강우확률과 퍼지 기법을 활용한 진부 지역의 산사태 취약성 분석 = Analysis of landslide susceptibility using rainfall probability and fuzzy method in Jinbu area, Gangwon-Do

국문 초록 (Abstract)

통계적 산사태 취약성 분석 기법은 산사태 발생 위치와 산사태 영향인자들 사이의 상관성을 통계적으로 분석하여 산사태의 발생 가능 지역을 예측하는 기법으로 산사태 취약성 분석에서 범용적으로 활용되고 있다. 그러나 취약성 분석에 활용되는 입력 변수에는 다양한 원인으로 인해 불확실성이 개입되며, 이런 불확실성을 고려하기 위하여 퍼지 기법이 활용되고 있다. 퍼지 기법은 산사태와 영향인자간의 상관성을 퍼지소속함수 값으로 표현하는데 퍼지소속함수 값을 산정하는 다양한 방식이 있음에도 이러한 접근 방식의 차이점에 대해 분석한 연구는 수행된 사례가 적은 편이다.
또한 통계적 분석에서는 산사태를 유발하는 강우를 고려하기 어렵다는 점이 단점으로 지적되어 왔다. 따라서 최근까지는 이러한 한계를 극복하기 위하여 지형학적 요소와 수리학적 요소를 결합하여 강우에 의한 물의 영향을 고려할 수 있는 인자들이 활용되어 왔다. 그러나 이러한 인자는 강우의 영향을 고려하는 지형적인 요인이며 직접적으로 강우를 고려하지 못한다는 한계를 가진다.
따라서 본 연구에서는 퍼지 기법을 활용하고 산사태 유발인자인 강우를 고려한 취약성 분석 기법을 제안하였으며, 2006년 7월 집중호우로 인해 다수의 산사태가 발생한 강원도 진부면을 연구지역으로 선정하고 제안된 분석 기법을 적용해보았다. 또한 퍼지소속함수 값의 산정 기법 중 빈도비와 cosine amplitude method를 활용하여 퍼지소속함수 값을 획득하고 다양한 퍼지 연산자를 활용하여 중첩한 후 취약성 결과를 비교하였다. 퍼지소속함수 값을 산정하는 기법 차이에 따라 취약성 지수는 일부 다르게 산정되었으나, 분석 결과는 유사하게 나타남으로 두 기법 모두 유사한 성능을 보이는 것으로 판단되었다.
또한 강우를 취약성 분석에 직접적으로 고려하기 위하여 강우확률 개념을 활용하였으며, 이를 위하여 연구지역에 인접한 인제 AWS로부터 강우 자료를 획득하고 강우 빈도 해석을 수행하였다. 그리고 해석 결과를 토대로 산정되는 강우확률을 앞서 계산된 퍼지 분석 결과의 취약성 분석 결과와 결합하였다. 이러한 과정을 통해 본 연구에서는 강우확률을 고려한 목표연도 1년, 5년, 10년, 50년, 100년, 150년의 산사태 취약성도를 제시하였다. 연구지역에 대한 2006년 이후 산사태 이력을 확인해 본 결과 2016년까지 산사태 발생이 보고된 바 없으며 이러한 결과는 목표연도 10년의 강우확률을 적용한 취약성 분석 결과와 일치하는 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Statistical landslide susceptibility analysis method analyzes statistical relationship between landslide locations and landslide conditioning factors in order to predict landslide occurrence in the future and therefore the method has been widely used in landslide susceptibility analysis. However, the uncertainties are involved in the input data used in statistical analysis and, therefore, the fuzzy method has been proposed to take into account these uncertainties. The fuzzy method evaluates the relationship between landslide occurrence and the conditioning factor as a fuzzy membership function value. Even though there are several approaches to calculate the fuzzy membership function values, there are few studies that compare the difference of membership values obtained from different methods.
One of the major difficulties in the statistical analysis is that rainfall cannot be considered. Recently, in order to overcome this limitation, some topographical factors were used to consider the influence of rainfall. However, these factors cannot consider rainfall directly.
Therefore, this study proposed the fuzzy based approach that can consider rainfall in susceptibility analysis and Jinbu area, where a large amount of landslides occurred due to heavy rainfall in July 2006, was selected as study area. In addition, the frequency ratio and the cosine amplitude method were applied to obtain membership function values. Then, the susceptibility analysis results were compared after overlapping using various fuzzy operators. The landslide susceptibility indexes obtained from two different methods were some what different but the analysis results were quite similar. Consequently two landslide susceptibility analysis results obtained from frequency ratio and cosine amplitude method showed similar performance.
Furthermore, the rainfall probability concept was used in this study. For this, 72 hour accumulated rainfall data were obtained from Inje AWS and rainfall frequency analysis was performed. By combining the rainfall probability obtained from the previous analysis with the fuzzy analysis results, landslide susceptibility maps for the target years of 1, 5, 10, 50, 100, 150 years were obtained. The analysis result of 10 target year showed the low landslide susceptibility and this result corresponded with landslide history in past 10 years.

목차 (Table of Contents)

• 제 1장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 연구 동향 3
• 1.3 연구 방법 6
• 제 2장 이론적 배경 9
• 2.1 퍼지집합 이론의 적용 9
• 2.1.1 퍼지집합 이론 9
• 2.1.2 퍼지소속함수 값의 산정 기법 10
• 2.1.3 퍼지연산자(Fuzzy operator) 13
• 2.2 강우확률의 기본 개념 16
• 2.2.1 Gumbel 분포 16
• 2.2.2 강우확률의 산정 절차 17
• 2.3 검증 방법 22
• 2.3.1 ROC 그래프 22
• 제 3장 연구지역 및 산사태 영향인자와 강우 데이터베이스 24
• 3.1 연구지역 24
• 3.2 산사태 발생 현황 25
• 3.3 산사태 영향인자에 대한 공간 데이터베이스 구축 26
• 3.4 강우 데이터베이스 구축 35
• 제 4장 퍼지소속함수 값의 산정 및 퍼지연산에 따른 취약성 결과 41
• 4.1 영향인자의 퍼지소속함수 값 산정 결과 42
• 4.2 퍼지연산 결과 51
• 제 5장 강우확률 산정 및 산사태 취약성도 작성 60
• 5.1 강우확률 산정 61
• 5.2 산사태 취약성도 작성 66
• 제 6장 결론 및 토의 71
• 참고 문헌 73