earticle

영어

Accurate determination of rainfall thresholds is essential for effective landslide prediction and early warning. This study compares two methodologies for analyzing landslide-triggering rainfall thresholds in South Korea: one using data from the single nearest station selected through recent site verification, and the other based on averaged rainfall data from multiple nearby observation stations. The predictive performance of rainfall event thresholds was evaluated using ROC-based classification accuracy (AUC). The average-based method demonstrated higher predictive accuracy than the single-station approach and provided more stable and consistent thresholds. These results suggest that it is important to choose an appropriate data utilization strategy based on the level of observational infrastructure.

한국어

정확한 강우 임계기준의 산정은 산사태 예측 및 조기경보시스템의 효과적 운영에 필수적이다. 이 연구에서는 우리나라를 대상으로 산사태 유발 강우 임계기준을 분석하는 두 가지 방법론을 비교하였다. 하나는 최근 현장 검토를 통해 선정된 가장 인접한 단일 관측소의 자료를 사용하는 방식이며, 다른 하나는 인근 여러 관측소의 평균 강우 자료를 활용하는 방식이다. 산사태 유발 강우의 임계기준에 관한 예측 성능은 ROC 기반 분류 정확도(AUC)를 통해 평가되었다. 평균값 기반 방식의 예측 정확도가 단일 관측소 기반 방식보다 높았으며, 안정적이고 일관된 임계기준 을 제공하였다. 이 결과는 관측 인프라 수준에 따라 적절한 자료 활용 전략을 선택하는 것이 중 요함을 시사한다.