Vahed Ghiasi;Nur Irfah Mohd Pauzi;Shahab Karimi;Mahyar Yousefi
Geomechanics and Engineering
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제34권3호
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pp.267-284
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2023
Landslides are one of the most dangerous phenomena and natural disasters. Landslides cause many human and financial losses in most parts of the world, especially in mountainous areas. Due to the climatic conditions and topography, people in the northern and western regions of Iran live with the risk of landslides. One of the measures that can effectively reduce the possible risks of landslides and their crisis management is to identify potential areas prone to landslides through multi-criteria modeling approach. This research aims to model landslide potential area in the Oshvand watershed using a support vector machine algorithm. For this purpose, evidence maps of seven effective factors in the occurrence of landslides namely slope, slope direction, height, distance from the fault, the density of waterways, rainfall, and geology, were prepared. The maps were generated and weighted using the continuous fuzzification method and logistic functions, resulting values in zero and one range as weights. The weighted maps were then combined using the support vector machine algorithm. For the training and testing of the machine, 81 slippery ground points and 81 non-sliding points were used. Modeling procedure was done using four linear, polynomial, Gaussian, and sigmoid kernels. The efficiency of each model was compared using the area under the receiver operating characteristic curve; the root means square error, and the correlation coefficient . Finally, the landslide potential model that was obtained using Gaussian's kernel was selected as the best one for susceptibility of landslides in the Oshvand watershed.
본 연구는 사면재해 취약성 평가를 위해 사면모델 중 하나인 무한사면 해석모델을 적용하였다. 그러나 무한사면 해석모델은 광역적인 연구지역에 적용하는데 있어서 데이터획득 및 처리과정에 어려움이 있고 데이터 획득과정에서 불가피하게 불확실성이 개입되는 문제가 있다. 이러한 불확실성을 최소화하기 위해 확률론적 해석기법인 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하였으며, 광역적인 연구지역에 무한사면 해석모델을 적용하기 위하여 GIS를 활용한 무한사면 안정해석법으로 파괴확률을 획득하였다. 연구지역으로는 사면재해가 집중적으로 발생한 보은지역을 선정하였고 사면의 기하학적인 특성과 점착력 및 내부마찰각 등의 강도정수를 획득하였다. 또한 불확실성의 효과를 평가하기 위해 강도정수의 변동계수를 10%에서 30%로 고려하였고 이러한 과정을 통하여 확률론적 해석기법은 자료의 불확실성을 감쇠시킬 수 있다는 결과를 도출하였다.
우리나라의 자연재해는 기상학적 자연현상에 의해 주로 발생되고 있다. 자연재해는 태풍, 호우, 재설, 우박, 해일, 지진 등의 발생 원인에 의한 것이며, 발생빈도가 가장 높은 것은 강우에 의한 재해로 전체 재해발생 원인 중 약 80%를 차지하고 있다. 특히 산사태와 관련된 자연재해(사면붕괴, 옹벽붕괴, 매몰 등)는 최근 국지성 집중호우를 포함하여 호우의 집중강도가 높아지는 등 기상학적 원인에 의해 매년 발생하고 있다. 따라서 우리나라에서 발생되는 산사태의 특성을 강우특성에 따라 분석할 필요가 있으며, 이에 적합한 대책들이 더욱 필요하다. 이 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 강원지역을 대상으로 산사태 유발인자와 각 지역의 최대연속강우량을 고려한 산사태 잠재가능성을 평가하였고, 산사태 취약지역을 분석하여 지역적인 강우특성을 고려한 산사태 가능성지의 분포를 확인하였다.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 기반으로 확률강우량과 인공신경망을 적용하여 2006년 태풍 에위니아에 의하여 발생한 강원도 인제 덕적리 지역의 산사태 취약성도 및 미래 위험도를 작성 및 검증하고자 한다. 산사태 취약성 및 위험도와 관련된 요인으로는 지질, 지형도(경사, 경사방향, 곡률도), 토양도(토양 지형, 토질, 토양 배수, 토양 모재 및 유효토심), 임상도(영급, 경급, 소밀도 및 수종) 등을 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 전체 산사태 발생 위치는 694개소이며 이중 50%는 인공신경망의 산사태 발생 지역으로 적용하였으며, 나머지 50%는 취약성도 및 위험도 검증에 활용하였다. 산사태 발생 강우량 임계치는 1일 202mm 및 3일 누적 449mm로 적용하였다. 확률강우량은 1973년부터 2006년까지의 실측 강우량을 정리하여 2106년까지 목표연도별(1년, 3년, 10년, 50년 및 100년) 산사태 취약성도를 작성하였다. 연구결과 연구지역은 강우량의 증가에 의하여 미래 산사태 가능성이 지속적으로 증가하였다. 향후 본 연구는 강우량의 변화에 의한 산사태 위험성 분석에 한 축을 차지 할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.
산사태로 인한 피해는 막대한 경제적 손실과 인명피해를 초래한다. 특히 우리나라는 국토의 대부분이 산악지형으로 이루어져 있고 경사가 심하며, 산업 및 도시의 발달로 인해 도로개설 및 대규모 주택단지가 개발되어 산사태로 인한 피해 규모가 날로 증가되고 있다. 또한 여름철 국지성 집중호우 및 태풍으로 인해 산사태가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 재산 및 인명을 보호하기 위해서는 사전에 산사태 발생지를 예측하고 피해를 최소화하기 위한 대책이 요구된다. 지금까지의 산사태에 대한 연구는 주로 산사태가 발생한 지역에 대한 원인 규명과 연구지역을 중심으로 강우조건을 고려하지 않은 산사태 취약성 분석이 대부분이었다. 이로 인해 산사태로 인한 인간생활의 직접적인 위험성에 대한 평가는 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 인간 생활과 밀접한 농경지, 도로, 인공구조물 등의 직접적인 위험성을 평가하기 위해서 GIS를 이용하여 산사태 위험지역을 추출하고자 하였다. 이를 위해 강우조건을 고려한 산사태 가능성도를 제작하고, 위성영상과 수치지도를 이용하여 토지이용도를 작성하였으며, 두 자료를 이용하여 위험지역을 추출하였다.
유용광물자원탐사나 산사태 취약성 분석과 같은 지질학적 응용을 목적으로 GIS를 이용하여 다양한 지질자료를 통합하기 위한 수학적 모델이 개발되어 왔다. 여러 공간통합 방법 중에서 불확실한 정보를 효율적으로 다룰 수 있는 것으로 알려진 퍼지 이론을 이용한 지질정보의 통합에 대해서 논의하였다. 그동안 전문가의 의견에 의존하여 지질자료를 표현하는 목표 유도형 통합방법과 달리, 통합 목표와 지질자료 사이의 통계적 관계를 이용하는 자료 유도형 통합 방법을 제안하였다. 제안된 기법은 퍼지 소속함수로의 표현, 퍼지 연산자를 이용한 결합, 비퍼지화, 검증의 4단계로 구성된다. 자료 표현에는 우도비에 기반한 퍼지 소속함수를, 퍼지 소속함수들의 결합에는 퍼지 연산자 네트웍을, 통합결과의 상대적인 가능성값을 도시하기 위해 비퍼지화 단계를 각각 제안하였다. 최종적으로 통합 목표에 대한 의미있는 해석과 다양한 퍼지 연산자 네트웍의 정량적 비교를 위해 공간 분할에 기반한 검증 과정을 제안하였다. 지질학적 응용을 목적으로 제안한 방법론의 적용가능성, 실제 적용시의 제안점을 산사태 취약성 분석 적용연구를 통해 논의하였다. 적용연구 결과, 대상지역에서 산사태에 대한 취약한 지역을 구분하는데 제안기법이 효과적으로 이용될 수 있음을 확인할 수 있었으며, 검증을 통해 최종 퍼지 소속함수의 결합에 ${\gamma}$연산자를 사용한 경우가 최대, 최소 연산자를 사용한 경우에 비해 높은 예측능력을 나타내었다.
최근 들어 집중호우로 인한 산사태 및 토석류 피해가 종종 발생하고 있다. 이에 따라 산사태 재해 예측에 관한 연구 중 산사태 민감도 분석과 토석류 위험도 분석 관련 연구는 활발하게 진행되어 왔지만, 사면 지역에 적용하기 적합한 전이 분석 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 판별분석과 로지스틱 회귀 분석과 같은 통계적 방법을 이용하여 실제 토석류가 발생했던 지역에서 추출한 지형학적 인자, 지질학적 인자 등을 토대로 토석류 전이규준을 제시하였다. 10개의 지형학적 및 지질학적 인자가 독립변수로 사용되었으며 실제 466개소(비전이: 228개소, 전이: 238개소)의 토석류 비전이 및 전이 데이터가 수집되었다. 우선, Fisher의 판별 분석이 수행되었으며, 수행 결과 실제경우와 91.6%의 분류 정확도를 보였다. 하지만 전이와 비전이 두 그룹간의 공분산 동질성이 만족되지 않았으며 또한 독립변수들이 정규분포를 보이지도 않았다. 두 번째로 이항 로지스틱 회귀분석이 수행되었으며, 분석 결과 92.3%의 분류 정확도를 나타냈으며 모든 통계적 조건들도 유의하게 나타났다. 따라서 이항 로지스틱 회귀 분석을 이용한 전이 규준은 토석류 재해 발생 여부를 예측하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
지진 발생과 집중호우에 의해 땅밀림형 산사태 유형으로 분류되는 땅밀림 현상이 전국적으로 광범위하게 나타나고 있다. 산림청은 땅밀림으로 인한 인명 및 재산 피해를 예방하기 위해 땅밀림 우려지 현장조사 판정표를 통해 땅밀림 발생 위험지를 사전에 파악하고 있다. 한편 최근에는 컴퓨터 기술의 발달로 인공지능의 한 분야인 기계학습 분류기법을 이용하여 산지재해 취약성을 평가하거나 자연재해를 예측하고 있다. 따라서 이 연구에서는 기계학습 분류기법인 k-Nearest Neighbor(k-NN), Naive Bayes(NB), Random Forest(RF), 그리고 Support Vector Machine(SVM) 분류모델을 이용하여 땅밀림 발생 위험등급을 분류하였다. 한국치산기술협회의 2018~2020년 조사 자료 4,618개 중에서 땅밀림 현상의 발생 여부를 고려하여 발생지 총 146개소, 그리고 미발생지 146개소를 임의추출하여 292개 자료를 선정하였으며, 이 중 70%에 해당하는 204개소 자료를 훈련자료로 하여 모델을 구축하였다. 전체 자료의 30%에 해당하는 88개 검증자료에 대해 모델을 평가한 결과, k-NN은 0.727, NB는 0.750, RF는 0.807, 그리고 SVM은 0.750의 분류정확도를 보였다. 또한, Kappa 상관계수는 각각 0.534, 0.580, 0.673 및 0.585, 그리고 AUC는 각각 0.872, 0.912, 0.943 및 0.834로 계산되었다. 따라서 땅밀림 위험지역 판정을 위한 기계학습 분류모델은 RF, NB, SVM, 그리고 k-NN 순으로 높은 성능을 보였다. 기계학습 분류모델은 향후 산지토사재해의 예방 및 대응을 위한 기초자료로 활용 가능하며, 땅밀림 재해 관리 및 피해 경감에 위한 정책 개발에 필요한 정보를 제공할 것이다.
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.
집중호우로 인한 산사태, 낙석, 지반침하 등으로 인한 지반붕괴로 인명 및 재산 피해가 계속되고 있으며, 이러한 특히 댐, 교량, 도로, 터널, 공단 등 국가 주요 시설물에 대한 피해가 우려되고 있다. 따라서 이러한 지역에 대한 지반 안정성 평가가 우선적으로 이루어져야 하고 이러한 평가에 근거에 대책마련을 해야한다. 본 연구에서는 기존의 산사태 취약성 분석 및 검증 결과를 이용하여 주요 시설물인 전국 40개 댐 주변지역에 대해 지형, 지질, 토양, 임상, 토지 이용, 확률강우량도, 인공위성 영상 등 공간자료를 수집, 공간 DB로 구축하였다. 그리고 구축된 공간 DB를 검색 및 안정성 분석을 할 수 있는 공간 정보시스템을 개발하였다. 이 시스템은 ArcView 3.2의 스크립트 언어인 Avenue를 이용하여 개발되었고 풀다운 메뉴 및 아이콘 메뉴방식을 사용하여 사용하기 쉽게 개발되었다. 개발된 시스템의 활용성을 검증하기 위해 안동댐 주변 지역의 광역적 지반 안정성 평가를 실시하였다. 구축된 DB 및 개발된 시스템은 광역적 지반 안정성 평가 및 관리에 활용될 수 있으며, 지반 안정성 평가 결과는 댐 등 주요 시설물의 지반 안정성을 평가함으로서 재해예방 및 지반관리에 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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