Analysis of Debris Flow Hazard Zone by the Optimal Parameters Extraction of Random Walk Model - Case on Debris Flow Area of Bonghwa County in Gyeongbuk Province -

(1)

664

JOURNAL OF KOREAN FOREST SOCIETY

Random Walk Model

의 최적 파라미터 추출에 의한 토석류 피해범위 분석

− 경북 봉화군 토석류 발생지를 대상으로 −

이창우·우충식·윤호중*

국립산림과학원 산림방재연구과

Analysis of Debris Flow Hazard Zone by the Optimal Parameters Extraction of Random Walk Model

− Case on Debris Flow Area of Bonghwa County in Gyeongbuk Province −

Chang-Woo Lee, Choongshik Woo and Ho-Joong Youn *

Division Forest Disaster Management, Korea Forest Research Institute, Seoul 130-712, Korea

요 약: Random Walk Model ^을 ^이용하면 ^토석류 ^피해범위 ^예측할 ^수 ^있지만 ^이 ^모델을 ^적용하기 ^위해서는 ^각 ^지형

조건에 맞는 3 가지 파라미터가 추출되어야 한다 . 본 연구에서는 이 3 가지 파라미터인 1 회토사량 및 정지조건 , 관성 가중치에서 최적의 파라미터를 추출하기 위한 기법을 개발하였고 , 토석류가 발생한 지역에 적용하여 검증을 실시하 였다 . 최적 파라미터의 추출은 일치율이란 정확도 판단방법을 개발하고 3 가지 파라미터의 범위를 한정하여 무작위로 수행하였다 . ^이 ^중 ^가장 ^정확도 ^및 ^일관성이 ^높은 ^파라미터 ^조합을 ^최적 ^{파라미터로} ^{결정하였다} . ^{연구지역인} ^봉화군

지역에 적용하여 추출한 최적 파라미터는 일치율이 -0.2 일 때 1 회토사량이 1.0 m

³

, 정지조건이 4.2

^o

, 관성가중치가 2

로 결정되었고 , 검증결과도 일치율이 평균 -0.2 에 가깝게 나타냈다 .

Abstract:

Random Walk Model can predict the sediment areas of debris flow but it must be extracted three parameters fitted topographical environment. This study developed the method to extract the optimal values of three parameters - Once flowing volume, Stopping slope and Gravity weight - for Random Walk Model. And the extracted parameters were validated by aerial photographs of the debris flowed area. To extract the optimal parameters was randomly performed, limiting the range values of three parameters and developing an accuracy decision method that is called the rate of concordance. The set of the optimal parameters was decided on highest the rate of concordance and a consistency. As a result, the optimal parameters in Bonghwa county were showed that the once flowing volume is 1.0 m

³

, the stopping slope is 4.2° and the gravity weight is 2 when the rate of concordance is -0.2. The validating result of the optimal parameters showed closely that the rate of concordance is average -0.2.

Key words :

debris flow, random walk model, optimal parameters, the rate of concordance

서 론

최근기후변화로인한집중호우와태풍의증가로산사 태및토석류와같은산지토사재해가급증하고있다

.

^대

부분의피해는여러개의산사태로발생한토석및유목 등이계곡에서합류하여산지계곡하부의인가및농경지 에막대한피해를끼치는토석류이다

(

산림청

, 2006).

토석 류로부터피해를예방하거나 최소화하기위해서는토석

류발생전토석류위험계류를예측하여사방구조물을설 치하거나

,

위험계류에서발생한토석류의이동경로및피 해범위

(

퇴적구역

)

를사전에예측하여경계·피난위해대 비하는것이중요하다

.

^{사방구조물은}^{토석류로부터}^인명

과재산을보호할수있는근본적인방법이지만투입예산 이한정되어있어토석류발생가능성이높은수많은위험 계류에일시에설치하기는어렵다

.

반면토석류피해범위 의예측은신속하게위험구역을예측할수있어토석류가 발생하기전경계·피난을위한중요한판단자료로사용 될수있는장점이있다

.

*Corresponding author

E-mail: [email protected]

(2)

토석류피해범위에대한예측은크게경험에의한방법 과모델에의한방법으로구분될수있는데

,

^경험에^의한

방법은오랜경험자의주관에의해결정되는것으로수치 및모델에의해표현될수없는부분을경험자가판단을 할수있다는장점이있지만매우주관적인판단으로인 해다른문제를야기시킬수있다

.

모델에의한방법은 물리기반의수치해석방법과응답모델로 나눌수있는데 수치해석방법은물리기반의수치해석결과를이용하여퇴 적구역을매핑하는방법이다

(O'Brien

et al

., 1993; Medina

et al

., 2008).

이방법은토석류메커니즘을기반으로두기 때문에정확도가높은장점이있지만많은물리적인자가 뒷받침되어야하므로적용이어렵고범위또한한정되어 있다

.

반면응답모델은토석류의이동및퇴적구역예측 에물리기반의인자를이용하되설명하기어려운복잡한

현상은 난수를이용해해결하는 방법이다

(Imamura and

Sugita, 1980).

이것은복잡한현상을단순화시킬수있는

장점이있지만결과에대한물리적근거가미약해설명이 어렵고정확도가낮은단점이 있다

.

^그러나^넓은^지역에

비교적쉽게적용할수있는장점이있다

.

여기서수치해 석이나응답모델은기본적으로수치고도자료

(DEM)

을사 용하게 되는데

DEM

의격자크기에따라결과가 달라질

수있어

DEM

^{격자크기에}^따른^영향^또한^중요하게^고려

되어야한다

(Stolz and Huggel, 2008).

수치해석방법이나 응답모델에의한방법모두토석류 피해범위를예측하는데매우중요한요소는토석류발생 시유출되는토사량이다

.

일반적으로토사량추정은현지 조사에의한방법과물리적기반의수치해석방법을이용 하고있다

.

^{현지조사는}^재해^직후^현장에^대한^접근이^어

렵고재해발생전원지형에대한정보가부족해실제토 사량을추정하기가어렵다

.

따라서연구결과에대한신뢰 성및정확도가떨어질수밖에없다

.

이러한이유로최근 토석류발생전·후의항공사진과항공라이다자료를이 용하여토석류토사량을매핑하고추정한연구를진행하 고있다

(Breien

et al.

, 2008; Matsuoka

et al.

, 2009;

우충

식

, 2011).

그러나토석류가발생된지역으로연구대상지

가한정될 수밖에없어토석류 예측을위한미발생지에 적용할수없는한계를가지고있다

.

물리적기반의수치 해석방법과관련된 연구는알프스산맥과인접한국가들 을중심으로많은연구가이루어지고있다

.

이러한연구 는토석류미발생지역에대하여토사량을추정할수있 는 장점을 가지고 있지만 검증이어려운 단점도 있다

(Rickenmann

et al.

, 2006).

넓은지역에대하여토석류피해범위를예측하기위해 서는물리기반의수치해석보다는응답모델이적절하지만

,

Random Walk Model

과같은응답모델을이용하여피해범

위를예측하기위해서는지역별로환경조건이동일하지

않기때문에지역별파라미터의결정이필요하다

. Imamura

와

Sugita(1980)

^는

Random Walk Model

^을^검증^대상지역

에서현장조사를하거나이론적인값으로파라미터를결 정하여

,

검증지역외에다른지역에까지확대적용하지는 못하였다

.

따라서본연구에서는

Random Walk Model

을 확대적용하기위한방법으로토석류가발생한시점에촬 영한항공사진과 몬테카를로시뮬레이션방법을이용하 여최적파라미터를추출하는방법을연구하였으며최근 토석류발생지인경북봉화군지역을대상으로적용하였다

.

Random Walk Model ^{의 이론적 고찰}

토석류피해예측모델은최근계산기의성능향상으로대 상지역의경사뿐만아니라유동및퇴적메커니즘을기본 원리로한물리모델에의한접근이다양하고이루어지고 있으나

,

아직까지는예측결과에대한정확성이기대에미 치지못하고있는실정하다

.

^또한^적용에^있어^토석류^유

동과관련한물리인자에대한불확실성

,

^{계산초기조건}^및

경계조건결정의어려움

,

대면적적용에따른컴퓨터계산 능력의한계등의문제점을안고있다

.

따라서본연구에 서는계산방법이간단하고대면적지역을대상으로토석 류피해예측지도의작성을목적으로토석류의유동및퇴 적특성을경사도의인자로단순화한통계모델인

Random Walk Model(RWM)

을 적용하였다

(Imamura and Sugita,

1980). RWM

은이하의가정에의해적용하였다

.

①토석류발생원에서붕괴된토사는일정량으로분배 하여하류로흘려보낸다

.

②셀단위로구분된지형도위에서일정량의토사가이 동하기시작하며

,

이동경로는임의의셀에서주위의 경사를비교하여가장확률이높은방향으로이동을 결정한다

.

이때각방향으로이동할확률은경사도 와난수에의한가중치로결정된다

.

③토사의정지혹은퇴적은토사가도달한임의의지 점에서주변의모든지점으로의경사가일정경사이 하이면그지점에서정지및퇴적된다

.

④①

~

③의과정을반복하여발생원에서발생한토사를 모두흘려내려보내면종료한다

.

RWM

^에^의한^토사이동^{방향결정에}^토사가^주어진^메쉬

위를

P

0

, P

1

, P

2

…

로진행할경우

(Figure 1

의

a),

임의의경 사면방향으로움직일확률은그방향의경사의정현

(S)

에비례한다고가정한다

.

Ps

∝

S (1)

임의의점

P

^로부터^다음의^점

Pn

^으로^진행할^때^진행할

방향은

Ks

1

, Ks

2

,…, Ks

8와정지상태를나타내는

Kss

점중 하나가될것이다

(Figure 1

의

b).

(3)

식

(1)

에서

S=0

의경우

(

평면의경우

)

에는

8

방향으로모

두동일한 확률을가지므로

8

방향모두

Ps=1/8=0.125

가

되고

, S=1.0

의경우에는수직방향으로의낙하를의미하므

로

, Ps=1.0

이된다

.

따라서임의의경사도

(S)

를가진경사 면위에서

,

^각

8

^점의^진행방향

Ps

^는^다음식과^같다

.

Ps=0.125+aS (a :

비례정수

) (2)

상기의 식

(2)

에 대해

, S=1.0

때

Ps=1.0

이되려면

a

는

0.875

이되기때문에식

(2)

은

Ps=0.125+0.875·S

로표현된 다

. S=sin

^α로^하면

,

^식

(2)

^은^다음의^식

(3)

^로^나타낼 ^수

있다

.

Ps=0.125+0.875·sin

α

(

α

:

이동방향의경사각

) (3)

즉

,

모든요소가동등한경우그이전의방향과동일한 방향으로이동할확률은그이외의방향으로움직일확률 보다높다

.

따라서동일방향

Kn

에대해서작용하는관성 력

In(

관성가중치

)

을고려하면식

(3)

은식

(4)

과같이나 타낼수있다

.

Ps=(0.125+0.875·sin

α

)·In (4)

여기에 경사도이외에토사이동에 관여하는외적영향은

난수에의한가중치로표현한다

. Walk

의진행방향

(

토사이

동방향

)

은난수

Ui

를발생시켜

,

식

(4)

에서구한

Ps

1

~Ps

8

와

Ui

와의관계에의해서결정했다

.

즉

, Ps

1

~Ps

8와난수

Ui

와의관계는다음식

(5)

^과^같이^정의하고

,

Rn=MOD(Ui/(Ps

1

+Ps

2

+…+Ps

8

)) (5)

여기서

Rn

은

Ps

의합

(Ps

1

+Ps

2

+…+Ps

8

)

으로

Ui

를나눈후 의나머지값으로다음의가정하에서이동방향을결정하 였다

.

1) Rn<Ps

1→

Ks

1방향

2) Ps

1≤

Rn<Ps

1

+Ps

2→

Ks

2방향

3) Ps

1

+Ps

2≤

Rn<Ps

1

+Ps

2

+Ps

3→

Ks

3방향

4) Ps

1

+Ps

2

+Ps

3≤

Rn<Ps

1

+Ps

2

+Ps

3

+Ps

4→

Ks

4방향

5) Ps

1

+Ps

2

+Ps

3

+Ps

4≤

Rn<Ps

1

+Ps

2

+Ps

3

+Ps

4

+Ps

5→

Ks

5방향

6) Ps

1

+Ps

2

+Ps

3

+Ps

4

+Ps

5≤

Rn<Ps

1

+Ps

2

+Ps

3

+Ps

4

+Ps

5

+Ps

6

→

Ks

6방향

7) Ps

1

+Ps

2

+Ps

3

+Ps

4

+Ps

5

+Ps

6≤

Rn<Ps

1

+Ps

2

+Ps

3

+Ps

4

+ Ps

5

+Ps

6

+Ps

7→

Ks

7방향

8) Ps

1

+Ps

2

+Ps

3

+Ps

4

+Ps

5

+Ps

6

+Ps

7≤

Rn<Ps

1

+Ps

2

+Ps

3

+Ps

4

+ Ps

5

+Ps

6

+Ps

7

+Ps

8 →

Ks

8방향

이때결정된방향으로토사가이동하는데경사도가정 지조건 이하일 경우토사의이동은 멈추고멈춘토사의 높이만큼퇴적된다

.

이러한방법으로총토사량에서

1

회토 사량을나눈횟수만큼반복수행하게된다

.

재료 및 방법

1. 연구대상지 및 자료

연구대상지는

2008

^년

7

^월

25

^일에서

26

^일에^토석류가^발

생한경상북도봉화군춘양면애당리및서벽리지역으로

100

년빈도인최대일강우량

366 mm

와

11

년빈도인최대

시우량

62 mm

의집중호우가내려약

96 ha

의피해가발

생하였다

.

당시발생한토석류는인명

,

주거지

,

경작지등 에많은피해를발생시켰다

.

^이^지역의^지리적

,

^지형적^특

징은태백산맥이 소백산맥으로분기되는지점에위치하

고있으며태백산과구운산과같이

1,000 m

이상의높은

산악지형이형성되어있다

.

연구지역에서발생한토석류 발생원과퇴적구역을추 출하기위해

2008

^년

12

^월

6

^일에^약

2,000 m

^의^고도에서

항공촬영을 실시하여 칼라항공영상과항공

Lidar

자료를 획득하였다

.

칼라항공영상은산림의정성적인 정보뿐만 아니라토석류발생에따른위치및규모와같은정량적 인정보를추출할수있다

.

그러나밀도가높은산림지역 의경우수목에의한차폐로정확도가떨어질수있는단 점이있어이를보완하기위해정확한지형정보를획득할

수있는항공

Lidar

촬영을같이실시하였다

.

칼라항공영상

은중형급디지털 항공카메라인

Leica RCD39

를이용하 여

GSD 20 cm

급으로촬영하였다

.

항공

Lidar

자료는대표 적인항공

Lidar

^센서인

Leica ALS50

^을^이용하여^점밀도

7

^포인트

/m

²^이상으로^촬영하여^{획득하였다}

.

^항공

Lidar

^자

료는

Terrasoild(

社

)

의

Terrascan

소프트웨어를이용하여지 면점과비지면점을분리한후분리된지면점을이용하여

1 m

급

DEM(Digital Elevation Model)

을제작하였다

.

2. 토석류 발생원 및 퇴적구역 추출

토석류 발생원과퇴적구역의추출은 육안판독에의한 방법으로실시하였다

.

항공영상은수치사진측량시스템에

Figure 1. Decision of moving direction in Random Walk

model.

(4)

서항공촬영당시

GPS/INS

에서획득한 외부표정요소를 이용하여낱장항공영상을표정하였으며스테레오로에 피폴라영상을형성하여입체판독하였다

.

항공

Lidar DEM

은음영기복도로변화하여항공영상에서판독한발생원 과퇴적구역의경계를정확하게도화하는데사용하였다

.

토석류발생원을추출할때항공

Lidar DEM

을사용한이

유는항공영상에서수관차폐로의해발생원위치를정확 히추출하기가어려운경우가많고

,

항공

Lidar DEM

에서 는붕괴흔적이잘드러나항공사진만으로추출하는것보

다정확히도화할수있는장점이있다

. Figure 2

는항공

Lidar DEM

을이용하여생성한음영기복도와항공영상을

이용하여추출한토석류발생원의모습을나타내었다

.

추출된봉화지역의토석류발생원은총

545

개소이지만 퇴적구역은대부분응급복구로훼손되어항공사진으로확 인할수있는퇴적구역은

4

곳을추출하였다

.

3. RWM의 최적파라미터 추정방법

RWM

^의^{최적파라미터를}^{추출하기위해}^토석류가^발생

한지역의항공사진과몬테카를로시뮬레이션방법을이 용하였다

.

몬테카를로시뮬레이션방법은추출하고자하 는파라미터의최소값과최대값을범위로하고일정간격 으로모델을반복수행하여

,

^이때^나타나는^{파라미터의}^경

향을분석하여최적파라미터를결정하는방식이다

.

^이^방

법은다소시간이많이소요되는단점이있으나파라미터 간의관계를정밀하게분석할 수있고

,

수식을기반으로 하는물리모델과달리예측하기힘든복잡한현상을단순 화시킨 응답모델에서적정한 파라미터를결정하는데매 우효과적이다

(

^최형태

, 2001).

^토석류가^발생한^시점에^촬

영한항공사진에서는토석류의발생원과퇴적구역을추 출한뒤발생원에서총붕괴량을추정하였고퇴적구역은 몬테카를로시뮬레이션에서이용하였다

.

RWM

은세가지파라미터를추출해야하는데

1

회토사 량과관성가중치

,

^{정지조건이다}

. 1

^{회토사량은}^산사태로^인

한총붕괴량중한번에흘러내릴수있는토사량을말하

는데

, RWM

은

1:5,000

수치지형도에서추출한격자형지

형자료인

DEM

을기반으로수행되므로토사가퇴적되는 높이를 나타낸다

.

따라서

1

회토사량이 커질수록퇴적된 높이가실시간으로반영되어뒤에오는토사가연쇄적으 로퇴적된다

.

관성가중치는앞서식

(4)

에서나타난관성 력

(In)

이다

. Imamura

와

Sugita(1980)

은일률적으로토석류

는

1.5,

소류는

1.3

으로적용하였으나본연구에서는다른

파라미터와의관계를이용하여관성가중치의경향을분 석하였다

.

^{정지조건은} ^{토사이동을} ^{정지시키는} ^조건으로

RWM

의수식과관계없이지형조건및환경조건을고려하 였다

.

최적파라미터추출하는과정은

Figure 3

과같다

.

추출된발생원면적을

1:25,000

수치산림입지도의평균

Figure 2. Extraction of debris flow occurrence areas using aerial photographs and hillshade analyzed from airborne Lidar DEM.

Figure 3. The procedure for identifying the optimum

parameters.

(5)

토심정보를이용하여붕괴량을산정하였으며유역단위로 구분하여퇴적구역에서의 총붕괴량을산정하였다

.

이후

RWM

의파라미터인

1

회토사량

,

정지조건

,

관성가중치의

3

개파라미터를일정범위로설정하고모델적용후일치율 이가장높은파라미터조합을최적파라미터로결정하였다

.

일치율은토석류퇴적모델적용시 발생원에서부터유 하되어퇴적된토사가실제항공사진에서추출한퇴적구 역과얼마나결과가일치하는지를알아보기위해본연구 에서제안하였다

.

일치율계산방법은

Figure 4

와같이계 산결과는

-1

에서

1

까지의범위를가지는데

-1

은실제퇴 적구역과겹치는부분이없음을나타내며

1

^은^완전히^일

치함을나타낸다

. 0

은단순히

50%

일치율을나타내기도

하지만

Figure 4

의우측과같이한곳에집중적으로퇴적

될경우

0

값에가까운값을가지는경우도있다

.

그러나 이러한경우는매우극단적인경우이기때문에나타날확 률은매우낮다

.

RWM

의최적파라미터는일치율이가장높은파라미터 조합을결정해야하나각파라미터의조합에따라과소혹 은과다치가결정되는경우가 있다

.

따라서다양한종류 의파라미터조합을설정하여많은계산을수행후일치 율이높은값의범위를판단하여결정하게된다

. 1

^회토사

량은

1~50 m

³^범위에서

2 m

³^간격으로

,

^{관성가중치는}

1~5

범위에서

1

간격으로

,

정지조건은

0~10°

범위에서

1°

간격

으로총

1,250

개의파라미터조합을각샘플마다수행하

였다

. 1

회토사량의범위는

DEM

의격자크기

(5 m)

를기준

으로토심이최대

2 m

^로^가정하여

1~50 m

³^로^범위를^정

하였다

.

^{관성가중치는}

Imamura

^와

Sugita(1980)

^가^토석류

에적용했던

1.5

보다약

3

배높여

1~5

범위로정하였다

.

정지조건은토석류가퇴적을시작하는경사도인

10

^o를기 준으로하여

0~10

^o범위로정하였다

(

池谷浩

, 1999).

결과 및 고찰

1. RWM의 최적 파라미터 추정결과

최적파라미터추출을위해토석류퇴적모델

(RWM)

을

적용하여

1

^회^토사량

,

^{관성가중치}

,

^{정지조건의}

3

^개^파라

미터의범위를설정하여일치율이높은분포를보이는값 을분석하였으며그결과를

Figure 5

에나타내었으며

3

개

의파라미터중

2

개의파라미터조합

(X, Y)

에따른일치

율

(Z)

을나타낸것이다

. Figure 5

의

(a)

는항공사진에서나 타난퇴적구역의모습이고

(b)

^는

1

^{회토사량을}^{가로축으로}

하고정지조건을세로축으로한경우의일치율을나타낸

것이다

. (c)

는

1

회토사량과관성가중치

, (d)

는관성가중치

와정지조건과의일치율분포이다

.

봉화지역의경우

1

회토사량과정지조건이특정범위에 서일치율이높게나타난것을알수있는데이는두파라 미터가모델에서영향도가크다는것을나타내고있다

.

반 면모든지역에서관성가중치는정지조건및

1

회토사량의 변화와관계없이특정값에서반응을보이지않으므로퇴 적범위예측에영향력이떨어지는파라미터로판단되었다

.

Figure 6

^에서^최적^파라미터^결정을^위해^{봉화지역의}

4

개샘플지역을대상으로영향력이있는파라미터

1

회토 사량과 정지조건의그래프를중첩시켜일치율을평균하 였다

.

관성가중치는일치율에미치는영향력이떨어져

1

회토사량과 정지조건에서최적의 일치율을보이는 범위 내에서관성가중치값을적용하였다

.

Figure 6

^과^같이^평균^일치율^중^일치율이^가장^높은^순

서대로정렬시킨후각관성가중치에서가장높은일치율 을나타낸것을관성가중치로결정하였다

.

최적파라미터 조합은 일치율이

-0.2(

평균

-0.24)

일때

1

회토사량이

1.0 m

³

,

^{정지조건이}

4.2

^o

,

^{관성가중치가}

2

^로^{결정하였다}

.

^여기

서일치율이대체로

0

^이하의^낮은^값을^갖는^것으로^나타

났다

.

이것은토석류유하시발생되는계안및계상침식 량을

RWM

에서고려할수없는한계로인한것으로

,

총 붕괴량이실제퇴적된토사량보다작았기때문으로판단 된다

.

2. 최적 파라미터 추정결과의 검증

최적파라미터추정결과의신뢰성을검증하기위해봉 화지역내토석류발생지역중

3

지역을선정하여적용해

Figure 4. The method to calculate the rate of concordance.

(6)

보았다

. 3

지역모두퇴적구역이명확하게남아있지않아 경계를 설정하는데어려움이있었지만항공사진과 항공

Lidar DEM

^에^의해^{퇴적구역을}^{설정하였다}

.

^이후^최적^파

라미터를이용하여적용한결과

Figure 7

^과^같이^나타났다

.

검증지역중첫번째지역은토석류발생원이

4

개소로

붕괴된토사량이

56~138 m

³의범위를갖는다

.

두번째지

역은토석류발생원이한개소이지만그규모가매우커

붕괴된토사량이

271 m

³에이른다

.

세번째지역은토석

류발생원이한개소이고다른지역에비해토석류발생

원이작아붕괴된토사량이

85 m

³로나타났다

.

이세지

역에서나타난일치율은각각

0.25, -0.23, -0.21

^로^최적^파

라미터의일치율인

-0.2

^에^가깝거나^더^좋은^결과를^나타

났다

.

RWM

은토석류피해분포를추정하기위해개발된수많 은토석류모델중하나이며

,

개발시점이비교적오래되 었다

.

그러나물리기반의모델에비해간단하고비교적적

Figure 5. The results of sensitivity analysis between parameters in Bongwha county.

Figure 6. Deciding the optimum parameters in Bongwha county.

(7)

용이쉽다

.

물리기반의모델들은복잡한수식과다양한측 정자료를요구하지만통계기반의응답모델은 비록해석 은용이하진못하지만복잡한자연현상을비교적간단히 나타낼수있는장점을가지고있다

.

^토석류^{피해범위를}

예측하기위해본연구에서는토석류가나타난항공사진 을바탕으로설명하기힘든다양한조건을세가지파라 미터로함축하여

,

앞으로발생할토석류의피해범위를예 측하였다

.

비록일치율이만족스러울만큼나타나진못했

지만이것은

RWM

^수행시^입력한^총^붕괴량이^실제^토석

류발생시유출된토사량에비해현저히낮기때문일것

이며

,

실제우충식

(2011)

은발생원에서나타난 붕괴량과

실제퇴적된토사량을비교하면약

5~50

배가량높다고하

였다

.

결국

RWM

수행시총붕괴량을충분히입력한다면

일치율이높게나타날것으로판단된다

.

^따라서^토석류^피

해범위를더욱정확히예측하기위해세가지파라미터의 결정뿐아니라총붕괴량을산정하는방법또한매우중 요하므로토석류의토사량분석에관한연구가매우시급 할것으로생각된다

.

결 론

응답모델인

Random Walk Model

을이용하여토석류피 해범위를예측하기위해서는지역별최적파라미터가필 요하다

.

^본^{연구에서는}

2008

^년^토석류가^발생한^봉화군지

역을대상으로최적파라미터추출기법을제안하였고

,

^실

제토석류가발생한유역을대상으로검증을실시하였다

.

봉화군의최적파라미터는일치율이

-0.2

일때

1

회토사량 이

1.0 m

³

,

정지조건이

4.2°,

관성가중치가

2

로결정되었

고토석류가실제발생한

3

개의유역을대상으로검증한

결과일치율이

-0.2

에가까운결과를나타내어최적파라

미터의일관성을유지하였다

.

그러나일치율이대체로

0

이하의낮은값을나타내고있는데

,

^이것은^최적^파라미

터결정에이용한발생원의토사량이실제유출량보다는 작기때문일것이라고판단된다

.

향후토석류발생시유 출된토사량을좀더정확히추정할수있다면토석류피 해범위예측을위한정확도향상에매우큰영향을끼칠 수있으리라생각된다

.

^또한^본^연구에서^제안한^토석류

피해범위예측을위한

Random Walk Model

의최적파라

미터 추출기법으로 토석류 피해예측지도

(Debris Flow

Hazard Map)

를개발하여산지뿐아니라도심에서발생하

는토석류의경계·피난용자료로사용될수있을것이다

. 인용문헌

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Figure 7. Validation of the optimum parameters.

(8)

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(2011년 7월 25일 접수; 2011년 8월 31일 채택)

Analysis of Debris Flow Hazard Zone by the Optimal Parameters Extraction of Random Walk Model - Case on Debris Flow Area of Bonghwa County in Gyeongbuk Province -

664

Random Walk Model

이창우·우충식·윤호중*