산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.
산사태는 지진이나 집중 호우로 인해 발생되며, 최근 산사태의 발생이 증가하고 있다. 하지만 정확한 산사태의 발생을 예측하는 것은 불가능하다. 이에 본 연구에서는 공간 분석 기법과 AHP 방법을 사용하여 산사태 관리 시스템의 요소를 세분화하고자 한다. 기존의 산사태 관리 시스템은 경사 방향 요소에 대한 가중치 없이 기울기의 요소로 구성되어 있다. 산사태 발생 위험 예측의 정확도 향상을 위해서는 경사 방향에 대한 가중치를 고려하여야한다. 본 연구에서는 경사 방향을 세 가지 범주에서 분류하였다. 경사방향이 산사태에 영향을 주지 않는 경우는 고려하지 않았다. 이러한 결과를 바탕으로 산사태 관리 시스템의 개선방향을 제시하고자 한다. 분석 결과, 경사 및 경사 방향에 분할이 필요하며, 지형 요소에 대한 분류로 산사태 관리 시스템의 정확도를 높일 수 있다고 판단된다. 본 연구에서는 지형요소만을 고려하였지만, 향후 연구에서는 다른 인자들을 고려한 세분화가 필요하다고 생각된다.
본 연구는 아연광산(亞鉛鑛山) 주변의 논토양에 존재하는 Cd, Pb, Cu 및 Zn의 형태별 함량을 조사하여 중금속간의 분포(分布) 특성(特性)을 검토하였으며, 토양 화학적 성질이 이들의 형태별 함량 분포에 미치는 영향을 밝히기 위하여 수행되었다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 공시토양에 존재하는 Cd, Pb, Cu 및 Zn은 주로 해화물-잔류태(殘留態)로 존재하였으며, Cd와 Pb의 산화물(酸化物)-탄산염태(炭酸鹽態)와 Cu의 유기복합태(有機複合態)의 함량도 높은 편이었다. Pb와 Cu의 치환태는 소량 존재하였으며, 수용태는 Zn만 검출되었다. 2. 치환태의 분포비가 높은 토양일수록 산화물-탄산염태 및 황화물-잔류태의 분포비가 낮았다. 3. 토심이 깊어질수록 치환태 Cd 및 Zn의 분포비(分布比)는 낮아지고 항화물-잔류태의 분포비가 높아졌으며, Pb는 산화물-탄산염태의 분포비가 낮아지고 황화물-잔류태의 분포비가 높아졌다. 4. Cu는 유기물이 많은 토양일수록 Cu의 유기복합태 함량이 많았으며, Cd, Pb 및 Zn의 유기복합태는 유기물함량과 관계가 없었다. 치환태 Cd, Pb 및 Zn의 분포비는 pH가 높은 토양일수록 낮았으나, 이들의 산화물-탄산염태과 황화물-잔류태의 분포비의 합은 높았다. Pb의 산화물-탄산염태 및 황화물-잔류태의 분포비는 공시토양의 pH 전범위에서 Cd 및 Zn에 비하여 높았다.
정량적인 산사태 취약성 분석은 산사태를 유발하는 인자 및 모델에 대한 접근방법에 따라 통계적 기법과 지질역학적 기법으로 구분된다. 이 중 지질역학적 기법은 산사태 모델을 가정하고 사면의 기하학적 특성과 사면 구성물질의 공학적 특성을 고려하여 산사태의 취약성을 판단하는 기법으로 산사태의 발생메커니즘과 과정을 고려할 수 있다는 장점을 가지고 있어 산사태의 취약성 분석에 가장 효과적인 기법 중의 하나로 보고되고 있다. 지질역학적 해석기법의 경우 최근 들어 무한사면모델이 주로 사면 모델로 사용되고 있으며 GIS의 활용을 통해 광역적인 지역에 대한 분석이 가능해짐에 따라 무한사면모델을 이용한 광역적인 지역에서의 산사태 취약성 분석이 가능해졌다. 기존의 무한사면모델을 활용한 연구의 경우 연구지역의 지하수위를 지반이나 강우의 특성에 대한 고려 없이 임의로 가정하여 해석함으로써 강우량과 연구지역의 지반특성에 따라 지하수위가 유동적으로 포화되는 것을 전혀 고려할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 산사태의 유발에 가장 큰 영향을 미치는 강우강도와 지반의 수리특성을 반영할 수 있는 수리학적 모델을 무한사면모델과 결합하여 연구지역의 현장 조건을 반영한 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 또한 기존의 해석방법과 본 연구에서 제안된 해석기법을 비교분석하기 위하여 2006년 7월 대규모의 산사태가 발생한 강원도 진부지역을 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안된 해석기법이 기존의 해석기법에 비해 높은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.
본 연구는 산지에서 지형분류기법을 이용하여 산사태 발생을 예측하고자 하였다. 이를 위해 Catena, Topographic Position Index(TPI), 그리고 Geomorphons 방법을 적용하였다. 연구지역은 가평군, 횡성군, 김천시, 여주시/이천시이며, 2001부터 2014년까지 군단위로 수집된 산사태 자료를 사용하였다. Catena 방법은 분류기준자가 명확하며, 지역 간 분류기준자의 객관화와 비교가 가능하고, 분류된 결과를 직관적으로 이해할 수 있다. 반면 지형분석 및 통계분석 절차가 까다로우며 자동화가 어려워 일반인이 쉽게 사용하기 힘들다는 단점이 존재한다. TPI와 Geomorphons 방법의 경우 분류절차가 간단하고, GIS에서 이용할 수 있는 프로그램이 개발되어 일반인이 쉽게 사용할 수 있다. 하지만 계산하는 방안의 크기에 따라 결과에 큰 차이를 보이고, 사용하는 지형단위가 형태적인 특성에 한정되어 지표에서 나타나는 지형형성작용과의 공간적 연결성이 비교적 낮다는 단점이 존재한다. 이 세 지형분류방법 간 호환성이 낮게 나타나, 지형분류방법이 보다 보편적으로 사용되기 위해서는 지형 단위에 대해 통일된 개념 규정이 필요하다. 각 지형분류법이 산사태를 예측하는 정도를 평가하기 위해 산사태 발생지 중 차지하는 비중이 높은 상위 50%의 지형단위를 선택한 뒤, 지형단위에서 나타나는 산사태 발생비율을 계산하여 '산사태 예측력(Predictive Ability)'이라고 정의하였다. '산사태 예측력'에 의해 구분되는 지형이 전체 지역 면적에서 차지하는 비율을 '취약지 면적(Vulnerable Area Ratio)'이라고 규정하였다. 종합적인 판단을 위해 산사태 예측력을 산사태취약지역으로 나누어 점수화한 결과, Catena 방법의 적합성이 가장 높게 나타났다.
최근 우리나라는 여름에 집중호우로 인한 산사태로 그 피해가 계속되고 있다. 이러한 산사태는 매년 반복적으로 발생하고 있으며 급격한 기후의 변화로 인해 앞으로 그 발생빈도가 높아질 것으로 예측된다. 우리나라는 인구의 81.5%가 도시지역에 거주하고 있으며 서울에만 약 1,055만 명이 거주하고 있다. 2011년 18명의 사망자가 발생한 서초동 산사태와 동일한 조건에 인접한 대지는 서울시에서 약 9%에 달한다. 도시에서 발생하는 산사태는 그 규모는 작으나 인구가 집중하는 도시의 특성으로 인해 큰 재난을 야기할 가능성이 있다. 현재까지는 산사태의 취약성과 발생 원인을 규명하기 위한 노력이 지속되어 왔으나 산사태 발생 시 재난지역의 범위에 관한 예측 연구가 새롭게 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 산사태의 물리적 확산형태를 분석하기 위하여 셀룰러 오토마타(Cellular Automata, CA) 기반의 산사태 재난지역 확산모델을 구축하였다. 이동규칙, 지형에 의한 장애물을 변수로 하는 SCIDDICA(SmartComputational Innovative methoDs for Debris flow simulation with Cellular Automata)모델과 침전 및 침식에 따른 변화를 적용한 CAESAR(the Cellular Automaton Evolutionary Slope And River model)모델을 적용하여 2011년 7월 서초동 산사태를 대상으로 정확도를 비교하였다.
본 연구는 소외계층 영재의 인지적 특성인 지능과 정의적 특성인 자아존중감, 수학적 태도 그리고 과학적 태도 등이 어떠한가, 그리고 이들 변인간의 관계가 어떠한지를 알아보기 위한 것으로써 대학 영재교육원에 다니는 소외계층의 초등 저학년 147명을 대상으로 실시되었다. 연구 결과 소외계층 영재의 지능은 백분위 85점 수준, 자아존중감 75.6%, 수학적 태도 73.3%, 과학적 태도 71.3% 등의 수준으로 자아존중감이 가장 높게 나타났다. 한편 지능의 수준별 자아존중감, 수학적 태도 및 과학적 태도의 차이는 없었으며, 지능과 자아존중감과 수학적 과학적 태도간의 관계는 없는 것으로 나타났으나, 자아존중감과 수학적 태도(r=.448, p=.000), 과학적 태도(r=.522, p=.000) 그리고 수학적 태도와 과학적 태도(r=.458, p=.000) 간에는 상당히 높은 상관관계를 보였다. 이 같은 결과는 소외계층의 영재아들이 일반 영재아들보다는 낮으나 잠재적인 영재성은 상당히 높고, 정의적인 요인들 간 관계가 높아 이를 계발할 수 있는 교육적 환경의 제공이 일반아들 보다 더욱 필요함을 의미한다고 할 수 있다.
산사태는 인도네시아에서 오랫동안 피해가 많은 재해로 최근 기후변화와 산지 주위의 무분별한 도시 개발로 인해 위험이 가중되고 있다. 인도네시아 자바지역은 매년 산사태가 빈번하게 발생하고, 인도네시아 인구 절반 이상이 거주하고 있어 그 피해가 크다. 하지만 이러한 위험한 상황에도 불구하고 산사태 위험지역에 매년 거주하는 주민이 증가하고 있어 산사태 위험지역 및 취약지 분석에 대한 기술이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 인도네시아 자바지역을 대상으로 GIS 기반 공간예측모델을 이용하여 산사태 취약성을 평가하고자 한다. 연구지역의 산사태 발생 위치, 지형, 수문, 토양, 토지피복 등의 지형공간정보 자료를 구축하였고, 공간예측모델로는 Weight of Evidence (WoE), 의사결정트리 알고리즘, 인공신경망을 선정하여 산사태 취약지도를 제작하였다. 세 가지 모델은 각각 66.95%, 67.04%, 69.67%의 예측정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 인도네시아 산사태 피해 예방 및 산사태 관련 재난관리정책에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
강우는 산사태를 야기하는 주된 요인으로 최근 우리나라에서 대부분의 산사태는 단기간의 집중호우로 인해 발생하고 있으나, 강우특성과 산사태 발생간의 관계는 아직 명확히 규명되지 못하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 2011년 6월 7월에 남부지방과 중부지방에서 집중호우로 야기된 18개의 산사태를 대상으로 연속강우 개시 이후의 누적강우량(mm)과 강우강도(mm/hr) 및 선행강우량(mm)을 해석하여 산사태 발생과의 관계를 분석하였다. 그 결과, 산사태는 모두 연속강우 개시 이후 1~3일간의 집중호우에 의해 강우강도가 30 mm/hr이상, 혹은 누적강우량이 200 mm이상인 경우에 발생한 것으로 나타났다. 이는 산림청의 산사태 경보발령 기준을 상회하는 범위에서 발생한 것으로 나타났으며, 경상남도에서 보고된 산사태 발생영역과도 일치하였다. 또한, 강우개시 이후 산사태 발생까지의 소요시간(T)은 평균 강우강도(ARI)가 증가할수록 점차 단축되는 것으로 나타났으며, 이들 사이의 관계는 지수함수식 "T = $94.569{\cdot}exp$($-0.068{\cdot}ARI$)($R^2$=0.64, p<0.001)"로 도출되었다. 이러한 결과는 산림청의 산사태 주의보 경보발령 기준에 있어 중요한 근거가 될 수 있으며, 토사재해에 대한 경계피난체계 등의 비구조물 대책의 수립에도 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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