초록 ▼

본 연구의 최종목표는 산사태 위험도 산정기술을 개발하고 효율적인 산사태 피해 저감기술을 개발하는 것이다. 이를 위한 1차년도 연구목표는 사태물질 확산범위 산정기술을 개발하고 사태물질 이동경로 예측 기술을 개발하는 것이다. 또한, 전 단계에 개발한 산사태 예측모델을 이용하여 주요지역의 산사태 예측도를 작성하고 조사된 자료를 DB화 하는 것이다.
산사태물질의 영향범위 산정을 위해서 강원도 강릉, 경남 거창, 경남 마천 등 3개 지역을 대상으로 산사태 현장조사와 사태물질의 물성시험을 수행하였다. 이를 통해 지형, 지질, 풍화특성,

본 연구의 최종목표는 산사태 위험도 산정기술을 개발하고 효율적인 산사태 피해 저감기술을 개발하는 것이다. 이를 위한 1차년도 연구목표는 사태물질 확산범위 산정기술을 개발하고 사태물질 이동경로 예측 기술을 개발하는 것이다. 또한, 전 단계에 개발한 산사태 예측모델을 이용하여 주요지역의 산사태 예측도를 작성하고 조사된 자료를 DB화 하는 것이다.
산사태물질의 영향범위 산정을 위해서 강원도 강릉, 경남 거창, 경남 마천 등 3개 지역을 대상으로 산사태 현장조사와 사태물질의 물성시험을 수행하였다. 이를 통해 지형, 지질, 풍화특성, 사태물질 물성 등에 따른 확산범위를 분석하였다. 이들 인자들 사이의 복잡한 관계를 고려한 확산범위 산정을 위해 인공지능기법을 이용한 사태물질 확산범위 산정기법을 개발하였다. 그리고, CIS 기법을 이용하여 지형자료를 종합적으로 분석, 사태물질의 이동경로를 예측하기 위한 프로그램을 개발하였다.
최근 10년간 국내에서 발생한 산사태 자료를 체계적으로 관리하고자 산사태 DB 프로그램을 제작하고, 이 프로그램을 이용하여 1,101개 산사태 자료의 DB를 구축하였다. DB가 구축됨으로써 향후 산사태 관련 연구를 위한 기초자료의 제공이 가능하게 되었다.
전 단계에서 개발한 산사태 예측모델의 정확도와 실용성 향상을 위해 본 연구팀이 기존에 개발한 예측모델을 수정ㆍ보완하였다. 이를 통해 정확도 및 예측율의 향상을 실현하였고, 예측모델 구성인자의 특성에 따른 산사태 예측도 작성상의 문제를 해결할 수 있었다 한편, 경기도 14개 주요지역에 대한 산사태 예측도를 작성하고 산사태 발생가능성을 평가한 결과는 1:10,000축척의 도면첩으로 제작ㆍ배포되어 해당 시ㆍ군에서 활용 중이다. 또한, 산사태 예측도 작업과정의 체계화와 효율성 향상을 위해 산사태 예측도 작성용 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램을 통해 여러 단계의 과정이 통합된 시스템에서 순차적으로 진행되고, 결과도면을 2차원과 3차원으로 다양하게 표현할 수 있게 되었다.

Abstract ▼

Average loss of lives caused by debris flows reaches 28 persons a year over the last 10 years, which amounts to 14% of the total live losses derived from natural disaster in Korea. In this concern, under the sponsorship of Ministry of Science and Technology a project titled Development of QRA system

Average loss of lives caused by debris flows reaches 28 persons a year over the last 10 years, which amounts to 14% of the total live losses derived from natural disaster in Korea. In this concern, under the sponsorship of Ministry of Science and Technology a project titled Development of QRA system and damage mitigation technology of landslides has been commenced as one of the natural hazards prevention research program. The ultimate purposes of the project are to develop quantitative risk assessment (QRA) technology of landslide and to apply pertinent damage mitigation measures on natural terrain. In order to accomplish these ultimate purposes, the project has the following detailed goals; development of assessment technology for transportation area of sliding material, prediction of flow trajectory of sliding material, and construction of landslide prediction map using the probabilistic landslide prediction model which has been developed during the first and the second stages of the project. For the assessment of transportation area of sliding material, three areas such as Gangneung, Gangwon Province, Geochang, Gyeongnam Province and Macheon, Gyeongnam Province were selected as the pilot study sites. The areas have different lithologies and landslides that had been occurred recently. Detailed field survey and laboratory soil tests were conducted in the study areas. The field survey was performed to acquire the geometric data of landslide and sliding material (debris) such as length, orientation, width, angle, depth of cutting plane or thickness of deposited debris, volume of debris and flow trajectory of debris as well as lithology and weathering depth. The laboratory soil test was conducted to get physical and geotechnical properties of in-situ soil and the sliding material. Based on the survey data and the laboratory test results, transportation characteristics of debris were analyzed in detail. Moreover, a method to assess transportation area of debris has been developed using an artificial neural network, because the influential factors of debris transportation are too complex to analyze one by one in a deterministic manner. Concerned with the prediction of debris flow trajectory, a computation program was coded to select an optimal trajectory on the natural terrain with consideration of complicate geomorphologic factors using the GIS techniques. The project constructed a landslide data base for the debris flows that had been occurred since last 10 years in Korea. Total number of the data is 1,101 which have been investigated by the KIGAM research team since 1998. The constructed data base is anticipated to be utilized for various researches related to landslides. There is a probabilistic landslide prediction model developed using a logistic regression analysis on last stage of the project. In order to increase the prediction accuracy, the prediction model was reviewed and modified. According to the modification result, the uses factor was eliminated from the pre-existing model due to its low significance on landslide trigger. The project made 14 sheets of landslide prediction map in some selected areas in Gyeonggi Province with the scale of 1:10,000. The mapping was performed under the sponsorship and cooperation with Gyeonggi Provincial Government. The prediction map has been distributed to the concerned cities and counties in Gyeonggi Province. The research team also made a systematic and integrated computer program to draw a landslide prediction map with the probabilistic prediction model. The program makes it possible to draw and to calculate the various thematic maps with simpler and faster manner than before.

목차 Contents

• 제 1 장 연구개발과제의 개요...20
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황...23
• 제 1 절 국외 현황...23
• 제 2 절 국내 현황...25
• 제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과...27
• 제 1 절 산사태물질의 영향범위 산정...27
• 1. 개요...27
• 2. 연구방법...28
• 3. 연구지역 산사태 특성...32
• 가. 강릉지역...32
• (1) 산사태 개요 및 지질특성...32
• (2) 산사태 기하양상 및 거동특성...33
• (3) 사태물질 토질특성...38
• 나. 마천지역...48
• (1) 산사태 개요 및 지질특성...48
• (2) 산사태 기하양상 및 거동특성...50
• (3) 사태물질 토질특성...55
• 다. 거창지역...65
• (1) 산사태 개요 및 지질특성...65
• (2) 산사태 기하양상 및 거동특성...66
• (3) 사태물질 토질특성...71
• 라. 지질조건에 따른 산사태 기하특성 및 사태물질 토질특성 비교...78
• (1) 산사태 기하특성...78
• (2) 사태물질 토질특성...80
• 4. 사태물질 이동경로 예측 프로그램...85
• 가. 이동경로 예측의 기본원리...85
• (1) 흐름 방향 (Flow direction)...85
• (2) 보정 방법...85
• 나. 이동경로 가시화 프로그램 개발...86
• (1) DEM 생성...86
• (2) DEM 보정...87
• (3) Smooth DEM...90
• (4) AgreeBurnDEM...91
• (5) 흐름방향(Flow Direction)...95
• (6) 이동경로 가시화 표현...96
• 5. 인공지능기법을 이용한 사태물질 영향범위 산정...98
• 가. 인공신경망 이론...98
• (1) 인공신경망이란?...98
• (2) 인공신경망의 특징...99
• (3) 다층 퍼셉트 역전파 이론...101
• 나. 사태물질 학산범위 예측프로그램...106
• (1) 프로그램의 구성...107
• (2) 프로그램의 주요 기능...110
• 다. 인공신경망 적용기술 개발...115
• (1) 계산 모델 구조분석...115
• (2) 계산결과 분석...118
• 6. 토의...133
• 제 2 절 산사태 DB 프로그램 개발 및 구축...136
• 1. 목 적...136
• 2. 데이터베이스 개발 및 구축...137
• 가. DB 시스템 개발...137
• (1) 데이터베이스(Database)...137
• (2) 유저 인터페이스(User Interface)...141
• (3) 지도...143
• 나. 기능...144
• (1) 산사태 및 시험자료의 입력...144
• (2) 온스크린 디지타이징 (On-Screen 디지타이징)...146
• (3) 기존 데이터의 활용...147
• (4) 부가기능...148
• (5) C/S 및 WEB 확장 고려...152
• 다. 산사태 데이터베이스 구축현황...152
• 3. 향후 발전방향...156
• 제 3 절 산사태 예측도 작성용 프로그램개발...157
• 1. 기존 산사태 예측모델 수정ㆍ보완...157
• 가. 변성암 및 화강암 분포지 산사태 예측모델...157
• (1) 변수설명...157
• (2) 기초자료분석...158
• (3) 로지스틱 회귀모형...160
• (4) 로지스틱 판별분석...163
• (5) 사후확률에 대한 분류기준값 선택...164
• (6) 토의...167
• 나. 제3기 퇴적암 및 화산암 분포지 산사태 예측모델...167
• (1) 변수설명...167
• (2) 기초자료분석...168
• (3) 로지스틱 회귀모형...170
• (4) 로지스틱 판별분석...173
• (5) 사후확률에 대한 분류기준값 선택...174
• (6) 토의...175
• 2. 산사태 예측도 작성용 프로그램 개발...176
• 가. 목적...176
• 나. 프로그램 개발방법...176
• (1) 작업 셀 크기 (cell size) 결정...176
• (2) 클래스 설계...178
• (3) 흐름/절차...180
• (4) 성능...183
• 다. 프로그램 기술요소 및 성능...184
• (1) 크리깅 공간 분석...184
• (2) Voronoi 공간 분석...184
• (3) 라스터화...185
• (4) 컴포넌트 기술(마이크로소프트 COM)...186
• (5) 주제도 작성 기능...186
• (6) 산사태 예측도 작성 기능 및 3D view 기능...190
• 제 4 절 경기도 주요지역 산사태 예측도 작성...195
• 1. 연구목적...195
• 2. 연구대상 지역...195
• 가. 위치...195
• 나. 작성 방법...197
• 3. 지역별 산사태 예측도 작성 결과...198
• 가. 수원시 광교산지역...198
• 나. 안양시 수리산지역...199
• 다. 안양시 관악산지역...201
• 라. 과천시 관악산지역...202
• 마. 의왕시 모락산지역...203
• 바. 용인시 백운산지역...205
• 사. 의정부시 수락산지역...206
• 아. 양주시 일영지역...207
• 자. 양주시 송추지역...208
• 차. 성남시 검단산지역...209
• 카. 이천시 설봉산지역...211
• 타. 의왕시 청계산지역...212
• 파. 하남시 검단산지역...214
• 하. 광주시 칠사산지역...215
• 4. 토의 및 결론...231
• 제 5 절 결론...232
• 제 4 장 목표달성도 및 대외기여도...235
• 제 1 절 연구개발목표 달성도...235
• 제 2 절 대외기여도...236
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획...238
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보...240
• 제 7 장 참고문헌...245