Despite recent advances in multi-hazard analysis, the complexity and inherent nature of such problems make quantification of the landslide effect in a probabilistic safety assessment (PSA) of NPPs challenging. Therefore, in this paper, a practical approach was presented for performing an earthquake-induced landslide PSA for NPPs subject to seismic hazard. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, it was applied to Korean typical NPP in Korea as a numerical example. The assessment result revealed the quantitative probabilistic effects of peripheral slope failure and subsequent run-out effect on the risk of core damage frequency (CDF) of a NPP during the earthquake event. Parametric studies were conducted to demonstrate how parameters for slope, and physical relation between the slope and NPP, changed the CDF risk of the NPP. Finally, based on these results, the effective strategies were suggested to mitigate the CDF risk to the NPP resulting from the vulnerabilities inherent in adjacent slopes. The proposed approach can be expected to provide an effective framework for performing the earthquake-induced landslide PSA and decision support to increase NPP safety.
Park, Jae-Hyeon;Choi, Kyung;Bae, Jong Soon;Ma, Ho-Seop;Lee, Jong-Hak
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.94
no.3
s.160
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pp.129-134
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2005
Ths study was carried out to understand the geo-topographical characteristics of the landslide area (1.5 ha) in Maeri, Sangdong-myeon, Gimhaesi, Gyeongsangnam-do. The bedrock of the landslide area was diollites and the area in and around the upper slope with the scattered talus was composed of Masanam originated from Igneous rocks. The landslide occurred in 19th of April, 2004 and the amount of rainfall for 3 days before the landslide was 74mm. The landslide by land creeping in this area was mainly attributed to geo-topographical characteristics such as well developed colluvial and/or weathered soils, and land cutting in lower slope, although the landslide could be affected by the rainfall. The type of the landslide can be classified into the land creeping by concave colluvial soils.
The purpose of this study is to analyze the landslide susceptibility, containing the process, which reveals spatial relationships between landslides and geospatial data sets, which occurred in Janghung area in 1998. Landslide locations were detected from remotely sensed image and field survey and topography, soil, forest, and land use data sets were constructed as a spatial database in GIS. As the landslide occurrence factors, slope, aspect, curvature and type of topography, texture, material, drainage and effective thickness of soil, type, age, diameter and density of wood and land use were used. To extract the relationship between landslides and geospatial database, likelihood ratio was calculated and compared with the result of Yongin area. Also, the landslide susceptibility index was calculated by summation of the likelihood ratio and the landslide susceptibility map was generated using the index. As a result, it is expected that spatial relationships between landslides and geospatial database is helpful to explain the characteristics of lilndslide and the landslide susceptibility map is used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2004.03b
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pp.606-613
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2004
One of the major forces that causes landslide is the amount of underground water resulted from rainfall and shear strength. As a result of close study on the landslide area affected by typoon Rusa it is observed that many landslides took place at the interface of rock and soil. Based on this observation that shear strength at the interface played a great role in landslide of the hilly area, two shear strengths were measured on different places, one at the interface between rocks and soil and the other just on soil. The two values thus derived were compared and used to review the safety factor for the hilly areas already collapsed. Back analysis was also used to calculate the ground water table according to the different rock types at the time when degradation happened.
Due to the topographical and climatic features of Korea, there is a strong possibility of a landslide. Recently, many landslides, caused by the improper land development, frequently occured at the mountain area every summer. Cheonan has been recognized to be relatively safe against landslide, but with the increased risk factors, systematic analysis of the landslide is required. In this paper, the topographical features of Mt. Seonggo in Cheonan City were extracted using contour maps, and water courses and basin areas in heavy rain were computed using the results. Conclusively, Mt. Seonggo areas were relatively safe in the view points of the length of water courses and rain-inflow, but in case of some narrow areas, sustainedly observation was required. Meanwhile, a contour map is proper to analyze the risk of landslide in the 1'st level in that it is more cost effective than other types of digital map.
The purpose of this study is to determine the weights of the factors for landslide susceptibility analysis using artificial neural network. Landslide locations were identified from interpretation of aerial photographs, field survey data, and topography. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil drainage, soil effective thickness, soil texture, wood age and wood diameter were extracted from the spatial database in study area, Yongin. Using these factors, the weights of neural networks were calculated by backpropagation training algorithm and were used to determine the weight of landslide factors. Therefore, by interpreting the weights after training, the weight of each landslide factor can be ranked based on its contribution to the classification. The highest weight is topographic slope that is 5.33 and topographic curvature and soil texture are 1 and 1.17, respectively. Weight determination using backprogpagation algorithms can be used for overlay analysis of GIS so the factor that have low weight can be excluded in future analysis to save computation time.
To analyze the landslide susceptibility in Baekdu mountain area in china, we get two susceptibility maps using AcrView software through weighted overlay GIS (Geographic Information System) method in this paper. To assess the landslide susceptibility, five factors which affect the landslide occurrence were selected as: slope, aspect, soil type, geological type, and land use. The weight value and rating value of each factor were calculated by the two different methods of AHP (Analytic Hierarchy Process) and ANN (Artificial Neural Network). Then, the weight and rating value was used to obtain the susceptibility maps. Finally, the susceptibility map shows that the very dangerous areas (0.9 or higher) were mainly distributed in the mountainous areas around JiAnShi, LinJiangShi, and HeLongShi near the china-north Korea border and in the mountainous area between the WangQingXian and AnTuXian. From the contrast two susceptibility map, we also Knew that The accuracy of landslide susceptibility map drew by ANN method was better than AHP method.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.19
no.3
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pp.273-281
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2001
The landslide occurrence in Sam-Chuck area was analyzed through Geo-Spatial Information System and AHP(Analytic Hierarchy Process). Among many factors which causes landslide, terrain slope, terrain aspect, lithology, soil texture and vegetation arc taken as input data from existing maps and constructed as a database. These factors are determined by each environmental factor by environmental and geological characters in the study area, and the rating and weight about factor are input using AHP. Possible areas for landslide have been extracted by overlaying each layers. Finally, the estimated results are compared with real landslide sites to know which factor is the most effective for landslide. The results showed that lithology and soil factor have high susceptibility in Sam-Chuck area.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.03a
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pp.1324-1331
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2008
Recently, landslides have frequently occurred on natural slopes during periods of intense rainfall. With a rapidly increasing population on or near steep terrain in Korea, landslides have become one of the most significant natural hazards. Thus, it is necessary to protect people from landslides and to minimize the damage of houses, roads and other facilities. To accomplish this goal, many landslide prediction methods have been developed in the world. In this study, a simple landslide prediction system that enables people to escape the endangered area is introduced. The system is focused to debris flows which happen frequently during periods of intense rainfall. The system is based on the wireless sensor network (WSN) that is composed of sensor nodes, gateway, and server system. Sensor nodes and gateway are deployed with Microstrain G-Link system. Five wireless sensor nodes and gateway are installed at the man-made slope to detect landslide. It is found that the acceleration data of each sensor node can be obtained via wireless sensor networks. Additionally, thresholds to determine whether the slope will be stable or not are proposed using finite element analysis. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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