rainfall data. Based on 596 landslide data from 2001 to 2003, the correlations between landslide occurrence and various factors (elevation, slope angle, slope aspect, soil type and rainfall) that affect the occurrence were estimated by the statistical analysis, zonal statistics. The weights and hazard indices of 6 raster layers were derived from the estimated correlations in order to generate a landslide hazard map by applying raster calculation technique. As a result of this study, GIS technique can be used effectively to incorporate the landslide hazard contributions from various data sets simultaneously.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.3
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pp.23-29
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2015
Due to the characteristics of landslide disasters including debris flow, the rapid speed to downward and difficulty to respond or evacuate from them, it is imperative to identify their potential hazards and prepare the reduction plans. However, the current landslide hazards generated by a variety of methods has been raised its accuracy because of the complexity of input data and their analyses, and the simplification of the landslide model. The main objective of this study is, therefore, to evaluate the preliminary landslide hazard based on the identification of geomorphological features. Especially, two methodologies based on the statistics of the directional data, Vector dispersion and Planarity analyses, are used to find some relationships between geomorphological characteristics and the landslide hazard. Results show that both methods well discriminate geomorphological features between stable and unstable domains in the landslide areas. Geomorphological features are closely related to the landslide hazard and it is imperative to maximize their characteristics by adapting multiple models rather than individual model only. In conclusions, the mechanism of landslide is not determined solely by a simple cause but the complex natural phenomenon caused by the interactions of the numerous factors and it is of primary importance to require additional researches for the outbreaking mechanism that are based on various methodologies.
The main objective of this study is to evaluate the preliminary landslide hazard based on the identification of geomorphological features, which are believed to be critical values in the initial state of landslides. Two methods, SINMAP and Planarity analyses, are used to simulate those characteristics where landslides are actually located. Results showed that both methods well discriminate geomorphic features between stable and unstable domains in the landslide areas. SINMAP analysis which is the consecutive model considering external factors like infiltration identifies the landslide hazard especially for debris flow type landslides better than plararity analysis focusing on a specific area. This analysis combined with other methods dealing with specific characteristics of geomorphological feature, the accurate landslide hazard will be evaluated.
Understanding rain infiltration into the ground is an important feature of landslide risk evaluation. In this study, a landslide risk index for the study area is suggested, wherein the result of the landslide risk evaluation, based on the factor of safety (FS), is used. The landslide risk index is a landslide risk prediction index that utilizes the saturated depth ratio of the ground. Based on the landslide risk result for the study area, it was found that the FS was first to decrease. However, it gradually became convergent over the 50-year rainfall intensity study period, a result that is similar to the relationship between the saturated depth ratio and soil thickness. Moreover, saturated depth was also found to be deeper on gentle slopes than steep slopes. As such, the landslide risk index, based on the Inhu-ri study result, is thus suggested. Additionally, the suggested landslide risk index was compared and analyzed against the rainfall intensity of previous landslide experience. Results thus revealed that almost all landslides that occurred were over 0.7, which is the second grade, based on the landslide risk index.
Cho Nam-Chun;Choi Chul-Uong;Yoon Dung-Jin;Park Young-Bum
Proceedings of the KSRS Conference
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2006.03a
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pp.287-290
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2006
2005년 5월 산림청에서 전국 산지를 대상으로 산사태 위험지도를 제작하였다. 본 연구는 2005년 8월 $2{\sim}3$일 전북지역에서 발생된 산사태 지역을 대상으로 위험지도의 정확성 검증을 위하여 부경대학교 위성정보과학과 PE&RS Lab에서 개발한 PKNU 3호 시스템으로 촬영하였다. PKNU 3호 영상을 이용 산사태 발생 지역을 추출한 후 산사태 위험지도와의 중첩을 통하여 산사태 발생 지역의 고도, 경사도, 경사방향, 하천장, 유하면적에 대한 특성을 분석하여 산사태 위험지도의 정확도를 검증하였다.
This study was carried out to develop the score table for prediction of landslide hazard in Gyeongsangbuk-Do province. It was studied to 172 places landslided in 23 cities and counties of Gyeongsangbuk-Do province. An analyze of the score table for landslide hazard was carried out through the multiple statistics of quantification method (I) by the computer. Factors effected to landslide occurrence quantity were shown in order of slope position, slope length, bedrock, aspect, forest age, slope form and slope. As results of the development of score table for prediction of landslide hazard in Gyeongsangbuk-Do province, total score range was divided that 107 under is stable area (IV class), 107~176 is area with little susceptibility to landslide (III class), 177~246 is area with moderate susceptibility to landslide (II class), above 247 area with severe susceptibility to landslide (I class).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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