• 한국지형학회지
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• 제27권3호
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• pp.87-103
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• 2020

The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.1-17
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• 2020

This study evaluated a debris landform distribution potential area map in the southwest region of the Korean peninsula. A GIS spatial integration technique and logistic regression method were used to produce a distribution potential area map. Seven topographic and environmental factors were considered for analysis and 28 different data set were combined and used to get most effective results. Moreover, in an accuracy assessment, the extracted results of the Distribution Potential area were evaluated by conducting a cross-validation module. Block stream showed the highest accuracy in the combination No. 6, and that DEM (digital elevation model) and TWI (topographic wetness index) have relatively high influences on the production of the Block stream Distribution Potential area map. Talus showed the highest accuracy in the combination No. 13. We also found that slope, TWI and geology have relatively high influences on the production of the Talus Distribution Potential area map. In addition, fieldwork confirmed the accuracy of the input data that were used in this study, and the slope and geology were also similar. It was also determined that these input data were relatively accurate. In the case of angularity, the block stream was composed of sub-rounded and sub-angular systems and Talus showed differences according to the terrain formation. Although the results of the rebound strain measurement using a Schmidt's hammer did not shown any difference in topographic conditions, it is determined that the rebound strain results reflected the underlying geological setting.

• 한국지형학회지
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• 제26권3호
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• pp.53-67
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• 2019

The purpose of this study is to identify the quality of landslide susceptibility in a landslide-prone area (Jinbu-myeon, Gangwon-do, South Korea) by spatial prediction modeling approach and compare the results obtained. For this goal, a landslide inventory map was prepared mainly based on past historical information and aerial photographs analysis (Daum Map, 2008), as well as some field observation. Altogether, 550 landslides were counted at the whole study area. Among them, 182 landslides are debris flow and each group of landslides was constructed in the inventory map separately. Then, the landslide inventory was randomly selected through Excel; 50% landslide was used for model analysis and the remaining 50% was used for validation purpose. Total 12 contributing factors, such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index (TWI), elevation, forest type, forest timber diameter, forest crown density, geology, landuse, soil depth, and soil drainage were used in the analysis. Moreover, to find out the co-relation between landslide causative factors and incidents landslide, pixels were divided into several classes and frequency ratio for individual class was extracted. Eventually, six landslide susceptibility maps were constructed using the Bayesian Predictive Discriminant (BPD), Empirical Likelihood Ratio (ELR), and Linear Regression Method (LRM) models based on different category dada. Finally, in the cross validation process, landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract success rate curve. The result showed that Bayesian, likelihood and linear models were of 85.52%, 85.23%, and 83.49% accuracy respectively for total data. Subsequently, in the category of debris flow landslide, results are little better compare with total data and its contained 86.33%, 85.53% and 84.17% accuracy. It means all three models were reasonable methods for landslide susceptibility analysis. The models have proved to produce reliable predictions for regional spatial planning or land-use planning.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-80
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• 2020

This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.903-916
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• 2021

지형은 고도, 경사, 측면으로 설명되는 지표면의 물리적인 모양을 나타내는 것으로 지형적 조건에 따라 에너지의 이동이 결정된다. 이것은 태양 에너지를 얼마나 많이 받을지, 바람이나 비가 얼마나 많은 영향을 미칠지 등에 대한 중요한 결정 요인들로 지표면 상에 존재하는 모든 생물, 특히 산림 식생의 입지 환경에 큰 영향을 준다. 도서지역 산림과 같이 자연적으로 형성된 지형 인자가 산림 식생의 생태환경을 결정하는 요인이 될 때 보다 정확한 지형 인자들의 계산은 도서산림의 입지환경을 이해하는데 매우 중요하다. 최근에는 연구자, 학교, 산업 및 정부를 위해 수많은 무료오픈소스 소프트웨어 지리정보시스템 프로그램(Free Open Source Software Geographic Information Systems, FOSS GIS)들이 이러한 지형인자들을 보다 정확하게 계산하기 위해 다양한 알고리즘을 적용하고 있다. FOSS GIS 프로그램은 사용자 요구에 맞게 수정이 가능한 유연한 알고리즘을 제공한다. 이와 같은 수요에 맞춰 이 연구에서는 지형 분석이 특히 중요한 도서지역 산림을 대상으로 하여 FOSS GIS 프로그램들의 지형인자 계산 결과값을 비교해 보고 향후 지역 생태 연구에 있어 지형 인자 계산 방법을 결정할 때 그 기준을 마련하고자 한다. 연구 지역은 전라남도 도서 지역을 대상으로 하였고 FOSS GIS 프로그램 중 가장 널리 사용되는 GRASS GIS와 SAGA GIS로 처리하였다. 입지환경에 있어 가장 널리 사용되는 설명인자인 경사도와 TWI(Topographical Wetness Index) 지도를 각 FOSS GIS 프로그램으로 생성하고 그 차이를 분석하여 각 FOSS GIS 프로그램의 장단점을 토의하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.504-515
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• 2021

세뿔투구꽃의 서식에 영향을 미치는 환경인자들과의 관계를 규명하기 위해 MexEnt 모형을 구동하여 21개의 환경인자를 평가한 결과 0.6 이상의 유의성 있는 AUC값을 가지고 있는 14개의 환경인자는 임령, 임목축적, 임분밀도, 고도, 지형, 지형습도지수, 일사량, 토성, 1월 평균기온, 4월 평균기온, 연평균 기온, 1월 평균 강수량, 8월 평균 강수량, 연평균 강수량이었다. 주요 14개 설명 인자들의 반응 곡선에 의하면 백운산 내 세뿔투구꽃은 해발고도가 600 m 이하의 낮은 지대로 내려갈수록 서식에 적합하다는 결과를 보이고 있었으며, 경사가 서식지에 미치는 영향은 낮았다. 임분 밀도는 밀, 지형은 계곡과 가까운 지역을 선호하였으며, 방위는 북동쪽에 대한 분포 비중이 높았다. 영급은 5영급을 기준으로 낮을수록 출현 확률이 높게 나타났다. 본 연구 지역의 세뿔투구꽃이 선호하는 일사량은 1.2 MJ/m²이며, 지형습도지수 값은 4.5를 기준으로 값이 낮아질수록 출현 확률이 낮아지고 기준 값이 높아질수록 출현 확률이 높아지는 양의 관계가 성립되었는데 임계수치는 7.5였다. 토양환경 분석결과 점토에서 사질양토로 갈수록 세뿔투구꽂의 존재확률이 증가하고 있었고 1월 평균기온이 -4.4℃~-2.5℃, 4월 평균기온이 8.8℃~10.0℃, 연평균 기온은 9.6℃~11.0℃인 지역을 서식에 적합한 주요 서식지로 분류할 수 있었다. 세뿔투구꽃은 연평균 강수량이 1,670~1,720 mm지역으로 8월 평균 강수량이 350 mm 이상 되는 지역에서부터 출현하기 시작했으며, 390 mm까지는 일정 부분 강수량이 높아질수록 선호하는 서식지로서의 가치를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 분포적 의미를 갖는 결과 값이 75% 이상인 잠재서식지의 면적은 202 ha로 백운산 연구 대상지의 1.8%였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권3호
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• pp.360-369
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• 2012

토양의 생성에는 모재, 기후, 지형, 생물요인, 시간 등의 5가지 요인이 작용하고 있다고 알려져 왔다. 이 연구는 제주도 토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다. 분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다. 토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다. 환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 제주 전 지역의 환경요인을 이용하여 예측되는 토양도를 토양목, 대군 등으로 분류하 여 나타낸 결과 북부 해안가에 Entisols이 분포하고 해발고도가 높아지면서 Alfisols, Andisols이 나타난 반면, 서부지역에서는 해안가의 Alfisols에서 해발고도가 높아지면서 Ultisols, Andisols의 순으로 나타나고 있어, 토양의 생성과 관련되어 모형을 이용한 추가적인 연구가 필요하였다.

• 지질공학
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• 제23권1호
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• pp.57-65
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• 2013

본 연구에서는 자연사면에서 토석류 산사태 대응공법의 설계 프로그램(CDFlow ver 1.0)을 개발하였다. 이 프로그램은 자연사면에서 발생되는 산사태의 발생 가능성을 평가할 수 있으며, 토석류 산사태로 인하여 발생되는 피해범위를 산정할 수 있다. 또한 이 프로그램은 토석류 산사태의 대응공법 위치와 규모를 설계할 수 있다. 이 프로그램은 가장 잘 알려진 지리정보시스템(GIS) 개발도구중의 하나인 ArcGIS 엔진에서 구동되도록 개발되었다. 그리고 유사동역학적인 습윤지수와 무한사면의 안정해석기법을 적용하여 산사태 발생가능성을 예측하였다. 계산된 사면안전율은 기준안전율과 비교하여 산사태 잠재발생 구간을 선정하고 이를 도면상에 표시하였다. 토석류량은 산사태 잠재발생 구간과 토층심도에 의해 산정된다. 그리고 누적 토석류량은 이동경로를 따라서 계산할 수 있다. 개발된 프로그램의 적용성을 평가하기 위하여 실제 산사태 발생현장을 대상으로 적용하였다. 산사태 발생현장은 강원도 인제군 덕산리에 위치하고 있으며, 대상수계에 4개의 사방댐이 설치되어 있다. 토질실험 및 현장조사결과를 토대로 산사태 발생가능성이 높은 구간과 토석류의 이동경로를 산정하였다. 해석결과 기존에 설치된 사방댐의 규모는 계산된 토석류량을 저장하기에 부족한 것으로 나타났다. 따라서 본 프로그램을 이용하여 토석류 산사태 대응공법의 설치위치와 규모를 합리적으로 산정할 수 있을 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권5호
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• pp.748-754
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• 2010

Soil Taxonomy의 새로운 Andisols목 토양의 분류체계에서 토양유기물 함량과 Ammonium oxalate 추출 Al함량과 Fe의 1/2함량의 합은 중요한 기준이다. 제주도는 토양생성환경이 다양하여 Andisols 토양을 포함하여 다양한 토양이 분포하고 있다. 이 논문은 제주도 토양을 대상으로 기후, 식생, 지형 등 여러 가지 환경변수들을 이용하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$의 함량을 추정할 수 있는 모형을 개발하고, 이를 이용하여 토양특성지도를 제작하기 위하여 수행하였다. 조사대상 지역의 321 지점에서 토양을 채취하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$ 함량을 분석하고, 각 토양시료 채취지점의 온도, 강우, 순일차생산량, 일사량, 증발산량, 해발고도, 토양생성에너지, 지형습윤지수, 주변과의 고도차, 해안과 정상으로부터의 거리 등의 환경변수들을 환경변수 지도를 제작하여 추출하였다. 여러 환경변수 간에는 서로 상관관계가 높게 나타나는 다중공선성을 나타내었으며, 이를 주성분분석에 의한 변수 변환으로 제거하였다. 주성분분석 결과를 바탕으로 변환된 변수들은 산악효과, 식생효과, 복잡 효과 등 3개의 주성분으로 축소할 수 있었고, 이 3개의 변수를 이용하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$ 함량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 구하였다. 이 모형들은 전체 토양유기물 변이의 52%와 전체 $Al_o+1/2Fe_o$ 변이의 37%를 설명할 수 있었다. 모형을 이용하여 제작된 토양유기물 지도는 토양도를 바탕으로 한 토양유기물 지도와 전체적인 형태에서 매우 유사한 형태를 나타내었다. 따라서 환경요인은 제주도 토양의 분포에 큰 영향을 미치는 것으로 판단되었고, 정량화할 수 있는 환경요인을 이용하여 토양특성지도를 제작할 수 있음을 구명하였다.