최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to analyse the hazard risk by examining the magnitude and severity of each type of hazard in order to mitigate and prepare for disasters in medical facilities. Methods: The hazard risk analysis for hazard types was surveyed for team leaders of medical facilities. The questionnaire analyzed data from 27 facilities, which were returned from 41 Local Medical Centers. Results: When looking at the 'Risk' by category type of hazard, the influence of health safety and fire/energy safety comes first, followed by natural disaster, facility safety, and crime safety. On the other hand, as for 'Magnitude', facility safety and crime safety come first, followed by health safety, fire/energy safety, and natural disasters. Most of the top types of disaster judged to have high hazard in medical facilities are health types. The top five priorities of hazard in medical facilities, they are affected by the geographical and industrial conditions of the treatment area. In the case of cities, the hazard was found to be high in the order of infectious disease, patient surge, and wind and flood damage. On the other hand, in rural areas, livestock diseases and infectious diseases showed the highest hazard. In the case of forest areas, the hazard was high in the order of wildfire, fire accident, lightning, tide, earthquake, and landslide, whereas in coastal areas of industrial complexes, the hazard was high due to fire, landslide, water pollution, marine pollution, and chemical spill accident. Implications: Through the research, standards will be established for the design of hospitals with disaster preparedness, and will contribute to the preparation of preemptive measures in terms of maintenance.
최근 기후 변화로 인해 전 세계적으로 이상기후 현상이 일어나고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 과거의 강우기록을 갱신하는 강우가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 국지성 집중호우의 경우 짧은 시간에 많은 양의 강우가 좁은 지역에 발생하고 있어 산지재해 발생 또한 증가 하고 있다. 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있어 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 그러므로 본 연구에서는 산지유역에 지형분류기법과 산사태 위험성 예측기법을 적용하여 재해 위험도를 예측하고자 하였다. 지형분류기법은 지형위치지수를(TPI)를 계산하여 위험 지형을 분류하고 토석류 예측기법중 하나인 SINMAP 방법을 사용하여 산지재해 발생 가능지역을 예측하였다. 그 결과 지형분류기법에서는 전체 유역 중 약 63% 이상 완경사지와 급경사지로 분류되었으며 SINMAP 분석에서는 전체 유역 중 약 58%가 위험 지역으로 분석되었다. 최근 각종 개발로 인해 산지재해의 저감 대책이 마련이 시급한 실정이며 재해 위험 구간에 대한 안정성 대책을 수립하여야 한다.
급경사지 붕괴 위험을 판단하기 위한 반감계수 기반의 한계선 설정은 재해이력 자료가 반드시 필요하다. 그러나 전국적으로 재해이력 자료는 절대적으로 부족하며, 지역별로 편중되어 있어 신뢰도 높은 한계선 설정은 어려운 문제이다. 본 연구에서는 재해이력 자료 없이 급경사지 붕괴 위험을 판단하기 위한 한계영역 설정 기법을 제안하였다. 반감계수가 적용된 과거 10년간의 강우자료를 도시한 후 가장 바깥에 위치한 점들을 연결하여 기준선을 설정한다. 실시간 작용강우가 기준선을 넘어가면 경보가 발령되는 시스템을 구축하였으며, AWS (자동기상관측) 지점별 기준선 설정을 통해 전국적 활용이 가능하다. 과거 시뮬레이션 방법을 통한 신뢰성 검증 결과, 12개 현장 중 10개 현장에서 실제 붕괴 발생 전 경보 발령이 가능했던 것으로 나타났다. 실제 붕괴 발생 30분 전에 경보 발령이 가능했던 현장은 총 8개소로 약 67%의 정확도를 보였다. 본 모델의 활용성을 높이기 위해서는 전국적인 강우 DB구축과 지역별 한계영역 보정에 대한 추가 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
최근 우리나라에서는 집중호우로 인하여 산사태의 발생이 증가하며 인명 및 재산피해가 늘고 있다. 본 연구에서는 산사태 발생에 직접적으로 영향을 주는 강우강도에 따른 산사태 위험지를 예측하고자 SHALSTAB(Shallow Landsliding Stability Model)을 이용하였다. SHALASTAB의 매개변수인 투수량계수의 값은 $19.58m^2/day$, 내부마찰각은 $36.3^{\circ}$, 포화단위중량은 $2.03t/m^3$로 결정되었다. 이러한 매개변수를 이용하여 구한 지형지수에 따라서 본 연구지역의 사면안정 상태를 무조건 안정, 안정, 불안정, 무조건 불안정의 4가지 형태로 구분하였다. SHALSTAB의 적용성을 평가하고자 기존에 발생하였던 263 mm 강우에서 사면이 불안정해지는 지역과 산사태 발생지에 대한 데이터베이스를 구축하여 이를 비교하였다. 정확도 검정 결과 85.1% 일치하였다. SHALSTAB을 이용하여 강우강도에 따른 산사태 발생 위험지역을 판별하는데 활용이 가능한 것으로 생각된다.
This study is to analyze location conditions for erosion control dams to be constructed in Chungcheongnam-do, Daejeon Metropolitan City, Chungcheongbuk-do and Gyeongsangbuk-do in order to establish proper conditions for erosion control dams in the future. 199 sites where erosion control dams are expected to be built in 2010 were chosen and investigated in terms of 12 factors including basin area, basin slope, and landslide risk. The results showed that erosion control dams for Chungcheongnam-do and Daejeon Metropolitan City are mostly impermeable gravity dams mainly composed of concrete. In contrast, Chungcheongbuk-do and Gyeongsangbuk-do are increasing the number of permeable or compound erosion control dams. Basin analysis at planned erosion control dam sites showed that at least 44.5% of the total area has high landslide risk. Gyeongsangbuk-do had the largest basin area for erosion control dam sites at 157.3ha, followed by Chungcheongbuk-do at 64.4ha and Chungcheongnam-do at 54.8ha. Analysis of sand deposits in the Chungcheongnam-do erosion control dam built in 2010 confirmed an average deposit of 971.8m3. The sand deposit capacity and amount of sediment control for erosion control dams have a very low correlation with basin area or flow path slope, and this needs to be addressed in future sand deposit capacity designs.
The landslide disaster damage has been increased by mountain development, leading to construction of educational facilities, medical facilities, petty industrial facilities, and large housing complexes. Therefore, effective regulation is required as an effort in urban planning solutions. For suggesting specific mitigation strategies on urban landslide, this study aims to define evaluation criteria for urban planning management of debris-flow disaster. AHP (Analytic Hierarchy Process), one of the multiple criterion decision making methods, was utilized in this study. This study makes use of 16 sub-criteria under the framework of hazard, exposure, and vulnerability, and well-planned expert survey measures their weights. The weights are also applied to evaluate each grid in urban space (min $10{\times}10m$) and classify it with red, orange, yellow, or green grade so that areas at higher risk are clearly identified. This study concludes that the suggested method is useful to support a strategies for urban planning management of debris-flow disaster, particularly in a GIS base.
산사태는 지진이나 집중 호우로 인해 발생되며, 최근 산사태의 발생이 증가하고 있다. 하지만 정확한 산사태의 발생을 예측하는 것은 불가능하다. 이에 본 연구에서는 공간 분석 기법과 AHP 방법을 사용하여 산사태 관리 시스템의 요소를 세분화하고자 한다. 기존의 산사태 관리 시스템은 경사 방향 요소에 대한 가중치 없이 기울기의 요소로 구성되어 있다. 산사태 발생 위험 예측의 정확도 향상을 위해서는 경사 방향에 대한 가중치를 고려하여야한다. 본 연구에서는 경사 방향을 세 가지 범주에서 분류하였다. 경사방향이 산사태에 영향을 주지 않는 경우는 고려하지 않았다. 이러한 결과를 바탕으로 산사태 관리 시스템의 개선방향을 제시하고자 한다. 분석 결과, 경사 및 경사 방향에 분할이 필요하며, 지형 요소에 대한 분류로 산사태 관리 시스템의 정확도를 높일 수 있다고 판단된다. 본 연구에서는 지형요소만을 고려하였지만, 향후 연구에서는 다른 인자들을 고려한 세분화가 필요하다고 생각된다.
기상청에 따르면 100년 후 남한 내륙지역은 기온이 $3.8^{\circ}C$가 상승하고, 강수량은 17%가 증가할 것으로 예측되었다. 여름철에 강수량이 집중되는 우리나라의 특성상, 여름철에 발생하는 집중호우로 인한 산사태의 위험이 커질 것으로 예상된다. 특히, 2011년 7월에 발생한 우면산 산사태로 인해 기후변화로 인한 산림재해의 위험성이 부각됨에 따라, 산사태에 대한 취약성 평가를 통한 적응계획수립이 시급한 실정이다. 그러나 기후변화 적응 세부시행계획을 수립해야 하는 지방자치단체를 기초분석단위로 설정한 산사태 취약성 평가는 아직까지 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 지자체의 적응계획수립을 돕기 위해, 전국 232개 시군구를 대상으로 집중호우로 인한 산사태의 취약성 평가를 실시하였다. 기후변화를 고려한 취약성 평가 연구가 갖는 불확실성을 고려하기 위하여, 다양한 시나리오(A1B, A1T, A1FI, A2, B1, B2)에 대한 취약성 평가 결과를 도출하였다. 연구 결과를 통해 산사태에 대하여 취약한 지역을 파악함으로써, 지자체 단위에서 산사태에 대한 기후변화 적응계획을 수립하는데 도움이 되고자 한다.
Korea Peninsula consists of approximately 70% of mountainous terrain of total area, in addition, annual average rainfall is plentiful, especially during rainy season of summer, and it is often accompanied with typhoon and heavy rain, which results in frequent landslides. Since there are limitations with existing methods to analyze extensive disasters, it is necessary to develop new remote sensing technology using an artificial satellite to study on landslides closely. This paper is written in order to establish the database with map information on various landslides using GIS, furthermore, to analyze precariousness of the areas, which are susceptible to landslide, and risks of potential areas in consideration of heavy rain, based on land-cover classification derived from images from satellite.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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