J of Korean Tunn Undergr Sp Assoc 15(4)387-400(2013) eissn: 2287-4747 http://dx.doi.org/10.9711/ktaj.2013.15.4.387 pissn: 2233-8292 터널갱구지역사면안정성및산사태위험도평가 정해근 1 ㆍ서용석 2 * 1 비회원, 한국수자원공사 K-water 연구원, 연구원 2 정회원, 충북대학교지구환경과학과, 교수 Slope stability analysis and landslide hazard assessment in tunnel portal area Hae-Geun Jeong 1, Yong-Seok Seo 2 * 1 K-water Institute, Korea Water Resources Corporation, Researcher 2 Department of Earth and Environmental Sciences, Chungbuk National University, Professor ABSTRACT: In this study, the slope stability analysis and the landslide hazard assessment in tunnel portal slope were carried out. First, we selected highly vulnerable areas to slope failure using the slope stability analysis and analyzed the slope failure scale. According to analyses results, high vulnerable area to slope failure is located at 485~495 m above sea level. The slope is stable in a dry condition, while it becomes unstable in rainfall condition. The analysis results of slope failure scale show that the depth of slope failure is maximum 2.1 m and the length of slope failure is 18.6 m toward the dip direction of slope. Second, we developed a 3-D simulation program to analyze characteristics of runout behavior of debris flow. The developed program was applied to highly vulnerable areas to slope failure. The result of 3-D simulation shows that debris flow moves toward the central part of the valley with the movement direction of landslide from the upper part to the lower part of the slope. 3-D simulation shows that debris flow moves down to the bottom of mountain slope with a speed of 7.74 m/s and may make damage to the tunnel portal directly after 10 seconds from slope failure. Keywords: Tunnel portal, Landslide, Slope stability analysis, 3-D simualtion 초록 : 본연구에서는터널갱구사면을대상으로사면안정성및산사태위험도를평가하였다. 먼저사면안정성해석을통해붕괴위험도가가장높은구간을선정하고구체적인붕괴규모를파악하였다. 해석결과해발고도 485~495 m인구간은강우시안전율이 0.99 로불안정한상태로나타났다. 이때붕괴심도는최대 2.1 m이며붕괴길이는사면의경사방향으로 18.6 m로분석되었다. 해당구간에서사면붕괴시파생되는사태물질의이동특성을실시간으로분석하고터널갱구부에미치는영향을파악하고자산사태시뮬레이션해석을수행하였다. 해석결과사태물질은 7.74 m/sec 의평균속도를보이며주로계곡부를따라산하부로이동하는것으로분석되었다. 사태물질은산하부로갈수록점차확산되며 10초후에터널갱구부위를지나고 20.2 초후에산하부에도달하는것으로분석되었다. 특히터널갱구부는사태물질이동경로의중심부에위치하고있어산사태발생시직접적인피해를받는것으로나타났다. 주요어 : 터널갱구부, 산사태, 사면안정성해석, 3 차원시뮬레이션 1. 서론 산사태는비탈지대에서암석과흙더미가하부로무너져내리는현상으로지표면및활동면의형태에따라다양한파괴양상을보인다. 산사태로인해파생 *Corresponding author: Yong-Seok Seo E-mail: ysseo@cbu.ac.kr Received May 14, 2013; Revised June 5, 2013; Accepted July 9, 2013 되는사태물질은빠른속도로하부로이동하여도로, 가옥및농지등에직접적인영향을미칠뿐만아니라수많은인명피해를야기한다. 특히, 터널및도로와같은기간시설이나국가의중요문화재가위치한곳에산사태가발생할경우피해가더욱크다. 터널갱구부는터널구조물중유일하게외부와연결되는구간으로산사태피해를직접적으로받을수있는구간이다. 최근에는도로의선형개량및고속화로산악지역에서터널건설이증가하고있어, 터널설계 Copyright c2013, Korean Tunnelling and Underground Space Association This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativescommons.org/license/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
정해근ㆍ서용석 시터널갱구사면의산사태위험도분석을통해갱구부의안정성을확보하는것이반드시필요하다. 산사태를예방하고피해를최소화하기위해서는산사태의정확한발생예측및사태물질의이동특성을파악하는것이필요하다. 산사태를예측하는방법으로는확정론적방법 (deterministic approach), 퍼지로직 (fuzzy logic) 및인공신경망 (artificial neural network) 기법등이있다. 국내에서는산사태의확률론적예측을위해로지스틱회귀분석 (Kim et al., 2000; Chae et al., 2004a; Chae et al., 2004b; Cho et al., 2007) 과 GIS (Geographic Information System) 기법 (Lee et al., 2000) 이널리사용되고있다. 사면의붕괴가능성에대한평가는사면에분포하는구성물질의종류에따라암반사면, 토사사면및복합사면으로구분하여안정성해석을수행한다. 사면안정성해석의방법으로는활동면을기준으로상부의토괴또는암괴의정역학적인힘의평형관계를이용하여안정성을평가하는한계평형해석 (limit equilibrium analysis) 과변위의속도장을계산하여에너지분포를구하고안전율을계산하는상한이론 (upper bound theory) 등이있다. 또한사면안정성해석은사면의기하학적형상의반영여부에따라 2차원및 3차원해석으로구분되는데, 일반적으로 2차원해석이실용적인목적으로주로사용된다. 사태물질의이동특성을파악하기위한방법으로는인공신경망기법, 시뮬레이션 (simulation) 기법등이사용된다. Seo et al. (2005) 는사태물질의이동거리를산정하기위해기존산사태발생자료를이용하여인 공신경망기법으로다양한예측모델을개발하였으며, 이를기존산사태발생자료를통해검증한결과사태물질의이동거리를약 10% 이내의오차범위로추정하였다. 최근에는화산쇄설류및산사태로인한사태물질의이동특성을 3차원적으로가시화시키는연구가일부진행되고있다 (Zhang and Iwahori, 2003; Stevens et al., 2002; Stolz et al., 2008). 이러한 3차원시뮬레이션연구는산사태로인한사태물질의이동특성을지형데이터에기초하여 3차원적으로가시화시킴으로써피해범위를효과적으로판단할수있다. 하지만복잡한자연현상을효과적으로표현하기에는정밀한그래픽기술이요구되므로이에대한연구가필요하다. 본연구에서는터널갱구사면을대상으로안정성여부를평가하고불안정한구간에대해서사면붕괴규모를파악하였다. 또한, 사면붕괴시발생되는사태물질의이동특성을분석하고자 3차원산사태시뮬레이션프로그램을개발하였다. 개발된프로그램을이용하여사태물질의이동특성을실시간 (real time) 으로분석하였으며동시에사태물질이터널갱구부에미치는영향을파악하였다. 2. 연구지역 2.1 지형및지질연구지역은강원도인제군에위치하고있는터널공사구간으로높은산악지형을이루고있다 (Fig. 1). Fig. 1. Aerial photography in the study area 388
터널갱구지역사면안정성및산사태위험도평가 Fig. 2. Panoramic photograph in the starting portal slope Fig. 3. Geologic map in the study area 본연구에서는터널갱구사면 (Fig. 2) 을대상으로사면안정성평가및 3차원산사태시뮬레이션을수행하였다. 연구지역의광역지질은선캠브리아기편마암복합체인경기육괴와이를관입한중생대쥐라기흑운모화강암과이들두지질단위를부정합으로피복하는제4 기층으로구성된다. 이중터널갱구부는호상편마암이분포하고있다 (Fig. 3). 우리나라에서발생하는토석류산사태는대부분가파른산사면에서발생하고, 특히편마암지역은지질조건에따른산사태발생빈도가다른암석에비해가장높은것으로알려져있다 (Kim et al., 2000). 상기조건에해당하는인제지역은매년하절기집중호우기간에산사태로인한큰피해를입고있다. 2.2 강우특성강원도인제군은매년집중강우로인해산사태가빈번하게발생하는지역으로 2006년 7월에는기록적인폭우가쏟아져큰경제적및인적손실을가져왔다 (Table 1). 특히, 기상청자료에의하면 2006년 7월 15일오전 9시부터 15시사이에최대강우량을보이며 (Fig. 4, Fig. 5), 인명과재산피해의대부분이이기간에발생한것으로나타났다. 이러한집중강우량은연평균강우량의 20% 이상일경우산사태발생가능성이높다는연구결과와일치된다 (Oliver et al., 1994). 연구지역의집중강우현상은강원도와경기도의경계에위치하고있는광주산맥에서부터시작되어, 중간의여러크고작은산지를지나면서춘천과양구등에서지형성강우특성을보이다가태백산맥으로인하여강화된결과이다 (Bae, 2007). 389
정해근ㆍ서용석 Table 1. The record of monthly rainfall during rainy season for the last 21 years (after Korea Meteorological Administration) (unit : mm) Month Yar June July August September 2008 88.2 460.2 243.0 68.6 2007 53.0 162.5 375.5 283.0 2006 255.5 886.0 114.0 29.0 2005 193.0 215.5 236.0 226.5 2004 120.5 436.0 205.0 219.0 2003 103.5 267.0 610.5 283.0 2002 97.0 192.5 507.5 45.5 2001 217.5 380.0 48.5 45.5 2000 89.0 204.0 392.0 149.5 1999 81.4 244.6 595.1 298.0 1998 134.0 297.5 566.0 104.5 1997 218.5 244.0 116.5 273.5 1996 169.0 433.5 67.0 6.0 1995 43.5 330.5 781.0 61.5 1994 90.5 129.0 183.0 43.0 1993 154.5 263.0 200.5 56.0 1992 91.5 204.5 311.5 106.0 1991 18.5 350.5 57.0 104.0 1990 276.7 316.0 176.1 527.5 1989 86.2 302.5 180.8 120.8 1988 68.8 325.0 62.5 63.8 Fig. 4. Temporal variation of hourly rainfall in 14~16 July, 2006 (after Korea Meteorological Administration) 390
터널갱구지역사면안정성및산사태위험도평가 Fig. 5. Effective accumulated rainfall in 12~16 July, 2006 (after Korea Meteorological Administration) 2.3 토질특성연구지역에분포하는토층의물리적 역학적특성을파악하고, 사면안정성해석시입력되는강도정수를구하기위하여토질시험을실시하였다. 토질시료는지표하 50 cm 정도의위치에서링샘플러를이용하여교란및불교란시료로구분하여채취하였다. Fig. 6은불교란시료를채취하기위해링샘플러를토층에관입하는과정을보여준다. 토질시험은한국산업규격 (KS) 에준용하여실시하였다. 본연구에서는편의상 0.074 mm보다큰조립토를대상으로체분석 (sieve analysis) 을실시하여입도분 포를파악하였다. Fig. 7은터널토층시료에대한입도분석결과를나타낸것이다. 그래프에서표현된입도분포곡선은대체로완만한기울기를보이는데, 이는다양한입자가골고루분포되어있음을의미한다. 토질시료의유효입경 ( ) 은 0.14 mm로분석되었다. 균등계수는 15.9로나타났으며곡률계수는 1.2로분석되었다. 투수계수는 Hazen (1911) 에의해서제안된경험식을적용하여산출하였다. Hazen의경험식은유효입경이 0.1~3.0 mm인모래에적용되며, 다음과같이표현된다. (a) Selection of sampling point (b) Sampler into soil layer Fig. 6. Undisturbed soil sampling for laboratory test 391
정해근ㆍ서용석 Fig. 7. Grain size distribution curves of soils sampled from the study area Table 2. Physical and engineering properties of soil Unit weight (g/cm 3 ) Moisture Content Specific Void Effective particle size Dry Sat. (%) gravity ratio (mm) 1.9 2.2 11 2.68 0.4 0.14 porosity (%) Degree of saturation (%) Permeability (cm/s) Coefficient of Uniformity Coefficient of gradation 29 22 1.96 10-2 15.9 1.2 (1) 여기서, 는투수계수, 은형상계수이다. 연구지역의토질은분급이좋지못한중립질모래 ( =1) 에해당하고유효입경이 0.14 mm 이므로투수 계수는 1.96 10-2 cm/s 이다. 이는토질의배수성이 양호함을의미한다. 상기토질특성을포함한실내토 질실험의결과를정리하면 Table 2 와같다. 3. 사면안정성해석 3.1 해석내용및방법 본논문에서는한계평형해석이론이적용된 Talren 97 프로그램을사용하여갱구사면의안정성을평가하 고, 붕괴가능성이높은구간에대해서는구체적인사면붕괴규모를파악하였다. 해석에사용된지형단면도는터널갱구부와산정상부를연결하는최대단면을이용하였다 (Fig. 8). 사면의붕괴유형은원호파괴로가정한후 Bishop 방법을적용하였으며붕괴위험도가가장큰구간은해석을통해산출된안전율이가장낮은구간으로선정하였다. 갱구사면에대한지층의구분은현장시추조사자료및물리탐사자료의결과를토대로토층, 풍화암층및연암층으로구분하여심도와강도정수를결정하고사면안정성해석을수행하였다. 지하수조건은강우조건을감안하여건기시와우기시로구분하였다. 우기시는지하수위가지표면과동일하게되는포화상태로가정하였다. 해석에사용된지반정수는실내토질시험결과와현장전단시험결과를통해산정하였다 (Table 3). 392
터널갱구지역사면안정성및산사태위험도평가 Fig. 8. Cross section line selected for slope stability analysis of a portal slope Table 3. Parameters used for slope stability analysis Layer Dry unit weight (t/m 3 ) Cohesion (t/m 2 ) Internal friction angle ( ) Soil 1.9 1.0 30 Weathered Rock 2.1 3.0 33 Soft rock 2.4 30.0 35 3.2 해석결과터널갱구사면에대한사면안정성해석결과, 사면내에서붕괴위험도가가장높은구간은해발고도 485 ~495 m 지점에위치하는것으로분석되었다. 해당구간에서의최소저항력을보이는구간은토층구간이며원호형태를보인다. 이구간은건기시안전율이 1.6으 로안정한상태에있으나, 강우로인해사면이포화되었을경우에는안전율이 0.99로급격히떨어져불안정한상태로존재하는것으로나타났다 (Table 4). 사면붕괴시붕괴심도는토층표면에서부터토층과풍화암의경계면위치까지다양하게나타나며최대 2.1 m로분석되었다 (Fig. 9). 붕괴연장성은사면의경사방향으로 18.6 m로파악되었다. Table 4. Safety factors calculated by limit quilibrium analysis of a portal slope Condition of groundwater Safety factor Dry 1.6 Saturated 0.99 393
정해근ㆍ서용석 (a) Dry condition (b) Saturated condition Fig. 9. Results of slope stability analysis of a portal slope 4. 산사태시뮬레이션 4.1 산사태시뮬레이션프로그램 력 (tf/m 2 ), 는활동면과지반의내부마찰각 ( ) 이다. 운동방정식은방향에따라식 (4) 및식 (5) 로표현된다. 본연구에서는산사태로인한사태물질의이동특성을파악하기위하여 3차원산사태시뮬레이션프로그램을개발하였다. 개발된프로그램은사면안정성해석을통해선정된붕괴위험도구간에적용하여사면붕괴로인한산사태발생시사태물질의실시간 (real time) 이동양상을분석할수있다. 4.1.1 적용이론사태물질은비압축성유체로취급되며그변화량을운동방정식과연속식에적용하면실시간이동특성의표현이가능하다. Fig. 10(a) 와같이미소주상요소에작용하는활동력 ( ), 활동면및지반내부에서작용하는저항력 ( ) 은다음과같다. (4) (5) 여기서, 과 은 X 방향및 Y 방향의단위폭유량이 다. 일반적으로유량은식 (6) 과같이속도와속도 방향에직교하는평면의곱으로표현된다. 시간에따 른 X 방향및 Y 방향의변화량은식 (7) 및식 (8) 과 같이나타낼수있다. (2), (6) tan tan (3) (7) 여기서, 은단위중량 (t/m 3 ), 는중력가속도 (m/s 2 ), 는활동토괴의심도 (m), 는활동면과지반의점착 (8) 394
터널갱구지역사면안정성및산사태위험도평가 여기서, 및 는 X방향및 Y방향의속도이다. 또한 Fig. 10(b) 에서와같이유입량과유출량에대하여질량보존의법칙을적용한후유량으로표현하는연속식으로유도하면식 (9) 와같다. (13) (14) (9) 여기서,, 이상의식들은유한차분법 (Finite Difference Method, FDM) 으로이산화하여시간에따른운동량의변화를계산하게된다. 방향에따른운동방정식및연속방정식의차분화는다음과같은식으로표현된다. (10) 이다. 4.1.2 프로그램구성 개발된산사태시뮬레이션프로그램은 Visual C++ 을기반으로구현되었으며, 크게입력모듈, 분석모듈및출력모듈로구분된다 (Fig. 11). 각모듈에대해간략히요약하면다음과같다. (11) (12) 1 입력모듈입력데이터는산사태발생전 후의지형데이터및지반정수데이터로구분된다. 지형데이터는수치지형도 (Digital Terrain Model, DTM) 및수치표고모델 (Digital Elevation Model, DEM) 을사용하며, 지반정수데이터는물성및역학성시험을통하여산정된값을이용한다. 입력된데이터는계산을위해설정된 (a) Landslide (b) Changing flow rate Fig. 10. Schematic diagram of landslide and changing flow rate 395
정해근ㆍ서용석 각각의변수에등록된다. 번호에저장된다. 2 분석모듈지형데이터에서추출한 3차원좌표값은각격자별로할당되며, 3차원가시화알고리듬에적용되어최종 3차원지형을생성한다. 각격자에지형속성및지반정수데이터가저장되면연산과정을거쳐시간에따른운동량을계산한다. 3 출력모듈최종계산된결과는속도, 시간, 토괴량및토층심도 ( 활동토괴와활동면의심도차이 ) 로구분되어각격자 4.2 산사태시뮬레이션해석 4.2.1 해석내용및방법산사태로인한사태물질의실시간이동특성을파악하기위하여사면안정성해석을통해선정된붕괴위험도구간을산사태시점부로설정하여시뮬레이션해석을수행하였다. 개발된시뮬레이션프로그램의입력데이터는크게지형및지반정수데이터로구분된다. 지형데이터는산사태발생전 후의수치지형도또는수치표고모델을이용한다. 본연구에서는국토 Fig. 11. Layout of 3-D program of simulating landslide 396
터널갱구지역사면안정성및산사태위험도평가 지리정보원에서발간하는 1:5000 수치지형도를산사태발생전의지형데이터로사용하였다. 그리고동일수치지형도에서사면안정성해석을통해파악된붕괴규모를적용하여산사태발생후의지형데이터를작성하였다. 사태규모의 3차원적표현을위해서사면의붕괴폭은국내편마암풍화토지역의산사태평균붕괴폭인 15 m (Kim et al., 2007) 로가정하여해석모델을작성하였다 (Fig. 12). 지반정수데이터는단위중 량, 점착력, 동적활동면마찰각 ( ) 및동적토괴내부마찰각 ( ) 으로구성된다. 단위중량및점착력은 Table 3에제시된값을사용하였다. 동적활동면마찰각및동적토괴내부마찰각은일반적으로링전단시험 (ring-shear test) 을통해구해지나, 본연구에서사용된동적마찰각은다음의경험식을이용하여구하였다. tan tan tan (15) (b) Original slope (b) Failure surface Fig. 12. Configuration of the landform before and after occurrence of landslide in the starting portal slope Fig. 13. Relationship between static friction coefficient and kinetic friction coefficient (after Institute of Chubu Nihon Kogyo, 2007) 397
정해근ㆍ서용석 상기식은세계 20개지역의산사태현장데이터를토대로산출된회귀식이다 (Fig. 13). 일반적으로산사태발생지역과같이함수비가높은상태일경우에는동적활동면마찰각이동적토괴내부마찰각의약 1/4 이다. 이를바탕으로토질시험을통해획득한정적내부마찰각 ( ) 30 를식 (15) 에적용하였다. 도출된동적활동면마찰각및동적토괴내부마찰각은각각 3.8, 15.1 로나타났다. 4.2.2 해석결과시뮬레이션결과를통해산사태발생시사태물질의이동속도와산하부까지의도달시간을분석하고, 사태물질로인한터널갱구부의피해여부를분석하면다음과같다. 사면안정성해석을통해선정된붕괴위험구간에서산사태가발생할경우 74.54 m 3 체적의사태물질이발생하는것으로나타났다. 사태물질은 7.74 m/s의평균속도를보이며주로계곡부를따라산하부로이동하며, 산하부로갈수록점차확산되면서 10초후에터널갱구부위를지나는것으로나타났다. 특히, 터널갱구부는사태물질이동경로의중심부에위치하고있어산사태발생시직접적인피해를받는것으로나타났다. 사태물질은산사태발생후 20.2초가지난후에산하부에도달하는것으로분석되었다 (Fig. 14). 5. 토의 Stevens et al. (2002) 는 LAHARZ (Iverson et al., 1998) 시뮬레이션모델을사용하여 DEM (Digital Elevation Model) 해상도가화산쇄설류의확산범위예측결과에미치는영향을분석하였다. 그결과지형데이터로활용되는 DEM의해상도에따라예측결과는달라질수있다는결론을얻었다. 또한 Stolz et al. (2008) 도 LAHARZ 시뮬레이션모델에 30 m 와 90 m 해상도의두 DEM을적용하여토석류의확산범위를분석한결과최종이동거리가 15~20% 차이를보인다는결론을얻었다. 이러한연구결과는시뮬레이션에적용되는지형데이터의정밀도에따라예측결과는달라질수있음을의미한다. 따라서본연구에서개발된산사태시뮬레이션의이동특성을보다정확하 Fig. 14. Screen shots of simulation showing runout behavior of debris flow with elapsed time at portal slope 398
터널갱구지역사면안정성및산사태위험도평가 게분석하기위해서는지형특성을세밀하고정확하게표현한수치지형데이터또는고해상도의 DEM을획득해야한다. 또한입력데이터로사용되는사태물질의동적전단강도를정밀하게측정할수있는시험방법이요구된다. 또한본연구에서개발된시뮬레이션시스템의유효성검증을위해서는실시간으로수집된현장데이터와의비교분석이필요하다. 감사의글 본연구는 2012년도교육과학기술부의재원으로한국연구재단의 공공복지안전기술개발사업 (2012 M3A2A1050985) 의지원을받아수행되었습니다. 참고문헌 6. 결론 본연구에서는터널갱구사면을대상으로사면의안정성여부를평가하고붕괴위험도가높은구간에대해서는산사태시뮬레이션을수행하여산사태발생시사태물질의이동특성을파악하고자하였다. 먼저사면안정성해석을통해갱구사면중붕괴위험도가가장높은구간을선정하였다. 해당구간은해발고도 485~495 m지점에위치하는것으로분석되었으며건기시에는안전율이 1.6으로안정한상태에있는것으로분석되었다. 하지만, 강우로인해사면이포화되었을경우에는안전율이 0.99로급격히떨어져불안정한상태로존재하는것으로나타났다. 사면붕괴시붕괴심도는토층표면에서부터토층과풍화암의경계면위치까지다양하게나타나며최대 2.1 m로분석되었다. 붕괴연장성은사면의경사방향으로 18.6 m로파악되었다. 사면안정성해석을통해선정된붕괴위험구간에서산사태가발생할경우 74.54 m 3 체적의사태물질은 7.74 m/s의평균속도를보이며주로계곡부를따라산하부로이동하는것으로분석되었다. 사태물질은산하부로갈수록점차확산되며 10초후에터널갱구부위를지나고 20.2초후에산하부에도달하는것으로분석되었다. 터널갱구부는사태물질이동경로의중심부에위치하고있어산사태발생시직접적인피해를받는것으로나타났다. 따라서터널시공시터널갱구부상부에산사태방호시설을설치할필요가있다. 1. Bae, S.H. (2007), Cause analysis of 2006 concentrated heavy rain which occurred in Inje-Gun, The Korean Association of Regional Geographers, Vol. 13, No. 4, pp. 396-408. 2. Chae, B.G., Kim, W.Y., Cho, Y.C., Kim, K.S., Lee, C.O., Choi, Y.S. (2004b), Development of a logistic regression model for probabilistic prediction of debris flow, The Journal of Engineering Geology, Vol. 14, No. 2, pp. 211-222. 3. Chae, B.G., Kim, W.Y., Na, J.H., Cho, Y.C., Kim, K.S., Lee, C.O. (2004a), A prediction model of landslides in the teriary sedimentary rocks and volcanic rocks area, The Journal of Engineering Geology, Vol. 14, No. 4, pp. 443-450. 4. Cho, Y.C., Chae, B.G., Kim, W.Y., Chang, T.W. (2007), A modified logistic regression model for probabilistic prediction of debris flow at the granitic rock area and its application - landslide prediction map of gangreung area, The Korean Society of Economic and Environmental Geology, Vol. 40, No. 1, pp. 115-128. 5. Hazen, A. (1911), Discussion: dams on sand foundations, Transactions of the American Society of Civil Engineers, Vol.73, pp. 199. 6. Institute of Chubu Nihon Kogyo (2007), Technical report for 3D landslide simulation. 7. Iverson, J.B. (1998), Molecules, morphology, and mud turtle phylogenetics (Family Kinosternidae), Chelonian Conservation and Biology, Vol. 3, No. 1, pp. 113-117. 8. Kim K.S., Song Y.S., Chae B.G., Cho Y.C., Lee Y.C. (2007), Geometric characteristics of landslides on natural terrain according to the geological 399
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