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문제 정의
- 본 연구에서는 공간정보를 기반으로 산사태 취약도를 평가하였으며 이를 통해 산사태 발생지역을 예측하였다. 또한 이러한 산사태 발생 위험지역과 사방댐이 위치한 지역과의 공간적 위치관계를 검토하였으며, 최종적으로 산사태 유발인자와 기존 산사태 발생지역과의 공간통계기법을 통해 산사태 발생예측을 수행하고자 하였다.
- 본 연구에서는 2012년도에 촬영한 50㎝급 항공 사진을 기반으로 육안판독을 실시하여 산사태 발생지역을 조사하였다. 산사태에 영향을 주는 인자들과의 검토를 위해서는 산사태 발생지역에 대한 영역을 설정하는 것이 매우 중요하다.
- 본 연구에서는 공간정보를 기반으로 산사태 취약도를 평가하였으며 이를 통해 산사태 발생지역을 예측하였다. 또한 이러한 산사태 발생 위험지역과 사방댐이 위치한 지역과의 공간적 위치관계를 검토하였으며, 최종적으로 산사태 유발인자와 기존 산사태 발생지역과의 공간통계기법을 통해 산사태 발생예측을 수행하고자 하였다.
- 산사태는 강우 발생 시 토양으로 침투된 물이 토양의 배수특성에 따라 다양한 형태로 나타나게 된다. 본 연구에서는 이러한 토성별 배수특성을 분석하기 위해 배수정도에 따른 분포특성을 평가하였다. 대상지역에서 배수가 양호한 지역은 25.
제안 방법
- 산사태에 영향을 주는 인자들과의 검토를 위해서는 산사태 발생지역에 대한 영역을 설정하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 산사태 발생지점을 중심으로 산사태가 밀집된 지역은 산사태 발생군으로 묶어 산사태 발생지역으로 폴리곤 형태의 DB를 구축하였다. [그림 2]는 산사태 발생지역 중 대표적인 지점을 나타낸 것이다.
- 예측비율곡선(Prediction Rate Curve)은 동일한 입력자료와 동일한 통합 방법을 사용하기 때문에 미래 산사태 발생에 대한 정량적인 해석이 가능하다. 따라서 예측비율곡선을 작성 하기 위해 과거 발생한 산사태를 임의의 두 그룹으로 나누어 한 그룹은 분석에 사용하였으며, 나머지 그룹은 분석결과와 검증하는 데 사용하였다. 그리고 검증에 사용한 자료를 다시 분석에 이용하고, 분석에 이용되는 자료는 검증에 이용하여 교차검증을 실시하였다.
- 그러나 현재 설치되어 있는 사방댐은 일부 지역으로 치우친 것으로 조사되었으며 향후 산사태 취역 지역에 대한 추가적인 설치가 필요할 것으로 판단 된다. 또한 사방댐 설치지역의 적절성을 평가하기 위하여 산사태 취약도를 기초로 과거 산사태 위치에 대한 적합성을 정량적으로 평가하기 위하여 성공비율곡선을 작성하였다.
- 먼저 1/25,000 정밀토양도를 이용하여 토성을 분석하였다. [그림 3]은 토성분포와 산사태 발생지역을 나타낸 것이다.
- 본 연구에서는 공간정보를 기반으로 산사태 발생지역의 지형 및 토양특성을 분석하고 이를 통해 산사태 취약성 분석 및 산사태 예측비율곡선을 작성하였으며 주요 결론은 다음과 같다.
- 사면향에 따른 산사태 발생지역과의 검토를 위해, DEM 자료로부터 사면향 자료를 구축하였다. 사면향은 3×3 격자셀을 기준으로 이웃하는 8개의 셀에 대한 최대경사각을 계산하여 해당 경사 방향을 북쪽을 기준으로 한 각도로 표기할 수 있다.
- 그러나 통합 결과와 통합에 사용한 산사태를 비교한 것이기 때문에 성공비율곡선은 엄밀한 의미에서 미래 산사태 발생에 대한 예측의 검증이라고 볼 수 없다. 이러한 제한사항을 보완하기 위하여 교차검증 기반의 예측비율곡선을 이용하였다. 예측비율곡선(Prediction Rate Curve)은 동일한 입력자료와 동일한 통합 방법을 사용하기 때문에 미래 산사태 발생에 대한 정량적인 해석이 가능하다.
- 본 연구에서는 산사태 위험도 분석을 위해 대상지역에 존재하는 공간정보를 파악하였으며, 자료 구축 가능 여부를 고려하여 크게 토양, 지형경사, 사면향 자료를 이용하였다. 특히 각 공간정보별 분포특성과 함께 산사태 발생지역과의 중첩을 통한 중첩면적도 계산하였다. 또한 공간정보 분포특성별 산사태 분포특성과의 통계학적 정량관계를 규명하기 위해 우도비(LR; Likelihood Ratio)를 이용하였다.
대상 데이터
- 87㎢의 면적을 가지고 있다. 대상지는 2005년부터 지속적으로 산사태가 발생되고 있으며, 인근 지역이 해발 793m의 모악산으로 둘러싸여 있고 약 70%가 산림지역이다. [그림 1]은 연구 대상지에 위치를 나타낸 것이다.
- 그리고 검증에 사용한 자료를 다시 분석에 이용하고, 분석에 이용되는 자료는 검증에 이용하여 교차검증을 실시하였다. 본 연구에서는 대상지역 내의 총 482개 산사태 중 산사태 취약성 평가와 검증에 각각 241개의 산사태 자료를 이용하였다. 이러한 자료의 교차 이용을 통해 [그림 8]과 같은 예측비율 곡선을 작성하였다.
- 김기홍과 이환길(2012)은 경사, 토양도, 임상도, 배수등급 등의 인자를 적용한 바 있으며, 이명진 등(2004a; 2004b)은 경사, 사면향, 토양도, 임상도 등을 적용하였다. 본 연구에서는 산사태 위험도 분석을 위해 대상지역에 존재하는 공간정보를 파악하였으며, 자료 구축 가능 여부를 고려하여 크게 토양, 지형경사, 사면향 자료를 이용하였다. 특히 각 공간정보별 분포특성과 함께 산사태 발생지역과의 중첩을 통한 중첩면적도 계산하였다.
- 본 연구의 대상지는 전라북도 김제시 금산면으로서 약 66.87㎢의 면적을 가지고 있다. 대상지는 2005년부터 지속적으로 산사태가 발생되고 있으며, 인근 지역이 해발 793m의 모악산으로 둘러싸여 있고 약 70%가 산림지역이다.
- 지형경사 특성을 분석하기 위해 수치지형도의 등고선과 표고점으로부터 구축한 DEM 자료를 이용하였다. [그림 4]는 경사분포와 산사태 발생지역을 중첩한 것이며 <표 2>는 경사별 분포특성과 산사태 발생지역과의 우도비를 분석한 것이다.
데이터처리
- 따라서 예측비율곡선을 작성 하기 위해 과거 발생한 산사태를 임의의 두 그룹으로 나누어 한 그룹은 분석에 사용하였으며, 나머지 그룹은 분석결과와 검증하는 데 사용하였다. 그리고 검증에 사용한 자료를 다시 분석에 이용하고, 분석에 이용되는 자료는 검증에 이용하여 교차검증을 실시하였다. 본 연구에서는 대상지역 내의 총 482개 산사태 중 산사태 취약성 평가와 검증에 각각 241개의 산사태 자료를 이용하였다.
이론/모형
- 특히 각 공간정보별 분포특성과 함께 산사태 발생지역과의 중첩을 통한 중첩면적도 계산하였다. 또한 공간정보 분포특성별 산사태 분포특성과의 통계학적 정량관계를 규명하기 위해 우도비(LR; Likelihood Ratio)를 이용하였다. 우도비는 전체 경우의 수 중 해당 사건이 발생할 경우를 확률로 표현한 것으로, 상대적으로 비교대상이 있는 경우에 우도비를 사용하게 된다.
성능/효과
- 경사도와 산사태 발생지역을 공간중첩한 후각 속성별 클래스의 우도비(LR)를 계산한 결과, 경사 25~30° 구간에서 가장 높은 값을 나타내었으며 전반적으로 20~40° 구간에서 높은 우도비를 확인할 수 있었다.
- 30㎢로 많은 산사태 발생이 관측되었으며, 전반적으로 다른 향들에 비해 동향에서 산사태가 많이 발생한 것으로 추정된다. 그러나 사면향과 산사태 발생지역을 공간중첩한 후각 속성별 클래스의 우도비(LR)를 계산한 결과, 오히려 북향에서 우도비가 1.38로서 가장 높게나타났으며 북동향, 동향, 남동향에서도 각각 1.12, 1.05, 1.08로 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다.
- 넷째, 토양도와 경사도 그리고 사면방향도의 우도비를 중첩하여 산사태 취약도를 평가할 수 있었 으며, 산사태 면적의 누계정보를 기반으로 산사태 발생 성공비율곡선을 작성할 수 있었다. 또한 482개 산사태 지점 중 241개 지점을 각각 분석과 검증으로 교차 적용함으로써 미래 산사태 발생 예측비율곡선을 작성할 수 있었으며, 그 결과 산사태에 가장 취약한 상위 구간별 산사태 발생에 대한 예측을 수행할 수 있었다.
- 본 연구에서는 이러한 토성별 배수특성을 분석하기 위해 배수정도에 따른 분포특성을 평가하였다. 대상지역에서 배수가 양호한 지역은 25.68㎢로 전체 지역 대비 38.40%로 가장 높게 나타났으며 배수가 보통인 지역도 20.51㎢로 전체지역 대비 30.67%로 비교적 높게 나타났다. 토양배수에 따른 산사태 발생지역을 분석한 결과 배수가 양호한 지역이 1.
- 둘째, DEM에서 추출한 경사도를 이용하여 경사 구간별 분포특성을 분석할 수 있었으며, 산사태 발생지역과의 공간중첩을 통해 경사구간별 우도비를 평가한 결과 20~40° 경사구간에서 산사태 발생 가능성이 높은 것으로 나타났다.
- 넷째, 토양도와 경사도 그리고 사면방향도의 우도비를 중첩하여 산사태 취약도를 평가할 수 있었 으며, 산사태 면적의 누계정보를 기반으로 산사태 발생 성공비율곡선을 작성할 수 있었다. 또한 482개 산사태 지점 중 241개 지점을 각각 분석과 검증으로 교차 적용함으로써 미래 산사태 발생 예측비율곡선을 작성할 수 있었으며, 그 결과 산사태에 가장 취약한 상위 구간별 산사태 발생에 대한 예측을 수행할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 산사태 예측비율 성과는 향후 산사태 위험지역에 대한 등급을 사전에 평가하기 위한 기초자료로 활용이 가능하리라 판단된다.
- 68%를 나타내었다. 또한 토양배수와 산사태 발생지역을 공간중첩한 후 각 속성별 클래스의 우도비(LR)를 계산한 결과에서는 배수가 매우 좋은 구간에서 우도비가 2.00으로 가장 높게 나타났으며, 양호에서도 0.30으로 나타났다. 아울러 배수가 매우 불량인 지역과 불량인 지역은 각각 0.
- 적색부분은 산사태가 취약한 지역이며, 녹색부분은 산사태 발생위험이 적은 지역을 의미한다. 본 연구에서는 대상지역에 설치되어 있는 사방댐의 위치를 조사하여 [그림 6] 에 표시하였으며, 확인결과 대부분의 사방댐이 산사태 취약지역과 일치하고 있음을 알 수 있었다. 그러나 현재 설치되어 있는 사방댐은 일부 지역으로 치우친 것으로 조사되었으며 향후 산사태 취역 지역에 대한 추가적인 설치가 필요할 것으로 판단 된다.
- 분석 결과, 대상지역의 지형경사는 5° 미만 지역이 24.57㎢로 전체지역 대비 36.74%로 가장 높게 나타났다.
- 분석 및 검증그래프는 상위 20%의 지역에서 각각 63%와 62%의 예측능력을 보이고 있으며, 상위 50%에서는 모두 90% 이상의 예측능력을 보이고 있다. 따라서, 본 연구에서 계산된 예측값을 미래에 발생할 산사태와 연관시켜 해석해 볼 수 있다.
- [그림 5]는 사면향 분포와 산사태 발생지역을 표시한 것이며 <표 3>은 사면향별 분포특성과 산사태 발생지역과의 우도비를 분석한 것이다. 분석결과, 대상지역의 사면향은 동향에서 11.87㎢ 로 전체지역 대비 17.75%로 가장 높게 나타났으며, 북동향과 남동향도 각각 14.46%와 12.26%로 높게 나타났다. 사면향에 따른 산사태 발생지역을 분석한 결과 동향, 북동향, 남동향에서 각각 0.
- 26%로 높게 나타났다. 사면향에 따른 산사태 발생지역을 분석한 결과 동향, 북동향, 남동향에서 각각 0.42㎢, 0.36㎢, 0.30㎢로 많은 산사태 발생이 관측되었으며, 전반적으로 다른 향들에 비해 동향에서 산사태가 많이 발생한 것으로 추정된다. 그러나 사면향과 산사태 발생지역을 공간중첩한 후각 속성별 클래스의 우도비(LR)를 계산한 결과, 오히려 북향에서 우도비가 1.
- 셋째, DEM에서 추출한 사면방향도를 이용하여 사면방향별 분포특성을 분석할 수 있었으며, 산사태 발생지역과의 공간중첩을 통해 사면방향별 우도비를 평가한 결과 북향에서 우도비가 1.38로 가장 높은 산사태 발생 가능성을 보였으며, 북동향, 동향, 남동향에서도 각각 1.12, 1.05, 1.08로 높게 나타났다.
- 첫째, 대상지역의 토양도를 기반으로 토성별 배수정도를 격자 기반의 공간정보로 구축하여 배수 정도별 분포특성을 분석할 수 있었으며, 산사태 발생지역과의 공간중첩을 통해 배수정도별 우도비를 평가한 결과 배수가 매우 좋거나 양호한 지역에서 산사태가 발생할 가능성이 높은 것으로 나타났다.
- 67%로 비교적 높게 나타났다. 토양배수에 따른 산사태 발생지역을 분석한 결과 배수가 양호한 지역이 1.71㎢로서 산사태 발생지역의 76.68%를 나타내었다. 또한 토양배수와 산사태 발생지역을 공간중첩한 후 각 속성별 클래스의 우도비(LR)를 계산한 결과에서는 배수가 매우 좋은 구간에서 우도비가 2.
- 이러한 토석류는 계곡 및 소하천을 따라 저지대로 흘러 내려가며, 특히 소하천 주변의 주택 및 농경지에 큰 피해가 발생한다. 항공사진을 중심으로 연구대상지의 토석류에 의한 산사태는 하천의 형상을 따라 약 10m 정도의 폭을 가지고 있는 것으로 나타났다.
후속연구
- 본 연구에서는 대상지역에 설치되어 있는 사방댐의 위치를 조사하여 [그림 6] 에 표시하였으며, 확인결과 대부분의 사방댐이 산사태 취약지역과 일치하고 있음을 알 수 있었다. 그러나 현재 설치되어 있는 사방댐은 일부 지역으로 치우친 것으로 조사되었으며 향후 산사태 취역 지역에 대한 추가적인 설치가 필요할 것으로 판단 된다. 또한 사방댐 설치지역의 적절성을 평가하기 위하여 산사태 취약도를 기초로 과거 산사태 위치에 대한 적합성을 정량적으로 평가하기 위하여 성공비율곡선을 작성하였다.
- 또한 482개 산사태 지점 중 241개 지점을 각각 분석과 검증으로 교차 적용함으로써 미래 산사태 발생 예측비율곡선을 작성할 수 있었으며, 그 결과 산사태에 가장 취약한 상위 구간별 산사태 발생에 대한 예측을 수행할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 산사태 예측비율 성과는 향후 산사태 위험지역에 대한 등급을 사전에 평가하기 위한 기초자료로 활용이 가능하리라 판단된다.
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