The objective of this thesis is to develop a prediction system of potential landslide sites to apply to the prevention of landslide disaster which occurred during the heavy rainfall in the rainy season. The system was developed by combining a modified slope stability analysis model and a hydrological model. The modified slope stability analysis model, which was improved from 1-D infinite slope stability analysis model, has been taken into consideration of the flexion of the hill slopes. To evaluate its applicability to the prediction of landslides, the data of actual landslides were plotted on the predicted areas on the GIS map. The matching rate of this model to the actual data was 92.4%. And the relations between wetness index and landform factors and potential landslide were analyzed.
Most areas in Gangwon-do are mountainous regions where causes heavy damages due to landslides. It is important to analyze basic factors influencing the cause of landslides in order to prevent such landslides. For this study, a landslide occurring site is extracted from aerial images taken after the landslide caused by typhoon 'Ewiniar' in Pyeongchang area 2006. Also, the overlay analysis with the topographic, forest, and soil maps in this area is performed using GIS based methods. In addition, the topographic, forest, and soil characteristics relating to the landslide factors are analyzed. As a result, large numbers of landslides occurred at a slope angle of $20^{\circ}-40^{\circ}$. In the case of the forest factors, there are close relationships between the artificial pine and larch forests and the frequency of landslides. The low forest density represents a weakness in landslides. In the case of the soil factors, a higher level in the surface soil with a type of sandy loam soil, a higher gravel content in subsoil, and a higher degree of acid rocks in soil parent materials cause higher frequencies in landslides.
The spatial mapping of risk is very useful data in planning for disaster preparedness. This research presents a methodology for making the landslide life risk map in the Boeun area which had considerable landslide damage following heavy rain in August, 1998. We have developed a three-stage procedure in spatial data analysis not only to estimate the probability of the occurrence of the natural hazardous events but also to evaluate the uncertainty of the estimators of that probability. The three-stage procedure consists of: (i)construction of a hazard prediction map of "future" hazardous events; (ii) validation of prediction results and estimation of the probability of occurrence for each predicted hazard level; and (iii) generation of risk maps with the introduction of human life factors representing assumed or established vulnerability levels by combining the prediction map in the first stage and the estimated probabilities in the second stage with human life data. The significance of the landslide susceptibility map was evaluated by computing a prediction rate curve. It is used that the Bayesian prediction model and the case study results (the landslide susceptibility map and prediction rate curve) can be prepared for prevention of future landslide life risk map. Data from the Bayesian model-based landslide susceptibility map and prediction ratio curves were used together with human rife data to draft future landslide life risk maps. Results reveal that individual pixels had low risks, but the total risk death toll was estimated at 3.14 people. In particular, the dangerous areas involving an estimated 1/100 people were shown to have the highest risk among all research-target areas. Three people were killed in this area when landslides occurred in 1998. Thus, this risk map can deliver factual damage situation prediction to policy decision-makers, and subsequently can be used as useful data in preventing disasters. In particular, drafting of maps on landslide risk in various steps will enable one to forecast the occurrence of disasters.
Jun-Hui PARK;En-Bi CHOI;Yo-Jung KIM;Ju-Ung YUN;Jin-Won KIM;Hyeon-Ho MYEONG;Jeong-Wook SEO
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제52권4호
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pp.319-330
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2024
The present study aimed to investigate the death years of conifers to verify the time difference between landslide occurrence in 2011 and tree mortality near Chibanmok and Jangteomok shelters in the Jirisan National Park. Furthermore, abrupt growth reduction was also investigated to verify the living conditions when they were living. For the study, tree-ring analysis was conducted by selecting 14 living Abies koreana near the landslide area and 7 dead ones in the landslide area in the Chibanmok site, and 13 living conifers (7 Picea jezoensis, 5 A. koreana, and 1 Pinus koraiensis) near landslide area and 4 dead ones (2 P. jezoensis and 2 A. koreana) in landslide area in the Jangteomok site. Using the tree-ring samples from living A. koreana 137-year long chronology (1885-2021) was established for the Chibanmok site and 364- and 65-year long P. jezoensis (1658-2021) and A. koreana (1957-2021) chronologies was built for the Jangteomok site. Through the synchronization test between the tree-ring time series from dead conifers and the corresponding chronologies, it was verified that the death of conifers in the landslide areas occurred after 2011, when the landslide happened, except for only one tree. It was further verified through the abrupt growth reduction test that the growth condition of dead conifers before the landslide in 2011 was satisfactory.
The purpose of the study is to develop and validate landslide susceptibility map of Bhotang village development committee, Nepal using FR (Frequency Ration) and SI (Statistical Index) methods. For the purpose, firstly, a landslide inventory map was constructed based on mainly high resolution satellite images available in Google Earth Pro, and rest fieldwork as verification. Secondly, ten conditioning factors of landslide occurrence, namely: altitude, slope, aspect, mean topographic wetness index, landcover, normalized difference vegetation index, dominant soil, distance to river, distance to lineaments and rainfall, were derived and used for the development of landslide susceptibility map in GIS (Geographic Information System) environment. The landslide inventory of total 116 landslides was divided randomly such that 70% were used for training and remaining 30% for validating result by receiver operating characteristics curve analysis. The area under the curve were found to be greater than 0.7 indicating an acceptable susceptibility maps obtained using FR and SI methods in GIS for hilly region of Nepal.
The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural network and to apply the developed techniques to the study area of janghung in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of satellite image and field survey data, and a spatial database of the topography, soil, forest and land use were consturced. The 13 landslide-related factors were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility was analyzed by artificial neural network methods, and the susceptibility map was made with a e15 program. For this, the weights of each factor were determinated in 5 cases by the backpropagation method, which is a type of artificial neural network method. Then the landslide susceptibility indexes were calculated using the weights and the susceptibility maps were made with a GIS to the 5 cases. 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 analyze the landslide susceptibility.
Rainfall induced landslides is one of the most devastating natural disasters acting on mountainous areas. In Korea, landslide damage areas increase significantly from 1990s to 2000s due to the increase of both rainfall intensity and rainy days in addition with haphazard land development. This study was carried out based on the application of TRIGRS unsaturated (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope stability analysis), a Fortran coded, physically based, and numerical model that can predict landslides for areas where are prone to shallow precipitation. Using TRIGRS combining with the geographic information system (GIS) framework, the landslide incident happened on 27th, July 2011 in Mt. Umyeon in Seoul was modeled. The predicted results which were raster maps showed values of the factors of safety on every pixel at different time steps show a strong agreement with to the observed actual landslide scars in both time and locations. Although some limitations of the program are still needed to be further improved, some soil data as well as landslide information are lack; TRIGRS is proved to be a powerful tool for shallow landslide susceptibility zonation especially in great areas where the input geotechnical and hydraulic data for simulation is not fully available.
HoYun Kang;InJoon Kang;Won-Suk Jang;YongGu Jang;GiBong Han
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1260-1265
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2009
Topographical features in South Korea is characterized that 70% of territory is composed of the mountains that can experience intense rainfall during storms in the summer and autumn. Efficient planning and management of landscape becomes utmost important since the cutting slopes in the mountain areas have been increased due to the limited construction areas for the roadway and residential development. This paper proposed an efficient way of slope management for the landslide risk by developing Web-GIS landslide risk management system. By deploying the Logistic Regression Analysis, the system could increase the prediction accuracy that the landslide disaster might be occurred. High resolution survey technology using GPS and Total-Station could extract the exact position and visual shape of the slopes that accurately describe the slope information. Through the proposed system, the prediction of damage areas from the landslide could also make it easy to efficiently identify the level of landslide risks via web-based user interface. It is expected that the proposed landslide risk management system can support the decision making framework during the identification, prediction, and management of the landslide risks.
이 연구는 집중호우로 인해 산사태가 집중적으로 발생한 포항지역 이암 풍화토층을 대상으로 산사태와 관련한 토질특성을 분석하였다. 산사태발생지역과 미발생지역으로 구분한 토층시료에 대해 토질시험을 실시하고 제반 토질특성을 파악하였다. 그리고 통계적 기법으로 토질특성과 산사태 간의 상관성을 분석하여 산사태와 상관성이 있는 토질인자를 추출하였다. 또한, 이들 토질인자를 적용하여 산사태에 유의한 영향요소인 투수계수를 쉽게 산정할 수 있는 상관식을 제안하였다. 연구결과, 산사태발생지역의 토층은 미발생지역에 비해서 간극률이 크고 밀도는 작은 것으로 나타났다. 그리고 입도가 불량하고 느슨한 토층지반은 특징적으로 큰 간극과 작은 밀도를 지님으로써 산사태에 더 취약한 것으로 분석되었다. 또한, 산사태발생지역의 토층이 미발생지역에 비해 다소 큰 투수성지반인 것으로 나타났다. 한편, 상관성분석 결과 유효경, 간극비, 포화단위중량, 및 세립함유량이 투수계수에 유의한 영향인자인 것으로 평가됨으로써 이들 토질인자는 이암 풍화토층의 투수계수산정시 고려되어야 할 토질인자인 것으로 평가되었다.
최근 다양하게 제시되고 있는 확률론적 방법에 의한 산사태 예측기법의 경우 전문적 지식을 기반으로 조사 및 분석이 이루어질 경우에만 분석결과의 신뢰성을 확보할 수 있다. 그러나 재해 발생상황에서는 통계분석을 통한 산사태 예측의 전문가뿐만 아니라 공무원, 지질공학자 등 통계적 전문지식을 갖지 않은 재해분야 담당자도 신뢰성 있고 간편한 방법으로 산사태 취약성을 해석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문은 전문가는 물론 비전문가도 쉽게 의미를 이해하고 활용할 수 있으면서도 정확한 분석을 통한 통계적 접근으로 신뢰성 높은 산사태 취약성 평가표를 개발하여 제안하고자 하였다. 이를 위해 기존에 국내에서 산사태가 집중적으로 발생한 지역의 지질, 지형, 토질자료를 토대로 산사태 정준상관분석을 통한 수량화 기법을 이용하여 산사태 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태의 현장자료와 실내시험자료를 바탕으로 통계분석을 실시하고, 그 결과를 토대로 영향인자 선정 및 인자별 급간 값을 설정한 것이다. 수량화 분석결과 산사태를 발생시키는 여러 인자 중 사면경사가 가장 큰 중요도를 가지며, 고도, 투수계수, 간극율, 암질, 건조밀도의 순서로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 평가항목별로 결정된 점수를 기준으로 평가항목 각각의 세부등급에 대한 점수를 할당하여 산사태재해 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태재해 취약성 평가표를 이용하여 평가자는 평가대상 지점에 대해 각 평가항목별 해당 속성, 즉 세부등급을 선택하고, 선택된 각 속성별 평가점수를 더하면 산사태 취약성을 점수로 신속하게 파악할 수 있다. 또한, 이 결과를 토대로 GIS 기법을 이용한 산사태 예측지도 또는 취약성지도 등을 작성하여 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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