This study is a case study for application of the RTI warning model to Korea which was previously developed to predict landslide potential and occurrence time during a rainfall event. The rainfall triggering index (RTI) is defined as the product of the rainfall intensity I (mm/hr) and the effective accumulated rainfall $R_t$ (mm). This index is used to evaluate the landslide and debris-flow occurrence potential at time t during a rainfall event. The upper critical value ($RTI_{UC}$) of RTI and the lower critical value ($RTI_{LC}$) of RTI can be determined by historical rainfall data of a certain area. When the rainfall intensity exceeds the upper critical value, there are high potential to occur land-slides. The analysis result can predict landslide occurrence time of an area during a rainfall event as well as land-slide potential. The result can also be used as an important data to issue early-warning of landslides. In order to apply the RTI warning model to Korea this study analyzed rainfall data and landslides data in Inje county, Gangwon province, Korea from July 13 to July 19, 2006. According to the analysis result, the rainfall intensity exceeded the upper critical value 23 hours ago, 11 hours ago, and 9 hours ago from 11:00 in the morning, July 16. Therefore, landslide warnings would be issued three times for people evacuation for avoiding or reducing hurts and dam-ages from landslides in mountainous areas of Inje.
In Korea, 70% of the annual rainfall falls in summer, and the number of days of extreme rainfall (over 200 mm) is increasing over time. Because rainfall is the most important trigger of landslides, it is necessary to decide a rainfall threshold for landslide warning and to develop a landslide warning model. This study selected 12 study areas that contained landslides with exactly known triggering times and locations, and also rainfall data. The feasibility of applying a Rainfall Triggering Index (RTI) to Korea is analyzed, and three RTI models that consider different time units for rainfall intensity are compared. The analyses show that the 60-minute RTI model failed to predict landslides in three of the study areas, while both the 30- and 10-minute RTI models gave successful predictions for all of the study areas. Each RTI model showed different mean response times to landslide warning: 4.04 hours in the 60-minute RTI model, 6.08 hours in the 30-minute RTI model, and 9.15 hours in the 10-minute RTI model. Longer response times to landslides were possible using models that considered rainfall intensity for shorter periods of time. Considering the large variations in rainfall intensity that may occur within short periods in Korea, it is possible to increase the accuracy of prediction, and thereby improve the early warning of landslides, using a RTI model that considers rainfall intensity for periods of less than 1 hour.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.248-248
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2012
산사태나 토석류와 같은 산지재해가 빈발하고 인명과 재산의 피해가 증가함에 따라 적절한 대책이 시급하게 요구되고 있다. 이런 대책 중에서 신뢰도 높은 산지재해 예, 경보시스템을 구축하는 것은 매우 중요하다. 산림청에서는 산사태 예, 경보 발령을 위한 기준을 마련하고 있으나, 좀더 신뢰도 높은 기준을 필요로 한다고 생각된다. 본 연구에서는 강우분석을 통해서 우리나라의 자연사면에서 토석류, 산사태를 일으키는 강우의 특성을 파악하고, 나아가 산지토사재해 예, 경보시스템에 적절하게 활용될 수 있는 기준을 마련하고자 하였다. 이를 위해서 회귀분석, 판별분석을 적용하여 평가하였고, 보다 개선된 기준으로서 토양우량지수를 제시하였다. 토양우량지수는 강우에 의해 지반이 어느 정도 포화되어 있는가를 계산하여, 토사재해발생의 위험성을 나타낸 것이다. 본 연구에서는 2001년에서 2009년 사이에 충북 제천시 일대의 강우자료를 조사하여 탱크모델에 적용하여 각 탱크에서의 저류량을 계산하여 토양우량지수를 결정하였다. 세 개의 탱크 중에서 두 번째 탱크에서의 저류량 (S2)과 전체 탱크에서의 저류량 (TS)을 이용하여 상위에 랭크된 이력순위를 분석한 결과, S2에서는 산사태가 발생한 2009년 이력이 3번째 높은 수준으로 기록되며, 산사태 미발생의 2007년 강우는 5번째로 기록되었다. 그리고 TS의 경우 2009년 강우가 2002년에 이어 3번째 높은 수준으로 기록되었으며, 2007년 강우는 9번째로 기록되었다. 이러한 결과를 볼 때 토양우량지수의 이력순위는 산지토사재해의 발생을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한 2011년 발생한 우면산 산사태를 대상으로 토양우량지수를 적용하여 예, 경보시스템의 적용가능성을 판단하였다.
At present, there has been a wide range of studies on debris flow in Korea, more specifically, on rainfall characteristics that trigger debris flow including rainfall intensity, rainfall duration, and preceding rainfall. the prediction of landslide / debris flow relies on the criteria for landslide watch and warning by the Korea Forest Service (KFS, 2012). Despite this, it has been found that most incidents of debris flow were caused by rainfall above the level of landslide watch, maximum hourly rainfall, extensive damage was caused even under the watch level. Under these circumstances, we calculated a rainfall triggering index (RTI) using the main factors that trigger debris flow-rainfall, rainfall intensity, and cumulative rainfall-to design a more sophisticated watch / warning criteria than those by the KFS. The RTI was classified into attention, caution, alert, and evacuation, and was assessed through the application of two debris flow incidents that occurred in Umyeon Mountain, Seoul, and Cheongju, Inje, causing serious damage and casualties. Moreover, we reviewed the feasibility of the RTI by comparing it with the KFS's landslide watch / warning criteria (KFS, 2012).
Recent international and national research trends in landslide hazards were analyzed by performing a literature search of relevant scientific journals. For obtaining data from Korea, we used 'Information for Environmental Geology' (IEG), which covers 17 journals in the field of environmental geology. A total of 54 articles related to landslide hazards were found in 5 journals published in the period 2000-2012. The most common topic was landslide prediction or susceptibility (29 articles), followed by landslide mechanisms. For international information, we analyzed 1,851 articles from the 'Web Of Science' published from 2003 to the present. Researchers in Italy have published the greatest number of papers in this field, while papers from Korea rank first in terms of the citation index.
Kim, Suk-Woo;Chun, Kun-Woo;Kim, Jin-Hak;Kim, Min-Sik;Kim, Min-Seok
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.101
no.1
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pp.28-35
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2012
Rainfall is widely recognized as a major landslide-triggering factor. Most of the latest landslides that occurred in South Korea were caused by short-duration heavy rainfall. However, the relationship between rainfall characteristics and landslide occurrence is poorly understood. To examine the effect of rainfall on landslide occurrence, cumulative rainfall(mm) and rainfall intensity(mm/hr) of serial rain and antecedent rainfall(mm) were analyzed for 18 landslide events that occurred in the southern and central regions of South Korea in June and July 2011. It was found that all of these landslides occurred by heavy rainfall for one or three days, with the rainfall intensity exceeding 30 mm/hr or with a cumulative rainfall of 200 mm. These plotted data are beyond the landslide warning criteria of Korea Forest Service and the critical line of landslide occurrence for Gyeongnam Province. It was also found that the time to landslide occurrence after rainfall start(T) was shortened with the increasing average rainfall intensity(ARI), showing an exponential-decay curve, and this relation can be expressed as "T = $94.569{\cdot}exp$($-0.068{\cdot}ARI$)($R^2$=0.64, p<0.001)". The findings in this study may provide important evidences for the landslide forecasting guidance service of Korea Forest Service as well as essential data for the establishment of non-structural measures such as a warning and evacuation system in the face of sediment disasters.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.300-302
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2013
자연재해의 예방에 대한 인식이 화두가 되면서 최근 재해 경보 시스템을 다루는 새로운 연구들이 활발히 진행되고 있다. 제안하는 알고리듬은 영상을 통해 얻은 정보를 이용하여 산사태를 초기에 검출하는 방법이다. 기존의 검출 방법은 사람이 직접 모니터링을 해야 하기 때문에 많은 인력과 시간을 필요로 하고 접근성이나 비용문제 등의 각종 제약이 따른다. 따라서 효율적인 산사태 감지를 위해 산사태 발생 가능 지역에 비디오 기반의 감지 시스템을 통해서 자동으로 검출하는 시스템이 필요하다. 감지 시스템에서는 신뢰성 있는 재난영역의 검출이 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 산사태를 검출하기 위하여 먼저 블록단위의 영역 움직임 검출을 하여, 움직임 맵을 만들고 일정한 시간 간격으로 반복적으로 변하는 영역의 움직임 맵을 기록한다. 또한 움직임 방향뿐만 아니라 발생 순서를 기록하여 더욱더 정확한 움직임을 판단할 수 있다. 제안된 알고리듬은 비디오영상 실험을 통해 탐지영역의 산사태 검출이 잘 이루어짐을 확인하였다.
Increasing incidences of landslides in Korea are endangering life and damaging property. To ascertain the cause of the rapid increase in landslides in 2020, this study analyzed the correlation between frequency of their occurrence and persistence of rainfall. The study area comprised seven areas in Gangwon-do, Gyeonggi-do, Gyeongsangnam-do, Gyeongsangbuk-do, Jeollanam-do, Jeollabuk-do, and Chungcheongnam-do. The used rainfall factors were monthly rainfall in June, July, and August, rainfall during the summer (June-August), rainfall during the monsoon season, and number of precipitation days during the summer and during the monsoon season. The effect of these factors on landslides was identified by comparing them with the occurrence of landslides in the year of increased landslide occurrence in each area. The results confirmed that not only rainfall but also the number of precipitation days during the monsoon season affect the occurrence of landslides. The rapid increase in landslide occurrence in 2020 was attributed to increases in both the number of precipitation days during the monsoon season and rainfall during the monsoon season in 2020. These results are expected to be used as basic data for future landslide warning standards that consider the effect of the persistence of rainfall.
There are many landslides occurred by typhoons and intense rainfall during the summer seasons in Korea. To predict a landslide triggering it is important to understand mechanisms and potential areas of landslides by the geological approaches. However, recent climate changes make difficult to predict landslide based on only conventional prediction methods. Therefore, the importance of a real-time monitoring of landslide using various sensors is emphasized in recent. Many researchers have studied monitoring techniques of landslides and suggested several monitoring systems which can be applicable to the natural terrain. Most sensors of landslide monitoring measure slope displacement, hydrogeologic properties of soils and rocks, changes of stress in soil and rock fractures, and rainfall amount and intensity. The measured values of each sensor are transmitted to a monitoring server in real-time. The ultimate goal of landslide monitoring is to warn landslide occurrence in advance and to reduce damages induced by landslides. This study introduces the current situation of landslide monitoring techniques in each country.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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