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| 산사태 연구, 국제학술지에 잇달아 게재(Pukyong National University Research on Landslides Published in Leading International Journals) | |||
| 작성자 | 대외홍보센터 | 작성일 | 2026-05-29 |
| 조회수 | 392 | ||
| 산사태 연구, 국제학술지에 잇달아 게재(Pukyong National University Research on Landslides Published in Leading International Journals) | |||||
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대외홍보센터 |  |
2026-05-29 |  |
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국립부경대 연구팀 산사태 연구,
- 송창호 박사·Ho-Hong-Duy Nguyen 박사과정생·김윤태 교수
△ 왼쪽부터 송창호, Ho-Hong-Duy Nguyen, 김윤태 교수.
국립부경대학교(총장 배상훈) 송창호 박사(스마트인프라기술연구소), Ho-Hong-Duy Nguyen 박사과정생(해양공학과), 김윤태 교수(해양공학과 교수) 연구팀의 연구 성과가 5월 산사태 및 지반공학 분야 최상위 국제학술지 'Landslides'
이번 연구는 교육부 4단계 BK21 사업의 지원을 받는 ‘해양도시재난재해저감기술교육연구팀’의 성과다. 게재 논문은 ‘Physically based data-driven analysis for large-scale investigation of the July 2025 rainfall-induced landslide in Sancheong, South Korea’와 ‘Deep neural network framework for predicting debris flow entrainment growth rate in diverse terrain conditions’ 등 2편이다.
첫 번째 논문은 Ho-Hong-Duy Nguyen 박사과정생이 제1저자, 송창호 박사가 공저자로 참여했으며, 두 번째 논문은 송창호 박사가 제1저자, Ho-Hong-Duy Nguyen 박사과정생이 공저자로 참여했다. 김윤태 교수는 두 논문 모두 교신저자로 참여했다.
첫 번째 논문은 2025년 경남 산청 지역에서 발생한 집중호우 유발 산사태를 대상으로 물리 기반 해석과 데이터 기반 분석기법을 융합한 대규모 산사태 분석 기법을 제시한다. 연구팀은 강우 침투에 따른 사면 불안정 메커니즘과 지형·지반 특성을 통합적으로 고려해 실제 산사태 발생 특성을 효과적으로 분석했다.
두 번째 논문은 다양한 지형 조건에서 토석류 이동 과정 중 발생하는 연행 성장률을 예측하기 위한 심층신경망 기반 프레임워크를 개발했다. 연구팀은 인공지능 기반 분석기법과 지형·수문·지반 특성 정보를 융합해 토석류 규모의 증가 특성을 정량적으로 예측할 수 있는 기술을 제안했다.
연구팀은 이번 연구를 통해 기후변화로 증가하는 극한강우 및 복합재난 환경에서 산사태와 토석류 피해를 보다 정밀하게 예측하고 대응할 수 있는 기반기술 마련에 기여할 것으로 기대하고 있다.
김윤태 교수는 “최근 기후변화로 산사태 및 토석류와 같은 지반재해 위험성이 증가함에 따라, 물리 기반 해석기법과 인공지능 기술을 융합한 연구를 통해 보다 정밀한 재난예측 및 대응 기술 개발을 지속적으로 추진할 계획”이라고 밝혔다. <부경투데이>
Pukyong National University Research Team Publishes Consecutive
- Research achievements by Dr. Chang-Ho Song, Ph.D. candidate Ho-Hong-Duy Nguyen, and Professor Yoon-Tae Kim
Research conducted by a team from Pukyong National University (President Sang-Hoon Bae)―comprising Dr. Chang-Ho Song of the Smart Infrastructure Technology Research Institute, Ph.D. candidate Ho-Hong-Duy Nguyen of the Department of Ocean Engineering, and Professor Yoon-Tae Kim of the Department of Ocean Engineering―has been consecutively published in the May issue of 'Landslides'
The research was carried out as part of the Marine Urban Disaster Mitigation Technology Education and Research Team, which is supported through the BK21 FOUR Program funded by the Ministry of Education. The team published two papers: “Physically Based Data-Driven Analysis for Large-Scale Investigation of the July 2025 Rainfall-Induced Landslide in Sancheong, South Korea” and “Deep Neural Network Framework for Predicting Debris Flow Entrainment Growth Rate in Diverse Terrain Conditions.”
The first paper was authored by Ph.D. candidate Ho-Hong-Duy Nguyen as the first author, with Dr. Chang-Ho Song serving as a co-author, while the second paper was led by Dr. Chang-Ho Song as the first author, with Ho-Hong-Duy Nguyen participating as a co-author. Professor Yoon-Tae Kim served as the corresponding author for both studies.
The first study presents a large-scale landslide investigation methodology that integrates physics-based analysis with data-driven analytical techniques to examine the rainfall-induced landslide that occurred in Sancheong County, Gyeongsangnam-do, South Korea, in July 2025. By comprehensively considering slope instability mechanisms caused by rainfall infiltration together with topographic and geotechnical characteristics, the research team was able to effectively analyze the actual behavior and triggering mechanisms of the landslide event.
The second paper developed a deep neural network-based framework for predicting the entrainment growth rate of debris flows under a wide range of terrain conditions. By integrating artificial intelligence-driven analytical techniques with information on topographic, hydrological, and geotechnical characteristics, the research team proposed a methodology capable of quantitatively predicting how debris flows increase in size and volume as they travel downslope.
The researchers expect that these studies will contribute to the development of foundational technologies for more accurate prediction and response to landslides and debris-flow hazards in an era characterized by increasingly frequent extreme rainfall events and compound disasters driven by climate change.
Professor Yoon-Tae Kim stated, “As climate change continues to increase the risk of geotechnical disasters such as landslides and debris flows, we plan to further advance the development of high-precision disaster prediction and response technologies through research that combines physics-based analytical approaches with artificial intelligence technologies.”
