화산위험지도 작성은 1960년대 과학 탐구의 초점이 되었다. Dwight Crandell과 Don Mullineau는 '과거는 미래의 열쇠이다'라는 관점으로 재해위험 매핑에 대한 지질학적 접근 방법을 개척했다. 세인트 헬렌즈산의 위험도 평가와 가까운 미래의 분출 예측에 대한 1978년 발간물, 그리고 1980년 대규모 분화로 화산위험 평가의 유용성이 입증되었고 화산 과학의 이 영역에서 거대한 성장이 시작되었다. 1980년대의 위험한 지역을 식별하기 위해 위험지역 이해 프로세스의 수치 모델을 개발하고 사용하기 시작했으며, 1990년대 후반부터 확산되었다. 수치모의 모델 산출물은 화산의 지질학적 지식에 의해 강조될 때 가장 유용하고 정확하다. 화산위험지도는 장기간의 무조건적인 화산 재해 위험을 묘사하는지, 어느 정도의 위험을 가진 모든 지역을 보여주는지, 화산이 불안정 또는 분화 위기 시에 개발되어 현재의 감시, 관찰 및 예보 정보를 고려한 지도로 크게 분류할 수 있다.
The stone-dust is an unavoidable by-product of aggregate production, which is produced about 0.8~1.0 million $m^3$ annually. The stone-dust is currently regarded as a hazard material on environment because it is classified as an industrial waste in the Waste Management Law of Korea. At present, the stone-dust is considered as a environmentally hazardous material, and is classified as an industrial waste according to the Waste Management Law of Korea. In this study, we assessed the heavy-metal contamination of the stone-dust on surrounding environments by various leaching tests. Leaching experiments (such as Korea Standard Leaching Procedure (KSLP), Soil Environment Preservation Act of Korea (SEPAK), Toxicity Characteristic Leaching Procedure (TCLP), and Synthetic Precipitation Leaching Procedure (SPLP)) show that very low heavy metals (As, Cd, Cu, Pb, Zn, Hg) and CN are leached out, or much less than each regulatory thresholds. The resuts of the leaching test with time in acidic solution (initial pH 5 and 3) indicate that pH-buffering minerals are present in the stone-dust. These results suggest that the stone-dust can not potentially affect adverse impact on surrounding environments such as surface water, groundwater and soil etc..
우리나라 전역을 대상으로 공간 분석 기반 지진 위험 지도를 작성하고 지진 취약 지역을 평가하였다. 지진 피해에 영향을 미치는 지질학적 특성을 고려하여 지표를 선정하였으며, 지진 활동 위험과 관련된 확률론적 지진 위험도 및 단층 특성, 지진 피해 위험과 연관된 기반암 심도 정보가 이용되었다. 각 지표는 정규 크리깅, 선 밀도 및 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅과 같은 GIS 및 지구 통계학 기법을 활용하여 공간 정보로 구축되었다. 구축된 세 가지 공간 정보는 연구 목적, 자료의 해상도 및 정확도에 따라 가중치를 할당하여 통합되었다. 지진 활동 위험 지표인 확률론적 지진 위험도와 단층 선 밀도의 경우 데이터의 불확실성이 비교적 크기 때문에 경향성 만을 반영하고자 먼저 가중 합한 후, 지진 피해 위험 지표인 기반암 심도 분포와 통합되었다. 이를 통해 세 가지 공간 자료의 분석에 기반한 지진 위험 지도가 작성되었으며, 우리나라 남동부와 북서부 지역이 지진 위험도가 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과는 지진 재해를 최소화하기 위한 지진 대응 시스템을 구축하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 의사결정나무모형을 적용하여 개발된 급경사지재해 예측프로그램 SHAPP ver 1.0을 이용하여 강원도 횡성군 우천면 하대리 일대 영동고속도로 주변에 대한 급경사지재해 예측을 실시하였다. 이를 위하여 먼저 대상지역의 총 10개소에서 토층시료를 채취하고, 이에 대한 토질시험을 실시하였다. 대상지역에 대한 토질시험결과를 토대로 투수계수와 간극비에 대한 주제도를 작성하고 수치지형도를 이용하여 지형의 경사분석을 실시하였다. 이를 이용하여 급경사지재해 예측을 실시한 결과 총 27,776개의 해석셀 가운데 2,120개의 셀에서 급경사지재해가 발생될 것으로 예측되었다. 이때 해석셀의 크기는 $5m{\times}5m$이므로 급경사지재해 발생예상 면적은 $53,000m^2$으로 나타났다.
한반도에서는 크고 작은 지진이 꾸준히 발생하고 있음을 역사문헌과 계기지진 관측 자료를 통해 알 수 있다. 본 연구에서는 역사지진과 계기지진 자료를 이용해 지리정보시스템(GIS)의 공간분석 결과, 북한의 평양지역이 지진으로부터 가장 위험한 지역으로 결정되었다. 평양은 북한의 수도로서 인구와 구조물의 밀집도가 높아 지진뿐만 아니라 재해로 인해 큰 위험에 처할 수 있다. 502년 평양에서 발생한 규모 6.7의 지진을 토대로 지진동 지도를 작성한 결과, 0.24 g보다 높은 지진동을 느낄 수 있는 지역이 평양지역의 약 51.1%를 차지한다. 또한 통계청 자료에 의하면 북한은 우리나라보다 재해로부터 열악한 환경에 처해 있음을 확인할 수 있었다. 이번 연구결과는 향후 북한을 포함한 우리나라의 포괄적인 지진재해예측 연구에 유용한 정보로 사용될 수 있다.
The aim of this study is to evaluate the hazard of landslides at Penang, Malaysia, using a Geographic Information System (GIS) and remote sensing. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs and from field surveys. Topographical and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS and image processing. The factors chosen that influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature and distance from drainage, all from the topographic database; lithology and distance from lineament, taken from the geologic database; land use from TM satellite images; and the vegetation index value from SPOT satellite images. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by logistic regression model. The results of the analysis were verified using the landslide location data and compared with probabilistic model. The validation results showed that the logistic regression model is better prediction accuracy than probabilistic model.
본 연구에서는 설악산국립공원 천불동 계곡에 위치한 암반사면의 낙석 위험블록을 대상으로 지상 LiDAR를 이용하여 변위 모니터링을 수행하였다. 모니터링 지점은 기존에 낙석이 발생되었거나 낙석발생이 예상되는 귀면암 인근 및 오련폭포 인근 암반사면을 선정하였다. 대상 지점의 암반사면 위험블록에 대한 모니터링은 지상 LiDAR를 이용하여 약 7개월 동안 5차례 촬영을 진행하였다. 지상 LiDAR 촬영 결과 토대로 변위량을 분석한 결과 폐색영역의 보간을 통해 발생한 오차와 식생 활력도의 차이에 의한 오차가 분석결과에 크게 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이와 같은 외부영향을 최소화하기 위해서는 실제 촬영지점을 대상으로 변위량을 탐지하여야 한다. 대상구간 암반사면 위험블록에서 지상 LiDAR 촬영 및 변위량을 분석한 결과 변위량이 매우 작게 발생하였으며, 대부분 오차범위 아래의 변위량을 보이므로 실제 변위가 발생하였다고 판단하기 어렵다. 한편, 지상 LiDAR를 이용하여 암반사면 위험블록 모니터링을 수행하기 위해서는 식생이 없는 구간을 선정하는 것이 중요하며, 식생이 존재하는 구간의 PountCloud 제거 및 Mesh Model 분석은 데이터 신뢰성 확보에 가장 중요한 항목임을 알 수 있다.
GIS를 이용하여 청주지역을 대상으로 다양한 지질공학 분석들이 통일된 종합 시스템내에서 실시되었다.지질재해,특히 산사태의 재해(hazard)발생과 피해(risk) 예상분석, 개발지역에 대한 토공량 자동분석과 절취 난이도분석 모델 개발 등 종합적인 지질공학 분석들이 당연구 그룹에 구현된 환경지질정보시스템내에서 아주 경제적으로 처리되었다. 실제로 지반 처리를 위한 지질공학연구는 많은 실내 실험자료들을 필요로 한다.그러나 GIS는 기본적인 지질공학 자료들로 부터 다양한 GIS지도모형연구를 통하여 복잡한 분석단계들을 점차 단순화 시킴은 물론,우리가 지금까지 생각해온 지질공학 기술들을 변화시키고,자료들은 조직화하는 능력이 있다.본 연구를 통하여 하나의 통일된 시스템하에서 분석된 GIS의 다양한 지질공학 연구들은 이러한 기본 생각들을 실제로 증명하는 계기가 됨은 물론 지질공학분야에 있어서 GIS의 활용도를 높일 것이다.산사태 분석 모델은 당연구그룹에서 1992년에 개발한 기존 모델을 연구 지역의 특성을 고려하여 재구성 시켰으며, 첨단 산업기지 예정지에서의 절취 난이도 분석모델은 실제 토목공사에 직접 활용될 수 있음은 물론 현재 당연구그룹에서 개발 진행중인 지질공학 분석용 GIS전문가 시스템의 일부이다.
본 우리나라는 산지가 많고 하절기에 연 강수량의 약 2/3정도가 집중적으로 발생하기 때문에 매년 산사태에 의한 피해가 발생하고 있다. 재산 및 인명을 보호하기 위해서는 사전에 산사태 발생지를 예측하고 피해를 최소화하기 위한 대책이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 산사태 위험 판정을 평가하기 위해서 수치지형도, 수치임상도, 수치입지도, 수치지질도를 활용하여 산사태 위험지역을 추출하였다. 그리고 국립산림과학원에서 제시한 산사태 위험지 판정표를 기준으로 GIS 기법을 활용해 연구지역의 산사태 위험지를 판정을 1차와 2차에 걸쳐 분석하였으며, 현장조사를 통해 최종 위험지를 판정하였다.
Automatic large scale soil model generation is very critical stage for earthquake hazard simulation of urban areas. Manual model development may cause some data losses and may not be effective when there are too many data from different soil observations in a wide area. Geographic information systems (GIS) for storing and analyzing spatial data help scientists to generate better models automatically. Although the original soil observations were limited to soil profile data, the recent developments in mapping technology, interpolation methods, and remote sensing have provided advanced soil model developments. Together with advanced computational technology, it is possible to handle much larger volumes of data. The scientists may solve difficult problems of describing the spatial variation of soil. In this study, an algorithm is proposed for automatic three dimensional soil and velocity model development of southern part of the European side of Istanbul next to Sea of Marmara based on GIS data. In the proposed algorithm, firstly bedrock surface is generated from integration of geological and geophysical measurements. Then, layer surface contacts are integrated with data gathered in vertical borings, and interpolations are interpreted on sections between the borings automatically. Three dimensional underground geology model is prepared using boring data, geologic cross sections and formation base contours drawn in the light of these data. During the preparation of the model, classification studies are made based on formation models. Then, 3D velocity models are developed by using geophysical measurements such as refraction-microtremor, array microtremor and PS logging. The soil and velocity models are integrated and final soil model is obtained. All stages of this algorithm are carried out automatically in the selected urban area. The system directly reads the GIS soil data in the selected part of urban area and 3D soil model is automatically developed for large scale earthquake hazard simulation studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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