Evapotranspiration estimations are essential for monitoring drought, wild land fire risk etc. In this study, a surface energy balance method, which combines meteorological observations with spectral data derived from remote sensing measurements, was used to estimate the regional evapotranspiration in the Mongolia, a large arid and semi-arid region with heterogeneous surface conditions. The Surface Energy Balance method has been applied to Landsat+ETM and NOAA-AVHRR sensors for the estimation of evapotranspiration in the grassland of Mongolia. As a result, a daily evapotranspiration map of Mongolia was produced.
자연사면의 붕괴를 예측하기 위한 위험지도는 지형학적, 수문학적 및 지질학적 요소의 조합으로 구성된다. 지형적인 요소는 수치고도모형(DEM)으로부터 추출하여 작성된 방위도, 경사도, 곡률, 지형지수를 포함하며, 풍화대의 심도를 반영하고 있다. 수문학적 요소는 토양배수(soil drainage), 습윤지수가 불안정성을 판단하는 주요 요소이다. 그러나 대부분의 도시 지역은 평야(저지대)에 위치하므로 지형요소와 수문요소만으로 위험지도를 작성하기는 어려운 것으로 판단된다. 본 연구에서는 도심지와 같은 평탄한 저경사 지역의 붕괴 위험을 판단하기 위하여 고수계, 토양심도(풍화토심도)와 지하수 수위 데이터 등과 같은 다양한 자료를 수집하여 해석 요소로 사용하였으며, 위험지도의 신뢰성을 판단하기 위하여 강남구와 여의도 지역에서 과거 발생한 재해 기록과 비교하여 분석을 진행하였다. 기존에 작성된 재난안전연구원의 재해위험도는 지형적인 요소만이 반영되었으므로 도심지는 대체로 안정된 지역으로 분류되고 있고, 과거 붕괴 이력이 반영되지 않았다. 본 연구에서 제시된 붕괴위험도는 풍화대 심도, 토양 배수조건, 지하수 조건, 고수계 등을 입력자료로 추가하였다. 그 결과 실제 붕괴가 발생한 지점에서 취약성이 증가하는 결과를 보였다. 실제 붕괴이력과 지반침하지도의 결과를 비교 분석한 결과 기존 방식에 의한 붕괴위험 지도에서는 3등급은 12%, 4등급은 88%로 분석되었으나, 도심지 특성을 고려한 지반침하지도에서는 2등급 2%, 3등급 29%, 4등급 66%, 5등급 2%으로 재해취약성의 변화가 잘 나타났으며, 실제 붕괴가 발생한 지점에서 위험도가 증가하였고 상당한 유의성을 나타내었다.
포항지진(ML=5.4) 시 발생한 액상화 현상은 국민들에게 지진으로 유발되는 액상화의 위험성을 새롭게 각인시켰고, 이에 대한 대비책으로 액상화 위험지도의 관심이 높아지고 있다. 현재 행정안전부가 보유하고 있는 액상화 위험지도는 2014년 제작된 것으로 전국 100,000개 이상의 시추 자료를 토대로 지하수위 0m인 조건으로 지반조건별 증폭계수를 사용하였으며 시추정보가 없는 지역은 보간법을 이용하여 2km × 2km 격자형식으로 제작된 것이 특징이다. 이러한 가운데, 2018년 행정안전부는 내진설계 공통기준의 새로운 지반분류법과 증폭계수를 공표하였다. 따라서 개정된 행정안전부의 증폭계수를 반영한 액상화 위험지도의 재작성이 필요하다. 본 연구는 내진설계 공통기준 개정 전·후 두 개의 기준으로 전 국토를 대상으로 지반분류를 수행하여 변동성을 분석하였으며, 지반조건별 증폭계수를 적용한 액상화 평가결과를 부산시 강서구를 대상으로 수행하였다. 이때 재현주기 500년과 1,000년에 해당하는 지반가속도를 적용하였으며 우리나라 평균 지하수위인 5m와 극한 조건인 0m로 구분하여 액상화 위험도를 평가하였다. 액상화 위험지도는 기존의 2km × 2km보다 높은 해상도를 확보하기 위해 500m × 500m 격자를 생성하여 위험지도를 작성하였다. 연구결과, 기존 지반분류 기준을 통해 SC, SD 지반으로 분류되었던 지반상태가 개정된 지반분류 기준을 통해 S2, S3, S4로 재분류되었다. 재현주기 500년과 1,000년으로 액상화 평가를 수행한 결과 개정 전 지반증폭계수 적용한 LPI가 상대적으로 과대평가되는 결과를 도출하였다. 본 연구결과는 증폭계수를 이용하는 광역지역 액상화 위험지도 작성의 근간인 액상화 평가에 큰 영향을 미치는 요소로써 향후 광역지역 액상화 위험지도 작성의 경우 반드시 고려될 사항으로 판단된다
GIS를 이용하여 토양 유실에 대한 환경영향 분석과 평가가 부여군의 금강유역을 대상으로 실시되었다. 수작업 계산으로 처리되고 있는 지금까지의 토양 유실량 산출방법은 토양 유실을 야기시키는 여러 자연환경 요소들의 정량적 분석과 또한 이러한 요소들의 복잡한 상관 관계들을 명쾌하게 규명하기에는 많은 어려움이 있다. 금번 연구에서 GIS의 활용은 이러한 환경분석 기술들을 변화시키고 자료들을 조직화할 뿐만 아니라, 기존의 분석과정들을 자동화시키는 이상의 변화를 가져오게 할 수 있었다. 연구지역에서 아주 경제적으로 생산된 최종 토양 유실 분석도는 여러 사용자들에게 GIS의 유용성과 활용성을 보여주는 계기를 제공하고 있다. 본 연구에서 도입된 토양 유실 공식(USLE)은 분수계내에서 실제 유실량 계산을 목적으로하고 있으나, 금번에 개발된 토양 유실 계수(Soil Loss Index)는 위으 공식 적용에 있어서 야기될 수 있는 자료들의 부정확성을 보완할 수 있음은 물론, 다른 분수계들에 대해서 상대적 토양 유실 분석에도 활용될 수 있다. 동시에 본 연구결과는 토사 유실에 따른 대책 수립에 커다란 기여가 예상되며, 지질 재해 예방에 적극 활용될 것이다. 앞으로 국내에서는 본 연구를 기초로 환경관리 분야에 대한 GIS 응용기술의 적극 개발과 환경분석 전문가 시스템 개발이 요구될 전망이다.
시민의 안전을 위협하는 지반재해 중 하나인 지반함몰이 최근 도심지에서 빈번하게 보고되고 있다. 다양한 지반함몰 발생 메커니즘 중, 하수관 손상부를 통한 토사 유실이 서울시에서 발생하는 지반함몰의 주요원인으로 나타났다. 본 연구에서는 서울시 하수관 정보와 지반함몰이 발생한 위치 정보를 기반으로 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 하수관 정보로부터 손상 하수관으로 유발되는 지반함몰의 발생 여부를 예측하는 모델을 학습하였다. 모델 성능 평가 결과, 본 연구에서 도출한 모델이 지반함몰을 상당히 훌륭하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 입력변수로 사용한 하수관 정보 중 하수관 길이, 해발고도, 경사, 매립 심도, 하수관 순서로 지반함몰 발생 위험에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 지반함몰 위험도 지도 작성, 지하공동 탐사 계획 수립 및 하수관 정비 사업 계획 수립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리 대상지역 중 충주시 안림동, 대전광역시 부사동, 안동시 신안동 3개 연구지역을 선정하여 지반특성을 분석하였다. 연구지역별 특성(수관밀도, 뿌리점착력, 강우특성, 토질특성)을 이용하여 지반특성 간의 상관관계를 고찰하고, 토사재해 예측 모델링을 통해 위험지역을 예측하였다. 토사재해 위험지 예측 모델의 비교 분석을 위하여 산지토사재해 예측프로그램(LSMAP), Stability Index MAPping(SINMAP), 산림청의 산사태위험지도(LHMAP)를 활용하였으며, 토사재해 예측에 적합한 프로그램을 검토하였다. 토사재해 위험도 예측결과 일반적으로 사용되고 있는 SINMAP의 경우 과다한 범위를 위험지역으로 예측하고, 산림청 산사태위험지도(LHMAP)의 경우는 예측지역이 가장 적게 산정되었으며, LSMAP은 SINMAP 및 LHMAP의 중간 정도 범위의 지역을 위험지역으로 예측하였다. 이러한 예측 결과의 차이는 LSMAP이 비교된 두 모델에 비해 분석 매개변수가 비교적 다양하고, 공학적이기 때문인 것으로 판단되며 보다 정밀한 예측이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
지진으로부터 상대적으로 안전지대라고 여겨졌던 한반도에서 2017년 규모 5.4의 강진이 포항지역에 발생함으로써 액상화 현상이 민가, 농지에서 광범위하게 나타났고 이에 액상화 현상을 예측하는 액상화 재해도 작성에 관한 연구수요가 높아지고 있다. 액상화 현상이란 느슨한 사질토에서 지진과 같은 큰 동적응력이 짧은 시간 작용할 때 과잉간극수압의 급격한 증가로 지반의 강도가 완전히 상실되는 현상을 의미한다. 액상화는 액상화 가능지수(liquefaction potential index, LPI)를 통해 평가할 수 있지만 LPI는 단일 시추공 별로 산출되기 때문에 해당지역의 대표성에 대한 문제가 발생하게 된다. 이러한 대표성의 문제는 지리정보시스템(geographic information system, GIS)을 활용한 공간보간을 통해 보완될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구통계학적인 공간보간 기법 중 하나인 크리깅(kriging)을 활용하여 지반정보의 대표성 문제를 해결하고자 하였으며 액상화 평가를 위한 지반정보DB를 구축하고자 하였다. 또한 구축된 지반정보DB를 활용하여 재현주기 별 액상화 재해도를 작성하였으며 액상화 재해도 결과는 교차검증을 통하여 정밀도 검증을 수행하였다.
한반도의 지진은 1,900여회에 달할 정도로 심각하다. 최근 세계적으로 발생하는 지진으로 인해 지반 및 구조물에 대해 내진설계에 대한 투자가 국민의 소중한 생명과 재산을 지키는 수단으로 대두된다. 본 연구에서는 기존항만시설물 중에서 내진설계가 적용되지 않은 시설물을 대상으로 지진발생시 설계기준이상의 내진성능을 갖추었는지를 평가하였다. 그 결과를 중심으로 액상화 우려 지역을 분류하고, 내진안정검토 평가 및 분석을 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지진에 따른 액상화 재해 위험성과 구조적인 내진성능에 따른 내진성능 평가도를 작성하였다. 액상화 평가와 내진성능검토를 통한 정량적이고 구체적인 입력데이터베이스를 구축하고 분석된 모든 지진관련 자료들은 지진발생 우려지역의 보수 보강에 평가 자료로 직접적으로 사용 될 수 있었다.
본 연구에서는 개정범용토양유실공식(RUSLE: Revised Universal Soil Loss Equation)을 이용하여 미국 South Carolina 주 Congaree 유역에 대한 평균 연간 토양 유실량을 산출 하였으며 비점오염원 토양 유실 민감지역을 추출하였다. 평균 연간 토양 유실량은 강우-유출 침식성 인자, 토양침식성 인자, 지면특성 인자, 식생피복 인자, 그리고 토양보존 인자의 곱으로 계산할 수 있으며, 토양 유실 민감지역은 토양 유실량이 토양침식 허용량을 초과하는 지역으로 추출할 수 있다. 연구 결과, 전체 면적의 10% 이상의 면적이 비점오염원 토양 유실 민감 지역으로 확인되었으며, Congaree 유역의 7개 소유역중 Congaree Creek, Gills Creek 소유역의 도심지역과 Cedar Creek 소유역의 농업지역에서 가장 심각한 토양 유실의 위험이 나타났다. 관심 지역의 인위적, 자연적 변화가 토양 유실에 가져오는 영향을 살펴보기 위한 시범 모형으로서, 개정범용토양유실공식에 기초한 내장형 모형이 Visual Basic for Applications (VBA)를 이용하여 ESRI사의 ArcGIS ArcMap 9.0에서 사용할 수 있도록 개발되었다. 이 내장형 모형에서 사용자는 각 소유역의 토지 피복, 식생 유형, 지표 식생 유형, 경사, 작물 유형, 경작 방식 등을 변경시킴으로써 C, LS, P 인자를 변화시킬 수 있으며, 계산된 평균 연간 토양 유실량과 민감 지역을 현재 상태의 값들과 비교하여 앞으로의 토양유실 관리를 위한 주요 정보로 사용할 수 있다.
최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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