Based on the data obtained from field investigation and soil testing to slope hazards occurrence section and non-occurrence section in crystalline rocks like gneiss, granite, and so on, a prediction model was developed by the use of a decision tree model. The classification standard of the selected prediction model is composed of the slope angle, the coefficient of permeability and the void ratio in the order. The computer program, SHAPP ver. 1.0 for prediction of slope hazards around an important national facilities using GIS technique and the developed model. To prove the developed prediction model and the computer program, the field data surveyed from Jumunjin, Gangneung city were compared with the prediction result in the same site. As the result of comparison, the real occurrence location of slope hazards was similar to the predicted section. Through the continuous study, the accuracy about prediction result of slope hazards will be upgraded and the computer program will be commonly used in practical.
Based on the data obtained from field investigation and soil testing to slope hazards occurrence section and non-occurrence section in gneiss area, a prediction technique was developed by the use of a decision tree model. The slope hazards data of Seoul and Kyonggi Province were 104 sections in gneiss area. The number of data applied in developing prediction model was 61 sections except a vacant value. The statistical analyses using the decision tree model were applied to the entrophy index. As the results of analyses, a slope angle, a degree of saturation and an elevation were selected as the classification standard. The prediction model of decision tree using entrophy index is most likely accurate. The classification standard of the selected prediction model is composed of the slope angle, the degree of saturation and the elevation from the first choice stage. The classification standard values of the slope angle, the degree of saturation and elevation are $17.9^{\circ}$, 52.1% and 320m, respectively.
본 연구에서는 화강암, 편마암 등 결정질암 지역에서의 급경사지재해 발생지역 및 미발생지역에 대한 현장조사자료 및 토질시험자료를 토대로 의사결정나무모형을 이용한 급경사지재해 예측모델을 개발하였다. 선정된 급경사지재해 예측모델의 분리기준은 최상위부터 사면경사, 투수계수 및 간극비로 선정되었다. 그리고 이를 토대로 GIS기법을 이용한 국가 주요시설물 주변 급경사지 재해 예측프로그램 SHAPP ver 1.0을 개발하였다. 개발된 예측모델 및 예측프로그램을 검증하기 위하여 강릉시 주문진읍 일대의 현장조사결과와 대상현장에 대한 예측결과를 비교 검토하였다. 검토결과 실제 급경사지 재해가 발생된 구간과 급경사지재해 예측구간이 유사하게 일치하고 있는 것으로 나타났다. 추후 지속적인 연구를 통하여 급경사지재해 예측 결과에 대한 정확도를 높이고, 이를 실용화하여 범용적으로 사용이 가능하도록 할 예정이다.
본 연구는 비선형모델인 퍼지이론을 이용하여 화성암 지역의 임도성토사면을 대상으로 붕괴가능성 예측모델을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다. 임도 성토사면 붕괴요인의 중요도는 성토사면길이, 성토사면경사, 사면구성물질, 사면방위, 노선위치 등의 순으로 나타났으며, 붕괴위험도는 성토사면길이 8m 이상, 성토사면경사 $40^{\circ}$ 이상, 풍화암 사면, 북동사면 및 능선부 사면에서 크게 나타났다. 임도 성토사면의 붕괴예측 모델은 퍼지적분값 0.5를 기준으로 할 때, 최적화 계수(c)가 0.15, ${\lambda}$값이 3.1165인 경우에 최적 모델로 산출되었으며, 이때의 판별적중률은 86.8%로 모델의 적합성이 매우 높은 것으로 나타났다.
To improve the prediction accuracy of the strong-unloading rock slope performance and obtain the range of variation in the slope displacement, a new displacement time-series prediction model is proposed, called the fuzzy information granulation (FIG)-genetic algorithm (GA)-back propagation neural network (BPNN) model. Initially, a displacement time series is selected as the training samples of the prediction model on the basis of an analysis of the causes of the change in the slope behavior. Then, FIG is executed to partition the series and obtain the characteristic parameters of every partition. Furthermore, the later characteristic parameters are predicted by inputting the earlier characteristic parameters into the GA-BPNN model, where a GA is used to optimize the initial weights and thresholds of the BPNN; in the process, the numbers of input layer nodes, hidden layer nodes, and output layer nodes are determined by a trial method. Finally, the prediction model is evaluated by comparing the measured and predicted values. The model is applied to predict the displacement time series of a strong-unloading rock slope in a hydropower station. The engineering case shows that the FIG-GA-BPNN model can obtain more accurate predicted results and has high engineering application value.
본 연구에서는 기 조사된 편마암 지역에서의 급경사지재해 발생지역 및 미발생지역에 대한 현장조사자료 및 토질시험자료를 토대로 통계적인 분석방법인 의사결정나무모형을 이용하여 급경사지재해 예측기법을 개발하였다. 편마암 지역에서의 조사된 급경사지재해 자료는 서울 및 경기지역에서 1998년 집중호우로 발생된 104개소구간이다. 이 가운데 예측모델 개발에 활용된 자료수는 결측치를 제외한 61개소로서, 급경사지재해 발생구간 34개소와 미발생구간 27개소이다. 의사결정나무모형을 이용한 통계적인 분석은 카이제곱 통계량, 지니 지수 및 엔트로피 지수를 적용하여 실시하였다. 분석결과 사면경사, 포화도 및 사면고도가 분리기준으로 선택되었으며, 엔트로피 지수를 이용한 의사결정나무모형 예측모델이 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다. 선정된 급경사지재해 예측모델의 분리기준은 최상위부터 사면경사, 포화도 및 사면고도의 순서로 선택되었으며, 각각의 분리기준치는 사면경사의 경우 $17.9^{\circ}$, 포화도의 경우 52.1%, 사면고도의 경우 320m로 결정되었다.
The objective of this thesis is to develop a prediction system of potential landslide sites to apply to the prevention of landslide disaster which occurred during the heavy rainfall in the rainy season. The system was developed by combining a modified slope stability analysis model and a hydrological model. The modified slope stability analysis model, which was improved from 1-D infinite slope stability analysis model, has been taken into consideration of the flexion of the hill slopes. To evaluate its applicability to the prediction of landslides, the data of actual landslides were plotted on the predicted areas on the GIS map. The matching rate of this model to the actual data was 92.4%. And the relations between wetness index and landform factors and potential landslide were analyzed.
사면재해는 강우기에 반복적으로 발생하는 지질재해의 하나로 우리나라의 경우 연평균 약 23명 정토의 인명피해가 사면재해로 인해 발생하고 있으며, 이는 자연재해로 인한 인명피해 중 약 25% 정도를 차지하는 수치이다. 그러나, 이러한 사면재해는 다양하고 복합한 지질 및 지형 특성과 갉은 공간적인 특성과 집중호우와 같은 기후특성에 의해 좌우되므로 사면재해 예측이나 위험성에 대한 정량적인 산정을 무척 어려운 실정이다. 따라서, GIS를 이용한 위험성분석이나 확률을 이용한 다양한 기법이 활용되고 있다. 특히, GIS를 이용한 기법은 광역적인 지역에 대하여 방대한 양의 자료를 효율적으로 처리 및 분석을 수행함으로서 사면재해 관련 연구에 폭 넓게 활용되고 있다 본 연구에서 사용된 무한사면해석기법은 사면재해의 발생여부와 관련요인간의 연관성에 대한 단순한 통계적인 분석에 의한 기존 기법의 한계점을 보완하고 사면재해발생과 관련된 역학적인 검토를 수행하기 위하여 제안되었다. 본 연구 결과에 의하면 사면재해가 발생했던 지점과의 비교를 농하여 지반이 완전히 포화된 경우, 즉 m=1인 경우 무한사면모델에서 불안정하다고 해석된 지역에서 전체 사면재해의 87.5%가 발생하였음을 보여주고 있어 사면재해에 대한 해석기법으로서의 착용가능성을 보여주고 있다.
사면거동 및 파괴를 분석하기 위하여, 일반적으로 암반사면에는 Polynomial model, 토사사면에는 Growth model을 별도로 적용하여 사용하여 왔다. 이 기법은 사면의 파괴예측보다 사면의 누적변위를 묘사하기 위한 그래프 형태 위주이다. 따라서 본 연구에서는 사면의 거동보다는 파괴 예측에 초점을 맞추어 일반적으로 사용되는 두 모델을 병합하여 파괴예측을 위한 Asymptote(점근선)과 누적변위량도 같이 묘사할 수 있는 3차 방정식 모델 (3-degree polynomial model)로 단일화 할 것을 제안하여 현장 계측 data를 분석하였다. 국도 절취 사면부인 단양군 고수재 사면과 영덕군 축산면에 위치한 영덕 사면에 본 해석 모델을 적용하였다. 고수재는 토사사면으로 Growth model에 다른 거동을 나타내었고, 영덕사면은 Polynomial model에 따른 거동을 나타내었다. 분석결과, Polynomial model 과 Growth model로 구분된 해석 모델 형태를 $y=ax^3+bx^2+cx+d$ 의 형태를 가지는 3차 방정식을 사용하면, 하나의 모델로 사면의 거동 및 파괴를 해석할 수 있으며, 그 거동 해석 및 파괴 예측능력이 더 우수하다는 것이 증명되었다. Polynomial model의 경우, 방정식의 차수를 증가시켜도, 그래프의 $R^2$값과 형태가 유사함을 알 수 있었다.
Almost every year, Korea has been suffered from serious damages of lives and properties, due to landslides that are triggered by heavy rains in monsoon season. In this paper, we systematized the physically based landslide prediction model which consisted of 3 parts, infinite slope stability analysis model, groundwater flow model and soil depth model. To evaluate its applicability to the prediction of landslides, the data of actual landslides were plotted on the predicted areas on the GIS map. The matching rate of this model to the actual data was $84.8\%$. And the relation between hydrological and land form factors and potential landslide were analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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