[논문]산지유역의 지형위치 및 지형분석을 통한 재해 위험도 예측

오채연; 전계원

doi:10.21729/ksds.2018.11.2.1

산지유역의 지형위치 및 지형분석을 통한 재해 위험도 예측
Disaster risk predicted by the Topographic Position and Landforms Analysis of Mountainous Watersheds 원문보기

한국방재안전학회논문집 = Journal of Korean Society of Disaster and Security, v.11 no.2, 2018년, pp.1 - 8

오채연 (강원대학교 방재안전공학전공) , 전계원 (강원대학교 방재전문대학원)

초록
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최근 기후 변화로 인해 전 세계적으로 이상기후 현상이 일어나고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 과거의 강우기록을 갱신하는 강우가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 국지성 집중호우의 경우 짧은 시간에 많은 양의 강우가 좁은 지역에 발생하고 있어 산지재해 발생 또한 증가 하고 있다. 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있어 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 그러므로 본 연구에서는 산지유역에 지형분류기법과 산사태 위험성 예측기법을 적용하여 재해 위험도를 예측하고자 하였다. 지형분류기법은 지형위치지수를(TPI)를 계산하여 위험 지형을 분류하고 토석류 예측기법중 하나인 SINMAP 방법을 사용하여 산지재해 발생 가능지역을 예측하였다. 그 결과 지형분류기법에서는 전체 유역 중 약 63% 이상 완경사지와 급경사지로 분류되었으며 SINMAP 분석에서는 전체 유역 중 약 58%가 위험 지역으로 분석되었다. 최근 각종 개발로 인해 산지재해의 저감 대책이 마련이 시급한 실정이며 재해 위험 구간에 대한 안정성 대책을 수립하여야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Extreme climate phenomena are occurring around the world caused by global climate change. The heavy rains exceeds the previous record of highest rainfall. In particular, as flash floods generate heavy rainfall on the mountains over a relatively a short period of time, the likelihood of landslides increases. Gangwon region is especially suffered by landslide damages, because the most of the part is mountainous, steep, and having shallow soil. Therefore, in this study, is to predict the risk of disasters by applying topographic classification techniques and landslide risk prediction techniques to mountain watersheds. Classify the hazardous area by calculating the topographic position index (TPI) as a topographic classification technique. The SINMAP method, one of the earth rock predictors, was used to predict possible areas of a landslide. Using the SINMAP method, we predicted the area where the mountainous disaster can occur. As a result, the topographic classification technique classified more than 63% of the total watershed into open slope and upper slope. In the SINMAP analysis, about 58% of the total watershed was analyzed as a hazard area. Due to recent developments, measures to reduce mountain disasters are urgently needed. Stability measures should be established for hazard zone.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. Location of the study area (Dogye-eup, Samcheok-si, Gangwon-do)
그림 Fig. 2. Target watershed settings
그림 Fig. 3. Diagrams illustrating (a) Infinite slope stability model schematic and (b) the definition of Specific catchment area (SINMAP User manual)
표 Table 1. Ten-class landform category (Weiss, 2001)
표 Table 2. Classes of slope stability based on value of th Stability Index(SI) (Pack, 2001)
그림 Fig. 4. Elevation map and slope map of the target watershed
그림 Fig. 5. Contours and topographical profile
표 Table 3. Classes of slope
그림 Fig. 6. Study area TPI map and landform map
그림 Fig. 7. Slope-stability index distribution for study area
표 Table 4. Areas of features for the landform classification maps
표 Table 5. Classes of slope stability based on value of the Stability Index (SI)
그림 Fig. 8. Comparision of the Landslide hazard map and 3D surface map
그림 Fig. 9. Comparison of the Landform map and SINMAP

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 산지재해 위험도를 예측하기 위해서 수치 표고모델(Digital Elevation Model: DEM)을 활용하여 공간 데이터를 구축하고 GIS(Geographic Information System)을 기반으로 하는 지형분석 및 지형분류 모형인 TPI(Topographic Position Index)와 무한사면안정모델(SINMAP)을 활용하여 대상유역을 10개의 지형으로 분류하고 SINMAP분석을 통하여 산지재해 위험도 분석을 실시하고 산사태 발생가능지역을 예측하고자 한다.

가설 설정

이는 수리적 안정 상태를 무한평면사면 안정모델과 접합시켰다는 데에서 Montgomery and Dietrich (1994)가 제시한 방법과 유사하지만 Montgomery and Dietrich (1994)가 Contour기반의 DEM(Digital Elevation Model)을 사용한 반면에 SINMAP에서는 그리드 기반의 DEM을 사용하였으며, SINMAP의 경우 무한평면사면안정모델에서 토양과 식물뿌리에 의한 점착력을 고려하며, 점착력이 없는 경우를 원하는 경우 0으로 조정할 수 있다. 또한 SINMAP에서 고려되는 변수들은 정확한 값이 아닌 범위로서 입력되며 상한선과 하한선 내에서 균등한 확률을 가지고 임의적으로 분포하는 것으로 가정한다. Fig.
r값의 경우 하나의 값으로서 지정하여 입력해주지만, 나머지 세 변수 (C, tanϕ, R/T)는 상한선과 하한선을 정해주어 범위로서 입력한다. 이들 값은 공간적으로 균등한 확률을 가지고 임의적인 분포하는 것으로 가정한다.

제안 방법

이렇게 다른 2개의 Scale Factor SN과 LN의 그리드 셀 조합으로 지형을 분류한다. Canyons/Deeply incised streams(깊은계곡), Midslope drainages/Shallow Valleys(얕은계곡), Upland drainages/Headwaters(산지내수로), U-shaped Valleys(평탄계곡), Plains(평탄지), Open slopes(완경사지), Upper Slope/Mesas(급경사지), Local ridges/Hills in valleys(소구릉/곡저구릉), Midslope ridges/Small hills in plains(준경사능선/평지내구릉), Mountain tops/High ridges(산정/산정능선) 10개의 카테고리로 지형을 분류하며 Table 1과 같다.
SINMAP은 1:5000 수치지도를 이용해 Digital Elevation Model(DEM)을 10m×10 격자데이터로 제작하고 기초자료로 사용하였다. SINMAP에 이용된 매개변수는 SINMAP 에서 제공되는 기본 값을 적용하여 분석하였다. SINMAP에서는 집수면적에 내린 강우가 식생에 의한 차단, 대기 증발등과 같은 손실이 없다는 가정 아래 집수면적을 셀 단위 크기인 5m로 나누어 비 집수면적을 산출하였으며 흐름 누적 값을 산출한 후 이 흐름 누적 값 정보를 활용하여 공간 분포형 습윤 지수를 반영하게 되는데 Fig.
, 2010). 본 연구에서는 Arcgis 10.1프로그램의 TPI Extension을 활용하였으며 지형 특성을 고려하여 SN은 5 m, LN은 10 m로 설정하여 TPI를 분석하였다.
본 연구에서는 강원도 도계읍 지역을 대상으로 지형 특성과 위험지역을 분석하기 위해 GIS 분석 모형중 지형분류 모형인 TPI방법과 사면안정성 해석 모형인 SINMAP을 적용하여 위험성 분석을 수행하고 다음과 같은 결과를 얻었다.

대상 데이터

SINMAP은 1:5000 수치지도를 이용해 Digital Elevation Model(DEM)을 10m×10 격자데이터로 제작하고 기초자료로 사용하였다.
연구지역 공간데이터는 1:5000 수치지도를 이용하여 기초자료인 DEM을 생성하였다. 지형분류모형인 TPI 분석 결과 완경사지인 Open slope이 42.

이론/모형

위 식에서 R/T는 기후요소와 수리요소가 결합된 형태이며, 한 개의 변수로서 취급된다. 산사태 발생의 중요 원인인 강우와 같은 인자를 개입시키기 위해 수문학에서 사용하는 TOPMODEL을 적용시켰으며, 안전율 식에서 상대 습윤도를 사면의 배수특성과 연관시켜 변형시켜주면 식 (5)과 같다. 이식은 SINMAP에서 사면 안정계수(Stability Index, SI)를 정의하기 위하여 사용되어진다.
사면의 경사와 집수 지역을 기반을 두는 사면안정등급을 정의하고, 영역의 안전성을 평가하고 도시화 하는 프로그램으로서 지표에서 발생하는 산사태나 토석류에 적용되며 심층부의 불안정성에는 적용되지 않는다. 이는 수리적 안정 상태를 무한평면사면 안정모델과 접합시켰다는 데에서 Montgomery and Dietrich (1994)가 제시한 방법과 유사하지만 Montgomery and Dietrich (1994)가 Contour기반의 DEM(Digital Elevation Model)을 사용한 반면에 SINMAP에서는 그리드 기반의 DEM을 사용하였으며, SINMAP의 경우 무한평면사면안정모델에서 토양과 식물뿌리에 의한 점착력을 고려하며, 점착력이 없는 경우를 원하는 경우 0으로 조정할 수 있다. 또한 SINMAP에서 고려되는 변수들은 정확한 값이 아닌 범위로서 입력되며 상한선과 하한선 내에서 균등한 확률을 가지고 임의적으로 분포하는 것으로 가정한다.

성능/효과

(b)경사도의 경우는 지형의 기울기를 의미하며 경사도는 무한사면 안정성 해석의 필수입력 자료로 사용되며 대상 유역의 경우 Table 3과 같이 21°~35°가 전체유역의 63%로 분석되었다.
8(a)는 산림청에서 분석한 산사태 위험지도로 주거지역과 가깝게 위치한 산사태 위험도 1급에 해당하는 지역을 선정하고 (b) 3D Surface map에 동일한 위치를 표시 하였다. 3D map에서의 위치 확인결과 계곡형태의 급경사지임을 확인할 수 있었으며, Fig. 9에서 TPI와 SINMAP 비교결과 TPI는 Upper slope인 급경사지와 Shaped valley지역에 해당되었고 SINMAP분석 또한 습윤 지수가 높고 급경사지로 산사태 위험성이 높은 지역으로 분석되었다.
SINMAP을 이용한 산지재해 위험도를 분석은 전체 58%에 해당하는 면적이 상대적으로 산사태나 토석류 위험지역으로 분석되었으며 안전한 지역(SI>1.5)은 1.2 km2로 연구대상지역 중 약 24%로 나타났다.
2 km²로 연구대상지역 중 약 24%로 나타났다. 그리고 산림청 산사태 위험지도에서 주거지역과 근접한 1급 위험지역과 비교한 결과 TPI에서는 급경사지와 계곡에 해당되었으며 SINMAP분석 또한 습윤 지수가 높고 급경사지로 산사태 위험성이 높은 지역으로 분석되었다. TPI나 SINMAP과 같은 도구는 비교적 사용하기 간편하여 산사태나 토석류와 같은 산지재해를 예측하고 예방하는데 있어 기초자료로 활용가능 할 것이다.
6과같이 분석되었으며 각 지형의 클래스의 비율 분포는 Table 4와 같다. 대부분의 지형이 경사지역으로 분류되었으며 특히 완경사지인 Open slope이 42.3%, 급경사지에 해당하는 Upper slope이 21.2%로 2개의 지형이 전체면적 5.2 km²중 3.3 km²(63.5%)의 면적으로 분석되었으며 평탄계곡에 해당하는 Shaped valley가 17%를 차지하고 있으며 평지인 Plains은 7.7%로 분석 되었다. Open slope과 Upper slope의 경사지는 집중 호우 시 산사태의 위험이 높은 곳으로 해석할 수 있다.
2 km²로 연구대상지역 중 약 24%를 차지하고 있다. 따라서 사면안정도 분석결과 안전한 지역보다 위험한 지역이 많은 비중을 차지하고 있었다. 비교분석을 위해 산림청에서 제시한 산사태 위험도를 활용하여 비교하였으며 Fig.
사면 안전성 분석 결과 SI<0.5인 지역이 1.2km2로 24%에 해당하며, 1.0<SI<0.5인 지역은 2.5km2로 대상유역의 50%로 분석되었다.
유역의 전체 5km2 중 58%에 해당하는 면적이 상대적으로 산사태나 토석류 위험지역으로 분석되었으며 안전한 지역(SI>1.5)은 1.2 km2로 연구대상지역 중 약 24%를 차지하고 있다.
연구지역 공간데이터는 1:5000 수치지도를 이용하여 기초자료인 DEM을 생성하였다. 지형분류모형인 TPI 분석 결과 완경사지인 Open slope이 42.3%, 급경사지에 해당하는 Upper slope이 21.2%로 2개의 지형이 전체면적 5.2 km²중 3.3 km²(63.5%)의 면적으로 분석되었으며 계곡형태의 지형 또한 약 14%차지하고 있었다. SINMAP을 이용한 산지재해 위험도를 분석은 전체 58%에 해당하는 면적이 상대적으로 산사태나 토석류 위험지역으로 분석되었으며 안전한 지역(SI>1.

후속연구

그리고 산림청 산사태 위험지도에서 주거지역과 근접한 1급 위험지역과 비교한 결과 TPI에서는 급경사지와 계곡에 해당되었으며 SINMAP분석 또한 습윤 지수가 높고 급경사지로 산사태 위험성이 높은 지역으로 분석되었다. TPI나 SINMAP과 같은 도구는 비교적 사용하기 간편하여 산사태나 토석류와 같은 산지재해를 예측하고 예방하는데 있어 기초자료로 활용가능 할 것이다. 또한 최근 산지 재개발 계획 등으로 인하여 재해 발생 가능성이 증가 하고 있어 산지재해 위험도가 높은 지역은 지속적이고 체계적인 관리가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	TPI 지형분류 방법은 어떤 방식으로 평평하거나 경사진 지역을 분류하는가?	복잡한 지형에 대해 세밀한 지형분류가 가능한 TPI방법은 분석하고자 하는 셀의 고도와 인접한 셀의 평균고도와의 차이에 의해 값이 결정되며 이를 통해 특정 지역의 상대적 위치를 정량적으로 분류하는 방법이다. TPI 값이 양의 값을 나타내면 특정 셀이 주변보다 높은 능선과 같은 지형임을 의미하고, TPI 값이 음의 값을 나타내면 특정 셀이 주변보다 낮은 계곡과 같은 지형임을 의미한다. TPI 값이 0에 가깝다면 이 셀은 평평하거나 조금 경사진 지역으로 분류할 수 있다.
	강원도 영동지방의 어떤 지형적 특징으로 인해 무엇에 취약한가?	우리나라는 국토면적의 약 64%가 산지로 이루어져 있으며 동고서저의 지형을 이루고 있다. 특히, 강원도 영동지방의 경우는 고도가 높으며 경사가 급한 특징을 지니고 있으며 이러한 지형적 특징으로 태풍 및 집중호우 시, 산지재해에 취약한 환경적인 요소를 가지고 있으며, 최근, 기후변화로 인한 이상기후 현상에 의해 태풍 및 집중호우가 빈번해 산 지재해의 발생빈도가 높아지고 있는 실정이며, 그에 따라 발생하는 산사태는 고결되지 않은 빠른 흐름이 되어 토석류를 발생시키고 토석류는 도로나 민가에 큰 피해를 입힌다.
	재해지도는 어떤 목적을 갖고 있는가?	산지재해 같은 경우, 예측이 어려우며 그러한 피해를 줄이기 위해서는 산지재해의 발생 예상 지역, 피해정도 및 규모에 대한 예측 자료가 필요하다. 재해지도는 그에 따른 예측 자료로써 대상 지역의 위험요인과 잠재적인 영향 등을 표시하여 재해를 예방하는 데에 목적을 두고 있다. 산지재해로 인한 피해를 최소화하고 효율적으로 산지를 관리하기 위해서는 산사태가 발생한 지점이나 발생이 예상되는 지점의 환경적인 원인들을 규명하는 것이 중요하며, 이는 산사태 발생에 대한 사전 예방적 접근에 가장 핵심적인 요소이다(Sidle et al.

참고문헌 (13)

Jun, K. W. and Chae, Y. O. (2011). Study on Risk Analysis of Debris Flow Occurrence Basin Using GIS. Jounal of the KOSOS, 26(2): 83-88.
Kasaia, M., Ikeda, M., Asahina, T., and Fujisawa, K. (2009). LiDAR-derived DEM evaluation of deep-seated landslides in a steep and rocky region of Japan. Geomorphology. 113, 57-69.

상세보기
Kim, P. G., Kun, Y. H. (2017). Numerical Modeling for the Detection of Debris Flow Using Detailed Soil Map and GIS. Journal of the Korean Society of Civil Engineers. 37(1): 43-59.

원문보기 상세보기
Korea Forest Service. Landslide risk management system. http://sansatai.forest.go.kr.
Park, K. H., Kyung, T. K., Haeng, G. G., and Woo, S. L. (2007). A prediction of forest wetland distribution using Topographic Position Index. Journal of Korea Association Geographic Information Studies 10(1): 194-204.
Pack, R. T. (2001). Terratech Consulting Ltd. SINMAP User's Manual. Utah State University. http://www.crwr.utexas.edu/ gis/gishydro99/uwrl/sinmap/sinmap.pdf.
Park, S. J. (2014). Generality and Specificity of Landforms of the Korean Peninsula, and Its Sustainability. Journal of the Korean geographical Society. 49(5): 656-674.
Montgomery, D. R. and Dietrich, W. E. (1994) A Physically Based Model for the Topographic Control on Shallow Landsliding. Water Resources Research. 30: 1153-1171.

상세보기
Sermin, T. (2008). GIS-based automated landforms classification and topographic, landcover and geologic attributes of landforms around the Yazoren Polje, Turkey. Journal of Applied Sciences 8(6): 910-921.

상세보기
Sidle, R. C., Ziegler, A. D., Negishi, J. N., Nik, A. R., Siew, R., and Turkelboom, F., (2006). Erosion processes in steep terrain-Truths, myths, and uncertainties related to forest management in Southeast Asia. Forest ecology and management. 224, 199-225.

상세보기
Song, B. G. and Kyungm H. P. (2010). An analysis of cold air generation area considering climate-ecological function. Journal of Korea Association Geographic Information Studies 13(1): 114-127.
Woo, C. S., Chang, W. L., and Yong, H. J. (2008). Study on Application of Topographic Position Index for Prediction of the Landslide Occurrence. J. Korean Env. Res. & Reveg. Tech. 11(2): 1-9.
Weiss, A. D. (2001). Topographic Positions and Landforms Analysis (Conference Poster), San Diego, California: ESRI International User Conference, Indus Corporation.

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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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