• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.51-56
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• 2008

본 연구에서는 광역적 피해조사를 위해 고해상도 항공사진 및 위성영상을 이용한 피해정보추출시스템을 개발하였다. 연구 대상지역은 2006년 집중호우로 큰 피해를 입은 강원도 인제지역을 선정하였으며, 해당지역 중 특히 피해가 집중된 덕산리, 덕적리 지역 약 $50km^2$에 대해서 피해 전 후 영상을 확보하고 1:5.000 수치지형도, 연속지적도 등 제반 GIS DB를 구축하였다. 피해정보추출시스템은 ArcObject 컴포넌트를 이용한 VB.NET 2005 언어를 이용해서 개발되었다. 시스템의 좌, 우 영상프레임에 피해 전, 후 영상을 비교하여 피해지역을 선정하며, 선정된 피해지역은 구축된 제반 GIS DB와 중첩기능을 통해 피해항목들을 추출할 수 있도록 개발하였다. 공공시설물의 경우 영상을 통해 판별된 피해 항목들을 피해단위에 맞추어 길이 및 면적을 산출 할 수 있도록 하였다. 피해정보추출 시스템은 고해상도 공간영상을 이용한 광역적 피해조사를 위하여 개발되었으며, 효율적인 활용을 위해서는 전국단위의 고해상도 영상 DB구축이 우선시 되어야 한다. 또한 현재 소방방재청에서 구축하고 있는 NDMS(National Disaster Management System)에 영상 DB 및 통합 영상관리시스템도 함께 구축하여 활용할 수 있는 방안이 마련되어야 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.5-5
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• 2018

최근 기후변화로 인하여 이상기후 및 지구온난화 현상의 발생이 증가하고 있다. 2014년 한국 기후변화 평가보고서에 따르면 강우량은 1971~2000년 1,315mm에서 2001~2010년 1,412mm으로 7.4% 증가하였으며, 호우일수는 1971~2000년 20일에서 2001~2010년 28일로 8일이 증가하였다. 이러한 강우량의 증가 및 호우일수의 증가로 도심지의 침수피해는 지속적으로 발생하고 있지만 도시특성을 반영한 예 경보 체계의 부재로 그 피해는 가중되고 있다. 국립재난안전연구원에서는 2014년부터 도심지 침수피해를 예방하기 위해 한계강우량 및 도시침수 경보기준 개발 연구를 수행하고 있다. 도시침수 경보기준은 도시침수를 발생시키는 최소 강우량을 의미하는 한계강우량 개념을 도입하여 국가재난관리시스템(NDMS, National Disaster Management System)의 과거 피해이력과 강우량과의 분석을 통해 산정하였다. 2017년 까지 27개 시군구 470여개 읍면동의 경보기준을 산정하였으며, 적용성 평가를 위해 실제 피해가 발생한 지역의 CCTV자료를 수집하여 한계강우량을 추정하고 경보기준 검증을 실시하였다. CCTV를 활용한 경보기준의 검증은 영상자료 확보의 어려움과 침수시간 및 정확한 침수심의 변화를 확인하는데는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 지표침수 및 우수관 수위관측 시설을 구축하여 도시침수 발생 양상을 모니터링 하고 경보기준을 검증하고자 한다. 또한 구축된 모니터링 시설은 향후 실측 기반의 예 경보체계구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.27 no.1
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• pp.61-89
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• 2020

The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.