셀룰러 오토마타를 이용한 산사태 재난지역 분석에 관한 연구 - 서울특별시 서초구 우면산을 대상으로- A Study on Analysis of Landslide Disaster Area using Cellular Automata: An Application to Umyeonsan, Seocho-Gu, Seoul, Korea원문보기
최근 우리나라는 여름에 집중호우로 인한 산사태로 그 피해가 계속되고 있다. 이러한 산사태는 매년 반복적으로 발생하고 있으며 급격한 기후의 변화로 인해 앞으로 그 발생빈도가 높아질 것으로 예측된다. 우리나라는 인구의 81.5%가 도시지역에 거주하고 있으며 서울에만 약 1,055만 명이 거주하고 있다. 2011년 18명의 사망자가 발생한 서초동 산사태와 동일한 조건에 인접한 대지는 서울시에서 약 9%에 달한다. 도시에서 발생하는 산사태는 그 규모는 작으나 인구가 집중하는 도시의 특성으로 인해 큰 재난을 야기할 가능성이 있다. 현재까지는 산사태의 취약성과 발생 원인을 규명하기 위한 노력이 지속되어 왔으나 산사태 발생 시 재난지역의 범위에 관한 예측 연구가 새롭게 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 산사태의 물리적 확산형태를 분석하기 위하여 셀룰러 오토마타(Cellular Automata, CA) 기반의 산사태 재난지역 확산모델을 구축하였다. 이동규칙, 지형에 의한 장애물을 변수로 하는 SCIDDICA(SmartComputational Innovative methoDs for Debris flow simulation with Cellular Automata)모델과 침전 및 침식에 따른 변화를 적용한 CAESAR(the Cellular Automaton Evolutionary Slope And River model)모델을 적용하여 2011년 7월 서초동 산사태를 대상으로 정확도를 비교하였다.
최근 우리나라는 여름에 집중호우로 인한 산사태로 그 피해가 계속되고 있다. 이러한 산사태는 매년 반복적으로 발생하고 있으며 급격한 기후의 변화로 인해 앞으로 그 발생빈도가 높아질 것으로 예측된다. 우리나라는 인구의 81.5%가 도시지역에 거주하고 있으며 서울에만 약 1,055만 명이 거주하고 있다. 2011년 18명의 사망자가 발생한 서초동 산사태와 동일한 조건에 인접한 대지는 서울시에서 약 9%에 달한다. 도시에서 발생하는 산사태는 그 규모는 작으나 인구가 집중하는 도시의 특성으로 인해 큰 재난을 야기할 가능성이 있다. 현재까지는 산사태의 취약성과 발생 원인을 규명하기 위한 노력이 지속되어 왔으나 산사태 발생 시 재난지역의 범위에 관한 예측 연구가 새롭게 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 산사태의 물리적 확산형태를 분석하기 위하여 셀룰러 오토마타(Cellular Automata, CA) 기반의 산사태 재난지역 확산모델을 구축하였다. 이동규칙, 지형에 의한 장애물을 변수로 하는 SCIDDICA(SmartComputational Innovative methoDs for Debris flow simulation with Cellular Automata)모델과 침전 및 침식에 따른 변화를 적용한 CAESAR(the Cellular Automaton Evolutionary Slope And River model)모델을 적용하여 2011년 7월 서초동 산사태를 대상으로 정확도를 비교하였다.
South Korea has many landslides caused by heavy rains during summer time recently and the landslides continue to cause damages in many places. These landslides occur repeatedly each year, and the frequency of landslides is expected to increase in the coming future due to dramatic global climate chan...
South Korea has many landslides caused by heavy rains during summer time recently and the landslides continue to cause damages in many places. These landslides occur repeatedly each year, and the frequency of landslides is expected to increase in the coming future due to dramatic global climate change. In Korea, 81.5% of the population is living in urban areas and about 1,055 million people are living in Seoul. In 2011, the landslide that occurred in Seocho-dong killed 18 people and about 9% of Seoul's area is under the same land conditions as Seocho-dong. Even the size of landslide occurred in a city is small, but it is more likely to cause a big disaster because of a greater population density in the city. So far, the effort has been made to identify landslide vulnerability and causes, but now, the new dem and arises for the prediction study about the areal extent of disaster area in case of landslides. In this study, the diffusion model of the landslide disaster area was established based on Cellular Automata(CA) to analyze the physical diffusion forms of landslide. This study compared the accuracy with the Seocho-dong landslide case, which occurred in July 2011, applying the SCIDDICA model and the CAESAR model. The SCIDDICA model involves the following variables, such as the movement rules and the topographical obstacles, and the CAESAR model is also applied to this process to simulate the changes of deposition and erosion.
South Korea has many landslides caused by heavy rains during summer time recently and the landslides continue to cause damages in many places. These landslides occur repeatedly each year, and the frequency of landslides is expected to increase in the coming future due to dramatic global climate change. In Korea, 81.5% of the population is living in urban areas and about 1,055 million people are living in Seoul. In 2011, the landslide that occurred in Seocho-dong killed 18 people and about 9% of Seoul's area is under the same land conditions as Seocho-dong. Even the size of landslide occurred in a city is small, but it is more likely to cause a big disaster because of a greater population density in the city. So far, the effort has been made to identify landslide vulnerability and causes, but now, the new dem and arises for the prediction study about the areal extent of disaster area in case of landslides. In this study, the diffusion model of the landslide disaster area was established based on Cellular Automata(CA) to analyze the physical diffusion forms of landslide. This study compared the accuracy with the Seocho-dong landslide case, which occurred in July 2011, applying the SCIDDICA model and the CAESAR model. The SCIDDICA model involves the following variables, such as the movement rules and the topographical obstacles, and the CAESAR model is also applied to this process to simulate the changes of deposition and erosion.
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문제 정의
본 논문에서는 본 노이만의 방법을 택해 2차원 셀룰러 오토마타의 분석을 시도하였다.
본 연구에서는 CA모델인 SCIDDICA와 CAESAR를 기반으로 Flow현상에 대하여 모델을 구축, 연구 대상지를 통하여 평가를 실시하였다.
본 연구에서는 집중호우로 인해 매년 반복적으로 발생하고 막대한 피해를 주고 있는 산사태의 물리적 확산에 대한 모델을 구축하고, 이를 연구지역을 통해 시뮬레이션 하여 모델의 유효성을 평가하였다.
제안 방법
2011년 7월 누적 강우량 230mm에서 시간당 85mm의 집중호우가 일어났으며 1∼1.5m의 퇴적층이 흘러내린 전형적인 유동 산사태였으며, 사고 이후 조사된 자료와 모델을 통한 시뮬레이션을 비교함으로써 모형의 정확도를 평가했다.
Crowe.J.C의 CAESAR모델을 응용하여 산사태 재난지역에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구에서 실험 대상지로 선정한 서초구 서초동 산사태의 경우 에서와 같이 집중강우에 의한 토석류 현상이며, 과 같이 자연적 요소인 강우량, 강우 누적량, 향, 경사가 직접적 요인이라는 가설을 기반으로 모델을 구축하였다.
이며, Pm은 침전을 Pvis는 침식을 나타내며 강수량에 직접적 영향을 받는다. 본 연구에서는 80%의 함수율 상태를 가정하여 강수량에 따른 계수를 항상 0.7로 고정한 상태에서 분석을 진행하였다. 모든 셀의 값은 주변의 인접한 셀(neighborhood)로부터 결정하며 다음과 같이 나타나낼 수 있다.
본 연구에서는 CA기반의 산사태 재난지역에 대한 시뮬레이션을 통하여 재난 예측에 대한 분석을 실시하였으며 그 결과는 다음과 같이 정의할 수 있다. 첫째, CA모델의 적용 및 재난예측에 이용이 가능한 산사태의 이론적 배경을 모색, 둘째, CA기반 산사태 예측 모델의 정확도 위해 기존의 사례를 적용하고 모델에 따른 시뮬레이션의 분석 및 평가를 위한 지리정보시스템(Geographic Information System)을 적극 활용, 셋째, 도시의 재난예측을 위한 위험지역 조사, 마지막으로 공간분석과 지리정보시스템을 이용한 재난예측 모델 개발을 위한 연구를 제시하였다.
일반적으로 토석류는 모래보다 큰 입자를 50%이상 함유한 물질로 최고 이동속도가 30m/sec로서[7] 빠른 이동을 한다. 본 연구에서는 토석류의 밀도, 식생의 영향 등에 따른 변수가 불충분하여 5m/sec를 기준으로 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구에서는 CA기반의 산사태 재난지역에 대한 시뮬레이션을 통하여 재난 예측에 대한 분석을 실시하였으며 그 결과는 다음과 같이 정의할 수 있다. 첫째, CA모델의 적용 및 재난예측에 이용이 가능한 산사태의 이론적 배경을 모색, 둘째, CA기반 산사태 예측 모델의 정확도 위해 기존의 사례를 적용하고 모델에 따른 시뮬레이션의 분석 및 평가를 위한 지리정보시스템(Geographic Information System)을 적극 활용, 셋째, 도시의 재난예측을 위한 위험지역 조사, 마지막으로 공간분석과 지리정보시스템을 이용한 재난예측 모델 개발을 위한 연구를 제시하였다.
최근 그 관심과 중요성이 확대되어가고 있는 재해재난에 대한 연구 중 집중호우시의 피해지역 예측에 대한 연구로써 알고리즘 분석 및 모델 구축을 실시하여 보았다.
셀룰러 오토마타의 분석 방법은 Resolution, Neighborhood, Model-rules 에 의한 규칙기반 모델이다. 해상도의 크기 및 셀의 값에 대한 표현이 적합할 경우 모델의 정확도는 크게 상승하게 되는데, 본 연구에서는 ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)의 지형정보를 기반으로 UPIS(Urban Planning Information System)의 고도 정보를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
대상 데이터
<그림 9, Step 550>낮은 경사를 지니는 특징으로 인하여 셀의 분포가 넓게 분산하기 시작한다. 도심 지역이 시작되는 외곽순환고속도로까지 산사태가 진행되었으며 Step의 진행을 50 추가하였다.
서울시 서초구 서초동에 위치한 우면산 일대를 연구의 사례지역으로 선정하였다. 2011년 7월 누적 강우량 230mm에서 시간당 85mm의 집중호우가 일어났으며 1∼1.
골짜기를 이루는 사면의 중심으로 산사태가 이동되었다. 시뮬레이션은 730단계에서 종료 되었으며 5m의 격자를 단위로 진행되었다.
영상의 크기는 15km-15km의 지리적 영역에 해당되며. 영상의 크기는 15000픽셀, 하나의 픽셀영역은 지표면과 수직일 때 가로, 세로 1m를 의미한다. 셀룰러 오토마타의 분석 방법은 Resolution, Neighborhood, Model-rules 에 의한 규칙기반 모델이다.
이론/모형
<그림 7>과 같이 베이스 맵으로서 KOMPSAT-2의 이미지를 사용하였다. 영상의 크기는 15km-15km의 지리적 영역에 해당되며.
본 연구에서는 집중호우 시 토석류 산사태의 시뮬레이션을 위하여 CA기반 산사태 확산 모델인 SCIDDICA 모델과 유체의 특성을 고려한 모델인 CAESAR모델을 이용하였다. 모델의 구현을 위하여 MatLab을 사용하였으며, ESRI사의 ArcGIS를 이용하여 시각화 및 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 S. Di Gregorio, R. Rongo의 SCIDDICA모델을 기반으로 강우량과, 누적강우량, 유체의 움직임을 고려한 Wilcock.P.
본 연구에서는 집중호우 시 토석류 산사태의 시뮬레이션을 위하여 CA기반 산사태 확산 모델인 SCIDDICA 모델과 유체의 특성을 고려한 모델인 CAESAR모델을 이용하였다. 모델의 구현을 위하여 MatLab을 사용하였으며, ESRI사의 ArcGIS를 이용하여 시각화 및 분석을 실시하였다.
영상의 크기는 15000픽셀, 하나의 픽셀영역은 지표면과 수직일 때 가로, 세로 1m를 의미한다. 셀룰러 오토마타의 분석 방법은 Resolution, Neighborhood, Model-rules 에 의한 규칙기반 모델이다. 해상도의 크기 및 셀의 값에 대한 표현이 적합할 경우 모델의 정확도는 크게 상승하게 되는데, 본 연구에서는 ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)의 지형정보를 기반으로 UPIS(Urban Planning Information System)의 고도 정보를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
점성 유체를 시뮬레이션하기 위하여 SCIDDICA모델을 기반으로 최소차 접근법(Minimization Difference)을 적용한 CAESAR 모델을 적용하였다. 최소차 접근법은 아무리 작은 전단응력을 받을 지라도 항상 연속적으로 변형하는 물질을 유체라고 하였을 때 비압축성유체(밀도변화가 없는 유체)의 기본적인 성질인 중력에 의해 평형을 유지하고자 하는 성질을 이용하여 비압축성유체에서의 확산 형태를 시뮬레이션 하기 위하여 Kohei Arai, Achmad Basuki 등[ 7 ]은 각 셀은 다음과 같이 유체화한 진흙층(Flows의 높이), 활동토양층(Dynamic Soil), 비활동 토양층(Static Soil)으로 구분하였다<그림 4>.
집중강우로 발생하는 산사태의 경우 토석류가 발생하게 되며, 함수율 약 80%이상일 때 사면의 경사와 토양의 밀도 등에 의하여 쉽게 발생한다[ 5 ]. 지형에 의한 경사, 향을 고려한 확산 모델인 SCIDDICA 모델을 기반으로 모델을 구축하였다. 셀과 인접한 셀을 비교하여 더 이상 높은 값을 지니는 셀을 소거해 나가면서 평균값보다 높은 셀이 존재하지 않을 때 평균값을 취하게 된다.
성능/효과
SCIDDICA모델과 CAESAR모델을 기반으로 유체상태의 유동현상에 대한 모델에서는 마지막 단계에서 유효셀의 비율이 64%로 나타났으며, 모델간의 셀의 변화는 과 같다.
시뮬레이션의 결과 실제 피해지역과 유사한 패턴의 움직임을 보였으나, 고도자료의 해상도, 암석 및 토양조건, 식생 밀도에 의한 근압 등등, 여러 가지 환경적, 물리적 변수로 인하여 시뮬레이션이 현실과 동일한 결과를 얻지 못하였다. 향후 연구를 통하여 다음과 같은 요인들과 CA기반 산사태 알고리즘의 개선으로 현실과 유사한 형태의 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
실제 사상자가 발생되었던 지역이며, 에서와 같이 도시지역 깊숙이 산사태가 진행된 것을 확인하였다.
<표 4>와 같이 지형적인 요인을 기본으로 하는 SCIDDICA모델에서는 산사태의 물리적 확산에 대하여 발생지점에서 멀어질수록 정확도가 현저하게 떨어지는 것을 볼 수 있었다. 최초 시작지점에서 79%의 유효 셀을 보인 시뮬레이션은 실제 마지막 단계에서 36%의 낮은 유효성 보였다. 이는 SCIDDICA 모델이 기본적으로 화산지역의 토석류에 대한 모델이었음을 감안하더라도 낮은 수치를 보이고 있었다.
후속연구
시뮬레이션의 결과 실제 피해지역과 유사한 패턴의 움직임을 보였으나, 고도자료의 해상도, 암석 및 토양조건, 식생 밀도에 의한 근압 등등, 여러 가지 환경적, 물리적 변수로 인하여 시뮬레이션이 현실과 동일한 결과를 얻지 못하였다. 향후 연구를 통하여 다음과 같은 요인들과 CA기반 산사태 알고리즘의 개선으로 현실과 유사한 형태의 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
셀룰러 오토마타의 특성을 이용하여 진행된 연구는?
여러 분야에서 이러한 오토마톤의 특성을 이용하여 교통의 흐름, 도시의 성장, 생물학적 확산 형태, 유체역학 등 복잡한 현상을 물리적인 관점에서 다룬 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그 중에서도 물리적 확산 시뮬레이션을 다룬 연구에서는 CAESAR (the Cellular Automaton Evolutionary Slope And River model), Volcano model이나 SCIDDICA (Smart Computational Innovative methoDs for Debris flow simulation with Cellular Automata)등 CA 모델을 적용한 사례들이 있다.
우리나라의 연평균 강우량의 특징은?
우리나라의 연평균 강우량은 1,100∼1,400mm로서 이중 대부분이 6월과 9월사이의 우기에 집중되고 있으며, 최근에는 기상이변에 따른 수백mm의 국지성 폭우가 내리는 현상이 잦아지고 있다[ 10 ]. 이러한 국지성 집중호우는 서초동 산사태로 이어졌으며 매년 반복적으로 그 발생빈도가 높아질 것으로 예측된다.
산사태의 원인들 중 가장 중요한 요소는?
산사태의 여러 원인 중에서 가장 중요한 요소로는 강우조건, 지형지질 및 토질특성 등을 들 수 있다.산사태는 내적 취약성을 갖고 있는 지반에 강우나 지반진동 등의 외적요인이 부가될 때 발생되기 쉽고, 이들 두 요인이 함께 작용하였을 때 산사태가 발생하게 된다[ 11 ].
참고문헌 (15)
Bromhead, 1992, "The Stability of Slopes , 2nd edition, New York: Surrey University Press/ Chapman and Hall.
Gregorio. S. Di, 1999, "Mount Ontake Landslide Simulation by the Cellular Automata Model SCIDDICA-3", Physics and Chemistry of the Earth, Part A: Solid Earth and Geodesy, Volume 24, Issue 2, pp. 131-137.
Ikeya, Hiroshi, 1989, "Debris flow and its countermeasures in Japan", Bull. of the IAEG, Volume 40, pp. 15-33.
Ikeya, Hiroshi, 1978, "Classification of debris flows", Civil Engineering Journal, Volume 20, Issue 3, pp. 44-79.
Jon D. Pelletier, 1999, "Scale-invariance of soil moisture variability and its implications for the frequency-size distribution of landslides", Journal of Hydrology, Volume 22, Issues 1-2, pp. 71-76.
Johnson AM, Rahn PH. 1970. "Mobilization of debris flows". Z. Geomorphol. Suppl. Volume 9, pp. 168-186.
Kohei Arai, 2011, "New Approach of Prediction of Sidoarjo Hot Mudflow Disastered", Geoinformatica -An International Journal (GIIJ), Volume 1, Issue 1, pp. 1-11.
Wilcock, P.R., and J.C. Crowe. 2003. "Surface-based transport model for mixed-size sediment", ASCE Journal of Hydraulic Engineering, Volume 129, Issues 2, pp. 120-128.
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