[논문]GIS를 이용한 우면산 토석류 지형인자 분석

이한나; 김기홍

doi:10.21289/ksic.2020.23.5.809

[국내논문] GIS를 이용한 우면산 토석류 지형인자 분석
Analysis of Topographical Factors in Woomyun Mountain Debris Flow Using GIS 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.23 no.5, 2020년, pp.809 - 815

이한나 (강릉원주대학교 공간정보협동과정) , 김기홍 (강릉원주대학교 토목공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

A number of investigations and studies have been conducted in various fields regarding the sediment disasters of Mt. Woomyeon that occurred in July 2011. We collected and compared the topographic information of the general points where debris flows did not occur and the collapse points where the debris flow occurred in order to find out the characteristics of the collapse points in Woomyeon mountain. The collected topographic information is altitude, curvature, slope, aspect and TPI(topographic position index). As a result of comparison, there were relatively many collapse points at an altitude of 210m to 250m, and at a slope of 30° to 40°. In addition, the risk of collapse was low in a cell where the curvature was close to 0, and the risk was higher in concave terrain than in convex terrain. In the case of TPI, there was no statistical difference between the general points and the collapse points when the analysis radius was larger than 200m, and there was a correlation with the curvature when the analysis radius was smaller than 50m. In the case of debris flows that are affected by artificial structures or facilities, there is a possibility of disturbing the topographic analysis results. Therefore, if a research on debris flow is conducted on a mountain area that is heavily exposed to human activities, such as Woomyeon mountain, diversified factors must be considered to account for this impact.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1 Study area and selected points
그림 Fig. 2 Elevation of points
그림 Fig. 3 Profile curvature of points
그림 Fig. 4 Plan curvature of points
그림 Fig. 5 Curvature of points
그림 Fig. 6 Slope of points
그림 Fig. 7 Aspect(8-direction) of points
표 Table 1. Result of t-test for the general and the collapse points
그림 Fig. 8 TPIs of the general and the collapse points
그림 Fig. 9 Correlation between TPIs and curvature (r : correlation coefficient)

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 토석류 발생부와 토석류가 발생하지 않은 일반부에서 각각의 고도, 곡률, 경사도, 경사향, TPI(topographic position index) 분포를 분석하여 비교하였다. 이를 통해 우면산 일반 지형과 토석류 발생지점 지형의 차이를 알아보고, 어떤 지형에서 토석류가 발생할 가능성이 높은지 살펴보았다. 개략적으로 정규분포를 따르는 TPI의 경우 발생부와 일반부의 분포가 통계적으로 유의한 차이가 있는지 검토하였다.
이를 통해 우면산 일반 지형과 토석류 발생지점 지형의 차이를 알아보고, 어떤 지형에서 토석류가 발생할 가능성이 높은지 살펴보았다. 개략적으로 정규분포를 따르는 TPI의 경우 발생부와 일반부의 분포가 통계적으로 유의한 차이가 있는지 검토하였다.
TPI는 계산이 쉽고 지형의 특징을 직관적으로 표현해준다는 장점이 있어서 토석류 연구에 많이 사용된다. 본 연구에서는 TPI25부터 TPI350까지 8가지 다양한 분석 반경의 TPI 분포를 조사하였다.

제안 방법

본 연구에서는 토석류 발생부와 토석류가 발생하지 않은 일반부에서 각각의 고도, 곡률, 경사도, 경사향, TPI(topographic position index) 분포를 분석하여 비교하였다. 이를 통해 우면산 일반 지형과 토석류 발생지점 지형의 차이를 알아보고, 어떤 지형에서 토석류가 발생할 가능성이 높은지 살펴보았다.
1과 같이 우면산 전체에서 일정 간격으로 임의의 점을 생성한 뒤 토석류 발생지점과 인접한 지점을 제외하여 1868개 토석류 미발생지점에 대한 지형 정보를 수집하였다. 이를 13 0개 토석류 발생지점의 지형 정보와 비교하고 분석하였다. 분석 대상 지형 정보는 고도, 곡률, 경사도, 경사향, TPI이다.
토석류 발생지점과 미발생지점에 대해 각 지형 요소를 일정 간격으로 나누어 히스토그램을 작성하고 이를 비교하였다. 토석류 발생지점과 미발생지점의 수가 서로 다르므로, 비교하기 쉽도록 세로축을 비율(%)로 나타내었다.
세 가지 곡률 즉, 종뱡향 곡률(profile curvature), 횡방향 곡률(plan curvature), 총곡률(curvature)의 분포를 분석하였다. Fig.

대상 데이터

2011년 7월 폭우로 인해 토석류가 발생한 우면산 전체가 연구 대상 지역이다. Fig.
2011년 7월 폭우로 인해 토석류가 발생한 우면산 전체가 연구 대상 지역이다. Fig. 1과 같이 우면산 전체에서 일정 간격으로 임의의 점을 생성한 뒤 토석류 발생지점과 인접한 지점을 제외하여 1868개 토석류 미발생지점에 대한 지형 정보를 수집하였다. 이를 13 0개 토석류 발생지점의 지형 정보와 비교하고 분석하였다.
이를 13 0개 토석류 발생지점의 지형 정보와 비교하고 분석하였다. 분석 대상 지형 정보는 고도, 곡률, 경사도, 경사향, TPI이다.

데이터처리

8을 보면, 분석 반경이 커질수록 토석류 발생지점 TPI가 미발생지점 TPI와 비슷한 분포를 갖는다. 각 분석반경에서 토석류 발생지점과 미발생지점의 TPI 분포를 서로 같다고 볼 수 있는지 판단하기 위해 t-검정을 실시하였다(Table 1). 유의수준을 0.

성능/효과

우면산 지역에 무한안정사면기법을 이용하여 사면안정을 해석한 연구가 수행되었다[5]. 그 결과에 따라 격자의 안전율을 4개 등급으로 구분하였고, 절개지와 산지 정상 부분에 불안정 지대가 집중적으로 분포하는 것을 확인하였다. 항공사진, 수치지형도, DEM을 중첩분석하여 토사재해 전조형상을 파악한 연구에서는 미지형을 판독하기 위한 판독인자를 선정하였으며, 판독인자와 토사재해의 관련성을 확인하였다[6].
3∼5는 토석류 발생지점과 미발생지점의 세 가지 곡률을 2° 간격으로 나누어 작성한 히스토그램이다. 세 가지 곡률 모두 0에 가까운 값을 갖는 지점에서 토석류 발생 위험이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 종방향 곡률은 –9%∼5%, 7%∼9% 구간의 위험도가 약간 높게 나타났다.
총곡률은 종방향 곡률과 횡방향 곡률을 조합하여 계산한다. 총곡률이 음수일 때, 즉 전반적으로 오목한 지형에서 토석류 위험이 비교적 높은 것으로 나타났다.
경사도 30°∼40° 구간에서는 토석류 발생지점의 비율이 높아서 토석류가 발생할 확률이 상대적으로 높은 것으로 나타났다.
분석 반경 150m 이하 TPI를 분석한 결과, TPI가 –0.5일 경우 토석류 발생 위험이 가장 높은 것으로 나타났다.
우면산 토석류 발생지점과 미발생지점의 지형을 비교한 결과, 고도 210m∼250m 구간에서 토석류가 비교적 많이 발생하였고, 경사도 30°∼40° 구간에서 토석류 위험도가 높았다.
오목한 지형 자체가 인접 픽셀보다 고도가 낮음을 의미하기 때문이다. 따라서 총곡률이 음수인 지점에서, 분석 반경이 작은 TPI는 음의 값을 가질 확률이 높다. 총곡률과 TPI의 상관분석을 수행한 결과(Fig.
따라서 총곡률이 음수인 지점에서, 분석 반경이 작은 TPI는 음의 값을 가질 확률이 높다. 총곡률과 TPI의 상관분석을 수행한 결과(Fig. 9), 분석 반경이 작을수록 곡률과 TPI 상관관계가 높았다.
우면산 토석류 발생지점과 미발생지점의 지형을 비교한 결과, 고도 210m∼250m 구간에서 토석류가 비교적 많이 발생하였고, 경사도 30°∼40° 구간에서 토석류 위험도가 높았다. 곡률이 0에 가까운 구간은 토석류 위험도가 낮았고, 볼록한 지형보다 오목한 지형에서 토석류 위험도가 높게 나타났다. 곡률과 분석반경이 작은 TPI는 서로 독립적인 인자가 아니다.
곡률과 분석반경이 작은 TPI는 서로 독립적인 인자가 아니다. 곡률은 중심 픽셀과 인접한 8개 픽셀 값만으로 계산하기 때문에 거시적인 주변 지형과 유의할만한 상관관계가 없을 것으로 예상하였으나, 분석반경이 50m 이하인 경우, TPI와 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

참고문헌 (8)

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C. W. Lee, C. Woo and H. J. Youn, "Ana lysis of D ebris Flow H a za rd Z one by t he Optimal Parameters Extraction of Random Walk Model", Journal of Korean Forest Society, Vol. 100, No. 4, pp. 664-671, (2011).
K. D. Oh, C. H. Lee, B. H. Kang, J. Y. Huh and S. B. Hwang, "A Methodology to Analyse Landslide and Debris-flow Hazards Due to Heavy Rainstorms - Application on the Damage Areas Around Woomyon Mountain", Crisisonomy, Vol. 9, No. 9, pp. 45-66, (2013).
G. H. Lee, S. R. Oh, D. U. Lee a nd K. S. Jung, "Analysis on Mt. Umyeon Landslide Using Infinite Slope Stability Model", Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference, pp. 737-741, (2012).
K. Y. Lee, K. N. Kim, S. J. Jang, G. B. Seo, B. S. Kim and K. W. Chun, "Study on the Prediction of the Shallow Failure-prone Sites by Using Digital Aerial Photos: on the Mt. Umyeon in Seoul City", Journal of Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 16, No. 3, pp. 151-160, (2016).
S. M. Ko, S. W. Lee, C. Y. Yune and G. Kim, "Topographic Analysis of Landslides in Umyeonsan", Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 32, No. 1, pp. 55-62, (2014).
A. D. Weiss, "Topographic Position and Landforms Analysis", ESRI User Conference, San Diego, CA, (2001).

저자의 다른 논문 :

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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