[논문]구조방정식과 로지스틱 회귀분석을 이용한 임도비탈면 산사태의 주요 영향인자 선정

김형신; 문성우; 서용석

doi:10.9720/kseg.2022.4.585

구조방정식과 로지스틱 회귀분석을 이용한 임도비탈면 산사태의 주요 영향인자 선정
Major Factors Influencing Landslide Occurrence along a Forest Road Determined Using Structural Equation Model Analysis and Logistic Regression Analysis 원문보기

지질공학 = The journal of engineering geology, v.32 no.4, 2022년, pp.585 - 596

김형신 (서울기술연구원 안전방재연구실) , 문성우 (충북대학교 지구환경과학과) , 서용석 (충북대학교 지구환경과학과)

초록
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본 연구는 충주시 산척면 상산마을 일대 임도 비탈면을 대상으로 지질 및 지형 인자 중 산사태 발생에 영향력이 큰 인자를 선정하기 위하여 수행되었다. 연구지역은 집중호우 기간에 반경 2 km 이내에서 집중적으로 다수의 산사태가 발생했기 때문에 동일 강우조건 및 식생 조건으로 가정할 수 있다. 따라서 이들의 영향을 배제한 상태로 지형적 요인 및 토층의 물리·역학적 특성과 관련된 인자들만의 영향도를 파악할 수 있는 지역이다. 산사태 발생지점 37개소와 미발생 지점 45개소를 대상으로 현장조사, 실내시험, 지형 공간분석 등을 통해 토층의 물리·역학적 자료 및 비탈면의 지형 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 대상으로 이상치 제거, 최소-최대 정규화, 다중공선성 진단의 순으로 전처리를 수행하였고, 9개의 독립 변수를 선정한 후 구조방정식 모형분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 통계학적 분석 결과, 토층두께, 공극률 및 포화단위중량이 연구지역의 산사태 발생에 크게 영향을 미친 것으로 파악되며, 상기 3개 인자의 영향도 합계는 구조방정식 모형분석에서 전체의 71%, 로지스틱 회귀분석에서 전체의 83%를 차지하는 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study determined major factors influencing landslide occurrence along a forest road near Sangsan village, Sancheok-myeon, Chungju-si, Chungcheongbuk-do, South Korea. Within a 2 km radius of the study area, landslides occur intensively during periods of heavy rainfall (August 2020). This makes study of the area advantageous, as it allows examination of the influence of only geological and tomographic factors while excluding the effects of rainfall and vegetation. Data for 82 locations (37 experiencing landslides and 45 not) were obtained from geological surveys, laboratory tests, and geo-spatial analysis. After some data preprocessing (e.g., error filtering, minimum-maximum normalization, and multicollinearity), structural equation model (SEM) and logistic regression (LR) analyses were conducted. These showed the regolith thickness, porosity, and saturated unit weight to be the factors most influential of landslide risk in the study area. The sums of the influence magnitudes of these factors are 71% in SEM and 83% in LR.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Cross section of a typical forest road (modified from KFS, 2020)
그림 Fig. 2. Hourly and accumulated rainfall around the study area on August 2, 2020.
그림 Fig. 3. Photographs of typical types of landslide along the forest road. (a) Rotational landslide in the head scarp of the lower slope and (b) translational landslide in the upper slope.
그림 Fig. 4. Locations of undisturbed sampling and investigation of regolith thickness in the study area.
표 Table 1. VIF results of 12 influential factors for multicollinearity (first step)
표 Table 2. VIF results of 9 influential factors for multicollinearity (final step)
그림 Fig. 5. Results of SEM analysis. Each arrow's numerical label indicates its statistical weight; th esign indicates a proportional (positive) or inversely proportional (negative) relationship.
표 Table 3. Calculated influences of various factors on landslides
그림 Fig. 6. Distribution of a dependent variable after logistic regression.
표 Table 4. Confusion matrix used to compare predicted and actual values
표 Table 5. Results of logistic regression analylsis
표 Table 6. Ranking of factgors by influence calculated using the structural equation model and logistic analysis and the arithmetic mean of both methods' values

AI 본문요약
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제안 방법

산사태 발생지점 37개소와 미발생 지점 45개소를 대상으로 현장조사, 실내시험, 지형 공간분석 등을 통해 12개의 독립변수(건조단위중량, 포화단위중량, 비중, 공극률, 포화함수비, 마찰각, 점착력, 토층 두께, 사면경사, 측면곡률, 평면곡률, TWI)데이터를 수집하였고, 모든 독립변수의 값을 대상으로 0에서 1 사이에 분포하도록 최소-최대 정규화를 수행하였다. 그 후 다중공선성 진단을 통하여 최종적으로 9개의 독립변수(포화단위중량, 공극률, 마찰각, 점착력, 토층 두께, 사면경사, 측면곡룰, 평면곡률, TWI)를 선정하였다.
통계 분석을 위한 데이터 전처리는 최소-최대 정규화(min-max normalization), 다중공선성(multicollinearity) 진단 순으로 진행하였다. 수집된 12개의 독립변수(건조단위중량, 포화단위중량, 비중, 공극률, 포화함수비, 마찰각, 점착력, 토층 두께, 경사, 측면곡률, 평면곡률, TWI)를 대상으로 상자-수염 그림을 도시하여 수염범위를 벗어난 이상치를 제거한 다음 최소-최대 정규화를 수행하였다(식 (1)).

대상 데이터

주요 영향인자를 비교하기 위해서는 동일한 변수들을 비교해야지만, 9개의 변수를 모두 적용한 로지스틱 회귀분석의 오차행렬의 정확도가 낮아 통계적으로 유의미하지 않은 결과를 보였다. 따라서 오차행렬의 정확도가 83.9%로 가장 높은 7개의 변수를 적용한 로지스틱 회귀분석과 구조방정식 모형분석에 사용된 공통된 7개의 변수(공극률, 포화단위중량, 점착력, 토층 두께, 사면 경사, TWI, 평면곡률)를 대상으로 산사태 주요 영향인자를 선정하였다(Table 6). 토층 두께, 공극률, 포화단위중량은 두 분석기법에서 모두 상위권에 자리매김하였으며, 토층 두께와 공극률은 분석방법에 따라 1순위와 2순위가 바뀌어 나타나기도 하지만 상기 3개 영향인자의 영향도 합이 전체의 71~83%로 큰 비중을 차지하여 영향력이 큰 것으로 분석된다.
본 연구에서는 동일 시간대 반경 2 km 이내 좁은 지역에서 다수의 산사태가 발생하여 강우 조건 및 식생 조건이 동일한 것으로 가정할 수 있는 충주시 산척면 상산마을 일대를 연구지역으로 설정하였다. 산사태가 집중적으로 발생한 연구지역 주변 임도를 대상으로 물리적, 역학적, 지형적 데이터를 수집하였으며, 이를 대상으로 구조방정식 모형과 로지스틱 회귀분석을 실시하여 산사태 주요 영향인자를 선정하고자 한다.
본 연구에서는 충주시 산척면 상산마을 주변 임도를 대상으로 산사태 발생 지점과 미발생 지점에서 토층의 물리 ‧ 역학적 특성 및 지형적 특성에 관련된 독립변수를 수집하고, 구조방정식 모형분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하여 산사태의 주요 영향인자를 선정하였다. 연구지역은 집중호우 기간에 반경 2 km 이내에서 집중적으로 다수의 산사태가 발생한 지역으로서, 강우 조건과 식생 조건이 유사한 것으로 평가되어 그 영향도를 배제할 수 있어 토층의 물리 ‧ 역학적 특성 및 지형적 요인과 관련된 인자들만의 영향도를 파악할 수 있다.
산사태 발생지점 37개소와 미발생 지점 45개소를 대상으로 현장조사, 실내시험, 지형 공간분석 등을 통해 12개의 독립변수(건조단위중량, 포화단위중량, 비중, 공극률, 포화함수비, 마찰각, 점착력, 토층 두께, 사면경사, 측면곡률, 평면곡률, TWI)데이터를 수집하였고, 모든 독립변수의 값을 대상으로 0에서 1 사이에 분포하도록 최소-최대 정규화를 수행하였다. 그 후 다중공선성 진단을 통하여 최종적으로 9개의 독립변수(포화단위중량, 공극률, 마찰각, 점착력, 토층 두께, 사면경사, 측면곡룰, 평면곡률, TWI)를 선정하였다.
본 연구에서는 동일 시간대 반경 2 km 이내 좁은 지역에서 다수의 산사태가 발생하여 강우 조건 및 식생 조건이 동일한 것으로 가정할 수 있는 충주시 산척면 상산마을 일대를 연구지역으로 설정하였다. 산사태가 집중적으로 발생한 연구지역 주변 임도를 대상으로 물리적, 역학적, 지형적 데이터를 수집하였으며, 이를 대상으로 구조방정식 모형과 로지스틱 회귀분석을 실시하여 산사태 주요 영향인자를 선정하고자 한다.
연구지역에서 관찰된 산사태 발생지점은 총 40개소이며, 임도비탈면에서 발생한 산사태 36개소, 자연비탈면에서 발생한 산사태 4개소로 전체 산사태의 90%가 임도 비탈면을 따라 발생하였다. 산사태는 대부분 Fig.
본 연구에서는 충주시 산척면 상산마을 주변 임도를 대상으로 산사태 발생 지점과 미발생 지점에서 토층의 물리 ‧ 역학적 특성 및 지형적 특성에 관련된 독립변수를 수집하고, 구조방정식 모형분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하여 산사태의 주요 영향인자를 선정하였다. 연구지역은 집중호우 기간에 반경 2 km 이내에서 집중적으로 다수의 산사태가 발생한 지역으로서, 강우 조건과 식생 조건이 유사한 것으로 평가되어 그 영향도를 배제할 수 있어 토층의 물리 ‧ 역학적 특성 및 지형적 요인과 관련된 인자들만의 영향도를 파악할 수 있다.
전처리 과정으로 선별된 9개 독립변수를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 독립변수가 다수이기 때문에 독립변수가 2개, 3개, 4개 ⋯ 9개인 모든 경우의 모델을 분석하였다

데이터처리

로지스틱 회귀분석 결과에 대한 신뢰도를 분석하기 위하여 Nagelkerke R-제곱, Hosmor-Lemeshow 검정, 오차행렬(confusion matrix) 검증방법을 이용하였다. Nagelkerke R제곱은 독립변수가 종속변수를 설명할 수 있는 정도를 의미하는 것으로서 0.
통계 분석을 위한 데이터 전처리는 최소-최대 정규화(min-max normalization), 다중공선성(multicollinearity) 진단 순으로 진행하였다. 수집된 12개의 독립변수(건조단위중량, 포화단위중량, 비중, 공극률, 포화함수비, 마찰각, 점착력, 토층 두께, 경사, 측면곡률, 평면곡률, TWI)를 대상으로 상자-수염 그림을 도시하여 수염범위를 벗어난 이상치를 제거한 다음 최소-최대 정규화를 수행하였다(식 (1)).

성능/효과

구조방정식 모형분석에는 9개의 독립변수가 사용되었으며, 토층 두께의 영향도가 35.37%로 가장 높고, 공극률 19.46%, 포화단위중량 16.98%, 경사 10.82%, 마찰각 10.36%, 평면곡률 5.01%, TWI 1.31%, 측면곡률 0.67%, 점착력 0.02%로 분석되었다. 로지스틱 회귀분석에는 7개의 독립변수가 사용되었으며, 공극률의 영향도가 38.
02%로 분석되었다. 로지스틱 회귀분석에는 7개의 독립변수가 사용되었으며, 공극률의 영향도가 38.71%로 가장 높고, 토층 두께 36.81%, 포화단위중량 7.37%, 측면곡률 6.86%, 점착력 6.16%, 사면 경사 2.33%, TWI 1.76%로 분석되었다. 공통된 독립변수의 영향도를 산술 평균한 결과, 영향도 순위는 토층 두께 36.
전처리 과정으로 선별된 9개 독립변수를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 독립변수가 다수이기 때문에 독립변수가 2개, 3개, 4개 ⋯ 9개인 모든 경우의 모델을 분석하였다. 분석 결과, 7개의 독립변수(공극률, 포화단위중량, 점착력, 토층두께, 사면경사, TWI, 측면곡률)로 구성된 회귀모델의 정확도가 83.9%로 가장 높았으며, Nagelkerke R-제곱이 0.543, Hosmor-Lemeshow 검정 유의 확률이 0.123으로 나타나 유의수준 및 신뢰도 기준도 만족하는 것으로 분석되었다. 상기 회귀모델의 회귀계수와 산사태 발생에 영향을 미치는 각 독립변수의 영향도는 Table 5와 같으며, 공극률의 영향도가 38.
주요 영향인자를 비교하기 위해서는 동일한 변수들을 비교해야지만, 9개의 변수를 모두 적용한 로지스틱 회귀분석의 오차행렬의 정확도가 낮아 통계적으로 유의미하지 않은 결과를 보였다. 따라서 오차행렬의 정확도가 83.

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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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