• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
• /
• 2002.11a
• /
• pp.153-158
• /
• 2002

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
• /
• 2002.11a
• /
• pp.159-163
• /
• 2002

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
• /
• 2000.12a
• /
• pp.18-28
• /
• 2000

지적도(地籍圖)는 한국에서 가장 대축척의 공도(公圖)로 공간정보의 기초가 되며 국토의 효율적 관리와 국가 토지정책 결정에 중요한 역할을 하고 있다. 지적도는 국가 및 개인이 소유한 토지에 대한 물권(物權)이 미치는 영역을 나타낸 지적공부에 속한다. 그러므로 토지소유자에게는 중요한 법적 기록물이며 토지의 역사를 연구하는 토지를 나타낸 도면으로 귀중한 문화재적가치가 있다. 본 연구는 특수도이며 주제도인 지적도를 연구해 향후 촌락사 연구 및 지형의 복원이나 그 지역의 개발과정을 분석 할 수 있는 기초자료로 활용하는데 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
• /
• 2001.03a
• /
• pp.221-230
• /
• 2001

본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 철도 연변 낙석, 산사태 관련 공간정보를 검색 및 출력 등 관리할 수 있는 정보시스템을 개발하였다. 이를 위해 전국 철도 노선 중 낙석 및 산사태 발생 가능성이 높은 경춘선, 영동선, 중앙선, 태백선, 정선선의 2.5km 혹은 5km 반경 지역에 대해 철도 관련 정보, 각종 지도 관련 정보, 지형분석 정보, 수문기상 정보, 현장 조사된 낙석 관련 정보 등 각종 공간 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 구축된 공간 데이터베이스를 관리하는 철도 연변 낙석, 산사태 정보시스템을 개발하였다. 본 정보시스템은 보기환경, 테이블환경, 차트환경, 레이아웃환경, 프로젝트환경 등 5개로 구성되어 있다. 본 정보시스템의 기능은 구축된 공간 데이터베이스를 입력, 검색, 출력 뿐 아니라 자료 변환, 자료 및 범례 편집, 라벨 생성, 화면 확대, 축소, 지도 작성, 그림 편집, 문자 DB 관리, 차트작성, 도움말 등 다양하다. 본 정보시스템은 ArcView의 스크립트 언어인 Avenue를 이용하여 개발되었고 풀다운 메뉴 및 아이콘 방식을 채택하여 사용자가 사용하기 쉽게 개발되었다. 구축된 공간 데이터베이스와 개발된 정보시스템은 낙석 및 산사태 관리 및 분석을 위한 기본 자료 및 도구로 사용될 수 있다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.107-119
• /
• 2003

Serious damages occurred in Yeongdong area of Gangwondo by typoon Rusa in August, 2002. Therefore, this study intends to investigate and analyse the characteristics of landslide having occurred in Gangneung area. 11 sites including many features of landslide were selected and scales, soil properties and a state of vegatation of slopes were investigated. It can be concluded that rainfall intensity, the velocity of the wind, geomorphology, vegatation and forest fire etc. are considered as main factors affecting occurrence of landslides in this area.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.26 no.2
• /
• pp.117-127
• /
• 2008

Korea has a large number of landslides due to localized torrential downpours and typhoons in summer, causing great human damage and economic losses. In particular, most roads in the Gangwon area are located in mountains, making them expose to a great risk of landslide. Therefore, it is urgent to prepare countermeasures to prevent these landslides. Necessary for that are various slope investigation and high-tech observation techniques for slope maintenance. Recently there have been slope observation techniques using optical fiber sensors, GPS, CCD cameras, Total Station and satellite images; however, these are not used much due to poor economic feasibility, low accuracy and efficiency. This study evaluated accuracy of displacement extraction of model slopes using terrestrial LiDAR to determine its application to landslide monitoring. As a result, it can measure several mm of minute displacement with high accuracy and help to rapidly obtain geographical features of slope.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.33-40
• /
• 2011

This paper presents the prediction and evaluation of landslide using LRA(logistic regression analysis) and ANN (Artificial Neural Network) methods. In order to assess the landslide, we selected Sarabong, Byeoldobong area and Mt. Song-ak in Jeju Island. Five factors which affect the landslide were selected as: slope angle, elevation, porosity, dry density, permeability. So as to predict and evaluate the landslide, firstly the weight value of each factor was analyzed by LRA(logistic regression analysis) and ANN(Artificial Neural Network) methods. Then we got two prediction maps using AcrView software through GIS(Geographic Information System) method. The comparative analysis reveals that the slope angle and porosity play important roles in landslide. Prediction map generated by LRA method is more accurate than ANN method in Jeju. From the prediction map, we found that the most dangerous area is distributed around the road and path.

• Asian Journal of Turfgrass Science
• /
• v.5 no.1
• /
• pp.41-45
• /
• 1991

서양잔디중 난지형 잔디에 속하는 세인트 어거스틴그래스에서 암모늄태 질소와 질산태 질소질 비료의 시비가 브라운팻치 병 발생에 미치는 영향을 알아보고자 본 실험이 수행되었다. 포장에서 재배되고 있는 세인트 어거스틴그래스를 작경 10cm의 플러그를 굴취하여 플라스틱 포트에 이식한 후 뿌리의 활착을 위하여 온실내에서 한달간 재배하였고, 50kg N/ha의 성분비율에 맞추어서 균의 접종 1일전에 시비를 하였다. 잔디포장에서 분리한 Rhizoctonia solani균을 agar위에서 배양시킨 후 균이 배양되어 있는 agar block 을 떼어서 태운 perennial ryegrass에 접종시켰다. 감염된 perennial ryegrass를 다시금 세인트 어거스틴그래스위에다 치상시켜서 잔디로의 접종을 꾀하였다. 그 결과 암모늄태 질소비료나 질산태 질소비료 그리고 무시비상태의 잔디에서의 병발생간에는 유의차가 인정되지 않았으나 질산화 억제제를 처리하여 암모늄상태의 질소 성분이 질산태로 전환되는 것을 억제시킨 구에서는 타처리구에 비하여 6~9배의 발생율을 보였다. 따라서 잔디의 시비와 병발생을 연관시켜 볼 때 암모늄태 질소비료 와 질산태 질소비료 공히 큰 차이는 없으나, 다만 질산태로 변한 후의 질소양분의 토양용탈로 인한 소모를 억제시키기 위하여 사용되는 질산화 억제제는 상당량의 암모늄태 질소성분을 상당 기간동안 유지시키기 때문에 브라운팻치 병발생에 영향을 주므로 그 사용시기에 있어서 신중을 기하여야 하겠다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.26-26
• /
• 2021

본 연구에서는 2020년 산사태가 발생한 곡성지역을 대상으로 무인항공기 사진측량을 통하여 산사태 지역의 범위와 변위를 조사하고 이를 기반으로 산사태에 의한 피해범위를 LS-RAPID에서 분석하였다. LS-RAPID는 지진과 강우의 영향을 반영하는 산사태 시뮬레이션 모델이며, 산사태 운동시작여부를 평가하며 만일 발생 시 토사의 이동, 퇴적 범위, 토사층의 깊이를 예측할 수 있다. 산사태 시뮬레이션에서 중요한 변수 중의 하나는 지중의 활동층의 깊이와 분포이다. 재해현장에서 이런 자료를 신속하고 정량적으로 측정하기 위한 방법으로서 무인항공기를 이용한 측량을 실시하였다. 또한 산사태 토사의 이동과 퇴적을 검증하기 위한 자료도 획득하였다. 매개변수의 추정 시선행연구에서 제시된 값을 참고하여, 재해현장의 피해범위와 규모를 비교하여 매개변수를 추정하여 다른 연구사례에서 이용한 값들과 비교, 분석하였다. 또한, 시뮬레이션의 지형입력자료로서 무인항공기 사진 측량자료에서 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 수지지도에서 생성한 DEM(Digital Elevation Model)을 적용한 경우, 시뮬레이션 결과에 영향을 비교, 분석하였다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.37 no.5
• /
• pp.927-940
• /
• 2017

Landslide has been a major disaster in Indonesia, and recent climate change and indiscriminate urban development around the mountains have increased landslide risks. Java Island, Indonesia, where more than half of Indonesia's population lives, is experiencing a great deal of damage due to frequent landslides. However, even in such a dangerous situation, the number of inhabitants residing in the landslide-prone area increases year by year, and it is necessary to develop a technique for analyzing landslide-hazardous and vulnerable areas. In this regard, this study aims to evaluate landslide susceptibility of Java, an island of Indonesia, by using GIS-based spatial prediction models. We constructed the geospatial database such as landslide locations, topography, hydrology, soil type, and land cover over the study area and created spatial prediction models by applying Weight of Evidence (WoE), decision trees algorithm and artificial neural network. The three models showed prediction accuracy of 66.95%, 67.04%, and 69.67%, respectively. The results of the study are expected to be useful for prevention of landslide damage for the future and landslide disaster management policies in Indonesia.