설명 가능한 AI 기반 우리나라 산사태 유발 요인의 시공간 패턴 연구

김철헌1*, 최혜영2

(1서울대학교 산림과학부, 2서울대학교 농림생물자원학부)

Spatio-temporal Analysis of Landslide Triggers in South Korea Using Explainable AI

Cheolheon Kim1*, Hyeyeong Choe2

(1Department of Forest Sciences, Seoul National University,

2Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Seoul National University)

요약: 기후변화로 인한 국지성 집중호우 증가와 산사태 위험성 가중에 대응하기 위해, 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법을 반영한 전국 단위 일일 산사태 취약성 예측 모델을 구축하고 국내 산사태 유발 요인의 시공간적 영향 패턴을 규명하였다. 2006년부터 2023년까지의 산사태 발생 이력과 지형·토양·임상 등 정적 요인 및 일강우량·5일 누적 강우량 등 동적 요인을 통합하여 XGBoost 기반 기계학습 모델을 개발하였다. 특히 기존 기계학습 모델의 해석적 한계인 '블랙박스(Black-box)' 문제를 보완하고자 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법을 도입하여 2023년 7월 발생 사례를 심층 분석하였다. 분석 결과, 산사태 발생에는 지형적 요인보다 강우의 동적 요인이 더욱 지배적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일강우량은 특정 임계치 초과 시 위험도를 급증시키는 직접적 유발 요인으로 작용하며, 5일 누적 강우량은 지반을 포화시키는 비선형적 선행 조건임을 확인하였다. 또한 고도가 높은 지역에서는 토심 부족 및 인위적 교란 부재로 인해 취약성이 오히려 감소하는 비선형적 양상이 관찰되었다. 유발 요인에 대한 이러한 정량적 분석 결과는 향후 산사태 예보 시스템의 신뢰도를 높이는 기초 자료로 활용될 수 있다.

Abstract: To address the escalating risk of landslide disasters driven by climate change-induced localized heavy rainfall, a nationwide daily landslide susceptibility model was developed by incorporating eXplainable AI (XAI) to identify the spatio-temporal influence patterns of triggers in South Korea. By integrating landslide occurrence records from 2006 to 2023 with static factors such as topography, soil, and forest types along with dynamic factors, an XGBoost-based machine learning model was established. To address the "black-box" limitations of traditional machine learning models, the SHAP (SHapley Additive exPlanations) technique was applied to conduct an in-depth analysis of landslide cases from July 2023. The results indicated that dynamic rainfall factors exert a more dominant influence on landslide occurrence than topographical factors. Specifically, daily rainfall acts as a direct trigger that sharply increases risk levels upon exceeding certain thresholds, while 5-day cumulative rainfall serves as a non-linear antecedent condition for soil saturation. Furthermore, a non-linear pattern was observed at higher altitudes, where susceptibility decreased due to insufficient soil depth and the absence of human-induced disturbances. These quantitative findings on landslide triggers can serve as a basis for improving the reliability of future landslide forecasting systems.

사사: 본 연구는 정부(과학기술정보통신부 및 산림청)의 재원으로 한국연구재단(No. RS-2023-00277059) 및 산림청(No. RS-2024-00404133)의 지원을 받아 이루어진 것임.