GIS를 이용한 토석류 위험도 및 신뢰성 평가
Debris Flow Risk and Reliability Assessment By Using GIS
- 주제(키워드) 토석류 , 고속도로 , 위험등급
- 발행기관 강릉원주대학교 일반대학원
- 지도교수 윤찬영
- 발행년도 2015
- 학위수여년월 2015. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 토목공학과
- 원문페이지 ix, 78
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/kangnung/000000007042
- 본문언어 한국어
초록/요약
최근 지구온난화로 인한 이상기후는 세계 각국에서 주요 의제가 되고 있다. 우리나라의 경우는 최근 100년 동안 기온의 상승 및 강수량 증가 호우일수 증가 등의 이상기후가 발생하였다(NIMR, 2009). 또한, 우리나라의 기후특성상 전체 강우의 약 88.8%가 6～9월 사이에 집중적으로 발생하였다(행정자치부국립방재연구소, 1999). 이로 인해 장마, 태풍, 집중호우로 인한 사면재해 및 토석류발생이 증가하고 있으며 공용 고속도로에서도 낙석 및 토석류로 인한 도로유실 및 파손, 교통체증 증가뿐만 아니라 운전자들의 생명도 위협하는 상황이 발생하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 한국도로공사 도로교통연구원의 공용고속도로 위험도 평가방법(한국도로공사 도로교통연구원, 2010), 산림청 산사태 위험지도를 이용한 위험점수 평가방법(산림청, 2002) 그리고 강릉원주대학교 산사태 및 토석류 위험도 평가 모델(이승우 등, 2013)을 이용한 토석류 위험도 평가를 수행하였다. 분석결과, 한국도로공사 위험도 평가의 경우 65% 분류정확도를 보였고, 산림청 산사태 위험지도를 이용한 위험도 점수 비교분석 결과 58% 분류 정확도를 보였다. 강릉원주대학교 모델의 경우 동해고속도로 39.3% 분류 정확도를 보였다. 차후 위험지역에 대한 현장조사를 실시하고 추가적 영향인자를 확보함으로서 위험도 평가등급의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
more초록/요약
In the recent times, abnormal climate due to global warming has been top topic in all the world. In the case of Korea, there was abnormal climate such as temperature rise, precipitation increment, etc. in latest 100 years(NIMR, 2009). The average annual rainfall is about 1300 mm, but approximately 90% of the rainfall concentrated in the summer season from June to September. For this reason, natural disasters has been increased due to typhoon and localized heavy rain. Therefore a lot of slope failures triggered by rainfall induce economic loss and casualty in the expressway. In this study, risk assessment was conducted by using risk analysis method such as Korea expressway corporation risk assessment, landslides disaster map of Korea forest service and Gangnueung-Wonju University model. As a result of analysis, classification accuracy of Korea expressway corporation risk assessment was 65%. Classification accuracy of disaster map of Korea forest service was 58%. Classification accuracy of angnueung-Wonju University model was 39.3%. If additional factor was added to the risk assessment through field survey, it could enhance accuracy of risk assessment.
more목차
국문요약 ⅰ
Abstract ⅲ
목 차 ⅴ
표 목 차 ⅶ
그림목차 ⅸ
제 1 장 서 론 1
1.1 연구배경 및 목적 1
1.2 연구내용 및 방법 3
제 2 장 이론적 배경 5
2.1 토석류(Debris Flow) 5
2.1.1 토석류의 정의 5
2.1.2 토석류의 분류 8
2.1.3 토석류의 발생 10
2.2 한국도로공사 위험도 평가 13
2.2.1 위험평가표 13
2.2.2 평가항목 산정방법 15
2.2.3 위험도 평가 방법 17
2.2.4 현장조사 23
2.3 산림청 산사태 위험지도를 이용한 점수산정 방법 25
2.4 강릉원주대학교 산사태 및 토석류 위험도 평가 모델 28
2.4.1 산사태 위험도 예측 모델 28
2.4.2 토석류 위험도 평가 모델 31
제 3 장 위험도 평가 결과 33
3.1 한국도로공사 위험도 평가결과 33
3.1.1 고속도로별 위험도 평가결과 34
3.2 산림청 산사태위험지도를 이용한 위험점수 평가 결과 39
3.3 강릉원주대학교 모델을 이용한 토석류 위험도 평가 결과 44
3.4 현장조사를 통한 토석류 발생이력 선정 결과 47
제 4 장 위험도 분석 48
4.1 토석류 발생이력 존재 지역 분석 48
4.2 현장조사 결과와 기관별 위험도 비교 분석 58
4.3 기관별 토석류 위험도 평가 결과 비교 및 분석 67
제 5 장 결론 69
참고 문헌 78
감사의 글 68
