Landslide Hazard Evaluation using Geospatial Information based on UAV and Infinite Slope Stability Model
13
0
0
전체 글
(2) UAV 기반의 공간정보와 무한사면해석모형을 활용한 산사태 위험도 평가. model. As a result of the estimation of slope stability in a site, the slope instability has SI≤1.0 with cover area 46,396m2, and the distribution percentage was 18.2%. The most dangerous section has SI ≤0.0 with its cover area 7,988m2, and the ratio was 0.8%. The reviews regarding the risk of landslide and debris flow risk by stability index and river channel analysis respectively help being able to designate the hazard zone due to heavy rainfall. Therefore the analysis result of this study will need to reinforce soil slope and plan their safety measures in the future. KEYWORDS : Unmanned Aerial Vehicle, Infinite Slope Stability Model, Landslide, Debris flow. 1. 서 론. 력, 나무뿌리와 흙 간의 점착력, 흙 입자들 간의 점. 최근 기후변화에 따른 집중호우가 빈번하게 발. 착력 그리고 사면 위쪽의 흙이 흘러내려오지 않도. 생하고 있으며, 2011년 7월 밀양, 춘천 그리고 우. 록 지탱해주는 사면 아래쪽 흙들의 지지력들과의. 면산 산사태 등으로 58명의 인명피해가 발생하여. 평형관계가 무너지면서 산사태가 발생하게 된다.. 사회적으로 큰 관심을 갖게 되었고 이에 따라 과. 또한 집중호우로 흙이 포화될 경우 흙과 기반암. 학적이고 합리적인 급경사지 예방정책을 추진하. 간의 마찰력이 약해지고 아울러 나무뿌리와 흙 그. 게 되었다. 2002년부터 현재까지 우리나라의 연평. 리고 흙 입자들간의 점착력이 약해져 산사태가 더. 균 산사태로 인한 피해면적은 여의도 면적의 2.6배. 가속화되게 된다(오경두 등, 2012).. 가 넘는 779ha에 이르고 있으며 사망 11명, 피해. 산사태 위험도를 평가하기 위해 다양한 방법들. 복구액 기준으로 약 1,300억원 규모로 국가적으로. 이 활용되고 있다. 먼저, 산사태 발생인자가 될 수. 매해 큰 손실을 입고 있다. 이에 따라 「급경사지재. 있는 경사도, 경사길이, 경사면의 형태와 위치, 임. 해예방에관한법률」 제20조에서는 각종 설계, 시공. 상, 모암의 종류, 토심, 흙의 단위중량, 투수계수,. 및 붕괴위험 예측 등에 활용할 수 있는 전국 단위. 공극률 등을 기반으로 다양한 회귀식을 적용하여. 의 지반재해위험지도를 제작하여 보급하도록 규. 각 인자별 가중치 평가를 통한 산사태 취약성을. 정하고 있다. 이러한 지반재해위험지도 제작은 산. 분석하고 있다. 또 다른 방법으로는 수문학적 해. 사태 및 급경사지 주변지역의 안전을 확보할 수. 석기법과 무한사면안정해석기법에 의하여 슬라이. 있는 기초자료로 활용이 가능하다는 점에서 의미. 딩 형태의 산사태를 해석하는 방법들이 있다(장현. 가 있다(소방방재청, 2012).. 익 등, 2008; 정남수 등, 2011; Michael 등, 2014).. 산사태에 효과적으로 대처하기 위해서는 산사. 이러한 산사태 위험도 평가에 이용되는 자료. 태 발생 원인을 정확하게 평가해야 한다. 산지 경. 중 가장 필수적인 것이 지형자료이며 주로 항공사. 사면에 위치한 흙은 높은 위치에너지를 가진 불안. 진측량에 의해 제작된 수치지형도가 이용되고 있. 정한 상태에 놓여 있으며, 흙과 기반암과의 마찰. 다. 그러나, 도심지를 중심으로 택지개발 및 건축. 162 LX한국국토정보공사 학술지 「지적과 국토정보」.
(3) 이근상·최연웅. 2. 무한사면해석모형. 으로 인해 지형변화가 발생한 지역에 대해서는 최 신의 지형정보를 반영할 필요가 있으며 이를 위해. 산사태 위험도 평가에 이용되는 무한사면해석. 비교적 좁은 지역에 대한 3차원 지형정보 획득이. 모형은 중력에 의한 불안정 요소와 지표면과 평. 가능한 무인비행시스템(UAV; Unmanned Aerial. 행한 면에 작용하는 마찰 및 점착력에 의한 안전. Vehicle)1)이 각광을 받고 있다(김석구, 2014).. 요소 간의 균형을 기초로 하고 있으며, 토층의 두. UAV 측량은 빠른 시간 내에 3차원 공간정보를. 께가 비교적 얕은 것으로 가정하여 사면의 안정. 취득할 수 있어서 도시계획 분야를 비롯하여 재해,. 해석을 수행하는 모형이다. 따라서 무한사면해석. 수자원, 환경 등 다양한 분야에서 활용되고 있다(김. 모형은 우리나라 산지와 같이 기반암 위에 형성된. 석구, 2014; 최경아 등, 2011). 국내 활용연구를 살. 2~3m 정도의 비교적 얕은 토층에서 지하수 포화. 펴보면 유환희 등(2006)과 정성혁 등(2010)은 대축. 에 의해 발생하는 슬라이딩 형태의 산사태를 모의. 척 영상지도 제작이나 3차원 공간정보 취득을 위해. 하는데 효과적이다. 무한사면해석모형은 깊이에. 무인비행시스템을 활용하였으며, 최경아 등(2011). 비해 사면의 길이가 길 때 파괴면은 사면에 평행하. 도 저고도 무인항공기를 이용하여 실시간 공중 모. 게 형성되며 사면의 길이는 거의 무한대이므로 양. 니터링을 수행한 바 있다. 또한 김성삼(2007)은 무. 끝의 영향은 무시하고 침투수압이 사면에 평행하. 인헬기 기반의 공간영상정보를 통해 홍수재해를. 게 작용한다고 가정한다(정남수 등, 2011).. 분석하였으며, 최경아 등(2009)은 UAV 기반 저가의. 본 연구에서는 산사태 위험도를 평가하기 위. 멀티센서시스템을 위한 무기준점 AT를 이용한 영. 해 무한사면해석모형을 기초로 미국 유타대학에. 상의 기하보정 연구를 수행하였다. 이와 같이 UAV. 서 개발한 SINMAP 프로그램을 활용하였다(Pack. 는 지형변화가 심하거나 혹은 건설공사 등으로 지. 등, 2005). 국내외적으로 무한사면해석모형을 활. 형이 변경된 지역에 대해 비교적 신속한 지형정보를. 용하여 토석류 및 산사태 모델링을 수행한 연구. 취득할 수 있기 때문에 산사태 등 지반재해 모니터. 가 진행되었다. 먼저 오경두 등(2012)과 장현익 등. 링 및 모델링에 필요한 정보를 제공해 줄 수 있다.. (2008)은 SINMAP을 이용하여 우면산 및 영동 고. 본 연구에서는 도심지 주변의 산사태 위험도를. 속도로의 산사태와 토석류 위험도를 분석하였으. 평가하기 위해 UAV를 이용하여 최신의 지형 및 영. 며, 정남수 등(2011)은 몬테카를로 시뮬레이션과. 상정보를 구축하였으며, 이를 무한사면안정해석. SINMAP을 조합하여 보은지역의 사면재해 안정성. 모델인 SINMAP(Stability Index Mapping)에 적용. 을 분석하였다. 또한 차아름(2014)은 무한사면해. 하여 산사태 위험도 등급이나 토석류에 직접적인. 석모형과 지형특성을 상호 비교하여 산사태 위험. 연관이 있는 물골의 분포 특성을 분석하는데 목적. 도를 평가하였으며, 송병웅 등(2012, 2013)은 국. 을 두었다.. 내 토석류 평가를 위한 현장시험 방법 및 현장조. 1) UAV는 자동항법시스템이 탑재된 비행체와 비행체를 원격으로 통제할 수 있는 지상통제장비를 연결해 주는 데이터 통신시스템, 그리고 지상 지원 장비들 을 통합적으로 지칭하는 것으로서 넓은 의미로는 이를 운용하는 운용자까지도 포함된다.. 학술지 「지적과 국토정보」 (제45권 제2호, 2015) 163.
(4) [그림 1] 무한사면에서의 힘의 평형. cos tan cos UAV 기반의 공간정보와 무한사면해석모형을 활용한 산사태 위험도 평가 sin cos sin tan cos cos (1) sin cos. 여기서, 은 나무뿌리 점착력(N/㎡), 는 는사면의 흙의 각 는 흙의 점착력(N/㎡), 여기서, 은 나무뿌리 점착력(N/㎡), 수문학에서 사용하는 TOPMODEL을는 적용시키기 사 자료를 반영한무한사면모델의 설계인자를 제 단 (degree), 여기서, 는 흙의는 점착력(N/㎡), 사면의 각도 는 는점착력(N/㎡), 흙의 단위중량(㎏/㎥), 는 흙의 물의 단위중량(㎏/㎥), 단위중량(㎏/㎥), 는 물의 중력가속 (degree), 은 나무뿌리 습윤지수로 변형한 식을 사용하고 물 는 지하수 안하였다. 국외 연구로서 Michael 등(2014)은 무 sec (sec 는 흙의 단위중량(㎏/㎥), 물의 중력가속도 (degree), 는있다. (위해 ), 단위중량(㎏/㎥), 는 연직방향 토층두께(m), 는 는 흙의 는 ), 는 연직방향 토층두께(m), 지하수위(m), 내부마찰 론 식 (1)에서도 지하수위라는 설계인자가 반영되 한사면해석모형을 이용하여 지반 안정성 해석 시 나타낸다. 는 흙의 내부마찰각 ( sec ), (degree)을 는 연직방향 토층두께(m), (degree)을 는 지하수위(m), 나타낸다. 어SINMAP에서는 있지만 포화정도에 대한 가결정적인 Model) 해상도에 산사태 따른 영 발생에 DEM(Digital Elevation 산사태 가장 영향을 (degree)을 나타낸다. SINMAP에서는 가장지형지수의 결정적인 영향을발생에 주는평가가 포화도인 강우효과를. 영하기 위해 수문학에서 사용하는 TOPMODEL을 적용 능하고 TOPMODEL을 사면에서의 수문거동에 대한 물리적 해석습윤지수로 향을 평가하였으며, Kang-tsung SINMAP에서는 산사태 발생에 태풍 가장사용하는 결정적인 영향을 주는 포화도인 강우효과를 반 영하기 위해등(2014)은 수문학에서 적용시키기 위해 변형. 사용하고 있다. 물론 식 (1)에서도 지하수위라는 영하기 위해공간적 수문학에서 사용하는 TOPMODEL을 적용시키기 위해설계인자가 습윤지수로 변형한 이(1)에서도 가능한 TOPMODEL을 적용한 것이다. 따라서 에 의한 산사태의 발생을 모의하였다. 식을 사용하고 있다. 물론 식식을 지하수위라는 반영되어 있지만. 형지수의 포화정도에 대한 평가가 가능하고 사면에서의 식을1]은 사용하고 있다. 힘의 물론 식 (1)에서도 지하수위라는 설계인자가 반영되어 있지만 수문학적 모델을 고려하기 위해 식 (1)에서 토층의 형지수의 포화정도에 대한 가능하고 사면에서의 수문거동에 대한지 물리적 해 [그림 무한사면에서의 평형상태를 나 평가가. 이 TOPMODEL을 적용한 것이다. 따라서 위해 수문 형지수의 포화정도에 평가가 가능하고 사면에서의 수문거동에 대한 물리적 해석 이 가능한대한 TOPMODEL을 적용한 것이다. 따라서 수문학적 모델을 D 를 토층 두께 h 로 변환하면 식 (2)와 같이 고려하기 깊이가능한 타낸 것이며, 무한사면에서의 안전율을 평가하 변환하면 (1)에서 토층의 깊이모델을 를 토층 로 이 가능한 TOPMODEL을 적용한 것이다. 따라서 수문학적 위해 식 로 변환하면 를 토층 두께 (2)와두께 같이 나타낼 수 있 (1)에서 깊이 나타낼 수 있다(Pack 등, 2005). 식 고려하기 는 방법은 식 (1)과 같다(Pack토층의 등, 1998; Pack 등, 등, 2005). 를 토층 두께 (Pack 로 변환하면 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다 (1)에서 토층의 깊이 (Pack 등, 2005). 2005). cos (Pack 등, 2005). cos tan (2) sin cos tan sin (2) sin. , , 여기서, , cos 여기서, cos, 여기서, , 이다. 점착력 흙의 점착력을 합 상대적 점착력을 점착력 는 , 식생과 전체 여기서, 흙의 cos , 것이며, 흙의 식생과 이다. 무한사면에서의 힘의 평형상태를 나타낸 무한사면에서의 안전율 , 이다. 는 흙의 합한 점착력과 토양무게와 상대적. 사태의 공간적 발생을 모의하였다.. 그림 1]은. 상대적인 비를 나타내며 무차원이다. 또한 상대습윤도 점착력을 합한 전체 나타내며 흙의 C 는 점착력과 식생과 흙의토양무게와의 점착력 흙의 상대적 점착력 상대적인 비를 무차원이다. 또한 상대습윤도(relative wetness)는 사면의 로 가정할 수 수특성과 연관하여 ・ ・sin 상대적인 비를 나타내며 무차원이다. 상대습윤도(relative wetness)는 사면의 배 정류상태 합한 전체 점착력과 토양무게와의 상대적인 비 은 가정할 또한 ・을 ・sin 로 수 있다. 여기서, 수특성과 연관하여 는 투수량계수(㎡/hr)의 재충진율(m/hr), 로흙의 가정할 수 있다. 또한 여기서, 은 정류상태의 수특성과 연관하여 ・ ・sin 흙의 는지하수 는 투수량계수(㎡/hr), 비집수면적(㎡/m)을 지하수 재충진율(m/hr), 를 나타내며 무차원이다. 상대습윤도(rela한다. 지하수 재충진율(m/hr), 는 흙의 투수량계수(㎡/hr), 는 비집수면적(㎡/m)을 의미 한다. tive wetness)는 사면의 배수특성과 연관하여 한다. [그림 1] 무한사면에서의 힘의 평형 ・ ・sin 로 가정할 수 있다. 여. 평가하는 방법은 식 (1)과 같다(Pack 1998; Pack는 등,식생과 2005). 흙의 상대적등,점착력. [그림 1] 무한사면에서의 힘의 평형. 기서, R 은 정류상태의 지하수 재충진율(m/hr), T. cos tan sin cos. (1). 는 흙의 투수량계수(㎡/hr), a 는 비집수면적(㎡/m) (1). 을 의미한다.. 각도 2]는 여기서, 은 나무뿌리 점착력(N/㎡), 는 흙의 점착력(N/㎡), 는 사면의[그림. 특정지점의 비집수면적으로서 단위. gree), 는 흙의 단위중량(㎏/㎥), 는 물의 단위중량(㎏/㎥), 는 중력가속도. sec),. 여기서, Cr 은 나무뿌리 점착력(N/㎡), Cs 는 흙. 등고길이에 대한 상류기여면적으로 정의되어지며,. 사면의 각도(Degree), ρs는. [그림 3]은 흐름방향을 계산하는 모식도로서 동쪽. 는 연직방향 토층두께(m), 는 지하수위(m), 는 흙의 내부마찰각. 의 점착력(N/㎡), θ는 gree)을 나타낸다.. NMAP에서는 산사태 발생에 가장 결정적인 주는 포화도인 강우효과를 반 으로부터 물의 단위중량(㎏/㎥ 흙의 단위중량(㎏/㎥), ρ 는영향을 ω. 하기 위해 수문학에서 사용하는 TOPMODEL을 적용시키기 위해 습윤지수로 변형한 2. ), g는 중력가속도(m/sec ), D 는 연직방향 토층두. 최대경사방향이 있는 셀까지 반시계방. 향으로 각을 관측하여 번호로 부여하는 방식이다. 을 사용하고 있다. 물론 식 (1)에서도 지하수위라는 설계인자가 반영되어 있지만 지. 지수의 포화정도에 대한 D 평가가 가능하고 사면에서의 수문거동에 대한 물리적 해석 (Pack 등, 2005). ø는 흙의 내부마찰각 께(m), ω는 지하수위(m),. 가능한 TOPMODEL을 적용한 것이다. 따라서 수문학적 모델을 고려하기 위해 식. (Degree)을 나타낸다.. SINMAP은 집중호우에 따른 산지 사면에서의. 에서 토층의 깊이 를 토층 두께 로 변환하면 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다. ck 등, 2005).. SINMAP에서는 산사태 발생에 가장 결정적인 cos tan. 강우효과를 반영하기 위해 영향을 주는 포화도인 sin. 지표면 유출을 고려하여 지하수 포화과정을 수문 (2) 모의한다는 점이며, 모의된 지하수 포화 학적으로. , , 이다. 여기서, cos, 국토정보」 164 LX한국국토정보공사 학술지 「지적과 흙의 상대적 점착력 는 식생과 흙의 점착력을 합한 전체 점착력과 토양무게와의. 대적인 비를 나타내며 무차원이다. 또한 상대습윤도(relative wetness)는 사면의 배.
(5) 이근상·최연웅. 지수(Stability Index; SI)는 절대적인 사면안정값 을 표시한 것이라기보다는 상대적인 위험성을 나 타내는 지수로 활용되고 있다. SINMAP에서는 토 양과 식생의 점착력, 토양의 내부마찰각 등의 입 력 매개변수에 내포되어 있는 불확실성을 일정 범 위에 대한 등분포형태의 확률분포로 가정하여 산 사태 위험도를 해석한다는 점에서 산사태가 지속 적으로 발생했던 지역의 산사태 주제도가 있을 경 우 산사태 발생지역 예측과 산사태 흔적의 비교를 통해 적정한 매개변수의 범위를 보정할 수 있게 [그림 2] 유역면적 계산. 된다. 본 논문에서 SINMAP 프로그램 기반의 무한사 면해석모형을 적용한 것은 UAV를 통해 취득한 DSM(Digital Surface Model)이나 경사도와 같은 최신의 지형정보를 활용하여 물의 흐름방향과 누 적셀 그리고 이를 통한 산사태 및 물골을 분석할 수 있고, 그 결과물을 UAV로 촬영한 정사영상과 함께 검토할 수 있어 산사태 및 토석류와 같은 지 반재해 업무에 효과적이기 때문이다. SINMAP 프 로그램의 입력자료(input)는 DSM과 경사도와 같 은 공간정보를 비롯하여 중력가속도, 토양과 식생 의 점착력, 토양 내부마찰각, 토양의 단위중량 등 과 같은 매개변수가 이용되며 출력자료(output)는 SI 등급도 및 물골분석 등이 있다.. [그림 3] 흐름방향 계산. 과정을 기반으로 토양과 식생의 점착력, 토양 내부. 3. 연구대상지 및 자료구축 3.1. 연구대상지. 마찰각, 토양의 단위중량, 투수계수와 지하수 충. 본 연구에서는 도심지 주변의 산사태 위험도 평. 진율 등을 고려하여 무한사면해석을 수행한다(오. 가를 위해 [그림 4]와 같이 전북 전주시 풍남동에. 경두 등, 2012).. 위치하고 있는 ○○산 주변지역을 선정하였으며. SINMAP 프로그램을 통해 계산되는 사면안정. 대상지 면적은 255,083 ㎡이다. 연구대상지역은 학술지 「지적과 국토정보」 (제45권 제2호, 2015) 165.
(6) UAV 기반의 공간정보와 무한사면해석모형을 활용한 산사태 위험도 평가. [그림 4] 연구 대상지. 주변에 한옥마을을 비롯하여 오목대, 전주향교,. 도 70%, 비행고도 약 160m 그리고 해상도는 5㎝. 전주전통문화관 등 문화적으로 매우 중요한 시설. 급로 촬영 계획을 수립하였다.. 물들이 위치하고 있으며 특히 전주와 남원을 연결 하는 국도 17호선이 인접하고 있어 산사태 발생 시 매우 큰 피해가 우려될 가능성이 높다.. 3.2. UAV 기반 DSM 및 영상정보 구축 본 연구에서는 도심지 주변의 산사태 위험도 평가에 이용되는 지형정보와 영상정보를 구축하 기 위해 2015년 7월에 스위스 SenseFly사에서 제 작한 eBee 모델을 활용하여 촬영을 수행하였다.. [그림 5] eMotion 비행계획 수립. eBee 모델은 순항 속도는 40～90㎞/h, 최대풍속 은 12m/s, 그리고 약 50분 정도 비행이 가능한 고. UAV 측량을 통해 대상지역에 대해 총 129장의. 정익 UAV이다. 촬영에 이용되는 카메라는 일본. 사진이 취득되었으며, 지상기준점(Ground Con-. Canon사의 IXUS 127 모델을 이용하였다.. trol Point; GCP)은 [그림 4]에 제시된 바와 같이 6. 비행출발은 대상지역에 인접해 있는 천주교. 점에 대해 RTK(Real Time Kinematic) 측량을 수. 전주교구청에서 시작하였으며, [그림 5]와 같이. 행하였다. <표 1>은 GRS80 타원체 직각좌표계 기. eMotion SW를 활용하여 종중복도 85%, 횡중복. 반의 GCP 측량성과이며, [그림 6]은 GCP 중 천주. 166 LX한국국토정보공사 학술지 「지적과 국토정보」.
(7) 이근상·최연웅. 교 전주교구청에 대공표지 형태로 설치한 3번 지 점에 대해 RTK 측량을 수행하는 화면이다.. UAV로 촬영한 사진에 대해 Postflight Terra 3D SW를 이용하여 영상접합을 수행하였으며, 이 때 좌표매칭은 RTK 측량을 통해 취득한 6개 GCP 좌표를 이용하였다. [그림 7]은 UAV 측량을. <표 1> GCP 측량결과 GCP. E (m). N (m). H (m). 통해 취득한 1m 해상도의 DSM과 경사도를 보여. 1. 213973.13. 357691.92. 49.27. 주고 있으며, 평균고도와 평균경사는 각각 79.3m. 2. 214249.21. 357751.71. 56.60. 와 17.6°이다.. 3. 214219.77. 357829.91. 62.78. 4. 214165.64. 357377.64. 55.78. 5. 214537.93. 357364.46. 89.47. 본 연구에서는 산사태 위험도를 평가하기 위해. 6. 214473.08. 357215.95. 51.61. SINMAP 모형을 이용하였다. 먼저 수문학적인 개. 4. 산사태 위험도 평가. 념을 고려한 지형처리를 위해 DSM 자료로부터 흐 름방향도를 계산한 결과는 [그림 8]과 같으며, 해 당 픽셀로 유입되는 상류방향의 누적셀을 분석한 결과는 [그림 9]와 같다. [그림 10]은 [그림 9]의 상류방향 누적셀로부터 등고선 길이를 연산하여 비집수면적을 계산한 것 이다. 비집수면적은 단위면적당 누적셀을 평가한 [그림 6] GCP 측량. 것으로 물의 흐름에 의한 토석류 발생을 모의하기. [그림 7] DSM과 경사도. 학술지 「지적과 국토정보」 (제45권 제2호, 2015) 167.
(8) UAV 기반의 공간정보와 무한사면해석모형을 활용한 산사태 위험도 평가. [그림 8] 흐름방향도. [그림 10] 비집수면적. [그림 9] 상류방향의 누적셀. [그림 11] 지하수포화대 및 물골 분석. <표 2> SINMAP 구동을 위한 매개변수 설정값 Parameter. Value. Gravity constant (㎨). 9.81. Soil density (㎏/㎥). Water density (㎏/㎥). 2000. 1000. 168 LX한국국토정보공사 학술지 「지적과 국토정보」. Parameter. Value lower bound. 2000. upper bound. 3000. lower bound. 0.20. upper bound. 0.25. lower bound. 30. upper bound. 45. T/R. Cohesion. Soil friction angle(degree).
(9) 이근상·최연웅. [그림 12] SI별 분포특성. 위해 이용된다. <표 2>는 SINMAP 구동을 위해 필 요한 매개변수 설정값을 보여주고 있다. [그림 11]은 무한사면해석모형을 통해 분석한 지하수포화대 및 물골분석 결과이다.. [그림 12]는 대상지역내에 샘플 2,000개를 선정 하여 상류방향 누적셀과 경사를 기준으로 지하수 포화대별 산사태 위험도의 분포특성을 나타낸 것 이며, SI가 1.0 이상인 셀은 산사태에 안전한 지역 을 의미하며, 1.0 이하인 셀은 산사태 발생 가능성 이 있는 지역을 의미한다. 특히 지하수포화대가 Saturated 혹은 Possibly Saturated인 셀이 가장 위 험한 위치로 해석할 수 있다. [그림 13]은 산사태 위 험도 분석 결과를 보여주고 있으며 <표 3>은 [그림 13]의 분석결과를 기초로 하여 Pack 등(1998)이 제 시한 SI 등급별로 분석한 면적을 나타낸 것이다. 분석 결과, <표 3>과 같이 산사태 위험도 구 간(SI≤1.0)의 분포면적은 46,396㎡로서 전체의 18.2%를 나타내었다. 특히 산사태 발생이 매우 심. [그림 13] 산사태 위험도 분석. 각한 지역으로 분류되어 시급히 보강이 필요한 학술지 「지적과 국토정보」 (제45권 제2호, 2015) 169.
(10) UAV 기반의 공간정보와 무한사면해석모형을 활용한 산사태 위험도 평가. <표 3> SI별 분포면적 Area Condition. Class. Predicted state ㎡. %. 148,396. 58.2. SI>1.5. 1. Stable slope zone. 1.25<SI≤1.5. 2. Moderately stable zone. 27,808. 10.9. 1.0<SI≤1.25. 3. Quasi-state slope zone. 32,496. 12.7. 0.5<SI≤1.0. 4. Lower threshold slope zone. 36,416. 14.3. 0.0<SI≤0.5. 5. Upper threshold slope zone. 7,988. 3.1. SI≤0.0. 6. Defended slope zone. 1,992. 0.8. 구간(Defended slope zone)인 SI≤0.0의 면적은 7,988㎡로서 전체지역의 0.8%를 보였다. 산사태 발생지역은 경사가 급한 셀에서 유발되. ㎡. %. 208,700. 81.8. 46,396. 18.2. [그림 15]는 토석류 발생에 따른 위험도를 예측 할 수 있는 물골이 집중되는 지역을 나타낸 것이 다. A~G로 표시한 곳은 집중호우로 지하수포화. 며, 발생한 산사태는 물의 흐름이 가속화되는 물 골을 따라 토석류의 형태로 발달하게 된다. 따라 서 산사태 발생이 우려되는 산지 내의 셀에 대해서 는 보강대책이 실시될 필요가 있으며, 아울러 토석 류의 위험이 높은 물골이 집중되는 셀 주변지역에 대해서는 토석류에 대비한 시설물 설치나 주거지 이전 부분도 고려할 필요가 있다고 판단된다. 이 러한 산사태 위험도 및 물골에 의한 토석류 위험지 역을 검토하기 위해, 물골과 SI에 의한 산사태 위험. [그림 14] SI 분석을 통한 산사태 위험지역 검토. 등급 분석결과를 함께 도면에 표시하였다. 먼저 [그림 14]는 산사태 발생가능성이 있는 SI ≤1.0 구간에 대해서만 검토하였으며, A~H 지역의 경우 산사태 위험도가 높아 시급히 보강이 필요한 구간(SI≤0.0) 이거나 산사태 가능성이 높은 0.0<SI ≤0.5가 밀집된 지역을 표시한 것이다. 이러한 산 사태 위험지역은 집중호우 시 대단위 붕락을 유발 하게 되며 이로 인해 하류지역의 대규모 인명 및 재산피해를 초래할 수 있다. 170 LX한국국토정보공사 학술지 「지적과 국토정보」. [그림 15] 물골분석을 통한 토석류 위험지역 검토.
(11) 이근상·최연웅. 대가 충진되어 다량의 유출이 토사와 함께 하류로. 5. 결 론. 이동하여 토석류 피해가 우려되는 지역이다. G지. 최근 도심지 주변의 산지를 중심으로 토사붕괴. 역은 주변지역에 주택이 비교적 적어 인명 및 재산. 나 산사태가 발생하여 인명 및 재산피해가 크게. 피해가 비교적 적을 것으로 예상되지만, A~F지역. 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 UAV 공간. 은 물골이 집중되는 곳에 대부분 주택이 위치하고. 정보와 무한사면해석모형을 이용하여 여름철 집. 있어 산사태로 인한 토석류가 발생시 심각한 피해. 중호우로 인한 산사태 및 토석류 위험도를 평가하. 가 발생될 가능성이 높다.. 였다. 특히 도심지 주변 개발로 인한 최신의 지형. [그림 14]에 의한 산사태 위험지역과 [그림 15]. 변화를 반영하기 위해 무인비행시스템인 UAV를. 에 의한 토석류 위험지역을 종합적으로 검토해 볼. 활용하였다. UAV 비행설계는 eMotion SW를 활. 때, 물골이 집중되는 지역 중 상류에 산사태 위험. 용하였으며, 영상매칭 및 접합에 필요한 GCP 설정. 지역이 있는 지역이 실제 산사태에 따른 토석류 발. 은 RTK 측량을 통해 수행하였다. UAV 측량을 통. 생 우려지역으로 분류할 수 있다. 이러한 측면을. 해 영상과 DSM 자료를 취득하였으며, 이를 무한. 볼 때 [그림 15]에서 A, B, E, F 지역이 산사태 및 토. 사면해석모형인 SINMAP 프로그램에 입력하였다.. 석류 발생이 종합적으로 발생할 수 있는 지역으로. SINMAP은 수문학적 개념을 고려한 유출특성. 볼 수 있으며, 여름철 집중호우 시 사면보강 및 주. 을 반영하도록 설계되었으며, 이를 통해 지하수 포. 민대피 등과 같은 안전대책이 마련되어야 할 것으. 화대 및 물골을 분석할 수 있다. 또한 중력가속도,. 로 판단된다.. 흙의 단위중량, 점착력, 내부마찰각 등의 매개변수. 본 연구에서는 UAV를 활용하여 DSM과 정사 영상을 구축하였으며, 이를 무한사면해석모형인. 를 통해 상류방향의 누적셀과 지형경사를 기준으 로 포화정도를 고려한 SI를 계산할 수 있었다.. SINMAP에 활용하여 산사태 위험도를 평가하였. 대상지역에 대한 산사태 위험도를 평가한 결과,. 다. 또한 수문학적 개념을 고려하여 지하수포화대. 산사태 위험도 구간인 SI≤1.0에서의 분포면적이. 및 물골을 분석함으로서 토석류 발생 위험지역도. 46,396㎡로 분석되었으며 분포비율로는 전체지. 함께 평가하였다.. 역의 18.2%로 나타났다. 특히 산사태 발생이 매우. 본 연구를 통해 분석된 산사태 위험도 평가 결. 심각하여 사면보강 대책을 시급히 시행해야 되는. 과는 집중호우로 인한 산사태 및 토석류 발생지역. 구간인 SI≤0.0의 면적은 7,988㎡로서 전체지역의. 을 사전에 예측함으로서 사면보강을 위한 위치 선. 0.8%를 차지하는 것으로 분석되었다.. 정이나 지반재해 발생에 대비한 안전대책을 수립. 산사태는 사면경사에 가장 큰 영향을 받게 되며. 하는데 중요한 의사결정 자료로 활용될 수 있으리. 일단 산사태가 발생하면 하류방향으로 토사가 이. 라 판단된다.. 동하게 되고 유출이 가속화되는 물골을 따라 토석 류로 발전하게 된다. 따라서 DSM을 이용하여 분 석된 흐름방향도(Flow direction)와 상류방향의 학술지 「지적과 국토정보」 (제45권 제2호, 2015) 171.
(12) UAV 기반의 공간정보와 무한사면해석모형을 활용한 산사태 위험도 평가. 누적셀을 통해 계산된 물골 분포도는 토석류 위험. 【참고문헌】. 도를 평가하는데 매우 중요한 자료가 된다. 특히. 김석구(2014), 「무인비행시스템을 이용한 공간. 물골이 강하게 나타나는 상류쪽에 산사태 가능성. 정보 구축 및 활용에 관한 연구」, 목포대학교 대. 이 높은 지역이 밀집되어 있을 경우 산사태로 인한. 학원 박사논문.. 토석류 위험도가 매우 높다고 예측할 수 있다. 본 연구에서는 수치지형도를 중첩하여 산사태 위험지역과 물골을 고려한 토석류 위험지역을 종. 김성삼(2007), 「무인헬기기반 영상정보취득체계 에 의한 홍수재해 분석」, 경상대학교 대학원 박 사학위논문.. 합적으로 검토하였다. 이를 통해 산사태 위험도. 소방방재청(2012), 「집중호우를 고려한 급경사. 가 높아 시급히 보강이 필요한 구간(SI≤0.0) 이거. 지 재해위험도 정밀평가기법 및 지반재해위험지. 나 산사태 가능성이 높은 0.0<SI≤0.5가 밀집된 지. 도 개발」, 자연재해저감기술개발사업단 보고서. 역을 파악할 수 있었으며, 물골이 집중되어 토석류. (NEMA-자연-2012-58).. 발생이 우려되는 지역을 도면에서 확인할 수 있었. 송병웅·길기오·김범석·김운형(2012), 「광역지역. 다. 특히 UAV를 통해 촬영한 정사영상을 함께 활. 에서 토석류 위험도 평가를 위한 무한사면 설계. 용하여 산사태와 토석류 발생지역에 대한 확인이. 인자 분석」, 한국지반공학회 학술대회논문집,. 용이하도록 하였다.. pp.219-224.. 본 연구에서 UAV를 통해 구축한 DSM과 정사. 송병웅·윤현석·김성문(2013), 「토석류 발생량 평. 영상을 무한사면해석모형과 연계하여 분석한 산. 가를 위한 현장시험 방법, 한국지반공학회지」,. 사태 및 물골 위험지역 분석 결과는 사면보강이나. 제14권, 제7호, pp.31-38.. 주민안전대책 수립을 위한 지반재해 분야의 의사. 오경두·강병화·이창희·박선희·황신범(2012),. 결정 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 다. 「SINMAP을 이용한 우면산 지역의 산사태 위. 만 향후 UAV를 이용하여 구축한 지형자료에 대한. 험도 분석」, 대한토목학회 학술대회논문집,. 정확도 검증이나 지형변화가 발생하여 수치지형. pp.1918-1921.. 도의 지형으로는 최신성을 반영하기 곤란한 지역 에 대한 적용성 평가가 필요할 것으로 판단된다.. 유환희·박장환·심재현·김성삼(2006), 「저고도촬 영시스템을 이용한 영상지도 제작」, 한국지형공 간정보학회지, 제14권, 제1호, pp.37-47.. 감사의 글 본 논문은 2015년 중소기업청에서 시행하는 「산학연협력 기술개발사업(도약)」의 “무인비행시 스템(UAV)과 GIS 기반의 지반재해지도 제작 및 모 바일시스템 개발” 연구과제 성과임.. 장현익·김경석·이상돈·유병옥(2008), 「영동 고속 도로 토석류의 SINMAP 해석, 대한토목학회 학 술대회논문집」, pp.2972-2975. 정남수·유광호·박혁진(2011), 「몬테카를로 시뮬 레이션 기법과 SINMAP 모델을 이용한 보은지 역의 사면재해 안정성분석」, 한국지구물리·물리. 172 LX한국국토정보공사 학술지 「지적과 국토정보」.
(13) 이근상·최연웅. 탐사학회 학술대회논문집, pp.235-240.. Kang-tsung Chang, Shou-hao Chiang, Yi-chin. 정성혁·임형민·이재기(2010), 「무인항공 사진측. Chen, Alessandro C. Mondini(2014), 「Model-. 량을 이용한 3D 공간정보 취득」, 한국측량학회. ing the spatial occurrence of shallow land-. 지, 제28권, 제1호, pp.161-168.. slides triggered by typoons, Geomorphology」,. 차아름(2014), 「지형특성을 활용한 산사태 위험 도 편단을 위한 비교」, 한국지반공학회지, 제15 권, 제6호, pp.67-73.. Vol.208, pp.137-148. Michael Fuchs, Jewgenij Torizin, Friedrich Kuhn(2014), 「The effect of DEM resolution on. 최경아·이임평(2009), 「UAV기반 저가 멀티센서. the computation of the factor of safety using. 시스템을 위한 무기준점 AT를 이용한 영상의. an infinite slope model」, Geomorphology,. Georeferencing」, 한국측량학회지, 제27권, 제2. Vol.224, pp16-26.. 호, pp.249-260.. Pack, R.T., Tarboton, D.G., Goodwin,. 최경아·이지훈·이임평(2011), 「저고도 무인 항공. C.N(1998), 「The SINMAP approach to terrain. 기 기반의 근접 실시간 공중 모니터링 시스템 구. stability mapping, the 8th Congress of the In-. 축」, 한국공간정보학회지, 제19권, 제4호, pp.21-. ternational Association of Engineering Geol-. 31.. ogy」, Vancouver, British Columbia, Canada.. Jordan, C.(2011), 「Combined Hydrology and. Pack, R.T., Tarboton, D.G., Goodwin, C.N.,. Slope Stability Assessment of the Olympic. Prasad, A.(2005), 「SINMAP User’s Manual」,. Region of Washington State」, Master Thesis,. Utah State University.. Washington State University, pp.15-30.. 학술지 「지적과 국토정보」 (제45권 제2호, 2015) 173.
(14)
관련 문서
