최근 다양하게 제시되고 있는 확률론적 방법에 의한 산사태 예측기법의 경우 전문적 지식을 기반으로 조사 및 분석이 이루어질 경우에만 분석결과의 신뢰성을 확보할 수 있다. 그러나 재해 발생상황에서는 통계분석을 통한 산사태 예측의 전문가뿐만 아니라 공무원, 지질공학자 등 통계적 전문지식을 갖지 않은 재해분야 담당자도 신뢰성 있고 간편한 방법으로 산사태 취약성을 해석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문은 전문가는 물론 비전문가도 쉽게 의미를 이해하고 활용할 수 있으면서도 정확한 분석을 통한 통계적 접근으로 신뢰성 높은 산사태 취약성 평가표를 개발하여 제안하고자 하였다. 이를 위해 기존에 국내에서 산사태가 집중적으로 발생한 지역의 지질, 지형, 토질자료를 토대로 산사태 정준상관분석을 통한 수량화 기법을 이용하여 산사태 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태의 현장자료와 실내시험자료를 바탕으로 통계분석을 실시하고, 그 결과를 토대로 영향인자 선정 및 인자별 급간 값을 설정한 것이다. 수량화 분석결과 산사태를 발생시키는 여러 인자 중 사면경사가 가장 큰 중요도를 가지며, 고도, 투수계수, 간극율, 암질, 건조밀도의 순서로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 평가항목별로 결정된 점수를 기준으로 평가항목 각각의 세부등급에 대한 점수를 할당하여 산사태재해 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태재해 취약성 평가표를 이용하여 평가자는 평가대상 지점에 대해 각 평가항목별 해당 속성, 즉 세부등급을 선택하고, 선택된 각 속성별 평가점수를 더하면 산사태 취약성을 점수로 신속하게 파악할 수 있다. 또한, 이 결과를 토대로 GIS 기법을 이용한 산사태 예측지도 또는 취약성지도 등을 작성하여 활용할 수 있다.
산사태는 전 세계적으로 매년 큰 재산 피해를 야기하는 자연 재해로 알려져 있다. 국내에서도 기후 변화의 영향으로 산사태 피해가 증가하는 경향을 보이고 있으며, 이로 인한 피해를 줄이기 위해서는 산사태를 증가시키는 인자들을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구는 충청북도 충주시에서 발생한 산사태 피해에 영향을 미치는 변수들의 중요도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 모델을 활용하여 14개의 인자들 사이의 중요도를 분석하였다. 연구 결과, 모델의 성능은 AUC가 0.87로 높은 정확도를 보이며, 변수 중요도는 경사 방향, 경사, 계곡까지의 직선 거리, 고도 순으로 정해졌으며, 이는 경사방향과 경사 등의 지형인자가 암종과 유효토심과 같은 지질과 토양인자보다 산사태 피해에 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사한다. 이 연구 결과는 산사태 피해 예측지도의 제작 및 산사태 피해 감소에 초점을 맞춘 연구에 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
그 동안 산사태 연구는 강우에 의한 예측 연구나 결정론적 유한요소법 및 한계평형 연구가 많이 이루어 졌지만 자연의 요소 이외의 인간 활동적 요소에 대한 연구는 외국의 사례에 비해 선행연구가 많이 없는 실정이다. 이번 연구 논문에서는 산림청의 사면평가표를 GIS을 이용해 강우 조건과 사회적 인자(도로, 빌딩, 주택 등)에 따른 산사태 위험지역들을 GIS Map상에서 어떤 차이가 나는지 알아보았다. 또한 사면평가표의 항목에서 사회적 인자 항목이 산사태 발생에 있어 통계적으로 유의한지를 다변량 통계분석을 통해 알아보았다.
강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 이상기후에 의한 국지적인 집중호우에 의해서 산사태가 자주 발생하고 있다. 산사태를 유발하는 인자들은 매우 다양하고 붕괴 메커니즘이 매우 복잡하기 때문에 산사태와 같은 자연현상을 분석하고 연구하기에는 많은 어려움이 따른다. 그러나 GIS를 이용하면 효과적으로 자료를 분류하고 분석할 수 있으며, 컴퓨터에 의해 실세계를 모델링함으로서 분석결과를 시각적이고 객관적으로 설명할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 과거 산사태가 발생하였던 지역에서의 산사태 발생 원인에 대한 분석을 통해서 산사태를 유발하는 인자를 결정하고, 각 유발인자들을 등급별로 분류하여 GIS DB를 구축하였으며, AHP법에 의해 경중률을 계산하고 GIS를 이용하여 연구지역에 대한 산사태 발생취약성을 평가한 후, 각각의 산사태 유발인자의 영향을 분석한 결과 임상인자의 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다.
최근 발생하고 있는 국지성 집중호우 및 돌발홍수로 인해 강원도와 경상북도 등을 중심으로 산지하천유역의 산사태 피해가 급증하고 있으며 발생면적은 연평균 402ha에 이르며 연평균 피해면적은 80년대에 비해 2000년대 들어 3배 이상 증가한 것으로 보고 되고 있다. 본 연구에서는 산지하천 유역의 토사유출재해 취약성 분석을 위해 GEOMania GMMap 기반으로 구동되는 산사태 분석모듈(HyGIS-Landslide)을 개발하였다 HyGIS-Landslide는 산림청의 산사태 위험지도 제작에 사용된 위험지역 평가기준을 참조하였으며 DEM을 이용하여 경사인자 및 사면인자를 생성하고 수치지질도, 수치임상도 산림입지도 등과의 연산을 통해 위험등급에 대한 분류결과를 제시한다. 또한, 과거 산사태 발생지역에 대한 맵핑 경과가 존재하는 경우 산사태 위험지역 분류결과를 과거 사상과 중첩하여 분류정확도를 확인할 수 있도록 제작되었다.
TPI (Topographic Position Index)와 경사도를 조합하여 새로운 산사태 인자인 TSI (TPI-Slope Index)를 제안하고 산사태 예측모형에 적용하였다. 이를 위해, 먼저 다양한 분석 반경의 TPI를 서로 비교하여 TPI350이 연구 대상 지역에 가장 적합함을 알아내었고, 이를 경사도와 조합하여 TSI를 제작하였다. 본 논문에서 제안한 TSI의 적용성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 이용한 결과, 산사태 예측 모형에 활용할 수 있다는 결론을 얻었다. 그 후, 기타 지형 정보들과 토양 및 임상 정보를 추가하여 산사태 위험도를 평가하는 로지스틱 회귀 모형을 제작하였다. 이를 위해 DEM (Digital Elevation Model), 토양도, 임상도로부터 추출할 수 있는 산사태 관련 인자들을 수집하고 이들을 검토하여 다른 인자와 상관도가 높거나 산사태와의 연관성이 낮은 인자들은 우선 제외하였다. 그 결과, TSI, 고도, 사면 길이, 경사향, 유효 토심, 영급, 나무 밀도, 임상 등 8개의 인자가 선정되어 회귀분석에 독립변수로 입력되었다. 변수의 입력 방법(전진 선택법, 후진 제거법, 직접 선택법)에 따라 3가지 모형을 생성하였고, 이들에 대한 평가를 수행하였다. 세 모형에서 선택된 변수는 조금씩 다르지만, 공통적으로 유효 토심, 나무 밀도, TSI 인자의 중요도가 높은 것으로 나타났다.
우리나라의 자연재해는 기상학적 자연현상에 의해 주로 발생되고 있으며 그 발생원인은 태풍, 호우, 폭풍, 폭풍우, 재설, 폭풍성 우박, 해일 및 기타(낙뢰, 돌풍, 설해, 결빙, 지진 등을 포함)로 구분되며 이중 발생빈도가 가장 높은 것은 강우에 의한 재해로 전체 재해발생 원인 중 약 80%로 대부분을 차지하고 있다. 특히 사면붕괴와 관련된 자연재해(산사태, 옹벽붕괴, 매몰 등)는 최근 국지성 집중호우를 포함하여 호우의 집중 강도가 높아지는 등 기상학적 원인에 의해 매년 발생하고 있다. 따라서 우리나라에서 발생되는 자연재해와 관련한 사면붕괴의 특성을 강우특성에 따라 조사 분석할 필요가 있으며 이에 적합한 대책들이 더욱 필요하다. 이 연구에서는 산사태 유발인자와 강우조건을 고려하여 산사태 잠재가능성을 평가하고 산사태 취약지역을 분석하여 지역적인 강우특성을 고려한 산사태 가능성을 평가하였다.
본 연구는 북한산 국립공원을 대상으로 산사태 발생인자들에 대한 공간정보를 구축하였으며, 중첩분석 및 합산평가 매트릭스분석을 이용한산사태 취약성 지도 및 생태적 위험 지표 작성을 통해 향후산사태 재해 예방을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 산사태 평가 인자로는 사면경사, 사면방향, 경사길이, 토양배수, 식생활력도(NDVI), 토지이용도가 선택되었으며, 공간데이터베이스는 $30m\times30m$ 해상도로 구축되었다. 분석결과, 우이동 및 도봉계곡 일대의 산사태 취약성이 높은 것으로 분석되었으며, 생태적 위험도는 도봉계곡, 용어천계곡 및 정릉계곡, 평창계곡 등이 높은 것으로 분석되어 향후 이들 지역의 관리계획 수립 시 산사태 위험에 대한 영향도 고려되어져야 할 것으로 판단된다.
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.
강수는 공극수압의 상승에 관여해 토양 강도 및 응력의 변동을 발생시켜 산사태의 주요 원인 인자 중 하나로 지목된다. 따라서 강수는 산사태 발생 임계값 산정에 빈번히 사용되나, 지반 안정성을 직접적으로 산정하고 예측하기에는 무리가 있어 오탐지 사건에 대한 분석에는 한계가 있다. 한편 토양수분은 공극수압의 변동에 보다 직접적인 연관성을 지니므로, 다수의 연구에서 지반 안정성의 정량적인 평가에 활용된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산사태 발생에 대한 임계값 산정에 있어 토양수분 인자 활용의 적정성을 평가하고자 하였다. 먼저 두 수문 인자의 거동 분석을 통해 강수에 대한 토양 포화도의 반응성을 파악하고, 선행 강수지수(Antecedent Precipitation Index)를 활용해 산사태 발생 임계값을 산정하였다. 이후 토양 포화도를 활용하여 산사태 발생 임계값을 산정했으며, 분할표를 활용해 두 임계값을 정성적으로 평가하였다. 그 결과, 일 강수량(Pdaily)을 단일 인자로 사용해 결정된 산사태 발생 임계값 대비 괴산읍에서는 각각 75% (API), 42% (SM)의 향상을 보였고 창수면에서는 각각 33% (API), 44% (SM)의 향상을 보였다. 따라서 토양수분과 선행 강수지수 모두 임계성공지수(Critical Success Index)를 효과적으로 향상시켰으며 오탐지율을 감소시켰다. 추후 토양 포화도를 통해 산사태 발생에 요구되는 강우 강도를 산정하는 연구와 토양 포화도 수준에 따른 강우 저항성을 산정하는 연구 등 토양수분 자료를 다각적으로 접목한 연구가 수행된다면 산사태 예측 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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