• 제목/요약/키워드: vulnerability of mapping

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기후변화 적응을 위한 연안 재해 회복탄력성 측정 모형의 개발 및 적용: 연안침식 사례를 중심으로 (Development and Application of a Coastal Disaster Resilience Measurement Model for Climate Change Adaptation: Focusing on Coastal Erosion Cases)

  • 강승원;이문숙
    • 해양환경안전학회지
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    • 제29권7호
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    • pp.713-723
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    • 2023
  • 기후변화는 연안지역에 심각한 영향을 미치고 있으며 그 영향이 점점 증가할 것이라고 예상되는 바, 최근 기후변화 적응 및 리스크 평가에 있어 많은 연구들이 취약성과 함께 회복탄력성 개념을 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 기후변화 적응을 위한 연안재해 회복탄력성 측정 모형을 개발하는 것이다. 측정 모형 개발에 앞서 연안재해 회복탄력성에 대한 광범위한 문헌검토를 통해 취약성과 회복탄력성에 대한 조작적 정의와 함께 여러 피드백 메커니즘이 포함된 개념적 프레임워크를 작성하였다. 연안재해 회복탄력성 측정 모형은 네 가지 측정값(MRV, LRV, RTSPV, ND)과 연안재해 회복탄력성 복합 지수(CRI)를 포함하고 있으며, 개발된 지수는 국내 연안침식 사례에 적용되었다. 또한 지수 등급에 따른 지역적 분석이 수행되었다. 연구 결과, 네 가지 회복탄력성 측정값을 통해 각 지점이 가지는 연안침식 회복탄력성의 다양한 특성을 파악할 수 있음을 확인하였다. 연안 회복탄력성 복합 지수의 매핑 결과 서해안 및 남해안 지역에 비해 동해안 지역들은 연안침식 회복탄력성이 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 회복탄력성 측정 모형은 적응 이후의 이행전략에 대한 논의를 제공하는 도구로 활용될 수 있으며, 서로 다른 취약 지역 그룹 간 정책지원에 대한 우선순위를 결정하는 데 이용 가능하다.

OpenGIS 기반 홍수범람지도 작성 자동화 툴 개발 및 제주 한천 적용 연구 (An Automated OpenGIS-based Tool Development for Flood Inundation Mapping and its Applications in Jeju Hancheon)

  • 김경동;김태은;김동수;양성기
    • 대한토목학회논문집
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    • 제39권6호
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    • pp.691-702
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    • 2019
  • 홍수범람지도는 홍수에 대비하여 도시계획이나 댐 수위 조절 운영, 제방 등의 설계에 주요 지표로 사용되며 거주지역에 대한 홍수 발생 여부를 예보하거나 홍수 발생 시 신속하고 안전하게 대피하도록 하는 홍수 예·경보시스템 구축 등에도 중요한 역할을 한다. 국가하천과 같이 중요도 혹은 홍수 취약성이 높은 하천주변 지역의 경우, 고정밀도 LiDAR 기반 DEM 기반 정확도가 높은 홍수지도 작성에 2차원 혹은 3차원의 전문화된 범람지도 가시화 수치모형이 비용과 상관없이 활용될 수 있으나 지방하천 및 소하천은 예산상 한계 및 적합한 기술부족으로 여전히 시간소모적인 수작업이나 부정확하거나 비효율적인 기존 홍수지도작성 기법을 감수해왔다. 본 연구에서는, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 기반 1차원 홍수위 모형 결과와 DEM을 기반으로 홍수지도작성의 복잡한 단계를 자동화시키고, 오픈소스인 QGIS와 연계할 수 있어 고비용의 ArcGIS에 기반하지 않는 OpenGIS 기반 홍수범람지도 생성 자동화 소프트웨어(Open Flood Mapper, OFM)를 개발하였다. OFM은 지난 2007년도 태풍 나리 내습 시 범람피해를 입은 제주도 한천 하류 침수흔적도, 첨두홍수위에 기반한 HEC-GeoRAS 및 수작업을 통해 제작한 홍수 범람지도와 비교하여 검증하였고, 빈도별 홍수범람지도를 추적하여 극한 홍수사상에서 범람의 특성을 시범적으로 구현하고 분석하였다.

공간 예측 모델을 이용한 산사태 재해의 인명 위험평가 (Life Risk Assessment of Landslide Disaster Using Spatial Prediction Model)

  • 장동호
    • 환경영향평가
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    • 제15권6호
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    • pp.373-383
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    • 2006
  • The spatial mapping of risk is very useful data in planning for disaster preparedness. This research presents a methodology for making the landslide life risk map in the Boeun area which had considerable landslide damage following heavy rain in August, 1998. We have developed a three-stage procedure in spatial data analysis not only to estimate the probability of the occurrence of the natural hazardous events but also to evaluate the uncertainty of the estimators of that probability. The three-stage procedure consists of: (i)construction of a hazard prediction map of "future" hazardous events; (ii) validation of prediction results and estimation of the probability of occurrence for each predicted hazard level; and (iii) generation of risk maps with the introduction of human life factors representing assumed or established vulnerability levels by combining the prediction map in the first stage and the estimated probabilities in the second stage with human life data. The significance of the landslide susceptibility map was evaluated by computing a prediction rate curve. It is used that the Bayesian prediction model and the case study results (the landslide susceptibility map and prediction rate curve) can be prepared for prevention of future landslide life risk map. Data from the Bayesian model-based landslide susceptibility map and prediction ratio curves were used together with human rife data to draft future landslide life risk maps. Results reveal that individual pixels had low risks, but the total risk death toll was estimated at 3.14 people. In particular, the dangerous areas involving an estimated 1/100 people were shown to have the highest risk among all research-target areas. Three people were killed in this area when landslides occurred in 1998. Thus, this risk map can deliver factual damage situation prediction to policy decision-makers, and subsequently can be used as useful data in preventing disasters. In particular, drafting of maps on landslide risk in various steps will enable one to forecast the occurrence of disasters.

접경지역의 지속가능한 보전과 이용을 위한 생태계 건강성 지수 적용 및 평가 (Application and assessment of ecosystem health index for sustainable conservation and use of border areas)

  • 김정인;고하정;권혁수
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제26권6호
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    • pp.117-133
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    • 2023
  • This study assessed the ecological health of border areas using the ecological health index and suggested Indicators for maintaining and promoting ecological values. We analyzed the change trends, pressures, and resilience of ecosystems and services in border areas, and identified their current status and sustainability. The main findings were: (1) ecological assets and ecosystem services in border areas could be compared through ecosystem health assessment; (2) it can be used to set priorities for management and conservation by identifying the relative importance and vulnerability of ecosystems and ecosystem services in each border area; and (3) the index presented in this study can be judged to have explanatory power for the characteristics of border areas and ecosystem health when compared to previous studies. Limitations of this study include the lack of literature and statistical data at the local government level and the resulting limited application of evaluation methods, which limited direct regional comparisons. To overcome the research limitations, further studies are needed, such as establishing ecological information in border areas, mapping and assessment of ecosystem services, and developing and applying assessments that reflect the opinions and participation of various stakeholders. This study was the first attempt to assess the health of ecosystems and ecosystem services in border areas and provided an important baseline for future changes in border areas. In the future, it will be helpful in national and local government policies and ecological assetecosystem management by supplementing insufficient information and presenting clear goals.

베이지안 예측모델을 활용한 농업 및 인공 인프라의 산사태 재해 위험 평가 (Landslide Risk Assessment of Cropland and Man-made Infrastructures using Bayesian Predictive Model)

  • 알-마문;장동호
    • 한국지형학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.87-103
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    • 2020
  • The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.

OpenADR 2.0b 페이로드 트랜잭션 분석 모델 연구 (A Transaction Analysis Model for OpenADR 2.0b Payload)

  • 최민영;이준경;이경학
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.23-30
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    • 2017
  • 유동적인 전기 소비량과 소비자와 공급자가 실시간으로 변하는 시장 상황에 대응하기 위해 수요 반응에 기술이 있다. OpenADR은 이러한 수요 반응 서비스를 제공하는 국제적인 표준 통신 프로토콜이다. OpenADR은 어플리케이션 계층에서 페이로드라는 XML 메시지를 사용하며, 본 프로토콜이 제공하는 수요 반응 서비스는 페이로드에 논리적인 요청, 응답을 사용해 제공한다. 이를 위해, OpenADR은 트랜잭션에 식별자로 'requestID'라는 XML 엘리먼트를 정의한다. OpenADR 2.0b 프로파일 사양 문서에서 트랜잭션 식별자에 설명은 있지만, 이해하기에 충분하지 않다. 모호한 트랜잭션에 설명은 OpenADR에 VEN과 VTN 구현에 취약점을 만들고, 서로 다른 프로토콜 간 변환에 혼란을 줄 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 OpenADR 2.0b에 페이로드 트랜잭션 모호성을 해결하는 정의와 페이로드 트랜잭션을 분석하는 모델을 제시하고, 본 논문에서 제시한 분석 모델을 사용해 실제 트랜잭션 취약점을 탐지하는 사례를 보인다.

농촌지역 지하수의 오염 예측 방법 개선방안 연구: 충남 금산 지역에의 적용 (A Study of Improvement for the Prediction of Groundwater Pollution in Rural Area: Application in Keumsan, Korea)

  • 정범근;채기탁;고동찬;고경석;구민호
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제13권4호
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    • pp.40-53
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    • 2008
  • 지하수의 오염 예측 기법의 개선을 위하여 미국 환경청(U.S. EPA)에서 개발된 지하수 오염 취약성 평가방법인 DRASTIC 모델(Aller et al., 1987), Panagopoulos et al.(2006)가 제안한 M-DRASTIC, Rupert(1999)가 제안한 LSDG 방법을 충남 금산 지역에 적용하였다. 충남 금산 지역은 농업을 비롯한 다양한 토지이용 특성과 아울러 다양한 지질, 지형, 토양 분포를 나타내어 지하수 오염예측 기법의 개선을 위한 연구에 최적의 조건을 갖추고 있다. DRASTIC 평가를 위하여 149개의 충적층 관정에 대한 수질 및 수리지질 조사가 수행되었으며, 지하수의 질산염 이온의 농도와 각 예측 방법으로부터 도출된 지수와의 상관관계 분석을 통하여 예측방법의 효용성을 평가하였다. EPA DRASTIC은 지하수 심도, 순 충진량, 대수층 매질, 토양 매질, 지형 경사, 비포화대 매질, 수리전도도 등 수리지질학적 인자들을 이용하여 지하수 오염 취약성을 상대적으로 평가하는 방법으로, 지하수의 잠재오염원에 대한 정보가 포함되지 않으므로 지하수 오염을 예측하는데 비효율적이다. 본 연구 결과, 관정 주변 150 m 영역의 DRASTIC 지수와 해당 관정의 질산염 이온 농도의 상관관계는 0.058로 낮게 나타났다. 한편, M-DRASTIC의 경우 DRASTIC과 사용하는 인자는 같으나 등급과 가중치를 실제 질산염 이온 농도의 비율로부터 산출한다. 등급만을 수정하였을 경우 0.245, 등급과 가중치를 모두 수정하였을 경우 질산염 이온 농도와의 상관관계는 0.400로 지하수 오염 예측율이 개선되었다. LSDG 방법은 토지이용(Land use), 토양 배수(Soil drainage), 지하수면 심도(Depth to water), 지질(Geology)를 특성에 따라서 구분하고 해당 지역의 질산염 이온 농도 평균의 차이를 통계적으로 분석하여 등급을 산정하는 기법으로, 금산 지역에 적용한 결과 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.415로 개선되었다. 결과적으로 LSDG를 적용하였을 경우 EPA DRASTIC 보다 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.357만큼 개선되었다. M-DRASTIC과 LSDG의 예측율이 증가하는 것은, 이 방법들의 등급과 가중치에는 현재의 오염현황이 반영되기 때문으로 질산염 이온 오염 가능성을 귀납적으로 예측하기 때문이다. LSDG의 예측율이 가장 높은 이유는 LSDG에는 잠재오염원으로 분류되는 토지이용이 포함되었기 때문인 것으로 판단된다.

터널 입구부 대절토 사면 안정성 사례 연구 (Case Study of the Stability of a Large Cut-Slope at a Tunnel Portal)

  • 박동순;배종섬
    • 지질공학
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    • 제25권1호
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    • pp.115-129
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    • 2015
  • 대단면 터널 입구부의 대절토 사면은 불안정한 응력분포 및 소성변형 가능성으로 인해 잠재적 취약부로 인식되고 있다. 본 사례연구에는 대단면 터널 갱구부 대절토 사면의 강우 후 유실사고 및 원인규명, 복구공법을 분석하여 제시하였다. 대상 현장은 46 mm의 강우 후 암반의 불연속면을 따라 대규모 평면파괴가 발생하였으며, 상부 절토사면의 불안정을 야기하였다. 지질조사 및 매핑 자료 분석 결과, 붕괴 원인은 풍화된 암반의 불연속면에 협재된 충전물과 지반 포화로 인한 절리면 연화(softening)로 판단되었다. 알칼리 장석이 풍부한 화강편마암은 풍화에 취약한 것으로 나타났다. 침하량 계측자료 분석 결과, 붕괴 직전에 급격한 변위량 증가를 관찰하였으며, 향후 사면 계측관리에 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 응급복구 대책으로 콘크리트 공동충전 및 외부로부터 압성토 채움을 성공적으로 시행하였다. 항구복구 대책으로 사면부에는 격자블럭 및 지중 앵커 시스템을, 터널 측벽부에는 추가 락볼트 보강 및 그라우팅 공법을 성공적으로 적용하였다. 한계평형해석과 평사투영해석을 통해 원 사면의 불안정성과 보강방법의 유효성을 확인하였다. 본 사례연구는 향후 유사한 대절토 사면에 귀중한 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.

로지스틱 회귀 모델을 이용한 우면산 산사태 취약성도 제작 및 현장조사를 통한 사후검증 (Susceptibility Mapping of Umyeonsan Using Logistic Regression (LR) Model and Post-validation through Field Investigation)

  • 이선민;이명진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권6_2호
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    • pp.1047-1060
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    • 2017
  • 현대사회에서 지속적으로 진행되고 있는 지구 온난화 현상은 비정상적인 기상 현상을 빈번히 발생시키고 있다. 특히 21세기에는 폭우와 같이 수문학적 측면에서 물의 특성이 전과 다르고, 수문학적 재해의 강도와 빈도가 증가하고 있다. 그 중 도시 지역에서는 재해로 인한 피해가 극대화될 가능성이 크기 때문에 피해를 대비하기 위한 재해에 대한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 도시 자연 재해인 산사태를 로지스틱 회귀(Logistic regression, LR) 모델을 이용하여 분석하고 현장조사를 통해 산사태 이후의 관리 현황을 조사 및 검증하였다. 현장조사 대상 지역은 기존에 산사태 발생지역 및 본 연구의 연구결과로부터 산사태 취약성이 높게 나타난 지역을 중심으로 수행하였다. 기존 산사태 발생지 데이터는 2011년 우면산 산사태 당시의 현장조사 자료 및 항공사진 비교분석을 통해 추출하였다. 산사태 관련 요인은 항공사진으로부터 제작된 지형도와 임상도에서 추출하였다. 산사태 취약성 지도는 산사태에 영향을 미치는 총 13개 요인을 통해 구성된 공간 데이터베이스에 LR 모델을 적용하여 제작되었다. 마지막으로 ROC(Receiver operating characteristic) 곡선을 이용해 산사태 취약성 지도를 검증한 결과 77.79%의 정확도를 나타냈다. 추가적으로, 연구결과에 나타난 산사태 취약지역에 대해 2011년 산사태 이후 산사태가 어떻게 관리되었는지를 확인하기 위해 현장조사를 수행하였다. 본 연구의 결과는 국내 도시 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 과학적 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Deep Neural Network와 Convolutional Neural Network 모델을 이용한 산사태 취약성 매핑 (Landslide Susceptibility Mapping Using Deep Neural Network and Convolutional Neural Network)

  • 공성현;백원경;정형섭
    • 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.