• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5115-5122
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• 2013

본 논문은 급경사지(산사태 및 사면붕괴, 축대 등)붕괴 등으로 인하여 많은 생명과 재산피해 방지를 목적으로 붕괴 위험성을 감지하고 신속히 대응을 할 수 있도록 하기 위하여 u-IT기반의 급경사지 붕괴예측 감시용 실시간 모니터링 시스템을 개발하였다. 급경사지붕괴 감시에 중요한 계측기로서 강우량 계측기, 간극수압 계측기, 지표변위 계측기, 지중경사 계측기, 함수비계측기, 영상분석 계측기 등을 선정하고 테스트베드에 적용하였다. 각 계측기의 신뢰성 검증에 필요한 동작기능 및 성능확인은 현장에 설치된 계측기 별로 실험을 통하여 확인하였다. 본 연구에서 개발한 급경사지붕괴 감지를 위한 USN기반의 실시간 급경사지 모니터링 시스템을 급경사지 붕괴감지뿐만 아니라 도로변 절개사면과 암반사면 등에 상시계측을 통하여 붕괴위험 예측에도 적용할 수 있으므로 인명피해와 재산피해를 최소할 수 있을 것으로 판단되며, 이 시스템은 본 연구의 시범적용 결과를 바탕으로 급경사지 전역에 확산될 계획에 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.152-163
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• 2020

실제적인 산사태 대응조치 단계 이전에 산사태위험지수를 통하여 산사태 발생 위험도를 모니터링하고 예측하기 위하여, LAMP의 고해상도 강우와 토양수분 예측 자료를 DB화 하고, 산사태 연구자들의 연구대상 지역에 적합한 지도 투영법과 공간해상도로 변환하는 절차를 ArcGIS를 이용하여 마련하였다. 이를 위하여 ERA5 재분석 강수와 농촌진흥청 10m 깊이 토양수분자료를 이용하여 LAMP 모델 강수 및 토양수분 자료를 정량적 그리고 정성적으로 평가하여 모델의 특성을 파악하였다. 또한, LAMP 강우, 토양수분, 증발산 등의 결과 자료를 10m 초고해상도 ArcGIS 포맷 자료로 변환하는 과정을 실무적으로 상세히 기술하여, 국내 지역에서 WRF 모델의 NetCDF 자료를 ArcGIS로 이용자들이 손쉽게 변환할 수 있도록 기술적 편의를 제공하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.1-8
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• 2018

최근 기후 변화로 인해 전 세계적으로 이상기후 현상이 일어나고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 과거의 강우기록을 갱신하는 강우가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 국지성 집중호우의 경우 짧은 시간에 많은 양의 강우가 좁은 지역에 발생하고 있어 산지재해 발생 또한 증가 하고 있다. 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있어 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 그러므로 본 연구에서는 산지유역에 지형분류기법과 산사태 위험성 예측기법을 적용하여 재해 위험도를 예측하고자 하였다. 지형분류기법은 지형위치지수를(TPI)를 계산하여 위험 지형을 분류하고 토석류 예측기법중 하나인 SINMAP 방법을 사용하여 산지재해 발생 가능지역을 예측하였다. 그 결과 지형분류기법에서는 전체 유역 중 약 63% 이상 완경사지와 급경사지로 분류되었으며 SINMAP 분석에서는 전체 유역 중 약 58%가 위험 지역으로 분석되었다. 최근 각종 개발로 인해 산지재해의 저감 대책이 마련이 시급한 실정이며 재해 위험 구간에 대한 안정성 대책을 수립하여야 한다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.21-30
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• 2017

본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리 대상지역 중 충주시 안림동, 대전광역시 부사동, 안동시 신안동 3개 연구지역을 선정하여 지반특성을 분석하였다. 연구지역별 특성(수관밀도, 뿌리점착력, 강우특성, 토질특성)을 이용하여 지반특성 간의 상관관계를 고찰하고, 토사재해 예측 모델링을 통해 위험지역을 예측하였다. 토사재해 위험지 예측 모델의 비교 분석을 위하여 산지토사재해 예측프로그램(LSMAP), Stability Index MAPping(SINMAP), 산림청의 산사태위험지도(LHMAP)를 활용하였으며, 토사재해 예측에 적합한 프로그램을 검토하였다. 토사재해 위험도 예측결과 일반적으로 사용되고 있는 SINMAP의 경우 과다한 범위를 위험지역으로 예측하고, 산림청 산사태위험지도(LHMAP)의 경우는 예측지역이 가장 적게 산정되었으며, LSMAP은 SINMAP 및 LHMAP의 중간 정도 범위의 지역을 위험지역으로 예측하였다. 이러한 예측 결과의 차이는 LSMAP이 비교된 두 모델에 비해 분석 매개변수가 비교적 다양하고, 공학적이기 때문인 것으로 판단되며 보다 정밀한 예측이 가능하다는 것을 알 수 있었다.