산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.
토양정보는 식량생산, 지속적인 토지이용 계획, 종다양성 평가에 사용되는 기본적인 자료이다. 우리나라 토양조사의 역사, 다양한 축척의 토양도 구축과 토양검정, 토양도와 토양검정 자료의 특성, 농업환경변동 모니터링을 통한 일반농경지 및 취약농경지 토양, 토양정보의 전산화에 따른 토양데이터베이스와 토양정보시스템 소개, 구축된 토양정보의 활용과 향후 방향에 대해 논하였다. 40여년 동안 수행되었던 국책 토양조사사업 결과 두 종류의 토양 데이터베이스가 구축되었는데, 다양한 축척의 토양도(1:250,000, 1:50,000, 1:25,000, 1:5,000)를 GIS DB로 전산화한 수치토양도 DB와 필지 단위로 조사된 화학성 위주의 토양분석 성적을 구축한 토양비옥도 DB이다. 흙토람(http://soil.rda.go.kr)에 서 제공하는 토양전자지도는 총 111종으로 토성, 경사, 지형, 모재, 배수등급, 자갈함량, 유효토심 등 토양 GIS 주제도 50종, 사과, 배, 마늘, 수박 등 작물 재배적지 61종이고, 82종의 토양통계 정보를 제공하고 있다. 최근 에는 친환경농업육성법 시행령에 따른 경작형태 및 오염원별 농경지 토양의 이화학성 및 농업용수 수질 조사 자료를 GIS DB로 구축하여 공간적인 분포와 시계열적인 변화를 분석하는 자료로 활용하고 있다. 농업환경변동 정보는 농업환경자원 인벤토리를 기반으로 일반농경지의 화학성과 농업용수의 수질, 토양 미생물 등의 공간적인 분포와 시간적인 변화 정보를 전문가 그룹에 제공하고 있다. 앞으로는 자연자원의 분포와 변동 정보를 바탕으로 보다 일반적이고 알기 쉽게 가공하여 일반인들에게 농업환경과 자연자원 보전의 중요성을 이해시키는 정보로 제공할 예정이다. 기존의 토양정보와 농업환경정보를 통합하여 컨텐츠를 보다 내실있게 하고 정보 수요자별로 손쉽게 목적에 맞는 접근을 할 수 있는 시스템을 만들어 사용자의 편의성을 강화시키는 방향으로 이끌어 가고자 한다.
본 연구는 북한산 국립공원을 대상으로 산사태 발생인자들에 대한 공간정보를 구축하였으며, 중첩분석 및 합산평가 매트릭스분석을 이용한산사태 취약성 지도 및 생태적 위험 지표 작성을 통해 향후산사태 재해 예방을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 산사태 평가 인자로는 사면경사, 사면방향, 경사길이, 토양배수, 식생활력도(NDVI), 토지이용도가 선택되었으며, 공간데이터베이스는 $30m\times30m$ 해상도로 구축되었다. 분석결과, 우이동 및 도봉계곡 일대의 산사태 취약성이 높은 것으로 분석되었으며, 생태적 위험도는 도봉계곡, 용어천계곡 및 정릉계곡, 평창계곡 등이 높은 것으로 분석되어 향후 이들 지역의 관리계획 수립 시 산사태 위험에 대한 영향도 고려되어져야 할 것으로 판단된다.
농업은 다른 산업과 달리 원천적으로 기후 조건과 변화에 크게 좌우되는 분야로, 기후변화로 인한 영향에 가장 민감한 분야라고 할 수 있다. 안정적이고 지속적인 작물 생산을 위해서는 기후변화가 농업수자원에 미치는 영향에 대하여 정확히 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 특히 기온 상승, 강수량 및 강우강도 변화, 증발산량 및 일조시간 변화 등의 기후변화는 우리나라의 가뭄 발생의 양상에도 변화를 야기하게 될 것이다. 따라서 현 상황을 바탕으로 미래에 발생할 가뭄에 대하여 예측하고, 그 취약성을 줄이기 위한 합리적인 계획이 필요하다. 즉 기후변화에 대처하기 위해서는 향후 발생할 수 있는 가뭄의 특성을 파악하여 미래 수자원 관리에 활용하기 위한 가뭄특성 분석이 필요하다. 가뭄은 기상학적 가뭄, 기후학적 가뭄, 농업적 가뭄, 대기학적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄 등으로 구분할 수 있는데, 일반적으로 강우량 등의 기상조건을 분석하는 방법에서부터 저수량과 유역 유출량, 그리고 토양수분 등의 수문학적 조건들로 가뭄을 분석하는 방법들까지 매우 다양하다. 가뭄의 정량화는 가뭄을 표현하는 대상의 특성에 따라 평가방법이 달라질 수 있다. 가뭄의 경향이나 그 정도를 파악하기 위해서는 하나의 가뭄 지수가 아닌 다양한 항목을 바탕으로 평가가 이루어져 한다. 현재 기후변화와 관련한 가뭄 연구에 있어서 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index) 중심으로 많은 연구 이루어졌을 뿐, 농업적 가뭄지수를 바탕으로 한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라의 농업가뭄 특성을 분석하기 위하여 토양수분지수 (Soil Moisture Index)를 이용하여 중권역별 가뭄 평가하고 그 변화를 분석하였다. 본 연구를 위하여 이를 위하여 CGCM3.1 (Coupled Global Climate Model Ver. 3.1) 및 LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 이용하여 2011년부터 2100년까지의 A1B, A2 및 B1 시나리오별로 기상자료를 생성하고, 이를 바탕으로 SMI 지수를 산정하여 유역별 가뭄 발생 빈도 및 심도를 시나리오별로 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 기후변화로 인한 농업가뭄 발생의 양상 및 특성을 파악하고 전망함으로써, 추후 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 대응 전략 및 농업수자원 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.
본 연구에서는 도시개발 시 저영향개발(Low Impact Development, LID) 기법을 적용하였을 때, 토양 지하수 환경과 생태경관에 미치는 영향을 총체적으로 평가하는 방법의 framework 구축을 목적으로 문헌조사 연구를 수행하였다. 그 결과 토양 지하수 환경생태 건강성은 (i) 수리지질학적 지하수 오염 취약성, (ii) 생화학적 오염도와 (iii) 토양의 오염 정화능력의 여러 요소들에 의해서 측정되어 종합 및 평가되는 것이라는 개념을 설정하였고, 이들 각각의 요소에 미치는 영향 평가를 위한 측정 항목 선정과 각 요소의 측정치를 종합화해서 등급화 및 지표화하는 방법을 제시하였다. 또한 토양 지하수 환경 건강성과 기존의 환경 영향 평가에서 고려하는 생태 및 경관 요소를 GIS(Geographic Information System)와 AHP(Analytic Hierachy Process) 기반을 활용 및 접목하여 토양 지하수뿐만 아니라 생태 경관 등 LID의 자연환경에 미치는 영향을 총체적으로 평가하는 측정 항목 및 지표 산정과 그에 따른 활용 방법을 제시하였다. LID 기술의 계획 및 설계 단계에서 활용할 수 있는 최적화를 위해서 LCIA(Life Cycle Impact Assessment) 방법상의 framework로 활용하는 것을 본 연구에서는 제안하였다.
유기물함량이 다른 감귤원 토양을 대상으로 GUS, RF 및 AF 값을 비교하여 감귤원에서 많이 사용되고 있는 농약 종류별 지하수 오염 잠재성을 평가하였다. GUS에 의하면 metribuzin과 metolachlor는 조사된 모든 토양통에서 용탈 가능성이 큰 것으로 평가되었으며, alachlor와 linuron도 대부분 토양에서 용탈가능성이 높은 것으로 평가되었으며 linuron의 경우에는 특히 비화산회토양에서 용탈의 가능성이 매우 높은 것으로 나타났다. Diuron과 diniconazole은 대부분 토양에서 용탈 가능성이 없는 것으로 평가되었고, chlorothalonil과 chlorpyrifos는 유기물 함량에 관계없이 용탈 가능성이 없는 것으로 평가되었다. RF에 의한 평가에서는 diniconazole, chlorothalonil, chlorpyrifos는 모든 토양에서, linuron과 diuron은 일부 비화산회토를 제외한 모든 토양에서 이동성이 매우 낮은 것으로 분류되었으며, metolachlor와 alachlor는 대부분의 토양에서 이동성이 보통인 것으로, metribuzin은 유기탄소함량이 낮은 토양에서 오염 잠재성이 있는 것으로 평가되었다. AF에 의하면 diniconazole, chlorothalonil, chloipyrifos는 화산회토, 비화산회토에 관계없이 지하수 오염 잠재성이 없는 것으로 평가되었으며, 반면 metribuzin은 화산회토, 비화산회토에 관계없이 오염 잠재성이 있는 것으로 평가되었다. Metolachlor는 비화산회토에서 지하수 오염 잠재성이 있는 것으로 평가되었고, alachlor, linuron 및 diuron은 유기물 함량이 낮은 일부 비화산회토에서만 지하수 오염 잠재성이 우려되는 것으로 나타났다. 농약의 용탈잠재성은 용해도, 흡착성, 잔류성 등의 약제 자체의 특성과 함께 유기물 함량, 투수성 등 토양의 물리화학적 특성에 따라서 결정된다. 본 연구의 결과를 보면 이러한 일반적인 원칙이 각 농약의 용탈잠재성 지수에 그대로 반영되었는데, 용해도가 높고, 흡착성이 약하며 잔류성이 긴 약제일수록 대부분의 토양에서 용탈잠재성이 큰 것으로 나타났다. 토양의 특성 중에서는 특히 농약의 흡착에 직접 영향을 미치는 유기물 함량이 용탈잠재성 지수를 결정하는 중요한 요인으로 볼 수 있는데, 본 연구의 결과에서도 일반적으로 유기물 함량이 높은 화산회 토양에서는 농약의 용탈잠재성이 비화산회토양에 비교하여 낮은 것으로 나타났으며, 용해도가 높고 흡착성이 매우 낮은 약제인 metribuzin의 경우에도 투수성이 상대적으로 높은 화산회 토양에서보다 투수성이 낮은 비화산회토양에서 용탈 가능성이 높게 평가된 것으로 보아 대부분 농약의 용탈잠재성을 결정하는데 있어 토양의 투수성 보다도 유기물 함량이 더욱 중요하게 영향을 미치는 것으로 판단할 수 있다. 따라서 비화산회토를 위주로 한 유기물 함량이 낮은 토양이 분포된 지역의 지하수가 농약의 오염에 취약할 것으로 판단할 수 있으며, 이들 지역에서는 용탈잠재성이 높은 것으로 평가된 약제들의 사용을 최대한 제한함으로써 제주도 피하수의 농약 오염을 방지할 수 있을 것이다. 물론 제주도 감귤원에서는 토양의 유기물 함량과 약제의 흡착성을 우선적으로 고려하여 사용할 농약을 선택해야 할 것으로 보이나, 그 외 약제의 잔류성, 사용량, 사용시기와 함께 기후조건, 토양의 투수성, 토층이 깊이, 지하수 깊이 등의 지역적인 특성들이 농약의 용탈잠재성에 미치는 영향도 더욱 구체적으로 파악되어야 할 것이며 농약의 선택 과정에서도 이러한 특성들이 앞으로 고려되어야 할 것이다.
본 연구에서는 주변 환경에 따른 굴착식 터널의 지진취약도 변화에 대한 분석을 진행하고 대표 지진취약도 모델을 제시하였다. 기 개발된 굴착식 터널의 지진취약도 모델들에 대한 분석을 진행한 후 각 모델들에 가중치를 부여하여 주변 환경에 맞게 새로 가중조합한 모델을 개발하였다. 주변 환경은 굴착식 터널 주변의 지반조건과 매설 깊이를 고려하였다. 지진취약도 곡선의 피해 발생 확률은 최대지반가속도(PGA)를 매개변수로 하여 결정된다. PGA가 0.3 g일 때 매설 깊이가 50 m이하의 조건에서는 경미한 손상을 초과하는 피해 확률이 20%, 매설 깊이가 50 m 이상 100 m 이하의 조건에서는 피해 확률이 10%, 매설 깊이 100 m 이상의 조건에서는 피해 확률이 3% 이하로 매설 깊이에 따라 피해 확률이 점차 낮아지는 것을 확인하였다. 또한 주변 지반이 토양으로 되어있을 때보다 암반으로 되어있을 때 동일한 지표의 PGA에 대해 같은 매설 깊이에서 피해 확률이 크게 나타나며, 매설 깊이가 깊어질수록 피해 확률이 작아진다. 이 연구는 향후 터널의 종합적 지진취약도 함수 개발에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
자연사면의 붕괴를 예측하기 위한 위험지도는 지형학적, 수문학적 및 지질학적 요소의 조합으로 구성된다. 지형적인 요소는 수치고도모형(DEM)으로부터 추출하여 작성된 방위도, 경사도, 곡률, 지형지수를 포함하며, 풍화대의 심도를 반영하고 있다. 수문학적 요소는 토양배수(soil drainage), 습윤지수가 불안정성을 판단하는 주요 요소이다. 그러나 대부분의 도시 지역은 평야(저지대)에 위치하므로 지형요소와 수문요소만으로 위험지도를 작성하기는 어려운 것으로 판단된다. 본 연구에서는 도심지와 같은 평탄한 저경사 지역의 붕괴 위험을 판단하기 위하여 고수계, 토양심도(풍화토심도)와 지하수 수위 데이터 등과 같은 다양한 자료를 수집하여 해석 요소로 사용하였으며, 위험지도의 신뢰성을 판단하기 위하여 강남구와 여의도 지역에서 과거 발생한 재해 기록과 비교하여 분석을 진행하였다. 기존에 작성된 재난안전연구원의 재해위험도는 지형적인 요소만이 반영되었으므로 도심지는 대체로 안정된 지역으로 분류되고 있고, 과거 붕괴 이력이 반영되지 않았다. 본 연구에서 제시된 붕괴위험도는 풍화대 심도, 토양 배수조건, 지하수 조건, 고수계 등을 입력자료로 추가하였다. 그 결과 실제 붕괴가 발생한 지점에서 취약성이 증가하는 결과를 보였다. 실제 붕괴이력과 지반침하지도의 결과를 비교 분석한 결과 기존 방식에 의한 붕괴위험 지도에서는 3등급은 12%, 4등급은 88%로 분석되었으나, 도심지 특성을 고려한 지반침하지도에서는 2등급 2%, 3등급 29%, 4등급 66%, 5등급 2%으로 재해취약성의 변화가 잘 나타났으며, 실제 붕괴가 발생한 지점에서 위험도가 증가하였고 상당한 유의성을 나타내었다.
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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