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본 연구에서는 집중호우로 인해 매년 반복적으로 발생하고 막대한 피해를 주고있는 산사태의 과학적인 분석을 통해 발생 원인을 분석하고 이를 근거로 산사태 발생 가능성 및 위험성을 평가 및 예측하기 위한 산사태 취약성 분석 기법을 개발 및 적응하고 활용할 수 있도록 하였다. 이러한 산사태 취약성 분석을 위해 연구지역인 용인 지역에 대해서는 항공사진 및 현지조사를 통해 산사태 위치를 파악하였다. 그리고 1:5,000 지형도, 1:25,000 정밀토양도, 1:25,000 ...

본 연구에서는 집중호우로 인해 매년 반복적으로 발생하고 막대한 피해를 주고있는 산사태의 과학적인 분석을 통해 발생 원인을 분석하고 이를 근거로 산사태 발생 가능성 및 위험성을 평가 및 예측하기 위한 산사태 취약성 분석 기법을 개발 및 적응하고 활용할 수 있도록 하였다. 이러한 산사태 취약성 분석을 위해 연구지역인 용인 지역에 대해서는 항공사진 및 현지조사를 통해 산사태 위치를 파악하였다. 그리고 1:5,000 지형도, 1:25,000 정밀토양도, 1:25,000 임상도, 1:50,000 지질도 등을 GIS를 이용하여 데이터베이스로 구축하였다. 이러한 데이터베이스를 이용하여 산사태 발생 요인인 경사, 경사방향, 곡률 등은 지형도에서, 토질, 모재, 배수, 유효토심, 지형 등은 토양도에서, 임상, 경급, 영급, 밀도 등은 임상도에서, 암상은 지질도에서 추출하였다. 또한 인명, 가옥, 도로, 철도 및 기타 시설물 등 산사태에 피해를 받을 수 있는 요소를 GIS 데이터베이스로 구축하고 이를 산사태 취약성도와 결합하여 산사태 위험성을 평가할 수 있게 하였다. 이렇게 구축된 산사태 위치 및 발생요인 데이터베이스를 이용하여 확률, 로지스틱 회귀공식, 인공 신경망 기법 등을 적용하여 산사태 취약성을 분석하였고, 분석된 취약성도를 다시 산사태 발생위치와 상관관계를 분석하여 검증을 실시하였다. 이러한 검증 결과, 기법간에 큰 차이는 없었으나 확률 기법이 계산 과정 및 입력, 결과 값을 쉽게 파악할 수 있고, 분석 과정이 편리하다는 장점이 있다. 다른 연구지역인 장흥 지역에 대해서는 1996년 11월 및 1999년 1월 영상의 차이를 분석하여 1998년 8월에 발생된 산사태 위치를 파악하고 현장조사를 통해 확인하였다. 또한 현장 조사를 통해 지질구조를 파악하고 격자로 나누어 각 격자별로 주향 및 경사를 분석하였다. 이렇게 분석된 구조와 수치지형도의 처리에 의해 파악된 경사 방향 및 각도를 함께 분석하여 암반의 산사태 취약성을 파악하였다. 그리고 구축된 데이터베이스 및 분석결과를 활용하기 위해 산사태 정보시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 산사태 정보시스템은 용인 지역에 대해 구축된 데이터베이스 및 취약성 분석결과를 풀다운 메뉴 및 아이콘 메뉴를 이용하여 초보자도 쉽게 데이터베이스를 검색 및 출력할 수 있게 하였다. 또한 인터넷 WWW 환경을 이용하여 본 연구에서 구축된 데이터베이스를 인터넷이 연결된 곳이라면 어느 곳이라도 검색해 볼 수 있게 하였다. 이러한 분석 기법 개발에 기본 도구로 지리정보시스템(GIS)을 이용함으로써 방대한 자료 분석을 가능하게 할 뿐 아니라 효율성도 높이고 관리 및 활용을 극대화하였다. 또한 분석에 있어서도 전문 통계 프로그램 및 인공 신경망 프로그램을 활용하여 분석의 전문성 및 정확성을 높였다. 이러한 분석 결과는 산사태 피해예방을 위해 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초자료로 이용될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using Geographic information system (GIS) and apply the newly developed techniques for assessment of landslide susceptibility to two study areas of Yongin and Janghung. Landslide locations detected from interpretati...

The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using Geographic information system (GIS) and apply the newly developed techniques for assessment of landslide susceptibility to two study areas of Yongin and Janghung. Landslide locations detected from interpretation of aerial photo and field survey, and topographic, soil, forest, and geological maps of the Yongin area were collected. The data of the locations of landslide, topography, soil, forest and geology were constructed into spatial database using GIS. Landslide occurrence factors of slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage and effective thickness of soil were extracted from the soil database, and type, age, diameter and density of wood were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use classified from the TM satellite image. In addition, landslide damageable objects such as building, road, rail and other facility were constructed into spatial database for assessment of landslide risk. Landslide susceptibility was analyzed using the landslide occurrence factors by probability, logistic regression and neural network methods. In the other study area, Janghung, landslide locations were detected from IRS satellite image by change detection technique, and geological structure of foliation were surveyed and analyzed. Landslide occurrence factors such as landslide location, geological structure and topography were constructed into spatial database using GIS. With the landslide occurrence factors, regional rock slope susceptibility was assessed by the relation analysis between strike and dip of the foliation, aspect and slope of the topography. The results of the analysis were verified using the landslide location data. The validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and landslide location data. The landslide information system was developed to retrieve the constructed GIS database and landslide susceptibility. The system was developed using ArcView script language (Avenue), and consisted of pull-down and icon menus for easy use. Also, the constructed database can be retrieved through Internet World Wide Web (WWW) using Internet GIS technology. GIS was used to analyze vast data efficiently and statistical and neural network programs were used to maintain specialty and accuracy in this study. The result can be used to prevention of hazard, land use planning and construction planning as basic data.

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