KR20150128217A - 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 - Google Patents

산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20150128217A
KR20150128217A KR1020140055242A KR20140055242A KR20150128217A KR 20150128217 A KR20150128217 A KR 20150128217A KR 1020140055242 A KR1020140055242 A KR 1020140055242A KR 20140055242 A KR20140055242 A KR 20140055242A KR 20150128217 A KR20150128217 A KR 20150128217A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
landslide
rainfall
area
probability
analyzing
Prior art date
Application number
KR1020140055242A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101572168B1 (ko
Inventor
박혁진
이정현
Original Assignee
세종대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 세종대학교산학협력단 filed Critical 세종대학교산학협력단
Priority to KR1020140055242A priority Critical patent/KR101572168B1/ko
Publication of KR20150128217A publication Critical patent/KR20150128217A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101572168B1 publication Critical patent/KR101572168B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G06Q50/265—Personal security, identity or safety
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pit Excavations, Shoring, Fill Or Stabilisation Of Slopes (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법은, 산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계; 상기 산사태 발생지역의 시료를 대상으로 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하는 단계; 상기 강도정수의 확률분포특성에 따른 누적분포함수를 생성하여 무작위 난수를 획득하는 단계; 상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계; 상기 강도정수 및 상기 무작위 난수와 상기 지하수위를 상태함수에 입력하여 안전율의 확률밀도분포곡선을 획득하는 단계; 및 상기 확률밀도분포곡선으로부터 파괴확률을 산정하는 단계;를 포함할 수 있다. 본 발명은, 산사태 취약성 분석에 수리학적 모델을 적용한 결과가 강우에 의해 유발되는 산사태 재해 연구에 도움이 될 수 있으며, 특히 비정상류 모델을 활용한 분석의 경우 산사태 예보 및 경보시스템에 적용할 수 있다. 또한, 강우강도의 변화 패턴을 적용하여 산사태의 예측 및 위험성을 판단하고, 나아가 재난재해 예방 및 분석 연구에 활용할 수 있다.

Description

산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체{Method for analyzing landslide susceptibility and record media recorded program for implement thereof}
본 발명은 산사태 발생 예측 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 물리적 사면 모델과 확률론적 해석기법을 결합한 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다.
산사태 취약성 분석은 산사태를 직접적으로 유발하는 강우, 지진 등을 고려하고, 산사태 발생과 관련이 있는 인자들의 공간적 분포에 대한 분석을 통해 산사태 발생 가능성을 예측하는 방법이다.
산사태 취약성 분석 방법에는 통계적 분석방법과 지질공학적 분석방법이 있다. 통계적 분석방법은 광역적인 지역의 다양한 산사태 유발 인자 자료와 산사태 발생위치의 통계적 상관성을 고려하여 취약성을 분석하는 방법이다. 통계적 분석방법의 경우에는 과거 산사태가 발생한 지역에 한하여 제한적으로 적용이 가능하고, 사면 물질의 공학적 특성에 대한 고려가 부족하다는 단점을 가지고 있다.
반면 지질공학적 분석방법은 산사태 발생 여부에 상관없이 산사태 모델을 가정하고 사면의 기하학적 특성과 사면 물질의 지질공학적 특성을 고려하여 사면의 안정성을 분석하는 방법으로, 산사태의 발생메커니즘과 과정을 고려할 수 있는 효과적인 취약성 분석의 하나이다.
지질공학적 분석방법의 경우, 물리적 사면모델을 고려하기 위해서 산사태 파괴면의 형태가 유사하고 다른 모델에 비해 해석이 용이한 무한사면모델(Infinite slope model)이 가장 범용적으로 사용되고 있다. 특히 최근 들어서는 무한사면모델과 지리정보시스템(GIS: Geographic Information System)을 결합하여 광역적인 지역에 대한 취약성 분석을 수행하는 연구가 활발하게 진행되고 있다.
그러나, 무한사면모델을 활용한 기존의 산사태 취약성 분석 방법은 광역적인 연구지역의 수리학적 특성을 고려하는데 한계를 보인다. 즉, 기존의 기술에서는 지반의 수리적 특성이나 강우의 영향에 대한 고려 없이 사면 내의 지하수위를 임의의 값으로 가정하여 분석에 사용하였다. 이 경우 강우강도나 강우량 같은 강우의 특성에 관련된 정보가 전혀 고려되지 않으며, 강우 시 연구지역의 수리지질학적 특성에 따라 지하수위가 유동적으로 포화되는 것을 고려할 수 없다.
한편, 기존의 산사태 취약성 분석 방법의 경우, 광역적인 연구지역을 대상으로 지반의 공학적 특성을 획득하는 과정에서 상대적으로 넓은 연구지역으로부터 지질공학적 특성이 획득되어야 하며, 이러한 과정에서 다양한 형태의 불확실성이 개입하게 된다. 이러한 불확실성은 광역적인 지역을 대상으로 연구하는 과정에서 복잡한 지질조건과 사면 물질의 내재적인 변동성이 주원인이며, 시간과 비용에 따른 제약으로 연구지역에서 획득하는 시료 수가 제한되고 이에 따라 지반의 특성을 정확하게 파악하지 못하기 때문에 발생한다.
따라서, 강우와 지반의 수리지질학적 특성 및 지질공학적 특성과 이에 대한 불확실성을 고려한 산사태 취약성 분석 방법에 대한 필요성이 커지고 있다.
관련 선행기술로는 공개특허공보 제10-2009-0102311호(발명의 명칭: 수치지도를 이용한 산사태 발생지 예측 시스템, 공개일자: 2009년 9월 30일)가 있다.
본 발명은 광역적인 연구지역의 수리학적 특성을 정확하게 고려할 수 있는 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공한다.
본 발명은 강우강도 또는 강우량에 관한 정보를 고려할 수 있는 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공한다.
본 발명은 넓은 연구지역으로부터 지질공학적 특성을 획득하는 과정에서 개입되는 다양한 형태의 불확실성을 산정할 수 있는 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공한다.
상기한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법은, 산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계; 상기 산사태 발생지역의 시료를 대상으로 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하는 단계; 상기 강도정수의 확률분포특성에 따른 누적분포함수를 생성하여 무작위 난수를 획득하는 단계; 상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계; 상기 강도정수 및 상기 무작위 난수와 상기 지하수위를 상태함수에 입력하여 안전율의 확률밀도분포곡선을 획득하는 단계; 및 상기 확률밀도분포곡선으로부터 파괴확률을 산정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기와 같이, 산사태 취약성 분석에 수리학적 모델을 적용한 결과가 강우에 의해 유발되는 산사태 재해 연구에 도움이 될 수 있으며, 특히 비정상류 모델을 활용한 분석의 경우 산사태 예보 및 경보시스템에 적용할 수 있다. 또한, 강우강도의 변화 패턴을 적용하여 산사태의 예측 및 위험성을 판단하고, 나아가 재난재해 예방 및 분석 연구에 활용할 수 있다.
산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계에서는 지형학적 특성의 경우 해당 지역의 수치지형도를 획득하고, 상기 수치지형도를 분석하여 사면의 고도, 경사, 방향 또는 파괴면의 깊이를 획득할 수 있다.
산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계에서는 지질공학적 특성의 경우 해당 지역의 수치지질도를 획득하고, 상기 수치지질도를 분석하여 지질 특성을 고려한 시료 위치를 선정할 수 있다.
상기 산사태 발생지역의 시료를 대상으로 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하는 단계에서는 상기 공간 데이터베이스로부터 제공되는 지반의 정보를 분석하기 위해서 획득한 시료에 대한 실내시험을 수행하여 확률변수로 고려되는 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하여 평균, 표준편차 또는 확률밀도함수를 산정할 수 있다.
상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계에서는 해당지역의 수리지질학적 특성을 고려하기 위해서 해당지역에서 획득한 시료에 대한 수리전도도를 획득할 수 있다.
상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계에서는 강우의 영향을 고려한 산사태 예측 분석을 수행하기 위해서 시간당 강우강도 패턴 및 누적 강우량을 고려할 수 있다.
상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계에서는 해당지역의 비정상류 지하수위를 산정할 수 있다.
상기 확률밀도분포곡선으로부터 파괴확률을 산정하는 단계에서는 상기 확률밀도분포곡선으로부터 불안정 영역 내의 빈도수를 계산하여 파괴확률을 산정할 수 있다.
상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계에서는 시간에 따른 강우의 비정상 침투 변화를 고려하여 사면의 지하수위를 산정할 수 있다.
본 발명은 산사태 취약성 분석 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 산사태 취약성 분석 방법은 광역적인 연구지역의 수리학적 특성을 정확하게 고려할 수 있다.
본 발명에 따른 산사태 취약성 분석 방법은 강우강도 또는 강우량에 관한 정보를 고려할 수 있기 때문에 산사태 발생 정보를 정확하게 분석하거나 예측할 수 있다.
본 발명에 따른 산사태 취약성 분석 방법은 넓은 연구지역으로부터 지질공학적 특성을 획득하는 과정에서 개입되는 다양한 형태의 불확실성을 산정할 수 있기 때문에 지반의 특성을 정확하게 파악할 수 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법 중 공간 데이터베이스 구축에 사용되는 정보를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법에서 이용되는 확률변수의 확률밀도함수를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법에서 이용되는 안전율의 확률밀도분포곡선을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법에서 이용되는 시간당 강우강도를 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법을 이용하여 얻어진 산사태 발생 예측 지도를 보여주는 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법을 설명하는 순서도, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법 중 공간 데이터베이스 구축에 사용되는 정보를 도시한 도면, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법에서 이용되는 확률변수의 확률밀도함수를 보여주는 도면, 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법에서 이용되는 안전율의 확률밀도분포곡선을 보여주는 도면, 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법에서 이용되는 시간당 강우강도를 보여주는 도면, 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법을 이용하여 얻어진 산사태 발생 예측 지도를 보여주는 도면이다.
본 발명은 물리적 사면 모델과 확률론적 해석기법의 결합을 통한 산사태 발생 예측 기법에 관한 것으로 산사태 발생 지역에 대한 지반정보를 수집 및 분석하는 공간 데이터베이스 시스템과 상기 공간 데이터베이스로부터 제공되는 지반의 정보를 분석하고, 물리적 사면모델에 적용하여 산사태 가능성을 분석하는 부분, 분석대상 지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 바탕으로 지하수위를 산정하고, 이를 물리적 사면모델과 결합하는 분석 부분, 지반 특성에 대한 확률특성을 분석하고 이를 활용하여 확률론적 해석을 통한 산사태 발생 예측을 수행하는 분석 부분을 포함할 수 있다.
우선 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법은, 비정상류 지하수위를 산정하는 단계(1100), 실내자료의 확률분포특성을 산정하는 단계(1200), 확률론적 해석 기법을 적용하는 단계(1300) 및 확률밀도함수 및 파괴확률을 산정하는 단계(1400)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 산사태 취약성 분석 방법은 광역적인 연구지역의 산사태 발생 예측을 분석하기 위해서 사면의 안정성에 주요한 영향을 미치는 강우강도와 강도정수의 적용에 대해 고려한다. 먼저, 시간에 따른 강우의 비정상 침투(transient infiltration) 변화를 고려하여 사면의 지하수위를 산정할 수 있다(1100). 또한 연구지역의 강도정수를 지질특성에 따른 확률분포특성으로 구분하여 무작위 난수 생성하고(1200), 상기 획득한 입력변수들을 상태함수(무한사면모델)에 반복적으로 입력하여 최종적으로 확률밀도분포곡선 및 파괴확률 산정하는 과정을 거친다(1400).
본 발명에서는 산사태 발생에 중요한 영향을 미치는 강우와 지반의 수리지질학적 특성을 고려하여 지하수위를 산정하기 위해서 비정상류 지하수위 모델인 TRIGRS를 사용하여 시간적 및 공간적 변화에 따른 지하수위를 산정할 수 있다. 또한, 지질공학적 특성의 불확실성을 산정하기 위해서 확률론적 해석기법인 Monte Carlo simulation을 사용하여 광역적인 지역의 산사태 취약성 분석을 수행할 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하며 본 발명에 따른 산사태 취약성 분석 방법에 대해서 보다 자세히 설명한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 산사태 취약성 분석 방법은, 산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계(2100); 상기 산사태 발생지역의 시료를 대상으로 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하는 단계(2200); 상기 강도정수의 확률분포특성에 따른 누적분포함수를 생성하여 무작위 난수를 획득하는 단계(2300); 상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계(2400); 상기 강도정수 및 상기 무작위 난수와 상기 지하수위를 상태함수에 입력하여 안전율의 확률밀도분포곡선을 획득하는 단계(2500); 및 상기 확률밀도분포곡선으로부터 파괴확률을 산정하는 단계(2600);를 포함할 수 있다.
본 발명은 상기와 같이, 산사태 취약성 분석에 수리학적 모델을 적용한 결과가 강우에 의해 유발되는 산사태 재해 연구에 도움이 될 수 있으며, 특히 비정상류 모델을 활용한 분석의 경우 산사태 예보 및 경보시스템에 적용할 수 있다. 또한, 강우강도의 변화 패턴을 적용하여 산사태의 예측 및 위험성을 판단하고, 나아가 재난재해 예방 및 분석 연구에 활용할 수 있다.
본 발명에 따른 산사태 취약성 분석 방법은 먼저, 산사태 발생 지역에 대한 지형 및 지반정보를 수집 및 분석하는 공간 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있다(2100). 여기서, 공간 데이터베이스는 지형학적 데이터와 지반정보 데이터를 포함할 수 있다.
산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계(2100)에서는 지형학적 특성의 경우 연구지역 또는 해당 지역의 수치지형도를 획득하고, 상기 수치지형도를 분석하여 도 3에 도시된 바와 같은 사면의 고도(elevation), 경사(slope angle), 방향(flow direction) 또는 파괴면의 깊이(soil thickness)를 획득할 수 있다.
또한, 산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계(2100)에서는 지질공학적 특성의 경우 분석에 필요한 강도정수를 획득하기 위해서 연구지역 또는 해당지역의 수치지질도를 획득하고 상기 수치지질도를 분석하여 지질특성과 시료 위치의 공간적 분포를 고려한 실내시험에 필요한 시료의 위치를 선정할 수 있다. 도 4에는 연구지역의 시료 위치에 대한 정보가 예시적으로 도시되어 있다.
상기 산사태 발생지역(즉, 연구지역)의 시료를 대상으로 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하는 단계(2200)에서는 상기 공간 데이터베이스로부터 제공되는 지반의 정보를 분석하기 위해서 획득한 시료에 대한 실내시험을 수행하여 확률변수로 고려되는 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하여 평균(μ), 표준편차(σ) 또는 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF)를 산정할 수 있다.
아래 [표 1]은 시료의 단위중량, 점착력, 마찰각을 시료의 강도정수로 고려하는 경우에 평균과 표준편차를 나타낸다.
시료의 강도정수 평균(μ) 표준편차(σ)

단위중량(kN/m3)
15.4
1.2

점착력(kN/m2)
7.6
5.2

마찰각(degree)
31.5
5.5
도 5는 시료의 강도정수의 평균 및 표준편차의 확률밀도함수를 나타낸다.
상기 강도정수의 확률분포특성에 따른 누적분포함수를 생성하여 무작위 난수를 획득하는 단계(2300)에서는 시료의 강도정수(단위중량, 점착력, 마찰각)의 확률분포특성에 따른 누적분포함수를 생성하여 무작위 난수를 획득할 수 있다.
현장에서 획득한 시료들의 확률특성을 분석한 후에는 분석 자료들을 활용하여 상태함수에 대한 확률론적 분석을 수행한다. 본 발명에서는 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 이용하여 확률론적 분석을 수행한다. 몬테카를로 시뮬레이션 기법은 반복적인 계산을 통해 파괴확률을 계산할 수 있다(2600).
몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용하여 파괴확률을 구하기 위해서는 먼저 상태함수인 안전율의 입력 자료 중에서 불확실성을 포함한 확률변수를 선정하여 확률분포특성인 확률밀도함수와 평균 및 표준편차를 획득한다(2200). 다음으로 각 확률변수들의 누적분포함수를 활용하여 무작위 난수(Random value)를 생성하고(2300), 이를 상태함수에 반복적으로 입력하여 안전율의 확률밀도분포곡선을 획득하게 된다(2500).
한편, 상기 산사태 발생지역(연구지역 또는 분석대상 지역)에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계(2400)에서는 해당지역의 수리지질학적 특성을 고려하기 위해서 해당지역에서 획득한 시료의 실내시험을 수행하여 수리전도도(hydraulic conductivity, Kz)를 획득할 수 있다. 또한, [수학식 1] 및 [수학식 2]로 표현되는 수리확산도(hydraulic diffusivity, Do)와 초기침투속도(initial infiltration rate, Iz)의 경우에는 경험식을 이용하여 획득할 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
비정상류 지하수위 모델을 계산하기 위해서는 수리학적 변수를 고려하는 것이 매우 중요한데 수리확산도와 초기침투속도의 경우 현장조사 및 실내시험을 통해 획득하는 것이 현실적으로 매우 어렵다. 따라서, 수리학적 변수를 기존의 연구 결과에 따른 경험적 제안을 통해 가정할 수 있는데, 수리확산도의 경우 기존의 연구에서 측정한 수리확산도와 수리전도도 값의 비율을 고려하여 [수학식 1]과 같이 가정할 수 있다.
초기침투속도는 지반의 수분 상태를 나타내는 값으로 수리확산도에 비해서 기존의 연구 결과가 부족하지만 일반적으로 포화된 지반은 수리전도도와 같다고 가정하며, 건조한 지반의 경우 0으로 가정하기 때문에 [수학식 2]와 같이 가정할 수 있다.
상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계(2400)에서는 강우의 영향을 고려한 산사태 예측 분석을 수행하기 위해서 시간당 강우강도 패턴 및 누적 강우량을 고려할 수 있다. 예를 들면, 도 7에 도시된 바와 같은 시간당 강우강도를 고려하게 된다. 도 7에서 빗금 막대그래프는 강우강도(Rainfall Intensity)이고 점선 그래프는 누적 강우량(Accumulated Rainfall)을 나타낸다.
상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계(2400)에서는 시간에 따른 강우의 비정상 침투 변화를 고려하여 사면의 지하수위를 산정할 수 있다. 다시 말하면, 산사태 발생지역에 대한 시간의 변화에 따른 강우의 패턴을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계(2400)에서는 시간에 따른 강우의 비정상 침투 변화를 고려하여 사면의 지하수위를 산정할 수 있다.
또한, 상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계(2400)에서는 해당지역의 비정상류 지하수위를 산정할 수 있다. 이 때, 상기에서 획득한 수리지질학적 특성 및 강우패턴을 사면 안정성 분석 모델인 TRIGRS (Transient rainfall infiltration and grid-based regional slope stability) 프로그램에서 제안된 비정상 간극수압(transient pressure distribution) 계산식(하기 [수학식 3] 참조)에 대입하여 연구지역의 비정상류 지하수위를 산정하게 된다.
Figure pat00003
[수학식 3]에서
Figure pat00004
는 지하수의 간극수압, t는 시간, α는 사면의 경사, Z는 파괴면의 깊이, d는 지하수위까지의 깊이, K는 수리전도도, In은 n번째 시간의 지표 흐름, D1=Docosα2일 때, Do는 포화 상태의 수리확산도, N은 총 시간 간격, H(t-tn)은 Heavyside step function (t>tn 일 경우 1, t≤tn 일 경우 0)으로 주어진 강우 지속 시간에 따른 지하수위 분석을 제한한다. 또한, β는 지반의 깊이에 따른 간극수압의 경계조건(boundary condition)을 나타낸다.
[수학식 3]에서 첫 번째 항은 균질한 지반에서 강우의 영향에 따른 정상 상태의 간극수압분포를 나타내고, 나머지 항은 시간의 변화에 따른 강우의 흐름을 고려한 비정상 상태의 간극수압분포를 나타낸다. [수학식 3]에서 사용된 ierfc 함수는 반응함수에 해당하며 상호보완오차함수(complementary error function)이다.
한편, TRIGRS은 연구지역의 지하수위를 공간적(spatial) 및 시간적(temporal) 분포의 변화에 따라 예측할 수 있는 비정상류 모델이다. 이 모델은 Richard? 방정식을 사용하여 초기 간극수압이 정상상태라고 가정할 때 강우가 내리는 동안 사면 내부의 간극수압(pore water pressure)을 계산한다. 즉, 강우 발생에 따른 순간적인 압력 변화를 고려하여 시간의 흐름에 따른 강우강도의 변화와 지반의 공학적 특성을 고려하여 지하수위를 산정할 수 있다.
상기 강도정수 및 상기 무작위 난수와 상기 지하수위를 상태함수에 입력하여 안전율의 확률밀도분포곡선을 획득하는 단계(2500)에서는 상태함수(무한사면모델)에 상기 생성한 강도정수의 무작위 난수와 비정상류 지하수위를 반복적으로 입력하여 도 6에 도시된 바와 같은 안전율의 확률밀도분포곡선을 획득할 수 있다. 도 6에서 FS는 안전율이다.
사면의 지하수위가 파괴면(failure surface)으로부터 zw(파괴면의 깊이)되는 곳에 있으며 사면과 평행한 방향으로 침투가 일어난다고 가정하면 무한사면의 안전율(FS)는 [수학식 4]와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00005
[수학식 4]에서 zw는 파괴면의 깊이, γw는 물의 단위중량(kN/m3), c는 지반의 점착력(kN/m2),
Figure pat00006
는 마찰각(degree)이다.
상기 확률밀도분포곡선으로부터 파괴확률을 산정하는 단계(2600)에서는 상기 확률밀도분포곡선으로부터 불안정 영역 내의 빈도수를 계산하여 [수학식 5]와 같이 파괴확률(Probability of failure, Pf)을 산정할 수 있다.
Figure pat00007
[수학식 5]에서 M은 불안정한 것으로 계산된 횟수, N은 총 반복 횟수를 의미한다. 반복 계산을 수행하여 파괴확률이 일정한 값으로 수렴할 수 있도록 반복 횟수를 결정하는 것이 바람직하다. 본 발명에서는 파괴확률이 10% 이상이면 위험한 것으로 해석한다(도 6 참조).
상기한 과정을 거치면 연구지역에 대한 파괴확률을 계산하여 최종적으로 시간에 따른 강우의 영향과 지반 특성의 확률특성을 고려한 산사태 발생 예측 지도를 구축할 수 있다(2700). 도 8에는 본 발명에 따른 산사태 취약성 분석 방법에 의해 구축된 산사태 발생 예측 지도가 예시적으로 도시되어 있다.
한편, 본 발명은 산사태 취약성 분석 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공할 수 있다. 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명에서는 종래기술의 한계점을 보완하기 위해 강우강도와 지반의 수리적 특성을 고려한 수리학적 모델을 활용하여 사면 내의 지하수위를 산정하고, 자료 수집 및 적용 과정에서 발생하는 지질공학적 특성의 불확실성을 고려하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 적용하여 확률론적 해석을 수행한다.
본 발명은 강우강도와 지반의 수리적 특성을 고려한 사면 안정성의 변화를 모니터링할 수 있다.
이상과 같이 본 발명의 일 실시예에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (10)

  1. 산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계;
    상기 산사태 발생지역의 시료를 대상으로 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하는 단계;
    상기 강도정수의 확률분포특성에 따른 누적분포함수를 생성하여 무작위 난수를 획득하는 단계;
    상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계;
    상기 강도정수 및 상기 무작위 난수와 상기 지하수위를 상태함수에 입력하여 안전율의 확률밀도분포곡선을 획득하는 단계; 및
    상기 확률밀도분포곡선으로부터 파괴확률을 산정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 산사태 취약성 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계에서는 지형학적 특성의 경우 해당 지역의 수치지형도를 획득하고, 상기 수치지형도를 분석하여 사면의 고도, 경사, 방향 또는 파괴면의 깊이를 획득하는 것을 특징으로 하는 산사태 취약성 분석 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    산사태 발생지역의 정보를 분석하는 공간 데이터베이스를 구축하는 단계에서는 지질공학적 특성의 경우 해당 지역의 수치지질도를 획득하고, 상기 수치지질도를 분석하여 지질 특성을 고려한 시료 위치를 선정하는 것을 특징으로 하는 산사태 취약성 분석 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 산사태 발생지역의 시료를 대상으로 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하는 단계에서는 상기 공간 데이터베이스로부터 제공되는 지반의 정보를 분석하기 위해서 획득한 시료에 대한 실내시험을 수행하여 확률변수로 고려되는 강도정수에 대한 확률분포특성을 파악하여 평균, 표준편차 또는 확률밀도함수를 산정하는 것을 특징으로 하는 산사태 취약성 분석 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계에서는 해당지역의 수리지질학적 특성을 고려하기 위해서 해당지역에서 획득한 시료에 대한 수리전도도를 획득하는 것을 특징으로 하는 산사태 취약성 분석 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계에서는 강우의 영향을 고려한 산사태 예측 분석을 수행하기 위해서 시간당 강우강도 패턴 및 누적 강우량을 고려하는 것을 특징으로 하는 산사태 취약성 분석 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계에서는 해당지역의 비정상류 지하수위를 산정하는 것을 특징으로 하는 산사태 취약성 분석 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 확률밀도분포곡선으로부터 파괴확률을 산정하는 단계에서는 상기 확률밀도분포곡선으로부터 불안정 영역 내의 빈도수를 계산하여 파괴확률을 산정하는 것을 특징으로 하는 산사태 취약성 분석 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 산사태 발생지역에 대한 강우강도 및 누적 강우량을 고려하여 지하수위를 산정하는 단계에서는 시간에 따른 강우의 비정상 침투 변화를 고려하여 사면의 지하수위를 산정하는 것을 특징으로 하는 산사태 취약성 분석 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체.
KR1020140055242A 2014-05-09 2014-05-09 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 KR101572168B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140055242A KR101572168B1 (ko) 2014-05-09 2014-05-09 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140055242A KR101572168B1 (ko) 2014-05-09 2014-05-09 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150128217A true KR20150128217A (ko) 2015-11-18
KR101572168B1 KR101572168B1 (ko) 2015-11-26

Family

ID=54838854

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140055242A KR101572168B1 (ko) 2014-05-09 2014-05-09 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101572168B1 (ko)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109447378A (zh) * 2018-12-26 2019-03-08 广东海洋大学 一种青藏高原降水预测方法
CN111539904A (zh) * 2020-05-13 2020-08-14 成都理工大学 一种基于降雨量的灾害易发性预测方法
CN112100037A (zh) * 2020-09-25 2020-12-18 北京奇艺世纪科技有限公司 告警级别识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112215476A (zh) * 2020-09-24 2021-01-12 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 一种时空强在线预警方法及系统
KR20210030031A (ko) * 2019-09-09 2021-03-17 한국지질자원연구원 사전 기상정보 연동 산사태 조기경보 방법 및 산사태 조기경보 시스템
CN112881646A (zh) * 2021-01-11 2021-06-01 西北农林科技大学 一种测定降雨雨滴打击影响坡面薄层流阻力的方法
CN114236095A (zh) * 2021-12-02 2022-03-25 山东高速集团四川乐宜公路有限公司 一种山区高速公路沿线降雨诱发滑坡分区分级预警方法
CN114295806A (zh) * 2021-12-29 2022-04-08 中国长江三峡集团有限公司 一种多场耦合的黄土-泥岩滑坡灾害模拟试验装置及方法
CN114595642A (zh) * 2022-01-21 2022-06-07 中国水利水电科学研究院 一种考虑降雨入渗影响的土质边坡稳定简化分析方法
CN114861285A (zh) * 2022-06-10 2022-08-05 重庆地质矿产研究院 一种基于gis的大面积三维边坡稳定性建模方法
CN116307270A (zh) * 2023-05-16 2023-06-23 南京信息工程大学 一种评估暴雨诱发滑坡链式灾害影响伤亡的方法和系统
CN116894347A (zh) * 2023-07-27 2023-10-17 武汉大学 考虑岩体结构面震动劣化效应的滑坡失稳过程分析方法
CN117272703A (zh) * 2023-11-23 2023-12-22 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 一种库区滑坡涌浪的动态分析方法及系统

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102138457B1 (ko) * 2019-01-23 2020-07-27 충북대학교 산학협력단 산사태 발생 가능성을 평가하기 위한 무한 사면 위험도 결정 방법 및 이를 수행하는 장치들

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109447378A (zh) * 2018-12-26 2019-03-08 广东海洋大学 一种青藏高原降水预测方法
CN109447378B (zh) * 2018-12-26 2020-06-02 广东海洋大学 一种青藏高原降水预测方法
KR20210030031A (ko) * 2019-09-09 2021-03-17 한국지질자원연구원 사전 기상정보 연동 산사태 조기경보 방법 및 산사태 조기경보 시스템
CN111539904A (zh) * 2020-05-13 2020-08-14 成都理工大学 一种基于降雨量的灾害易发性预测方法
CN111539904B (zh) * 2020-05-13 2023-07-18 成都理工大学 一种基于降雨量的灾害易发性预测方法
CN112215476A (zh) * 2020-09-24 2021-01-12 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 一种时空强在线预警方法及系统
CN112100037A (zh) * 2020-09-25 2020-12-18 北京奇艺世纪科技有限公司 告警级别识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112100037B (zh) * 2020-09-25 2023-07-25 北京奇艺世纪科技有限公司 告警级别识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112881646A (zh) * 2021-01-11 2021-06-01 西北农林科技大学 一种测定降雨雨滴打击影响坡面薄层流阻力的方法
CN114236095A (zh) * 2021-12-02 2022-03-25 山东高速集团四川乐宜公路有限公司 一种山区高速公路沿线降雨诱发滑坡分区分级预警方法
CN114236095B (zh) * 2021-12-02 2024-03-19 山东高速集团四川乐宜公路有限公司 一种山区高速公路沿线降雨诱发滑坡分区分级预警方法
CN114295806A (zh) * 2021-12-29 2022-04-08 中国长江三峡集团有限公司 一种多场耦合的黄土-泥岩滑坡灾害模拟试验装置及方法
CN114295806B (zh) * 2021-12-29 2024-04-16 中国长江三峡集团有限公司 一种多场耦合的黄土-泥岩滑坡灾害模拟试验装置及方法
CN114595642A (zh) * 2022-01-21 2022-06-07 中国水利水电科学研究院 一种考虑降雨入渗影响的土质边坡稳定简化分析方法
CN114595642B (zh) * 2022-01-21 2024-03-19 中国水利水电科学研究院 一种考虑降雨入渗影响的土质边坡稳定简化分析方法
CN114861285A (zh) * 2022-06-10 2022-08-05 重庆地质矿产研究院 一种基于gis的大面积三维边坡稳定性建模方法
CN116307270B (zh) * 2023-05-16 2023-08-22 南京信息工程大学 一种评估暴雨诱发滑坡链式灾害影响伤亡的方法和系统
CN116307270A (zh) * 2023-05-16 2023-06-23 南京信息工程大学 一种评估暴雨诱发滑坡链式灾害影响伤亡的方法和系统
CN116894347B (zh) * 2023-07-27 2024-01-12 武汉大学 考虑岩体结构面震动劣化效应的滑坡失稳过程分析方法
CN116894347A (zh) * 2023-07-27 2023-10-17 武汉大学 考虑岩体结构面震动劣化效应的滑坡失稳过程分析方法
CN117272703A (zh) * 2023-11-23 2023-12-22 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 一种库区滑坡涌浪的动态分析方法及系统
CN117272703B (zh) * 2023-11-23 2024-02-20 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 一种库区滑坡涌浪的动态分析方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
KR101572168B1 (ko) 2015-11-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101572168B1 (ko) 산사태 취약성 분석 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
Zhang et al. Probabilistic prediction of rainfall-induced slope failure using a mechanics-based model
Wang et al. Probabilistic seismic landslide hazard maps including epistemic uncertainty
Papangelakis et al. The role of channel morphology on the mobility and dispersion of bed sediment in a small gravel‐bed stream
Xiao et al. Probabilistic seismic stability analysis of slope at a given site in a specified exposure time
Ponziani et al. Assessment of rainfall thresholds and soil moisture modeling for operational hydrogeological risk prevention in the Umbria region (central Italy)
Rossi et al. HIRESSS: a physically based slope stability simulator for HPC applications
Sorbino et al. Susceptibility analysis of shallow landslides source areas using physically based models
Hernandez et al. The rangeland hydrology and erosion model: A dynamic approach for predicting soil loss on rangelands
McGuire et al. Incorporating spatially heterogeneous infiltration capacity into hydrologic models with applications for simulating post‐wildfire debris flow initiation
Park et al. Assessment of rainfall-induced landslide susceptibility at the regional scale using a physically based model and fuzzy-based Monte Carlo simulation
He et al. Development of a coupled hydrological-geotechnical framework for rainfall-induced landslides prediction
Chen et al. CPT-based evaluation of liquefaction potential accounting for soil spatial variability at multiple scales
Wildemeersch et al. Assessing the effects of spatial discretization on large-scale flow model performance and prediction uncertainty
Zhang et al. How to make 137Cs erosion estimation more useful: An uncertainty perspective
Ebrahimian et al. Adaptive daily forecasting of seismic aftershock hazard
Ferrero et al. Some open issues on rockfall hazard analysis in fractured rock mass: problems and prospects
Guzzetti et al. Rainfall and landslide initiation
Liu et al. Reliability analysis of an existing slope at a specific site considering rainfall triggering mechanism and its past performance records
Vivek et al. Probabilistic and spatial liquefaction analysis using CPT data: a case study for Alameda County site
Namikawa Evaluation of statistical uncertainty of cement-treated soil strength using Bayesian approach
Baú et al. Optimal design of pump-and-treat systems under uncertain hydraulic conductivity and plume distribution
Amirabdollahian et al. Identification of pollutant source characteristics under uncertainty in contaminated water resources systems using adaptive simulated anealing and fuzzy logic
Goda et al. Rapid tsunami loss estimation using regional inundation hazard metrics derived from stochastic tsunami simulation
Qiu et al. Spatio-temporal estimation of shallow landslide hazard triggered by rainfall using a three-dimensional model

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181023

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191014

Year of fee payment: 5