1. 서 론
우리나라의 토사재해는 매년 6~9월에 발생하여 많은
재산과 인명피해를 유발시킨다. 특히 토석류의 경우 2002년과 2003년에 발생한 태풍 ‘루사’ 및 ‘매미’에 의 해 강원도에 막대한 규모의 피해가 발생하였고, 2006
Received: 2016.07.04, revised: 2016.08.25, accepted: 2016.09.05
* 정회원ㆍ강릉원주대학교 토목공학과 박사과정(Member, Ph. D. Student, Department of Civil Engineering, Gangneung-Wonju National University, [email protected])
** 교신저자ㆍ정회원ㆍ강릉원주대학교 토목공학과 교수(Corresponding Author, Member, Professor, Department of Civil Engineering, Gangneung-Wonju National University, [email protected])
항공LiDAR 자료를 이용한 토석류 침식 및 퇴적모델 분석
Analysis of Airborne LiDAR-Based Debris Flow Erosion and Deposit Model
*
원상연*ㆍ김기홍**
Won, Sang YeonㆍKim, Gi Hong
要 旨
2011년 발생한 서울시 우면산의 토석류는 과거 산간지역 피해와는 달리 도심지역에서 큰 피해가 발생하였다. 따라 서 산사태 및 토석류는 산악지역과 도심지역에 관계없이 다양한 지역에서 빠른 속도로 발생하여 엄청난 피해를 유 발시키기 때문에 많은 연구자들은 토석류의 영향범위를 예측하고 피해를 최소화하기 위해 노력하고 있다. 토석류 의 영향범위 예측을 위한 가장 핵심적인 부분은 복잡한 3차원 지형에서의 토석류 거동 및 퇴적 메커니즘을 이해하 여야 한다. 그리고 퇴적 메커니즘을 이해하기 위해서는 토석류의 거동에 따른 에너지량과 침식량이 산정되어야 한 다. 하지만 기존에 개발된 토석류 모델들은 토석류의 침식량을 산정하는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 2011년 도심지의 대규모 토석류가 발생한 서울시 우면산 지역을 대상으로 항공사진, 항공 LiDAR 자료로부터 생 성된 토석류 피해 전과 후의 DEM을 활용하여 토석류의 피해규모를 산정하였으며, 에너지 이론을 기반으로 하여 침식량을 산정할 수 있는 토석류 거동 해석 모델을 개발하여 비교하였다. 또한 동일지역에 대하여 기존의 토석류 모델(RWM, Debris 2D)도 함께 시뮬레이션 하여 종합적으로 토석류 지역을 비교 분석하였다.
핵심용어 : 토석류, RWM, Debris 2D, 항공 LiDAR
Abstract
The 2011 debris flow in Mt. Umyeonsan in Seoul, South Korea caused significant damages to the surrounding urban area, unlike other similar incidents reported to have occurred in the past in the country’s mountainous regions.
Accordingly, landslides and debris flows cause damage in various surroundings, regardless of mountainous area and urban area, at a great speed and with enormous impact. Hence, many researchers attempted to forecast the extent of impact of debris flows to help minimize the damage. The most fundamental part in forecasting the impact extent of debris flow is to understand the debris flow behavior and sedimentation mechanism in complex three-dimensional topography. To understand sedimentation mechanism, in particular, it is necessary to calculate the amount of energy and erosion according to debris flow behavior. The previously developed debris flow models, however, are limited in their ability to calculate the erosion amount of debris flow. This study calculated the extent of damage caused by a massive debris flow that occurred in 2011 in Seoul’s urban area adjacent to Mt. Umyeonsan by using DEM, created from aerial photography and airborne LiDAR data, for both before and after the damage; and developed and compared a debris flow behavioral analysis model that can assess the amount of erosion based on energy theory. In addition, simulations using the existing debris flow model (RWM, Debris 2D) and a comprehensive comparison of debris flow-stricken areas were performed in the same study area.
Keywords : Debris Flow, RWM, Debris 2D, Airborne LiDAR
59 Vol.24 No.3 September 2016 pp.59-66
연구논문
ISSN: 2287-6693(Online) http://dx.doi.org/10.7319/kogsis.2016.24.3.059
년 강원도 평창군과 인제군 일대의 국지적 집중호우로 인한 토석류 발생으로 많은 인명과 재산 피해가 발생하 였다.(Jang et al., 2007; Kim et al., 2008; Kim, 2011).
일반적으로 토석류는 특성상 일정크기 이상의 유역을 가지면서 계곡을 가지고 있는 산악지역에서 주로 발생 하였으나, 2011년 발생한 서울시 서초구 우면산의 경 우는 이전과 달리 도심지역에서 큰 피해가 발생하였다. 따라서 토석류는 산악지역과 도심지역 상관없이 다양 한 지역에서 빠른 속도로 발생하여 엄청난 피해를 유발 시키기 때문에 많은 연구자들은 산사태에 의한 토석류 를 예측하고 피해를 최소화하기 위해 노력하고 있다 (Kim et al., 2014; Ko et al., 2014).
Fig. 1은 산사태와 토석류를 정의한 그림이다. 산사 태는 자연적 또는 인위적인 원인으로 산지가 일시에 붕 괴되는 현상이며, 토석류는 산지 또는 계곡에서 토석과 나무 등이 물과 섞여 빠른 속도로 유출되는 것이라고 설명하고 있다(Korea forest service, 2015). 특히 토석 류에 대해서는 외국의 여러 참고문헌에서 보다 구체적 으로 정의하고 있는데 토석류(debris flow)란 물과 토 석의 혼합체(fluidsolid mixtures) 즉, 물속에서 다양한 입경의 유사와 수로 퇴적물이 집중적으로 분포된 것이 흐르는 동적 현상(질량이동 또는 흐름)을 말한다(Julien and Lan, 1991; Iverson, 1997). 토석류의 총 유사의 농도는 정지된 굳지 않은 토석의 상태에 따라 다르지 만, 일반적으로 60% 이상의 체적 농도 값을 가지며, 토 석과 유체 사이의 다양한 상호작용은 토석류 거동에 중 요한 역할을 한다(Pierson and Costa, 1987; Coussot and Meunier, 1996; Marchi and D’Agostino, 2004;
Jakob, 2005).
우리나라에서 발생하는 토석류는 주로 여름철 집중 호우에 의하여 발생하게 되는데 토석류 발단부에 큰 구 성물들이 밀집되어 있어 그 규모를 예측하기가 어렵고
Figure 1. Definition of debris flow(Coussot and Meunier, 1996)
순식간에 빠른 속도로 발생하므로 징후 발견 후 대피할 수 있는 시간적 여유가 없다(Chun et al., 1997; Jang et al., 2007). 특히 산지 계곡 하부에 위치한 가옥의 경 우에는 토석류에 노출될 수 밖에 없고 사면 붕괴로 인 한 인명피해가 발생할 수 밖에 없다. 이러한 토석류를 예측하고 피해를 대비하기 위하여 국내·외에서 다양한 연구방법이 수행되고 있으며, 주로 발생지의 특성을 분 석하고 이를 데이터베이스화하여 통계적인 예측 모델 연구가 이루어지고 있다(Kim et al., 2014). 또한 이러 한 토석류 데이터베이스를 기반으로 광범위한 지역에 적용하기 위하여 GIS 및 RS를 기반으로 한 산사태 및 토석류 위험성 예측이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 토석류 관련연구의 대부분이 발단부의 통계적 데이터 연구에 집중되어 있고, 토석류의 흐름에 관한 연구 또 한 기초적인 흐름특성에 관한 연구만 이루어져 있는 실 정이다(Wang et al., 2005; Yang et al., 2006; Won and Kim, 2015).
토석류의 영향범위 예측을 위한 가장 핵심적인 부분 은 복잡한 3차원 지형에서의 토석류 거동 및 퇴적 메커 니즘을 이해하여야 한다. 그리고 퇴적 메커니즘을 이해 하기 위해서는 토석류의 거동에 따른 침식량이 산정되 어야 한다. 따라서 본 연구에서는 토석류의 침식량 산 정 모델 개발과 침식량이 고려된 최종 퇴적량 산정을 목적으로 연구를 수행하였다. 그리고 2011년 도심지의 대규모 토석류가 발생한 서울시 우면산 지역의 항공사 진, 항공 LiDAR 자료로부터 생성된 토석류 피해 전과 후의 DEM을 활용하여 토석류의 실제 침식량 규모를 산정하여 비교하였으며, 동일지역에 대하여 RWM과 Debris 2D 모델도 함께 시뮬레이션 하여 각각의 모델 별 퇴적량을 비교하였다.
2. 이 론
최근에는 컴퓨터의 성능향상으로 물리적 접근 모델 인 토석류 거동해석 모델이 주목을 받고 있으며 다양하 게 연구되어지고 있지만 예측결과에 대한 정확성이 기 대에 미치지 못하고 있는 실정이다(O’Brien et al., 1993; Suzuki et al., 2003; Hirakawa et al., 2006; Lee et al., 2011). 따라서 넓은 지역에 발생하는 토석류의 거동 및 퇴적 특성을 예측하기 위해서는 물리기반의 수 치해석 모델보다는 RWM(random warlk model)과 같 은 응답모델이 유용하다(Kim et al., 2014). RWM의 메커니즘은 분석유역을 대상으로 토석류의 흐름 및 퇴 적 특성을 경사의 인자로 단순화한 확률 모델이며, 다 른 토석류 거동해석 모델에 비하여 비교적 계산방법이
간단하다(Imamura and Sugita, 1980; Satofuka and Mizuyama, 2005). RWM은 토석류의 거동 특성 및 피 해범위를 분석하고 예측할 수 있지만 이 모델을 적용하 기 위해서는 지형조건에 맞는 매개변수의 결정이 선행 되어야 한다(Kim et al., 2014). 기존의 RWM 연구의 경우 조건에 맞는 매개변수의 도출을 통하여 토석류 영 향범위 예측에 있어서 어느 정도 합리적인 결과를 도출 하였다(Won and Kim, 2015).
Debris 2D 모델은 Julien and Lan(1991)이 제안한 전단 응력과 변형율의 관계를 이용하여 Liu and Huang(2006)에 의해 개발되었으며, 토석류 시뮬레이션 을 위한 입력변수는 발생부의 전단 항복 응력, 발생부 의 좌표와 높이, 발생량 등이다. 구체적인 Debris 2D 모델의 이론적 배경 및 토석류 시뮬레이션 방법은 Julien and Lan(1991)과 Tsai et al.(2011)의 선행연구 방법을 참고하였다.
하지만 RWM과 Debris 2D와 같은 기존 모델들은 몇 가지 제한적인 가정 사항 때문에 더 이상의 발전을 기대하기 어렵다. 첫째, 일정 경사도 이하에서는 토석 류의 속도에 관계없이 무조건 정지하고 퇴적하는 문제 가 발생한다. 둘째, 흐름 경로상의 유로 침식량을 예측 할 수 없는 문제가 발생한다. 셋째, 침식량을 예측할 수 없으므로 실제 퇴적량과 유사한 퇴적량을 얻기 위해서 는 실제 발생량보다 4~5배 더 과도하게 설정해야 하는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 새로운 접근방법을 고민하였으며, 산사태 로 발생된 토사의 위치에너지와 이를 통해 변환되는 운
Figure 2. Energy mechanism of debris flow
Figure 3. Energy model program GUI
동에너지의 관계를 이용하여 흐름을 제어하고 퇴적과 침식을 시뮬레이션 하는 알고리즘을 제시하였다. 산사 태 발생에 의한 위치에너지와 토석류 흐름에 관계된 운 동에너지는 Fig. 2와 같이 정의할 수 있다.
Fig. 2에서 높이 h인 경사면 위의 토사(mass)가 붕괴 한다면 토사는 높이차에 의한 위치에너지(E1)가 생성 되고, 중력(g)에 의해 낮은 경사로 이동하면서 운동에 너지(E2)로 변환하게 된다. 이때 경사면의 마찰(μ)에 의하여 에너지의 손실이 발생하며, 흐름 경로 상에서 위치에너지보다 마찰에 의한 손실이 적다면 운동에너 지는 증가하면서 누적되며, 반대로 손실이 크다면 운동 에너지는 점점 줄어들고 속도 또한 감소하여 결국 정지 하게 될 것이다. 위치에너지(E1)는 각각의 지점별로 높 이차를 이용하여 위치에너지를 계산한다. 마찰에 의한 손실을 계산하기 위해서는 마찰계수가 필요하며, 이를 결정하기 위해 여러 유역에서 다양한 마찰계수 값들을 적용하여 실제 흐름과 가장 유사한 흐름을 보이는 값을 도출하여 계산한다. 토석류의 흐름에 있어서 운동에너 지는 결국 흘러가는 토사가 가지는 힘이며 이는 흐름 경로 상의 토사 침식량과 비례한다고 생각할 수 있다.
따라서 운동에너지에 침식계수를 적용하면 침식량의 예측이 가능하다.
결국 산사태로 발생된 토사의 위치에너지와 이를 통 해 변환되는 운동에너지의 관계를 이용하여 흐름을 제 어하고 퇴적과 침식을 시뮬레이션하는 알고리즘을 Fig.
3과 같이 Visual C++언어로 프로그램을 구현하였다.
3. 실험 유역과 사용 데이터
3.1 토석류 거동해석을 위한 실험유역
토석류 거동 해석을 위한 연구지역은 서울특별시 서 초구에 위치한 우면산의 토석류 피해지역으로써 2011 년 7월 25~27일 3일 누적강우 353mm의 폭우가 집중
Figure 4. Study site
되어 큰 인명과 재산피해가 발생한 지역이다. Fig. 4와 같이 우면산은 총 31개의 수문학적 유역으로 구분할 수 있는데 이 가운데 토석류 발생 전과 후의 변화가 비 교적 명확한 우면산 남동쪽 사면의 형촌마을 유역(우면 산 자연생태공원)을 연구지역으로 선정하였다.
3.2 연구에 사용한 데이터 셋
연구에 사용한 데이터는 토석류 피해 발생 전과 후의 지형변화를 관측하기 위하여 피해 전과 후에 촬영한 항 공사진을 활용하였다. 피해 전 항공사진은 2009년 8월 에 촬영한 영상이며, 피해 후 항공사진은 토석류 피해 직후인 2011년 8월에 촬영한 영상이다. 두 영상의 공간 해상도는 25cm이다. DEM은 연구지역의 토석류 피해 발생 전․후 측량한 항공 LiDAR 데이터로 생성하였으 며, 공간해상도는 1m이다. 에너지모델과 RWM,
(a) Aerial photography
(b) DEM
(c) On-site surveys data
Figure 5. Data set: (a) Aerial photography; (b) DEM;
(c) On-site surveys data
Debris 2D의 입력변수인 발생부의 위치, 발생량 등은 현장조사를 통하여 얻은 자료를 활용하였다. Fig. 5는 본 연구에서 활용한 데이터 셋이다.
4. 토석류 모델 실험방법 및 결과분석
4.1 토석류 모델 실험을 위한 연구흐름도 Fig. 6은 본 연구에서 제안한 연구수행을 위한 흐름 도이다. 에너지 모델로 산정한 침식 및 퇴적량은 항공 LiDAR DEM과 현장조사 데이터와 비교하여 실제 토 석류 피해 당시의 침식 및 퇴적과 가장 유사한 조건의 매개변수(관성가중치, 마찰계수, 침식계수 등)를 도출 하였다. 그리고 침식량을 가중하여 시뮬레이션 할 수 밖에 없는 기존의 토석류 모델인 RWM과 Debris 2D 와도 퇴적량, 퇴적 위치 등을 비교하였다.
Figure 6. Flowchart for debris flow analysis
4.2 토석류 피해 전·후 지형변화 분석
토석류 발생으로 인한 지형변화는 항공사진을 이용 한 육안관측을 통하여 전체적인 피해영역을 관측하였 으며, 토석류 발생 전후 시점의 두 개의 LiDAR DEM 을 차분하여 관측하였다. 관측 방법은 유하부를 따라 20m 간격으로 종단 설계하여 위치정보를 비교하였으 며, 본 연구에서는 line 1~10 중 가장 대표할 수 있는 line 1의 지형변화를 분석하였다. 토석류 발생 후(2011 년) DEM 데이터의 경우 발생 전(2009년) DEM과의 차분결과에 3배의 과고감을 적용하여 표현하였다. Fig.
7에서 가로축은 토석류의 발생부로부터 종단 거리이고, 세로축은 해당 지점의 표고이다. 토석류 발생 유역에서 주요 침식 지점은 400m~660m 구간이며, 주요 퇴적 지 점은 680m~800m 구간이다.
4.3 토석류 모델 상관관계 분석(에너지 모델) Table 1은 초기 산사태 시작점의 위치와 발생량이다.
그리고 에너지 모델의 시뮬레이션을 위하여 초기 조건
Figure 7. Topography analysis in debris flow area using airborne LiDAR
Line X
(Easting)
Y (Northing)
Start point mass(m³)
1 200933.00 541264.95 482.7
2 200981.04 541140.60 14.2
3 201023.43 541391.17 28.5
4 201105.38 541440.16 7.5
5 201197.70 541088.79 10.9
6 201392.69 541346.90 1042.3
7 201392.69 541253.64 192.8
8 201355.95 541048.29 103.2
9 201485.01 541287.55 99.9
10 201511.38 540926.77 1399.7
Table 1. Start point location and mass
의 매개변수를 추정하여야 하는데 초기조건의 매개변 수는 실제 토석류 피해 당시의 결과와 가장 유사한 흐 름, 침식, 퇴적을 보이는 값이며, 관성가중치 1.05, 마찰 계수 0.13, 침식계수 0.00006 등으로 나타났다. 여기서 침식계수는 실제 퇴적량을 근거로 각각의 구간 마다 에 너지에 따른 침식 깊이의 관계를 이용하여 대표할 수 있는 침식계수를 산정하였다.
본 연구에서 시뮬레이션 한 토석류 거동 예측모델 알 고리즘의 주요 특징은 첫째, 토석류의 흐름경로상의 방 향 결정은 기존의 RWM 모델과 동일하다. 둘째, 토석 류 흐름의 각 지점 별 에너지(위치에너지, 마찰에 의한 손실에너지, 운동에너지)를 계산하고 운동에너지가 감 소하여 속도가 0이 되면 토사는 그 자리에 정지하고 퇴 적된다. 셋째, 흐름 경로 상에서 토사의 침식량은 운동 에너지에 침식계수를 적용하여 산정하고 진행 중인 토 사의 부피는 증가한다. 이와 같은 주요 알고리즘을 이 용하여 토석류 거동 예측모델을 개선하였으며, 부가적 으로 다음과 같은 사항들을 추가적으로 고려하였다. 산 사태 발생지점에서 다양한 원인으로 붕괴될 때 발생하 는 초기 충격에너지(5~10)에 대하여 실제 우면산 토석 류 결과와 비교하여 고려하였다. 그리고 침식에 있어서 우리나라 대부분의 산지는 단단한 암반층 위에 토사가 덮여 있는 형태이기 때문에 운동 에너지가 아무리 크더 라도 암반을 침식할 수 없다. 따라서 실제 우면산 토석 류 최대 침식깊이(약 3m)를 토심까지로 제한하였다. 시 뮬레이션에 사용한 DEM은 항공 LiDAR로 제작한 1m DEM을 실제 토석류의 흐름, 침식, 퇴적의 유사성을 고 려하여 10m급 DEM으로 리샘플링하여 활용하였으며 이와 같은 사항을 토대로 에너지 시뮬레이션을 수행한 결과는 Fig. 8과 같다.
(a) Energy flow result
(b) Erosion and deposit result
Figure 8. Energy simulation analysis: (a) Energy flow result; (b) Erosion and deposit result
Fig. 9와 같이 일정 간격으로 추출된 지점에서의 운 동에너지(energy)와 이를 토대로 재계산한 침식깊이 (simulation), 그리고 항공 LiDAR자료로부터 추출한 실험 전후 침식 깊이(depth)에 대해 경향분석을 위하여 각 지점별 비율로 환산한 후 그래프로 나타내어 비교하 였다. 가로축은 토석류 이동거리이며, 세로축은 각 지 점별 비율이다. 각각의 데이터를 비교한 결과 에너지의 크기에 따라서 침식깊이가 깊어졌으며, 실제 깊이와도 유사한 경향을 보임을 확인할 수 있다.
Fig. 10은 항공 LiDAR자료로부터 추출한 침식 및 퇴적 깊이(LiDAR)와 에너지 모델을 시뮬레이션하여 얻은 침식 및 퇴적 깊이(simulation)의 관계를 보여 주 는 그래프이다. 가로축은 토석류 이동거리이며, 세로축 은 각 지점별 토석류 발생 전후 높이 차이다. 두 데이터 의 높이차를 비교한 결과 550m 부근의 사방시설로 인 하여 50cm 가량 차이가 발생하였지만 대체적으로 LiDAR 데이터와 에너지 모델을 시뮬레이션 하여 얻은 데이터의 침식과 퇴적지점의 지형 변화 패턴이 서로 유 사한 결과를 얻을 수 있었다.
Figure 9. LiDAR erosion depth-energy graph
Figure 10. LiDAR erosion depth-debris flow model simulation depth graph
4.4 토석류 모델별 퇴적위치 및 퇴적량 분석(에 너지 모델, RWM, Debris 2D)
연구지역에 대하여 RWM과 Debris 2D, 그리고 본 연구에서 개발한 에너지 모델을 시뮬레이션 하여 퇴적 위치 및 퇴적량을 정량적으로 비교 분석하였다. Fig. 11 은 RWM과 Debris 2D 모델을 시뮬레이션 한 결과이
(a) RWM
(b) Debris 2D
Figure 11. Debris flow model simulation and result: (a) RWM; (b) Debris 2D
Div. Start point mass(m³) Deposited Volume(m³)
LiDAR DEM 2261.9 x1 3016.5
RWM 2261.9 x5 3837.0
Debris 2D 2261.9 x5 3506.2
Energy model 2261.9 x1 3243.9 Table 2. Deposit results of LiDAR DEM and debris
flow model simulation
며, Table 2는 세 가지 토석류 모델이 대하여 퇴적량을 산출하여 비교한 결과이다.
동일 지역에 대하여 발생량에 따른 흐름과 퇴적부의 위치를 살펴보면 흐름에서 약간의 차이를 보이나 흐름 의 방향성과 퇴적부의 위치 등 두 모델 모두 유사한 결 과를 나타내고 있다. 발생량의 경우 에너지 모델은 에 너지량에 따라 침식량을 산정하여 퇴적량에 추가하므 로 별도로 추가 침식량을 고려하지 않고 시뮬레이션을 수행한 반면 RWM과 Debris 2D는 추가 침식량을 고 려하여(5배) 시뮬레이션해야 실제 퇴적량과 유사한 결 과가 나타났다.
4. 결 론
본 연구에서는 2011년 도심지의 대규모 토석류가 발 생한 서울특별시 서초구에 위치한 우면산의 토석류 피 해지역을 대상으로 항공사진, 항공 LiDAR 자료로부터 생성된 DEM을 활용하여, 에너지 이론을 기반으로 개 발한 토석류 거동해석 모델과 RWM, Debris 2D 등의 다양한 토석류 거동해석 모델을 시뮬레이션 한 결과를 비교분석 하였다. 또한 본 연구에서 개발한 에너지 모 델은 항공 LiDAR 자료와 침식 및 퇴적 깊이를 직접적 으로 비교하여 모델의 정확성을 검증하였다.
LiDAR 자료를 이용한 실험 전·후의 지형변화 분석 은 최종적으로 생성된 1m 해상도의 DEM을 이용하여 수행하였고 토석류 거동해석 모델의 결과와 비교하여 에너지, 침식량, 퇴적위치, 퇴적량 등의 상관관계를 분 석하였다. 분석 결과 다음과 같은 결론을 도출할 수 있 었다.
첫째, 실제 토석류 침식 깊이와 시뮬레이션 한 에너 지량의 분포 비율은 유사한 패턴을 보이며 밀접한 상관 관계를 가지고 있다.
둘째, 실제 토석류 침식 깊이와 에너지량을 토대로 산출된 침식 깊이의 관계에서도 유사한 결과가 나타났 으며, 이러한 침식 깊이 산정방식이 유용함을 알 수 있 었다.
셋째, 본 연구에서 개발한 에너지 모델은 기존의 RWM과 Debris 2D 모델에서 침식량을 고려할 수 없 는 한계점을 극복하였고 토석류 시뮬레이션 수행 시 정 량적인 침식량 및 퇴적량 산정이 가능하였다.
결국, 본 연구에서의 결과는 토석류의 에너지와 침식 은 매우 밀접한 관계가 있음을 증명하였고, 토석류 시 뮬레이션 수행 시 기존 토석류 모델의 한계를 극복하였 다. 향후 에너지 이론을 기반으로 속도를 산출하여 실 제 토석류 발생 시 속도 데이터와 비교하는 연구가 추 가적으로 진행된다면 보다 다양한 토석류 거동 해석 및 피해예측을 위한 모델로 활용할 수 있을 것으로 기대된 다.
감사의 글
이 논문은 2016년 정부(국토교통부)의 재원으로 공 간정보 융복합 핵심인재 양성사업의 지원을 받아 수행 된 연구임(2015-08-02).
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