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GIS를 이용한 암반사면 파괴분석과 산사태 위험도
Rock Slope Failure Analysis and Landslide Risk Map by Using GIS 원문보기

韓國地盤工學會論文集 = Journal of the Korean geotechnical society, v.30 no.12, 2014년, pp.15 - 25  

권혜진 (한국광물자원공사 자원개발본부) ,  김교원 (경북대학교 지질학과)

초록
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본 연구에서는 지리산 북쪽의 과거 산사태 발생영역에서 조사된 절리특성과 GIS를 이용하여 추출한 지형특성을 근거하여 연구지역에서 예상되는 암반사면 파괴유형을 분석하였다. 또 해발고도, 사면방향, 사면경사, 음영도, 곡률, 하천 이격거리 등 6개의 지형특성 인자의 빈도비를 중첩하여 산사태 예측도를 작성하였으며, 산사태 예측도와 도로 및 주거지와 같은 지역의 인문적인 인자를 고려한 산사태 피해도를 조합하여 최종적으로 연구지역의 산사태 위험도를 작성하였다. 연구지역에서 발생한 산사태의 지형적 특성을 분석한 결과, 해발고도 330~710m에서 88%, 사면방향 동남-남-남서 방향($90{\sim}270^{\circ}$)에서 77.7%, 사면경사 $10{\sim}40^{\circ}$에서 93.39%, 음영도 등급3~7에서 82.78%, 곡률특성 -5~+5에서 86.28%, 하천 이격거리 400m 이내에서 82.92%가 발생하였다. 산사태가 발생한 영역의 75%는 산사태 위험도에서 위험 등급이 '높음' 이상인 지역이어서 위험 예측에 대한 신뢰성이 확인되었으며, 연구지역의 13.27%는 산사태 위험에 노출된 것으로 분석되었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, types of rock slope failure are analyzed by considering both joint characteristics investigated on previous landslide regions located at northern part of Mt. Jiri and geographic features of natural slopes deduced from GIS. The landslide prediction map was produced by superposing the f...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이와 같이 산사태와 절리와의 관계에 관한 연구는 다수 있지만 GIS(Geographic Information System) 영상을 이용하여 산사태 발생 영역의 암반사면 파괴유형을 분석한 연구는 아직도 미진한 편이다. 따라서 본 연구에서는 산사태 발생과 관련한 암반사면 파괴유형에 대하여 검토하였다. 또 산사태 발생의 피해에 대비한 산사태 발생 위험도를 작성하였는데, 먼저 지형특성을 바탕으로 하여 산사태 발생 예측도를 작성하고 추가하여 인문학적 특성을 고려하였다.

가설 설정

  • 본 연구에서는 사용한 6개의 지형특성 인자들이 모두 같은 정도로 산사태 발생에 영향을 미친다고 가정하고 각 주제도의 빈도비를 중첩하여 다음 Fig. 15와 같이 산사태 예측도(prediction map)를 작성하였다. 여기서 산사태 발생가능성은 누적 빈도비에 따라 ‘Natural breaks’ 기법으로 「매우 높음(very high, fr≥7.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
산사태 예측도에서 음영도에 따라 산사태 발생확률이 다른 이유는? 12에서 보듯이 등급 3∼7에서 13∼21%의 범위로 비슷한 비율로 산사태가 발생한 것으로 분석되었다. 이는 태양의 영향을 거의 받지 않는 지역은 햇빛에 의한 풍화진행이 느리기 때문이고, 햇빛을 많이 받는 지역은 식생이 잘 자랄 수 있는 환경이 조성되어 식생 때문에 산사태 발생 빈도가 낮아진 것이 원인인 것으로 보인다. 음영도의 빈도비 분석결과 등급 2∼5에서 산사태 발생확률이 높은 것으로 확인되었으며 그 외 등급에서도 산사태 발생확률이 낮았다.
산사태 발생에 영향을 끼치는 인자는? 산사태 발생 예측과 관련한 논문에 따르면 국내에서 발생하는 산사태의 대부분이 토석류로 발생하고 있어 지반의 공극률, 밀도, 투수성 및 그 외에 지형 고도나 사면 경사가 산사태 발생에 영향을 끼치는 인자로 고려하고 있다(Lee, 2010; Jung, 2004; Chae et al., 2004).
본 연구의 사면고도에 따른 산사태 빈도비 분석 결과와 선행연구의 결과와 다르게 나타난 이유는 무엇인가? 또 사면고도에 따른 산사태 빈도비를 분석한 결과, 높은 능선에서 산사태가 많이 발생하는 선행연구 결과와 달리 고도 425∼710m에서 산사태 발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 선행연구에서는 산사태 발생 시작점을 산사태 영역으로 선정한 반면, 본 연구에서는 산사태에 영향을 받은 모든 영역을 산사태 발생영역으로 선정하였기 때문인 것으로 판단된다. 이 연구에서는 산사태 발생후 촬영된 위성영상에서 산사태 영역을 추출하였기 때문에 산사태 발생 시작점을 확인할 수 없었다.
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참고문헌 (25)

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  2. Kim, W. Y., Lee, S. R., Kim, K. S. and Chae, B. G. (1998), Landslide Types and Susceptibilities Related to Geomorphic Characteristics, The Journal of Engineering Geology, Vol.8, No.2, pp.115-130. 

  3. Kim, W. Y. and Chae, B. G. (2009), Characteristics of Rainfall, Geology and Failure Geometry of the Landslide Areas on Natural Terrains, Korea, The Journal of Engineering Geology, Vol.19, No.3, pp.331-344. 

  4. Son, J. W., Kim, K. T., Lee, C. H. and Choi C. U. (2009), Analysis of Landslide in Inje Region Using Aerial Photograph and GIS, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol.17, No.2, pp.61-69. 

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  7. Lee, M. J., Lee, S. R. and Won, J. S. (2004b), Study on Landslide using GIS and Remote Sensing at the Kangneung Area(I) -Relationship Analysis between Landslide Location and Related Factors, Economic and Environmental Geology, Vol.37, No.4, pp.425-436. 

  8. Lee, S. R., Chawe, U. C. and Chang, B. S. (2002), Development and Application of Landslide Analysis Technique Using Geological Structure, The Journal of GIS Association of Korea, Vol.10, No.2, pp.247-261. 

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  14. Jung, J. H. (2004), Prediction mapping for landslide occurrence using GIS and result comparison in Yongin-Ansung area, Master's thesis Kyungpook National University, pp.1-59. 

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  16. Chae, B. G., Kim, W. Y., Cho, Y. C., Kim, K. S., Lee, C. O. and Choi, Y. S. (2004), Development of a Logistic Regression Model for Probabilistic Prediction of Debris Flow, The Journal of Engineering Geology, Vol.14, No.2, pp.211-222. 

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  19. Angillieri, M. (2010), Application of frequency ratio and logistic regression to active rock glacier occurrence in the Andes of San Juan, Argentina, Geomorphology 114, pp.396-405. 

  20. Gokceoglu, C., H.Sonmez, M. Ercanoglu (2000), Discontinuity controlled probabilistic slope failure risk maps of the Altindag (settlement) region in Turkey, Engineering Geology 55, pp.277-296. 

  21. Lee, Saro, Ueechan Chwae, Kyungduck Min (2002), Landslide susceptibility mapping by correlation between topography and geological structure: the Janghung area, Korea, Geomorphology 46, pp.149-162. 

  22. Lee, Saro and Moung-Jin Lee (2006), Detecting landslide location using KOMPSAT1 and its application to landslide-susceptibility mapping at the Gangneung area, Korea, Advances in Space Research 38, pp.221-227. 

  23. Melchiorre, C., E. Castellanos, M. Matteucci (2007), Analysis of sensitivity in artificial neural network models:application in landslide susceptibility zonation, Guantanamo Province, Geophysical Research Abstracts. 

  24. Sturzenegger, M., M. Sartori, M. Jaboyedoff, D. Stead (2007), Regional deterministic characterization of fracture networks and its application to GIS-based rock fall risk assessment, Engineering Geology 94, pp.201-214. 

  25. Yilmaz, I. (2009), Landslide susceptibility mapping using frequency ratio, logistic regression, artificial neural networks and their comparison: A case study from Kat landslide (Tokat-Turkey), Computers & Geosciences 35, pp.1125-1132. 

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