This study accomplished to draw a soil erosion map and a grade map of soil loss hazard in Korea. RUSLE and Rainfall-runoff (R) factor, which was estimated by using the rainfall data observed in 59 meteorological stations from 1977 to 2006 (for 30 years). FARD was used to analyze the frequency, and the whole country R factor was estimated according to the frequency. In the analysis of estimating the whole country R factor, Nakdong river has the smallest vaule, but Han river has the biggest value. According to the result of analyzing soil loss, soil loss occurred in a grass land, a bare land and a field in size order, and also approximately 17.2 ton/ha soil loss happened on the whole area. The average soil loss amount by the unit area takes place in a bare land and a grass land a lot. The total amount of soil loss in 5-year-frequency rainfall yields 15,000 ton and, what is more, a lot of soil loss happens in a paddy field, a forest and a crop field. The grade map of soil loss hazard is drawn up by classifying soil loss hazard grade by 5. As a result of analyzing soil loss, the moderate area which is the soil loss hazard grade 2 takes up the largest part, 72.8% of the total soil loss hazard area, on the contrary, the severe soil loss hazard area takes up only $1,038km^2$ (1.1%) of the whole area. The severe soil loss hazard area by land cover shows $93.5km^2$ in a bare land, $168.1km^2$ in a grass land and $327.4km^2$ in a crop field respectively.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.239-239
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2021
최근 기후변화로 인해 국지성 집중호우와 태풍의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히 우리나라 국토는 전체면적 중 산지면적이 63%에 해당하여 산지에서 발생하는 산사태와 토석류에 취약한 실정이다. 이러한 피해를 사전에 예방·대비하기 위해 국내·외에서는 재해지도를 제작하여 관리하고 있지만 대부분의 재해지도는 격자형식으로 제작되어 있어 실무자들이 활용하기에는 다소 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 산지재해에 취약한 강원도 강릉시 지방도를 대상으로 산림청에서 개발한 산사태위험지도와 토석류 위험지도를 중첩하여 복합재해지도를 제작하였다. 먼저 산사태위험지도에 유역의 개념을 도로에 적용하고서 지방도로를 200m 간격으로 분할하여 도로 중심으로 유역을 제작하였으며, 해당 유역에 산사태위험면적과 토석류위험면적 값을 이용하여 도로의 등급을 1등급(매우 위험) ~ 5등급(매우 안전)으로 분류하였다. 또한 복합재해지도 결과의 검증을 위해 SINMAP모형을 이용하여 오차율을 비교분석한 결과 15% 이내인 것으로로 나타났다. 본 연구는 복합재해에 대비 할 수 있는 유역의 개념을 적용한 재해지도를 제작하며 도로관리자의 숙련도에 상관없이 재해지도를 쉽게 이해하고 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.120-120
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2019
국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.317-317
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2022
가뭄은 지역에 따라 다양한 특성을 가지기 때문에 가뭄의 진행 상황이나 심각한 상태를 정의할 수 있는 객관적인 지표가 필요한 실정이다. 이러한 이유로 가뭄 지수(drought index)를 정량적으로 산정하여 제시하였고 국내외에서 꾸준한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 의령군을 대상으로 가뭄지수를 산정하였고, 1973년부터 2017년까지의 강수자료 및 가뭄 관련 지역 특성을 통하여 가뭄 위험 지수(DRI)를 추정하였고, 또한 가뭄 취약성 지수(DVI)와 가뭄 위험요소 지수(DHI)를 통해 가뭄위험도를 1등급에서 4등급으로 분류하여 제시하였다. 본 가뭄지수는 강수특성 뿐만 아니라 의령군의 지역적 특성을 다양하게 고려하였다. 따라서, 의령군 상황에 맞게 소지역별로 가뭄의 취약성 및 위험요소를 동시에 추정하여 합리적인 가뭄의 위험성을 정량적으로 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
This study was carried out to establish basic data for the development of slow-moving landslide hazard classes. Mountain slopes in slow-moving landslide areas ranged from $11.8^{\circ}$ to $37.0^{\circ}$ with a mean slope of $23.8^{\circ}$. However, the slope inclination of microtopography in slow-moving landslide areas was slightly different, with a mean slope of $23.5^{\circ}$ ($10.7^{\circ}{\sim}41.5^{\circ}$) compared with the mountain slope. There was a significant difference (p < 0.05) between the contour intervals of microtopography and the contour intervals of the slow-moving landslide areas. Among all the slow-moving landslide areas examined, 14 plots (approximately 38.0%) were classified into landslide hazard class I, 6 plots (approximately 16.0%) into landslide hazard class II, 5 plots (approximately 14.0%) into landslide hazard class III and IV, and 16 plots (approximately 43.0%) into landslide hazard class V, whereas 9 plots (approximately 24.0%) fit the no landslide hazard class.
The hazard maps for predicting collapse on natural slopes consist of a combination of topographic, hydrological, and geological factors. Topographic factors are extracted from DEM, including aspect, slope, curvature, and topographic index. Hydrological factors, such as soil drainage, stream-power index, and wetness index are most important factors for slope instability. However, most of the urban areas are located on the plains and it is difficult to apply the hazard map using the topography and hydrological factors. In order to evaluate the risk of subsidence of flat and low slope areas, soil depth and groundwater level data were collected and used as a factor for interpretation. In addition, the reliability of the hazard map was compared with the disaster history of the study area (Gangnam-gu and Yeouido district). In the disaster map of the disaster prevention agency, the urban area was mostly classified as the stable area and did not reflect the collapse history. Soil depth, drainage conditions and groundwater level obtained from boreholes were added as input data of hazard map, and disaster vulnerability increased at the location where the actual subsidence points. In the study area where damage occurred, the moderate and low grades of the vulnerability of previous hazard map were 12% and 88%, respectively. While, the improved map showed 2% high grade, moderate grade 29%, low grade 66% and very low grade 2%. These results were similar to actual damage.
Ground subsidence risk ratings obtained from the site investigation during pre-excavation stages could be changed depending on the parameters revealed during construction activities. A method of correcting the pre-excavation ground subsidence risk ratings based on the site conditions observed in the field is suggested in this study. The elevation of groundwater table during the excavation may be different from the predicted value depending on the application of waterproofing methods and construction conditions. The drastic drawdown of groundwater table during the excavation could cause ground subsidence due to soil volume decrease related to consolidation or compression of the ground, whereas the rising of groundwater table caused by the intense rainfall may result in a high potential for ground subsidence due to heaving or boiling of the excavation bottom. Excessive displacements of retaining walls or ground settlements may cause ground subsidence, which also results in a high risk of ground subsidence caused by the destruction of buried pipelines. Reevaluation of ground subsidence risk ratings is suggested considering the fluctuation of groundwater table, condition of groundwater leakage, measured ground displacements, and soil types. Finally, the ground subsidence risk rating system is improved for better evaluation by using 12 factors in 5 categories.
Purpose: Recently, a large social disaster has called for the need to diagnose social disaster safety, and the Ministry of Public Administration and Security calculates and publishes regional safety ratings such as regional safety index and national safety diagnosis every year. The existing safety diagnosis system uses equal intervals or normal distribution to grade risk maps in a uniform manner. Method: However, the equidistant technique can objectively analyze risk ratings, but there is a limit to classifying risk ratings when the distribution is skewed to one side, and the z-score technique has a problem of losing credibility if the population does not follow a normal distribution. Because the distribution of statistical data varies from indicator to indicator, the most appropriate rating should be applied for each data distribution. Result: Therefore, in this paper, we analyze the data of disaster indicators and present a comparison and suitable method for traditional equidistant and natural brake techniques to proceed with optimized grading for each indicator. Conclusion: As a result, three of the six new indicators were applied differently from conventional grading techniques
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5D
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pp.861-867
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2006
The objective of this study is to analyze the landslide hazard areas by combining LRA (Lgistic Regression Analysis) and AHP (Analytic Hierarchy Program) methods with Remote Sensing and GIS data in Anseong-si. In order to classify landslide hazard areas of seven levels, six topographic factors (slope, aspect, elevation, soil drain, soil depth, and land use) were used as input factors of LRA and AHP methods. As results, high-risk areas for landslide (1 and 2 levels) by LRA and AHP of its own were classified as 46.1% and 48.7%, respectively. A new method by applying weighting factors to the results of LRA and AHP was suggested. High-risk areas for landslide (1 and 2 levels) form the new method was classified as 58.9%.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.5
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pp.506-513
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2020
Due to climate change, there is an increasing risk of complex (hybrid) disasters, comprising rising sea-levels, typhoons, and torrential rains. This study focuses on Marine City, Busan, a new residential city built on a former landfill site in Suyeong Bay, which recently suffered massive flood damage following a combination of typhoons, storm surges, and wave overtopping and run-up. Preparations for similar complex disasters in future will depend on risk impact assessment and prioritization to establish appropriate countermeasures. A framework was first developed for this study, followed by the collection of data on flood prediction and socioeconomic risk factors. Five socioeconomic risk factors were identified: (1) population density, (2) basement accommodation, (3) building density and design, (4) design of sidewalks, and (5) design of roads. For each factor, absolute criteria were determined with which to assess their level of risk, while expert surveys were consulted to weight each factor. The results were classified into four levels and the risk level was calculated according to the sea-level rise predictions for the year 2100 and a 100-year return period for storm surge and rainfall: Attention 43 %, Caution 24 %, Alert 21 %, and Danger 11 %. Finally, each level, indicated by a different color, was depicted on a complex disaster risk map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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