• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.533-538
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• 2013

최근 빈번히 일어나는 국지성 집중호우로 인해 피해가 급격히 증가하고 있다. 인구가 밀집한 수도권과 같은 경우 산사태와 토석류 및 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 심각하다. 따라서 집중호우에 대한 예측의 중요성이 증가하고 있다. 우리나라 악천후 강수의 특징으로는 태풍과 집중호우로 구분된다. 이는 지속시간과 지역에 따라 차이를 보인다. 또한, 지역적인 강수는 계절에 따라 변동성이 크고 비선형적이기 때문에 강수를 예측하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 기상청에서 현업으로 사용하는 초단기 기상 분석 및 예측시스템 (Korea Local Analysis and Prediction System; KLAPS)의 기상 관측 자료를 이용하여 초단기 호우 예측 패턴 모델을 구현한다. 그리고 악천후 시 피해가 큰 수도권을 중심으로 여름철 호우 특보를 예측한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA) 기반 다항식 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks; RBFNNs)을 이용하여 초단기 강수 예측 패턴 모델을 설계한다. 최적화된 분류기를 설계하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 주요 파라미터인 입력변수의 수, 다항식 차수, 퍼지화 계수, FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터 수를 동조한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.208-220
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• 2016

본 연구는 매년 발생하고 있는 산불, 산사태 등의 산림 재해방지를 위해 호남과 제주의 산악지역을 대상으로 최적의 산악기상관측망 입지를 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 적정위치 선정을 위해 고려해야 하는 항목들을 공간자료화한 후 공간 분석을 통해서 후보지를 선정하고 현장 조사를 통해 정량적 평가를 수행함으로써 최종적인 적정위치를 선정하였다. 공간자료는 과거 10년간의 산불발생 정보와 과거 7년간의 산사태위험등급 정보, 산림청의 국사경계도, 국유지의 임도와 등산로 그리고 기상청의 자동기상관측소(AWS)와 산림청의 산악기상관측소 위치정보, 30m 해상도의 수치표고모델(DEM)을 사용하였다. 공간분석은 산불과 산사태의 1-2등급의 위험지에 대한 추출 및 중첩 분석, 산림청 국유지 내에 100m 버퍼를 준 임도와 등산로의 접근성 분석, 기상관측소의 2.5km 버퍼를 준 중복성 분석, 산악기상관측 입지 환경 조성을 위한 고도 200m 이상의 지형특성 분석을 통해 종합적인 중첩분석을 수행하였다. 공간분석 결과, 총 159개의 중첩 폴리곤이 추출되었고 구글어스 등을 활용하여 능선과 정상부에 총 64개의 적정위치 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지는 기상관측환경, 접근성, 통신 및 전력공급 환경, 기상관측소의 중복성에 대한 정량적인 현장 평가를 통해서 총점이 70점 이상인 지점을 '적합'으로 판정하여 고득점 순으로 산악기상관측망의 적정위치 26개소를 선정하였다. 따라서 적정위치 선정 기법에 의해 구축된 산악기상관측망의 기상정보는 향후 산불, 산사태 등과 같은 산림재해위험 예측력의 향상과 산림 복잡 지형에 대한 미기상 연구에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.48-62
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• 2018

본 연구에서는 2013년 7월 강원도 춘천시와 홍천군에 위치한 대룡산에서 발생한 토석류 산사태 현장 51개소를 조사하고 강우와 현장조사 자료를 바탕으로 토석류의 거동특성을 분석하였다. 사면형과 계곡형 토석류에 따라 발생부와 퇴적부의 위치 및 경사 그리고 침식 폭 및 두께를 토석류 전 구간에 대해 조사하였다. 또한, 1:5,000의 수치지형도를 통해 대룡산의 DEM(Digital Elevation Model)을 구축하고 SINMAP(Stability INdex MAPping)을 이용하여 산사태 위험도를 평가하고 실제발생 위치와 비교 분석하였다. 분석결과 사면형 토석류는 위험지역과 실제발생 위치가 유사한 것으로 나타났으며, 계곡형의 경우 SINMAP(Stability INdex MAPping)계산상 계산되는 지형학적 습윤지수를 통해 발생위치를 추정하였다. 또한, 미국 NRCS에서 제안한 매개변수 투수량계수/지하수함양률(T/R)에 대한 4가지 조건별 해석 결과 현장조사 결과와 다소 차이를 보였으며, 투수량계수/지하수함양률(T/R)의 값이 작을수록 위험도가 높게 나타나는 경향을 보였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제19권9호
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• pp.29-36
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• 2018

국내 외에서는 사면붕괴를 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 자동계측기에 관한 다수의 연구가 수행되어져 오고 있으나, 이러한 연구들은 다소 복잡한 구조로 이루어져 있고, 계측시스템의 대부분은 사면표층에 설치되어 있으며, 사면파괴 전 붕괴징후를 사전에 감지하고 경보를 울려주는 계측시스템에 관한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 강우 조건에서의 사면 붕괴 메카니즘을 파악하기 위하여 사면 붕괴 실험을 수행하고 지중 변위와 체적 함수비 계측을 통해 사면 모델의 붕괴 초기에 발생되는 함수비와 변위 거동 특성을 분석하였다. 본 연구를 통해 고찰된 내용은 지방자치단체에서 집중호우로 인해 급경사지 붕괴위험지역 등 사면붕괴나 산사태가 예측될 때 사전에 주민을 대피시키는 사면붕괴 예 경보시스템 구축 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.471-471
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• 2017

최근 기상 이변으로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 수재해예방 등의 안전 기술과 관련된 관심이 증가되고 있다. 수재해 예방을 위해서는 먼저 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시가 필요하며, 이를 위해 위성, 레이더 등으로 관측된 자료를 활용한 수문인자 정보는 매우 중요하다. 미국 NASA의 LIS(Land Information System)는 위성 및 지상관측 자료를 활용하여 홍수, 가뭄, 기상, 산사태, 농업 등의 정보를 생산할 수 있는 프레임워크이다. LIS는 크게 지표면 모델 및 자료동화를 위한 변수들의 전처리 과정(LDT), 지표면 모델을 활용한 분석 및 자료동화 과정(LDAS) 및 분석된 자료의 검보정(LVT) 과정으로 구성되어 있다. LIS에서 산출 가능한 인자는 Energy Balance, Water Balance, Surface/Subsurface State, Evaporation, Hydrologic, Cold Season Processes, Compared Data, Carbon 등 9개로 분류되며 약 78개의 인자를 산출한다. 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시를 위한 수문인자는 강수량, 증발산량, 토양수분, 지표면 온도 등을 비롯한 여러 가지 인자들이 필요하다. LIS는 주로 미국, 캐나다 등 평활한 지역에 활용되어 공간해상도는 약 10km(0.1deg) 이하로 자료를 산출한다. 산악 지형이 대부분인 한국 지형에 적용하기에는 자료의 정확성이 낮아 10km 이상의 공간해상도 자료가 필요하며, 한국형 수재해정보 플랫폼에서 홍수, 가뭄 등의 기초자료로 사용하기 위한 수문인자의 선정이 필요하다. 이에 본 연구에서 NASA LIS를 통해 산출 가능한 인자를 정리하고 한국형 수재해 정보플랫폼에 활용 가능한 수문인자의 항목을 조사하였다. 홍수, 가뭄 등 수재해 분석에 필요한 기초자료는 강우량, 유출량, 잠재적 증발산량, 식생의 증산량, 토양수분, 표면온도, 알베도 등의 수문인자이며, NASA LIS에서 이와 같은 수문인자 산출이 가능하다. NASA와 국제공동 연구중인 한국형 물순환분석 프레임워크(K-LIS(안)) 개발을 통해 한국 지형에 적합한 홍수 및 가뭄 등의 수재해 감시 평가 예측이 가능할 것이며, K-LIS에서 산출되는 고해상도의 수문인자들을 수재해 정보 웹 포털의 정보 제공 서비스를 통하여 손쉽게 접근 가능할 것으로 사료된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.65-72
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• 2019

한국은 국토의 64%이상이 산지로 구성되어 있어 산지재해에 취약한 지형적 특성을 가진다. 연구대상지역인 태백산국립공원 당골유역은 탐방로 대부분이 급경사지와 인접해 있어 집중호우 시 산사태와 토석류에 취약한 지역이다. 본 연구에서는 결정론적 분석방법인 사면안정성 모델을 이용하여 사면재해 발생예측 가능성을 검토하였다. 모델의 매개변수는 정밀토양도의 토양분류에 따라 토질의 단위중량, 유효점착력, 흙의 내부마찰각, 유효토심, 지표경사 등을 이용하였고 1 m격자의 DEM을 바탕으로 사면안정성 평가를 실시하였다. 사면안정성평가 분석결과 지하수/ 유효토심과의 비가 1.0에 가까워질수록 위험지역이 높게 나타났으며, 국립공원 하류지역의 민가와 상업시설 상당수가 위험에 노출된 것으로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.59-66
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• 2016

2011년 발생한 서울시 우면산의 토석류는 과거 산간지역 피해와는 달리 도심지역에서 큰 피해가 발생하였다. 따라서 산사태 및 토석류는 산악지역과 도심지역에 관계없이 다양한 지역에서 빠른 속도로 발생하여 엄청난 피해를 유발시키기 때문에 많은 연구자들은 토석류의 영향범위를 예측하고 피해를 최소화하기 위해 노력하고 있다. 토석류의 영향범위 예측을 위한 가장 핵심적인 부분은 복잡한 3차원 지형에서의 토석류 거동 및 퇴적 메커니즘을 이해하여야 한다. 그리고 퇴적 메커니즘을 이해하기 위해서는 토석류의 거동에 따른 에너지량과 침식량이 산정되어야 한다. 하지만 기존에 개발된 토석류 모델들은 토석류의 침식량을 산정하는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 2011년 도심지의 대규모 토석류가 발생한 서울시 우면산 지역을 대상으로 항공사진, 항공 LiDAR 자료로부터 생성된 토석류 피해 전과 후의 DEM을 활용하여 토석류의 피해규모를 산정하였으며, 에너지 이론을 기반으로 하여 침식량을 산정할 수 있는 토석류 거동 해석 모델을 개발하여 비교하였다. 또한 동일지역에 대하여 기존의 토석류 모델(RWM, Debris 2D)도 함께 시뮬레이션 하여 종합적으로 토석류 지역을 비교 분석하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제83권2호
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• pp.175-190
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• 1994

산지사면붕괴(山地斜面崩壞)에 의(依)한 피해(被害)를 예방(豫防) 또는 극소화(極小化)하기 위(爲)하여 산사태(山沙汰)가 자주 발생(發生)하는 지역(地域)을 중심(中心)으로 각(各) 조사(調査) 단위사면(單位斜面)에 대(對)하여 산지사면붕괴(山地斜面崩壞)에 영향(影響)하리라고 예상(豫想)되는 12개(個) 환경요인(環境要因)을 현지조사(現地調査)하고 붕괴(崩壞)와 환경인자(環境因子)와의 관계(關係)를 수량화(數量化) 이론(理論)에 의(依)한 방법(方法)으로 분석(分析)하여 산사태발생(山沙汰發生)의 위험도(危險度)를 평가(評價)할 수 있는 예측(豫測)모델을 도출(導出)하였으며, 또한 이를 기초(基礎)로 하여 위험도(危險度)를 각(各) 급별(級別)로 구분(區分)하고 예지(豫知)모델을 검토(檢討)하였던 바 그 결과(結果)을 요약(要約)하면 다음과 같다. 산지붕괴발생면적(山地崩壞發生面積)에 영향(影響)을 주는 인자(因子)는 강우(降雨), 령급(齡級), 표고(標高), 토성(土性), 경사(傾斜), 사면위치(斜面位置), 임상(林相), 곡차수(谷次數), 종단사면형(縱斷斜面形), 모암(母岩), 토심(土深), 방위(方位)의 순(順)이었으며, 편상관계수(偏相關係數)에 의(依)한 인자(因子)는 령급(令級), 강우(降雨), 토성(土性), 모암(母岩), 경사(傾斜), 사면위치(斜面位置), 표고(標高), 종단사면형(縱斷斜面形), 곡차수(谷次數), 임상(林相), 토심(土深), 방위(方位)의 순(順)으로 나타났다. 또한 산지붕괴발생빈도(山地崩壞發生頻度)에 의(依)한 인자(因子)의 순위(順位)는 령급(令級), 표고(標高), 토성(土性), 경사도(傾斜度), 식생(植生), 강우(降雨), 종단사면(縱斷斜面), 곡차수(谷次數), 모암(母岩), 토심(土深)이었으며 사면위치(斜面位置) 및 방위(方位)는 기여도(寄與度)가 낮게 나타났다. 산지사면붕괴위험(山地斜面崩壞危險) 예지(豫知)를 위(爲)하여 붕괴발생면적(崩壞發生面積)에 의(依)한 예측(豫測)모델에서 위험도(危險度) 예측점수표(豫測點數表)를 작성(作成)할 수 있었으며, 점수합계(點數合計)가 9.1636이면 붕괴발생위험(崩壞發生危險)이 높은 것으로 평가(評價)되었으며 산지(山地) 사면붕괴(斜面崩壞)가 발생(發生)한 사면(斜面)과 발생(發生)하지 않은 사면(斜面)에 의(依)한 예측(豫測)모델에서 우사면(雨斜面)에 대(對)한 사면판별(斜面判別) 구분치(區分値)는 -0.02였고, 그 적중율(適中率)은 73%로 높았다. 또한 판별구분치(判別區分値)를 기준(基準)으로 한 산지사면붕괴발생(山地斜面崩壞發生) 위험도별(危險度別) 점수(點數)는 A급(級)은 0.3132 이상(以上)이었고, B급(級)은 0.3132~-0.1051, C급(級)은 -0.1050~-0.4195, D급(級)은 -0.4195 이하(以下)였다. 그리고 산지사면붕괴발생(山地斜面崩壞發生)의 예지(豫知)는 판별구분치(判別區分値)를 기준(基準)으로 위험도(危險度)을 A, B, C, D의 4등급(等級)으로 구분(區分)할 수 있었으며, 총(總) 300개(個) 사면(斜面) 중(中) A급사면(級斜面) 68개(個), B급사면(級斜面) 115개(個), C급사면(級斜面) 65개, D급사면(級斜面) 52개(個)였다. 위험도(危險度) A, B급(級)에서의 산사태발생(山沙汰發生)은 150개(個) 붕괴지(崩壞地) 중 125개(個)로서 약(約) 83.3%의 높은 적중율(適中率)을 보여 예측(豫測)모델로서 응용(應用) 가능성(可能性)이 높게 나타났다. 따라서 이러한 예지방법(豫知方法)에 의(依)하여 선정(選定)한 위험(危險)한 지역(地域)에 대(對)하여 산지재해위험도(山地災害危險度) 지도(地圖)를 작성(作成)하여 토지이용(土地利用) 계획(計劃) 및 재해위험지(災害危險地) 선정기준(選定基準)의 행정지표(行政指標)로서 활용(活用)할 수 있을 것이다. 또한 산지재해(山地災害)에 대(對)한 종합(綜合) 대책(對策)에 유용(有用)하게 활용(活用)함으로써 막대(莫大)한 재산(財産) 피해(被害)와 인명(人命) 손실(損失)을 사전(事前)에 방지(防止)할 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.610-621
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• 2021

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.