• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.314-317
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• 2004

The aim of this study was to evaluate the susceptibility from landslides in the Lai Chau region of Vietnam, using Geographic Information System (GIS) and remote sensing data, focusing on the relationship between tectonic fractures and landslides. Landslide locations were identified from an interpretation of aerial photographs and field surveys. Topographic and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS data and image processing techniques, and a scheme of the tectonic fracturing of the crust in the Lai Chau region was established. In this scheme, Lai Chau was identified as a region with low crustal fractures, with the grade of tectonic fracture having a close relationship with landslide occurrence. The factors found to influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature, distance from drainage, lithology, distance from a tectonic fracture and land cover. Landslide prone areas were analyzed and mapped using the landslide occurrence factors employing the probability-likelihood ratio method. The results of the analysis were verified using landslide location data, and these showed a satisfactory agreement between the hazard map and existing landslide location data.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.65-70
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• 2003

The weight-of-evidence model one of the Bayesian probability model was applied to the task of evaluating landslide susceptibility using GIS. Using the location of the landslides and spatial database such as topography, soil, forest, geology, land use and lineament, the weight-of-evidence model was applied to calculate each factor's rating at Boun area in Korea where suffered substantial landslide damage fellowing heavy rain in 1998, The factors are slope, aspect and curvature from the topographic database, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, and topographic type from the soil database, forest type, timber diameter, timber age and forest density from the forest map, lithology from the geological database, land use from Landsat TM satellite image and lineament from IRS satellite image. Tests of conditional independence were performed for the selection of the factors, allowing the 43 combinations of factors to be analyzed. For the analysis, the contrast value, W$\^$＋/and W$\^$-/, as each factor's rating, were overlaid to map laudslide susceptibility. The results of the analysis were validated using the observed landslide locations, and among the combinations, the combination of slope, curvature, topographic, timber diameter, geology and lineament show the best results. The results can be used for hazard prevention and planning land use and construction

• 지질공학
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• 제4권1호
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• pp.43-55
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• 1994

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권3호
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• pp.233-246
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• 2003

This paper presents a methodology to account for the partial or gradual changes of environmental phenomena in categorical map information for the fusion/integration of multiple spatial data. The fuzzy set based spatial data fusion scheme is applied in order to account for the fuzziness of boundaries in categorical information showing the partial or gradual environmental impacts. The fuzziness or uncertainty of boundary is represented as two kinds of fuzzy membership functions based on fuzzy object concept and the effects of them are quantitatively evaluated with the help of a cross validation procedure. A case study for landslide hazard assessment demonstrates the better performance of this scheme as compared to traditional crisp boundary representation.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.19-27
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• 2017

본 연구의 목적은 인제읍을 대상으로 빈도비와 로지스틱 회귀분석 모델을 통합한 앙상블 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하고, 예측 정확도를 비교하는 것이다. 산사태 위치는 산사태 발생 전 후에 촬영된 항공사진을 이용하여 추출되었다. 추출된 총 422개의 산사태는 산사태 취약성 분석을 위해 훈련용 (70%)과 검증용 (30%) 자료로 랜덤하게 분류되었다. 산사태 관련인자는 고도, 경사도, 경사향, 배수로부터의 거리, 토양수분지수, 하천강도지수, 토질, 유효토심, 영급, 경급, 밀도, 임상 등 총 12개의 인자를 이용하였다. 산사태 및 산사태 관련인자는 공간데이터베이스로 구축된 뒤 빈도비와 앙상블 모델을 이용하여 산사태와 산사태 관련 인자 간 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 각 모델별 산사태 취약성 지도를 작성하였고, relative operating characteristics(ROC) 곡선을 이용하여 예측 정확도를 검증 및 비교하였다. 분석 결과, 앙상블 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도는 75.2%의 예측 정확도를 보였고, 이 결과는 빈도비 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도와 비교하여 예측 정확도가 약 2% 향상된 것으로 나타났다. 본 연구에서 작성된 산사태 취약성 지도는 향후 효과적인 토지이용 계획을 수립하고, 재난재해로 인한 피해를 경감시키는데 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제34권4호
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• pp.385-394
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• 2001

우리나라는 매년 여름철 집중호우로 인한 산사태로 인한 인명 및 재산 피해가 계속 반복적으로 발생하고 있다. 이러한 현상은 반복적으로 발생하고 있고, 집중호우도 기상이변이 아닌 반복적으로 발생하고 있어, 이에 대한 대책마련이 시급한 현실이다. 그리고 연구지역인 울산광역시는 대규모 석유화학단지를 비롯하여 자동차 공장, 조선소 등 대규모 시설물들이 집중되어 있는 지역으로, 따라서 광역적인 산사태 평가 기법을 적용하였다. 산사태 평가를 위해 연구지역의 지형, 지질, 토양, 임상, 토지이용, 기상, 인구, 시설물 등 각종 DB를 수집 및 구축하였으며, 이를 이용하여 취약성, 가능성, 위험성 순으로 산사태 분석을 실시하였다. 취약성은 강우, 지진 등 산사태를 직접적으로 유발시키는 요인이 발생하였을 때 그 지역이 얼마나 산사태 발생에 취약한가를 나타내는 것으로, 지형 DB에서는 경사, 경사방향, 지형곡률 등을, 토양 DB에서는 종류, 모재, 배수, 유효토심 등을, 임상 DB에서는 종류, 경급, 영급, 밀도 등을 그리고 토지이용 등을 중첩하여 분석하였다. 그리고 가능성은 산사태 유발요인을 가정한 후 산사태가 일어날 가능성을 나타내며, 취약성 분석 결과에 확률강우량도를 중첩하여 분석하였다. 위험성은 산사태 발생시 인명 및 시설물의 피해 가능성을 나타내며, 가능성 분석 결과에 피해요소인 인구, 시설물 등을 중첩하여 분석하였다. 이러한 연구결과는 산사태 피해 예방을 위한 도시계획 및 토지이용 계획의 기초자료로서 사용될 수 있다.

• 지질공학
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• 제22권3호
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• pp.353-363
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• 2012

울릉도는 강도가 약한 화산암과 강도는 높으나 수직절리가 잘 발달하는 조면암질암으로 구성되어 있으며, 이러한 지질학적 특성으로 인해 낙석이 빈번하게 발생하고 있어 일주도로의 이용에 큰 위험요소로 작용하고 있다. 본 연구에서는 낙석 재해위험도가 높은 울릉도 북동부의 약 3 km 구간을 대상으로 3종류의 낙석재해 위험도 평가법을 이용하여 낙석재해 위험도 평가를 수행하고 재해도를 작성하였다. 사용된 평가표는 일본 도로방재 총점검에서 적용된 낙석위험도 조사표, 일본 고속도로조사회의 낙석위험도 평가표, 그리고 미국연방도로국의 RHRS (Rockfall Hazard Rating System)이다. 도로사면의 지형 지질학적 조건을 고려하여 27개 구간을 설정하여 평가한 결과, 20개 사면(약 74%)에서 낙석재해 위험도가 높음과 보통으로 평가되었다. 이러한 조사결과를 바탕으로 낙석재해 위험도를 작성하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2010년도 추계 학술발표회
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• pp.782-789
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• 2010

Landslides cause enormous economic losses and casualties. Korea has mountainous regions and heavy slopes in most parts of the land and has consistently built new roads and large-scale housing complexes according to its industrial and urban growth. As a result, the damage from landslides becomes greater every year. In this study, performed a GIS-based landslide hazard analysis by SINMAP(Stability Index MAPping) model in Gyeonggi Icheon area coupling with geomorphological and geological data. SINMAP model has its theoretical basis in the infinite plane slope stability model with wetness obtained from a topographically based steady state model of hydrology. To Gyeonggi Icheon area landslides hazards evaluated, these SINMAP model were analysed results while simultaneously referring to the stability index map, where lines distinguish the zones categorized into the different stability classes and a table giving summary statistics.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권1호
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• pp.67-81
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• 2020

The rapid climatic changes being caused by global warming are resulting in abnormal weather conditions worldwide, which in some regions have increased the frequency of landslides. This study was aimed to analyze and compare the landslide susceptibility using the Frequency Ratio (FR), Statistical Index, Weight of Evidence, Certainty Factor, and Index of Entropy (IoE) at Woomyeon Mountain in South Korea. Through the construction of a landslide inventory map, 164 landslide locations in total were found, of which 50 (30%) were reserved to validate the model after 114 (70%) had been chosen at random for model training. The sixteen landslide conditioning factors related to topography, hydrology, pedology, and forestry factors were considered. The results were evaluated and compared using relative operating characteristic curve and the statistical indexes. From the analysis, it was shown that the FR and IoE models were better than the other models. The FR model, with a prediction rate of 0.805, performed slightly better than the IoE model with a prediction rate of 0.798. These models had the same sensitivity values of 0.940. The IoE model gave a specific value of 0.329 and an accuracy value of 0.710, which outperforms the FR model which gave 0.276 and 0.680, respectively, to predict the spatial landslide in the study area. The generated landslide susceptibility maps can be useful for disaster and land use planning.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.179-193
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• 2019

Landslides are one of the most damaging geological hazards worldwide, threating both humans and property. Hence, there have been many efforts to prevent landslides and mitigate the damage that they cause. Among such efforts, there have been many studies on mapping landslide susceptibility. Geographic information system (GIS)-based techniques have been developed and applied widely, and are now the main tools used to map landslide susceptibility. We reviewed the status of landslide susceptibility mapping using GIS by number of papers, year, study area, number of landslides, cause, and models applied, based on 776 articles over the last 20 years (1999-2018). The number of studies published annually increased rapidly over time. The total study area spanned 65 countries, and 47.7% of study areas were in China, India, South Korea, and Iran, where more than 500 landslides, 27.3% of all landslides, have occurred. Slope (97.6% of total articles) and geology (82.7% of total articles) were most often implicated as causes, and logistic regression (26.9% of total articles) and frequency ratio (24.7% of total article) models were the most widely used models. We analyzed trends in the causes of and models used to simulate landslides. The main causes were similar each year, but machine learning models have increased in popularity over time. In the future, more study areas should be investigated to improve the generalizability and accuracy of the results. Furthermore, more causes, especially those related to topography and soil, should be considered and more machine learning models should be applied. Finally, landslide hazard and risk maps should be studied in addition to landslide susceptibility maps.