• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.256-272
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• 2002

The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural network and to apply the newly developed techniques to the study area of Boun in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs, field survey data, and a spatial database of the topography, soil type, timber cover, geology and land use. The landslide-related factors (slope, aspect, curvature, topographic type, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, timber type, timber age, and timber diameter, timber density, geology and land use) were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility was analyzed by artificial neural network methods. For this, the weights of each factor were determinated in 3 cases by the backpropagation method, which is a type of artificial neural network method. Then the landslide susceptibility indexes were calculated and the susceptibility maps were made with a GIS program. The results of the landslide susceptibility maps were verified and compared using landslide location data. A GIS was used to efficiently analyze the vast amount of data, and an artificial neural network was turned out be an effective tool to maintain precision and accuracy.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.314-317
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• 2004

The aim of this study was to evaluate the susceptibility from landslides in the Lai Chau region of Vietnam, using Geographic Information System (GIS) and remote sensing data, focusing on the relationship between tectonic fractures and landslides. Landslide locations were identified from an interpretation of aerial photographs and field surveys. Topographic and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS data and image processing techniques, and a scheme of the tectonic fracturing of the crust in the Lai Chau region was established. In this scheme, Lai Chau was identified as a region with low crustal fractures, with the grade of tectonic fracture having a close relationship with landslide occurrence. The factors found to influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature, distance from drainage, lithology, distance from a tectonic fracture and land cover. Landslide prone areas were analyzed and mapped using the landslide occurrence factors employing the probability-likelihood ratio method. The results of the analysis were verified using landslide location data, and these showed a satisfactory agreement between the hazard map and existing landslide location data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.138-140
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• 2003

The aim of this study is to evaluate the effect of spatial resolutions on the accuracy to landslide susceptibility mapping. For this, landslide locations were identified in the Boun, Korea from interpretation of aerial photographs and field surveys. The topographic, soil, forest, geologic, linearment and land use data were collected, processed and constructed into a spatial database using GIS and remote sensing data. The 15 factors that influence landslide occurrence were extracted and calculated from the spatial database with 5m, 10m, 30m, 100m and 200m spatial resolutions. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by probability model, likelihood ratio, for the five cases spatial resolutions. The results of the analysis were verified using the landslide location data. In the cases of spatial resolution 5m, 10m and 30m, the verification results was similar, but in the cases of 100m and 200m the results worse than the others. Because the scale of input data was 1:5,000 ? 1:50,000, so the cases of 5m, 10m and 30m have similar accuracy but the cases of 100m and 200m have the lower accuracy. From this, there is an effect of spatial resolutions on accuracy and landslide susceptibility mapping the result is dependent on input map.

• 한국지형학회지
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• 제24권2호
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• pp.91-101
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• 2017

Quantitative forecasting methods based on spatial data and geographic information system have been used in predicting the landslide location. This study compared the simulated results of logistic, Bayesian, and maximum entropy models to understand the uncertainties of each model and identify the main factors that influence landslide. The study area is Boeun gun where 388 landslides occurred in the year of 1998. The verification results showed that the AUC of the three models was 0.84. However, the landslide susceptibility distribution of Maxent model was different from those of the other two models. With the same landslide occurrence data, the result of high susceptible area in Maxent model is smaller than Logistic or Bayesian. Maxent model, however, proved to be more efficient in predicting landslide than the other two models. In Maxent's simulations, the responsible factors for landslide susceptibility are timber age class, land cover, timber diameter, crown closure, and soil drainage. The results suggest that it is necessary to consider the possibility of overestimation when using Logistic or Bayesian model, and forest management around the study area can be an effective way to minimize landslide possibility.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제39권4호
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• pp.213-224
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• 2023

As abnormal weather events due to climate change continue to rise, landslide damage is also increasing. Given the substantial time and financial resources required for post-landslide recovery, it becomes imperative to formulate a proactive response plan. In this regard, landslide susceptibility analysis has emerged as a valuable tool for establishing preemptive measures against landslides. Accordingly, this study conducted an annual landslide susceptibility analysis using the history of landslides that occurred over many years in the Jeolla region, and analyzed areas with a high potential for landslides in the Jeolla region. The analysis employed an ensemble model that amalgamated 10 data-based models, aiming to mitigate uncertainties associated with a single-model approach. Furthermore, based on the cumulative data regarding landslide susceptible areas, this research identified regions vulnerable to recurring landslide damage in Jeolla region and proposed specific strategies for utilizing this information at various levels, including local government initiatives, adaptation plan development, and development approval processes. In particular, this study outlined approaches for local government utilization, the determination of adaptation plan types, and considerations for development permits. It is anticipated that this research will serve as a valuable opportunity to underscore the significance of information concerning regions vulnerable to recurring landslide damage.

• 한국산림과학회지
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• 제104권4호
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• pp.588-597
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• 2015

이 연구는 우리나라에서 발생한 땅밀림 산사태의 발생원인을 파악하여 이를 방지하기 위한 관리대책을 수립하기 위한 기초자료를 제공하기 위하여 수행하였다. 우리나라에서 발생된 땅밀림 산사태지는 총 29개소로 이 중 암반 땅밀림지 2개소(6.9%), 풍화암 땅밀림지 2개소(6.9%), 붕적토 땅밀림지 22개소(75.9%), 점질토 땅밀림지 3개소(10.3%)로 붕적토 땅밀림지가 가장 많았다. 땅밀림 산사태지의 암석 성인별 모암은 화성암류에서 화강암, 안산암, 유문암, 안산암류와 마산암 등이 4개소(13.8%), 퇴적암류에서는 석회암, 사암 및 혈암, 이암 등이 12개소(41.4%), 변성암류에서는 편암, 천매암, 미그마싸이트질편마암, 석영편암, 반상변정질편마암, 우백질화강암, 운모편암, 호상편마암, 화강암질편마암 등이 13개소(44.8%)로 변성암 지대에서 가장 많이 발생하였다. 발생 원인별로 직접적인 원인으로는 채석 및 토사채취에 의한 산각의 절취, 전원주택, 공장 및 도로건설을 위한 산각의 절취, 산지 상부의 밭경작, 저수지 축설을 위한 산지절취 등의 인위적 원인은 전체의 약 71%로 나타났으며, 하천 및 계곡의 포락 등에 의한 벼랑침식에 의한 지역이 약 7%, 지질적이거나 자연적인 현상에 의한 땅밀림 산사태지는 약 22%로 인위적 원인이 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권3호
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• pp.311-321
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• 2019

이 연구는 땅밀림위험등급을 구축하기 위하여 수행되었다. 땅밀림지의 평균산지경사는 $23.8^{\circ}$($11.8^{\circ}{\sim}37.0^{\circ}$), 땅밀림지 내에서 미세지형지의 평균사면경사는 $23.5^{\circ}$ ($10.7^{\circ}{\sim}41.5^{\circ}$)로 미소한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 땅밀림지 및 땅밀림 재발생지에서 땅밀림지 내 등고선 간격과 땅밀림지 내 미세지형지의 등고선 간격은 5% 수준에서 유의한 결과를 나타내었다. 산사태위험등급에 포함되지 않는 땅밀림지는 전체 땅밀림지 중 1등급이 14개소(약 38.0%), 2등급이 6개소(약 16.0%), 3등급과 4등급이 각각 5개소(약 14.0%), 5등급이 16개소(약 43.0%), 산사태위험지등급 외 지역이 9개소(약 24.0%)이었다. 땅밀림지 중 산사태위험 1~5등급으로 지정되지 않은 면적 비율이 50.0% 이상인 지역은 8개소(약 22.0%), 20.0%~50.0% 이상인 지역은 18개소(약 49.0%), 20.0% 이상인 지역은 26개소(약 70.0%)이었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.54-66
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• 2006

2005년 5월 산림청에서 전국 산지를 대상으로 산사태 위험지도를 제작하였다. 본 연구는 산사태 위험지도의 정확성 검증을 위하여 2005년 8월 2~3일 전북지역에서 발생된 산사태 지역을 대상으로 부경대학교 위성정보과학과 PE&RS Lab에서 개발한 PKNU 3호 시스템으로 촬영한 영상을 이용하여 산사태 발생 지역을 추출한 후 산사태 위험지도와 중첩해서 산사태 위험지도의 정확도를 검증하였다. 또한 ArcView 3.3의 산지 지형 분석과 하계망 분석을 통해 산사태 발생 지역의 고도, 경사도, 경사방향, 하천장, 유역면적에 대한 특성을 분석하였다. 그 결과 산사태 위험지도의 등급별 단위 %량의 조정이 필요하며 산사태 위험지도 작성에 기본이 되는 산사태 위험 판정표에 대한 수정 보완이 필요하다고 사료된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제30권12호
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• pp.5-14
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• 2014

국내 대부분의 사면파괴는 6월~9월에 발생하며, 이러한 사면파괴는 사회적으로 큰 손실을 유발한다. 사면파괴의 주요 원인은 강우강도(Intensity, I)와 강우기간(Duration, D)이다. 본 연구에서는 강우강도-기간(I-D)을 고려한 사면파괴 유발 강우 한계선(rainfall threshold)을 제안하였다. 본 연구를 위해서 국립재난안전연구원과 다양한 보고서 및 매체 그리고 현장조사를 통해서 1999년부터 2012년까지 풍화토 지반에서 유발된 255개 재해이력 자료를 수집하였다. 그리고 기상청의 강우자료를 바탕으로 사면파괴가 발생한 시점의 전 후의 시간에 대한 강우량 데이터를 수집하였다. 수집된 재해이력과 강우량 데이터베이스를 바탕으로 사면파괴를 유형별(토석류, 얕은 사면파괴 등)로 분류하고, 통계적 기법인 분위수 회귀분석을 이용하여 강우강도 및 기간을 분석함으로써 강우 한계선을 제안하였다. 뿐만 아니라 2013년의 재해이력 자료를 통해 제안된 한계선의 검증을 수행하였다. 또한 국외의 한계선과 제안된 한계선을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안된 강우 한계선은 산사태 예 경보시스템을 구축할 때 기초자료로 사용될 수 있다고 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.69-76
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• 2007

강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 이상기후에 의한 국지적인 집중호우에 의해서 산사태가 발생하기 쉬운 조건을 가지고 있으며 최근, 수년간 계속되고 있는 대형 산불들로 인하여 지표상태가 변화되어 강우사상에 의해 쉽게 산사태가 일어나고 있다. 또한 앞서 발표된 연구논문에 의하면 우리나라의 경우 강우조건을 제외하고는 토지피복상태가 산사태 취약성 평가에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 따라서 이 연구에서는 산사태 취약지를 선정하고 산사태 취약 A등급지에 대해서 4개의 서로 다른 시기에 촬영된 인공위성 영상(Landsat ETM)으로 부터 토지 피복도를 추출하여 그 분포변화를 분석하였다. 또한 정규식생지수를 추출하고 식생활력도의 분포변화를 분석하여 지표상태의 변화가 산사태에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 그 결과 산사태 취약지에서 산림과 식생지수가 감소하고 있음을 알 수 있었다.