이 연구는 집중호우로 인해 산사태가 집중적으로 발생한 포항지역 이암 풍화토층을 대상으로 산사태와 관련한 토질특성을 분석하였다. 산사태발생지역과 미발생지역으로 구분한 토층시료에 대해 토질시험을 실시하고 제반 토질특성을 파악하였다. 그리고 통계적 기법으로 토질특성과 산사태 간의 상관성을 분석하여 산사태와 상관성이 있는 토질인자를 추출하였다. 또한, 이들 토질인자를 적용하여 산사태에 유의한 영향요소인 투수계수를 쉽게 산정할 수 있는 상관식을 제안하였다. 연구결과, 산사태발생지역의 토층은 미발생지역에 비해서 간극률이 크고 밀도는 작은 것으로 나타났다. 그리고 입도가 불량하고 느슨한 토층지반은 특징적으로 큰 간극과 작은 밀도를 지님으로써 산사태에 더 취약한 것으로 분석되었다. 또한, 산사태발생지역의 토층이 미발생지역에 비해 다소 큰 투수성지반인 것으로 나타났다. 한편, 상관성분석 결과 유효경, 간극비, 포화단위중량, 및 세립함유량이 투수계수에 유의한 영향인자인 것으로 평가됨으로써 이들 토질인자는 이암 풍화토층의 투수계수산정시 고려되어야 할 토질인자인 것으로 평가되었다.
머신러닝 기법을 활용한 분석에서 훈련 데이터의 샘플링 전략은 예측 정확도 뿐 만 아니라 일반화 능력에도 많은 영향을 미친다. 특히, 산사태 취약성 분석의 경우, 산사태 발생부에 대한 정보에 비해 산사태 미발생부에 대한 정보가 과도하게 많은 데이터 불균형 현상이 발생하며, 이에 따라 분석 모델의 훈련 데이터 설계 시 데이터 샘플링 과정이 필수적이다. 그러나 기존의 연구들은 대부분 산사태 미발생부 선택 시 발생부 데이터와 1:1의 비율을 갖도록 무작위로 선택하는 방법을 적용하였을 뿐, 특정한 선택 기준에 따라 분석을 수행하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 훈련 데이터의 샘플링 전략이 모델의 예측 성능에 미치는 결과를 확인하기 위하여 산사태 발생부와 미발생부의 샘플링 전략기준에 따라 서로 다른 6개의 시나리오를 만들어 Random Forest 모델의 훈련에 사용하였다. 또한 Random Forest의 결과 중 하나인 변수 중요도를 각 산사태 유발인자들에 가중치로 곱하여 줌으로써 산사태 취약지수 값을 산정하였으며, 취약지수 값을 이용해 산사태 취약성도를 제작하고 각 결과 지도의 정확도를 비교 분석하였다. 분석 결과, 훈련데이터의 샘플링 방법에 상관없이 두 지역의 산사태 취약성 분석 결과는 모두 70~80%의 정확도를 보였다. 이를 통해 Random Forest 기법의 산사태 취약성 분석기법으로서의 적용 가능성을 확인하였으며, Random Forest 모델이 제공하는 입력변수의 중요도를 산사태 유발인자 가중치로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한 훈련 시나리오 간의 정확도를 비교한 결과, 특정한 기준에 의해 훈련 데이터를 설계하는 것이 기존의 랜덤 선택 방법보다 높은 예측 정확도를 기대할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 충주시 산척면 상산마을 일대 임도 비탈면을 대상으로 지질 및 지형 인자 중 산사태 발생에 영향력이 큰 인자를 선정하기 위하여 수행되었다. 연구지역은 집중호우 기간에 반경 2 km 이내에서 집중적으로 다수의 산사태가 발생했기 때문에 동일 강우조건 및 식생 조건으로 가정할 수 있다. 따라서 이들의 영향을 배제한 상태로 지형적 요인 및 토층의 물리·역학적 특성과 관련된 인자들만의 영향도를 파악할 수 있는 지역이다. 산사태 발생지점 37개소와 미발생 지점 45개소를 대상으로 현장조사, 실내시험, 지형 공간분석 등을 통해 토층의 물리·역학적 자료 및 비탈면의 지형 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 대상으로 이상치 제거, 최소-최대 정규화, 다중공선성 진단의 순으로 전처리를 수행하였고, 9개의 독립 변수를 선정한 후 구조방정식 모형분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 통계학적 분석 결과, 토층두께, 공극률 및 포화단위중량이 연구지역의 산사태 발생에 크게 영향을 미친 것으로 파악되며, 상기 3개 인자의 영향도 합계는 구조방정식 모형분석에서 전체의 71%, 로지스틱 회귀분석에서 전체의 83%를 차지하는 것으로 분석되었다.
우리나라의 산사태 및 토석류의 발생 시기는 주로 7,8,9월에 집중 되어 있고 유발인자 중 강우는 산사태 및 토석류를 발생시키는 가장 큰 인자이다. 특히 강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 국지적인 집중호우에 의해 토석류의 발생빈도가 다른지역에 비해 많다. 7,8,9월의 누적 강우량이 1,100mm 이상이 되는 지역에서 극심한 피해가 발생하고 누적강우량이 많을수록 규모도 커지게 된다. 이러한 결과는 취약지역에서 강우에 의해 토석류가 발생한 가능성이 증가한다는 것을 의미하며, 일정이상의 강우가 발생할 시 취약성이 낮은 지역에서도 토석류 및 산사태가 발생할 가능성이 충분이 있다는 것을 의미한다. (양인태 등, 2009) 따라서 강우발생에 따른 토석류 발생기준에 대해서 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 강원도 지역의 산사태 및 토석류 발생이력에 대해서 강우데이터를 분석하여 강우기준을 설정 하였다. 강우관측소는 국토교통부, 한국수자원공사, 기상청의 강우자료를 활용하였다. 관측소의 선택은 Thiessen Polygon에 의해 선택하였고, 유효시간에 따라 강우강도, 유효평균 강우강도, 누적강우량을 산정하여 DFG (Debris-Flow Guidance) 곡선을 작성하여 강우기준을 설정하였다. 또한 토질과 유효토심에 따라 강우기준을 제시하였다.
우리나라에서 가장 흔히 발생하는 산사태는 쇄설성유동(debris flow)이며 이는 집중호우 시기인 6월-8월 사이에 대부분 발생한다. 조사통계에 의하면 2일간의 강우량이 200mm 이상일 때 발생하기 시작한다. 이들은 산사면의 노두 발달이 양호한 지역에서는 발생하지 않으면 노두가 없는 지역에서만 발생한다. 초기에는 전이형슬라이드(translational slide)로 시작되며 파괴물질이 산사면의 계곡으로 유동되면서 쇄설성유동으로 전이된다. 쇄설성유동의 원인이 되고있는 전이형 슬라이드의 발생인자는 강우와 인위적 조건을 제외하면 암석의 종류, 지형고도, 사면경사, 입도분표, 투수계수, 건조밀도, 공극율 등이다. 이들 발생인자들의 통계처리, 특히 로지스틱 회귀분석에 의하여 인자들의 정량적 가중치를 구하여 산사태 발생 확률을 정량화 하였다. 암반포행(rock mass creep)은 대부분 경상계 퇴적암지역에서 발생되면 직접원인은 거의 사면 하단 부의 절토 때문이다. 전단전이는 적은 편으로 1m 내외이나 포행암반의 규모가 크기 때문에 매우 위험하다. 칠곡, 부산 황룡산 터널입구, 사천 산사태 등이 이 범주에 속한다. 포행의 원인이 되는 상부 전단대는 대부분 주변에 발달되어있는 단층이나 대규모 전달절리와 연과되어 있어 사면설계 조사시 지질구조에 주의를 요한다. 회전형 슬라이드(rotational slide)는 토양층이 두껍거나 기반암이 심히 풍화된 연약층에서 발생하여 이들도 흔히 사면 하단부의 절토와 연관되어있다. 이 산사태는 원호 또는 반원호형으? 진행되는 특징이 있으며 우리나라에서는 제 3기 응회암 지역이 취약하다. 이는 화산재와 화산쇄설 물질이 흔재된 제3기 응회암의 절리가 매우 잘 발달되어있어 팽윤과 흡수율이 높고 이로 인하여 심부까지 풍화에 취약하기 때문으로 경주 산사태와 포함-구릉포간 국도면의 산사태가 이 종류의 산사태에 속한다.
우리나라는 여름철 강수량이 연 강수량의 약 70% 이상을 차지하고 일 강우량이 200 mm가 넘는 극한강우가 증가하고 있다. 강우는 산사태를 유발하는 가장 직접적인 인자로서 이를 활용한 산사태 발생 예측 기준을 설정하고 경보를 발령하여 산사태로 인한 피해를 최소화 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 발생한 산사태이력 중 발생시점 및 장소가 분명한 12개소를 선정하고 각 지역의 강우데이터를 수집하여 분석하였으며, RTI (Rainfall Triggering Index) 모델에 사용된 각 인자들을 한국의 산사태 유발 강우특성에 따라 적정성을 검토하여 반영하고 강우강도의 단위시간을 달리한 3가지 모델을 비교하였다. 분석결과, 60-minutes RTI 모델은 3개소에서 산사태 발생 예측에 실패하였으며, 30-minutes RTI 모델 및 10-minutes RTI 모델은 모두 사전예측 가능하였다. 각 모델별 산사태 발생 경보에 따른 평균 대응시간은 60-minutes RTI model이 4.04시간, 30-minutes RTI model과 10-minutes RTI model은 각각 6.08과 9.15시간으로 단위시간이 짧은 강우강도를 사용한 RTI 모델이 산사태 사전예측실패 가능성이 적고 보다 긴 대응시간을 확보 할 수 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 산사태 발생 예측을 통한 대응시간은 단위시간을 세분화한 모델일수록 더 많은 시간을 확보 할 수 있음을 알 수 있다. 또한, 단시간 내 발생하는 변동성이 큰 강우강도 가진 한국의 강우특성을 고려할 때 시간 단위 이하의 강우강도를 적용하는 것이 RTI 모델을 통한 산사태 예측과 조기경보시스템의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
산사태 위험도 분석에서 범용적으로 활용되고 있는 통계적 취약성 분석 기법은 과거에 발생한 산사태의 위치 정보와 산사태 영향 인자들 사이의 상관관계를 통계적으로 분석하여 산사태 발생 가능성이 있는 지역을 예측하는 기법이다. 이러한 취약성 분석 기법에는 다양한 불확실성이 개입되는데 이러한 불확실성을 고려하기 위한 방법의 하나로 퍼지 기법이 활용되고 있다. 퍼지 기법은 퍼지 집합 이론이라는 수학적인 개념을 통해 불확실성을 표현하는 방법으로 특정 인자가 나타날 수 있는 정도를 소속 함수로 표현한다. 퍼지 기법은 영향 인자들의 소속 함수를 결정하는 방법과 각 영향 인자들의 소속 함수를 결합하는 연산 과정에 다양한 접근 방식이 존재하며, 기존의 연구들은 다양한 접근 방식을 활용하여 분석을 수행하여 왔다. 그러나 이렇게 다양한 접근 방식이 어떠한 결과의 차이를 초래하는지를 비교하는 연구는 수행된 사례가 적은 편이다. 따라서 본 연구에서는 진부 지역을 대상으로 빈도비를 활용하여 소속 함수를 산정하는 기법과 코사인 진폭법을 활용하여 소속 함수를 산정하는 기법을 비교하여 보았다. 또한 다양한 퍼지 연산 기법을 활용하여 산사태 취약성을 산정하고 이들 결과를 비교해 보았으며 ROC 그래프 기법을 활용하여 결과의 정확도를 산정하고 분석 기법의 적절성을 분석하였다.
산사태연구는 산사태를 발생시키는 여러 인자들의 상호관계를 규명하는 방법, 확률론적으로 산사태 발생가능성을 예측하는 방법 사태물질의 이동경로와 확산범위를 산정함으로써 산사태 위험성을 평가하는 방법 등으로 구분할 수 있다. 우리나라에서 발생된 대부분의 산사태는 여름철의 집중호우에 기인되는 것으로 기반암 상부의 토층에서 발생되며, 강우조건, 지형조건과 지질 및 토질특성 등에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 산사태 조사부터 위험성평가에 이르기까지의 산사태연구는 다양한 산사태를 체계적으로 조사하고 해석함으로써 공학적 관점에서 여러 특징들을 관찰하고 그 특성들을 총괄적으로 해석하여야만 한다. 이 연구에서는 경상남도 마천지역을 대상으로 산사태 현장조사를 수행하였다. 조사결과를 토대로 자연사면 산사태에 대한 최적의 표준모델로 활용할 수 있는 산사태 조사 및 해석 기법을 제안하고자 한다.
GSIS(Geo-Spatial Information System)는 재해 위험지역 결정에 필요한 재해 위험지역 해석에 매우 유용하므로 지도나 항공사진상에서 자료를 디지타이징 혹은 스캐닝을 통하여 지형자료를 입력하고 조사된 재해인자에 대하여 분석할 경우 광범위한 지역에 대해서 위험지역을 예측할 수 있다. 본 연구에서는 부산시 동래구 일원을 대상으로 기존의 지도, 항공사진, 인공위성영상, 토양도를 GSIS기법과 RS기법을 이용하여 산사태 발생 가능성을 레스터방식으로 분석하였다. 산사태 발생의 원인분석, 원인규명 및 산사태의 인자확인을 하였으며, 레스터자료는 사분트리구조를 이용하여 생성하고 벡터자료는 위상벡터 모델을 사용하여 두 모델의 자료를 중첩처리하여, 결과를 사분트리구조로 얻었다. 그 결과 정확한 중첩결과를 얻을 수 있었고, 통합 데이타베이스를 구축하여 필요한 정보를 획득할 수 있었으며, 위험지역을 항공사진상에 표현하여 산사태 위험지도를 작성하였다.
본 논문에서는 로지스틱 회귀분석 기법을 이용하여 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 예측모델의 성능은 모델의 적합도 검증을 통해 사용된 데이터가 모델에 얼마나 잘 반영되어 구축되었는지에 대한 적합도 평가뿐만 아니라 예측성능에 대한 평가가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 모델에 대한 객관적인 결과를 얻기 위해 이와 같은 두 가지 측면에 대하여 예측성능 평가를 적용하였다. 연구지역은 2006년도 집중 호우로 많은 산사태가 발생한 강원도 인제 일대를 대상으로 하였다. 산사태 관련인자들은 지형도, 토양도, 임상도로부터 추출하였다. 예측모델에 대한 평가는 누적이득차트 곡선의 하부영역을 계산하였다. 예측모델의 적합도 평가에서는 87.9% 교차검증을 통한 예측정확도 평가 결과 84.8%로 두 평가 결과간의 큰 차이를 보이지 않으며 좋은 성능의 결과를 산출하였다. 이는 산사태와 관련성이 높은 유발인자와 예측모델 성능에서 기인된 결과로 해석 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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