도서 소개

기후 변화로 인한 극한 강우와 급속한 도시화로 비탈면 붕괴 및 산사태의 위험이 전 세계적으로 증가하고 있다. 전통적인 지반 공학에서는 한계평형해석(LEM)과 유한요소해석(FEM) 등의 물리 기반 모델을 활용해 왔으나, 지반의 복잡한 불균질성과 방대한 환경 요인들의 상호작용을 완벽히 반영하는 데에는 분명한 한계가 있었다. 이 책은 그러한 전통적 난제에 대한 새로운 해결책으로 딥러닝 기술을 제시한다.

  출판사 리뷰

기후 변화로 인한 극한 강우와 급속한 도시화로 비탈면 붕괴 및 산사태의 위험이 전 세계적으로 증가하고 있다. 전통적인 지반 공학에서는 한계평형해석(LEM)과 유한요소해석(FEM) 등의 물리 기반 모델을 활용해 왔으나, 지반의 복잡한 불균질성과 방대한 환경 요인들의 상호작용을 완벽히 반영하는 데에는 분명한 한계가 있었다. 이 책은 그러한 전통적 난제에 대한 새로운 해결책으로 딥러닝 기술을 제시한다.
이 책은 비탈면 공학과 딥러닝의 융합이라는 주제 아래, 기초 이론부터 실무 적용까지를 체계적으로 안내한다. 비탈면 붕괴의 메커니즘과 안전율(FS) 개념 등 지반 공학의 핵심 원리를 정립하고, CNN·LSTM·GNN·PINN 등 핵심 딥러닝 아키텍처를 비탈면 분석에 어떻게 활용할 수 있는지를 단계적으로 설명한다. 또한 위성 영상, LiDAR, InSAR, 현장 계측 센서 등 다양한 데이터 획득 및 전처리 전략까지 실질적인 지침을 담고 있다.
이 책은 지반 공학자, 토목 엔지니어, 데이터 과학자, 재난 관리 전문가뿐 아니라 관련 분야를 공부하는 학생들 모두를 위해 쓰였다. 이론에 그치지 않고 실제 사례 연구를 통해 현장 적용 가능성을 보여주며, 디지털 트윈과 IoT 기반 실시간 조기 경보 시스템 등 미래 기술 동향까지 조망한다. 딥러닝이라는 강력한 도구를 통해 더 안전하고 회복력 있는 사회를 구축하는 데 이 책이 든든한 길잡이가 될 것이다.

서평

우리는 매년 반복되는 뉴스를 통해 산사태와 비탈면 붕괴의 참혹한 결과를 접한다. 그러나 그 피해가 줄어들기는커녕 오히려 커지고 있다는 사실은 기존의 대응 방식이 더 이상 충분하지 않음을 방증한다. 기후 변화로 인한 집중 호우와 극한 기상 현상의 일상화, 그리고 위험 지역으로까지 밀려드는 도시 개발의 압력 앞에서, 지반 공학은 새로운 패러다임을 요구받고 있다. 이 책은 바로 그 시대적 요청에 정면으로 응답하는 작업의 결과물이다.
저자는 전통적인 비탈면 해석 방법론의 가치를 충분히 인정하면서도, 그 한계를 솔직하게 짚는다. 수십 년간 현장을 지켜온 한계평형해석과 유한요소해석은 명확한 역학적 원리를 바탕으로 한 검증된 방법이지만, 광범위한 지역에 걸친 실시간 위험 평가나 지반의 복잡한 비선형 거동을 완벽히 재현하기에는 구조적인 제약이 있다. 이 책은 그 공백을 딥러닝으로 채우되, 무작정 최신 기술을 추종하는 것이 아니라 지반 공학의 도메인 지식과의 깊은 융합을 추구한다는 점에서 차별화된다.
책의 구성은 촘촘하고 논리적이다. 비탈면 붕괴의 메커니즘과 안전율의 개념을 다지는 것에서 출발해, CNN을 이용한 공간 데이터 분석, LSTM과 GRU를 활용한 시계열 변위 예측, 그리고 물리 법칙을 신경망 학습에 직접 반영하는 PINNs에 이르기까지, 독자가 이론과 실기를 균형 있게 익힐 수 있도록 단계별로 안내한다. 특히 데이터 수집과 전처리, 특징 공학에 관한 상세한 설명은 이 분야에 처음 발을 들이는 연구자와 실무자 모두에게 현실적인 도움이 된다.
이 책이 단순한 기술 안내서에 머물지 않는 이유는, 신뢰할 수 있는 AI를 향한 저자의 고민이 곳곳에 녹아 있기 때문이다. 모델 해석 가능성(XAI)과 불확실성 정량화를 독립된 장으로 다루는 것은, 예측 정확도만을 앞세우는 통상적인 딥러닝 응용 서적과는 분명히 다른 태도다. 의사결정자와 현장 엔지니어가 모델의 판단을 이해하고 신뢰할 수 있어야 한다는 저자의 문제의식은, 학문적으로도 실무적으로도 매우 중요한 시각이다.
마지막으로, 이 책은 현재를 넘어 미래를 가리킨다. IoT 센서망과 원격 탐사 기술을 결합한 실시간 조기 경보 시스템, 물리적 비탈면을 가상 공간에서 동적으로 재현하는 디지털 트윈, 그리고 차세대 기술 동향에 대한 논의는, 독자로 하여금 지금 이 기술을 익히는 것이 곧 내일의 현장을 준비하는 일임을 깨닫게 한다. 비탈면 안전이라는 무거운 책임을 진 모든 이들에게, 이 책은 지식의 지도이자 실천의 나침반이 될 것이다.

  작가 소개

지은이 : 차우성
한국지반연구소 대표지질및지반기술사공학석사(지반공학)ADSP(데이터분석준전문가)한국급경사지협회 재해예방단 위원부산지역 지자체 지하안전심의위원회 위원부산지역 지자체 안전관리자문위원회 위원부산지역 지자체 재해영향평가심의위원회 위원

  목차

Part 1. 서론 및 기초 이론

제1장. 비탈면 공학과 딥러닝의 만남
1.1 비탈면 붕괴의 배경과 중요성
1.2 기후 변화와 지반 재해의 증가
1.3 전통적인 비탈면 해석 기법의 개요 및 한계
1.4 데이터 기반 접근법의 부상: 왜 딥러닝인가?

제2장. 비탈면 안정성 해석의 기초
2.1 비탈면의 정의 및 분류
2.2 붕괴 메커니즘(Failure Mechanisms)
2.3 비탈면 붕괴 세부 영향요인
2.4 안전율(Factor of Safety, FS)의 개념
2.5 전통적 해석 기법(Traditional Analysis Techniques)

제3장. 딥러닝 핵심 알고리즘
3.1 머신러닝과 딥러닝 개요
3.2 인공 신경망(ANN)과 역전파 알고리즘
3.3 합성곱 신경망(CNN): 공간 데이터 분석의 핵심
3.4 순환 신경망(RNN) 및 LSTM/GRU: 시계열 데이터 처리
3.5 최신 트렌드: 트랜스포머(Transformer)와 그래프 신경망(GNN)
3.6 개발 환경 구축(Python, TensorFlow, PyTorch)


Part 2. 데이터 수집 및 특징 공학

제4장. 비탈면 데이터의 종류와 획득
4.1 지형 데이터: DEM, DSM, LiDAR
4.2 원격 탐사 데이터
4.3 현장 계측 데이터
(경사계, 간극수압계, GPS, 강우량계)
4.4 지질 및 지반 공학 데이터베이스

제5장. 데이터 전처리 및 특징 공학
5.1 데이터 정제, 결측치 처리 및 이상치 탐지
5.2 지형 인자 추출(경사도, 향, 곡률, TWI 등)
5.3 환경 인자 추출(식생 지수, 토지 피복)
5.4 데이터 증강(Data Augmentation) 기법
5.5 특징 선택 및 차원 축소
5.6 딥러닝 모델 입력을 위한 데이터셋 구성 전략


Part 3. 딥러닝 기반 비탈면 분석 모델링

제6장. 산사태 탐지 및 목록화 과정 자동화
6.1 산사태 목록(Landslide Inventory)의 중요성
6.2 위성/항공 영상을 이용한 변화 탐지
6.3 CNN 기반 객체 탐지 모델 적용
(YOLO, Faster R-CNN)
6.4 의미론적 분할(Semantic Segmentation)
모델(U-Net, DeepLab) 활용
6.5 탐지 결과의 정확도 평가 및 검증

제7장. 산사태 취약성 매핑(LSM)
7.1 취약성 매핑의 개념 및 접근 방식
7.2 공간 데이터 분석을 위한
2D/3D CNN 아키텍처 설계
7.3 영향 인자들의 공간적 상관관계 학습
7.4 모델 훈련 및 검증 전략(공간 교차 검증의 중요성)
7.5 성능 평가 지표(AUC, F1-Score 등) 및 해석

제8장. 비탈면 변위 모니터링 및 시계열 예측
8.1 실시간 모니터링 데이터의 중요성
8.2 InSAR 및 현장 계측 데이터의 시계열 분석
8.3 LSTM 및 GRU를 활용한 변위 속도 예측
8.4 붕괴 시점 예측 및 조기 경보 시스템(EWS) 구축 전략
8.5 강우 임곗값(Rainfall Threshold)과 딥러닝 모델의 결합

제9장. 비탈면 안정성 평가 및 안전율 예측
9.1 딥러닝을 이용한 안전율(FS) 회귀 모델링
9.2 수치해석 시뮬레이션 데이터를 활용한 딥러닝 모델 학습
9.3 전통적인 해석법(LEM/FEM)을 대체하는 딥러닝의 가능성 평가


Part 4. 고급 주제 및 실무 적용

제10장. 물리 정보 기반 신경망(PINNs) 및 하이브리드 모델
10.1 데이터 기반 모델과 물리 기반 모델의 한계
10.2 물리적 제약 조건(지배 방정식)을 반영한 딥러닝 학습
10.3 PINNs(Physics-Informed Neural Networks)의 기초 이론
10.4 비탈면 안정성 해석(응력-변형률 모델링)을 위한 PINNs 적용

제11장. 모델 해석 가능성 및 불확실성 정량화
11.1 신뢰할 수 있는 AI 모델
11.2 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법
11.3 예측의 신뢰도 평가
11.4 통합적 접근

제12장. 실시간 모니터링, 디지털 트윈 및 미래 기술 동향
12.1 이론에서 현장 적용
12.2 사례 연구: AI를 활용한 지질학적 취약대 하이브리드 분석
12.3 IoT 및 원격 탐사를 활용한 실시간 조기 경보 시스템
12.4 디지털 트윈: 물리적 비탈면의 동적 가상 복제
12.5 차세대 기술 동향 및 과제


부록

부록 A. 주요 용어 해설
부록 B. 오픈소스 라이브러리,
프레임워크 및 데이터셋
부록 C. PyTorch를 이용한 이미지 사용자 정의 데이터셋 구축
부록 D. 참고 문헌(References)

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