• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.301-304
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• 2007

본 연구에서는 폐탄광 지역에서 발생하는 지반침하에 영향을 주는 주요 요인들을 추출하기 위하여 다변량 통계분석 방법의 하나인 주성분분석(Principle Component Analysis : PCA)기법과 지리정보시스템 (Geographic Information System : GIS)을 이용하였다. 이를 위해 연구지역에서 수행한 지표지질조사， 정밀조사, 실내암석시험 등으로부터 취득된 자료를 데이터베이스로 구축하고, 지반침하 위험지역 분포를 공간적으로 해석할 수 있는 지질, 토지이용, 경사도， 지표로부터 지하 갱도까지의 심도, 갱도의 지표상 위치로부터의 수평거리, 지하수심도, 투수계수, RMR(Rock Mass Rating) 값을 분석대상으로 선정하였다. 각 요인들이 연구지역 전체에 걸쳐 분포하도록 GIS의 공간분석 기법의 하나인 표면분석(Surface Analysis), 버퍼링기법(Buffering) 및 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하고 이로부터 추출된 자료들을 입력값으로 하는 주성분분석을 수행하였다. 주성분분석 결과 폐탄광 지역의 지반침하에 영향을 주는 주요인을 추출하는 것이 가능하였으며, 연구지역은 지질 및 지반강도 관련 요인이 침하발생의 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2007.04a
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• pp.549-551
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• 2007

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2005.04a
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• pp.350-353
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• 2005

• Economic and Environmental Geology
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• v.40 no.3 s.184
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• pp.295-306
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• 2007

In this study, we predicted areas vulnerable to ground subsidence near abandoned underground coal mine at Sam-cheok City in Korea using a probability (frequency ratio) model with Geographic Information System (GIS). To extract the factors related to ground subsidence, a spatial database was constructed from a topographical map, geo-logical map, mining tunnel map, land characteristic map, and borehole data on the study area including subsidence sites surveyed in 2000. Eight major factors were extracted from the spatial analysis and the probability analysis of the surveyed ground subsidence sites. We have calculated the decision coefficient ($R^2$) to find out the relationship between eight factors and the occurrence of ground subsidence. The frequency ratio model was applied to deter-mine each factor's relative rating, then the ratings were overlaid for ground subsidence hazard mapping. The ground subsidence hazard map was then verified and compared with the surveyed ground subsidence sites. The results of verification showed high accuracy of 96.05% between the predicted hazard map and the actual ground subsidence sites. Therefore, the quantitative analysis of ground subsidence near abandoned underground coal mine would be possible with a frequency ratio model and a GIS.