의사결정나무모형을 이용한 편마암 지역에서의 급경사지재해 예측기법 개발 (Development to Predictio Technique of Slope Hazards in Gneiss Area using Decision Tree Model)

서지정보

· 발행기관 : 대한지질공학회
· 수록지 정보 : 지질공학 / 18권 / 1호 / 45 ~ 54페이지
· 저자명 : 송영석, 채병곤

초록

본 연구에서는 기 조사된 편마암 지역에서의 급경사지재해 발생지역 및 미발생지역에 대한 현장조사자료 및 토질시험자
료를 토대로 통계적인 분석방법인 의사결정나무모형을 이용하여 급경사지재해 예측기법을 개발하였다. 편마암 지역에서의 조
사된 급경사지재해 자료는 서울 및 경기지역에서 1998년 집중호우로 발생된 104개소구간이다. 이 가운데 예측모델 개발에
활용된 자료수는 결측치를 제외한 61개소로서, 급경사지재해 발생구간 34개소와 미발생구간 27개소이다. 의사결정나무모형
을 이용한 통계적인 분석은 카이제곱 통계량, 지니 지수 및 엔트로피 지수를 적용하여 실시하였다. 분석결과 사면경사, 포화
도 및 사면고도가 분리기준으로 선택되었으며, 엔트로피 지수를 이용한 의사결정나무모형 예측모델이 정확도가 가장 높은 것
으로 나타났다. 선정된 급경사지재해 예측모델의 분리기준은 최상위부터 사면경사, 포화도 및 사면고도의 순서로 선택되었으
며, 각각의 분리기준치는 사면경사의 경우 17.9o, 포화도의 경우 52.1%, 사면고도의 경우 320 m로 결정되었다.

영어초록

Based on the data obtained from field investigation and soil testing to slope hazards occurrence section and nonoccurrence
section in gneiss area, a prediction technique was developed by the use of a decision tree model, which is
one of the statistical analysis methods. The slope hazards data of Seoul and Kyonggi Province, which were induced by
heavy rainfall in 1998, were 104 sections in gneiss area. The number of data applied in developing prediction model
was 61 sections except a vacant value. Among these data, the number of data occurred slope hazards was 34 sections
and the number of data non-occurred slope hazards was 27 sections. The statistical analyses using the decision tree
model were applied to chi-square statistics, gini index and entrophy index. As the results of analyses, a slope angle, a
degree of saturation and an elevation were selected as the classification standard. The prediction model of decision tree
using entrophy index is most likely accurate. The classification standard of the selected prediction model is composed
of the slope angle, the degree of saturation and the elevation from the first choice stage. The classification standard
values of the slope angle, the degree of saturation and elevation are 17.9o, 52.1% and 320 m, respectively.

참고자료

· 없음