• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.67-81
• /
• 2020

The rapid climatic changes being caused by global warming are resulting in abnormal weather conditions worldwide, which in some regions have increased the frequency of landslides. This study was aimed to analyze and compare the landslide susceptibility using the Frequency Ratio (FR), Statistical Index, Weight of Evidence, Certainty Factor, and Index of Entropy (IoE) at Woomyeon Mountain in South Korea. Through the construction of a landslide inventory map, 164 landslide locations in total were found, of which 50 (30%) were reserved to validate the model after 114 (70%) had been chosen at random for model training. The sixteen landslide conditioning factors related to topography, hydrology, pedology, and forestry factors were considered. The results were evaluated and compared using relative operating characteristic curve and the statistical indexes. From the analysis, it was shown that the FR and IoE models were better than the other models. The FR model, with a prediction rate of 0.805, performed slightly better than the IoE model with a prediction rate of 0.798. These models had the same sensitivity values of 0.940. The IoE model gave a specific value of 0.329 and an accuracy value of 0.710, which outperforms the FR model which gave 0.276 and 0.680, respectively, to predict the spatial landslide in the study area. The generated landslide susceptibility maps can be useful for disaster and land use planning.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.299-316
• /
• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

• 지질공학
• /
• 제32권1호
• /
• pp.27-40
• /
• 2022

산사태는 매년 전 세계적으로 상당한 규모의 인명 및 재산 피해를 발생시키고 있다. 따라서 이러한 산사태를 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 일이며 많은 연구자들이 다양한 접근방식을 활용하여 많은 연구를 수행하여 왔다. 산사태 예측과 관련된 분석은 고려되는 영향인자들과 분석되는 위험성의 예측 수준 그리고 산사태 발생 시 예상되는 피해에 대한 고려에 따라 산사태 취약성 분석, 산사태 위험성 분석 그리고 산사태 리스크 분석으로 구분된다. 이들 분석 중 현재 획득 가능한 관련 자료의 수준을 감안하여 국내외적으로 산사태 취약성 분석이 주로 수행되고 있다. 산사태 취약성 분석은 다양한 정성적 및 정량적 분석기법이 적용되어 왔으며 최근 들어서는 예측성능이 우수한 것으로 알려진 물리사면모델을 활용한 분석기법이 폭넓게 사용되고 있다. 특히 물리사면모델은 산사태 발생 이력의 존재여부와 상관없이 적용이 가능하고 산사태 발생 프로세스를 재현할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 물리사면모델을 활용한 취약성 분석기법에 대하여 검토해 보았다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제34권6호
• /
• pp.25-36
• /
• 2018

지반의 액상화는 지진 피해의 대표적인 형태 중 하나이다. 이는 막대한 인적 경제적 피해를 줄 수 있는 현상으로, 지반구조물의 설계 전 필수적으로 검토해야 하는 대상이다. 본 연구에서는 하천 제방을 대상으로 임의의 지진 규모와 수위에서 액상화에 대한 실용적인 복합재해 취약도 곡면 작성법을 제시하였다. 지반의 파괴 정도를 나타내는 액상화 가능 지수(LPI)로 제방의 액상화에 대한 한계상태를 정의하였다. 지반 물성치의 불확실성을 고려하기 위해 Monte Carlo Simulation 기반의 확률론적 해석을 수행하였고, 해석 결과를 바탕으로 임의 수준의 수위와 지진 규모에 대하여 액상화에 의한 파괴확률을 나타내는 3차원의 취약도 곡면을 작성하였다. 작성된 복합재해 취약도 곡면은 홍수 및 지진에 대한 제방의 안전성 평가와 취약지역에 대한 위험도 평가에 사용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.45-74
• /
• 2018

Landslide is a natural hazard that threats lives and properties in many areas around the world. Landslides are difficult to recognize, particularly in rainforest regions. Thus, an accurate, detailed, and updated inventory map is required for landslide susceptibility, hazard, and risk analyses. The inconsistency in the results obtained using different features selection techniques in the literature has highlighted the importance of evaluating these techniques. Thus, in this study, six techniques of features selection were evaluated. Very-high-resolution LiDAR point clouds and orthophotos were acquired simultaneously in a rainforest area of Cameron Highlands, Malaysia by airborne laser scanning (LiDAR). A fuzzy-based segmentation parameter (FbSP optimizer) was used to optimize the segmentation parameters. Training samples were evaluated using a stratified random sampling method and set to 70% training samples. Two machine-learning algorithms, namely, Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF), were used to evaluate the performance of each features selection algorithm. The overall accuracies of the SVM and RF models revealed that three of the six algorithms exhibited higher ranks in landslide detection. Results indicated that the classification accuracies of the RF classifier were higher than the SVM classifier using either all features or only the optimal features. The proposed techniques performed well in detecting the landslides in a rainforest area of Malaysia, and these techniques can be easily extended to similar regions.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제36권6호
• /
• pp.1011-1021
• /
• 2016

본 연구에서는 유역에서의 잠재적인 홍수위험도를 예측하기 위해서 지형도, 토양도, 토지이용도를 조합하여 해석하였다. 유역에서의 표고자료, 토양도자료 및 토지이용자료 등을 활용하여 유출생성지도와 유출누적지도를 작성하였고, 이를 홍수위험지도 작성에 활용하였다. 유출생성지도 작성을 위해 토지이용, 토양두께, 불투수성, 토양침식도, 그리고 지형기복을 유출인자로 고려하였고, 유출누적지도 작성을 위해 토지이용, 경사도, 유출 천이점, 그리고 저지대분석 결과를 이용하였다. 지도 작성을 위해 다기준의사결정법의 하나인 TOPSIS 기법을 적용하였고, 유출생성 및 누적과 관련한 인자들을 평가기준으로, 각 분석지역의 격자들을 대안으로 고려하였다. 제안된 방법론을 낙동강의 감천유역에 적용하였으며, 기존의 홍수위험지도 작성방법과 비교하여 합리적인 범위내에서 잘 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법론은 다양한 홍수위험지도 작성시 가이드라인으로 제시될 수 있으며, 국토계획 수립이나 비상대처계획 수립시 홍수에 대한 위험지역 선정을 위한 사전검토 단계에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제27권1호
• /
• pp.37-46
• /
• 2020

Recurrent event data frequently occur in clinical studies, demography, engineering reliability and so on (Cook and Lawless, The Statistical Analysis of Recurrent Events, Springer, 2007). Sometimes, two or more different but related type of recurrent events may occur simultaneously. In this study, our interest is to estimate the covariate effect on bivariate recurrent event times with zero inflations. Such zero inflation can be related with susceptibility. In the context of bivariate recurrent event data, furthermore, such susceptibilities may be different according to the type of event. We propose a joint model including both two intensity functions and two cure rate functions. Bivariate frailty effects are adopted to model the correlation between recurrent events. Parameter estimates are obtained by maximizing the likelihood derived under a piecewise constant hazard assumption. According to simulation results, the proposed method brings unbiased estimates while the model ignoring cure rate models gives underestimated covariate effects and overestimated variance estimates. We apply the proposed method to a set of bivariate recurrent infection data in a study of child patients with leukemia.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.19-27
• /
• 2017

본 연구의 목적은 인제읍을 대상으로 빈도비와 로지스틱 회귀분석 모델을 통합한 앙상블 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하고, 예측 정확도를 비교하는 것이다. 산사태 위치는 산사태 발생 전 후에 촬영된 항공사진을 이용하여 추출되었다. 추출된 총 422개의 산사태는 산사태 취약성 분석을 위해 훈련용 (70%)과 검증용 (30%) 자료로 랜덤하게 분류되었다. 산사태 관련인자는 고도, 경사도, 경사향, 배수로부터의 거리, 토양수분지수, 하천강도지수, 토질, 유효토심, 영급, 경급, 밀도, 임상 등 총 12개의 인자를 이용하였다. 산사태 및 산사태 관련인자는 공간데이터베이스로 구축된 뒤 빈도비와 앙상블 모델을 이용하여 산사태와 산사태 관련 인자 간 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 각 모델별 산사태 취약성 지도를 작성하였고, relative operating characteristics(ROC) 곡선을 이용하여 예측 정확도를 검증 및 비교하였다. 분석 결과, 앙상블 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도는 75.2%의 예측 정확도를 보였고, 이 결과는 빈도비 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도와 비교하여 예측 정확도가 약 2% 향상된 것으로 나타났다. 본 연구에서 작성된 산사태 취약성 지도는 향후 효과적인 토지이용 계획을 수립하고, 재난재해로 인한 피해를 경감시키는데 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.1-13
• /
• 2022

The damages caused by landslides are increasing worldwide due to climate change. In Korea, damages from landslides occur frequently, making it necessary to develop the effective response strategies. In particular, there is a lack of countermeasures against landslides in cultural heritage areas. The purpose of this study was to spatially analyze the relationship between Buyeo-gun's cultural heritage and landslide susceptible areas in Buyeo-gun, Chungcheongnam-do, which has a long history. Nine spatial distribution models were used to evaluate the landslide susceptibility, and the ensemble method was applied to reduce the uncertainty of individual model. There were 17 cultural heritages belonging to the landslide susceptible area. As a result of calculating the area ratio of the landslide susceptible area for cultural heritages, the cultural heritages with 100% of the area included in the landslide susceptible area were "Standing statue of Maae in Hongsan Sangcheon-ri" and "Statue of King Seonjo." More than 35% of "Jeungsanseong", "Garimseong", and "Standing stone statue of Maitreya Bodhisattva in Daejosa Temple" belonged to landslide susceptible areas. In order to effectively prevent landslide damage, the application of landslide prevention measures should be prioritized according to the proportion belonging to the landslide susceptible area. Since it is very difficult to restore cultural properties once destroyed, preventive measures are required before landslide damage occurs. The approach and results of this study provide basic data and guidelines for disaster response plans to prevent landslides in Buyeo-gun.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제63권1호
• /
• pp.13-23
• /
• 2024

등검은말벌은 우리나라 뿐 아니라 유럽지역에 침입한 꿀벌의 중요한 포식해충이다. 양봉가들이 살충제를 활용하여 밀도 억제를 시도하고 있으나 아직까지 실현가능하고 과학적 방법과 적용 가능성이 정형화되지 않았다. 본 연구는 양봉가들이 주로 사용하는 살충제를 가지고, 등검은 말벌의 유충과 성충의 살충율과 반응 패턴을 조사하였다. Clothianidin, Dinotefuran, Carbosulfan은 처리 후 30분 내 70% 이상의 살충률을 보였으며, Bifenthrin, Cartap hydrochloride의 상대적으로 살충률이 낮았다. Clothianidin, Dinotefuran, Carbosulfan의 반수치사약량(LD₅₀)은 각 0.29, 0.65, 2.21 ㎍/bee이었다. 5령 유충에 대한 24시간 간격으로 3회 연속 섭식 처리를 했을 때, 2일이후에 약효가 나타났고 72시간 후에는 모두 70% 이상 살충률을 보였다. 등검은말벌의 반수치사약량은 양봉꿀벌의 것보다 10-100배 더 높았다. 향후 이 살충제를 말벌 방제에 이용할 수 있을지 추가적 검토가 필요하다.