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채병곤,조용찬,Chae, Byung-Gon,Liu, Ko-Fei,Cho, Yang-Chan The Korean Society of Engineering Geology 2008 지질공학 Vol.18 No.2
이 연구는 집중호우시 산사태의 발생가능성과 발생시간을 사전에 예측하기 위한 노력의 일환으로 기존에 개발된 RTI 경보모델을 우리나라에 적용 분석한 사례이다. RTI(Rainfall Triggering Index)는 강우강도(I) 유효 누적강우량($R_t$)의 곱으로 정의되는 것으로서, 강우기간 동안 특정 시간(t)에서 산사태가 발생할 가능성을 평가하는데 사용된다. RTI의 상부임계값($RTI_{UC}$)과 하부임계값($RTI_{LC}$) 과거 산사태 발생시 강우자료 분석을 통해 각 지역별로 설정할 수 있으며, 강우강도가 상부임계값을 초과할 때 실제 산사태가 발생하는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 분석은 궁극적으로 향후 집중호우가 내릴 경우 특정지역의 산사태 발생가능성은 물론 산사태 발생시기를 예상할 수 있으며, 이를 토대로 사전에 산사태 발생경보를 발령하는데 중요한 근거로 활용될 수 있다. 이와 같은 이론을 우리나라에 적용하기 위해 2006년 7월 13일부터 7월 19일까지 강원도 인제군 일대에 내린 강우자료와 산사태 발생과의 관계를 분석한 결과, 실제 산사태가 발생한 7월16일 오전 11시경을 기준으로 23시간, 11시간, 9시간 전에 강우강도가 RTI의 상부임계값을 초과하였다. 이를 토대로 이와 같은 세 차례에 걸친 산사태 경보의 발령이 필요하였음을 알 수 있었다. This study is a case study for application of the RTI warning model to Korea which was previously developed to predict landslide potential and occurrence time during a rainfall event. The rainfall triggering index (RTI) is defined as the product of the rainfall intensity I (mm/hr) and the effective accumulated rainfall $R_t$ (mm). This index is used to evaluate the landslide and debris-flow occurrence potential at time t during a rainfall event. The upper critical value ($RTI_{UC}$) of RTI and the lower critical value ($RTI_{LC}$) of RTI can be determined by historical rainfall data of a certain area. When the rainfall intensity exceeds the upper critical value, there are high potential to occur land-slides. The analysis result can predict landslide occurrence time of an area during a rainfall event as well as land-slide potential. The result can also be used as an important data to issue early-warning of landslides. In order to apply the RTI warning model to Korea this study analyzed rainfall data and landslides data in Inje county, Gangwon province, Korea from July 13 to July 19, 2006. According to the analysis result, the rainfall intensity exceeded the upper critical value 23 hours ago, 11 hours ago, and 9 hours ago from 11:00 in the morning, July 16. Therefore, landslide warnings would be issued three times for people evacuation for avoiding or reducing hurts and dam-ages from landslides in mountainous areas of Inje.
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Landslide prediction, monitoring and early warning: a concise review of state-of-the-art
채병곤,박혁진,Filippo Catani,Alessandro Simoni,Matteo Berti 한국지질과학협의회 2017 Geosciences Journal Vol.21 No.6
Landslide is one of the repeated geological hazards during rainy season, which causes fatalities, damage to property and economic losses in Korea. Landslides are responsible for at least 17% of all fatalities from natural hazards worldwide, and nearly 25% of annual casualties caused by natural hazards in Korea. Due to global climate change, the frequency of landslide occurrence has been increased and subsequently, the losses and damages associated with landslides also have been increased. Therefore, accurate prediction of landslide occurrence, and monitoring and early warning for ground movements are very important tasks to reduce the damages and losses caused by landslides. Various studies on landslide prediction and reduction in landslide damage have been performed and consequently, much of the recent progress has been in these areas. In particular, the application of information and geospatial technologies such as remote sensing and geographic information systems (GIS) has greatly contributed to landslide hazard assessment studies over recent years. In this paper, the recent advances and the state-of-the-art in the essential components of the landslide hazard assessment, such as landslide susceptibility analysis, runout modeling, landslide monitoring and early warning, were reviewed. Especially, this paper focused on the evaluation of the landslide susceptibility using probabilistic approach and physically based method, runout evaluation using volume based model and dynamic model, in situ ground based monitoring techniques, remote sensing techniques for landslide monitoring, and landslide early warning using rainfall and physical thresholds.
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정준상관 기반의 수량화분석에 의한 산사태 취약성 평가기법 제안
채병곤,서용석,Chae, Byung-Gon,Seo, Yong-Seok 대한자원환경지질학회 2010 자원환경지질 Vol.43 No.4
최근 다양하게 제시되고 있는 확률론적 방법에 의한 산사태 예측기법의 경우 전문적 지식을 기반으로 조사 및 분석이 이루어질 경우에만 분석결과의 신뢰성을 확보할 수 있다. 그러나 재해 발생상황에서는 통계분석을 통한 산사태 예측의 전문가뿐만 아니라 공무원, 지질공학자 등 통계적 전문지식을 갖지 않은 재해분야 담당자도 신뢰성 있고 간편한 방법으로 산사태 취약성을 해석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문은 전문가는 물론 비전문가도 쉽게 의미를 이해하고 활용할 수 있으면서도 정확한 분석을 통한 통계적 접근으로 신뢰성 높은 산사태 취약성 평가표를 개발하여 제안하고자 하였다. 이를 위해 기존에 국내에서 산사태가 집중적으로 발생한 지역의 지질, 지형, 토질자료를 토대로 산사태 정준상관분석을 통한 수량화 기법을 이용하여 산사태 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태의 현장자료와 실내시험자료를 바탕으로 통계분석을 실시하고, 그 결과를 토대로 영향인자 선정 및 인자별 급간 값을 설정한 것이다. 수량화 분석결과 산사태를 발생시키는 여러 인자 중 사면경사가 가장 큰 중요도를 가지며, 고도, 투수계수, 간극율, 암질, 건조밀도의 순서로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 평가항목별로 결정된 점수를 기준으로 평가항목 각각의 세부등급에 대한 점수를 할당하여 산사태재해 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태재해 취약성 평가표를 이용하여 평가자는 평가대상 지점에 대해 각 평가항목별 해당 속성, 즉 세부등급을 선택하고, 선택된 각 속성별 평가점수를 더하면 산사태 취약성을 점수로 신속하게 파악할 수 있다. 또한, 이 결과를 토대로 GIS 기법을 이용한 산사태 예측지도 또는 취약성지도 등을 작성하여 활용할 수 있다. Probabilistic prediction methods of landslides which have been developed in recent can be reliable with premise of detailed survey and analysis based on deep and special knowledge. However, landslide susceptibility should also be analyzed with some reliable and simple methods by various people such as government officials and engineering geologists who do not have deep statistical knowledge at the moment of hazards. Therefore, this study suggests an evaluation chart of landslide susceptibility with high reliability drawn by accurate statistical approaches, which the chart can be understood easily and utilized for both specialists and non-specialists. The evaluation chart was developed by a quantification method based on canonical correlation analysis using the data of geology, topography, and soil property of landslides in Korea. This study analyzed field data and laboratory test results and determined influential factors and rating values of each factor. The quantification analysis result shows that slope angle has the highest significance among the factors and elevation, permeability coefficient, porosity, lithology, and dry density are important in descending order. Based on the score assigned to each evaluation factor, an evaluation chart of landslide susceptibility was developed with rating values in each class of a factor. It is possible for an analyst to identify susceptibility degree of a landslide by checking each property of an evaluation factor and calculating sum of the rating values. This result can also be used to draw landslide susceptibility maps based on GIS techniques.
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