• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.599-606
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• 2015

지진이 발생할 경우 산사태로 인한 피해는 지진으로 인한 전체 피해 중 상당 부분을 차지하고 있으며, 지진시 산사태는 인명 및 구조물에 직접적인 피해를 유발할 뿐만 아니라, 도로, 산업 기간망 등의 기능을 상실하게 하여 사회 시스템을 마비시킨다. 따라서, 지진에 대한 사면의 재해 위험을 평가하여 대비책을 수립하는 것은 매우 중요한 일이며, 이를 위해서는 국내 여건에 알맞은 재해위험 평가 방법을 정립하는 것이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만, 현재 국내에서 진행하고 있는 사면의 재해위험 평가는 많은 지반 정보를 추정하거나 가정하여 사용하고 있어 불확실성을 내포하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 GIS 기법을 이용하여 등가정적안전율 및 변위에 대한 지진시 산사태 위험도 작성시 결과에 가장 큰 영향을 주는 포화도와 점착력 등 지반 정보의 변화에 따라 산사태 위험도에 미치는 영향을 검토하였다. 본 연구에 따르면, 포화도가 증가하고 점착력이 감소할수록 등가정적안전율 및 변위에 관한 위험지역이 증가하는 것을 확인하였으며, 정확한 산사태 위험도 작성을 위해서는 연구대상지역 전체를 대표할 수 있는 정확한 지반 조사 자료의 확보가 선행적으로 수행되어져야 될 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2001년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.509-516
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• 2001

As the first step for the application of seismic landslide hazard maps to domestic cases, two types of hazard maps on Ul-joo from pseudostatic analysis and Newmark sliding block analysis are constructed and comllared. Arcview, the GIS program and the 1:5,000 digital maps of the test-site are used for the construction of hazard maps and tile parameters for the analyses are determined by seismic survey and laboratory tests. The results from the pseudostatic analysis have more conservative values of lower critical slope angles, although the results from the two different analyses have similar tendencies. In detail, with increasing the peak ground acceleration, the difference between the two analyses in the critical slope angle increases, while the difference decreases with increasing the maximum soil depth.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.17-24
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• 2015

본 연구에서는 춘천지역을 대상으로 집중호우에 의해 발생된 산사태 및 토석류에 대한 분석을 위해 고해상도 디지털항공사진영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 생성된 고품질 3차원 공간정보를 활용하였다. 또한 산사태 발생 지역에 대한 기존 산사태 위험등급도와 산사태 관련인자의 연관성을 분석하였으며 집중호우에 의해 토석류를 동반한 산사태 피해가 많이 발생된 지역을 대상으로 토석류의 분석결과를 검토하였다. 이 결과를 이용하여 기존의 산사태 위험지도를 효과적으로 갱신하고 산사태 위험지역에 대한 관리에 고품질 공간정보를 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.861-867
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• 2006

본 연구에서는 안성시($520km^2$)를 대상으로 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하여, GIS와 RS 자료를 활용한 산사태 위험지를 분석하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석되었다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출할 수 있는 방법론을 본 연구에서 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2 등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.259-262
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• 2007

In our country it develop damage reduction and prediction technology for prevention the danger of the rockfall and landslide which is repeated yearly. And it constructs integrated and efficient the misfortune management system it will be able to manage. So we will accomplish aims that is the rockfall and landslide damage occurrence reduction.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.23-33
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• 2012

최근 들어 집중호우 및 태풍과 국지성 집중호우로 인한 산사태 피해가 자주 보고되고 있다. 국내 지형특성상 산지 인근에서 도시가 발달되고 도로 철도 등의 기간시설물이 건설된 경우가 많기 때문에 산사태로 인한 인명 및 재산피해는 매우 심각하다. 이러한 피해를 효과적으로 방지하기 위해서는 건설계획 단계부터 산사태 위험이 높은 지역을 파악하고 적절한 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 산사태 발생에 영향을 미칠 수 있는 지형학적 특성, 토질의 특성, 강우 정보, 나무의 종류 정보 등의 자료를 재해대장 분석, 항공사진 분석, 현장조사를 실시하여 구축한 423 지점의 산사태 데이터에 대한 통계학적 분석을 수행하여 산사태 위험도 예측식을 제안하였다. 제안된 예측식으로 예측된 결과와 실제 산사태 발생여부를 비교해 본 결과 약 92%의 분류 정확도를 보였다. 예측식에 필요한 입력치들은 단 시간 내에 저비용으로 획득할 수 있도록 구성하였다. 또한 예측결과의 경우 재해지도 형식으로 표현하기 용이하기 때문에 제안된 산사태 위험도 예측식은 광범위한 지역의 산사태 발생 위험도를 산정하는데 효과적으로 활용될 수 있다고 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.694-709
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• 2021

연구목적: 지진에 의한 산사태 위험도 평가를 통하여 지진발생 전에는 산사태 예방사업, 지진발생 후에는 피해지 예측 및 복구 우선순위 선정으로 지진유발 산사태 피해저감을 효율적·선제적으로 하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 연구방법: 국외 선행연구를 분석하여 평가 방법론 검토와 평가 인자를 도출하고 국내 산사태 위험지도 활용성을 검토하였다. 또한 지진동 감쇠식을 이용하여 포항지역의 단층대 및 진앙지 기준으로 지진에 의한 산사태 위험지도를 시범 구축하였다. 연구결과: 지진에 의한 산사태 위험도 평가 연구는 중국이 전체의 44%, 이탈리아 16%, 미국 15%, 일본 10%, 대만 8% 순으로 나타났다. 평가 방법론으로 통계적 모형이 59%로 가장 많았고, 물리적 모형이 23%로 나타났다. 통계적 모형에 많이 사용된 인자는 고도, 단층대와의 거리, 경사도, 사면방향, 모암, 지형곡률로 나타났다. 현재 국내의 산사태 위험지도는 지형·지질·임상이 반영되는데 이를 활용한 지진에 의한 산사태 위험도 평가는 합리적인 것으로 나타났다. 포항지역에 단층대 및 진앙지 기준으로 산사태 위험도를 평가한 결과 기존의 낮은 등급이 높은 등급으로 변화하는 등 지진의 영향이 고려되었다. 결론: 광역 단위의 지진유발 산사태 위험도 평가를 위해서는 산사태 위험지도를 활용하는 것이 효율적이다. 단층대 기준의 위험지도는 지진에 의한 산사태 피해방지를 위한 예방사방사업 대상지 선정에 활용하고, 진앙지 기준의 위험지도는 지진이 발생한 이후 산사태 피해 현황을 조사하거나 피해지 복구 등 피해방지 대책 우선순위 선정의 효율적 사후관리에 활용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권1호
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• pp.45-74
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• 2018

Landslide is a natural hazard that threats lives and properties in many areas around the world. Landslides are difficult to recognize, particularly in rainforest regions. Thus, an accurate, detailed, and updated inventory map is required for landslide susceptibility, hazard, and risk analyses. The inconsistency in the results obtained using different features selection techniques in the literature has highlighted the importance of evaluating these techniques. Thus, in this study, six techniques of features selection were evaluated. Very-high-resolution LiDAR point clouds and orthophotos were acquired simultaneously in a rainforest area of Cameron Highlands, Malaysia by airborne laser scanning (LiDAR). A fuzzy-based segmentation parameter (FbSP optimizer) was used to optimize the segmentation parameters. Training samples were evaluated using a stratified random sampling method and set to 70% training samples. Two machine-learning algorithms, namely, Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF), were used to evaluate the performance of each features selection algorithm. The overall accuracies of the SVM and RF models revealed that three of the six algorithms exhibited higher ranks in landslide detection. Results indicated that the classification accuracies of the RF classifier were higher than the SVM classifier using either all features or only the optimal features. The proposed techniques performed well in detecting the landslides in a rainforest area of Malaysia, and these techniques can be easily extended to similar regions.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.15-22
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• 2019

본 연구에서는 현장조사, 실내시험 및 문헌자료를 기초로 지진 시 산사태 발생 위험지 예측 모델인 Newmark displacement model을 이용하여 위험지를 예측하였다. Newmark displacement model은 주로 지진의 정보와 해당 지역의 사면의 정보를 통해 산정되며, 사면의 안전율은 산지 토사재해 예측 프로그램인 LSMAP의 결과를 활용하였다. 연구대상 지역으로 과거 산사태가 발생한 부산의 백양산 일대를 선정하였다. 산사태 발생 해석 결과 Newmark displacement model을 활용한 지진 시 산사태 위험지 예측이 지진 계수가 미적용된 LSMAP의 산사태 위험지 예측보다 약 1.15배 넓은 지역을 위험지역으로 예측하는 것으로 나타났다.