DOI QR코드

DOI QR Code

Landslide Risk Assessment in Inje Using Logistic Regression Model

로지스틱 회귀분석을 이용한 인제군 산사태지역의 위험도 평가

  • 이환길 (강릉원주대학교 토목공학과) ;
  • 김기홍 (강릉원주대학교 토목공학과)
  • Received : 2012.05.29
  • Accepted : 2012.06.26
  • Published : 2012.06.30

Abstract

Korea has been continuously affected by landslides, as 70% of the land is covered by mountains and most of annual rainfall concentrates between June and September. Recently, abrupt climate change affects the increase of landslide occurrence. Gangwon region is especially suffered by landslide damages, because the most of the part is mountainous, steep, and having shallow soil. In this study, a landslide risk assessment model was developed by applying logistic regression to the various data of Duksan-ri, Inje-eup, Inje-gun, Gangwon-do, which has suffered massive landslide triggered by heavy rain in July 2006. The information collected from field investigation and aerial photos right after the landslide of study area were stored in GIS DB for analysis. Slope gradient entered in two ways-as categorical variable and as linear variable. Error matrix for each case was made, and developed model showed the classification accuracy of 81.4% and 81.9%, respectively.

우리나라는 국토의 70%가 산지로 이루어져 있고 연평균 강우량의 대부분이 6월과 9월 사이에 집중되어 산사태로 인한 피해를 지속적으로 입어 왔으며, 최근 급변하는 기후에 따라 그 빈도가 점차 증가하고 있다. 특히, 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있으며 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 본 논문에서는 2006년 7월 집중호우로 인해 대규모 산사태피해가 발생하였던 강원도 인제군 인제읍 덕산리 지역을 대상으로 로지스틱 회귀분석을 수행하여 산사태 위험도평가모형을 개발하였다. 분석을 위하여 대상 지역의 현장조사 및 피해 직후 촬영된 항공사진을 통해 수집한 정보를 이용하여 GIS DB를 구축하였다. 경사도의 경우 범주형 변수와 연속형 변수로 입력하는 두 가지 방법을 적용하였다. 생성된 예측모형에 대해 정오분류를 실시한 결과 각각 81.4%와 81.9%의 분류정확도를 보였다.

Keywords

References

  1. 김원영 (2004), 산사태 위험도 산정시스템 및 피해저감기술개발, 과학기술부 자연재해방재기술개발사업, 한국지질자원연구원, pp. 3-8.
  2. 산림청 (1998), 사방기술교본, pp. 416-417.
  3. 이용준, 박근애, 김성준 (2006), 로지스틱 회귀분석 및 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지역분석, 대한토목학회지, 대한토목학회, 제 26권, 제 5호, pp. 861-867.
  4. 임오빈 (2009), 호우 피해지 산사태 발생의 특성 및 복구에 관한 연구 - 홍천지역을 중심으로, 석사학위논문, 강원대학교, pp. 13-14.
  5. 홍세희 (2005), 이항 및 다항 로지스틱 회귀분석, 교육과학사, pp. 1-141.
  6. 황제선, 박초롱, 윤찬영, 김기홍 (2011), 토석류 현장조사기법의 표준화, 2011한국지형공간정보 학회춘계학술대회논문집, 한국지형공간정보학회, pp. 215-216.
  7. Kawabata, D. and Bandibas, J. (2009), Landslide susceptibility mapping using geological data, a DEM from ASTER images and an artificial Neural Network(ANN), Geomorphology, Vol. 113, No. 1, pp. 97-109. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2009.06.006
  8. Dai, F. C. and Lee, C. F. (2002), Landslide characteristics and slope instability modeling using GIS, Lantau Island, Hong Kong, Geomorphology, Vol. 42, No. 3, pp. 213-228. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(01)00087-3
  9. Dai, F. C. and Lee, C. F. (2003), A spatiotemporal probabilistic modelling of storm-induced shallow landsliding using aerial photographs and logistic regression, Earth Surface Processes and Landforms, Vol. 28, No. 5, pp. 527-545. https://doi.org/10.1002/esp.456
  10. Skempton, A. W. and Hutchinson, J. N. (1969), Stability of natural slopes and embankment foundation, Proceedings of the 7th International Conference on Soil Mechanics and Foundation Engineering, Vol. 3, pp. 291-340.

Cited by

  1. Economic and Logistic Regression Analysis for Verifying of Validity of the Regeneration Project Policy for the Zones Vulnerable to Natural Disaster vol.13, pp.6, 2013, https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2013.13.6.167
  2. 생태계 용역가치를 이용한 대한민국 생태계의 기능적 변화 예측 및 분석 vol.16, pp.2, 2013, https://doi.org/10.11108/kagis.2013.16.2.114
  3. 산사태 취약성 분석: ASTER 위성영상을 이용한 점토광물인자 추출 및 공간데이터베이스의 SVM 통계기법 적용 vol.26, pp.1, 2016, https://doi.org/10.9720/kseg.2016.1.23
  4. 로지스틱 회귀분석을 이용한 임도붕괴 위험도 평가 vol.105, pp.4, 2012, https://doi.org/10.14578/jkfs.2016.105.4.429
  5. Susceptibility Mapping on Urban Landslides Using Deep Learning Approaches in Mt. Umyeon vol.10, pp.22, 2012, https://doi.org/10.3390/app10228189
  6. 로지스틱 회귀분석을 이용한 도로비탈면관리시스템 데이터 활용 검토 연구 vol.30, pp.4, 2012, https://doi.org/10.9720/kseg.2020.4.649