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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신현우 (University of Seoul) 이수곤 (University of Seoul)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제36권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
59 - 66 (8page)

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본 연구는 산사태 발생 취약성을 평가하기 위해 2006년 7월 11일부터 7월 18일까지 집중호우 시 다수의 산사태가 발생한 인제지역의 지형요인, 임상, 토질, 지질과의 상관관계를 분석하였다. 미래에 발생할 산사태의 취약성 평가를 위해 인제지역에 발생한 산사태를 활동형태와 흐름형태로 구분하고 지형에서 경사, 경사각, 곡률, 능선, 계곡을 추출하였다. 그리고 임상요인에서 경급, 영급, 밀도, 임상을 추출하여 베이지안을 기반으로 하는 LR 모델과 WOE 모델을 적용하여 연구지역 산사태의 취약성을 평가하고 예측비율곡선을 이용하여 적합도 검증하였다. 취약성 평가 결과의 적합도 검증 결과 산사태를 유형별 구분 없이 적용한 결과 상위 20%에서 LR 모델은 75%, WOE 모델은 73%의 적합도를 보이고 있으며, 활동형태와 흐름형태로 구별하여 검증한 결과 활동 형태는 상위 20%에서 LR 모델은 71%, WOE 모델은 69%의 적합도를 나타내고, 흐름 형태에서는 상위 20%에서 LR 모델은 86%, WOE 모델은 82%의 적합도를 나타내었다. 평가결과 적합도는 LR 모델 적용 결과가 WOE 모델 적용 결과보다 높은 적합도를 보였으며, 활동형태 보다는 흐름형태의 적합도가 높게 나타났다. 이러한 결과로 보아 산사태 취약성 평가와 검증 시에는 기존의 연구 방법과는 달리 산사태 발생 예측 시 유형별로 구분하여 실시하는 것이 타당한 것으로 사료된다.
#Landslide Susceptibility Assessment #Likelihood Ratio #Weight of Evidence #Predict Ratio Curve #산사태 취약성 평가 #우도비 #증거가중치 #예측비율곡선

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구 대상지 선정
4.모델별 산사태 취약성 평가
5. 예측비율곡선에 의한 산사태 취약성 적합도 검증
6. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Aleotti, P. and Chowdhury, R. (1999), Landslide hazard assessment: summary review and new perspectives, Bulletin of Engineering Geology and the Environment, Vol. 58, No. 1, pp. 21-44. Bonham-Carter, G.F. (1994), Geographic Information Systems for Geoscientist : Modeling with GIS, Oxford: Pergamon Press, London. Chung, C.F. and Fabbri, A.G. (1999), Probabilistic prediction models for landslide hazard mapping, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 65, No. 12, pp. 1388-1399. Dahal, R.K., Hasegawa, S., Nonomura, A., Yamanaka, M., Masuda, T., and Nishino, K. (2007), GIS-based weights of-evidence modelling of rainfall-induced landslides in small catchments for landslide susceptibility mapping, Environmental Geology, Vol. 54, No. 2, pp. 311-324. Ermini, L., Catani, L., and Casagli, N. (2005), Artificial neural networks applied to and landslide susceptibility assessment, Geomorphology, Vol. 66, No. 1-4, pp. 327-343.

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