토석류를 포함하는 산사태 재해는 빠른 이동속도로 인한 대응 및 대피가 어려운 특성으로 인해 발생 초기에 그 위험성을 파악, 예방대책을 수립하는 것이 무엇보다 필요하다 할 수 있다. 하지만 현재까지 다양한 방법들이 초기 산사태 재해의 발생 및 위험도를 파악하기 위해 활용되었으나, 분석과정과 입력변수의 복잡함, 그리고 이로 인한 모델의 단순화로 인해 산정된 산사태 위험도의 정확성에는 많은 의문이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 산사태 재해예방을 목적으로 실제 지형의 특성을 파악, 이를 초기 산사태 위험도 평가에 적용하는 방안에 대해 알아보고자 하였다. 지형특성 분석을 위해 방향성 벡터의 통계적 방법을 이용한 벡터분산(vector dispersion)과 평면도(planarity) 기법을 이용, 지형특성과 산사태 위험도간의 상관관계를 규명하고자 하였다. 분석결과는 제안한 두 방법 모두 초기 산사태 위험도 분석에 있어 매우 효과적인 것으로 나타났다. 결국, 지형특성은 산사태 위험도에 영향을 미치고 있으며, 보다 객관적인 산사태 위험성 평가를 수행하기 위해서는 개별 모형보다는 다수의 모형을 이용, 각각의 장점을 극대화할 필요가 있다. 이는 결국 산사태의 발생이 단순한 특정 요소만으로 결정되는 것이 아니며, 내 외부적인 요인들간의 상호작용에 의해 유발되는 복합적인 자연현상임을 인지하고 보다 다양한 방법들을 통해 산사태 발생 메커니즘에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 할 것이다.
이 연구는 집중호우시 산사태의 발생가능성과 발생시간을 사전에 예측하기 위한 노력의 일환으로 기존에 개발된 RTI 경보모델을 우리나라에 적용 분석한 사례이다. RTI(Rainfall Triggering Index)는 강우강도(I) 유효 누적강우량($R_t$)의 곱으로 정의되는 것으로서, 강우기간 동안 특정 시간(t)에서 산사태가 발생할 가능성을 평가하는데 사용된다. RTI의 상부임계값($RTI_{UC}$)과 하부임계값($RTI_{LC}$) 과거 산사태 발생시 강우자료 분석을 통해 각 지역별로 설정할 수 있으며, 강우강도가 상부임계값을 초과할 때 실제 산사태가 발생하는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 분석은 궁극적으로 향후 집중호우가 내릴 경우 특정지역의 산사태 발생가능성은 물론 산사태 발생시기를 예상할 수 있으며, 이를 토대로 사전에 산사태 발생경보를 발령하는데 중요한 근거로 활용될 수 있다. 이와 같은 이론을 우리나라에 적용하기 위해 2006년 7월 13일부터 7월 19일까지 강원도 인제군 일대에 내린 강우자료와 산사태 발생과의 관계를 분석한 결과, 실제 산사태가 발생한 7월16일 오전 11시경을 기준으로 23시간, 11시간, 9시간 전에 강우강도가 RTI의 상부임계값을 초과하였다. 이를 토대로 이와 같은 세 차례에 걸친 산사태 경보의 발령이 필요하였음을 알 수 있었다.
산사태로 인한 피해는 막대한 경제적 손실과 인명피해를 초래한다. 특히 우리나라는 국토의 대부분이 산악지형으로 이루어져 있고 경사가 심하며, 산업 및 도시의 발달로 인해 도로개설 및 대규모 주택단지가 개발되어 산사태로 인한 피해 규모가 날로 증가되고 있다. 또한 여름철 국지성 집중호우 및 태풍으로 인해 산사태가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 재산 및 인명을 보호하기 위해서는 사전에 산사태 발생지를 예측하고 피해를 최소화하기 위한 대책이 요구된다. 지금까지의 산사태에 대한 연구는 주로 산사태가 발생한 지역에 대한 원인 규명과 연구지역을 중심으로 강우조건을 고려하지 않은 산사태 취약성 분석이 대부분이었다. 이로 인해 산사태로 인한 인간생활의 직접적인 위험성에 대한 평가는 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 인간 생활과 밀접한 농경지, 도로, 인공구조물 등의 직접적인 위험성을 평가하기 위해서 GIS를 이용하여 산사태 위험지역을 추출하고자 하였다. 이를 위해 강우조건을 고려한 산사태 가능성도를 제작하고, 위성영상과 수치지도를 이용하여 토지이용도를 작성하였으며, 두 자료를 이용하여 위험지역을 추출하였다.
머신러닝 기법을 활용한 분석에서 훈련 데이터의 샘플링 전략은 예측 정확도 뿐 만 아니라 일반화 능력에도 많은 영향을 미친다. 특히, 산사태 취약성 분석의 경우, 산사태 발생부에 대한 정보에 비해 산사태 미발생부에 대한 정보가 과도하게 많은 데이터 불균형 현상이 발생하며, 이에 따라 분석 모델의 훈련 데이터 설계 시 데이터 샘플링 과정이 필수적이다. 그러나 기존의 연구들은 대부분 산사태 미발생부 선택 시 발생부 데이터와 1:1의 비율을 갖도록 무작위로 선택하는 방법을 적용하였을 뿐, 특정한 선택 기준에 따라 분석을 수행하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 훈련 데이터의 샘플링 전략이 모델의 예측 성능에 미치는 결과를 확인하기 위하여 산사태 발생부와 미발생부의 샘플링 전략기준에 따라 서로 다른 6개의 시나리오를 만들어 Random Forest 모델의 훈련에 사용하였다. 또한 Random Forest의 결과 중 하나인 변수 중요도를 각 산사태 유발인자들에 가중치로 곱하여 줌으로써 산사태 취약지수 값을 산정하였으며, 취약지수 값을 이용해 산사태 취약성도를 제작하고 각 결과 지도의 정확도를 비교 분석하였다. 분석 결과, 훈련데이터의 샘플링 방법에 상관없이 두 지역의 산사태 취약성 분석 결과는 모두 70~80%의 정확도를 보였다. 이를 통해 Random Forest 기법의 산사태 취약성 분석기법으로서의 적용 가능성을 확인하였으며, Random Forest 모델이 제공하는 입력변수의 중요도를 산사태 유발인자 가중치로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한 훈련 시나리오 간의 정확도를 비교한 결과, 특정한 기준에 의해 훈련 데이터를 설계하는 것이 기존의 랜덤 선택 방법보다 높은 예측 정확도를 기대할 수 있음을 확인하였다.
산사태는 매년 전 세계적으로 상당한 규모의 인명 및 재산 피해를 발생시키고 있다. 따라서 이러한 산사태를 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 일이며 많은 연구자들이 다양한 접근방식을 활용하여 많은 연구를 수행하여 왔다. 산사태 예측과 관련된 분석은 고려되는 영향인자들과 분석되는 위험성의 예측 수준 그리고 산사태 발생 시 예상되는 피해에 대한 고려에 따라 산사태 취약성 분석, 산사태 위험성 분석 그리고 산사태 리스크 분석으로 구분된다. 이들 분석 중 현재 획득 가능한 관련 자료의 수준을 감안하여 국내외적으로 산사태 취약성 분석이 주로 수행되고 있다. 산사태 취약성 분석은 다양한 정성적 및 정량적 분석기법이 적용되어 왔으며 최근 들어서는 예측성능이 우수한 것으로 알려진 물리사면모델을 활용한 분석기법이 폭넓게 사용되고 있다. 특히 물리사면모델은 산사태 발생 이력의 존재여부와 상관없이 적용이 가능하고 산사태 발생 프로세스를 재현할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 물리사면모델을 활용한 취약성 분석기법에 대하여 검토해 보았다.
품사 태거를 구축할 때 어휘사전 증축이나 변환을 통해 성능 개선을 시도하지만 적당한 품사 태깅 코퍼스의 부재와 태그셋 불일치로 인한 변환 과정에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 세종 말뭉치 품사 태깅 코퍼스를 이용하여 품사 태깅용 어휘사전을 증축하고 품사 태거에 적용하여 성능을 개선하는 과정을 기술하였다. 품사 태거의 성능을 개선하기 위하여 세종 코퍼스를 태거의 태그셋에 적합하게 변환하고, 변환된 코퍼스에서 추출된 통계 정보를 품사 태거에서 활용하였다. 세종 코퍼스를 이용하여 품사 태거를 위한 어휘사전을 보강함으로써 품사 태거의 성능을 향상시킬 수 있었다.
강원도 지역은 대부분의 지형이 산지로 이루어져 있고, 최근 심각해지고 있는 기후 변화로 인해 집중호우가 잦아지면서 이로 인한 산사태 피해 또한 증가하고 있는 상황이다. 하지만 기존에 이루어져왔던 직접 측량 방식은 많은 시간과 인력이 소모되고, 접근성의 제약으로 인해 곳곳에서 발생하는 모든 산사태를 체계적으로 감지하기에는 무리가 따른다. 따라서 효율적인 산사태 감지와 신속한 대처를 위해 최근 인공위성을 이용한 원격 탐측이 주목을 받고 있으며, 특히 고해상도 영상 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 태양광의 유무나 대기 조건에 상관없이 상시 관측이 가능하다는 장점으로 인해 그 수요가 점점 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구에서는 산사태가 집중되는 지역인 강원도 강릉 부근(N $37^{\circ}.30'{\sim}38{\circ}.10'$, E $128^{\circ}.05'{\sim}129^{\circ}.00'$)을 대상으로 SAR 영상 처리 기법 중 하나인 간섭기법(Interferometric SAR, InSAR)를 통해 생성되는 coherence 영상을 분석하여 93년 7월 27일과 동년 9월 9일 사이에 발생한 산사태 피해 지역을 추정하였다.
셀레늄의 첨가가 육계 및 산란계의 생산성과 축적에 미치는 영향을 구명하기 위하여 2차례의 실험을 수행하였다. 실험 1은 무기태 selenium 0.12, 0.24 ppm과 유기태 selenium 0.12, 0.24 및 0.6 ppm의 첨가가 육계의 사료 섭취량, 증체량, 사료 요구율 및 닭고기 내 selenium 축적에 미치는 영향을 조사하였다. 시험 전 기간의 증체량은 무기태 0.24 ppm 첨가구보다 유기태 selenium 0.24와 0.60 ppm 첨가구에서 높았다(P<0.05). 그러나 사료 섭취량과 사료 요구율은 대조구, 무기태 및 유기태 selenium의 첨가 수준에 의한 차이는 없었다. 가슴과 다리근육의 selenium 함량은 대조구에 비하여 유기태와 무기태 selenium 첨가구가 높았으며(P<0.05), 유기태 selenium의 첨가 수준에 따른 차이는 있으나(P<0.05), 무기태 selenium의 첨가 수준에 따른 차이는 없었다. 실험 2에서는 산란계 사료에 무기태 selenium 0.06, 0.12 ppm과 유기태 selenium 0.06, 0.12 및 0.30 ppm의 첨가하여 급여시에 산란율, 사료 섭취량, 사료 요구율, 난질 및 계란 내 selenium 함량에 미치는 영향을 조사하였다. 사료 요구율은 무기태 0.06 ppm 첨가구가 대조구보다 유의적으로 개선되었으나(P<0.05), 산란율, 난중, 1일 산란량, 사료 섭취량은 대조구, 무기태 및 유기태 selenium의 첨가 수준에 따른 차이는 없었다. Haugh unit는 모든 처리구에서 차이가 없었으며, 난황색은 유기태 selenium 0.30 ppm 첨가구가 대조구를 포함한 다른 처리구에 비하여 높았다(P<0.05). 난각 강도는 유기태 selenium 0.06 ppm 첨가구가 높았다.(P<0.05). 그러나 난각 두께는 대조구를 포함한 모든 처리구에서 차이는 없었다. 계란 중의 selenium 함량은 대조구에 비하여 selenium을 첨가한 모든 처리구에서 높았다(P<0.05). 이외에도 사료내 selenium 첨가 수준에 비례하여 계란에서 selenium 축적량도 증가하였으며(P<0.05), 특히 유기태 selenium 이 무기태 selenium보다 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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