Geotechnical Engineering

KSCE JOURNAL OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING RESEARCH. 1 December 2021. 675-686
https://doi.org/10.12652/Ksce.2021.41.6.0675

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 연구방법

  •   2.1 연구지역

  •   2.2 무인 항공기 사진측량(Photogrammetry)

  •   2.3 지반 변위

  •   2.4 LS-RAPID 프로그램

  • 3. 결과 및 토의

  •   3.1 민감도 분석

  •   3.2 DSM 구축

  •   3.3 토괴의 연행과 퇴적범위

  • 4. 결 론

1. 서 론

땅밀림은 토층 내 점토층이 위치하거나 지하수의 영향으로 인하여 토층 전체가 중력 방향으로 천천히 이동하는 현상을 말한다. 산사태나 토석류와 달리 강우가 없는 경우에도 발생할 수 있으며, 융설이나 토양온도의 영향(Auzet and Ambroise, 1996; Shuji, 1978), 지하수위의 증가(Matsukura and Tanaka, 1983), 각종 개발로 인한 원인(Park et al., 2003; Park, 2016) 등이 주요 원인이 된다. 땅밀림의 가장 큰 특징은 토층의 이동속도가 0.01-10 mm/day정도로 매우 늦다는 것이다(Choi, 2021). 이동속도가 느리고 지형변화 또한 미세하여 현장모니터링에 정밀한 계측이 요구된다. 이동속도는 느린 반면 일반적으로 발생 범위가 매우 넓고 그 피해 또한 산사태나 토석류보다 더 큰 규모로 발생할 수 있다. 따라서 대규모 지반재해의 전조현상의 하나로 땅밀림 지역을 조기에 발견하고 지반변위를 장기적으로 모니터링하는 것이 중요하다.

국내에서는 과거 땅밀림 사례가 일부 있었으나(Park et al., 2005; Woo et al., 1996), 최근 들어 땅밀림에 대한 관심의 증가와 함께 조사가 진행되어 현재 땅밀림으로 판단되는 지역이 57개소로 보고되었다(Park and Park, 2020). 땅밀림 발생원인에 대한 국내 연구는 주로 지형 및 지질특성에 초점이 맞추어져 있으며(Jau et al., 2000), 땅밀림지역 29개소의 지질 분석에서 석회암, 사암 및 혈암 등의 퇴적암류가 12개소(41.4 %)로 보고되었다(Park, 2015). 땅밀림 발생지의 토양환경특성과 복구(Park et al., 2003; Park et al., 2005; Woo et al., 1996), 여러 차례 발생한 땅밀림에 대하여 발생특성(Park et al., 2003)에 대한 연구가 진행되었다. 땅밀림 사례가 많은 일본에서는 1974년 땅밀림 조사방법에 관한 연구가 수행된 이후(Tadashi, 1974), 항공사진 판독과 현장조사의 경험을 바탕으로 땅밀림 지형 판독에 관한 연구가 수행되었다(Inoue, 2008).

땅밀림으로 인한 지반변위를 측정하기 위하여 레벨측량기, 광파측거기, GPS, 지상 LiDAR, 항공 LiDAR 촬영 등 다양한 방법이 이용되고 있다(Seo et al., 2018). 최근에는 다양한 원인에 의해 변화하는 지형을 주기적으로 모니터링하기 위해 비교적 인력·시간·비용 절감·안전성 확보 등 여러 가지 측면에서 활용가치가 높은 무인 항공기가 발전하여 이를 이용한 연구가 진행되고 있다. 영상접합을 통해 3차원 지형모델링 구축(Dalamagkidis et al., 2008)이 가능하게 되면서 산지 또는 붕괴지에서 산지 훼손 현황 분석 등을 조사하였다(Lee et al., 2016; Seo et al., 2018).

땅밀림 연구에서 계측기나 항공사진, 위성영상을 이용한 모니터링이 주로 이루어졌으며, 실제로 땅밀림에 대한 피해예측에 연구사례는 부족하다. 본 연구에서는 땅밀림 현장조사를 위하여 무인 항공기 사진측량을 통하여 땅밀림을 보이는 지역의 범위와 변위를 조사하여 이를 기반으로 땅밀림에 수반된 산사태에 의한 피해범위를 시뮬레이션하여 재해대책 수립에 활용하고자 한다. 또한, 시뮬레이션의 지형입력자료로서 무인 항공기 사진 측량자료에서 생성된 DSM (Digital Surface Model)과 수지지도에서 생성한 DEM (Digital Elevation Model)을 적용한 경우, 시뮬레이션 결과에 영향을 검토하고자 한다.

2. 연구방법

2.1 연구지역

본 연구는 강원도 삼척시 도계읍 전두리 일대의 석탄 폐석적치장 하부에 위치하는 급경사지를 대상으로 하였다(Fig. 1). 무인 항공기로 조사된 연구대상지역의 면적은 8,041 m2, 평균 고도는 약 311 m, 평균 경사 27°로서 중간산지 지역에 급경사지에 해당된다. 급경사지 부근에는 아파트단지, 도로, 철로 등 각종 사회기반시설이 있어서 급경사지의 붕괴 시 많은 피해가 발생할 가능성이 높은 지역이다. 이 연구지역은 사면에서 지속적으로 지반붕괴가 발생하였으며, 현재는 절취를 통한 경사도 1:2의 경사완화공법을 중심으로 한 사면안정화공법이 적용되어 있다. 그러나 사면안정화 실시 후에도 절취사면에서 지속적으로 인장균열이 발생하고 변형이 관찰되어 절취를 통한 안정화에 추가적인 대책이 필요하다고 판단된다.

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Fig. 1.

Aerial View of Research Area

본 연구지역에서 지반변위에 대한 모니터링을 중심으로 한 선행연구들이 있다. 석탄폐석 적치장 및 주변 지반에 대한 지질조사, 지반조사 및 균열조사를 통해 지반 변위의 요인으로서 이 지역의 두꺼운 토층이 내적 요인이며, 석탄 폐석의 지속적인 적치로 인한 하중증가 및 하단부에서의 사면 절취가 외적 요인이라고 판단하였다(Cho et al., 2011). 신축변위계와 지중경사계를 설치하여 적치장 사면 및 주변 지반변위를 조사하여, 이 지역에서 인장균열은 남북방향 또는 북북서-남남동 방향의 주향을 가지며 평행하게 발달하고 전체적으로 250~260°방향으로 움직임을 보였다. 지반변위의 원인으로는 강우 침투로 인한 석탄폐석 적치장의 하중증가에 의해 변위가 발생한 것으로 판단하였다(Cho and Song, 2013). 또한 레이저 거리측정기를 이용하여 약 6개월 동안 절취사면의 지표변위량 및 변위속도를 분석하여, 전체적으로 지표변위가 발생하였으며 사면의 중간부에서 계곡방향으로 평균 0.3-3.1 mm/day의 속도로 변위가 발생하고 기준점과 거리가 가장 크게 멀어진 지표변위는 547 mm가 발생하였다고 보고하였다(Cho and Song, 2014). 지반 변위의 원인으로서는 석탄 폐석적치장의 자중으로 인한 다짐뿐만 아니라 적치장의 하중으로 인한 하부 지반의 침하에 의해 발생된 것으로 판단하였다. 이러한 연구들에서는 지반변위의 원인으로서 사면상부 폐석적치장의 하중에 의해 사면에서 변위가 발생한 것으로 추정하고 있으나 지반변위가 발생한 사면과 폐석적치장이 직선거리로 200 m 정도 떨어져 있으며, 이 지점 사이의 도로 등에서 지반변위의 흔적이 관측되거나 보고된 바가 없는 점들을 고려하면 폐석적치장의 하중이 사면붕괴의 직접적 원인으로 보기에는 근거가 부족하다고 판단된다.

선행연구에서 조사된 연구지역의 지질적 특성은 중부평안층군과 상부평안층군, 퇴적암이 만나는 구간이며, 본 사암층은 습곡작용을 받은 것으로 판단된다. 시추조사결과 상부로부터 매립층, 풍화토층, 풍화암층 및 연암층으로 구성되어 있으며, 전체 토층의 심도는 상부의 적치장보다 연구지역인 절취사면으로 갈수록 얕아지고 있다(Cho et al., 2011). 이중 연구지역의 매립토층은 4 m, 풍화토층은 5 m로서 산사태나 땅밀림을 일으킬 수 있는 토심은 10m 내외로 판단하여 이 값을 시뮬레이션에 적용하였다.

2.2 무인 항공기 사진측량(Photogrammetry)

연구지역의 지반 변위 조사를 위하여 무인 항공기를 이용한 사진측량을 실시하였다. 먼저 연구지역을 포함하는 지상 기준점(Ground Control Point, GCP)을 선정하여 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 방법으로 지상 기준점 측량을 실시하였다. 이러한 네트워크 RTK를 통하여 관측시간과 투입 인력을 줄일 수 있고 cm 단위의 정확도를 실시간으로 취득할 수 있다(Ra et al., 2012).

사진측량은 2019년 4월부터 20년 7월까지의 총 5회 실시하였다(Fig. 2). 무인 항공기는 DJI사의 Phantom 4 pro 모델이며, Grid를 이용한 자동비행으로 수행하다. Table 1에 각 비행시 GCP 개수, 사진매수, 중첩율, 오차율을 정리하여 나타내었다. 총 다섯 번의 측량 기준점의 오차율은 평균 2.58 cm로 기존의 지적측량 방식의 기준인 3 cm 미만으로 나타났다.

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Fig. 2.

Orthophoto Images on at Different Dates

Table 1.

Conditions and Errors in Each Photogrammetry Session

Date 2019.04.03 2019.10.13 2019.12.22 2020.04.11 2020.07.16
No. of ground control points 9 8 7 9 9
No. of photos 305 104 154 396 483
Overlap rate (%) 90 80 87 87 90
X-RMSE (m) 0.034 0.032 0.034 0.040 0.020
Y-RMSE (m) 0.015 0.027 0.014 0.035 0.029
Z-RMSE (m) 0.044 0.032 0.008 0.029 0.035
Mean error (m) 0.031 0.025 0.011 0.034 0.028

사진측량 자료들은 Pix4D mapper를 사용하여 후처리를 실시하였다(Fig. 3). 촬영된 사진들을 입력하면 키포인트들이 자동 추출되어 연결된다. 연결된 포인트들은 자동항공삼각법(Automatic Aerial Triangulation, AAT)에 의해 기하보정되어 동일한 지점을 나타내는 키포인트들이 정합된다. 이후 동일한 점들이 정합되면 3차원 좌표를 가지는 3D 클라우드 포인트가 생성된다. 이러한 포인트 자료를 기반으로 DSM과 정사영상을 생성할 수 있다. 이렇게 구축된 DSM과 DEM 자료를 Arc GIS 9.3을 통해 ASCII 파일로 추출하여 LS-RAPID 프로그램에 입력한다. 이 과정을 통하여 LS-RAPID 시뮬레이션 영역의 축과 매쉬를 설정하고 데이터를 격자 형태로 변환하면 최종적인 정밀지형으로 입력되는 것을 볼 수 있다.

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Fig. 3.

Flow Chart for Digital Surface Model Generation

3D cloud point는 수치표면모델(DSM)을 생성할 수 있으며, 영상접합을 통해 정사영상을 제작하였다(Fig. 4(A)). 자료 분석을 위해 Arc GIS 9.3을 이용하여 격자 해상도 1 m의 DSM을 제작하였으며, 국토지리정보원에서 배포하는 1:5,000 수치지도를 이용하여 격자 해상도 1 m의 DEM을 구축하여 비교하였다(Fig. 3(B), (C)). 수치지도를 이용한 DEM과 비교하면 DSM은 지형과 인공구조물의 표고를 고해상도로 표출하고 있음을 알 수 있다.

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Fig. 4.

(A) Orthophoto, (B) Digital Elevation Model, and (C) Digital Surface Model of the Research Area

2.3 지반 변위

연구지역의 지반 변위를 조사하기 위해 2019년 4월부터 20년 7월까지 총 5번의 무인 항공기 측량을 실시하였다. 측량자료는 Fig. 3의 과정을 거쳐 DSM을 생성하였으며, 각 시기별 DSM 자료를 이용하여 표고 변화량을 분석하였다(Fig. 5). 회색으로 나타낸 전체 분석영역에서 흰색부분은 일정시간 경과 후 지형이 상승한 지역을 나타내며, 진한 회색은 반대로 지형이 하강한 지역을 나타낸다. 여기에서 상승지역이라 함은 지반이 상승되었다는 것보다 이전 시기 지형과 비교했을 때 땅밀림 현상으로 지반이 이동하면서 동일지점의 관점에서는 지반고가 높아졌음을 의미한다(Fig. 6). 조사지역에서 지반고 변화는 일정한 패턴으로 관찰되었으며 변위를 나타내는 면적은 시간경과에 따라 크게 증가하거나 감소하지 않고 일정한 범위 내에서 변위를 보임을 알 수 있다. 이러한 변위 범위의 특정은 시뮬레이션의 경계조건을 결정할 때 실측에 의한 정확한 자료를 이용함으로써 시뮬레이션의 결과에 대한 신뢰성을 향상시키는 중요한 자료가 된다고 생각한다. Table 2에는 Fig. 5에서 보인 각 시기별 지반변위량을 상승과 하강으로 정리하여 나타내었다. 전체적으로는 배부름 현상의 결과로 상승 구간이 훨씬 크며 시간 경과에 따라 상승 구간이 증가하고 있음을 알 수 있다.

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Fig. 5.

Landslide Investigation of the Research Area

Table 2.

Volume of Rising or Subsidence in Slope Area according to Date

Date 2019.10.13 2019.12.22 2020.04.11 2020.07.16
Rising volume (m3) 6,384 6,813 5,681 8,433
Subsidence volume (m3) 2,373 1,791 3,222 1,499

조사지역에서 지반변위를 시계열적으로 분석하는 것은 몇 가지 관점에서 중요하다. 첫 번째는 시간 경과에 따른 변위의 가속정도를 파악하여 재난발생의 가능성을 추정하는데 중요한 지표가 된다. 두 번째는 변위를 일으키는 원인을 분석하기 위한 근거를 제공한다. 예를 들어 시간에 따라 일정한 변위량을 보인다면 지속적인 외력에 의한 지반변위로 볼 수 있다. 반면 강우시기에 변위량이 크게 관찰되었다면 외력보다는 강우에 의한 지하수의 영향이 크다는 것을 알 수 있다. 이렇게 각각의 원인에 따른 복구공법을 선택함으로써 보다 근본적이고 효과적인 대책공법 선정이 가능하다고 생각한다. 세 번째는 변위를 일으키는 범위의 변화를 파악하는 것이 가능하다. 변위를 일으키는 범위가 변화한다면 변위의 원인이 되는 인자의 종류나 강도가 변화하고 있음을 의미하기 때문에 보다 광범하고 장기적인 현장 기초조사가 필요하다고 생각한다.

사진측량을 통해 생성된 DSM을 이용하여 2019년 4월에서 2020년 7월까지 약 15개월간 변화된 지형을 분석하고자 연구지역에 (A)와 (B)의 2개의 기준선을 설정한 후, 이 기준선상의 표고변화를 분석하였다(Fig. 6). (A)단면은 지반변위가 큰 영역을 통과하는 기준선이며, (B)단면은 주변부에 해당한다. (A)단면에서 2019년 4월에서 2020년 7월의 두 기간사이의 변화를 보면 지반이 수평상태로 이동하였음을 알 수 있다. 이것은 연구지역에서의 지반의 변위가 표층 붕괴나 침식 현상이 아닌 지표면 자체가 전체적으로 이동하는 땅밀림에 의한 것임을 알 수 있다. 실제 현장에서 관찰된 것은 대규모 인장균열과 지반이동으로 인한 소단 붕괴, 배수로 이동 등 지표수에 의한 침식이나 표층붕괴와는 다른 현상을 보였다.

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Fig. 6.

Surface Elevation Variation of the Research Area

국내에서 산사태나 표층붕괴 현장에 대한 조사와 보고는 다수 있으나 땅밀림에 대한 피해현장에서 계측자료를 기반으로 한 땅밀림 현장조사 사례는 매우 부족하다. 이것은 비교적 느리게 진행되는 땅밀림의 특성상 장기 모니터링이 필요하고, 해석능이 높은 장비가 요구되는 현실적인 한계로 보인다. 국내 땅밀림 연구로서는 땅밀림지의 지질특성 분석(Park, 2015), 수치지형도를 이용한 지형분석을 통하여 땅밀림 발생특성을 조사하였다(Park and Park, 2020). 무인 항공기를 이용한 조사는 이러한 조사방법의 한계를 극복할 수 있는 대안이 될 수 있다고 생각한다. 이런 관측자료를 기초로 연구지역에서는 땅밀림 현상이 일어나고 있음을 명확하게 알 수 있었으며, 땅밀림이 계속 진행되어 대규모 산사태로 발달할 경우에 대한 피해 범위와 피해 규모를 예측하여 대책 수립에 반영할 필요가 있다고 판단되었다.

2.4 LS-RAPID 프로그램

LS-RAPID는 지진이나 강우로 인하여 발생하는 산사태의 발생과 거동을 시뮬레이션하기 위한 프로그램이다. 다른 산사태 해석 프로그램과는 달리 발생(Initiation)과정과 유출(Runout)과정이 동시에 재현된다는 특징을 가지고 있으며, 불안정한 토괴의 연행과정을 시뮬레이션 함으로써 산사태로 인한 퇴적 토사량의 증감이나 위험구역을 예측할 수 있다(Sassa et al., 2010). 또한 지진과 강우로 인한 산사태 민감성 및 산사태 위험을 평가할 수 있다.

Fig. 7에 LS-RAPID의 기본 개념을 나타내었다. 기반암 상부의 토괴를 칼럼으로 단순화시키면 이 칼럼에는 외력, 압력, 자중, 저항이 작용한다. 이 모델의 지배방정식은 토괴 칼럼에 가해지는 힘의 균형식으로 표현되며, 여기에 힘의 성분은 자중(W), 연직방향 지진력(Fv), 수평 x-y 방향 지진력(Fx 및 Fy), 칼럼측면에 작용하는 횡압력(P), 하부에 작용하는 전단저항(R), 기반암에서의 연직응력(N), 공극압력(U)으로 구성된다.

(1)
a.m=(W+FV+FX+FY)+(PXXX+PYYY)+R

여기에서 저항 인자는 산사태를 일으키는 토질의 전단 저항이며, 토괴의 가속도는 구동력(자중 + 지진력)과 횡압, 전단 저항의 합에 의해 결정된다. R은 연직응력(N)과 공극압력(U)의 영향을 받으며, 정지상태에서는 최대경사선의 상부 방향으로 작용하며, 운동중에는 산사태 운동의 반대방향으로 작용한다(Sassa, 1988).

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Fig. 7.

Basic Principle of LS-RAPID: (A)Column Element within a Moving Landslide Mass, (B) Balance of Acting Forces on a Column

Eq. (1)은 평면에서 x, y 방향으로 표현되어 Eqs. (2) and (3)이 얻어진다.

(2)
Mt+x(uoM)+y(voM)=ghtanαq+1(1+Kv)+Kxcos2α-(1+Kv)kghhx-g(q+1)1/2*uo(uo2+vo2+wo2)1/2hc(q+1)+(1-ru)htanϕa
(3)
Nt+x(uoN)+y(voN)=ghtanβq+1(1+Kv)+Kycos2β-(1+Kv)kghhy-g(q+1)1/2*vo(uo2+vo2+wo2)1/2hc(q+1)+(1-ru)htanϕa

여기서, h : 토층 칼럼의 높이

g : 중력가속도

α,β : x-z평면과 y-z평면을 기준으로 한 지면경사

uo, vo, wo : x-y-z 각 방향으로의 토층 칼럼의 속도(여기에서 z방향 성분은 무시)

M, N : x, y 방향으로의 단위폭당 토괴의 유출량(M=uoh, N=voh)

k : 횡압비(연직압력과 수평압력의 비)

tanφa : 운동시 겉보기 마찰계수

c : 점착력

ru : 공극압력비

그리고 운동중 산사태 토괴의 총량의 변화가 없다는 가정하에 아래의 질량보존식에 의해 칼럼으로 유입하는 토괴와 칼럼의 높이 변화가 표현된다.

(4)
ht+Mx+Ny=0

여기서 횡압비 k는 Eq. (5)와 같이 연직응력(σv)과 수평응력(σh)의 비를 나타내며, 퇴괴의 수평 방향 이동에 영향을 준다.

(5)
k=σhσv

횡압비 k는 Jakey’s equation을 사용하여 Eq. (6)과 같이 표현할 수 있다(Sassa, 1988).

(6)
k=1-sinϕia
(7)
tanϕia=(c+(σ-u)tanϕi)σ

여기서, tanφia : 토괴의 겉보기 마찰 계수

tanφi : 토괴의 유효 마찰 계수

k는 액상화 조건에서 σ=u, c=0의 상태로서 sinφia=0이 되어 k=1.0이 된다. 강체 조건에서는 c가 충분히 크며, sinφia=1.0에 가까워져 k=0에 접근한다.

활동면(Sliding surface)에 작용하는 응력은 강우로 인한 공극수압상승으로 인한 영향을 받는다. Fig. 8에 겉보기 마찰계수(tanφa), 안정상태(Steady state) 전단저항(τss), 운동중 저항계수(tanφm)의 관계를 나타내었다.

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Fig. 8.

Friction Coefficients and Shear Resistance

유효응력경로가 초기지점에서 이동하여 붕락선의 피크φp에 도달하면 산사태운동이 시작된다. 포화된 토양내에서 전단변위(Shear displacement)와 함께 공극수압이 지속적으로 발생한다. 응력경로는 붕락선을 따라서 아래로 이동하다가 운동중의 붕락선(φm)까지 움직이며, 전단변위가 정지상태 전단저항까지 진행된다. 이런 상태하에서 아래의 관계가 성립한다.

(8)
τss=σsstanϕm=σotanϕa(ss)

여기서, τss : 안정상태(Steady state)의 전단응력

σss : 안정상태의 수직응력

tanφa(ss) : 안정상태의 겉보기 마찰계수

Eq. (8)에서 안정상태에서 겉보기 마찰계수는 안정상태 전단저항(τss)과 활동면에서 초기 수직응력(σo)으로 표현되며, 시뮬레이션에서 수직응력은 총수직응력(σ)에 해당된다.

(9)
tanϕa(ss)=τss/σ

붕괴전 정지상태에서 붕괴가 발생하고 운동을 시작하여 일정한 상태로 유지되는 과정에서 전단 저항이 감소한다. 실내실험을 통해 얻어지는 전단 저항을 주요한 인자로 한다. 그러나 연구지역의 자료를 사용할 수 없는 경우, 입력매개변수 권장값을 적용할 수도 있다(Jovančević et al., 2014). 초기에 1-2 mm의 전단 변위가 발생하기 시작하면 전단 저항은 최고값을 가지며, 전단 변위가 증가하여 10-5000 mm 범위에서 전단 저항은 일정한 수준을 유지한다(Sassa et al., 2010). 전단 변위량이 1000 mm이상에서는 전단강도 감소가 미미하여 전단 변위량 10-1000 mm 범위에서 일정한 상태로 도달한다고 볼 수 있다. 붕괴가 일어나는 시점의 전단 변위량은 DL, 이때의 마찰각은 φp가 된다. 전단 변위가 증가하면서 전단 저항은 계속 감소하여 전단감소종료지점(DU)까지 전단강도는 감소한다. 전단 변위량이 DU보다 큰 조건에서는 겉보기 마찰계수(tanφa(ss))를 유지하면서 일정한 산사태 거동이 지속된다. 겉보기 마찰계수는 토양포화도에 영향을 받는다. 이것을 고려하기 위하여 공극수압생성비(Bss)를 도입하여 건조상태는 0.0, 완전포화상태에서는 1.0이 된다. 토괴가 운동을 시작한 이후 중요한 변수는 안정상태 전단저항(τss)과 횡압비(k)이다. τss는 산사태 물질이 얼마나 운동을 지속할지에 영향을 준다. 그리고 횡압은 토괴가 가지는 연성(Softness)에 대한 표현이 된다. Fig. 9에 LS-RAPID에서 필요한 매개변수를 정리하였으며 본 연구에서 적용한 값도 나타내었다.

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Fig. 9.

Parameters in LS-RAPID Program

Table 3에 LS-RAPID를 이용한 선행연구에서 적용한 모델변수의 값을 정리해 나타내었다. Sassa et al.(2010)는 2006년 2월 17일 필리핀 Leyte지역에서 발생한 산사태현장에 대한 조사와 연구에서 안정상태의 전단강도τss에 대한 중요성을 강조하였다. Gradiški et al.(2013)은 사면을 분할하여 안정도를 평가하였으며, 공극압력비(ru) 증가가 산사태 발생에 큰 영향을 줌을 보였다. Jovančević et al.(2014)는 공극수압생성비(Bss)와 마찰각이 사면의 안정도에 미치는 영향을 분석하였다. Setiawan et al.(2019)는 2018년 중부 자바지역에서 발생한 106건의 산사태에 대한 연구에서 현장에 따라 다른 변수값을 적용할 필요가 있음을 보였다. 선행연구사례를 참고로 하여 본 연구에서 적용한 변수값을 결정하였다.

Table 3.

Parameters in LS-Rapid Simulation

Parameter Normal value Sassa et al.(2010) Gradiški et al.(2013) Jovančević et al.(2014) Setiawan et al.(2019) This study
tanϕi 0.36-0.58 0.33 0.53 0.58 0.58
tanϕm 0.46-0.7 0.6 0.33 0.47 0.58 0.58
tanϕp 0.65-0.78 0.8 0.57 0.63 0.63 0.63
τss 5-50 40 150 60 5-20 5
cp 10-100 50 0.1 10 10 10
Bss 0.0-1.0 0.99 0.95 0.5 0.5–0.90 0.8
DL 10 5 10
DU 1000 1000 1000
k 0.3-0.6 0.3, 0.8 0.6 0.35 0.6 0.6
ru 0.5 0.0–0.8 0.0–0.6 0.1–0.35 0.0–0.6

산사태의 모델링에서 중요한 변수 중의 하나는 잠재적인 붕괴 깊이다. 본 연구에서는 이미 선행연구사례에서 시추 조사된 자료를 이용하였다. 추가적으로 붕괴면적에 대한 자료는 무인항공기 사진측량을 통해서 실측된 붕괴면적을 적용하였다.

3. 결과 및 토의

3.1 민감도 분석

3 m 격자의 DEM을 기반으로 LS-RAPID 민감도 분석을 실시하였다. 매개변수 중에는 사면의 붕괴여부에 영향을 주는 변수와 붕괴 발생 후 토괴의 운동양상에 영향을 주는 변수가 있다. 전자는 넓은 지역에서 안정도 평가를 통해 산사태위험지역의 추출을 위한 연구라고 할 수 있다. 본 연구지역은 이미 지반 변위가 이루어진 지역으로서 안정도 평가보다는 산사태발생시 피해범위나 규모에 대한 연구가 중요하다. 시뮬레이션에 앞서 LS-RAPID의 모든 매개변수에 대한 민감도 분석을 실시하였으며, 그 분석 결과를 Table 3에 정리하여 나타내었다. 그 중 산사태 운동의 지속여부와 토괴의 연약도를 반영하는 변수인 안정상태 전단저항(τss)과 횡압비(k)에 대한 결과 중 일부를 Fig. 10에 나타내었다.

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Fig. 10.

Sensivity Analysis of 𝜏ss and k

τss의 추천 적용범위는 5-50 kPa이지만, 현장에 따라서는 150 kPa까지 적용된 사례가 있다. Fig. 10의 τss60 kPa가 적용된 (A), (C)는 붕괴가 발생하지 않는 것으로 보인다. τss 5 kPa가 적용된 (B), (C)에서 붕괴와 토괴의 운동이 발생하였다. 횡압비 k는 0.3에서 0.8로 증가하면서 토괴 운동의 진행방향과 횡방향 확산이 증가하는 것을 볼 수 있다. 이런 결과로부터 τss은 붕괴 여부 즉 사면의 안정성에 크게 영향을 주고, 횡압비는 토괴의 유동에서 횡방향의 확산범위에 크게 영향을 주는 것으로 파악되었다.

3.2 DSM 구축

본 연구에서는 시뮬레이션의 정확도 향상을 위해 무인 항공기 사진측량을 적용하여 연구지역의 절개면의 실제 높이, 사면의 상태 등의 고해상도 지형자료를 구축하였으며, 지형자료의 해상도가 시뮬레이션 결과에 미치는 영향을 분석하였다.

선행연구에서 DSM의 정확도는 산사태나 수리학적 이동의 모의에 큰 영향을 준다고 보고된다. Stevens et al.(2002)는 고해상도 DEM을 취득하기 위해 항공 SAR (Synthetic Aperture Radar)을 이용하여 화산류 모의를 통해 고해상도 DEM이 모의결과에 미치는 영향을 검토하였으며, 특히 4°이하의 저경사에서 특히 고해상도 DEM이 중요하다고 강조하였다. 또한, Stolz and Huggel(2008)은 LiDAR (Light Detection And Ranging) 측량을 통해 고해상도 지형자료를 구축하여 토석류 모의를 한 결과, 25 m 격자에 비해 1 m, 4 m 격자를 적용하면 실제 범람면적을 잘 모의함을 보였다. 특히 비교적 큰 25 m 격자에서는 실제 범람면적보다 매우 크게 나타나며, 흐름방향도 큰 차이를 보였다. Jun(2012)은 격자 해상도가 사면안정도 해석에 미치는 영향에 대해 검토하고 적절한 격자크기를 제안하였다. 격자의 크기가 증가함에 따라 큰 경사도의 빈도는 줄어들고, 낮은 경사도의 빈도는 증가하여 평활화되는 경향을 보이며 위험지역 또한 상당히 축소되어 정확성의 낮아짐을 알 수 있었다. 그러나 격자크기가 1 m인 자료도 실제 위험지역에 포함되지 않는 곳까지 위험지역으로 포함하여, 너무 세밀한 격자는 오히려 위험지역이 분산되어 평가에 어려움을 줄 가능성이 있다는 결론을 얻었다. Lee and Kim(2019)은 시뮬레이션에 적용되는 지형데이터의 정밀도에 따라 예측결과가 달라진다는 것을 강조하며, 우면산을 대상으로 Flow-R 시뮬레이션하기 위해 DEM 해상도를 2 m, 5 m, 10 m DEM으로 제작하였다. 해상도가 높아지면 소요시간이 크게 늘어나며, 토사의 퍼짐이 적게 나타나 지형에 지나치게 민감한 모습을 보였다. 반면, 해상도가 낮은 경우에는 거칠고 피해 지역이 과장되어 토사의 퍼짐이 매우 크게 나타남으로 우면산의 경우 5 m DEM이 가장 적합하다고 결론을 내렸다.

Fig. 11에 수치지도를 이용한 DEM과 무인항공기 측량기반 DSM을 비교하기 위하여 4 m격자로 나타내었다. 그림에서 녹색선은 사면에서 지형변위를 일으킨 면적을 고려한 잠재적인 붕괴지역를 나타낸다. 산사태에 의한 피해가 예상되는 하부지역을 보면 DEM에 비해 DSM에서는 주택지, 아파트, 도로 등 세밀한 지형이 나타나 있다. 지형에서 계곡부나 하천의 지형을 고해상도로 표현하는 것이 중요하며(Stevens et al., 2002), DSM자료를 보면 사면붕괴지 옆의 계곡의 형상을 나타내는 등고선이 더욱 자세하게 나타난 것을 볼 수 있다.

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Fig. 11.

Contour Map in the (A) Digital Elevation Model and (B) Digital Surface Model

3.3 토괴의 연행과 퇴적범위

Fig. 12는 DEM과 DSM의 격자 크기별로 LS-RAPID 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 격자크기 10 m, 5 m, 4 m에서 시뮬레이션 시간 32초 후 토괴의 연직 방향 높이(Moving mass thickness)를 나타내었다. 시뮬레이션 시작 후 활동을 시작한 토괴는 산지계류를 따라 이동하며 이동의 선단부에서 비교적 깊은 토층 깊이를 보이다가 시간이 지남에 따라 평활화되는 결과를 보였다. 비교적 큰 10 m 격자에서는 DEM과 DSM은 연행과 퇴적범위가 유사하다. 그러나 격자 크기가 작아지면 DEM과 DSM은 퇴적범위에서 차이를 보이기 시작하여, DEM에서 연행의 길이도 길어지고 퇴적부의 폭도 넓은 경향을 보인다. 이것은 세밀한 지형자료에서 표현되는 지표면의 굴곡이 운동속도의 변화를 가져온 결과라고 판단되며, 격자크기가 큰 지형자료를 이용한 경우 시뮬레이션에서 토괴의 확산범위가 전반적으로 넓어지는 선행연구의 결과와 일치하는 경향을 나타낸다(Stolz and Huggel, 2008).

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Fig. 12.

LS-RAPID Results for Different Resolution Geomorphology Data at 32 Sec

Cuomo et al.(2016)은 산사태 토괴의 연행에 영향을 주는 인자로서 유속, 유동심, 공극수압, 유변학적 특성을 제시하며, 주어진 지형조건에 따라 4가지 패턴의 연행형태로 정리하였다. 또한 토석사태(Debris Avalanche)나 토석류(Debris Flow)가 서로 다른 유속과 유동심의 특성을 가지지만, 서로 전환이 가능한 성질을 가지고 있다고 생각하였다. 초기 발생 시에는 주로 토석사태의 성질을 가지다가 토석류로 발달하여 계류를 따라 연행과정을 거친 후 산지하부의 완경사지에서 퇴적되는 사례가 많음을 보였다. SPH (Smooth Particle Hydrodynamics) 모델링을 통해서 연행과정에서 경사도와 지형에 따라서 침식과 퇴적의 분포를 예측하여 사면의 경사각이 낮아지면 바닥 및 토괴의 퇴적 과정에 영향을 미쳐 토괴가 넓어지거나 퇴적심이 낮아진다고 설명하였다. 여기서 지형자료의 해상도에 따라 흐름의 방향과 퇴적부의 면적이 영향을 받기 때문에 해상도의 선택이 중요하다(Stevens et al., 2002). 본 연구에서는 기존의 수치지도에서 추출한 지형도에 비해 무인 항공기를 이용한 고해상도 지형도를 이용함으로써 산사태 예측에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 연구지역은 땅밀림이 관측된 급경사지와 하부에 주택가가 위치하는 완경사지로 형성되어 있다. 급경사지 하부에는 소하천이 위치하고 하천정비를 통해 수로로 정비되어 있으며 복개하천으로 연결되어 있다. 주택가와 인접하고 하천구조물이 존재하는 복잡한 지형을 가지는 지역을 대상으로 산사태 위험지역을 예측하기 위해서는 이러한 지형을 충분히 반영하여 예측을 할 필요가 있다. 또한 격자의 크기가 큰 경우 토괴의 확산과 퇴적범위를 과대평가할 가능성이 있음을 보여준다.

Fig. 13에 무인 항공기 사진측량으로 얻어진 정사영상에 LS-RAPID의 시뮬레이션 결과를 중첩하여 실제 지형에서 토괴 퇴적에 의한 피해범위를 나타내었다. 정사영상의 좌측 상부는 하수처리장이고 좌측 하부는 아파트단지가 위치하며, 아파트 단지의 오른쪽 파란색 지붕부는 일반 주택이 있으며, 이 중 일부는 연구지역의 경사지의 재해위험에 대한 대책으로서 거주자 이주가 시행되어 있다. 시뮬레이션에서 10 m 격자 DEM(A)의 결과는 일부 토괴의 범람이 보이지만 하천부에서 멈추는 것을 볼 수 있다. 반면 해상도가 높은 5 m와 4 m인 (B), (C)의 결과는 하천부를 넘어 도로와 주거지 일부에 토괴가 범람함을 보이며, 확산범위가 크게 확대됨을 알 수 있다. DSM-(D), (E), (F)는 범람 범위가 크게 다르지 않으나 퇴적심에 경우 8 m 이상인 지점이 (D)자료에서만 나타났다. 그러나 해상도가 5 m와 4 m인 (E)와 (F)에서도 (D)의 결과와 크게 다르지 않았다. 이 지점은 현장에서는 하천 지역으로서 하천 깊이가 반영된 결과로 보인다. 각각의 토괴의 확산에 의한 퇴적면적을 Table 4에 나타내었다. 이런 결과로부터 큰 격자에서는 DEM과 DSM이 큰 차이가 없으나, 세밀한 격자에서는 DSM에서 하천 등 실제 지형을 반영한 시뮬레이션이 가능함을 알 수 있었다. 이런 차이가 실제로 현장에서의 재해대책을 수립함에 있어 중요하다. 시뮬레이션에서 토괴의 확산, 퇴적부에 해당하는 주택가는 과거에 피해예방을 위하여 거주자의 이주대책이 시행되었으며 현재는 이주가 완료되어 있다. 하지만 이주대책 시행 전에 세밀한 시뮬레이션과 검토가 수행되었다면, 좀 더 합리적인 대책을 세울 수 있었을 것으로 예상된다.

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Fig. 13.

Overlays of Orthophoto and Mass Deposition Area

Table 4.

Comparison of Mass Deposition Area (unit : m2)

Digital elevation model Digital surface model
10 m 5 m 4 m 10 m 5 m 4 m
Deposition area 3,700 5,425 6,096 2,600 4,375 4,176

Fig. 14에 피해 범위의 분석을 기초로 하여 피해 강도에 영향을 줄 수 있는 퇴적심을 분석을 위한 종단면의 설정을 나타내었다. LS-RAPID에서는 분석을 위한 단면설정을 지원하고, 설정단면에 대한 원 지형과 시뮬레이션의 결과를 추출하여 나타내었다. 결과에서 검은 선은 원 지표고를 나타내고, 회색선은 시뮬레이션 결과로서 퇴적고를 나타낸다. 먼저 원 지형자료의 비교에서는 박스 안의 도로와 하수처리장의 지형이 DSM자료에서 비교적 세밀하게 보여준다. 토괴의 퇴적심에서 (A)DEM는 도로와 하수처리장이 분지 형태의 단순한 표고로 표현되어 이 지역을 범람하는 것을 볼 수 있다. 그러나 (B)DSM에서는 Fig. 13(F)에서 볼 있듯이 토괴는 양쪽으로 나누어져 도로와 하수처리장에 도달하기 전에 멈추는 것으로 나타난다. (B)DSM은 (A)DEM보다 먼저 토괴의 이동이 멈추었지만 퇴적심은 깊게 나타나는 것을 볼 수 있다. 이것은 하천 지역에 토괴가 저류, 퇴적된 결과라고 판단된다.

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Fig. 14.

Longitudinal Profile for Mass Deposition with the (A) Digital Elevation Model and (B) Digital Surface Model

4. 결 론

본 연구는 강원도 삼척시 도계읍 소재 폐석적치장 하부 경사지에서의 땅밀림 발생과 그로 인한 산사태 발생에 대한 재해 위험성 평가를 수행하였다. 땅밀림 현장조사를 위하여 무인 항공기 사진측량을 실시하였으며 LS-RAPID를 이용하여 산사태 발생과 연행, 퇴적범위를 추정하였다. 현장조사를 위하여 2019년 4월부터 2020년 7월까지 총 5회 무인 항공기 사진측량을 실시하였고, 평균 오차율은 0.011-0.034 m로서 산지지역 측량으로서는 유용한 자료가 취득되었다. 측량자료로 DSM을 구축하였으며, 이 자료를 표고변위분석과 산사태 시뮬레이션을 위한 입력자료로 이용하였다. 경사면 표고분석에서 표층침식과 같은 침식이 아닌 토층이 이동하는 땅밀림이 발생하고 있음을 확정하였다. LS-RAPID 시뮬레이션을 위한 민감도 분석 결과, 안정상태 전단저항값(τss)은 사면의 안정성과 토괴의 이동지속성에 크게 영향을 주었으며, 횡압비(k)는 퇴괴의 이동에서 확산범위에 영향을 주는 것으로 나타났다.

지형자료로서 DEM과 DSM을 10 m, 5 m, 4 m격자로 적용하여 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 격자가 10 m로 비교적 큰 경우에는 DEM과 DSM적용결과의 큰 차이는 없었다. 그러나 격자가 작아져 공간 해상도가 높아진 자료를 이용하면 DEM에서는 산사태 물질의 퇴적 범위가 지나치게 확대되는 경향을 보인 반면, 지형을 세밀하게 반영한 DSM을 적용한 결과에서는 공간 해상도 변하여도 확산범위는 크게 영향을 받지 않으며 하천형상에 따른 퇴적거동이 정밀하게 나타났다. 전체적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장 상황을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.

현장지형조건이 반영되는 무인 항공기 사진측량 자료를 통해서 산사태 시뮬레이션을 활용하여 변위의 범위를 추출하여 땅밀림 피해 가능지역을 추정할 수 있을 것으로 사료되며, 시뮬레이션의 입력자료로서 실제 지형자료를 이용하는 것이 결과의 신뢰도를 높이는 데 중요하다고 판단된다.

Acknowledgements

본 연구는 2018년도 한국연구재단 지역대학우수과학자지원사업의 연구비지원(2018RIDIA3B07049326)과 행정안전부 방재안전분야 전문인력 양성사업의 지원에 의해 수행되었습니다.

본 논문은 2020 CONVENTION 논문을 수정·보완하여 작성되었습니다.

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