• Title/Summary/Keyword: 산사태 발생방향

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The Evaluation on the Prediction Ratio of Landslide Hazard Area based on Geospatial Information (공간정보 기반 산사태 발생지역 예측비율 평가)

  • Lee, Geun-Sang;Lee, Ho-Jun;Go, Sin-Young;Cho, Gi-Sung
    • Journal of Cadastre & Land InformatiX
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    • v.44 no.2
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    • pp.113-124
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    • 2014
  • Recently landslide occurs frequently by heavy rainfall, therefore there area many studies to analyze the vulnerable district of landslide and forecast the occurrence of landslide. This study analyzed soil characteristics in the occurrence district of landslide and the occurrence possibility of landslide ranked high in well draining soil as the result of frequency ratio according to the characteristics of drainage. Also as the result of frequency ratio of slope derived from DEM data, the occurrence possibility of landslide ranked high in slope range of $20{\sim}40^{\circ}$. And Also as the result of frequency ratio of aspect by geospatial analysis, the occurrence possibility of landslide ranked high in north aspect. Also, it is possible to evaluate the vulnerability of landslide by overlapping frequency ratio of the drainage of soil, slope and aspect. And future prediction ratio of landslide occurrence can be evaluated by performing the analysis and validation process respectively on the subject of the occurrence district of landslide.

Determination of Weight of Landslide Related Factors using GIS and Artificial Neural Network in the Kangneung Area (원격탐사, 지리정보시스템(GIS) 및 인공신경망을 이용한 강릉지역 산사태 발생 요인의 가중치 분석)

  • 이명진;이사로;원중선
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2004.03a
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    • pp.487-492
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    • 2004
  • 본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 산사태 발생원인에 대한 가중치를 구하였다. 여름철 집중호우시 산사태가 많이 발생하는 강원도 강릉시 사천면 사기막리 와 주문진읍 삼교리에 해당한다. 산사태가 발생할 수 있는 요인으로 지형도로부터 경사, 경사방향, 곡률, 수계추출을, 정밀토양도로부터 토질, 모재, 배수, 유효토심, 지형을, 임상도로부터 임상, 경급, 영급, 밀도를, 지질도로부터 암상을, Landsat TM 영상으로부터 토지이용도와 추출하여 격자화 하였으며, 아리랑1호 영상으로부터 선구조를 추출하여 l00m 간격으로 버퍼링 한 후 격자화 하였다. 이렇게 구축된 산사태 발생 위치 및 발생요인 데이터 베이스를 이용하여 인공신경망 기법을 적용하여 산사태 발생 원인에 대한 상대적인 가중치를 구하였다. 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용한 사기막리 지역과 삼교리 지역의 산사태 가중치를 보면 GPS를 이용한 현장조사와 위성영상을 이용한 변화탐지 기법모두의 경우모두와 훈련지역을 실제 산사태 발생 지역과 경사도가 0°인 지역, 실제 산사태 발생 지역과 Frequence ratio를 이용하여 작성한 취약성도에서 산사태 발생이 낮을 것으로 예상되는 지역, Frequence ratio를 이용한 취약성도에서 산사태 발생이 높을 것으로 예상되는 지역 과 낮을 것으로 예상되는 지역의 경우에서도 경사도는 1.5~2.5배정도 높은 상대적 가중치를 나타냈다. 이러한 가중치는 산사태 취약성도를 작성하는데 활용될 수 있다.

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The Selection of Landslide Risk Area Using AHP and Geomorphic Element (지형요소와 AHP를 활용한 산사태취약지역 선정)

  • Min, Byung Keun;Kang, In Joon;Park, Dong Hyun;Kim, Byung Woo
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.31 no.6_1
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    • pp.431-437
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    • 2013
  • Landslides are caused by earthquakes or heavy rains. Recently the incidence of landslides has been increased. However, it is impossible to predict the occurrence of landslide exactly. The purpose of this research is that subdivide the classes of elements in the landslide management system by using spatial analysis technique and AHP method. The existing landslide management system is only comprised of weighted value the slope elements without weighted value about the slop direction elements. For the accuracy improvement in landslide occurrence point, weighted value about the slope direction should be considered. This research is focused on segmentation in slope direction three categories. If the direction of landslide does not affect the structure, I do not think the subject is worth considerating. Based on these results will discuss the improvements in Landslides management systems. Analysis results, segmentation on the slope and the slope direction are needed. Segmented categories about topography elements will be increase the accuracy of landslides management system. Also, since topography of the elements is only considered, segmentation of different elements is needed.

Landslide susceptibility mapping and validation using the GIS and Bayesian probability model in Boeun (GIS 및 원격탐사를 이용한 2002년 강릉지역 태풍 루사로 인한 산사태 연구 (II) - 확률기법을 이용한 강릉지역 산사태 취약성 분석 및 교차 검증)

  • 이명진;이사로;원중선
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2004.03a
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    • pp.481-486
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    • 2004
  • 본 연구에서는 분석된 산사태 발생원인을 근거로 산사태 발생 가능 지역에 대한 산사태 발생원인에 대한 등급값을 이용하여, 인접한 연구지역에 교차 적용하여 위험성을 평가하여 취약성도를 작성하고 산사태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획 및 건설계획을 위한 기초 자료로 적용 및 활용할 수 있도록 하였다. 연구대상 지역은 여름철 집중호우시 산사태가 많이 발생하는 지역으로 정하였으며, 행정구상으로 강원도 강릉시 사천면 사기막리와 주문진읍 삼교리에 해당한다. 산사태가 발생할 수 있는 요인으로 지형도로부터 경사, 경사방향, 곡률, 수계추출을, 정밀토양도로부터 토질, 모재, 배수, 유효토심, 지형을, 임상도로부터 임상, 경급, 영급, 밀도를, 지질도로부터 암상을, Landsat TM 영상으로부터 토지이용도와 추출하여 격자화 하였으며, 아리랑1호 영상으로부터 선구조를 추출하여 l00m 간격으로 버퍼링한 후 격자화 하였다. 이렇게 구축된 산사태 발생 위치 및 발생요인 데이터베이스를 이용, Frequence ratio를 이용하여 각 요소간의 분류를 산사태와의 상관관계를 바탕으로 취약성도를 구하였다. 그리고 계산된 산사태 취약성 지수의 기존 산사태 발생을 설명하는 능력을 정량적으로 표현하기 위하여 추정능력을 계산하였다 또한 이를 교차적용 하여 산사태 취약성도를 각각의 경우에 맞게 만들었다 이러한 평가는 산사태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초자료로서 적용 및 활용될 수 있다.

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Verification of Landslide Hazard Using RS and GIS Methods (RS와 GIS 기법을 활용한 산사태 위험지도 검증)

  • Cho Nam-Chun;Choi Chul-Uong;Yoon Dung-Jin;Park Young-Bum
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2006.03a
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    • pp.287-290
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    • 2006
  • 2005년 5월 산림청에서 전국 산지를 대상으로 산사태 위험지도를 제작하였다. 본 연구는 2005년 8월 $2{\sim}3$일 전북지역에서 발생된 산사태 지역을 대상으로 위험지도의 정확성 검증을 위하여 부경대학교 위성정보과학과 PE&RS Lab에서 개발한 PKNU 3호 시스템으로 촬영하였다. PKNU 3호 영상을 이용 산사태 발생 지역을 추출한 후 산사태 위험지도와의 중첩을 통하여 산사태 발생 지역의 고도, 경사도, 경사방향, 하천장, 유하면적에 대한 특성을 분석하여 산사태 위험지도의 정확도를 검증하였다.

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Analysis of Landslide Factors Using Geo-Spatial Information System and Analytic Hierarchy Process (GSIS와 AHP법을 이용한 산사태 유발인자 분석)

  • 양인태;김제천;천기선;김동문
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.19 no.3
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    • pp.273-281
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    • 2001
  • The landslide occurrence in Sam-Chuck area was analyzed through Geo-Spatial Information System and AHP(Analytic Hierarchy Process). Among many factors which causes landslide, terrain slope, terrain aspect, lithology, soil texture and vegetation arc taken as input data from existing maps and constructed as a database. These factors are determined by each environmental factor by environmental and geological characters in the study area, and the rating and weight about factor are input using AHP. Possible areas for landslide have been extracted by overlaying each layers. Finally, the estimated results are compared with real landslide sites to know which factor is the most effective for landslide. The results showed that lithology and soil factor have high susceptibility in Sam-Chuck area.

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The Geometric Characteristics of Landslides and Joint Characteristics in Gangneung Area (강릉지역 산사태의 기하학적 특성과 절리특성에 관한 연구)

  • Cho, Yong-Chan;Chang, Tae-Woo
    • The Journal of Engineering Geology
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    • v.16 no.4 s.50
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    • pp.437-453
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    • 2006
  • More than 3,000 landslides were occurred by torrential rains in Gangneung area due to the typhoon Rusa in 2002. In order to analyze the landslide origin and its geometric characteristics, 1,365 landslide data were collected from the field survey of Sacheon, Jumunjin, and Yeongok areas in which the intensive landslides took place. The average landslide size in the study area was composed of 10m width, 30m length, and $21^{\circ}{\sim}35^{\circ}$ slope angle, and the plane view of landslides A-type (i.e. wide shape of lower part) that contains approximately 50.5% of the landslides commonly occurred. In particular the area of Sacheon heavily damaged by mountain fires had more occurrence of landslides than other areas. The landslides of uniform tendency of slope direction were examined resulted from the contribution of topographic characteristics due to the weathering and wind direction during heavy rainfalls. In order to analyze the direction of joint, 249 orientation data were collected from the study area. The window method was employed to determine the characteristics of joint density in 51 locations of the study area. The results showed that many landslides occurred in the areas of joint density with the range of $0.05{\sim}0.1$.

Landslide Susceptibility Analysis and Vertification using Artificial Neural Network in the Kangneung Area (인공신경망을 이용한 강릉지역 산사태 취약성 분석 및 검증)

  • Lee, Sa-Ro;Lee, Myeong-Jin;Won, Jung-Seon
    • Economic and Environmental Geology
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    • v.38 no.1
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    • pp.33-43
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    • 2005
  • The purpose of this study is to make and validate landslide susceptibility map using artificial neural network and GIS in Kangneung area. For this, topography, soil, forest, geology and land cover data sets were constructed as a spatial database in GIS. From the database, slope, aspect, curvature, water system, topographic type, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, wood type, wood age, wood diameter, forest density, lithology, land cover, and lineament were used as the landslide occurrence factors. The weight of the each factor was calculated, and applied to make landslide susceptibility maps using artificial neural network. Then the maps were validated using rate curve method which can predict qualitatively the landslide occurrence. The landslide susceptibility map can be used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction as basic data.