1. 서 론
2. 로지스틱 회귀모델
3. 자연사면 토층의 공학적 특성
4. 로지스틱 회귀모델을 이용한 산사태 예측지도 작성
4.1 산사태 예측을 위한 입력인자 분포지도 작성
4.2 산사태 예측지도 작성
5. 결 론
1. 서 론
부산지역은 다양한 지질 및 지반 조건을 보유하고 있으며, 산지 개발로 인한 도시화가 집중적으로 이루어진 대규모 도시이다. 즉 도심지 내 자연사면과 주변지역을 대상으로 대규모 개발사업이 추진됐으며, 현재에도 지속적으로 진행되고 있다.
최근 기후변화로 인하여 시간당 강우강도 및 강우 지속시간이 증가하고, 강우의 시간적 및 공간적인 편차가 확대되면서 국지성 집중호우가 빈번히 발생되고 있다. 국지성 집중호우로 인하여 자연사면의 상부토층에서 발생되는 얕은 산사태의 발생 가능성이 더욱 커지고 있다(Song and Park, 2022; Song and Song, 2023). 그리고 도심지 내의 자연사면에서 산사태가 발생될 경우 산악지역보다 훨씬 심각한 인명 및 재산 피해를 초래할 수 있다(Jeong et al., 2015; Zhou et al., 2016; Lee and Lee, 2017).
최근 부산지역에서 발생된 대표적인 산사태로는 2014년 8월 북구 구포동 산사태, 2019년 10월 사하구 구평동 산사태, 2020년 7월 기장군 기장읍 산사태, 해운대구 반여동 산사태, 2023년 7월 사상구 주례동 산사태 등이 있으며, 이로 인하여 많은 인명과 재산피해가 발생되었다. 이와 같이 해마다 부산지역에서는 집중호우시 산사태로 인한 피해가 반복되고 있으므로 산사태 방지 및 피해저감을 위한 다양한 대책이 필요하다(Kim and Choi, 2016; Park et al., 2018; Park et al., 2020).
산사태 방지 및 피해저감을 위한 방안들 가운데 산사태 예측지도의 작성은 매우 중요하며, 작성방법도 매우 다양하다(Aleotti and Chowdhury, 1999; Chacon et al., 2006). 산사태 예측지도를 작성하기 위해서는 산사태 예측모델이 필요하며, 산사태 예측모델은 기존 산사태 발생자료(Inventory data), 기상자료(특히, 강우자료), 지형자료, 지질 및 지반공학적 자료 등을 활용하여 개발된다. 산사태 예측모델은 크게 물리기반 모델과 통계모델로 구분할 수 있다. 물리기반 모델은 산사태가 발생되는 현상에 대하여 물리학에 기반한 수학공식을 적용하는 방법이며, 수리학 및 지반공학적인 접근이 중요하다. 통계모델은 산사태 발생 구간과 미발생 구간에서의 다양한 지형, 지질 및 지반공학적 자료를 조사하여 자료 간의 상관관계를 통계적 방법으로 분석하는 것으로, 통계학적인 접근이 중요하다(Song and Park, 2022). 그러나 물리기반 모델의 경우 예측 정확도 측면에서는 우수할 수 있으나, 입력자료의 불확실성과 연산시간에 대한 한계성 등으로 실무적인 활용이 어렵다. 그러므로 실무적으로 사용이 용이하고 비교적 정확도가 검증된 예측모델을 활용하여 산사태 예측지도를 작성하고자 한다.
본 연구에서는 통계적인 방법 가운데 하나인 로지스틱 회귀모델을 이용한 산사태 예측모델을 활용하여 부산지역의 주요 자연사면 대한 산사태 예측지도를 작성하고자 한다. 부산지역의 주요 자연사면은 백양산, 황령산, 장산 및 구덕산으로 선정하였다. 산사태 예측지도 작성을 위하여 부산지역에 대한 주요 자연사면의 지반특성을 조사하고, 다양한 지형 및 지질자료를 수집한다. 이를 자료를 토대로 로지스틱 회귀모델을 활용하여 산사태 예측지도를 작성한다.
2. 로지스틱 회귀모델
확률론적 산사태 예측기법은 강우, 지형, 지질, 지반특성 등과 같은 다양한 산사태 유발인자를 활용하여 발생가능성을 확률의 형태로 추정하는 방법이다. 이 예측모델은 불확실성을 반영하여 예측신뢰도를 함께 제공한다는 점이 특징이다. 특히 통계적인 방법을 이용한 모델은 과거의 산사태 발생자료와 산사태 유발인자(지형, 지질, 지반특성 등)을 통계적으로 분석하여 산사태 발생여부를 확률로 제시한다. 통계적인 방법의 대표적인 기법으로는 로지스틱 회귀(logistic regression)모델과 확률가중(weight of evidence)모델이 있다.
본 연구에서는 통계적인 방법 가운데 하나인 로지스틱 회귀모델을 이용한 산사태 예측기법을 활용하고자 한다. 본 연구에서 적용한 로지스틱 회귀모델은 지질조건별로 산사태 예측이 가능한 한국지질자원연구원에서 개발된 모델을 활용하였다(KRIR, 2000; KIGAM, 2004a). Fig. 1은 GIS기법을 토대로 산사태 발생 영향인자와 로지스틱 회귀모델을 이용하여 산사태 예측지도를 작성하는 방법을 도식화한 것이다.
본 연구에서 적용된 로지스틱 회귀모델은 지질조건에 따라 두가지의 예측모델로 구분한다(KRIR, 2000). 하나는 경기도와 경북 상주지역의 산사태 지역에서 획득한 기존 산사태 자료를 이용하여 변성암 및 화강암 분포지역에 적용할 수 있는 산사태 예측모델이며, 다른 하나는 경북 경주, 포항 지역에서 획득한 산사태 자료를 통해 제3기 퇴적암 분포지역에 적용할 수 있는 산사태 예측모델이다.
이와 같이 개발된 모델의 경우 자료처리 및 특정 변수에 대한 민감도로 인한 문제점을 해결하고 산사태 예측도 작성을 위한 적용성 및 예측결과의 정확도를 향상시키기 위하여 수정 및 보완되었다(KIGAM, 2004a).
변성암 및 화강암 분포지역의 산사태 예측모델은 89개의 산사태 조사자료를 토대로 14개의 입력변수를 이용하여 회귀분석을 수행하고, 이를 바탕으로 전문가 의견, 전진선택법 및 후진제거법을 통한 변수 선택 순서를 고려하여 6개의 입력변수를 포함한 최적의 모델을 제시하였다. 총 6개의 입력변수 가운데 지형 및 지질변수가 3개, 지반특성 변수가 3개로 구성되어 있다. 식 (1)은 로지스틱 회귀모델을 이용한 변성암 및 화강암 분포지역의 산사태 예측모델을 나타낸 것이다.
여기서, 는 산사태가 일어날 확률이고, Litho는 변성암의 경우 1, 화강암의 경우 0을 적용한다.
제3기 퇴적암 분포지역의 산사태 예측모델은 77개의 산사태 조사자료를 토대로 23개의 입력변수를 이용하여 회귀분석을 수행하고, 이를 바탕으로 전문가 의견, 전진선택법 및 후진제거법을 통한 변수 선택 순서를 고려하여 6개의 입력변수를 포함한 최적의 모델을 제시하였다. 총 6개의 입력변수 가운데 지형 및 지질변수가 2개, 지반특성 변수가 4개로 구성되어 있다. 식 (2)는 로지스틱 회귀모델을 이용한 변성암 및 화강암 분포지역의 산사태 예측모델을 나타낸 것이다.
이와 같이 개발된 모델에 대한 성능을 평가한 결과 85%정도의 정확도를 갖는 것으로 나타났으며, 산사태 발생여부를 판단하는 산사태 발생확률은 70%가 적합한 것으로 나타났다(KIGAM, 2004a).
3. 자연사면 토층의 공학적 특성
Fig. 2는 부산지역의 백양산, 황령산, 장산 및 구덕산 일대의 자연사면에 대한 분포와 지질조건을 나타내기 위해 지질도 상에 주요 자연사면의 위치를 함께 나타낸 것이다(KIGAM, 1978; KIER, 1983). 그림에서 보는 바와 같이 백양산 지역의 자연사면 분포면적은 약 25.75km2 이며, 지질조건은 화산암, 화강암 및 퇴적암으로 구성되어 있다. 황령산 지역의 자연사면 분포지역은 약 18.4km2 이며, 지질조건은 퇴적암, 화산암 및 화강암으로 구성되어 있다. 장산 지역은 약 50.2km2 이며, 모두 화산암으로 구성되어 있다. 그리고, 구덕산 지역은 자연사면 분포지역은 약 26.6km2 이며, 화산암, 퇴적암, 화강암으로 구성되어 있다.
Fig. 2.
Geological conditions of natural slopes in the Busan area (modified from KIGAM, 1978 and KIER, 1983)
부산지역의 주요 자연사면 토층에 대한 지반특성을 조사하기 위하여 기존에 수행된 부산지역의 토질시험 결과를 수집 및 분석하였다(KIGAM, 2003, 2004b, 2005, 2006, Kim et al., 2004; Kim, 2007). Fig. 3은 부산지역의 주요 자연사면 토층에서 토질시험을 위한 시료채취 위치를 나타낸 것이다. 시료채취는 지질별로 분포 면적비율을 고려하여 비교적 일정한 빈도를 갖도록 하였으며, 채취된 토층시료를 이용하여 산사태 예측도 작성을 위한 입력변수에 대한 토질시험을 수행하였다. 주요 자연사면의 산사태 예측도 작성을 위한 입력변수를 산정하기 위하여 조사지역을 대표할 수 있도록 각 사면의 지질 및 소구역 분포 등을 고려하였으며, 주요 자연사면의 토층에서 총 280개소에서 토질시료를 채취하여 토질시험을 수행하였다.
특히, 시료채취 위치는 지형 및 지질조건, 흙의 종류 및 분포 면적비율 등을 감안해 선정하였다. 토질시료는 표토를 제거한 후 40-60cm 정도의 깊이에서 시료를 채취하였으며, 교란시료와 불교란시료로 분리하여 채취하였다. 채취된 시료를 이용하여 비중, 단위중량 등의 물리적 특성시험과 투수계수, 전단강도 등의 역학적 특성시험을 실시하였다. 불교란시료는 스테인레스로 제작한 원통형 몰드(stainless ring sampler)를 이용하였으며, 내경 10cm, 높이 13cm 크기의 투수시험용과 내경 10cm, 높이 6cm 크기의 기타 시험용으로 구분하여 채취하였다.
비중은 KS F 2308-91의 기준에 맞게 시험을 수행하였으며, 단위중량과 간극비는 일반적으로 현장밀도를 사용하는 경우가 많으나 본 연구에서는 불교란시료를 이용하여 실내시험으로 밀도와 간극비를 측정하였다. 시험방법은 채취된 원통형 몰드 내 시료의 무게와 몰드의 부피를 측정한 후 계산에 의해 건조단위중량, 간극비 등을 구하였다. 흙의 투수계수는 현장에서 시료를 채취하여 실내에서 시험을 실시하는 실내투수시험 가운데 변수위투수시험을 수행하였으며, KS F 2322-95의 기준에 맞게 시험을 수행하였다. 그리고 산사태 예측을 위한 가장 중요한 입력인자인 전단강도(shear strength) 즉, 점착력과 내부마찰각은 직접전단시험(direct shear test)에 의해 구하였으며, KS F 2343의 기준에 맞게 수행하였다.
Table 1은 부산지역의 백양산, 황령산, 장산 및 구덕산 일대 자연사면 토층에 대한 토질시험 결과를 나타낸 것이다. 백양산 지역의 경우 71개소(KIGAM, 2004b), 황령산 지역의 경우 83개소(KIGAM, 2003), 장산 지역의 경우 60개소(KIGAM, 2006), 구덕산 지역의 경우 66개소(KIGAM, 2005)의 위치에서 토층 시료를 채취하여 각종 토질시험을 실시하였으며, 토질시험 결과를 토대로 산사태 예측도 작성을 위한 지반특성 입력자료를 산정하였다.
Table 1.
Geotechnical characteristics of soil layers in natural slopes of the Busan area
표에서 보는 바와 같이 간극비의 평균값의 경우 0.97 - 1.23의 범위에 있으며, 백양산지역에서 가장 낮고 구덕산 지역에서 가장 높은 것으로 나타났다. 건조단위중량의 평균값의 경우 1.18g/cm-3 - 1.35g/cm-3의 범위에 있으며 간극비와 반대로 백양산 지역에서 가장 높고 구덕산 지역에서 가장 낮은 것으로 나타났다. 투수계수의 평균값의 경우 5.69×10-3cm/sec - 1.86×10-2cm/sec 범위에 있으며 황령산 지역에서 가장 낮고 구덕산 및 백양산 지역에서 상대적으로 높게 나타났다. 그리고 측정된 투수계수 범위를 살펴보면 부산지역 자연사면의 토층은 비교적 투수성이 좋은 모래질 흙의 투수특성을 보이는 것으로 나타났다. 한편, 전단강도 정수인 내부마찰각은 30.75° - 36.47° 범위에 있는 것으로 나타났으며, 백양산 지역에서 가장 낮고 황령산 지역에서 가장 높은 것으로 나타났다.
4. 로지스틱 회귀모델을 이용한 산사태 예측지도 작성
4.1 산사태 예측을 위한 입력인자 분포지도 작성
부산지역에 위치한 백양산, 황령산, 장산 및 구덕산 일대의 토질시험 결과를 토대로 GIS기법을 이용하여 공간적인 입력인자의 분포지도를 작성하였다. 토질시험의 경우 특정 위치(point data)에 대한 시료를 대상으로 수행하므로 토질시험이 수행되지 않은 위치에서의 토질정수를 산정하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 토질시료 채취위치에서의 토질정수 값들을 대상으로 GIS기법 가운데 하나인 크리깅(krigging) 기법을 활용하여 공간적인 토질정수 자료로 변환하였다.
산사태 예측을 위한 로지스틱 회귀모델의 지반특성에 대한 입력변수인 간극비, 건조단위중량, 투수계수 및 내부마찰각에 대한 공간적인 분포지도를 작성하였다. Fig. 4는 부산지역 주요 자연사면의 토층에 대한 간극비 분포지도를 나타낸 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 백양산 지역이 상대적으로 간극비가 낮은 것으로 나타났다. Fig. 5는 부산지역 주요 자연사면의 토층에 대한 건조단위중량 분포지도를 나타낸 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 구덕산 지역이 상대적으로 건조단위중량이 낮은 것으로 나타났다. Fig. 6은 부산지역 주요 자연사면의 토층에 대한 투수계수 분포지도를 나타낸 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 황령산 및 장산지역에서 상대적으로 투수계수가 낮은 것으로 나타났다. Fig. 7은 부산지역 주요 자연사면의 토층에 대한 내부마찰각 분포지도를 나타낸 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 내부마찰각은 황령산 지역에서 상대적으로 높은 것으로 나타났다.
4.2 산사태 예측지도 작성
산사태 예측을 위하여 로지스틱 회귀모델의 입력인자에 대한 공간적인 분포지도를 작성하였으며, 이들 분포지도를 중첩하여 산사태 예측지도를 작성하였다. Fig. 8은 로지스틱 회귀모델을 이용하여 부산지역 주요 자연사면에 대한 산사태 예측지도를 작성한 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 산사태 발생확률이 높은 구간은 고도가 200-400m 높이에 주로 위치하는 것으로 나타났으며, 토층에 대한 간극비 분포지도와 상대적으로 잘 맞는 것으로 나타났다. 즉 간극비가 높은 지역에서 산사태 발생확률이 높게 나타남을 알 수 있다.
Fig. 9는 백양산, 황령산, 장산 및 구덕산 일대에 대한 산사태 예측도를 구분하여 제시한 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 백양산 지역의 경우는 덕천동 남쪽에 남-북 방향으로 서향의 자연사면에 산사태 발생확률이 다소 높은 것으로 나타났다. 황령산 지역의 경우 대체로 광안동의 서쪽 자연사면에서 산사태 발생확률이 높은 것으로 나타났다. 장산 지역의 경우 반여동 동쪽에 위치한 서향의 자연사면과 반송 3동 동쪽에 위치한 자연사면에서 산사태 발생확률이 높은 것으로 나타났다. 구덕산 지역의 경우는 대부분 지역에서 산사태 발생확률이 높은 구간이 산재하고 있는 것으로 나타났다.
이와 같이 작성된 산사태 예측지도는 부산지역에 대한 산사태 재해저감 및 방재대책을 수립하기 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단되며, 추후 부산지역 뿐만아니라 국내 주요 도시를 대상으로 산사태 예측지도를 작성하여 도심지내 산사태 관리정책에 대한 과학적인 근거를 마련하고자 한다.
5. 결 론
본 연구에서는 부산지역 주요 자연사면을 대상으로 산사태 발생 가능성을 예측하기 위하여 로지스틱 회귀모델을 이용한 산사태 예측지도를 작성하였다. 부산지역의 주요 자연사면으로 백양산, 황령산, 장산 및 구덕산 지역을 선정하였다. 로지스틱 회귀모델은 지질조건에 따라 산사태 발생 가능성을 산정할 수 있는 모델을 적용하였다. 산사태 예측지도 작성을 위하여 부산지역 주요 자연사면을 대상으로 지질 및 지형 특성을 조사하고, 간극비, 건조단위중량, 투수계수 및 내부마찰각과 같은 지반특성을 산정하였다. 이와 같이 수집된 자료는 GIS 기법을 적용하여 공간적 분포지도로 변환하였으며, 이를 토대로 산사태 발생확률을 산정하고 산사태 예측지도를 작성하였다.
부산지역 주요 자연사면에 대한 산사태 예측지도 작성결과 산사태 발생확률이 70%이상으로 산사태 발생가능성이 높은 구간이 존재하는 것으로 나타났다. 특히 구덕산 지역은 비교적 넓은 범위에서 높은 발생확률을 보였으며, 백양산, 황령산 및 장산 지역에서도 일부 국지적인 위험 구간이 존재하는 것으로 나타났다.
본 연구에서 제시한 산사태 예측지도는 부산지역의 산사태 재해저감 및 방재대책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다. 또한 부산지역 뿐만 아니라 국내 주요 도시를 대상으로 산사태 예측지도를 작성할 경우 도심지내 산사태 관리정책에 대한 과학적인 근거자료가 될 것으로 예상된다.
