[논문]3D 지형데이터를 활용한 산지유역 토석류 흐름 모의에 관한 연구

오채연; 전계원

doi:10.21729/ksds.2019.12.3.1

3D 지형데이터를 활용한 산지유역 토석류 흐름 모의에 관한 연구
Simulation of the Debris Flow Diffusion in the Mountainous Watershed Using 3D Terrain Data 원문보기

한국방재안전학회논문집 = Journal of Korean Society of Disaster and Security, v.12 no.3, 2019년, pp.1 - 11

오채연 (강원대학교 방재전문대학원) , 전계원 (강원대학교 방재전문대학원)

초록
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본 연구는 집중호우로 인해 많은 토석류가 발생한 강원도 인제군에 속한 설악산 국립공원 일대를 선정하고 현장 조사를 실시하였다. 유역의 특징을 분석하기 위해 GIS 기법을 이용하여 지형 공간자료를 구축하였으며, 재해 발생 이후의 지형자료 구축을 위하여 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생 구간을 스캔하고 3D 지형자료를 생성하였다. LiDAR 지형자료는 기존 수치 지도(재해발생 이전)와 비교하여 정밀도를 평가하고 재해 발생 전·후의 지형자료를 비교 분석하였다. 그리고 FLO-2D 모형을 활용하여 토석류 확산면적을 산정하고 실제 토석류 발생 구간과 비교 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study selected the national park area of Mt. Seorak in Inje-gun, Gangwon-do, where a lot of debris flow occurred due to the heavy rainfall and conducted a field survey. In addition, topographic spatial data were constructed using the GIS technique to analyze watershed characteristics. For the construction of terrain data after the disaster, the debris flow occurrence section was scanned and the 3D topographic data was constructed using the terrestrial LiDAR. LiDAR terrain data are compared to digital maps(before disaster) to assess precision and topographic data before and after the disaster were compared and analyzed. Debris flow diffusion area was calculated using FLO-2D model and compared debris flow occurred section.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Research flowchart
그림 Fig. 2. Photograph of field survey (Disasters history)
그림 Fig. 3. Location of the study area
그림 Fig. 4. 24 Hour rainfall and Accumulative rainfall
그림 Fig. 5. LiDAR scanner equipment
표 Table 1. Empirical coefficients of yield stress and dynamic viscosity (O’Brien & Julien, 1998)
그림 Fig. 6. Target Watershed Spatial Database
그림 Fig. 7. 3D Shaded Relief map of LiDAR data and the digital map
그림 Fig. 8. LiDAR data and the digital map comparison of section
그림 Fig. 9. Comparison of cross-section
그림 Fig. 10. Flo-2D Simulation Results (Diffusion Range)
그림 Fig. 11. Flo-2D Simulation Results (Case 2, 4 Hazard map)

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 산사태나 토석류와 같은 산지재해 위험지역을 예측하기 위해서 토석류 발생 이력을 가지고 있는 유역을 대상으로 현장조사 및 지형자료를 구축하였다. 그리고 토석류 발생 전 · 후 항공사진을 분석하고 재해 발생구간을 지상 LiDAR 를 활용하여 스캔작업을 실시하였다.

제안 방법

FLO-2D모형을 이용하여 토석류 확산범위를 모의하였으며 유입유량은 토석류가 발생한 2개의 상단지점에 주고 시뮬레이션 모의 시간은 6시간, 12시간, 15시간, 24시간 4개의 Case로 나누어 확산량을 산정하였다. Fig.
그리고 토석류 발생 전 · 후 항공사진을 분석하고 재해 발생구간을 지상 LiDAR 를 활용하여 스캔작업을 실시하였다.
그리고 토석류 발생 전 · 후 항공사진을 분석하고 재해 발생구간을 지상 LiDAR 를 활용하여 스캔작업을 실시하였다. 그리고 토석류가 발생한 일부 구간의 정밀 지형자료를 구축하고 수치지도(재해 발생이전)와 LiDAR 스캔 자료(재해 발생 이후)의 지형변화를 비교 분석하였다. 연구흐름도는 Fig.
본 연구에서는 설악산 국립공원에 속해있는 한계천 일대를 대상 유역으로 선정하고 수치지도와 지상LiDAR를 활용하여 지형분석을 실시하였으며, FLO-2D모형을 적용하여 토석류의 이동과 확산에 대해 다음과 같은 결과를 얻었다. 토석류 재해 발생 이전의 공간데이터는 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM을 생성하고 재해 발생 이후의 지형데이터로 수치지도와 지상 LiDAR를 활용하여 정밀 DEM지형 자료를 구축하였다.
그리고 토석류가 발생한 일부 구간의 정밀 지형자료를 구축하고 수치지도(재해 발생이전)와 LiDAR 스캔 자료(재해 발생 이후)의 지형변화를 비교 분석하였다. 연구흐름도는 Fig. 1과 같으며 지형자료 구축 후 토석류 확산범위 분석을 위하여 FLO-2D모형을 활용하여 확산면적을 산정하고 실제 발생 구간과 비교하였으며 FLO-2D의 적용성을 검토하였다.
LiDAR지형 자료의 정밀도 및 재해발생 이전의 지형자료와 비교 분석하기위해서는 먼저 재해 발생이전의 지형 자료가 구축되어야 한다. 재해발생 전의 정밀지형의 자료 확보는 사실상 불가능하기 때문에 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM (Digital Elevation Model)을 생성하고 재해 발생 이전의 지형으로 가정하였고, 지상 LiDAR를 이용하여 측정한 지형자료와 비교하였다. 그리고 LiDAR 지형자료를 활용하여 재해발생 이후의 토석류 확산면적을 산정하였으며 확산면적은 대략 21,336 m 2 로 분석되었다.
토석류 재해 발생 이전의 공간데이터는 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM을 생성하고 재해 발생 이후의 지형데이터로 수치지도와 지상 LiDAR를 활용하여 정밀 DEM지형 자료를 구축하였다. 토석류 발생이전과 이후의 지형변화를 분석하기 위하여 3개의 종단면도를 나누어 지형의 침식과 퇴적을 모의하였으며 ①단면의 경우 많은 침식이 발생하였으며 ②단면은 계곡을 따라 약 50 m의 침식과 퇴적이 발생하였다. ③단면 또한 계곡 중앙은 많은 침식이 발생하였고, 계곡 주변부는 많은 퇴적이 발생한 것으로 나타났다.
(b)는 수치지도와 LiDAR를 활용하여 생성한 정밀 DEM이다. 토석류 발생이전과 이후의 지형변화를 분석하기 위하여 3개의 종단면도를 나누었으며 종단면도는 LiDAR 스캔지점의 계곡선을 따라 라인을 그리고 단면의 표고 값을 비교하였다. Fig.
본 연구에서는 설악산 국립공원에 속해있는 한계천 일대를 대상 유역으로 선정하고 수치지도와 지상LiDAR를 활용하여 지형분석을 실시하였으며, FLO-2D모형을 적용하여 토석류의 이동과 확산에 대해 다음과 같은 결과를 얻었다. 토석류 재해 발생 이전의 공간데이터는 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM을 생성하고 재해 발생 이후의 지형데이터로 수치지도와 지상 LiDAR를 활용하여 정밀 DEM지형 자료를 구축하였다. 토석류 발생이전과 이후의 지형변화를 분석하기 위하여 3개의 종단면도를 나누어 지형의 침식과 퇴적을 모의하였으며 ①단면의 경우 많은 침식이 발생하였으며 ②단면은 계곡을 따라 약 50 m의 침식과 퇴적이 발생하였다.

대상 데이터

현장조사와 산사태 발생이력을 토대로 연구대상 유역은 그림 3과 같이 선정하였으며, 유역면적은 약 1.23 km2 이며 토석류 발생 2006년 7월 12일부터 16일 까지 총 누적강우량은 569.6 mm를 기록하였으며, Fig. 4는 7월 15일 토석류 발생당일 강우량으로 일 강우량이 186 mm, 최대시간강우량은 49.5 mm를 기록하였다.

성능/효과

(b)경사도의 경우는 지형의 기울기로 평균유역 경사는 31°로 대체로 높게 나타났다.
유역의 해발 고도(a)는 대략 510∼1280 m이며 (b)경사도의 경우는 지형의 기울기로 평균유역 경사는 31°로 대체로 높게 나타났다. (c)토양도의 경우 토양기호 OdF가 대부분을 차지하고 있으며 심토의 토성은 사양질이고 배수 상태는 대체로 양호한 상태로 분석되었다. 지질도의 경우 고도가 높은 부분은 대체로 흑운모 편마암으로 나머지 부분은 설악산 화강암으로 이루어져 있었다.
재해발생 전의 정밀지형의 자료 확보는 사실상 불가능하기 때문에 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM (Digital Elevation Model)을 생성하고 재해 발생 이전의 지형으로 가정하였고, 지상 LiDAR를 이용하여 측정한 지형자료와 비교하였다. 그리고 LiDAR 지형자료를 활용하여 재해발생 이후의 토석류 확산면적을 산정하였으며 확산면적은 대략 21,336 m 2 로 분석되었다. Fig.
실제 토석류 확산면적인 21,336 m2 와 Case 3이 가장 비슷한 결과를 보였으며 4개의 Case 모두 도로를 넘어한계천으로 유입되는 결과로 나타났다.
토석류 발생 지역의 확산 면적를 산정하기 위하여 FLO-2D모형을 적용하여 토석류 거동분석을 실시하였으며 Case별 토석류 확산범위는 Case 1의 경우 17,115 m2 , Case 2의 경우 18,415 m2 , Case 3의 경우 22,192 m2 , Case 4의 경우 22,314 m2 로실제 토석류 확산면적인 21,336 m2 과 Case 3의 결과가 가장 비슷하게 나타났으며 4개의 Case 모두 도로를 넘어 한계천 유역으로 유입되는 결과를 보였다.

후속연구

과 Case 3의 결과가 가장 비슷하게 나타났으며 4개의 Case 모두 도로를 넘어 한계천 유역으로 유입되는 결과를 보였다. 토석류 모의 결과 FLO-2D모형을 활용하여 산사태나 토석류 발생 가능 지역에 토석류 확산범위나 퇴적량 산정이 가능할 것으로 보이며 토석류 피해예상지역의 유출저감 시설 위치선정시 중요한 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	토석류란 무엇인가?	이에 대응하여 지역 특성에 맞는 산지재해 예방 대책이 무엇보다 중요하다. 토석류의 경우 산지사면이나 계곡 등에서 진흙과 돌덩어리 등을 포함하는 토석 그 자체 또는 토석과 물의 일체가 유체의 상으로 흘러내리는 흐름을 나타내는 현상(Park et al., 2010)으로 토석류 발생 시 하류부의 도로나 주택지까지 피해를 가중시킨다.
	산지 재해의 피해를 줄이기 위해 필요한 것은 무엇인가?	, 2010)으로 토석류 발생 시 하류부의 도로나 주택지까지 피해를 가중시킨다. 이러한 산지 재해는 예측이 어려우며 피해를 줄이기 위해서는 재해 발생 예상 지역, 피해정도 및 규모에 대한 예측이 중요하다. 특히 산지 재해로 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.
	높은 공간 해상도를 가진 공간자료를 얻기 위해 필요한 장비는 무엇인가?	Wie et al.(2009)는 지형이 복잡한 형태를 가진 산악지역의 경우 불규칙한 자연지형으로 인하여 수치지도 등고선의 정확도가 실제 위치와 상당한 오차를 가지고 있으며, Tangestani(2004)는 지상 LiDAR와 GPS장비를 도입하여 현지 조사를 정밀하게 수행하고 정확도를 높이는 분석과 Jun and Oh(2016)는 정밀한 지형 자료를 구축하기 위하여 지상 LiDAR를 활용하여 재해 발생지역을 스캔하고 3D지형자료를 구축하였다. O'Brien et al.

참고문헌 (11)

FLO-2D (2009). FLO-2D Reference Manual. http://www.flo-2d.com.
Jun, K. W. and Oh, C. Y. (2016). Study on the Terrestrial LiDAR Topographic Data Construction for Mountainous Disaster Hazard Analysis. Jounal of the KOSOS. 31(1): 105-110.
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, 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.

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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

상세보기
O'Brien, J. S. and Julien, P. Y. (1998). Laboratory Analysis of Mudflow Properties. Journal of Hydraulics Engineering. 114(8): 877-887.
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.
Park, S. D., Yune, C. Y., and Paik, J. C. (2010). Debris flow and Sediment Glossary of Terms. Research Center for River Flow Impingement and Debris Flow.
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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Tangestani, M. H. (2004). Landslide Susceptibility Mapping Using the Fuzzy Gamma Approach in a GIS, Kakan Catchment Area, Southwest Iran. Australian Journal of Earth Science. 51: 439-450.

상세보기
Wie, G. J., Kim, E. Y., Kang, I. G., and Kim, C. W. (2009). A Development of lidar data Filtering for Contour Generation. Jounal of the Korea Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography. 27(4): 469-476.

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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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