[논문]광역적 산사태-토석류 연계해석기법 제안

홍문현; 정상섬

doi:10.7843/kgs.2019.35.10.17

광역적 산사태-토석류 연계해석기법 제안
A Combined Method for Rainfall-induced Landslides and Debris Flows in Regional-scale Areas 원문보기

韓國地盤工學會論文集 = Journal of the Korean geotechnical society, v.35 no.10, 2019년, pp.17 - 31

홍문현 (연세대학교 건설환경공학과) , 정상섬 (연세대학교 건설환경공학과)

초록
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본 연구에서는 강우로 인한 산사태와 토석류의 거동분석을 위한 연계해석기법이 제안되었다. 산사태 발생 위치 및 체적을 토석류의 초기 발생 위치 및 체적 조건으로 사용하고 강우-침투에 의해 형성된 습윤대에 의해 정의되는 하부 지반의 습윤 조건이 토석류에 의한 연행침식작용 분석에서 고려되어 강우-침투, 산사태, 토석류에 이르는 일련의 과정에 대하여 일관된 해석이 수행될 수 있도록 구성되었다. 본 연계해석기법은 지리정보시스템을 기반으로 광역적 분석이 가능하도록 구성되었다. 본 연계해석기법을 활용한 해석 결과와 기존 연구자들에 의해 보고된 관측 결과를 비교하여 해석기법에 대한 검증 및 적용성을 확인하였다. 그 결과 시간에 따른 토석류 전방 위치 및 토석류의 속도, 체적, 운동량 측면에서 해석과 실험 결과가 서로 유사하게 나타났으며, 복잡한 지형을 갖는 자연사면에 적용한 경우에도 해석결과와 관측 결과가 유사하게 나타나 합리적인 예측결과를 도출하였다. 최종적으로 강우에 의한 산사태-토석류 연계해석 결과를 관측값과 비교한 결과, 산사태 해석은 약 83%의 예측률을 보였으며, 토석류의 최종 체적은 관측값과의 오차가 관측값의 약 3%($871m^3$)로 매우 작게 나타났다. 본 연구에서 제안된 산사태-토석류 연계해석기법은 기존의 산사태와 토석류 흐름을 분리해서 분석하는 문제를 극복하였으며, 특히 강우에 의한 산사태뿐만 아니라 토석류에 의한 연행침식작용에 대한 강우의 영향을 분석할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study describes a prediction method for rainfall-induced landslides and subsequently debris flows in a regional scale areas. Special attention is given to the calculation of the propagation of debris flows by considering rainfall infiltration into soil slopes and soil entrainments by debris flows. The proposed method was verified by comparing the analytical results and the measured ones reported by the previous research. As a result, predictions and observations were quite similar in terms of the front position, the velocity, volume and momentum of debris flows. Even when applied to natural mountain slope with complicated terrain, numerical results and observations were similar. At last, the combined analysis of landslides and debris flows were conducted. The landslides prediction showed a predictive rate of about 83%, and the result of the final volume of debris flow showed an error rate of 3%. As a result, the proposed combined method for landslides and debris flows overcomes the problem of separating the landslides analysis and the debris flows simulation. Especially, the proposed method can analyze the effects of rainfall on entrainments by debris flows as well as rainfall-induced landslides and the behavior of debris flows.

주제어

표/그림 (22)

그림 Fig. 1. Analytical procedure of the combined method for landslides and debris flow
그림 Fig. 2. Infiltration capacity curve (I > K_S) (Mein and Larson, 1973)
그림 Fig. 3. Infiltration capacity curve (I ≤ K_S) (Mein and Larson, 1973)
그림 Fig. 4. Conceptual definition debris flows
그림 Fig. 5. Conceptual mechnism of entrainments analysis
그림 Fig. 6. An example of the estimation of erosion depth
그림 Fig. 7. Examples of raster data and grid geometry definition
그림 Fig. 8. Computational structure of the proposed method
그림 Fig. 9. The photography of the field-scale experiment (Iverson et al., 2011)
그림 Fig. 10. Relationship between solid concentration and viscosity applied in this study (Major and Pierson, 1992; Wang, 1993)
그림 Fig. 11. Numerical modelling of the field-scale experiment
표 Table 1. Input parameters of the numerical analysis for the field-scale experiment
그림 Fig. 13. Comparisons of analytical results with the measurement results for the normalized velocity, volume and momentum
그림 Fig. 12. Comparison of the time-varying debris front positions using Newtonian and non-Newtonian fluid model
그림 Fig. 14. The study area of Yu Tung Road historical landslides and debris flow case (Catchment No. 30)
표 Table 2. The input data set and parameters for the Yu Tung Road case (Geo report No. 271, 2012)
그림 Fig. 15. Time-varying debris flow thickness of the study area
그림 Fig. 16. Comparison of debris volume, frontposition and velocity with previous study and measured data
그림 Fig. 17. Slope and soil depth of Hyeongchon watershed (Jeong et al., 2017)
그림 Fig. 18. Comparison of landslides prediction results with previous research
표 Table 3. The input data set and parameters for the Hyeonchon watershed case (Jeong et al., 2017)
그림 Fig. 19. Comparison of the volume of debris flows with previous research

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구에서는 강우로 인한 산사태와 토석류의 거동분석을 위한 연계해석기법을 제안하고자 한다. 토석류 해석 시 강우-침투 해석과 산사태 안정해석의 결과가 토석류의 거동과 연행침식 작용에 연계되어 강우-침투, 산사태, 토석류에 이르는 일련의 과정에 대하여 실시간 강우를 반영한 일관된 해석이 수행될 수 있도록 구성되었다.

가설 설정

본 연구에서 토석류의 흐름은 물과 토사의 혼합물로 정의되며, 비압축성-비정상 유체 연속흐름으로 가정된다. 이러한 토석류의 흐름을 분석하기 위해 Eq.
1과 같이 산사태 발생부터 연행침식작용을 고려한 토석류 흐름 해석에 이르는 과정을 시뮬레이션하는 해석기법이다. 본 해석기법에서는 산사태에서 토석류로 전이되는 과정을 모사하기 위해 전이 기준을 결정하는 구성모델은 적용되지 않았으며, 무한사면파괴 기준을 초과하면서 유체운동 해석 시 계산되는 운동량이 토석류와 하부 지반 사이의 마찰에 의한 저항력을 초과하여 실제로 운동이 발생하는 경우에 산사태가 토석류로 전이된다고 가정하였다. 강우량, 지반특성 및 지형정보를 포함하는 모든 입력 데이터는 GIS 기반의 래스터 데이터 세트로 구성되며, 시뮬레이션은 구축된 GIS 데이터 세트로부터 정의된 지오메트리에 대하여 수행된다.

제안 방법

또한 Fig. 16b∼16c와 같이 시간에 따른 토석류 전방 위치와 이에 따른 속도를 비교하였으며, 이전 연구자들에 의해 수행된 수치해석 결과와 비교하였 다.
토석류 해석 시 강우-침투 해석과 산사태 안정해석의 결과가 토석류의 거동과 연행침식 작용에 연계되어 강우-침투, 산사태, 토석류에 이르는 일련의 과정에 대하여 실시간 강우를 반영한 일관된 해석이 수행될 수 있도록 구성되었다. 또한, 지리정보시스템(Geographical Information System, GIS)을 기반으로 광역적 분석이 가능하도록 구성되었다. 산사태 해석 결과로부터 산정된 토석류의 초기 체적에 기반하여 토석류 해석이 수행되며, 강우 - 침투 분석에 의해 추정된 습윤대에 의해 정의되는 사면의 습윤 조건은 토석류 해석의 초기 조건으로 적용되어 연행침식 분석에서 침식 깊이의 계산에 적용되도록 구성되었다.
강우량, 지반특성 및 지형정보를 포함하는 모든 입력 데이터는 GIS 기반의 래스터 데이터 세트로 구성되며, 시뮬레이션은 구축된 GIS 데이터 세트로부터 정의된 지오메트리에 대하여 수행된다. 먼저 강우-침투 분석을 수행하여 강우자료와 토양층의 수문학적 특성에 따른 습윤대 깊이 분포를 계 산한다. 산사태 발생시 침식 깊이는 가장 위험한 깊이에서 발생하며, 토양이 균질하다면 이는 습윤대가 위치한 깊이와 같게 나타므로 습윤대 깊이를 사면안정해석의 사면파괴 깊이로 적용하였다(Cho and Lee, 2002; Gavin and Xue, 2008; Muntohar and Liao, 2009).
본 연구에서는 강우에 의한 산사태와 토석류에 대한 연계해석기법이 제안되었으며, 산사태 발생 위치 및 체 적을 토석류의 초기 발생 위치 및 체적 조건으로 사용하고 강우-침투에 의해 형성된 습윤대에 의해 정의되는 하부 지반의 습윤 조건이 토석류에 의한 연행침식작용 분석에서 고려되었다. 본 연계해석기법을 활용한 해석 결과와 기존 연구자들에 의해 보고된 관측 결과를 비교하여 해석기법에 대한 검증 및 적용성을 확인하였으며, 이로부터 다음과 같은 결론을 얻었다.
퇴적토의 평균 두께는 12cm이며 Head gate로부터 6m 지점에서 53m까지 덮고 있다. 본 연구에서는 Fig. 10과 같이 Major and Pierson(1992)과 Wang(1993)에 의해 제시된 토사와 물의 혼합물에서 토사의 농도와 점성 사이의 관계로부터 체적함수비에 따라 초기 점성 조건을 변화시키면서 실험 결과와 해석결과를 비교하였다. 해석 모델링 및 입력 변수는 Iverson et al.
본 연구에서는 강우에 의한 산사태와 토석류에 대한 연계해석기법이 제안되었으며, 산사태 발생 위치 및 체 적을 토석류의 초기 발생 위치 및 체적 조건으로 사용하고 강우-침투에 의해 형성된 습윤대에 의해 정의되는 하부 지반의 습윤 조건이 토석류에 의한 연행침식작용 분석에서 고려되었다. 본 연계해석기법을 활용한 해석 결과와 기존 연구자들에 의해 보고된 관측 결과를 비교하여 해석기법에 대한 검증 및 적용성을 확인하였으며, 이로부터 다음과 같은 결론을 얻었다.
연행침식에 의해 토석류의 체적이 증가하고 지표 형상 및 속도가 변화하며, 구성 비율, 점성과 같은 물성의 변화가 나타날 수 있다. 본 연구에서는 연행침식에 의한 토석류 물성변화는 고려하지 않았으며, 토석류 체적의 변화를 고려하기 위해 평형 상태에 있는 경사면에 토석류에 의한 연직방향 하중이 작용하여 발생하는 침식 깊이를 추정하여 연행침식작용을 분석하였다.
본 연구에서 제안된 산사태-토석류 연계해석기법의 적용은 2011년 7월 27일 서울 우면산에서 발생한 산사태 중 형촌마을 유역을 대상으로 수행하였다. 산사태 발생 직전인 26일 오후 6시부터 27일 오전 9시까지 발생한 누적강우량은 우면산 인근의 두 관측소에서 각각 424.5mm(남현 관측소), 364.5mm(서초 관측소)로 관측되었으며, 이를 산사태-토석류 연계해석의 입력강우로 적용하였다. 해석 모델링은 Kim et al.
습 윤대 조건을 고려하는 경우(Zw ≠ 0)에는 고려하지 않은 경우(Zw = 0)에 비해 침식 깊이가 더 크게 산정되며, 이를 통해 강우의 영향을 고려한 연행침식작용을 계산하였다.
12c와 같이 해석 결과와 관측 결과가 Head gate 개방 직후 급격한 가속에서부터 최종 퇴적까지 유사한 거동을 보여주고 있다. 토석류 유동과 연행침식작용에 의한 효과에 대한 정량적인 비교분석을 위해 60m에서 70m 까지의 속도와 체적을 침식 가능한 퇴적토가 없는 경우에 대하여 표준화되었다. 표준화된 체적은 토석류의 총 체적을 초기 체적인 6m3 으로 나눈 값으로 정의되었으며, 표준화된 속도는 실험의 경우 퇴적토가 없을 때 60m에서 70m 까지의 평균 속도인 9.
산사태의 위치와 두께는 사면안정해석으로부터 추정되며, 토석류의 초기 발생 위치 및 체적으로 적용되었다. 토석류의 흐름은 Navier-Stokes 운동방정식 과 연속방정식의 해를 유한체적법으로 추정한 것으로 부터 계산되며, 이 때 계산된 토석류에 의한 하중을 고려하여 연행침식작용을 분석하였다.

대상 데이터

중류의 경사는 15°에서 30° 사이로 분포하며, 하류는 15° 미만으로 완만한 경사가 분포한 다. 2008년 6월 7일 오전 9시경 본 유역에서 토석류가 발생하였으며 Yu Tung Road까지 도달하여 피해를 야기했다. 홍콩 GEO(Geotechnical Engineering Office)에 서 발행한 GEO report No.
강우량, 지반특성 및 지형정보를 포함하는 모든 입력 데이터는 GIS 기반의 래스터 데이터 세트로 구성되며, 시뮬레이션은 구축된 GIS 데이터 세트로부터 정의된 지오메트리에 대하여 수행된다.
본 연구에서 제안된 산사태-토석류 연계해석기법의 적용은 2011년 7월 27일 서울 우면산에서 발생한 산사태 중 형촌마을 유역을 대상으로 수행하였다. 산사태 발생 직전인 26일 오후 6시부터 27일 오전 9시까지 발생한 누적강우량은 우면산 인근의 두 관측소에서 각각 424.
유역단위 토석류 흐름 해석 대상 지역은 Fig. 14와 같이 홍콩 Lantau 지역의 Tung Chung 신도시 남동쪽에 위치한 Yu Tung Road 옆에 위치한 유역으로 상류에는 30°에서 45°의 경사가 있으며 국지적으로 가파른 암석 노출 지역이 있다.

데이터처리

수치해석 결과는 산사태 발생 위치 및 토석류 최종 체적에 대하여 관측된 결과와 비교하였다. Jeong et al.
4m/s로 나눈 값으로 정의되었다. 표준화된 체적과 속도의 곱으로 정의된 운동량 또한 실험결과와 해석결과가 비교되었다. 비교 결과는 Fig.

이론/모형

해석 모델링은 Kim et al.(2017)에 의해 보고된 해당 지역의 지반조사 결과로부터 산출된 지형 및 지반정보를 참고하였다. 해석대상 유역의 경사와 토심은 Fig.
7b와 같이 그리드 지 오메트리를 형성하여 유한체적분석에 적용된다. Fig. 8 과 같이 유한체적해석의 개략적인 계산구조는 순방향 차분법을 사용하는 Explicit method를 적용하여 연속방정식 및 운동방정식을 푸는데 사용된다. 결과적으로 Eqs.
산사태 예측모델에는 강우-침투 모델과 사면안정해석 모델을 기반으로 강우에 의한 산사태 예측방법을 적용하였다. 강우-침투 모델에는 Mein and Larson(1973) 에 의해 제안된 Modified Green-Ampt 모델을 적용하였으며, 지반의 함수특성 및 투수특성과 강우조건으로부터 습윤대 두께를 계산한다. 강우강도(I)가 투수계수(K_s) 보다 큰 경우에는 Fig.
경사면의 안정성은 산사태 해석 모델과 마찬가지로 수정된 무한사면파괴모델을 적용하였으며, 습윤대 조건과 토석류 무게에 의한 하중을 고려하였다. 토석류의 무게에 의한 하중(W)은 Eqs.
산사태 예측모델에는 강우-침투 모델과 사면안정해석 모델을 기반으로 강우에 의한 산사태 예측방법을 적용하였다. 강우-침투 모델에는 Mein and Larson(1973) 에 의해 제안된 Modified Green-Ampt 모델을 적용하였으며, 지반의 함수특성 및 투수특성과 강우조건으로부터 습윤대 두께를 계산한다.
270(Kwan, 2012)에 보고된 바에 따르면 현장 조사로부터 유역 최상부에서 발생한 산사태의 체적은 2,350m3 으로 추정되었고, 연행침식에 의해 최대 3,400m3 까지 체적이 증가된 것으로 관찰되었다. 수치해석 모델링은 GEO report No. 270(2012)를 참고하였으며, 적용된 입력변수는 Table 2와 같다.

성능/효과

(1) 본 연구에서 제안된 산사태-토석류 연계해석기법은 기존의 산사태와 토석류 흐름을 분리해서 분석하는 문제를 극복하였으며, 특히 강우에 의한 산사태 뿐 만 아니라 토석류에 의한 연행침식작용에 대한 강 우의 영향을 분석할 수 있다.
(2) 본 연계해석기법의 해석 결과와 실규모 토석류 모의실험 결과를 비교하였으며, 그 결과 시간에 따른 토석류 전방 위치 및 토석류의 속도, 체적, 운동량 측면에서 해석과 실험 결과가 서로 유사하게 나타 났다. 이로부터 본 연계해석기법이 토석류의 거동 을 잘 모사하는 것으로 판단된다.
(3) 불규칙한 지형을 갖는 유역단위의 토석류 흐름 해 석 결과 본 해석과 기존 연구자들에 의해 보고된 관 측 및 해석이 서로 유사한 결과를 보였으며, 이로부터 본 해석기법이 다양하고 복잡한 지형을 갖는 사 면에 적용한 경우에도 합리적인 예측결과를 도출할 수 있음을 확인하였다.
(4) 최종적으로 강우에 의한 산사태-토석류 연계해석 결과를 관측값과 비교한 결과, 산사태 해석은 약 83% (23건 중 19건)의 예측율을 보였으며, 토석류의 최종 체적은 관측값과의 오차가 관측값의 약 3%(871m3 ) 로 매우 작게 나타났다. 이로부터 연행침식작용 분석 시 강우의 영향을 고려하는 것이 보다 정확한 예측결과를 도출할 수 있다고 판단된다.
19와 같이 본 연구에서 계산된 토석류 체적과 비교되었다. 비교결과, 관측된 산사태는 총 23개 위치에서 발생한 것으로 나타났으며, 해석 결과 23 건의 발생위치 중 19건이 동일하게 예측되었고 4개 위치는 예측되지 못한 것으로 나타났다. 토석류 체적의 경우에는 해석 결과 초기 체적 15,151m³ 에서 최종적으로 33,351m³ 으로 연행침식에 의해 체적이 증가한 것으로 나타났으며, 이는 관측 결과인 32,480m³ 와 유사하다.
또한, 지리정보시스템(Geographical Information System, GIS)을 기반으로 광역적 분석이 가능하도록 구성되었다. 산사태 해석 결과로부터 산정된 토석류의 초기 체적에 기반하여 토석류 해석이 수행되며, 강우 - 침투 분석에 의해 추정된 습윤대에 의해 정의되는 사면의 습윤 조건은 토석류 해석의 초기 조건으로 적용되어 연행침식 분석에서 침식 깊이의 계산에 적용되도록 구성되었다.
토석류 체적의 경우에는 해석 결과 초기 체적 15,151m³ 에서 최종적으로 33,351m³ 으로 연행침식에 의해 체적이 증가한 것으로 나타났으며, 이는 관측 결과인 32,480m³ 와 유사하다. 연행침식을 고려하지 않거나 연행침식작용 분석 시 강우 에 의한 습윤대 조건을 고려하지 않은 경우에는 관측결과에 비해 현저히 작게 토석류의 체적을 예측하는 것으로 나타났다. 이로부터 본 연구에서 제안된 산사태-토석 류 연계해석기법은 이와 같은 강우에 의한 산사태 및 토석류 흐름에 대한 분석을 합리적으로 수행한다고 판단되며, 연행침식작용 분석 시 강우의 영향을 고려하는 것이 보다 정확한 예측결과를 도출할 수 있음을 알 수 있다.
(2) 본 연계해석기법의 해석 결과와 실규모 토석류 모의실험 결과를 비교하였으며, 그 결과 시간에 따른 토석류 전방 위치 및 토석류의 속도, 체적, 운동량 측면에서 해석과 실험 결과가 서로 유사하게 나타 났다. 이로부터 본 연계해석기법이 토석류의 거동 을 잘 모사하는 것으로 판단된다.
연행침식을 고려하지 않거나 연행침식작용 분석 시 강우 에 의한 습윤대 조건을 고려하지 않은 경우에는 관측결과에 비해 현저히 작게 토석류의 체적을 예측하는 것으로 나타났다. 이로부터 본 연구에서 제안된 산사태-토석 류 연계해석기법은 이와 같은 강우에 의한 산사태 및 토석류 흐름에 대한 분석을 합리적으로 수행한다고 판단되며, 연행침식작용 분석 시 강우의 영향을 고려하는 것이 보다 정확한 예측결과를 도출할 수 있음을 알 수 있다.
비교 결과, 본 연구에서 수행된 토석류 흐름 해석 결과가 유역단위 해석에서도 관측결과 및 이전 연구 결과와 유사하게 나타났다. 이로부터 본 연구에서 제안된 토석류 흐름 해석기법이 불규칙한 지형을 갖는 유역에 대하여 합리적인 예측이 가능함을 확인했다.
13과 같으며, 해석 결과와 측정 결과가 유사하게 나타났다. 이로부터 제안된 방법은 연행침식 및 토석류 흐름을 합리적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.
토석류 흐름 해석 결과로부터 시간에 따른 토석류의 위치 및 두께는 Fig. 15와 같이 나타났으며, 하부 지반의 침식과 퇴적이 흐름 경로상에 발생하고 최종적으로 하류에 도달하여 퇴적되었다.
16a와 같다. 해석 결과는 중간 지역인 200m에서 350m 구간에서 다소 차이가 있지만, 최대 체적은 3,480m³ 으로 관측 결과와 유사하게 나타났다. 또한 Fig.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	하부지반의 토사와 토석류가 혼합되면서 더 큰 체적과 긴 유출거리로 이어지는 이유는?	토석류 흐름의 경로를 따라 발생하는 연행침식작용은 토석류에 의한 하부지반의 침식으로부터 촉발되며, 하류 및 도심지에 도달하는 토석류의 부피를 증가시켜 피해를 가중시키는 원인으로 작용한다. 토석류에 의한 하부지반의 침식은 일반적으로 토석류의 유동특성을 크게 변화시키지 않고 주로 토석류와 하부지반의 통합으로 정의된다(Iverson, 2011).
	토석류는 무엇인가?	토석류는 산지 및 급경사지에서 발생하는 현상으로 일반적으로 산사태가 확장되어 나타난다. 산사태는 강우, 지진 등에 의해 지반의 안정성이 저하되어 발생하며, 특히 강우에 의한 산사태는 모래, 자갈, 점토, 실트와 같은 토사와 물을 함유하여 토석류로 확장된다.
	산사태의 발생원인은?	토석류는 산지 및 급경사지에서 발생하는 현상으로 일반적으로 산사태가 확장되어 나타난다. 산사태는 강우, 지진 등에 의해 지반의 안정성이 저하되어 발생하며, 특히 강우에 의한 산사태는 모래, 자갈, 점토, 실트와 같은 토사와 물을 함유하여 토석류로 확장된다. 산지에서 발생한 토석류는 하류에 도달하여 인명과 재산의 피해를 야기할 수 있으며(Iverson, 1997), 최근 연구결과에 따르면 기후변화에 따른 이상기상현상으로 토석류의 발생과 영향이 증가하고 있다(Pierce et al.

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저자의 다른 논문 :

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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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