• 한국측량학회지
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• 제33권6호
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• pp.507-516
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• 2015

Debris flow is a representative natural disaster in Korea and occurs frequently every year. Recently, it has caused considerable damage to property and considerable loss of life in both mountainous and urban regions. Therefore, It is necessary to estimate the scope of damage for a large area in order to predict the debris flow. A response model such as the random walk model(RWM) can be used as a useful tool instead of a physics-based numerical model. RWM is a probability model that simplifies both debris flows and sedimentation characteristics as a factor of slopes for a subjective site and represents a relatively simple calculation method compared to other debris flow behavior calculation models. Although RWM can be used to analyzing and predicting the scope of damage caused by a debris flow, input variables for terrain conditions are yet to be determined. In this study, optimal input variables were estimated using DEM generated from the Aerial Photograph and LiDAR data of Mt. Umyeon, Seoul, where a large-scale debris flow occurred in 2011. Further, the deposition volume resulting from the debris flow was predicted using the input variables for a specific area in which the deposition volume could not be calculated because of work restoration and the passage of time even though a debris flow occurred there. The accuracy of the model was verified by comparing the result of predicting the deposition volume in the debris flow with the result obtained from a debris flow behavior analysis model, Debris 2D.

• 한국안전학회지
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• 제33권1호
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• pp.128-134
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• 2018

With the increase in frequency of typhoons and heavy rains following the climate change, the scale of damage from the calamities in the mountainous areas has been growing larger and larger, which is different from the past. For the case of Korea where 64% of land is consisted of the mountainous areas, establishment of the check dams has been drastically increased after 2000 in order to reduce the damages from the debris flow. However, due to the lack of data on scale, location and kind of check dams established for reducing the damages in debris flow, the measures to prevent damages based on experience and subjective basis have to be relied on. Under this study, the high-precision DEM data was structured by using the terrestrial LiDAR in the Jecheon area where the debris flow damage occurred in July 2009. And, from the numerical models of the debris flow, Kanako-2D that is available to reflect the erosion and deposition action was applied to install the erosion control facilities (water channel, check dam) and analyzed the effect of reducing the debris flow shown in the downstream.After installing the erosion control facilities, most of debris flow moves along the water channel to reduce the area to expand the debris flow, and after installing the check dam, the flow depth and flux of the debris flow were reduced along with the erosion. However, as a result of analyzing the diffusion area, flow depth, erosion and deposition volume of the debris flow generated from the deposition part after modifying the location of the check dams with the damages occurring on private residences and agricultural land located on the upstream area, the highest reduction effect was shown when the check dam is installed in the maximal discharge points.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.11-18
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• 2012

토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 random walk model(RWM)을 사용하여 구성한 모델로 피해지 예측에서 그 효용성이 입증되었지만 몇 개의 자유 파라미터가 실험적으로 결정되어야 하는 문제점이 있다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류 데이터는 학습 데이터의 크기가 작아 기존 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 이 논문에서는 학습 데이터 크기 문제를 완화할 수 있는 신경망의 변형인 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 의사 샘플 신경망은기존 샘플로부터 의사 샘플을생성하고 이를 학습에 사용한다. 의사 샘플은 해공간을 평탄화시키고 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여줌으로써 기존 신경망에 비해 안정적인 파라미터 추정이 가능해진다. 이러한 사실은 실험 결과 통해 확인할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.965-974
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• 2013

2011년 7월 27일 우면산 유역에서 일련의 토석류가 발생하여 많은 인명과 재산 피해를 야기했다. 이러한 토석류 피해를 저감하기 위해서는 토석류가 어떻게 이동하고 퇴적되어 하류부에 피해를 주는지를 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이 연구에서는 우면산 토석류에 대해서 FLO-2D 수치모형을 적용하여, 모형의 성능을 평가하고, 이들 토석류의 유동 매개변수를 분석하였다. 우면산 북측사면에서 발생한 토석류의 현장 관측자료와 FLO-2D 모의 결과 분석을 통해서 역산된 우면산 토석류의 대표 항복응력은 1,022 Pa 그리고 대표 동점성은 652 $Pa{\cdot}s$ 인 것으로 나타났다. 선정된 매개변수를 이용하여 우면산 토석류의 퇴적영역을 산정한 결과, 래미안 유역의 경우 63 - 85% 정확도의 피해유역을 재현됨으로서 FLO-2D 모형은 피해유역 산정에 적합한 것으로 나타났다. 하지만, FLO-2D 모형이 침식물질과 우수의 연행작용을 고려할 수 없는 고유의 한계 때문에 연행작용이 현저한 래미안 및 신동아 유역 토석류의 유하속도는 과소평가하는 것으로 나타났다. 유하부에서 침식에 의한 연행작용이 활발하지 않은 형촌마을 유역 토석류는 수로와 저수지 상부 부근에서의 퇴적을 우수한 정확도로 모의되었다. 민감도 분석 결과 유사체적농도와 바닥조도계수 모두 토석류의 흐름두께와 유속 모두에 상당한 영향을 미치는 것으로 나났으므로, 이들 매개변수의 선정에 신중해야 함을 보여주었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.63-68
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• 2010

본 연구에서는 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging) 스캔자료를 이용하여 토석류 재해 발생지역에 대한 토석류 발생량을 산정하고자 하였다. 충북 제천시를 연구대상지역으로 선정하여, 1:5000 수치지도를 이용한 DEM(수치표고모형)자료와 LiDAR 측량자료를 이용한 수치표고모형자료를 비교분석 하고 토석류 발생량을 산정하였다. 연구결과 침식량은 $24,150m^3$, 퇴적량은 $14,296m^3$로 산정되었고, 수로형 토석류와 사면형 토석류의 형태, 만곡부에서의 퇴적 등이 적절히 표현되었다. 토석류 발생량의 산정연구는 토석류 재해저감이나 대책수립 및 수치모의에 유용한 기초자료로 활용 될 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.54-63
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• 2010

2009년 7월 9일부터 14일까지 누적강우 455mm의 집중호우에 의해 제천시 일대에 다수의 토석류 사태가 발생하였다. 토석류 발생에 따른 지형변화를 분석하기 위하여 수치지도와 라이다(LiDAR) 자료를 이용하여 고해상도의 수치고도모델(DEM)을 생성하였다. 라이다측량을 위해서 고해상도의 디지털 카메라와 GPS가 탑재된 3차원 스캐너 시스템 (RIEGLE LMS-Z390i)을 이용하였다. 라이다 스캐닝에 의해 생성된 포인트 자료는 클리핑과 필터링 작업을 거친 후 수치지도에 중첩시켜 토석류 발생 후의 지형의 DEM을 생성한다. 이렇게 토석류 발생 전후의 DEM 비교결과, 토석류 발생에 의한 침식과 퇴적량은 각각 $17,586m^3$, $7,520m^3$으로 평가되었다. 이러한 고해상도 지상라이다시스템을 이용하여 지형변화 관측을 통해 장래 토석류 모델 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.33-34
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• 2012

토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 그 효용성이 입증된 모델이지만 이를 이용하기 위해서는 몇 가지 파라미터를 필요로 한다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류에 의한 피해지 예측을 위한 데이터는 충분히 양을 확보하기가 어려우므로 기존의 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 학습시키는 과정에서 기존 샘플로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용함으로써 보다 안정적인 학습이 가능한 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 제안한 의사 샘플 신경망은 해공간을 평탄화시킴으로써 잘못된 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여주고 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능하다는 사실을 실험을 통해 확인할 수 있다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.71-78
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• 2022

최근 산사태나 토석류와 같은 산지재해가 계류를 따라 흘러와 주거지 및 도로를 덮치는 피해가 증가하고 있으며 본 연구에서는 산지재해의 피해 저감 및 원인 분석을 위하여 토석류 발생지역을 대상으로 현장 조사 및 지상 LiDAR 지형 분석을 수행하고 토석류 수치 모형인 FLO-2D 와 RAMM 모형을 이용하여 토석류 유동 과정을 시뮬레이션하였다. 그리고 토석류 퇴적 면적을 산정하고 실제 발생 구간과 비교 분석하였다. 지상 LiDAR 스캔 자료의 토석류 발생 구간 퇴적 면적은 대략 21,336 m²로 산정되었으며 FLO-2D 모의 결과 20,425 m², RAMMS 모형의 경우 19,275 m²로 분석되었다. 두 모형 모두 실제 발생 구간과 유사한 형태를 보였다. 구축된 지형자료는 재해 발생 위험지역의 안전성 확보를 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권5B호
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• pp.467-474
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• 2011

토석류는 산간지역에서 발생할 수 있는 가장 위험한 자연현상 중 하나이다. 토석류로 인한 배수구조물의 통수능 저하는 도로의 파괴뿐만 아니라 인명과 재산의 피해를 야기시킬 수도 있다. 이러한 토석류 피해를 막기 위한 배수구조물의 진보된 설계 기술을 개발하기 위해서는 토석류의 유사체적농도 그리고 접근 수로와 배수로의 경사를 포함하는 다양한 조건에 대해서 토석류의 흐름 거동을 이해하고 정확하게 재현할 수 있어야 한다. 이 연구에서는 경사 변화점을 갖는 일정한 폭의 사각형 수로에서 일련의 토석류 실험을 실시하였다. 실험수로는 $15^{\circ}{\sim}30^{\circ}$의 경사조절이 가능한 접근수로와 전형적인 배수로를 재현하기 위한 $0^{\circ}{\sim}12^{\circ}$의 경사조절이 가능한 하류부 배수로로 이루어진다. 실험은 서로 다른 수로의 경사와 유사체적농도의 조합으로 구성된 전체 22개의 실험조건에 대해서 수행하여 이들 실험 변수들이 토석류의 흐름 거동에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과는 먼저 동일 유량 조건에 대해서 토석류 흐름은 물 흐름에 비해서 유사체적농도에 따라서 약 50%에서 150%정도 수심이 크게 형성되는 것으로 나타났다. 실험결과는 배수로에서 토석류의 흐름 거동과 퇴적의 시간적 변화 특성이 접근수로 및 배수로의 바닥경사 그리고 유사체적농도 특성에 지배됨을 정량적으로 보여준다. 아울러 실험 자료에 근거해서, 토석류의 퇴적을 방지할 수 있는 배수로의 최적 경사를 결정할 수 있는 로지스틱 모형을 개발하였다. 이 로지스틱 모형은 우수한 정확도로 배수로에서의 토석류 퇴적 유무를 판별할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.49-61
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• 2011

본 연구는 토석류의 유통성과 관련하여 세립토의 흐름특성, 유변학적 모델들의 적용가능성 및 액성상태 의존성 유변학적 특성들을 비교 분석하였다. 입자크기에 따른 유변학적 특성을 살펴보고자 점토질이 풍부한 지중해 해저점토와 실트질이 풍부한 캐나다 동부 뉴펀들랜드 와부시 호수에서 채취한 광미에 대한 물성특성을 분석하였다. 점토질이 풍부한 세립토의 경우 전형적인 전단담화(shear thinning) 거동을 보이는 반면, 실트질 광미의 경우는 전단담화와 Bingham 유체 거동을 함께 보인다. 후자의 경우, 전단변형률속도를 높임에 따라 Bingham 유체처럼 거동하였다. 이러한 현상학적 차이는 입자크기에 따른 유동특성곡선의 차이에서 기인한 것이다. 항복응력과 소성점도의 결정은 전단변형에 의한 유동 입자들의 구조적 변화와 응력상태와 관련되기 때문이다. 세립토(< 0.075mm)를 다량 함유한 토석류의 유동성을 역해석하고자 할 때, 퇴적형상(흐름 양상, 퇴적층의 모양, 두께 및 길이 등)은 항복응력과 소성점도에 의해 결정된다. 항복응력과 소성점도는 액성지수의 함수로 나타낼 수 있으므로, 토석류의 발생가능지역에서 액성상태에 따른 토석류의 유동성을 평가할 지표로 활용할 수 있다.