The main cause of natural disaster in Korea is meteorological phenomenon, such as typhoon, heavy rain, storm, rainstorm, heavy snow, hailstorm, overflowing of sea and so on(including thunderstroke, blast, snow damage, freezing and earthquake), and among those disasters, heavy rain takes place most often, and it occupies 80% of total disaster Especially, disaster related to slope collapse (landslide, collapse of retaining wall, burying ect.) takes place every year due to meteorological cause such as localized heavy rain, which is getting stronger. (National Institute for Prevention Disaster, 2002, Meteorological Administration) Accordingly, it is necessary to analyze the features of slope collapse related to natural disaster in Korea, and also to make up counterplan to prevent disaster. This paper will try to analyze potential areas which are susceptible to landslide regarding factors inducing landslide and heavy rain, and to evaluate the potentiality of landslide regarding local particularity of rainfall, furthermore to provide essential information for development of community such as preventing damages from landslide, construction Industry, and effective use of land.
Recently, landslides frequently happen at a natural slope during period of intensive rainfall. With rapidly increasing population of 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 developed. The system is focused to debris flows which happen frequently during periods of intensive rainfall at steep slopes in Kangwondo. This system is based on the wireless sensor network that is composed of sensor nodes, gateway, and server system. Sensor nodes that are composed of sensing part and communication part are newly developed to detect sensitive ground movement. Sensing part is designed to measure tilt angle and acceleration accurately, and communication part is deployed with Bluetooth (IEEE 802.15. I) module to transmit the data to the gateway. To verify the feasibility of this landslide prediction system, a series of laboratory tests is performed at a small-scale earth slope supplying rainfall by artificial rainfall dropping device. It is found that sensing nodes installed at slope can detect the ground motion when the slope failure starts. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs, and can be applied to ubiquitous computing city (U-City) that is characterized by disaster free.
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.
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 comprising a sensing part and a communication part are developed to detect ground movement. Sensing part is designed to measure inclination angle and acceleration accurately, and communication part is deployed with Bluetooth (IEEE 802.15.1) module to transmit the data to the gateway. To verify the feasibility of this landslide prediction system, a series of experimental studies was performed at a small-scale earth slope equipped with an artificial rainfall dropping device. It is found that sensing nodes installed at slope can detect the ground motion when the slope starts to move. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs.
Large landslide is a type of mass movement that causes drastic landform changesin a short period, and it causes huge human and property damage over a large area. The purpose of this study is to categorize the types and characteristics of large landslides around the Kokomeren River basin, Kyrgyzstan and to discuss the geomorphic development after the large landslides. The topographic analysis about a total of 20 landslides documented collapsed volumes of 0.01 to 1.10 km3, height drops of 180 to 1,770 m, and runout distances of 1,200 to 5,400 m. Rock avalanche and rockslide are identified as major types of large-scale landslides in the study area. Rock avalanches can be divided into P-type, J-type, and S-type based on the features of slope failure and kinematic characteristics of rock debris. Landslide synchronistic landforms such as trimlines, transverse ridges, longitudinal ridges, levees, and hummocks are well developed in the rock avalanche. The pieces of evidence of landslide dam, landslide-dammed lake, and remnant outburst flood deposits are observed in the upstream and downstream where the rockslides occurred. The Ak-Kiol landslide dam is the best example of a geomorphic development due to lake spillover and the large landslides were likely to be triggered by huge paleo-seismic events.
산사태가 일어날 지점을 예측한다든지 사태물질로 인한 피해 예상지역을 알아내는 것은 쉬운 일이 아니다. 이는 산사태를 발생시키는 요인들이 여러가지가 있고 개개의 요인들이 산사태를 발생시키는데 기여하는 중요도도 서로 다르기 때문이다. 그러나 많은 산사태자료에 대한 분석을 바탕으로 발생 메커니즘 규명과 통계적 해석기법을 통해 산사태 발생가능성의 예측과 위험지역의 분류가 가능해졌다. 석조문화재가 산사면 또는 그 직하부에 인접해 있는 경우는 산사태가 발생되면 재해에 무방비로 노출되어 있다. 이 연구에서는 여름철의 집중호우 등에 의해 석조문화재 및 그 주변지역에 산사태가 발생할 가능성을 사전에 예측함으로써 그로 인한 석조문화재의 피해가능성을 분석하고자 하였다. 이러한 목적을 위해 2002년 8월 산사태재해로 인해 피해가 발생된 바 있으며 중요 석조문화재가 위치해 있는 실상사 백장암지역을 연구대상지역으로 선정하여 산사태 예측도를 작성하였다. 그리고 산사태재해 가능성을 발생확률로 표현하여 등급별로 구분함으로써 석조문화재 및 그 주변지역이 산사태에 취약한지의 여부를 평가하였다. 또한, 이러한 조사 및 해석기법을 앞으로 석조문화재 주변의 산사태재해 예측 및 평가를 위해 실용적으로 활용할 수 있는 토대를 마련하였다.
비탈면 혹은 절성토지의 파괴로 사람과 재산에 심각한 피해를 입히기 때문에 미리 산사태 취약성 분석을 수행하여 개발 혹은 자연재해로부터 위험을 대비하는 것이 필요하다. 기존의 산사태 취약성 분석은 휴리스틱, 통계학적, 결정론적 혹은 확률론적 방법을 통해 이뤄졌다. 그러나, 적은 현장정보 등으로 분석의 신뢰도가 떨어지거나, 전문가의 경험과 지식을 기존 정량적인 해석모델에 반영하기 어려웠다. 본 연구는 산사태 취약성 분석에 대한 전문가 지식과 공간입력자료의 시맨틱을 추출하여 온톨로지 모델을 구축하고, 이를 베이시안 네트워크에 반영하여 확률적인 산사태 모델링을 제안하였다. 기존에 전문가 수작업으로 이뤄지던 베이시안 네트워크의 구조 생성을 온톨로지 모델의 지식추론으로 자동화하고, 현장정보뿐만 아니라 전문가 지식을 모델링에 반영하여 조건부 산사태 발생확률분포를 작성하였다. 이 결과를 GIS에 적용하여 산사태 취약성 지도를 작성하였다. 검증을 위해 충남 홍성일원의 오서산 지역에 적용한 결과 기존 산사태 발생흔적과 86.5% 일치하였다. 본 연구를 통해 일반 사용자도 전문가 도움 없이도 광역적인 산사태 취약성 분석이 가능하리라 기대된다.
최근 발생하고 있는 자연재해 중 산사태와 관련된 재해는 막대한 인명과 재산피해를 발생시키고 있다. 지속적으로 발생하고 있는 산사태로 인한 피해를 최소화하기 위해서는 계측, 모니터링 시스템 등 관련 기술에 대한 과학적 관리체계가 필요하다. 본 연구는 사면붕괴 예측을 통한 산사태 피해저감을 위한 관리체계 확립을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 산사태 발생시 지반거동을 예측하기 위한 표층지반변형률 봉을 제작하고, 사면 붕괴전조로서 변형률 증가를 관측하였다. 그 결과, 사면 붕괴시 지반의 변형은 붕괴 전조 구간, 변형 가속 구간, 변형 급가속 구간을 거친 후 붕괴에 이르는 것으로 나타나, 붕괴 전조 예측과 상관관계가 있는 것으로 판단된다. 모든 조건에서 사면붕괴 전조로서 시간에 따른 변위량의 증가가 공통적으로 관측되었으며, 이는 붕괴위험 사면의 계측 및 유지관리 관점에서 대단히 중요한 현상으로 판단된다. 산사태 발생에 따른 지반변위는 향후 지속적 연구를 통해 사면붕괴예측 및 계측관리기준의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료되며, 산사태 피해저감 및 계측산업 활성화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
현대사회에서 지속적으로 진행되고 있는 지구 온난화 현상은 비정상적인 기상 현상을 빈번히 발생시키고 있다. 특히 21세기에는 폭우와 같이 수문학적 측면에서 물의 특성이 전과 다르고, 수문학적 재해의 강도와 빈도가 증가하고 있다. 그 중 도시 지역에서는 재해로 인한 피해가 극대화될 가능성이 크기 때문에 피해를 대비하기 위한 재해에 대한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 도시 자연 재해인 산사태를 로지스틱 회귀(Logistic regression, LR) 모델을 이용하여 분석하고 현장조사를 통해 산사태 이후의 관리 현황을 조사 및 검증하였다. 현장조사 대상 지역은 기존에 산사태 발생지역 및 본 연구의 연구결과로부터 산사태 취약성이 높게 나타난 지역을 중심으로 수행하였다. 기존 산사태 발생지 데이터는 2011년 우면산 산사태 당시의 현장조사 자료 및 항공사진 비교분석을 통해 추출하였다. 산사태 관련 요인은 항공사진으로부터 제작된 지형도와 임상도에서 추출하였다. 산사태 취약성 지도는 산사태에 영향을 미치는 총 13개 요인을 통해 구성된 공간 데이터베이스에 LR 모델을 적용하여 제작되었다. 마지막으로 ROC(Receiver operating characteristic) 곡선을 이용해 산사태 취약성 지도를 검증한 결과 77.79%의 정확도를 나타냈다. 추가적으로, 연구결과에 나타난 산사태 취약지역에 대해 2011년 산사태 이후 산사태가 어떻게 관리되었는지를 확인하기 위해 현장조사를 수행하였다. 본 연구의 결과는 국내 도시 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 과학적 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
여러 지질재해 중에서 산사태로부터 피해를 최소화하기 위해서는 미래의 산사태에 대해 취약한 지역의 추정이 필요하다. 산사태 위험성의 정량적 분석을 목적으로, 본 논문에서는 확률론적 공간통합 방법인 베이지안 기법의 적용가능성에 대해서 논의하고자 한다. 우선 산사태 발생과 관련이 있는 여러 공간자료의 확률론적 표현을 위해 우도비 함수를 사용하였으며, 베이지안 결합 규칙을 이용하여 최종적으로 통합된 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태 공간 분포의 분할을 통한 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태로 피해를 입은 경기도 장흥지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 사례연구 수행 결과, 우도비에 기반한 베이지안 공간 통합 기법은 효율적으로 다양한 공간 자료를 통합할 수 있었으며, 검증결과는 해석과 의사결정 보조자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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