Random Forest를 활용한 SSP 시나리오 기반 산사태 위험지역 예측

김의찬1*, 이수종1, 이우균2†

1고려대학교 환경생태공학과, 2고려대학교 환경생태공학부

Spatial Prediction of the Future Landslide Susceptibility under the SSP Scenario Using Random Forest Model

Uichan Kim1*, Sujong Lee1, Woo-Kyun Lee2†

1Department of Environmental Science and Ecological Engineering, Korea University,

2Division of Environmental Science and Ecological Engineering, Korea University

요약: 최근 기후변화로 인한 국지적 강수량 증가와 빈번한 극한 호우현상으로 인해 전 세계적으로 산사태 발생 빈도가 급증하고 있다. 이러한 기후변화에 효과적으로 대응하고 산사태 재해를 예방하기 위해서는 산사태 위험지역을 신속히 선정하고 사전에 사방사업 시행지역을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구는 전국을 대상으로 랜덤포레스트(Random Forest) 머신러닝 알고리즘을 활용하여 산사태 진단모델을 구축하고, SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오에 따른 산사태 위험지역을 예측하였다. 2016년부터 2022년까지의 4,041건의 산사태 발생 이력을 바탕으로 분석을 수행하였으며, NASA에서 제공하는 SRTM 영상과 산림청 및 환경부의 데이터를 포함한 총 13개의 입력 변수를 사용하였다. 구축된 모델은 2023년 산사태 발생 자료를 이용하여 검증되었다. 또한, SSP 시나리오를 적용하여 미래 강수량을 모의하고 산사태 위험지역을 선정하였다. 본 연구의 결과는 향후 사방사업 시행지역 선정 및 산사태 예방 우선순위 결정에 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract: Recent increases in localized and intense rainfall due to climate change have led to a worldwide rise in landslide occurrences. To effectively respond to and prevent landslide disasters resulting from climate change, it is crucial to promptly identify susceptible areas and plan the installation of protective facilities in advance. This study aims to develop a landslide diagnostic model using the Random Forest machine learning algorithm on a national scale and to predict landslide-prone areas under the SSP (Shared Socioeconomic Pathways) climate change scenarios. The analysis utilized 4,041 landslide events from 2016 to 2022. It incorporated 13 input factors, including NASA's SRTM imagery and data from the Korea Forest Service and the Ministry of Environment. The model was validated using landslide occurrence data from 2023. Additionally, the SSP scenarios were employed to simulate future rainfall and identify landslide-prone areas. The results of this study can serve as fundamental data for determining priority areas for protective facility installation and landslide prevention in the future.

사사: 본 결과물은 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 신기후체제 대응 환경기술개발 사업의 지원을 받아 연구되었습니다(RS-2022-KE002294).