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        1.
        2024.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        최근 늘어나고 있는 이상 기상 현상으로 산사태 위험이 점차 증가하고 있다. 산사태는 막대한 인명 피해와 재산 피해를 초래할 수 있기에 이러한 위험을 사전에 평가함은 매우 중요하다. 최근 기술 발전으로 인해 능동형 원격탐사 방법을 사용하여 더 정확하고 상세한 지표 변위 및 강수 데이터를 얻을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 데이터를 활용하여 산사태 예측 모델을 개발하는 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 합성개구레이더 간섭법(InSAR)을 사용한 지표 변위 자료와 하이브리드 고도면 강우(HSR) 추정 기법을 통한 강수 정보를 활용하여 산사태 민감도를 예측하는 기계학습 모델을 제시하고 있다. 나아가 기계학습의 블랙박스 문제를 극복할 수 있는 해석가능한 기계학습 방법인 SHAP을 이용하여 산사태 민감도의 영향 변수에 대한 중요도를 체계적으로 평가하였다. 경상북도 울진군을 대상으로 사례 연구를 수행한 결과, XGBoost가 가장 좋은 예측 성능을 보이며, 도로로부터의 거리, 지표 고도, 일 최대 강우 강도, 48시간 선행 누적 강우량, 사면 경사, 지형습윤지수, 단층으로 부터의 거리, 경사도, 지표 변위, 하천으로부터의 거리가 산사태 예측에 영향을 미치는 주요 변수로 밝혀졌다. 특히, 능동형 원격탐사를 통해 얻은 자료인 강우 강도와 지표 변위의 절댓값이 높을수록 산사태 발생 확률이 높음을 확인하였다. 본 연구는 능동형 원격탐사 자료의 산사태 민감도 연구에서의 활용 가능성을 실증적으로 보여주고 있으며, 해당 자료를 바탕으로 시공간적 으로 변하는 산사태 민감도를 도출함으로써 향후 산사태 민감도 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
        6,000원
        2.
        2019.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 중부권역에서 발생한 산사태를 중심으로 수량화이론을 이용하여 산림환경인자가 발생면적에 미치는 영향 분석을 통해 예방적인 측면에서 산사태 발생 위험성에 대한 예측기준을 작성하였 다. 산사태 재해로 발생면적에 영향을 미치는 각 인자의 기여도는 토심(0.3606)이 가장 높았으며, 다음으로 고도(0.2065), 종단사면(0.2065), 경사(0.1297), 사면방위 0.1154)순으로 높게 나타났다. 산사태 발생 위험 기여도가 높은 6개 인자의 category별 상대점수 범위는 0점에서 1.5122점 사이에 분포하고 있었고 중앙값은 0.7561점이었다. 이 점수를 기준으로 산사태 발생 위험성을 4개 등급으로 구분한 예측 판정표를 작성하였다. Ⅰ등급의 점수는 1.1343 이상, Ⅱ등급은 0.7562~1.1342, Ⅲ등급 은 0.3782~0.7561, IV등급은 0.3781 이하로 나타나 1등급, 2등급, 3등급에서 산사태 발생 비율이 96%로서 비교적 높은 적중률을 보였다. 따라서 본 판정표는 중부권역의 위험 비탈면에 있어서 산사 태 발생 위험도 판정에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
        4,000원
        3.
        2018.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 최근 국내에서 발생한 산사태를 중심으로 수량화이론을 이용하여 산림환경인자가 발생면적에 미치는 영향 분석을 통해 예방적인 측면에서 산사태 발생 위험성에 대한 예측기준을 작성하였다. 산사태 재해로 발생면적에 영향을 미치는 각 인자의 기여도는 토심(0.3350)로서 가장 높았으며, 다음으로 임상(0.1741), 표고(0.1416), 사면위치(0.1266), 종단사면(0.1236), 모암(0.1146), 경사(0.1133), 방위(0.1084)으로 높게 나타났다. 산사태 발생 위험 기여도가 높은 8개 인자의 category별 상대점수 범위는 0점에서 1.2372점 사이에 분포하고 있었고 중앙값은 0.6186점이었다. 이 점수를 기준으로 산사태 발생 위험성을 4개 등급으로 구분한 예측 판정표를 작성하였다. Ⅰ등급의 점수는 0.9280 이상, Ⅱ등급은 0.6187∼0.9279, Ⅲ등급은 0.3094∼0.6186, IV등급은 0.3093 이하로 나타나 Ⅰ등급, Ⅱ등급, Ⅲ등급에서 산사태 발생 비율이 97.4%로서 비교적 높은 적중률을 보였다. 따라서 본 판정표는 산사태발생 위험도 판정에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
        4,000원
        4.
        2011.02 서비스 종료(열람 제한)
        매년 여름철 집중호우에 의한 산사태가 지속적으로 발생하고 있으나, 국내에서 산사태 분석에 대한 연구는 미진한 편이다. 현재 산사태 분석에 광범위하게 활용되는 GIS 분석기법(정성적 분석)은 주관적인 요소가 많아 산사태 위험지 평가시 위험지역이 넓게 나타나는 광역적 분포양상을 보인다. 본 연구에서는 중첩기법을 통한 정성적 분석방법을 보완하기 위하여 SINMAP 프로그램을 활용한 무한사면해석을 실시하였다. SINMAP을 통한 무한사면분석기법은 확률적 기법과 수리적 모델을 결합하여 정량적인 분석이 가능하도록 한다. SINMAP을 활용하여 기존 산사태 발생지역에 대한 산사태 분석결과 예측지역과 기존 산사태 발생지역이 거의 일치하는 것으로 분석되었다. 또한, 기존 산사태 분석기법에 비하여 산사태 발생가능지역의 정밀도가 향상됨을 확인하였다. 이러한 산사태 위험지 예측기법연구는 일정시간 강우가 지속되지 않을 경우 산사태 발생가능성이 없으므로, 향후 산사태 위험지 선정 후 강우조건에 따른 연계해석을 병행하여 산사태 위험지 평가에 대한 신뢰도를 높여야 한다.
        5.
        2009.11 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        The purpose of this research was develop tailored landslide hazard assessment table (LHAT) in Gyeongsangbuk-do Province and propose building strategies on environmental information system to estimate landslide hazard area according to LHAT. To accomplish this purpose, this research investigated factors occurring landslide at 172 landslide occurred sites in 23 city and county of Gyeongsangbuk-do Province and analyzed what factors effected landslide occurrence quantity using the multiple statistics of quantification method(Ⅰ). The results of analysis, factors affecting landslide occurrence quantity were shown in order of slope position, slope length, bedrock, aspect, forest age, slope form and slope. And results of the development of LHAT for predict mapping of landslide-susceptible area in Gyeongsangbuk-do Province, total score range was divided that 107 under is stable area(Ⅳ class), 107~176 is area with little susceptibility to landslide(Ⅲ class), 177~246 is area with moderate susceptibility to landslide(Ⅱ class), above 247 area with severe susceptibility to landslide(Ⅰ class). According to LHAT, this research built landslide attribute database and made 7 digital theme maps at mountainous area located in Goryeong Gun, Seongju-Gun, and Kimcheon-City. The results of prediction on degree of landslide hazard using environmental information system, area with little susceptibility to landslide(Ⅲ class) occupied 65.56% and severe susceptibility to landslide(Ⅰ class) occupied 0.51%.
        6.
        2006.01 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 국내에서 발생했던 산사태에 대한 사례연구를 통하여 GIS 기반의 산사태 예측모형 SINMAP의 적용성을 검토하였다. 사례연구의 대상지역은 서울에서 남쪽으로 78km 정도 떨어진 곳에 위치한 용인시 이동면 덕성리 소재 달봉산으로 1991년 집중호우기간 동안에 많은 산사태가 발생하였다. 이 지역에 대하여 SINMAP을 적용하여 당시 산사태지도와 비교 분석한 결과 대부분의 산사태를 성공적으로 예측하였다. 또한 본 연구에서는 SINMAP 모형의