[논문]고품질 공간정보를 이용한 토석류 분석을 통한 산사태위험지도의 갱신방안 - 춘천지역을 중심으로 -

양인태; 유영걸; 박건; 박재국

doi:10.7319/kogsis.2015.23.4.017

고품질 공간정보를 이용한 토석류 분석을 통한 산사태위험지도의 갱신방안 - 춘천지역을 중심으로 -
An upgrade of Landslide Hazard Map with Analysis of Debris Flow using High-Quality Geospatial Information 원문보기

한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science, v.23 no.4, 2015년, pp.17 - 24

양인태 (강원대학교 토목공학과) , 유영걸 (대원대학교 철도건설과) , 박건 (강원대학교 대학원 토목공학과) , 박재국 (남서울대학교 GIS공학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 춘천지역을 대상으로 집중호우에 의해 발생된 산사태 및 토석류에 대한 분석을 위해 고해상도 디지털항공사진영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 생성된 고품질 3차원 공간정보를 활용하였다. 또한 산사태 발생 지역에 대한 기존 산사태 위험등급도와 산사태 관련인자의 연관성을 분석하였으며 집중호우에 의해 토석류를 동반한 산사태 피해가 많이 발생된 지역을 대상으로 토석류의 분석결과를 검토하였다. 이 결과를 이용하여 기존의 산사태 위험지도를 효과적으로 갱신하고 산사태 위험지역에 대한 관리에 고품질 공간정보를 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study utilized high quality three-dimensional geospatial information produced by high-resolution Digital Aerial Photograph and Airborne LiDAR data in order to analyse landslides and debris flows induced by the heavy rainfall in Chuncheon area. Also, this study analysed correlation between the established landslide hazard map and the landslide factor effect and reviewed the analysis result of debris flows on the area where landslides with debris flows occurred frequently. Finally;the study proposed ways to renew the established landslide hazard map effectively and utilize the high quality three-dimensional Geospatial information on the landslide risk area.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

고정밀 자료를 신속하고 효과적으로 제공함으로써 산사태 관리 및 피해분석에 필요한 공간정보를 구축하고 신뢰도를 높이고자 하였다.
본 연구에서는 고품질 공간정보를 활용하여 GIS 분석 방법과 산사태 및 토석류의 발생 예측을 통해 산사태 및 토석류를 분석하였다. 또한 토석류 분석결과를 활용하여 산사태 위험 등급도의 개선, 수정 및 갱신방안을 제시하고자 하였다.
또한 토석류의 특성을 분석하여 피해가 예상되는 지역을 선정하여 종합적인 산사태 및 토석류 관리를 위한 방안을 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 산사태 및 토석류의 분석을 위해 항공 LiDAR 데이터, 고해상도 디지털항공사진 등의 고품질 공간정보를 활용함으로써 효과적인 산사태 및 토석류의 현황 분석 및 거동특성을 분석하고 산사태 위험 등급도의 갱신 방안을 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 토석류의 최대 높이를 고려한 산사태 위험 등급도의 갱신 방안을 제시할 것이다. Fig.
산사태 위험 등급도를 개선 및 갱신하기 위해서는 토석류 분석을 통해 계산된 토석류 지도를 중첩 계산하여 갱신하는 방안을 제시하고자 하였다.
이는 산림청의 산사태 위험등급도의 지형인자들에 판정기준과 연구대상지역의 산사태 및 토석류의 발생 특성이 유사성이 있는가를 분석하기 위한 것이다.
산사태 및 토석류에 대한 분석을 위해서는 기존 피해 지역에 대한 다양한 공간정보가 필요하다. 이들 자료로는 기존 산사태 위험등급도, 현황측량 자료, 1:5000 수치지형도 및 항공 LiDAR 자료, 디지털 항공사진 영상을 이용한 고정밀 공간정보를 생성하고 이들 자료를 활용하여 산사태 및 토석류에 대한 위험 등급도를 산정하는데 도움을 주고자 하였다.

가설 설정

토석류 분석에서　RAMMS의 입력 자료는 지형자료인 DEM, 마찰정보(건조유형마찰(μ), 점성유형마찰(ζ)), 수문자료(유출량, 시간) 등이 필요하다. 본 연구에서 DEM의 격자크기는 5m로 설정하여 계산하였다. 시뮬레이션 결과 값은 흐름 높이, 흐름 속도, 3D & 2D 지도 및 단면 그래프 등이 있다.

제안 방법

둘째, 토석류 발생지역의 조건을 적용하여 토석류 예측 분석을 수행할 수 있었다. 분석 결과인 흐름 높이와 속도를 이용하여 기존 산사태 위험등급도의 수정 갱신 방안을 제시할 수 있었다.
본 연구에서는 고품질 공간정보를 활용하여 GIS 분석 방법과 산사태 및 토석류의 발생 예측을 통해 산사태 및 토석류를 분석하였다. 또한 토석류 분석결과를 활용하여 산사태 위험 등급도의 개선, 수정 및 갱신방안을 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 항공 LiDAR 자료를 이용하여 DSM과 DEM을 생성하였으며, 산사태 및 토석류와 지역적인 지형인자에 대한 특성을 분석하였다. 또한 고해상도 디지털 항공사진영상은 산사태 발생전후인 2009년과 2014년에 촬영된 영상을 사용하였다.
산사태 발생지역에 대한 지역적인 특성분석을 위해 토석류 발생 이전과 이후의 2009년과 2014년 항공사 진영상을 이용하였으며 수치지형도와 항공 LiDAR의 DEM을 생성하여 처리하였다.
산사태 위험 등급도의 시범적인 갱신을 위해 천전지 역을 대상으로 1:5000 1개 도엽 범위를 지정하여 기존 산사태 위험 등급도와 토석류 분석도를 중첩하여 갱신된 산사태 위험 등급도를 생성하였다. Fig.
연구대상지역의 토석류 발생지에 대한 지역적 특성은 경사, 사면형(curvature), 경사길이에 대해 분석을 수행하였다.
우선 토석류 분석 결과는 토석류 흐름 높이와 속도자료를 이용하여 격자크기 10m의 토석류 예측 지도를 생성하였다.
이와 같이 두 시기의 항공사진영상을 통해서 지형적인 변화가 있음을 확인할 수 있다. 이러한 지형적 변화에 대한 정량적인 토량의 침식량을 계산하기 위해 토석류가 발생하기 이전과 복구를 위한 현장측량 자료를 이용하여 체적의 변화를 계산하였다.
17은 현장 측량 자료를 나타낸 것이다. 현장 측량된 등고선을 이용하여 TIN 편집을 수행하여 DEM을생성하였으며 항공 LiDAR의 DEM과 비교분석을 통하여 토량의 변화를 계산하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 항공 LiDAR 자료를 이용하여 DSM과 DEM을 생성하였으며, 산사태 및 토석류와 지역적인 지형인자에 대한 특성을 분석하였다. 또한 고해상도 디지털 항공사진영상은 산사태 발생전후인 2009년과 2014년에 촬영된 영상을 사용하였다.
본 연구에서는 2011년 7월 27일 6시간 연속강우량 261㎜의 집중호우에 의해 토석류를 동반한 산사태 피해가 많이 발생된 춘천지역을 대상으로 하였다.
연구대상지역에 대한 공간정보는 라이카 ALS50으로 2009년에 촬영된 항공 LiDAR 자료와 디지털 항공사 진영상, 1:5000 수치지형도, 산림청의 1:25000 산사태 위험등급도, 강원도 산림개발연구원의 산사태 발생현황 자료 및 현장측량 자료 등을 이용하여 분석을 수행하였다.
오월 지역은 강원도의 전형적인 산지 지역으로 급류에 의한 하상침식이 주로 발생된 지역이며 산사태 발생 면적이 큰 20개소를 지정하였으며 천전 지역은 주거지 역과 산지가 혼재된 지역으로 재산 및 인명피해가 발생된 지역이며 주로 피해가 크게 발생된 3개소 지역을 대상으로 분석을 수행하였다.

데이터처리

토석류에 대한 분석은 토석류 해석프로그램인 RApid Mass MovementS(RAMMS)를 사용하였다. RAMMS는 재해인 눈사태(avalanche), 토석류(debrisflow) 및 낙석(rockfall) 등 예측이 어려운 속도와 복잡한 지형에 적합하도록 설계, 개발된 응용프로그램으로 최첨단 수치 시뮬레이션 모델을 이용하여 움직임을 계산한다.

성능/효과

둘째, 토석류 발생지역의 조건을 적용하여 토석류 예측 분석을 수행할 수 있었다. 분석 결과인 흐름 높이와 속도를 이용하여 기존 산사태 위험등급도의 수정 갱신 방안을 제시할 수 있었다.
비교결과, 최대 침식 높이는 5.7m, 평균 침식 높이는 2.5m, 최대 퇴적 높이는 3.0m, 평균 퇴적 높이는 0.5m 로 나타났으며 침식량은 42744.3 ton, 퇴적량은 7918.2 ton으로 계산되었다.
산사태 위험등급도의 갱신을 수행한 결과, 1등급 지역은 6.3%증가하였으며 2등급과 3등급지역은 감소시켰다. 하류지역의 경우는 주거지가 많이 분포하고 있어 위험지역에 대한 관리에 효과적일 것이라 판단된다.
천전 지역의 토석류 발생지 등급별 분포는 1등급 22.8%, 2등급 57.5%, 3등급 19.7%로 분석되었다. 오월 지역의 토석류 발생지 등급별 분포는 1등급 7.
천전지역의 토석류 분석에서 흐름 높이는 최대 3.26m, 흐름 속도는 최대 5.16m/s로 나타났다.
첫째, 산사태 및 토석류 발생지역의 비교분석에서는 항공 LiDAR 데이터와 디지털 항공사진영상을 활용하는 경우 효과적인 지형 분석과 침식과 퇴적의 변화에 대한 분석을 수행할 수 있었다.

후속연구

셋째, 산사태 관리 및 분석에서 최신성과 정밀도를 갖춘 항공 LiDAR 데이터와 디지털 항공사진영상 등은 예상지역 지정, 재해조사 등에 활용성이 높을 것으로 판단되며 또한 재산과 인명피해를 유발하는 산사태 위험예상지역에 대한 재해 방지와 대책을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
시뮬레이션 결과 값은 흐름 높이, 흐름 속도, 3D & 2D 지도 및 단면 그래프 등이 있다. 이들 결과들은 토석류의 예상경로와 유동적인 거동특성을 분석할 수 있으므로 재해 방지와 대책을 수립하는데 도움을 줄 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	토석류는 강우와 관련하여 어떻게 피해를 발생시키는가?	토석류는 산지나 급경사지에 짧은 시간동안에 강우가 집중되어 높은 수위의 홍수파를 형성시켜 흙, 자갈, 나무 등이 함께 유동되어 하류지역에 하천범람, 배수시 설 역류, 도로유실 및 주택침수 등의 피해를 발생시킨다.
	토석류의 발생원인으로 무엇이 있는가?	토석류의 발생원인은 지질구조, 지형, 토질 등의 내적요인과 강우, 지진 등의 자연적 요인, 절토사면, 벌목 등의 인위적 요인이 복합적으로 작용하므로 신뢰성 높은 예측 및 분석에 어려움이 있다(Yoo et al., 2008).
	기존의 산사태 분석의 한계를 극복하기 위해, 지역적 특성에 알맞은 정밀한 산사태 위험지 예측을 위한 인자 추출 방법 및 평가 모델을 제시하기 위해서 어떤 분석이 필요한가?	따라서 지역적 특성에 알맞은 정밀한 산사태 위험지 예측을 위한 인자 추출 방법 및 평가 모델을 제시하기 위해서는 최신기술과 고품질, 고정밀의 항공 LiDAR 자료와 고해상도 디지털 항공사진 등의 공간정보에 대한 활용 가능성 및 활용방안에 대한 분석이 필요하다.

참고문헌 (8)

Berger C. McArdell B.W. and Schlunegger F., 2011, Direct measurement of channel erosion by debris flows, Illgraben, Switzerland. J. Geophys. Res., 116.
Christen M., Bartelt P. and Kowalski J. (2010a). Back calculation of the In den Arelen avalanche with RAMMS: interpretation. Ann. Glaciol., Vol. 51, No. 54, pp. 161-168.

상세보기
Graf C. and McArdell B., 2008. Simulation of debris flow runout before and after construction of mitigation measures: an example from the Swiss Alps. Proc. of the International Conference on DEBRIS FLOWS: Disasters, Risk, Forecast, Protection. Pyatigorsk, Russia, 22-29 September 2008, pp. 233-236.
Park, J. K., Yang, I. T., Kim, T. H., Park, H. G., 2008, Extraction of landslide risk area using GIS, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 26, No. 1, pp. 27-39.
Scheuner T., Schwab S., McArdell B., 2011. Application of a two-dimensional numerical model in risk and hazard assessment in Switzerland. In 5th DFHM, Padua, Italy.
Yang, I. T., Chun, K. S., Park, J. K., Lee, S. Y., 2007, An estimation to landslide vulnerable area of rainfall condition using GIS, Journal of the Korea Society for Geospatial Information System, Vol. 15, No. 1, pp. 39-46.
Yoo, N.J., Cheon, S. H., and Park, N. S., 2008, Research for debris-flow and landslide characteristics in Gangwon, Journal of Industrial Technology, Vol. 26, No. A, pp. 3-10.
Yoo, N. J., and others, 2012, Analysis of rainfall characteristics and landslides at the west side area of Gangwon province, Journal of the Korean Geoenvironmental Society, Vol. 13, No. 9, pp. 75-82.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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