The probability of landslide hazards was predicted to natural terrain around the stone relics of Jinjeon-saji area, which is located in Yangyang, Kangwon Province. As the analysis results of field investigation, laboratory test and geology and geomorphology data, the effect factors of landslides occurrence were evaluated, and then the landslides prediction map was made up by use of prediction model considering the effect factors. The susceptibility of stone relics induced by landslides was investigated as the grading classification of occurrence probability using the landslides prediction map. In the landslides prediction map, the high probability area of landslides over 70% of occurrence probability was 3,489m3, which was 10.1% of total prediction area. If landslides are occurred at the high elevation area, the three stories stone pagoda of Jinjeon-saji (National treasure No.122) and the stone lantern of Jinjeon-saji (Treasure No.439) will be collapsed by debris flow.
The likelihood ratio, logistic regression and artificial neural networks methods are applied and verified for analysis of landslide susceptibility in Yongin, Korea using GIS. From a spatial database containing such data as landslide location, topography, soil, forest, geology and land use, the 14 landsliderelated factors were calculated or extracted. Using these factors, landslide susceptibility indexes were calculated by likelihood ratio, logistic regression and artificial neural network methods. Before the calculation, the study area was divided into two sides (west and east) of equal area, for verification of the methods. Thus, the west side was used to assess the landslide susceptibility, and the east side was used to verify the derived susceptibility. The results of the landslide susceptibility analysis were verified using success and prediction rates. The v erification results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the exis ting data on landslide locations.
본 논문에서는 로지스틱 회귀분석 기법을 이용하여 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 예측모델의 성능은 모델의 적합도 검증을 통해 사용된 데이터가 모델에 얼마나 잘 반영되어 구축되었는지에 대한 적합도 평가뿐만 아니라 예측성능에 대한 평가가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 모델에 대한 객관적인 결과를 얻기 위해 이와 같은 두 가지 측면에 대하여 예측성능 평가를 적용하였다. 연구지역은 2006년도 집중 호우로 많은 산사태가 발생한 강원도 인제 일대를 대상으로 하였다. 산사태 관련인자들은 지형도, 토양도, 임상도로부터 추출하였다. 예측모델에 대한 평가는 누적이득차트 곡선의 하부영역을 계산하였다. 예측모델의 적합도 평가에서는 87.9% 교차검증을 통한 예측정확도 평가 결과 84.8%로 두 평가 결과간의 큰 차이를 보이지 않으며 좋은 성능의 결과를 산출하였다. 이는 산사태와 관련성이 높은 유발인자와 예측모델 성능에서 기인된 결과로 해석 될 수 있다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.259-261
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2008
GIS-based spatial data integration tasks have used exhaustive thematic maps generated from sparsely sampled data or satellite-based exhaustive data. Due to a simplification of reality and error in mapping procedures, such spatial data are usually imperfect and of different accuracy. The objective of this study is to carry out a sensitivity analysis in connection with input topographic data for landslide hazard mapping. Two different types of elevation estimates, elevation spot heights and a DEM from ASTER stereo images are considered. The geostatistical framework of kriging is applied for generating more reliable elevation estimates from both sparse elevation spot heights and exhaustive ASTER-based elevation values. The effects of different accuracy arising from different terrain-related maps on the prediction performance of landslide hazard are illustrated from a case study of Boeun, Korea.
In this study, the measurements of the dielectric constants of soil at 900 MHz and 1 GHz were made to relate those properties to the moisture content of the soil. This study's intention was to use the relationship between the dielectric constant and the moisture content to develop a landslide prediction system. By monitoring the change of the moisture content within the soil using ground penetrating radar (GPR) systems in the field, the possibility of a landslide is expected to be detected. To establish a database for the dielectric constants and the moisture content, the measurements of soil samples were made using both an open-ended dielectric coaxial probe and the GPR. Based on the measurement results, correlations between the GPR and reflector for each frequency at 900 MHz and 1 GHz were found for the dielectric constants and the moisture content. Finally, the mechanism of the measurement device to be implemented in the field is suggested.
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.
국내외의 산사태 재해 학술정보를 검색하여 관련 학술동향을 분석하였다. 국내 학술정보는 환경지질연구정보센터(IEG)에 수록되어 있는 17개 학술지를 이용하였다. 검색된 논문은 2000-2012년 사이 게재된 총 54편이다. 검색된 논문의 성격을 분류하면 산사태 예측 또는 취약성 분석 논문이 29편이고, 산사태 메커니즘 관련 논문이 20편, 나머지 5편은 산사태 모니터링 또는 경보 시스템과 관련되어 있다. 국외 학술정보는 2003년 이후 현재까지 수록된 'Web of Science'의 자료를 이용하였다. 그곳에서 검색된 관련 논문 1,851 건을 이용하여 한국과학기술정보연구원이 개발한 '수요자 맞춤형 연구개발 조기경보체제 구축'이란 정보 분석 프로그램으로 논문의 연도별, 국가별, 연구기관별 현황을 분석하였다. 분석 결과 산사태 재해 연구는 이태리가 주도하고 미국과 중국이 뒤를 잇고 있다. 한국은 논문 수에서는 15위에 머물고 있으나 국가별 논문수준은 전체 1위를 차지하고 있다.
The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.
우리나라에서는 해마다 여름철에 발생하는 태풍 및 집중호우에 기인한 산사태 및 절 성토지의 붕괴로 인한 피해가 계속되고 있다. 본 연구에서는 지리정보시스템과 사면안정해석모형, 분포형 지하수위모형 및 토심추정모형을 이용하여 산사태를 예측하는 기법을 개발하였다. 기법의 적용성을 검증하기 위하여 산사태가 많이 발생하였던 지역을 선정하고, 실제 산사태가 발생한 위치를 위성영상으로부터 파악하여 예측시스템에서 추정된 산사태 가능성과 비교 검증하였다. 예측모델과 실제 데이터의 일치비율은 84.8%로 나타났다. 또한 수리학적, 지형적 요소와 산지재해의 관계도 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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