• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제7권4호
• /
• pp.327-335
• /
• 2020

본 연구에서는 홍수해석 등 수치모형을 이용한 기존의 홍수위험지역 선정 시 필요한 시간과 노력을 절감하고자 유출메커니즘 기반의 지형 분석을 통해 홍수취약지역을 제시하고자 한다. 유출메커니즘 기반의 홍수취약지역은 강우-유출수의 지표면 흐름누적 특성에 유리한 지역으로 일반적으로 저지대, 완경사, 하천 등이 해당된다. 분석을 위해 대상지역인 서울시의 수치지형도를 이용하여 표고, 경사도, 수직 및 수평 사면 곡률, 지표습윤계수 (Topographic Wetness Index, TWI), 유수력 지수 (Stream Power Index, SPI), 하천 및 맨홀과의 거리 등 8개의 지형학적 인자를 고려하였다. 지형학적 인자들과 실제 침수흔적자료와의 ROC (Receiver Operation Characteristic) 분석 결과, 표고, 경사도, 지표습윤계수, 맨홀과의 거리 등 4개의 지형학적 인자가 침수지역을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 홍수취약지역 선정 시 본 연구에서 제안하는 다양한 인자에 대한 우선순위 산정 방안은 홍수에 기여하는 지형학적 분석 요소를 간소화 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.164-164
• /
• 2023

This study investigates the importance of flood-influencing factors on the accuracy of flood risk mapping using the integration of remote sensing-based and machine learning techniques. Here, the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Random Forest (RF) algorithms integrated with GIS-based techniques were considered to develop and generate flood risk maps. For the study area of NAPA County in the United States, rainfall data from the 12 stations, Sentinel-1 SAR, and Sentinel-2 optical images were applied to extract 13 flood-influencing factors including altitude, aspect, slope, topographic wetness index, normalized difference vegetation index, stream power index, sediment transport index, land use/land cover, terrain roughness index, distance from the river, soil, rainfall, and geology. These 13 raster maps were used as input data for the XGBoost and RF algorithms for modeling flood-prone areas using ArcGIS, Python, and R. As results, it indicates that XGBoost showed better performance than RF in modeling flood-prone areas with an ROC of 97.45%, Kappa of 93.65%, and accuracy score of 96.83% compared to RF's 82.21%, 70.54%, and 88%, respectively. In conclusion, XGBoost is more efficient than RF for flood risk mapping and can be potentially utilized for flood mitigation strategies. It should be noted that all flood influencing factors had a positive effect, but altitude, slope, and rainfall were the most influential features in modeling flood risk maps using XGBoost.

• Corrosion Science and Technology
• /
• 제20권2호
• /
• pp.94-104
• /
• 2021

Atmospheric corrosion severity associated with aircraft parking environment was studied using metallic specimens, and temperature and humidity sensors installed at each aircraft operating base. Data were analyzed after a year of exposure. Silver was used to measure chloride deposition by integrating X-ray photoelectron spectroscopy depth profiles. Carbon steel was utilized to determine the corrosion rate by measuring the weight loss. The time of wetness was determined using temperature and humidity sensor data. Analysis of variance followed by Tukey's "honestly significant difference" test indicated that atmospheric environment inside the shelter varied significantly from that of unsheltered parking environment. The corrosion rate of unsheltered area also varies with the roof. Hierarchical clustering analysis of the measured data was used to classify air bases into groups with similar atmospheric corrosion. Bases where aircraft park at a shelter can be grouped together regardless of geographical location. Unsheltered bases located inland can also be grouped together with sheltered bases as long as the aircraft are parked under the roof. Environmental severity index was estimated using collected data and validated using the measured corrosion rate.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지반공학회 2010년도 춘계 학술발표회
• /
• pp.927-932
• /
• 2010

This study made a nationwide metropolitan region map on the basis of disaster vulnerability and administrative boundary, and based on it, it divided small-sized regions and constructed disaster history of each region. For the disaster vulnerability, the study wrote slope, aspect, curvature, wetness index, and drainage density, compared and analyzed regions with disaster and geomorphic elements to distinct the factor with high correlations, and based on it, it divided small-sized regions for forecasting and warning system of middle regions(Gangwon province, Chungchung province, and Jeolla province). Through the method, Gangwon region were divided into 4 small-sized regions, Chungchung into 5 small-sized regions, and Jeolla into 6 small-sized regions.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제47권6호
• /
• pp.37-45
• /
• 2005

Almost every year, Korea has been suffered from serious damages of lives and properties, due to landslides that are triggered by heavy rains in monsoon season. In this paper, we systematized the physically based landslide prediction model which consisted of 3 parts, infinite slope stability analysis model, groundwater flow model and soil depth model. 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 $84.8\%$. And the relation between hydrological and land form factors and potential landslide were analyzed.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
• /
• 제4권4호
• /
• pp.159-176
• /
• 2023

The conservation of the raccoon dog (Nyctereutes procyonoides) in South Korea requires the protection and preservation of natural habitats while additionally ensuring coexistence with human activities. Applying habitat map modeling techniques provides information regarding the distributional patterns of raccoon dogs and assists in the development of future conservation strategies. The purpose of this study is to generate potential habitat distribution maps for the raccoon dog in South Korea using geospatial technology-based models. These models include the frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach, the group method of data handling (GMDH) as a machine learning algorithm, and convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as deep learning algorithms. Moreover, the imperialist competitive algorithm (ICA) is used to fine-tune the hyperparameters of the machine learning and deep learning models. Moreover, there are 14 habitat characteristics used for developing the models: elevation, slope, valley depth, topographic wetness index, terrain roughness index, slope height, surface area, slope length and steepness factor (LS factor), normalized difference vegetation index, normalized difference water index, distance to drainage, distance to roads, drainage density, and morphometric features. The accuracy of prediction is evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. The results indicate comparable performances of all models. However, the CNN demonstrates superior capacity for prediction, achieving accuracies of 76.3% and 75.7% for the training and validation processes, respectively. The maps of potential habitat distribution are generated for five different levels of potentiality: very low, low, moderate, high, and very high.

• 생태와환경
• /
• 제49권3호
• /
• pp.236-243
• /
• 2016

본 논문은 국립공원 아고산대 침엽수림을 효과적으로 보전하고 관리하는 데 기초자료로 활용하고자 진행된 사례연구로서 지리산국립공원과 속리산국립공원의 아고산대에서 현지 조사된 구상나무 (Abies koreana Wilson) 210개체의 서식실태 자료를 바탕으로, 입지환경의 기본이 되는 지리적 위치와 지형적 특성이 구상나무의 생장에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해서 구상나무의 생장과 관련된 변수는 수고 및 흉고직경으로 하고, 지형적 특성은 GIS 공간분석을 이용하여 추출된 지리적 위도, 해발고도, 산지경사, 사면향 그리고 지형습윤지수로 하였다. 두 변수군의 연관성의 유무와 정도를 평가하기 위해서 정준상관분석을 이용하고, 다중회귀분석을 이용하여 지리 지형적 특성이 구상나무의 생장구조에 미치는 영향을 평가하였다. 구상나무 생장구조를 나타내는 흉고직경 및 수고는 지형의 수직적인 분포보다 지리 위도적인 분포와 연관성이 더 크고, 지리 지형요소는 수고보다 흉고직경과 연관성이 더 큰 것으로 나타났다. 구상나무의 생장구조변수와 지리 지형변수는 유의한 상관관계가 있고, 지리 지형변수가 생장구조변수를 18.1% 정도 설명하는 것으로 나타났다. 구상나무의 흉고직경에 영향을 주는 변수는 지리적 위도, 지형습윤지수, 사면향 그리고 해발고도의 순으로 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다. 위도가 높아질수록 흉고직경은 작아지고 지형적 요소에 따라서는 커지는 것으로 나타났다. 수고에 영향을 주는 변수는 지형습윤지수만이 유의미한 것으로 나타났다. 전반적으로, 구상나무의 생장구조와 관련된 수고와 흉고직경은 지리적인 특성의 영향이 가장 클 것으로 나타났다. 특히 지형적 특성 중에서 수분상태의 영향이 다른 지형요소에 비해서 더 클 것으로 예측되었다. 이러한 결과로 볼 때, 지리 지형적인 특성은 구상나무의 생장에 중요한 요인이 될 것으로 추측된다. 비록 지리 지형적 특성만을 고려하고 GIS를 이용하여 제작된 공간분석 자료를 사용한 한계가 있다고 해도, 본 연구결과는 향후 국립공원 아고산대에서 서식하고 있는 침엽수림의 생장환경을 조사하고 연구하는 데 유용하고, 구상나무 등 상록침엽교목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서 대책을 수립하는 데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 지질공학
• /
• 제22권1호
• /
• pp.83-94
• /
• 2012

산악지와 하천지에 위치하는 도로에는 도로 상부와 하부에 모두 비탈면이 조성된 경우가 많다. 북실지구는 도로 하부에 조성된 깎기비탈면으로서 2010년 10월 붕괴가 발생하였다. 정밀 현장조사 결과, 본 비탈면의 붕괴 원인은 도로 상부비탈면 계곡수의 배수 불량과 도로 표면수의 직접적 유입 등인 것으로 판단된다. 이는 층리 발달과 같은 지반 내적 요인과 복합적으로 작용하여 붕괴를 촉진시켰을 가능성이 높다. 평사투영해석 결과 평면파괴, 쐐기파괴, 전도파괴의 가능성이 인지되었다. 한계평형해석을 통한 안전율 산출 결과 우기시 평면파괴 및 쐐기파괴 안전율이 기준치에 미달되었다. 북실지구의 지형요소를 이용한 습윤지수 분석 결과, 9~10.5로 주변지역에 비하여 높은 값을 가지므로 유수의 영향이 집중되었던 것으로 판단된다. 북실지구 비탈면 안정성 확보에는 도로 상부에서 발생하는 유수 제어가 중요한 역할을 할 것으로 사료된다.

• 지질공학
• /
• 제22권3호
• /
• pp.283-291
• /
• 2012

국내외적으로 산사태 예측을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 산사태의 일종인 토석류는 순간적으로 많은 피해를 야기하므로 이에 대한 연구는 방재차원에서 반드시 필요하다. 본 연구에서는 토석류의 흐름이 산지 지형을 따르는 지표수의 흐름과 일치하는 원리를 이용하여 산지 지형에 따른 수계 특성을 파악함으로써 토석류 발생 위험도를 파악하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 산사태 및 토석류의 영향을 받는 도심 인근지를 대상으로 지형 특성 및 수계 특성을 분석하기 위해 수치지형도를 활용하여 경사도, 상부사면 기여면적, 습윤지수를 파악하였으며, 지형요소 분석에 의한 산지수계의 집중도를 예측함으로써 지형요소를 고려한 토석류의 위험도 예측이 가능하였다. 또한, 개별요소법을 이용한 토석류 수치해석을 수행하여 연구지역 내 토석류의 무게-충격력 사이의 상관관계식을 도출하였으며, 이를 활용하여 효과적인 토석류 방지구조물의 설치가 기대된다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
• /
• 제2권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 2021

The study has been carried out with an objective to prepare Siberian roe deer habitat potential maps in South Korea based on three geographic information system-based models including frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach as well as convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as machine learning algorithms. According to field observations, 741 locations were reported as roe deer's habitat preferences. The dataset were divided with a proportion of 70:30 for constructing models and validation purposes. Through FR model, a total of 10 influential factors were opted for the modelling process, namely altitude, valley depth, slope height, topographic position index (TPI), topographic wetness index (TWI), normalized difference water index, drainage density, road density, radar intensity, and morphological feature. The results of variable importance analysis determined that TPI, TWI, altitude and valley depth have higher impact on predicting. Furthermore, the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was applied to assess the prediction accuracies of three models. The results showed that all the models almost have similar performances, but LSTM model had relatively higher prediction ability in comparison to FR and CNN models with the accuracy of 76% and 73% during the training and validation process. The obtained map of LSTM model was categorized into five classes of potentiality including very low, low, moderate, high and very high with proportions of 19.70%, 19.81%, 19.31%, 19.86%, and 21.31%, respectively. The resultant potential maps may be valuable to monitor and preserve the Siberian roe deer habitats.