• 한국지반공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.15-27
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• 2016

본 연구에서는 국내 산사태 발생을 예측하기 위하여 선행강우의 영향을 고려한 산사태 유발 강우기준(Intensity-Duration, ID curve)을 제안하였다. 1999년부터 2013년까지 국내에서 유발된 202개의 산사태에 대하여, 기상청 강우자료를 바탕으로 산사태 발생 시점 이전의 시강우량 데이터를 수집하고 분석하였다. 선행강우의 영향을 고려하기 위해 강우사상간 시간(Inter event time definition, IETD)을 6, 12, 24, 48, 72, 96시간으로 구분하고, 회귀분석을 통해 강우기준을 제안하였다. 국외의 산사태 유발강우기준과 제안된 유발강우기준을 비교하였으며, 선행강우에 대한 산사태 유발 강우기준의 변화를 분석하였다. 그 결과, 국내의 경우 비교적 낮은 강우강도에서 산사태가 유발되는 것으로 나타났으며, IETD가 증가할수록 산사태 유발강우기준의 기울기가 증가하는 경향이 나타났다. 따라서 단기간의 강우에 대해서는 산사태 유발강우기준(강우강도)이 높아지고, 장기간의 강우에 대해서는 낮아지는 것을 알 수 있었다. 2014년도에 국내에서 발생한 산사태 재해이력을 이용하여 검토한 결과, 본 연구에서 제안된 ID curve가 산사태 유발을 비교적 잘 예측할 수 있는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.9-9
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• 2000

For the planning of future land use for economic activities, an essential component is the identification of the vulnerable areas for natural hazard and environmental impacts from the activities. Also, exploration for mineral and energy resources is carried out by a step by step approach. At each step, a selection of the target area for the next exploration strategy is made based on all the data harnessed from the previous steps. The uncertainty of the selected target area containing undiscovered resources is a critical factor for estimating the exploration risk. We have developed not only spatial prediction models based on adapted artificial intelligence techniques to predict target and vulnerable areas but also validation techniques to estimate the uncertainties associated with the predictions. The prediction models will assist the scientists and decision-makers to make two critical decisions: (i) of the selections of the target or vulnerable areas, and (ii) of estimating the risks associated with the selections.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지질공학
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• 제28권1호
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• pp.47-59
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• 2018

우리나라의 토석류에 관한 연구들을 살펴보면 강우강도 및 강우지속시간, 선행강우 등의 토석류를 유발하는 강우의 특성과 토석류 발생 등에 대한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 현재 산사태 및 토석류 예보는 산림청에서 제시한 산사태 경보 및 주의보 기준(Korea forest service, 2012)을 사용하고 있다. 그러나 산림청의 예보기준만으로 볼 때, 대부분의 피해는 주의보 기준 이상의 강우에서 발생한 것으로 나타났고, 또한 최대시강우량의 경우 주의보 이하의 강우에서도 많은 피해가 발생하였다(Hwang et al., 2013). 따라서 본 연구에서는 산림청에서 제시한 산사태 경보기준 보다 더욱 세밀한 예 경보 기준을 산정하기 위해 토석류 발생원인 인자인 강우량, 강우강도 및 누적강우량을 이용하여 강우경보지수(rainfall triggering index, 이하 RTI)를 산정하였으며, 이를 등급화 하여 관심, 주의, 경계, 대피로 구분하여 토석류 피해가 발생했던 서울시 우면산, 청주시, 인제군 피해사례를 적용하여 평가하였다. 또한 기존에 산림청에서 제시한 산사태 경보 및 주의보 기준과 비교하여 적용성을 검토하였다.

• 대한지리학회지
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• 제50권5호
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• pp.485-503
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• 2015

본 연구는 산지에서 지형분류기법을 이용하여 산사태 발생을 예측하고자 하였다. 이를 위해 Catena, Topographic Position Index(TPI), 그리고 Geomorphons 방법을 적용하였다. 연구지역은 가평군, 횡성군, 김천시, 여주시/이천시이며, 2001부터 2014년까지 군단위로 수집된 산사태 자료를 사용하였다. Catena 방법은 분류기준자가 명확하며, 지역 간 분류기준자의 객관화와 비교가 가능하고, 분류된 결과를 직관적으로 이해할 수 있다. 반면 지형분석 및 통계분석 절차가 까다로우며 자동화가 어려워 일반인이 쉽게 사용하기 힘들다는 단점이 존재한다. TPI와 Geomorphons 방법의 경우 분류절차가 간단하고, GIS에서 이용할 수 있는 프로그램이 개발되어 일반인이 쉽게 사용할 수 있다. 하지만 계산하는 방안의 크기에 따라 결과에 큰 차이를 보이고, 사용하는 지형단위가 형태적인 특성에 한정되어 지표에서 나타나는 지형형성작용과의 공간적 연결성이 비교적 낮다는 단점이 존재한다. 이 세 지형분류방법 간 호환성이 낮게 나타나, 지형분류방법이 보다 보편적으로 사용되기 위해서는 지형 단위에 대해 통일된 개념 규정이 필요하다. 각 지형분류법이 산사태를 예측하는 정도를 평가하기 위해 산사태 발생지 중 차지하는 비중이 높은 상위 50%의 지형단위를 선택한 뒤, 지형단위에서 나타나는 산사태 발생비율을 계산하여 '산사태 예측력(Predictive Ability)'이라고 정의하였다. '산사태 예측력'에 의해 구분되는 지형이 전체 지역 면적에서 차지하는 비율을 '취약지 면적(Vulnerable Area Ratio)'이라고 규정하였다. 종합적인 판단을 위해 산사태 예측력을 산사태취약지역으로 나누어 점수화한 결과, Catena 방법의 적합성이 가장 높게 나타났다.

• 자원환경지질
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• 제50권3호
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• pp.239-250
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• 2017

정량적인 산사태 취약성 분석 중 물리 모델 기반의 분석(physically based approach)은 산사태의 발생 메커니즘 과정을 고려할 수 있는 장점으로 인해 다양한 취약성 분석기법 중 가장 효과적인 기법으로 알려져 있다. 물리 모델 분석은 사면의 지형학적 및 지질공학적 특성과 관련된 입력 자료들을 활용하는데, 현장으로부터 지질공학적 특성을 획득하는 과정에서 지반의 공간적 변동성과 복잡한 지질조건으로 인해 불확실성이 발생하며 이는 부정확한 결과를 초래한다. 따라서 이러한 불확실성을 정량화하기 위하여 확률론적 기법이 활용되어 왔다. 그러나 확률론적 분석을 수행하기 위해 필요한 입력변수의 확률특성은 현장 조사나 실험에서의 수량 제약으로 인하여 정확하게 파악하기 힘들다는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 원인으로 인해 발생하는 불확실성을 다루기 위하여 퍼지집합이론(fuzzy set theory)을 활용하였다. 특히, 본 연구에서는 퍼지집합이론과 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation)을 결합한 분석기법을 제안하였고 이를 실제 산사태가 발생한 연구지역에 적용하여 적정성을 파악하였다. 이를 위하여 1998년 8월 대규모의 산사태가 발생한 경상북도 상주시 일대를 연구지역으로 선정하고 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 또한 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation)의 예측 정확도 비교를 위해, 기존의 확률론적 기법인 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation)과 안전율 수행 결과와 비교분석 하였다. 그 결과 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation)이 다른 기법에 비해 가장 좋은 예측의 정확도를 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권3호
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• pp.323-334
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• 2000

산사태(山沙汰)와 땅밀림 발생(發生)의 직접적(直接的)인 원인(原因)은 연속강우량(連續降雨量)이라고 생각되며 산사태는 화강암과 화강편마암 지대에서 주로 발생하였고 땅밀림은 니암지대(泥岩地帶)에서 발생빈도가 높았다. 이들 모암(母岩)의 풍화토(風化土)에 대한 물리적(物理的) 성질(性質)이 산사태(山沙汰)와 땅밀림 발생(發生)에 영향(影響)을 주는 것으로 생각된다. 풍화토(風化土)의 토성(土性)과 고상(固狀), 함수율(含水率), 공극률(孔隙率), 밀도(密度)는 산사태 발생과 관계가 있었다. 화강암(花崗岩)과 화강편마암(花崗片麻岩)의 풍화토(風化土)는 토양단면(土壤斷面)의 상부(上部)에 모래함량이 많아 빗물이 쉽게 침투(浸透)할 수 있었고 하층부(下層部)에는 점토(粘土)와 미사토(微砂土)가 많아 침투수(浸透水)에 의해 포화(飽和)된 흙은 점착력(粘着力)과 전단저항력(剪斷抵抗力)이 작아져 쉽게 활동(滑動)하며 땅속에는 미풍화(未風化)된 암반층(岩盤層)이 있어 암반(岩盤)위의 흙은 쉽게 포화(飽和)되어 활동(滑動)이 쉬운 것으로 생각된다. 산사태(山沙汰)와 땅밀림은 중력(重力)에 의해서 아래로 활동(滑動)하므로 사면((斜面)의 경사도(傾斜度)가 산사태 발생에 크게 영향(影響)을 주었고 토양(土壤)의 고상(固狀)과 밀도(密度)는 지괴(地塊)의 중력(重力)과도 관계가 있을 것으로 생각된다. 산사태(山沙汰)는 돌발적(突發的)으로 발생(發生)하므로 예측이 매우 어렵고 풍화토(風化土)의 물리적(物理的) 성질(性質)과 토층(土層)아래 암반(岩盤)의 유무(有無)를 파악(把握)하므로 어느 정도 예측(豫測)이 가능할 것으로 생각되며 땅밀림은 서서히 진행(進行)되므로 발생원인(發生原因)을 제거(除去)함으로써 활동(滑動)을 어느 정도 저지(沮止)할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국산림과학회지
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• 제103권2호
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• pp.218-225
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• 2014

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.

• 한국측량학회지
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• 제11권1호
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• pp.29-35
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• 1993

잔디, 관목, 나무 등의 식생은 사면의 침식양 조절 및 사면안정을 위해 오래전부터 사용되어 왔으나 전통적인 사면안정해석의 경우 사면에 있는 식생의 영향을 고려하지 않아 상대적으로 얕은 토층에 숲이 형성되어 있을 때 그 해석에 있어 많은 오차가 발생되었다. 따라서 사면안정해석에 식생의 영향은 중요한 요소가 되었다. 그러나, 여러 식생이 사면안정에 미치는 영향은 사면안정의 해석에 있어 중요한 요소이나 그 영향을 안정해석에서 양적으로 나타내기에는 많은 어려움이 있고 복잡하다. 본 연구에서는 부산직할시 금정구 금성동에서 발생된 산사태지역을 모델지역으로 선정하여 항공사진 판독과 지형도에서 추출한 DTM 데이타를 이용하여 경사도를 분석하고 현장조사를 통하여 식생의 흉고직경-수령, 수고-수령의 관계를 조사비교한 결과 경사도가 약 $27^\circ$인 지역에서 인위적 식재를 하였을경우 약 20년 후 산사태가 발생함을 알 수 있었으며 식목과 그 관리에 있어 방재효과를 고려하여야 함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1630-1638
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• 2015

본 논문은 SPH에 의한 토사 유체 유동 시뮬레이션 결과를 GPU 병렬처리를 통해 사실적이고 인터랙티브가 가능한 실시간 가시화 방법을 제안한다. 특히, 본 논문에서는 스크린 공간 메쉬기법의 GPU 가속화를 통해 토사 재해 시뮬레이션에 적용 가능한 가시화 방법을 실험을 통해 검증하고 그 타당성을 논하고자 한다. 본 논문의 기법은 시행착오를 통해 축적된 경험에 근거하여 예측하던 기본 방식의 한계를 극복할 수 있게 한다. 실시간 시뮬레이션을 통해 상호작용적 방식으로 모델을 관찰할 수 있게 하며, 효율적인 데이터 동화(Data Assimilation)를 가능하게 하여 시뮬레이션의 정확도를 효율적인 방법으로 대폭 개선할 수 있을 것이다.