[논문]토석류 발생지역 지형자료 구축 및 FLO-2D 모델링

오채연; 전계원

doi:10.21729/ksds.2019.12.4.53

토석류 발생지역 지형자료 구축 및 FLO-2D 모델링
Terrain Data Construction and FLO-2D Modeling of the Debris-Flow Occurrences Area 원문보기

한국방재안전학회논문집 = Journal of Korean Society of Disaster and Security, v.12 no.4, 2019년, pp.53 - 61

오채연 (강원대학교 방재전문대학원) , 전계원 (강원대학교 방재전문대학원)

초록
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토석류의 발생은 산악지역에 위치한 도로나 주택가에 심각한 위험을 초래하며 많은 재산의 손실을 발생시킨다. 본 연구에서는 산악지역에서 발생한 토석류를 모의하기 위해 2개의 유역을 선정하고 공간자료를 구축하였다. 첫 번째 유역의 경우 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생 구간을 스캔하고 지형 자료를 구축하였으며 두 번째 유역의 경우는 드론을 활용하여 유역의 퇴적부를 촬영하고 DSM(Digital surface model)을 생성하였다. 그리고 토석류 발생이 하류부에 미치는 영향을 분석하기 위해 2차원 상용 모델인 FLO-2D를 사용하여 토석류의 흐름 영역을 시뮬레이션하고 지상 LiDAR 및 드론 측정데이터의 퇴적부와 비교분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Occurrences of debris flow are a serious danger to roads and residential located in mountainous areas and cause a lot of property loss. In this study, two basins were selected and spatial data were constructed to simulate the occurred debris flow from mountainous areas. The first basin was to use the Terrestrial LiDAR to scan the debris flow occurrence section and to build terrain data. For the second basin, use drones the sediment in the basin was photographed and DSM (Digital surface model) was generated. And to analyze the effect of the occurrence of debris flow on downstream side, FLO-2D, two-dimensional commercial model, was used to simulate the flow region of the debris flow. And it was compared with the sedimentation area of terrestrial LiDAR and drone measurement data.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Location of the selected study area
그림 Fig. 2. Research flowchart
그림 Fig. 3. LiDAR scanner equipment and drone
그림 Fig. 4. Watershed spatial data
그림 Fig. 5. LiDAR data and the digital map comparison (Site 1)
표 Table 1. Watershed Information
그림 Fig. 6. Watershed Information map (Site 2)
표 Table 2. Result of accuracy by GCP survey
그림 Fig. 7. FLO-2D simulation results (Diffusion range and velocity)

AI 본문요약
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제안 방법

FLO-2D 모형 분석을 위해 토석류 모의 시 확률강우량은 토석류 발생 당일의 실측강우량을 반영하여 토석류 흐름과 퇴적 면적 등을 산정하고 각 유역의 지상 LiDAR 및 드론 측량데이터와 이동 경로 및 퇴적구간을 비교하였다. Fig.
연구지역의 경우 경사가 심하고 높은 고도로 인하여 GPS 및 지형자료 획득의 한계점을 가지고 있어 지상 LiDAR 및 드론을 활용한 2가지 형태로 유역의 지형자료를 취득하였다. Fig. 2는 연구 흐름도로 먼저 1:5000 수치 지도를 활용하여 DEM을 생성하고 수문분석을 통해 두 개의 유역정보를 추출하였으며 GIS 공간정보를 구축하였다. 이후, 지상 LiDAR를 활용하여 Site 1의 토석류 발생 구간을 따라 스캔하고 지형데이터를 구축하였다.
이후, 지상 LiDAR를 활용하여 Site 1의 토석류 발생 구간을 따라 스캔하고 지형데이터를 구축하였다. Site 2의 경우는 드론 촬영을 통하여 유역의 지형데이터를 구축하였다. 그리고 FLO-2D 모형을 이용하여 각각 유역의 토석류 흐름을 모의하고 지상 LiDAR 및 드론 촬영데이터와 FLO-2D에서 모의 된 확산면적을 비교 분석하였다.
Site 2의 경우는 드론 촬영을 통하여 유역의 지형데이터를 구축하였다. 그리고 FLO-2D 모형을 이용하여 각각 유역의 토석류 흐름을 모의하고 지상 LiDAR 및 드론 촬영데이터와 FLO-2D에서 모의 된 확산면적을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 산악지역에서 발생한 토석류를 분석하기 위해 2개의 유역을 선정하고 공간자료를 구축을 위해 두 가지 방법 사용하여 공간 데이터를 취득하였으며 첫 번째 유역의 경우 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생 구간을 스캔하고 지형 자료를 구축하였으며 두 번째 유역은 드론을 활용하여 유역의 퇴적부를 중심으로 촬영하고 데이터 처리를 통해 정사영상과 포인트 클라우드 형태의 DSM을 생성하였다. 그리고 토석류 발생이 하류부에 미치는 영향을 분석하기 위해 2차원 상용 모델인 FLO-2D를 사용하여 토석류의 흐름 영역을 시뮬레이션하고 지상 LiDAR 및 드론 측정데이터와 퇴적부를 비교하였다.
본 연구에서는 실제 산악지역에서 발생한 토석류를 모의하기 위해 설악산 국립공원에 속해있는 한계천 일대를 대상 유역으로 선정하고 수치지도와 지상LiDAR 드론 등을 활용한 지형분석과 FLO-2D 모형을 적용하였으며 그 결과는 다음과 같다. 대상 유역 분석 및 공간데이터 생성을 위해 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM을 생성하고 수문분석을 통하여 유역정보를 추출하였다. 지상 LiDAR와 드론을 활용하여 고해상도의 지형 정보를 구축하고 토석류 퇴적면적을 산정하였으며 site 1 의 경우 51,336 m²으로 site 2의 경우 64,000 m²으로 분석되었다.
드론 촬영을 수행하기 이전에 RTK-GPS측량을 통해 24곳의 지상기준점(GCP, Ground Control Point)을 선정하고 측량을 진행하였으며 4개의 기지점(CP, Check Point)에 대하여 비교하여 오차율을 확인하였다. 오차율은 평균 제곱근 오차 (RMSE, Root Mean Square Deviation)를 이용하여 계산하였다.
본 연구에서는 산악지역에서 발생한 토석류를 분석하기 위해 2개의 유역을 선정하고 공간자료를 구축을 위해 두 가지 방법 사용하여 공간 데이터를 취득하였으며 첫 번째 유역의 경우 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생 구간을 스캔하고 지형 자료를 구축하였으며 두 번째 유역은 드론을 활용하여 유역의 퇴적부를 중심으로 촬영하고 데이터 처리를 통해 정사영상과 포인트 클라우드 형태의 DSM을 생성하였다. 그리고 토석류 발생이 하류부에 미치는 영향을 분석하기 위해 2차원 상용 모델인 FLO-2D를 사용하여 토석류의 흐름 영역을 시뮬레이션하고 지상 LiDAR 및 드론 측정데이터와 퇴적부를 비교하였다.
본 연구에서는 실제 산악지역에서 발생한 토석류를 모의하기 위해 설악산 국립공원에 속해있는 한계천 일대를 대상 유역으로 선정하고 수치지도와 지상LiDAR 드론 등을 활용한 지형분석과 FLO-2D 모형을 적용하였으며 그 결과는 다음과 같다. 대상 유역 분석 및 공간데이터 생성을 위해 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM을 생성하고 수문분석을 통하여 유역정보를 추출하였다.
2는 연구 흐름도로 먼저 1:5000 수치 지도를 활용하여 DEM을 생성하고 수문분석을 통해 두 개의 유역정보를 추출하였으며 GIS 공간정보를 구축하였다. 이후, 지상 LiDAR를 활용하여 Site 1의 토석류 발생 구간을 따라 스캔하고 지형데이터를 구축하였다. Site 2의 경우는 드론 촬영을 통하여 유역의 지형데이터를 구축하였다.
지상 LiDAR지형 자료는 토석류 발생 구간을 따라 올라가며 스캔하였으며 기존 1:5000 수치지도의 지형자료와 비교 분석 하였다. Fig.

대상 데이터

2006년 7월 태풍 에위니아로 인해 강원도 인제군 북면 한계리 지역은 많은 토석류 피해가 발생하였으며 설악산 국립공원을 동서 방향으로 횡단하는 국도 44호선을 따라 토석류가 집중되었으며 연구대상 유역은 Fig. 1과 같다.
드론 촬영 영상은 PIX4D Mapper 소프트웨어를 활용하여 0.064 km²의 면적에 1401장의 촬영된 사진을 중첩하고 Fig. 6 과 같이 정사영상과 0.79 cm의 샘플링 거리를 갖는 DSM을 생성하였다.
연구대상 지역은 설악산 국립공원 내에 장수 5교 상류부와 하류부에 위치하고 있는 두 개의 유역으로 사진과 같이 지금까지 토석류 발생 이력이 그대로 존재하고 있어 재해 발생 시점과 시간의 흐름에 따른 지형의 변화 분석이 가능하다. 연구지역의 경우 경사가 심하고 높은 고도로 인하여 GPS 및 지형자료 획득의 한계점을 가지고 있어 지상 LiDAR 및 드론을 활용한 2가지 형태로 유역의 지형자료를 취득하였다.
연구대상 지역은 설악산 국립공원 내에 장수 5교 상류부와 하류부에 위치하고 있는 두 개의 유역으로 사진과 같이 지금까지 토석류 발생 이력이 그대로 존재하고 있어 재해 발생 시점과 시간의 흐름에 따른 지형의 변화 분석이 가능하다. 연구지역의 경우 경사가 심하고 높은 고도로 인하여 GPS 및 지형자료 획득의 한계점을 가지고 있어 지상 LiDAR 및 드론을 활용한 2가지 형태로 유역의 지형자료를 취득하였다. Fig.
대상 유역 분석 및 공간데이터 생성을 위해 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM을 생성하고 수문분석을 통하여 유역정보를 추출하였다. 지상 LiDAR와 드론을 활용하여 고해상도의 지형 정보를 구축하고 토석류 퇴적면적을 산정하였으며 site 1 의 경우 51,336 m²으로 site 2의 경우 64,000 m²으로 분석되었다.

데이터처리

FLO-2D 모형을 적용하여 토석류 발생지역의 토석류 흐름과 퇴적면적을 산정하였으며 실제 측정 구간과 비교하였다. FLO-2D 모의 결과 토석류 퇴적면적은 site 1의 경우 59,543 m², site 2의 경우 66,996 m²으로 측정구간보다 조금 높게 분석 되었으나 흐름 형태나 퇴적양상은 실제 발생현장과 비슷하게 분석되었다.

이론/모형

드론 촬영을 수행하기 이전에 RTK-GPS측량을 통해 24곳의 지상기준점(GCP, Ground Control Point)을 선정하고 측량을 진행하였으며 4개의 기지점(CP, Check Point)에 대하여 비교하여 오차율을 확인하였다. 오차율은 평균 제곱근 오차 (RMSE, Root Mean Square Deviation)를 이용하여 계산하였다. 계산 결과는 Table 2와 같이 평균 오차 RMSE의 값이 X축 0.

성능/효과

5의 (a)는 토석류 발생지점을 화살표를 따라 스캔한 항공사진 자료이며 (b)는 토석류 발생 이전의 지형데이터로 수치지도를 활용하여 DEM을 생성한 자료이고 (c)는 수치지도와 지상 LiDAR 측량데이터를 활용하여 생성한 정밀 DEM이다. (b)와 (c) 지형데이터를 비교하였을 경우 토석류는 계곡을 따라 약 500 m 정도 이동하였고 도로를 지나 한계천으로 유입 되었으며 계곡 중심부에는 많은 침식이 계곡주변부에는 많은 퇴적이 발생하였다.
FLO-2D 모형을 적용하여 토석류 발생지역의 토석류 흐름과 퇴적면적을 산정하였으며 실제 측정 구간과 비교하였다. FLO-2D 모의 결과 토석류 퇴적면적은 site 1의 경우 59,543 m², site 2의 경우 66,996 m²으로 측정구간보다 조금 높게 분석 되었으나 흐름 형태나 퇴적양상은 실제 발생현장과 비슷하게 분석되었다. 이는 FLO-2D 모형을 활용함으로써 토석류 위험 지역 선정 시 유용하게 활용 가능할 것으로 판단된다.
7의 (a), (b)의 경우 각 유역을 대상으로 FLO-2D를 모의한 결과로 이동 경로와 확산면적을 비교한 것이며 (c)는 (a), (b)유역을 같이 모의한 것으로 site 2의 유역에서 발생한 토석류가 하천으로 유입되어 site 1의 토석류와 합쳐지는 결과를 보였다. 각 유역의 퇴적면적의 경우는 토석류가 더 이상 이동하지 않는 마지막 유동심을 이용하여 계산하였으며 site 1의 경우 실제 토석류 퇴적면적은 51,336 m²이고 FLO-2D모의 결과는 59,543 m²로 나타났다. site 2의 경우는 드론 측량의 토석류 퇴적면적은 64,000 m²이고 모의 결과 퇴적량은 66,996 m²로 분석 되었다.

후속연구

FLO-2D 모의 결과 토석류 퇴적면적은 site 1의 경우 59,543 m², site 2의 경우 66,996 m²으로 측정구간보다 조금 높게 분석 되었으나 흐름 형태나 퇴적양상은 실제 발생현장과 비슷하게 분석되었다. 이는 FLO-2D 모형을 활용함으로써 토석류 위험 지역 선정 시 유용하게 활용 가능할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	FLO-2D 모형 분석결과 어떤 양상을 보이는가?	그리고 (d)는 토석류의 흐름 속도를 나타낸 것으로 하천으로 이동 시에는 약 1~7 m/s의 속도를 보이며 site 1 과 합쳐지는 부분에는 약 5~20 m/s의 속도를 보여 주고 있다. 토석류가 한계천으로 유입되면서 유속이 빨라지고 위험도가 높아지는 양상으로 보여진다.
	지상 LiDAR의 측정원리는 무엇인가?	지상 LiDAR의 측정 원리는 레이저를 이용한 지형·지물의 측정은 측정 대상에 레이저를 쏘아 표면에서 반사되어 되돌아오는 레이저광을 광센서(light-detecting sensor)를 이용하여 감지, 분석하는 방법으로 장치는 송신부(transmitter), 수신부(receiver), 처리부(processor)로 구성된다. Fig.
	FLO-2D모델은 무엇인가?	FLO-2D모델(O'Brien et al., 1993)은 미국 콜로라도 대학에서 개발되었으며 그리드 기반의 물리적 모델로써 지표면과 하도내의 홍수-수문곡선과 강우-유출을 추적할 수 있다. 이 모델은 운동학, 확산, 운동파 방정식을 이용하여 운동량방정식으로 접근한다.

참고문헌 (7)

FLO-2D (2009). FLO-2D Reference Manual. http://www.flo-2d.com.
Kim, S. G., Paik, J. C., and Kim, K. S. (2013). Run-out Modeling of Debris Flows in MT. Umyeon using FLO-2D. Journal of the Korean Society of Civil Engineers. 33(3): 965-974.

원문보기 상세보기
Lee, S. Y., Jeong, G. Y., and Pak, S. J. (2015). Evaluating Geomorphological Classification Systems to Predict the Occurrence of landslides in Mountainous Region. Journal of the Korean Geographical Society. 50(5): 485-503.
Lim, S. B., Seo, C. W., and Yun, H. C. (2015). Digital Map Updates with UAV Photogrammetric Methods. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography. 33(5): 397-405.

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O'Brien, J. S. Julien, P. Y., and Fullerton, W. T. (1993). Two-dimensional Water Flood and Mudflow Simulation. Journal of Hydraulic Engineering. 119(2): 244-261.

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Park, J. K. and Jung, K. Y. (2018). Investigation and Analysis of Forest Geospatial Information Using Drone. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society. 19(2): 602-607.
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.

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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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