로지스틱 회귀분석을 활용한 임업활동 산지의 산사태 유발 인자 분석

금도훈1*, 김재정1, 김동엽1, 우충식2, 이기환2

(1대구대학교 산림자원학과, 2국립산림과학원 산사태연구과)

Analysis of Landslide Triggering Factors in Forestry Activity Areas Using Logistic Regression

Dohun Keum1*, Jaejung Kim1, Dongyeob Kim1, Choongshik Woo2, Kihwan Lee2

(1Department of Forest Resource, Daegu University,
2Landslide Division, National Institute of Forest Science)

요약: 본 연구는 목재 수확과 임도 개설 등 임업활동으로 인해 변화된 산지에서 산사태 유발 주요 인자를 규명하고 관련성을 찾고자 수행되었다. 연구대상지는 과거 산사태가 발생한 영주·예천(2020년) 및 제천·충주(2023년) 지역이며, 산사태 발생지 661개소와 동일 유역 내 무작위로 추출된 미발생지 661개소를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 독립변수로는 9개의 입지환경 특성(TWI, 사면경사, 사면곡률, 사면길이, 토심, 경급, 모암, 사면방위, 임상)과 임업활동(임도, 목재수확, 미활동)을 포함한 총 10개 인자를 선정하였으며, 종속변수는 산사태 발생 유무로 설정하였다. 구축 자료 중 70%는 훈련, 30%는 검증 세트로 분할하고, 후진 제거법을 활용하여 회귀모형을 구성하였으며 100회 반복 분석 후 AUC가 가장 높은 모델(AUC=0.790)을 최적 모형으로 선정하였다. 분석 결과, z-value 기준 주요 변수는 사면곡률(5.198), 임업활동-임도(4.823), 경급-중경목(3.742) 순이었으며, 오즈비는 임업활동-임도(4.16), 사면경사(1.04), 사면길이(1.00) 순으로 나타났다. 종합적으로 임업활동 산지에서는 임도 유무가 산사태 발생에 관련성이 가장 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났으며, 일반산지와는 발생 특성이 다소 상이하였다. 다만, 이러한 결과는 연구대상지에서 임도 내 산사태 발생 밀도(6.94개소/ha)가 일반산지(0.08개소/ha)보다 매우 높았던 점이 분석 결과에 반영된 것으로 판단된다. 향후 보다 일반적인 결론을 도출하기 위해서는 임업활동의 유무에 국한된 것이 아닌 다양한 임업활동 관련 지표를 포괄할 수 있는 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각되었다.

Abstract: This study examines key factors influencing landslides in mountainous areas affected by forestry activities such as timber harvesting and forest roads. Logistic regression was conducted on 661 landslide occurrence sites and 661 randomly selected non-occurrence sites in Yeongju-Yecheon (2020) and Jecheon-Chungju (2023). Independent variables included nine topographic factors and forestry activity types (forest roads, timber harvesting, and non-activity). The dataset was split into 70% training and 30% validation sets, and the optimal model (AUC = 0.790) was selected using backward elimination over 100 iterations. Key variables were curvature (z = 5.198), forest roads (4.823), and medium-sized trees (3.742), while odds ratios ranked forest roads (4.16), slope (1.04), and slope length (1.00) as most influential. Results suggest that forest roads have the strongest association with landslide occurrence, differing from general mountainous areas. However, this may reflect the study area's high landslide density within forest roads (6.94 cases/ha) compared to general areas (0.08 cases/ha). Further research should consider broader forestry-related factors for generalization.