KCI등재
SCOPUS
인공신경망을 이용한 강릉지역 산사태 취약성 분석 및 검증 = Landslide Susceptibility Analysis and Verification using Artificial Neural Network in the Kangneung Area
저자
이사로(Saro Lee) ; 이명진(Moung-Jin Lee):원중선(Joong-Sun Won) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2005
작성언어
-주제어
KDC
452
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1-11(11쪽)
제공처
소장기관
본 연구의 목적은 2002년 산사태가 많이 발생한 강원도 강릉 지역의 산사태 발생원인에 대해 인공신경망 기법과 GIS를 이용하여 취약성도를 작성 및 이를 검증하는 것이다. 이를 위해 지형도, 토양도, 임상도, 지질도, 토지피복도 등을 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축하였고, 이러한 데이터베이스로부터, 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종 류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등을 추출하여 산사태 발생요인으로 이용하였다. 이러한 데이터베이스와 산사태 발생 위치에 대해 인공신경망 기법을 적용하여 산사태 발생 원인에 대해 상대적인 가중치를 계산하고, 이를 적용하여 산사태 취약성도를 만들었다. 그리고 계산된 산사태 취약성도는 산사태 발생을 정량적으로 예측하는 비곡선 방법을 이용하여 검증되었다. 이러한 결과는 산사태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초 자료로서 활용될 수 있다.
더보기The purpose of this study is to make and validate landslide susceptibility map using artificial neural network and GIS in Kangneung area. For this, topography, soil, forest, geology and land cover data sets were constructed as a spatial database in GIS. From the database, slope, aspect, curvature, water system, topographic type, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, wood type, wood age, wood diameter, forest density, lithology, land cover, and lineament were used as the landslide occurrence factors. The weight of the each factor was calculated, and applied to make landslide susceptibility maps using artificial neural network. Then the maps were validated using rate curve method which can predict qualitatively the landslide occurrence. The landslide susceptibility map can be used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction as basic data.
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