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문제 정의
- 이러한 산사태는 기상 이변에서 발생하는 현상이 아닌 계속적으로 발생하는 예측 가능한 현상으로 이에 대한 과학적인 연구 및 이를 토대로 산사태 위험 지역에 대한 평가 및 예측이 필요하다, 또한 이러한 산사태 및 산사태 위험지역에 대한 중앙정부 및 지방자치단체에서의 체계적인 관리도 요구된다. 따라서 본 연구에서는 GIS를 이용하여 기존의 산사태 관련 요인의 분석을 통한 산사태 평가 기법을 적용하고 이를 울산광역시에 적용하여 체계적인 관리방안을 제시를 목적으로 하였다.
- 그리고 대규모 석유화학단지를 비롯하여 자동차 공장, 조선소, 농공단지 둥 대규모 시설물들이 집중되어 있는 지역이다. 본 연구에서는 이러한 울산광역시에 대해 광역적인 산사태 평가를 실시하였다. 산사태 평가를 위해 연구지역의 지형, 지질, 토양, 임상, 토지이용, 기상, 인구, 시설물 등 각종 DB를 수집 및 구축하였으며, 이를 이용하여 산사태 평가를 실시하였다.
제안 방법
- 따라서 본 연구에서는 산사태 취약성 평가를 위해 지형에서 경사, 경사 방향, 지형곡률 등을, 토양DB에서 종류, 모재, 배수, 유효토심 등을, 임상DB에 서 임상 종류, 경급, 영급, 밀도 등을 그리고 토지이용을 이용하여 각 요인에 대해 등급값을 주고 이를 중첩 분석하여 산사태 취약성을 평가하였다. 그리고 산사태 가능성 평가는 취약성 평가 결과에 산사태 발생 요인인 강우를 고려하기 위해 확률 강우량도를 중접 분석하여 평가하였다. 마지막으로, 산사태 위험성 평가는 가능성 평가 결과에 피해요 소인 인구 및 시설물을 중첩 분석하여 평가하였다.
- 먼저 산사태 취약성 평가를 위해 산사태 관련 요인을 크기를 30 m로 한 격자 형태를 가지는 ARC/INFO GRID 형태로 변경하였다. 그리고 이러한 요인들을 등급값은 기존의 연구결과를 기본으로 하어 확률기법으 로 구한산사태 발생 비율 값으로 주고, 모든 요인들을 모두 더하여 취약성 지수 값을 구하였다. 즉 확률의 교차분석(Crosstabulation) 법을 이용하여 각 요인의 종류 혹은 범위별로 산사태 발생 유무에 대한 면적 비율을 구한 후, 이렇게 구해진 각 요인의 종류 혹은 범위별 면적 비율을 산사태 발생 면적 비율을 각 요인의 같은 범위 혹은 종류의 분포면적 비율로 나눈 값으로 등급값을 구하였다 (이사로, 2000).
- 즉 지형DB를 이용하여 DEM을 작성한 후, 경사, 경사 방향, 지형곡률 등을 계산하였고, 토양DB에서 토질, 모재, 배수, 유효토심 등을, 임상DB에서 임상 종류, 경급, 영급, 밀도 등을 그리고 토지이용 등 평가에 필요한 요인을 추축하였다. 그리고 이러한 요인을 이용하여 중축 척 분석을 실시하여 산사태 취약성 평가를 하였고, 이러한 결과에 확률 강우량도를 중첩 분석하여 산사태 가능성을 평가하였다. 마지막으로 산사태 가능성 평가 결과에 인구 및 각종 시설물 자료를 중첩하여 산사태 위험성 평가를 하였다.
- 기존의 용인지역에 적용된 기법 및 평가 결과(이사로와 민경덕, 2000; Lee and Min, 2001)를 이용하여 울산광역시에 대해 산사태 취약성 평가를 실시하였다. 먼저 산사태 취약성 평가를 위해 산사태 관련 요인을 크기를 30 m로 한 격자 형태를 가지는 ARC/INFO GRID 형태로 변경하였다.
- 두 번째 방법은 도로, 철도, 건물 등 개별 시설물의 위험성 평가를 위해 1: 5,000수치지도 에 산사태 가능성 도면을 중첩하여 위험성을 평가할 수 있게 하였다. 즉 1: 5,000수치지도의 도로, 철도, 건물 둥의 시설물들의 자료를 산사태 가능성 분석 결과와 중첩하여 각 시설물별로 산사태에 얼마나 위험한지를 분석할 수 있다.
- 따라서 본 연구에서는 산사태 취약성 평가를 위해 지형에서 경사, 경사 방향, 지형곡률 등을, 토양DB에서 종류, 모재, 배수, 유효토심 등을, 임상DB에 서 임상 종류, 경급, 영급, 밀도 등을 그리고 토지이용을 이용하여 각 요인에 대해 등급값을 주고 이를 중첩 분석하여 산사태 취약성을 평가하였다. 그리고 산사태 가능성 평가는 취약성 평가 결과에 산사태 발생 요인인 강우를 고려하기 위해 확률 강우량도를 중접 분석하여 평가하였다.
- 이러한 결과는 연구지역의 광역적인 위험성을 평가하는데 이용될 수 있다. 러한 요인을 이용하여 중축 척 분석을 실시하여 산사태 취약성 평가를 하였고, 이러한 결과에 확률 강우량도를 중첩 분석하여 산사태 가능성을 평가하였다. 마지막으로 산사태 가능성 평가 결과에 인구 및 각종 시설물 자료를 중첩하여 산사태 위험성 평가를 하였다.
- 러한 요인을 이용하여 중축 척 분석을 실시하여 산사태 취약성 평가를 하였고, 이러한 결과에 확률 강우량도를 중첩 분석하여 산사태 가능성을 평가하였다. 마지막으로 산사태 가능성 평가 결과에 인구 및 각종 시설물 자료를 중첩하여 산사태 위험성 평가를 하였다. 이러한 산사태 분석 결과 행정구역별로는 취약성 및 가능성 치수값은 울주군, 북구, 동구, 남구, 중구 순으로, 위험성 지수값은 북구, 울주구, 중구, 남구, 동구 순으로 나타났다.
- 그리고 산사태 가능성 평가는 취약성 평가 결과에 산사태 발생 요인인 강우를 고려하기 위해 확률 강우량도를 중접 분석하여 평가하였다. 마지막으로, 산사태 위험성 평가는 가능성 평가 결과에 피해요 소인 인구 및 시설물을 중첩 분석하여 평가하였다.
- 기존의 용인지역에 적용된 기법 및 평가 결과(이사로와 민경덕, 2000; Lee and Min, 2001)를 이용하여 울산광역시에 대해 산사태 취약성 평가를 실시하였다. 먼저 산사태 취약성 평가를 위해 산사태 관련 요인을 크기를 30 m로 한 격자 형태를 가지는 ARC/INFO GRID 형태로 변경하였다. 그리고 이러한 요인들을 등급값은 기존의 연구결과를 기본으로 하어 확률기법으 로 구한산사태 발생 비율 값으로 주고, 모든 요인들을 모두 더하여 취약성 지수 값을 구하였다.
- 본 연구에서는 울산광역시에 대해 광역적 산사태 취약성, 가능성, 위험성 평가기법을 적용하였다. 이러한 평가에 있어 GIS를 이용하여 분석을 빠르고 정확하게 할 수 있었다.
- 93이다’ 이러한 가능성 지수값이 높을수록 산사태 발생 가능성이 높다는 것을 의미하며 반대로 지수값이 낮을수록 산사태 발생 가능성이 높다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 이러한 가능성 지수값 을 행정구별 분석하였는데, 울산광역시 내의 구별로 면적을 고려하여 분류하면 Table 5와 같다. 취약성 분석 결과와 비슷하게 울주구와 북구가 면적을 고려한 평균값이 각각 13.
- 이러한 위험성 지수값이 높을수록 산사태 발생 가능성 및 피해 가능성이 높다는 것을 의미하며 반대로 지수값이 낮을수록 산사태 발생 가능성 및 피해 가능성이 낮다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 이러한 위험성 지수 값을 행정구별 분석하였는데, 울산광역시 내의 구별로 면적을 고려하여 분류하면 Table 7과 같다. 그 결과는 북구, 울주구, 중구, 남구둥의 값이 비슷하게 나타났는데 이는 북구, 울주구의 경우는 산사태 취약성 및 가능성 지수 값이 높지만 피해요소가 적고, 반대로, 중구, 남 구 지역은 산사태 취약성 및 가능성 지수 값이 낮지만 피해요 소가 많아 이와 같이 나타났다.
- 이러한 값은 어떤 값을 기준으로 취약한지 그렇지 않은 지 정확하게 구분할 수는 없으나, 상대적인 취약성을 평가할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 취약성 지수 값을 행정구별 분석하였는데, 울산광역시 내의 구별로 면적을 고려하여 분류하면 Table 3과 같다. 울주구와 북구 가 면적을 고려한 평균값이 각각 12, 69, 12.
- 본 가능성 평가에 사용된 확률 강우량도는 건설부에서 우리나라 전역의 188개 우량 관측점의 장기간 우량 자료를 사용하여 빈도분석 방법에 의해 지속기간이 30분, 1, 2, 3, 6, 12, 24시간이고 재현기간이 2, 5, 10, 20, 50, 100, 20아년에 대한 강우빈도도 혹은 확률강우량도(rainfoll frequency map) 49개를 만들었으며 (건설부, 1988), 현재 우리나라 실무에서 많이 사용되고 있다 (윤용남, 1998).본 연구에서는 이러한 확률 강우량도를 사용하였고 평가를 위해 자료의 해상도 즉 격자의 m기를 1 kmX 1 km로 하여 공 간 DB로 구축한 후, 총 49개 중 지속기간이 24시간이고 재현기간이 5년인 것을 사용하였다. 우리나라의 경우 산사태가 주로 집중호우로 인해 발생하므로 이러한 확률 강우량도의 사용이 적절하다.
- 산사태 가능성은 취약성 결과에 강우량 즉 본방재 공간 DB에 구축되어 있는 확률 강우량도 공간DB를 중첩하여 평가하였다.가중치 즉 상대적 중요도는 취약성도 및 확률 강우량도를 같게 주었다.
- 산사태 평가는 취약성(Susceptibility), 가능성 (Possi bility), 위험성(Risk) 평가를 실시하였다. 산사태 취약성은 강우, 지진 등산사태를 직접적으로 유발시키는 요인이 생겼을 때 그 지역이 얼마나 산사태 발생에 취약한가를 평가한 것이고, 산사태 가능성은 어떤 지역의 산사태 취약성에 강우, 지진 등산사태 유발요인의 발생 가능성을 더해 그 지역에서 산사태가 얼마나 잘 일어날 수 있는가는 평가한 것이다’ 여기서 이러한 산사태 유발 요인을 가정한 후 산사태 가능성을 예측할 수 있다.
- 본 연구에서는 이러한 울산광역시에 대해 광역적인 산사태 평가를 실시하였다. 산사태 평가를 위해 연구지역의 지형, 지질, 토양, 임상, 토지이용, 기상, 인구, 시설물 등 각종 DB를 수집 및 구축하였으며, 이를 이용하여 산사태 평가를 실시하였다.
- 즉 확률의 교차분석(Crosstabulation) 법을 이용하여 각 요인의 종류 혹은 범위별로 산사태 발생 유무에 대한 면적 비율을 구한 후, 이렇게 구해진 각 요인의 종류 혹은 범위별 면적 비율을 산사태 발생 면적 비율을 각 요인의 같은 범위 혹은 종류의 분포면적 비율로 나눈 값으로 등급값을 구하였다 (이사로, 2000). 예를 들어 지질도에 나타난 화강암 면적의 합과 화강암이 분포하는 지역에서 발생한 산사태 면적의 비율을 구하여 그 비율을 화강암의 산사태 등급 값으로 추정하였다. 이렇게 추정된 등급값을 주제별로 중첩하여 각 격자에서의 취약^ 지수 값을 구하였다.
- 5로 주어 이 값을 기준으로 10등분하여 각 등급 값을 주었다(Eble 6). 이 값 역시 산사태 가능성지수 값에 더하여 산사태 위험성 지수 값을 계산하였다. 이러한 산사태 위험성 지수 값을 둥면적으 로 분류한 도면은 Fig.
- 이는 기존에 검증된 연구 결과가 없고, 본 연구지역이 협소하여 확률 강우량도의 분류가 별로 차이가 나지 않아 등급 값을 위와 갈이 주었다. 이 값 역시 산사태 취약성 지수값에 더하여 산사태 가능성지수 값을 계산하였다. 이러한 산사태 가능성지수 값을 등 면적으로 분뷰한 도면은 Fig.
- 이렇게 추정된 등급값을 주제별로 중첩하여 각 격자에서의 취약^ 지수 값을 구하였다. 이러한 취약성 지수값은 격자별 중첩을 통해 주제별 등급값을 모두 합산하여 계산하였다. 등급값을 더할 때 각 요인의 가중치는 1로 모두 같게 주었으나 각 요인 간의 상대적 중요도인가중치에 대한 연구가 필요하다.
- 이러한 평가에 있어 GIS를 이용하여 분석을 빠르고 정확하게 할 수 있었다. 이러한 평가기법 적용을 위해, 먼저 공간DB를 이용하여 산사태 취약성 평가에 필요한 요인을 추출하였다. 즉 지형DB를 이용하여 DEM을 작성한 후, 경사, 경사 방향, 지형곡률 등을 계산하였고, 토양DB에서 토질, 모재, 배수, 유효토심 등을, 임상DB에서 임상 종류, 경급, 영급, 밀도 등을 그리고 토지이용 등 평가에 필요한 요인을 추축하였다.
- 각 요인의 등급은 용인지역 연구 결과를 기본으로 하여 Table 2와 같이 주었는데, 암상 자료는 기존의 용인 및 장홍지역에서의 분석자료가 부족하여 본 평가에서는 고려하지 못했고, 토양 중 종류의 경우는 1:50, 000 축적의 자료를 적용하면 기존 용인 지역의 1:25, 000과 분류체계가 달라 기존의 연구결과를 이용하였다 (김원영 등, 2000). 즉 기존의 연구는 용인, 안성지역에 대해 토양 종류의 경우는 1:50, 000 축척의 토양도를 이용하여 확률의 교차분석법을 적용하였는데, 본 연구에서는 그 결과 인 토양 종류의 둥급값을 이용하였다.
- 이러한 평가기법 적용을 위해, 먼저 공간DB를 이용하여 산사태 취약성 평가에 필요한 요인을 추출하였다. 즉 지형DB를 이용하여 DEM을 작성한 후, 경사, 경사 방향, 지형곡률 등을 계산하였고, 토양DB에서 토질, 모재, 배수, 유효토심 등을, 임상DB에서 임상 종류, 경급, 영급, 밀도 등을 그리고 토지이용 등 평가에 필요한 요인을 추축하였다. 그리고 이러한 요인을 이용하여 중축 척 분석을 실시하여 산사태 취약성 평가를 하였고, 이러한 결과에 확률 강우량도를 중첩 분석하여 산사태 가능성을 평가하였다.
- 그리고 이러한 요인들을 등급값은 기존의 연구결과를 기본으로 하어 확률기법으 로 구한산사태 발생 비율 값으로 주고, 모든 요인들을 모두 더하여 취약성 지수 값을 구하였다. 즉 확률의 교차분석(Crosstabulation) 법을 이용하여 각 요인의 종류 혹은 범위별로 산사태 발생 유무에 대한 면적 비율을 구한 후, 이렇게 구해진 각 요인의 종류 혹은 범위별 면적 비율을 산사태 발생 면적 비율을 각 요인의 같은 범위 혹은 종류의 분포면적 비율로 나눈 값으로 등급값을 구하였다 (이사로, 2000). 예를 들어 지질도에 나타난 화강암 면적의 합과 화강암이 분포하는 지역에서 발생한 산사태 면적의 비율을 구하여 그 비율을 화강암의 산사태 등급 값으로 추정하였다.
- 첫 번째 방법은 산사태 가능성 평가 결과에 본 연구지역에 분포하는 인구 및 시설물 등의 밀도를 중첩하여 평가하였다.가중치는 산사태 가능성 및 피해대상 물을 각각 1로 주었다.
- 산사태 위험성 평가는 두 가지 방법을 통해 평가하였다. 첫 번째 방법은 연구지역에 분포하는 인구 및 시설물의 밀도를 각각 구하여 이를 산사태 가능성 평 가결과에 중첩하여 연구지역의 전체적인 산사태 위험성을 평가하였고, 두 번째 방법은 도로, 철도, 건물 등 각종 시설물의 개별 자료를 이용하여 이를 산사태 가능성 평가 결과에 중첩하여 개별 시설물의 산사태 위험성을 평가하였다.
- 가중치는 산사태 가능성 및 피해대상 물을 각각 1로 주었다. 피해대상물의 등급을 구하기 위해 인구분포 및 점시설물의 밀도를 합하여 구하였고, 피해 대상물은 둥면적으로 10둥분 하였고, 등급 값 은 취약성 평가에 사용된 13개 요소의 최대 가능 등급값인 13을 기준으로 하여 인구분포 및 시설물 밀도를 각각 최대치를 6.5로 주어 이 값을 기준으로 10등분하여 각 등급 값을 주었다(Eble 6). 이 값 역시 산사태 가능성지수 값에 더하여 산사태 위험성 지수 값을 계산하였다.
대상 데이터
- 시설물 공간DB는 지질재해 발생 시 피해를 받을 수 있는 전국의 시설물들을 대상으로 자연휴양시설물, 교통 관련 시설물, 공공시설물, 교육종교시설물 및 생산 관련 시설물 등 각종 시설물 점속성을 가지는 공간DB를 이용하였다. 그리고 이중 규모가 비교적 큰 시설물은 면속성을 가지는 공간DB를 이용하였다. 이러한 인명 및 시설물 공간DB는 (주)지오윈으로부터 자료를 협조받아 사용하였으며, 이러한 공간DB는 지형도 및 현장조사를 통해 제작되었다.
- 이러한 공간DB는 Table 1과 같다. 먼저 지형도의 경우 국립지리원의 1: 50, 000 지형도의 등고, 수계, 도로망 등을 공간DB를 이용하였다. 이러한 지형도 궁간DB는 등고, 수계, 도로, 철도 등 총 4개의 공간 DE로 구성되며 각각 선속성을 가진다.
- 토지이용도 공간DB는 위성영상인 LANDSAT 영상을 기하학적으로 보정한 후 분류기법을 적용 영상 처리를 통해 구축하였다’ 인명(행정구역도) 공간DB는 읍면동 별도, 시, 군, 구, 읍, 면, 동둥의 행정구역명과 우편번호, 인구수, 가구소, 세대수, 주택수 등의 정보가 들어있다. 시설물 공간DB는 지질재해 발생 시 피해를 받을 수 있는 전국의 시설물들을 대상으로 자연휴양시설물, 교통 관련 시설물, 공공시설물, 교육종교시설물 및 생산 관련 시설물 등 각종 시설물 점속성을 가지는 공간DB를 이용하였다. 그리고 이중 규모가 비교적 큰 시설물은 면속성을 가지는 공간DB를 이용하였다.
- 연구지역인 울산광역시(Fig. 1)는 한반도 동남부에 위치한 항구도시이고 공업도시로서 면적이 1, 055.7 Km2, 인구가 1, 012, 000명인 한국 7대 도시의 하나이다. 그리고 대규모 석유화학단지를 비롯하여 자동차 공장, 조선소, 농공단지 둥 대규모 시설물들이 집중되어 있는 지역이다.
- 그리고 이중 규모가 비교적 큰 시설물은 면속성을 가지는 공간DB를 이용하였다. 이러한 인명 및 시설물 공간DB는 (주)지오윈으로부터 자료를 협조받아 사용하였으며, 이러한 공간DB는 지형도 및 현장조사를 통해 제작되었다.
- 토양도는 종류, 모재, 배수, 유효토심, 지형 등의 정보를 가지고 있으며, 종류는 토양 분류체계 및 특성에 따른 종류를 나타내며, 모재는 토양이 어떤 암상으로부터 형성되었는가를, 배수는 물의 얼마나 잘 배수되는가를, 유효토심은 토양의 유효두께를, 지형 은 토양이 분포한 지역의 지형을 각각 나타내준다. 임상도의 경우 임업연구원의 1:25, 000 임상도의 임상, 경급, 영급, 산림밀도둥의 공간DB를 이용하였다. 임상도는 1:25, 000 임상도 공간DB를 이용하였다.
- 지형경사방향도 공간DB는 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 지형 경사 방향값을 계산하여 얻었 다. 지질도 공간DB의 경우 1:50, 000과1:250, 000 지질도의 암상 정보를 공간DB를 이용하였다. 토양의 경우 농업과학기술원의 1: 50, 000 개략토양도의 토양종류, 모재, 배수지형, 유효토심 등의 공간DB를 이용하였다.
- 지질도 공간DB의 경우 1:50, 000과1:250, 000 지질도의 암상 정보를 공간DB를 이용하였다. 토양의 경우 농업과학기술원의 1: 50, 000 개략토양도의 토양종류, 모재, 배수지형, 유효토심 등의 공간DB를 이용하였다. 토양도는 종류, 모재, 배수, 유효토심, 지형 등의 정보를 가지고 있으며, 종류는 토양 분류체계 및 특성에 따른 종류를 나타내며, 모재는 토양이 어떤 암상으로부터 형성되었는가를, 배수는 물의 얼마나 잘 배수되는가를, 유효토심은 토양의 유효두께를, 지형 은 토양이 분포한 지역의 지형을 각각 나타내준다.
- 등급값을 더할 때 각 요인의 가중치는 1로 모두 같게 주었으나 각 요인 간의 상대적 중요도인가중치에 대한 연구가 필요하다. 평가에 이용된 요인 온 경사, 경사방향, 곡률 등 지형자료, 토양 종류, 배수, 유효토심, 모재, 지형 등 토양자료, 임상, 경급, 영급, 밀도둥 임상자료” 토지이용자료 등이다. 각 요인의 등급은 용인지역 연구 결과를 기본으로 하여 Table 2와 같이 주었는데, 암상 자료는 기존의 용인 및 장홍지역에서의 분석자료가 부족하여 본 평가에서는 고려하지 못했고, 토양 중 종류의 경우는 1:50, 000 축적의 자료를 적용하면 기존 용인 지역의 1:25, 000과 분류체계가 달라 기존의 연구결과를 이용하였다 (김원영 등, 2000).
데이터처리
- 자료의 해상도 즉, 격자의 크기는 중축척은 30 mX30 m 이 다. 지형경사도 공간DB는 DEMfDigital Elevation ModelX 이용하여 지형경사값을 계산하여 얻었다. 지형경사방향도 공간DB는 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 지형 경사 방향값을 계산하여 얻었 다.
이론/모형
- 이러한 지형도 궁간DB는 등고, 수계, 도로, 철도 등 총 4개의 공간 DE로 구성되며 각각 선속성을 가진다. 이중 등고를 이용하여 DEMfDigital Elevation Model)을 작성하였다. 자료의 해상도 즉, 격자의 크기는 중축척은 30 mX30 m 이 다.
- 지형경사도 공간DB는 DEMfDigital Elevation ModelX 이용하여 지형경사값을 계산하여 얻었다. 지형경사방향도 공간DB는 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 지형 경사 방향값을 계산하여 얻었 다. 지질도 공간DB의 경우 1:50, 000과1:250, 000 지질도의 암상 정보를 공간DB를 이용하였다.
성능/효과
- 본 연구에서는 이러한 위험성 지수 값을 행정구별 분석하였는데, 울산광역시 내의 구별로 면적을 고려하여 분류하면 Table 7과 같다. 그 결과는 북구, 울주구, 중구, 남구둥의 값이 비슷하게 나타났는데 이는 북구, 울주구의 경우는 산사태 취약성 및 가능성 지수 값이 높지만 피해요소가 적고, 반대로, 중구, 남 구 지역은 산사태 취약성 및 가능성 지수 값이 낮지만 피해요 소가 많아 이와 같이 나타났다.
- 이러한 산사태 분석 결과 행정구역별로는 취약성 및 가능성 치수값은 울주군, 북구, 동구, 남구, 중구 순으로, 위험성 지수값은 북구, 울주구, 중구, 남구, 동구 순으로 나타났다. 그리고 취약성 지수값의 평균은 10.62, 표준편차는 1.74, 가능성지수값의 평균은 11.50, 표준편차는 1-67, 위험성 지수값의 평균은 1&68, 표준편차는 1.08로 취약성에서 위험성으로 갈수록 평균값은 높게, 표준편차값은 적게 나타났다. 평균값이 높아지는 것은 고려되는 요인이 많아져서 값이 높아지는 것이고, 표준편차값이 낮아지는 것은 취약^의 경우 산악지대에 값이 높게 나타나나, 이 지역은 인구, 시설물 등 피해요 소가 적게 분포하여 위험성 분석에서는 표준편차값이 적게 나타났다.
- 마지막으로 산사태 가능성 평가 결과에 인구 및 각종 시설물 자료를 중첩하여 산사태 위험성 평가를 하였다. 이러한 산사태 분석 결과 행정구역별로는 취약성 및 가능성 치수값은 울주군, 북구, 동구, 남구, 중구 순으로, 위험성 지수값은 북구, 울주구, 중구, 남구, 동구 순으로 나타났다. 그리고 취약성 지수값의 평균은 10.
- 26 및 평균값은 17/2이다. 이러한 위험성 지수값이 높을수록 산사태 발생 가능성 및 피해 가능성이 높다는 것을 의미하며 반대로 지수값이 낮을수록 산사태 발생 가능성 및 피해 가능성이 낮다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 이러한 위험성 지수 값을 행정구별 분석하였는데, 울산광역시 내의 구별로 면적을 고려하여 분류하면 Table 7과 같다.
- 06으로 높았으며, 남구, 동구, 중구는 9에서 11사이의 값을 나타냈다. 이와 같이 울주구 및 북구가 평균 가능성 지수 값이 높게 나타났으며, 이 지역은 취약성 지수값이 다른 구에 비해 높은 지역이나 취약성 지수값에 비해 다른 지역과의 편차가 줄어들었다.
후속연구
- 즉 본 연구에서 적용된 기법들이 산사태 평가 기법의 표준으로서 많이 활용될 수 있게 하기 위해서는 본 연구에서는 광역적인 평가를 하였으나, 향후 가능성 및 위험성 평가의 적용시 선택 기준 및 적용방법에 있어 더 많은 분석 결과에 기초하고 정밀한 자료를 이용한 연구가 요구된다. 결국 이러한 과정을 통해 평가기법 을 개발 및 적용하여 기법을 점차 향상시켜 나가 우리나라 현실에 맞는 표준화된 산사태 평가를 실시하고 이를 적극 활용해야 할 것이다. 또한 GIS를 이용하여 산사태에 대한 관리 및 평가를 과학적이고 효율적으로 할 수 있으며, 산사태 자료의 계속적인 수집 및 DB 구축과 관리 및 평가를 통해 산사태 예측 및 예방에 기여할 수 있을 것이다.
- 또한 이러한 평가 결과는 산사태 피해 예방을 위해 방재사업, 국토개발계획, 건설계획 등에 기초자료로 이용될 수 있다. 다행히 본 연구에 사용된 지형, 토양, 임상, 지질 등 산사태 관련공간 DB는 이미 전국을 대상으로 대부분 구축되어 있는 상태이므로 이를 잘 활용하면 적은 비용과 빠른 시간에 전국적으로 산사태 평가를 할 수 있을 것이다 (이 사로, 1998).
- 이러한 취약성 지수값은 격자별 중첩을 통해 주제별 등급값을 모두 합산하여 계산하였다. 등급값을 더할 때 각 요인의 가중치는 1로 모두 같게 주었으나 각 요인 간의 상대적 중요도인가중치에 대한 연구가 필요하다. 평가에 이용된 요인 온 경사, 경사방향, 곡률 등 지형자료, 토양 종류, 배수, 유효토심, 모재, 지형 등 토양자료, 임상, 경급, 영급, 밀도둥 임상자료” 토지이용자료 등이다.
- 결국 이러한 과정을 통해 평가기법 을 개발 및 적용하여 기법을 점차 향상시켜 나가 우리나라 현실에 맞는 표준화된 산사태 평가를 실시하고 이를 적극 활용해야 할 것이다. 또한 GIS를 이용하여 산사태에 대한 관리 및 평가를 과학적이고 효율적으로 할 수 있으며, 산사태 자료의 계속적인 수집 및 DB 구축과 관리 및 평가를 통해 산사태 예측 및 예방에 기여할 수 있을 것이다. 또한 이러한 평가 결과는 산사태 피해 예방을 위해 방재사업, 국토개발계획, 건설계획 등에 기초자료로 이용될 수 있다.
- 또한 GIS를 이용하여 산사태에 대한 관리 및 평가를 과학적이고 효율적으로 할 수 있으며, 산사태 자료의 계속적인 수집 및 DB 구축과 관리 및 평가를 통해 산사태 예측 및 예방에 기여할 수 있을 것이다. 또한 이러한 평가 결과는 산사태 피해 예방을 위해 방재사업, 국토개발계획, 건설계획 등에 기초자료로 이용될 수 있다. 다행히 본 연구에 사용된 지형, 토양, 임상, 지질 등 산사태 관련공간 DB는 이미 전국을 대상으로 대부분 구축되어 있는 상태이므로 이를 잘 활용하면 적은 비용과 빠른 시간에 전국적으로 산사태 평가를 할 수 있을 것이다 (이 사로, 1998).
- 본 연구에서는 취약 가능성 및 위험성 평가 시 사용된 각 확률 강우량도, 인구, 시실물 분포에 대한 등급 값의 설정을 검증된 자료가 없이 적절히 주어 사용하였는데 앞으로 이에 대한 연구 및 검증이 필요할 것이다. 또한 각 요인 간의 상대적인 중요성 즉 가중치를 같게 주었는데, 산사태 발생 자료에 근거한 가중치를 결정하는 연구도 필요하다.
- 그리고 가능성 및 위험성 평 가시 정밀한 확률 강우량도 및 보다 정밀한 인구, 시설물 자료의 적용이 필요하며, 위험성 평가 시 위험 확률 에 따른 비용 부담 등 경제개념 도입이 필요하다. 즉 본 연구에서 적용된 기법들이 산사태 평가 기법의 표준으로서 많이 활용될 수 있게 하기 위해서는 본 연구에서는 광역적인 평가를 하였으나, 향후 가능성 및 위험성 평가의 적용시 선택 기준 및 적용방법에 있어 더 많은 분석 결과에 기초하고 정밀한 자료를 이용한 연구가 요구된다. 결국 이러한 과정을 통해 평가기법 을 개발 및 적용하여 기법을 점차 향상시켜 나가 우리나라 현실에 맞는 표준화된 산사태 평가를 실시하고 이를 적극 활용해야 할 것이다.
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