강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 이상기후에 의한 국지적인 집중호우에 의해서 산사태가 자주 발생하고 있다. 산사태를 유발하는 인자들은 매우 다양하고 붕괴 메커니즘이 매우 복잡하기 때문에 산사태와 같은 자연현상을 분석하고 연구하기에는 많은 어려움이 따른다. 그러나 GIS를 이용하면 효과적으로 자료를 분류하고 분석할 수 있으며, 컴퓨터에 의해 실세계를 모델링함으로서 분석결과를 시각적이고 객관적으로 설명할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 과거 산사태가 발생하였던 지역에서의 산사태 발생 원인에 대한 분석을 통해서 산사태를 유발하는 인자를 결정하고, 각 유발인자들을 등급별로 분류하여 GIS DB를 구축하였으며, AHP법에 의해 경중률을 계산하고 GIS를 이용하여 연구지역에 대한 산사태 발생취약성을 평가한 후, 각각의 산사태 유발인자의 영향을 분석한 결과 임상인자의 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다.
강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 이상기후에 의한 국지적인 집중호우에 의해서 산사태가 자주 발생하고 있다. 산사태를 유발하는 인자들은 매우 다양하고 붕괴 메커니즘이 매우 복잡하기 때문에 산사태와 같은 자연현상을 분석하고 연구하기에는 많은 어려움이 따른다. 그러나 GIS를 이용하면 효과적으로 자료를 분류하고 분석할 수 있으며, 컴퓨터에 의해 실세계를 모델링함으로서 분석결과를 시각적이고 객관적으로 설명할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 과거 산사태가 발생하였던 지역에서의 산사태 발생 원인에 대한 분석을 통해서 산사태를 유발하는 인자를 결정하고, 각 유발인자들을 등급별로 분류하여 GIS DB를 구축하였으며, AHP법에 의해 경중률을 계산하고 GIS를 이용하여 연구지역에 대한 산사태 발생취약성을 평가한 후, 각각의 산사태 유발인자의 영향을 분석한 결과 임상인자의 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다.
Kangwondo area is mountainous and landslide happens easily during the rainy period in summer time. Especially, when there is torrential downpour caused by the unusual weather change, there will be greater possibility to see landslide. It is very difficult to analyze and study a natural phenomenon li...
Kangwondo area is mountainous and landslide happens easily during the rainy period in summer time. Especially, when there is torrential downpour caused by the unusual weather change, there will be greater possibility to see landslide. It is very difficult to analyze and study a natural phenomenon like the landslide because there are so many factors behind it. And the way to conduct the analysis is also very complicated. However, if GIS is used, we can classify and analyze data efficiently by modeling the real phenomenon with a computer. Based upon the analysis on the causes of landslide in the areas where it occurred in the past, therefore, this study shows several factors leading to landslide and contains the GIS database categorized by grade and stored in the computer. In order to analyze the influence of every factor causing landslide, we calculated the rates of weight by AHP and evaluated landslide vulnerability in the study area by using GIS. As a result of such analysis, we found that the forest factor has most potential influences among other factors in landslide.
Kangwondo area is mountainous and landslide happens easily during the rainy period in summer time. Especially, when there is torrential downpour caused by the unusual weather change, there will be greater possibility to see landslide. It is very difficult to analyze and study a natural phenomenon like the landslide because there are so many factors behind it. And the way to conduct the analysis is also very complicated. However, if GIS is used, we can classify and analyze data efficiently by modeling the real phenomenon with a computer. Based upon the analysis on the causes of landslide in the areas where it occurred in the past, therefore, this study shows several factors leading to landslide and contains the GIS database categorized by grade and stored in the computer. In order to analyze the influence of every factor causing landslide, we calculated the rates of weight by AHP and evaluated landslide vulnerability in the study area by using GIS. As a result of such analysis, we found that the forest factor has most potential influences among other factors in landslide.
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문제 정의
따라서 이 연구에서는 산사태를 유발하는 인자들을 고려하여 각 인자별 자료충(layer)을 GIS 데이터베이스로 구축하였으며, AHP와 GIS 에 의해 산사태 취약성을 분석하고 각 유발인자들이 산사태에 미치는 영향을 평가하고자 하였다.
따라서 이 연구에서는 산사태를 유빌하는 요소들을 조사하여 강원도 지역에서의 산사태 유발인자들에 대한 영향을 분석하였으며, 산사태 유발인자들에 대한 GIS 공간 DB를 구축하였다. 또한 산사태에 미치는 영향을 고려하기 위해 AHP법을 적용하여 경중률을 계산하였으며, 최종적으로 산사태 취약성을 평가하여 산사태 취약지를 결정하였다.
제안 방법
또한 DEM의 지형자료를 분석한 결과 기 보고된 기존의 연구결과에서는 경사의 경우 20。~ 50。, 경사방향은 남향, 남동, 남서 등의 방향, 경사 모양의 경우 오목한 지형인 하강사면에서 산사태가 많이 발생하는 것으로 보고되었지만, 이 연구지역에서의 산사태 발생지 분석결과는 일치하지 않는 측면도 많이 있었다. 따라서 본 연구에서는 산사태 유발인자들에 대한 기존의 문헌 연구를 통해 얻어진 결과를 기초로 표 3의 내용을 추가하여 산사태 유발인자를 분류하여 사용하였다.
형성하였다. 또한 각 자료층은 GIS의 그리드 분석기능을 이용하여 격자별 연산을 수행하기 위해 격자 형태의 그리드 자료로 변환하였다. 이때 그리드 격자 크기는 30m로 하였다.
따라서 이 연구에서는 산사태를 유빌하는 요소들을 조사하여 강원도 지역에서의 산사태 유발인자들에 대한 영향을 분석하였으며, 산사태 유발인자들에 대한 GIS 공간 DB를 구축하였다. 또한 산사태에 미치는 영향을 고려하기 위해 AHP법을 적용하여 경중률을 계산하였으며, 최종적으로 산사태 취약성을 평가하여 산사태 취약지를 결정하였다. 그 결과 다음과 같은 결과를 얻었다.
그림 2는 이 연구에서 AH고를 적용하여 최적의 결정을 내리기 위한 과정을 도식화한 것이다. 우선 산사태 취약지 결정을 위해 필요한 자료의 입력값을 결정하기 위한 목표를 설정하고, 목표를 결정하기 위해 몇 가지의 대안들을 선정한 다음 대안별로 계층구조를 형성하여 쌍비교행렬을 계산하여 대안을 선택하고 입력값을 결정하였다. 대안들에 대한 가중치 계산에 따른 일관성 검증은 10%이내가 되어야 한다.
그림 1은 연구흐름을 간략하게 나타낸 것이다. 우선 산사태를 유발하는 인자들을 조사하여 각 인자들을 분류하고 AHP에 의해 경중률을 계산한 다음, 강원도 남부지역을 대상으로 산사태 유발인자들에 대한 GIS DB를 구축하고 GIS 그리드 분석기능에 의해 산사태 취약성을 평가하여 산사태 취약지를 결정하였으며, 아울러 산사태 유발인자들을 분석하여 산사태에 미치는 영향을 평가하였다.
1단계는 계층형성결과의 목표에 해당하며, 2단계는 목표를 달성하기 위한 대분류 항목들의 비교부분이며, 3 단계는 대분류 항목을 세분화한 소분류 항목들에 해당하는 부분으로 설명할 수 있다. 이 연구에서는 총 7개의 대안을 선정하여 대안별 비교를 통해 경중률을 결정하였다. 표 4는 중요도를 달리하면서 여러 개의 대안을 선정하는 방법을 설명한 것으로서 a는 지형인자, b는 토질 인자, c는 임상인자, d는 지질인자에 해당한다.
최도연 (1999)은 산사태 지역을 대상으로 사면경사, 경사방향 및 분수선 등을 분석하여 효과적인 산사태 예방대책 수립의 기초자료를 제공하고자 하였으며, 산사태와 지형 특성과의 관계를 살펴보고 그 특성을 분석하고 지반조사 결과와 비교하였다. 이사로(2000)는 과거 산사태 발생지역에서의 산사태를 연구하여 제시한 확률론적 산사태 발생 가능성, 즉 로지스틱 회귀분석모델에 조사시험결과를 적용하여 연구지역에 대한 산사태 발생가능성을 예측하고자 하였으며, 그 결과 1998년 발생한 산사태를 대상으로 현장 조사를 병행하고 자료를 분석함으로써 산사태 취약지를 선정하였다. 김건호(2002)는 사면의 붕괴형태 측면에서 토석류의 발생원인과 거동, 국내 산사태의 발생현황 및 파괴양상을 조사하고 한계평형 해석모형에 대한 검토를 통해 이 해석기법의 적용성을 연구하였다.
표 7에서 분류된 10개 항목에 대한 산사태 유발인자들에 대하여 AHP의 경중률 계산결과(표 8) 결정된 대안 7올 고려하여 GIS DB를 구축하고, 각각의 자료층(layer) 을 형성하였다. 또한 각 자료층은 GIS의 그리드 분석기능을 이용하여 격자별 연산을 수행하기 위해 격자 형태의 그리드 자료로 변환하였다.
대상 데이터
본 연구의 대상지역은 원주, 횡성, 평창, 정선, 영월, 태백, 삼척, 동해 등이 포함된 강원도 남부지역을 대상으로 하였다. 특히 강원 영동지방은 최근 루사 및 매미 등의 태풍에 의한 산사태 피해가 심각한 지역이다.
서천지역을 대상으로 산사태 취약지를 분석하였다. 최도연 (1999)은 산사태 지역을 대상으로 사면경사, 경사방향 및 분수선 등을 분석하여 효과적인 산사태 예방대책 수립의 기초자료를 제공하고자 하였으며, 산사태와 지형 특성과의 관계를 살펴보고 그 특성을 분석하고 지반조사 결과와 비교하였다.
본 연구에서는 산사태 취약지를 결정하기 위해 A, B, C, D 등 4개의 등급으로 분류하였는데, 우선 그림 5의 격자값 분포 형태를 고려하여 격자값이 적게 분포하는 곳을 선정하여 3개의 등급인 B, C, 。등급지로 구분하였으며, A 등급 지의 경우는 표 9에서 나타난 과거 산사태 발생지역에 해당하는 격자값이 모두 해당하도록 고려하였다. 즉 A 등급 지의 경우는 표 9를 고려하여 결과 그리드의 격자값이 20을 초과하는 지 역으로 선정하였으며, B등급지는 A 등 급지를 제외한 지역으로 격자값이 14를 초과하는 지역, C등급 지는 A, B등급지를 제외한 격자값 9를 초과하는 지역, 그리고 나머지 지역을 D등급지로 선정하였다.
성능/효과
둘째, 산사태 취약성을 평가한 후 각 유발인자들의 경중률이 산사태 취약성에 미치는 영향을 분석한 결과 임상인 자의 영향이 가장 큰 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었다.
5%로서 지질 인자 및 지형인자에 비해서 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 세부항목별로 살펴보면 임상인자의 임상 밀도의 영향이 전체 25.6%로서 가장 많은 영향을 미치는것으로 분석되었으며, 임상인자의 경급인자 및 임상인 자의 영향이 19.9%로서 토질 및 지질, 지형 등의 유발인자들보다 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
셋째, 강원남부지역 산사태 취약지에서 산사태 유발인자들의 영향을 분석한 결과 임상인자의 경우 산사태에 매우 큰 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 따라서 지표의 피복상태를 식생상태가 되도록 유지하고 이를 효률적으로 잘 관리하는 것이 산사태를 최소화할 수 있는 길이 될 수 있을 것으로 판단된다.
첫째, AHP를 이용하여 산사태 유발인자들에 대한 경중률을 계산하고 GIS에 의해 산사태 취약성도를 제시할 수 있었으며, 산사태 취약성 평가 결과 예측된 취약 지가 과거 산사태 발생지역과 일치하는 것을 알 수 있었다.
것이다. 총 10개의 항목인 산사태 유발인자들 중에서 임상인자의 영향이 전체 65.5%로서 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 토질인자의 경우도 31.5%로서 지질 인자 및 지형인자에 비해서 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 세부항목별로 살펴보면 임상인자의 임상 밀도의 영향이 전체 25.
후속연구
큰 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 따라서 지표의 피복상태를 식생상태가 되도록 유지하고 이를 효률적으로 잘 관리하는 것이 산사태를 최소화할 수 있는 길이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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