• 전문가 요청 쿠폰 이벤트
PARTNER
검증된 파트너 제휴사 자료

지반특성을 고려한 토사재해 예측 기법별 위험지 분석 (Analysis of Hazard Areas by Sediment Disaster Prediction Techniques Based on Ground Characteristics)

11 페이지
기타파일
최초등록일 2025.05.11 최종저작일 2017.12
11P 미리보기
지반특성을 고려한 토사재해 예측 기법별 위험지 분석
  • 미리보기

    서지정보

    · 발행기관 : 한국지반환경공학회
    · 수록지 정보 : 한국지반환경공학회 논문집 / 18권 / 12호 / 47 ~ 57페이지
    · 저자명 : 최원일, 최은화, 백승철

    초록

    본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리 대상지역 중 총 6개 연구지역(춘천, 성남, 세종, 대전, 미량, 부산)을 선정하여 토사재해 위험지 예측 분석을 실시하였다. 분석에 사용된 모델은 현재 토사재해 위험지 예측에 보편적으로 사용되고 있는 기존 모델(SINMAP, TRIGRS)과 본 연구를 통해 개발된 프로그램(LSMAP)을 활용하였으며, 결과 비교분석을 통해 개발모델의 적용성을 검토하였다. 토사재해 위험지 예측에 사용되는 매개변수는 크게 지형특성, 토질특성, 임상특성, 강우특성으로 분류하였으며, 각 모델에 따른 토사재해 위험지 예측 분석 결과 LSMAP 및 TRIGRS에 비해 SINMAP을 이용한 분석은 대체로 위험지를 광범위하게 예측하였다. 이러한 결과는 모델별 적용되는 분석 매개변수의 차이에 의한 것으로 판단된다. 또한 임상특성을 고려한 LSMAP은 TRIGRS 결과와 비교하였을 때 예측 위험지 기준 -0.04~2.72%의 범위 내로 유사한 경향을 보이는 것으로 분석되었다. 이는 산지에 분포하는 임상 정보가 비탈면 안정에 다양한 영향을 미치는 것이라 할 수 있으며, 토사재해 위험지 예측에 중요한 매개변수임을 알 수 있다.

    영어초록

    In this study, a predictive analysis was conducted on sediment disaster hazard area by selecting six research areas (Chuncheon, Seongnam, Sejong, Daejeon, Miryang and Busan) among the urban sediment disaster preliminary focus management area. The models that were used in the analysis were the existing models (SINMAP and TRIGRS) that are commonly used in predicting sediment disasters as well as the program developed through this study (LSMAP). A comparative analysis was carried out on the results as a means to review the applicability of the developed model. The parameters used in the predictions of sediment disaster hazard area were largely classified into topographic, soil, forest physiognomy and rainfall characteristics. A predictive analysis was carried out using each of the models, and it was found that the analysis using SINMAP, compared to LSMAP and TRIGRS, resulted in a prediction of a wider hazard zone. These results are considered to be due to the difference in analysis parameters applied to each model. In addition, a comparison between LSMAP, where the forest physiognomy characteristics were taken into account, and TRIGRS showed that similar tendencies were observed within a range of -0.04~2.72% for the predicted hazard area. This suggests that the forest physiognomy characteristics of mountain areas have diverse impacts on the stability of slopes, and serve as an important parameter in predicting sediment disaster hazard area.

    참고자료

    · 없음
  • 자주묻는질문의 답변을 확인해 주세요

    해피캠퍼스 FAQ 더보기

    꼭 알아주세요

    • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
      자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
      저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
    • 해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
      파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
      파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

“한국지반환경공학회 논문집”의 다른 논문도 확인해 보세요!

문서 초안을 생성해주는 EasyAI
안녕하세요 해피캠퍼스의 20년의 운영 노하우를 이용하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
저는 아래와 같이 작업을 도와드립니다.
- 주제만 입력하면 AI가 방대한 정보를 재가공하여, 최적의 목차와 내용을 자동으로 만들어 드립니다.
- 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
- 스토어에서 무료 이용권를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
이런 주제들을 입력해 보세요.
- 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
- 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
- 작별인사 독후감
해캠 AI 챗봇과 대화하기
챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
2026년 04월 09일 목요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
3:51 오전