땅밀림 취약성 평가를 위한 Weight of Evidence, Random Forest, Geographical Random Forest 모델의 성능 비교

이철원1*, 봉태호2, 임상준1,3

(1서울대학교 농림생물자원학부, 2충북대학교 산림학과, 3서울대학교 농업생명과학연구원)

Performance Evaluation of Weight of Evidence, Random Forest, and Geographical Random Forest in Mapping Landcreep Susceptibility

Chulwon Lee1*, Taeho Bong2, Sangjun Im1,3

(1Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Seoul National University,

2Department of Forest Science, Chungbuk National University,

3Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University)

요약: 최근 기후변화로 인해 극한강수의 빈도와 강도가 변화하면서 국내 산림지역에서 땅밀림형 산사태 위험에 대한 관심이 증가하고 있다. 전국 땅밀림 인벤토리 520개 지점(땅밀림 발생지 260, 미발생지 260)과 9개의 영향인자를 활용하여 땅밀림 취약성을 평가하고, Weight of Evidence(WoE), Random Forest(RF), Geographical Random Forest(GRF) 모델의 성능을 비교하였다. 세 모델 모두 저고도 및 도로 인접 지역의 취약성이 높고, 급경사 및 고고도 지역은 상대적으로 안정적인 경향을 보였다. ROC 기반 예측성능 평가에서 AUC는 WoE 0.765, RF 0.788, GRF 약 0.814로 나타났다. 특히 GRF는 공간적으로 인접한 표본을 활용해 국지 모델을 학습함으로써 지역별로 달라질 수 있는 인자의 영향력을 반영할 수 있어 예측 성능을 추가로 향상시키는 장점이 있었다. WoE는 해석 가능성이 높았으며, 머신러닝 기반 모델은 전반적으로 예측 성능이 우수했고 GRF가 가장 높은 성능을 나타냈다.

Abstract: Slow-moving landslides (landcreep) pose a growing risk to mountainous forest landscapes in South Korea. Landcreep susceptibility was assessed using a national inventory of 520 sites (260 landcreep and 260 non-landcreep) and nine conditioning factors, and the performance of Weight of Evidence (WoE), Random Forest (RF), and Geographical Random Forest (GRF) models was compared. All three models indicated higher susceptibility at low elevations and near roads, whereas steep and high elevation terrain showed relatively lower susceptibility. ROC based evaluation yielded AUC values of 0.765 for WoE, 0.788 for RF, and approximately 0.814 for GRF. In particular, GRF improved predictive performance by fitting localized models with spatially proximate samples, enabling the model to reflect spatial variations in the influence of conditioning factors. WoE provided higher interpretability, whereas the machine learning models showed better overall predictive performance, with GRF achieving the highest accuracy.

Key words: Landcreep, Weight of Evidence, Random Forest, Geographical Random Forest,  Susceptibility Map

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업 'RS-2025-02213490'의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.