원상연
(Department of Civil Engineering, Gangneung-Wonju National University)
,
이승우
(Department of Civil Engineering, Gangneung-Wonju National University)
,
백중철
(Department of Civil Engineering, Gangneung-Wonju National University)
,
윤찬영
(Department of Civil Engineering, Gangneung-Wonju National University)
,
김기홍
(Corresponding Author, Department of Civil Engineering, Gangneung-Wonju National University)
토석류는 태풍이나 집중호우 등에 의해 산사태가 일어나 토석이 물과 함께 하류로 밀려 떠내려가는 현상을 의미한다. 특히 우리나라는 지형학적 특성상 전체 국토의 약 70%가 산지로 구성되어 있고 매년 6~8월 집중적으로 태풍이나 집중호우가 발생하여 이 시기에 발생한 산사태 및 대규모 토석류로 인한 인명피해는 전체 재난 사망자의 약 20%에 이르고 있다. 따라서 이러한 토석류의 발생 규모를 예측하기 위한 핵심적인 부분은 복잡한 3차원 지형에서의 토석류 거동, 침식 및 퇴적 메커니즘을 이해하여야 한다. 본 연구에서는 강원도 평창군의 실제 규모 토석류 실험 전후에 나타난 지형적인 변화 및 변화가 발생한 지역에서의 지형학적 특성 등의 정량적 변화 분석 등을 수행하였으며, 이를 위해 발생 전후의 정량적 변화를 관측할 수 있는 GSD 10cm LiDAR DEM 데이터를 조사에 활용하였다.
토석류는 태풍이나 집중호우 등에 의해 산사태가 일어나 토석이 물과 함께 하류로 밀려 떠내려가는 현상을 의미한다. 특히 우리나라는 지형학적 특성상 전체 국토의 약 70%가 산지로 구성되어 있고 매년 6~8월 집중적으로 태풍이나 집중호우가 발생하여 이 시기에 발생한 산사태 및 대규모 토석류로 인한 인명피해는 전체 재난 사망자의 약 20%에 이르고 있다. 따라서 이러한 토석류의 발생 규모를 예측하기 위한 핵심적인 부분은 복잡한 3차원 지형에서의 토석류 거동, 침식 및 퇴적 메커니즘을 이해하여야 한다. 본 연구에서는 강원도 평창군의 실제 규모 토석류 실험 전후에 나타난 지형적인 변화 및 변화가 발생한 지역에서의 지형학적 특성 등의 정량적 변화 분석 등을 수행하였으며, 이를 위해 발생 전후의 정량적 변화를 관측할 수 있는 GSD 10cm LiDAR DEM 데이터를 조사에 활용하였다.
Debris flows are rapidly flowing masses of water mixed with soil and gravel from landslides which are caused by typhoons or rainstorms. The combination of Korea’s mountain dominated topography (70%) and seasonal heavy rains and typhoons causes landslides and large-scale debris flows from June...
Debris flows are rapidly flowing masses of water mixed with soil and gravel from landslides which are caused by typhoons or rainstorms. The combination of Korea’s mountain dominated topography (70%) and seasonal heavy rains and typhoons causes landslides and large-scale debris flows from June to August. These phenomena often cause property damage and casualties that amount up to 20% of total annual disaster fatalities. The key point to predicting debris flow is to understand its movement mechanism, erosion, and deposition. In order to achieve a more accurate estimation of debris flow path and damage, this study incorporates quantitative analysis of high resolution LiDAR DEM (GSD 10cm) to delineate geomorphic and topographic changes induced by Jinbu real scale debris flow test.
Debris flows are rapidly flowing masses of water mixed with soil and gravel from landslides which are caused by typhoons or rainstorms. The combination of Korea’s mountain dominated topography (70%) and seasonal heavy rains and typhoons causes landslides and large-scale debris flows from June to August. These phenomena often cause property damage and casualties that amount up to 20% of total annual disaster fatalities. The key point to predicting debris flow is to understand its movement mechanism, erosion, and deposition. In order to achieve a more accurate estimation of debris flow path and damage, this study incorporates quantitative analysis of high resolution LiDAR DEM (GSD 10cm) to delineate geomorphic and topographic changes induced by Jinbu real scale debris flow test.
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제안 방법
먼저 GPS 및 토탈스테이션을 이용하여 기준점 측량을 실시하였고 토석류 실험 전의 지형을 지상 LiDAR를 이용하여 지형데이터를 취득하였다. 그리고 토석류 실험 후의 지형을 다시 LiDAR를 이용하여 데이터를 취득하였고, 지형변화 분석을 위하여 토석류 실험 전후 DEM의 차이 분석, 토석류의 종횡단 분석 등을 수행하였다.
계측할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 강원도 평창군에서 실제규모 토석류 거동 실험을 수행하였고, 지상 LiDAR를 이용하여 실험 전·후의 지형변화를 관측하였다. 최종적으로 생성된 10cm 해상도의 DEM(Digital Elevation Model)을 본 연구에 활용하였으며, 유하부의 종횡단을 10m간격으로 설정하여 토석류 거동에 따른 지형변화와 침식량 등을 분석하였다.
8은 실제 규모 토석류 거동 실험 및 분석을 위한 일련의 과정을 도시화한 것이다. 먼저 GPS 및 토탈스테이션을 이용하여 기준점 측량을 실시하였고 토석류 실험 전의 지형을 지상 LiDAR를 이용하여 지형데이터를 취득하였다. 그리고 토석류 실험 후의 지형을 다시 LiDAR를 이용하여 데이터를 취득하였고, 지형변화 분석을 위하여 토석류 실험 전후 DEM의 차이 분석, 토석류의 종횡단 분석 등을 수행하였다.
노이즈의 경우 대기 중의 먼지 등에 반사되거나 수목에 여러번 반사되어 실제 대상물의 위치가 아닌 곳에 자료가 형성될 수 있다. 본 실험에서는 LiDAR 데이터 처리 상용프로그램을 사용하여 취득된 점 자료에서 수목 및 기타 노이즈 자료들을 제거하여 ASCII 파일로 내보낸 후, GIS 상용 소프트웨어를 활용하여 TIN을 구성하고 다시 래스터 형식의 공간해상도 10cm DEM을 생성하는 방법을 사용하여 지형자료를 처리하였다. Fig.
본 연구에서는 강원도 평창군의 실제규모 토석류 거동 실험을 관측하기 위해 GPS, Total station, LiDAR 장비를 이용하였으며 최종적으로 얻어진 3차원 측량성과로부터 10cm 해상도의 DEM을 제작하였다. 토석류 거동 메커니즘 분석을 위해 지형관측 자료를 이용하여 종횡단 분석을 실시하고 지형변화와 침식량을 산정하였다.
본 연구의 실제규모 토석류 거동 실험에서 USGS에서 실시한 토석류 실험을 기초로 물과 토석의 혼합비는 6:4로 정하여 총 255㎥의 토석류를 흘려보냈으며, 지상 LiDAR 자료를 이용한 실험 전·후의 지형변화 분석은 최종적으로 생성된 10cm 해상도의 DEM을 이용하여 수행하였다. 유하부를 따라 실험에서 발생시킨 토석류에 의해 이루어진 지형의 변화를 관측하기 위하여 Fig.
실험 전·후의 지형 변화를 관측하기 위해, Fig. 9와 같이 상부의 토조와 하류부의 사방댐에 GPS 기준점을 설치하고 흐름 경로 상에 Total Station을 이용한 보조 기준점을 설치하였으며 지상 LiDAR를 이용하여 실험 전·후 지형을 측량하였다.
DEM을 이용하여 수행하였다. 유하부를 따라 실험에서 발생시킨 토석류에 의해 이루어진 지형의 변화를 관측하기 위하여 Fig. 11(a)와 같이 유하부의 종단을 설정한 후 10m 간격으로 분석을 수행하였다.
따라서 본 연구에서는 강원도 평창군에서 실제규모 토석류 거동 실험을 수행하였고, 지상 LiDAR를 이용하여 실험 전·후의 지형변화를 관측하였다. 최종적으로 생성된 10cm 해상도의 DEM(Digital Elevation Model)을 본 연구에 활용하였으며, 유하부의 종횡단을 10m간격으로 설정하여 토석류 거동에 따른 지형변화와 침식량 등을 분석하였다.
DEM을 제작하였다. 토석류 거동 메커니즘 분석을 위해 지형관측 자료를 이용하여 종횡단 분석을 실시하고 지형변화와 침식량을 산정하였다. 분석 결과 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다.
횡단 분석은 Fig. 11(a)와 같이 횡단선을 1m 간격으로 추출하여 실험 전·후의 높이 값 변화를 관측하였다. 관측된 결과는 Fig.
대상 데이터
, 2014). 실험 유역의 유로 총 길이는 약 820m 이고, 유로 폭은 5~20m이다. 정상부의 평균 경사는 35.
토석류 거동해석을 위한 실험유역은 Fig. 6과 같이 평창군 진부면 일대이다. 이 유역은 강원지역에서 토석류가 가장 빈번히 발생하는 지역이며, 유역의 규모와 경사 그리고 표토 특성 면에서 우리나라 토석류를 대표할 수 있다고 판단되는 곳이다(Kim et al.
성능/효과
셋째, 지형 변화가 일어난 구간 중 최대 침식이 일어난 지점을 분석한 결과 토석류 흐름에서 경사가 변하는 지점으로써, 2.23m의 최대 침식이 발생하였다.
실험 전·후 횡단면 분석 결과 발생부로부터 사면 보강이 이루어져 있던 부분에서는 우안에 비하여 좌안의 침식이 보다 크게 발생한 것을 확인하였다. 하지만 토석류의 진행 방향이 급격하게 바뀌게 되는 60m 지점 이후에는 좌안에 비해 우안의 침식이 더 크게 관측되었으며, 100m 지점 이후부터는 좌안과 우안이 비슷한 정도의 침식이 이루어졌음을 확인할 수 있었다.
지형 변화가 일어난 80m~190m 중 최대 침식이 일어난 140m 지점을 면밀히 분석한 결과 실제 규모 토석류 실험 당시 경사가 크게 변하는 지점으로써 토석류가 강하게 충돌하였고, 이때 강한 충돌 에너지로 인하여 최대 침식이 발생함을 알 수 있었다.
첫째, 토석류 발생으로 인한 지형변화를 관측하는데 있어서 지상 LiDAR DEM을 이용하여 종횡단 단면도를 추출하는 방법은 기존의 현장측량 방법보다 효율적으로 정밀한 결과를 제공할 수 있다.
발생한 것을 확인하였다. 하지만 토석류의 진행 방향이 급격하게 바뀌게 되는 60m 지점 이후에는 좌안에 비해 우안의 침식이 더 크게 관측되었으며, 100m 지점 이후부터는 좌안과 우안이 비슷한 정도의 침식이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 실험유역의 유역 폭은 대체로 10m 내외로 형성되어있었다.
후속연구
본 연구에서 관측한 토석류 거동 실험에 의한 지형변화 자료는 향후 토석류의 메커니즘을 분석하기 위한 다양한 실험에 참고자료로 이용될 수 있으며, 토석류의 발생규모 산정 및 흐름 특성을 예측하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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