원주 (KSRS), 인천 (IRIS), 그리고 포항 (PHN)에서 관측한 원격 지진 P파로부터 광대역 수신 함수(Receiver Function)를 이용하여 관측소 하부의 지각 속도 모델을 찾았다. 3개의 관측소에서 기록된 수신 함수 파형으로부터 모호 불연속면에서 전환된 Ps파형을 명확하게 관측할 수 있었다. 각 관측소에서 관측된 수신 함수들은 신호 대 잡음 비 (S/N ratio)를 향상시키기 위해 후방위각과 진앙 거리가 거의 같은 수신 함수들끼리 스태킹(Staking)하였다. 이와 같이 스태킹한 수신함수를 수신함수 역산법 (Receiver Function Inversion Method)을 이용하여 다음과 같은 결과를 얻었다. (1) 포항 관측소에는 후방위각 남동 (SE)과 북서 (NW)방향의 수신 함수 역산 결과 표층으로부터 4~5km에서 고속도층이 존재하며 10 km깊이부터 저속도층 (LVZ)이 존재하고 있다. 그리고 북서 (NW)방향의 원격 수신 함수 역산 결과 약 28km 깊이에 모호 불연속면이 존재하는 것을 찾았다. (2) 원주 관측소에서는 북동 (NE)방향의 원격 수신 함수 역산 결과 천부 지각 속도 구조 양상이 다소 복잡하고 3~4km깊이에 고속도대 (high-velocity zone, $V_p{\simeq}6.8km/sec$)가 존재하는 것으로 나타났다. 이 지역의 평균 지각 두께는 33km 이며, 30~33 km깊이에서 속도가 6.4 km/sec에서 7.9 km/sec로 급격히 변하는 지각-맨틀 경계가 존재하는 것을 알 수 있다. 따라서 Moho 불연속면의 깊이는 33km로 추정된다. (3) 북서 (NW)방향의 수신함수 분석결과 인천 관측소 하부의 지각 속도 모델의 특징으로는 P파의 속도는 표층부터 선형적으로 증가되고 또한 26~29 km 깊이에 P파 속도가 6.2 km/sec에서 7.9 km/sec로 속도가 급격히 변하고 있음에 비추어 Moho 불연속면은 심도 약 29km에 존재하는 것으로 나타났다.
본 연구는 수신함수 역산 기법을 이용하여 새로 설치된 한국기상청(KMA)의 광대역 지진 관측망 하부의 수직 속도모델을 찾는 것이다. 본 연구에서는 Moho(지각-맨틀 경계) 불연속면과 퇴적층-기반암의 접촉면과 같은 임피던스 차가 큰 두 지층사이에서 발생되는 P파에서 S파로 전환파인 Ps 및 다중 반사파 위상들을 이용한다. 원격지진자료는 서울(SEO), 인천(INCN), 대전(TEJ), 서산(SOS/SES), 강릉(KAN), 울진(ULC/ULJ), 대구(TAG), 부산(PUS), 그리고 울릉도(ULL) 관측소의 원격지진 P파 파형자료를 이용하였다. 광주와 춘천 관측소에서는 Moho 전환파인 Ps 도착시간과 Radial 성분 수신함수 파형이 후방위각에 따라 일치하지 않고 파형도 명확하지 않음이 발견되었다. 수신함수 역산결과 지각두께는 경기육괴에 속해있는 인천, 서울, 서산관측소에서는 29 km, 강릉(KAN) 관측소에서는 28 km, 옥천습곡대에 속해있는 대전(TEJ) 관측소에서는 32 km, 경상분지에 속해있는 대구(TAG) 관측소에서 34 km, 부산(PUS) 관측소에서는 33 km, 영동-광주 함몰지대인 광주(KWJ) 관측소에서 32 km, 영남육괴의 동쪽 경계에 위치한 울진관측소에서는 28 km, 그리고 동해의 울릉도의 울릉도관측소에서는 17 km로 각각 나타났다. 인천, 서산, 광주 그리고 강릉 관측소의 Moho 불연속면의 속도구조 양상은 약 $3{\sim}5km$ 두께의 완만한 속도 전이대를 갖는 것으로 나타났다. 강릉, 울진, 부산 관측소의 상부지각(${\sim}5km$)은 고속도의 복잡한 지각구조를 보이고 있다. 경상분지에 속해있는 대구(TAG)와 부산(PUS) 관측소에서는 한반도 서부 지역 (INCN, SEO, SOS, TEJ, KWA 관측소)의 얇은($29{\sim}32km$) 지각 두께에 비해 매우 두꺼운 지각 두께를 갖는 것으로 나타났다. 울릉도(ULL) 관측소하부의 지각 두께는 17 km인 준해양성(suboceanic) 지각으로 상부지각에서 고속도를 나타내는 복잡한 속도 구조를 보이며, 서쪽 방향에서 들어오는 Ps파형의 진폭은 다른 방향에서 입사하는 파형의 진폭에 비해 상대적으로 큰 것으로 확인되었다.
광역 수신 함수가 원주, 인천, 포항 관측소에서 원격 지진 P파로 개발된다. 그리고, 이들 관측소 하부의 지각 구조 해석을 위해서 분석된다. 원격 수신 함수는 관측소 하부 P 파 속도 구조를 위한 시간 영역에서 역산된다. 모호 불연속면에서 P파에서 전환된 S 파가 이들 관측소에서 관측되었다. 관측소의 지하 지각구조는 수신함수 역산으로 산출된다. 1) 인천 관측소에서 Conrad 불연속면은 남서방향에서 17.5Km이고, Moho 불연속면은 북서방향에서 29.5Km와 남동 및 밤서 방향에서 30.5Km이다. 2) 원주 관측소의 경우 천부층의 퇴적층 두께는 3Km인 것으로 해석된다. Moho 깊이는 3.0Km, Conrad 깊이는 북동쪽에서는 17.0Km로, 북서쪽에서는 21.04km이다. 3) 포항 관측소의 경우, 천부 퇴적암 두께 3Km가 북동 및 북서 방향에서 발견되었다. Moho 깊이는 북동쪽과 북서방향에서 28.04km인 것으로 해석되며, Conrad 불연속면은 북동과 북서방향에서 21.0Km인 것으로 산출되었다.
분산 프로그램의 디버깅이 순차 프로그램의 디버깅보다 어려운 이유중의 하나는 수행중인 프로세스들 간의 통신 때문이다. 비록 분산 시스템을 위해 구축된 디버거들이 많이 있음에도 불구하고 , 프로세스들간의 통신 이벤트를 효과적으로 디버깅할수 있는 실용적인 수준의 디버거는 없는 실정이다. 본 논문에서는 분산 시스템의 개발에 널리 사용되고있는 RPC 매커니즘을 이용한 프로그램간의 통신을 효과적으로 디버깅하는 방법을 제시한다. 이를 위하여 RPC 통신 이벤트를 디버깅 객체로 정의한 RPC 이벤트 모델을 제안하고 이에 기초하여 RPC 이벤트 추적 기능을 설계 및 구현하였다. RPC 프로토콜을 분석한 결과를 이용하여 메시지의 송.수신 이벤트를 추적 기능을 설계 구현하였다. RPC 프로토콜을 분석한 결과를 이용하여 메시지의 송.수신 이벤트를 라이브러리 함수의 호출과 자료의 값으로 기술하고 해당라이브러리 함수의 호출이 발생한 위치를 인지함으로써 모든 통신 이벤트의 발생을 탐지할수 있었다. 제안된 RPC 이벤트 추적기능은 현재 분산 디버거인 유니뷰 시스템에 구현되었다. 이벤트 추적 기능의 추가적 구현으로 인하여 유니뷰 시스템은 추적된 통신의 내용을 보면서 관련된 소스 코드를 보거나 프로그램을 제어하고 원격 함수 호출에 사용된 매개변수의 값을 보는 등의 행위가 가능하다. 또한 이러한 이벤트 추적기능을 수행하기 위하여 별도의 라이브러리나 수행환경이 요구되지 않으므로 실제분산시스템의 개발 환경에 적응하기가 용이한 장점을 가진다.
The purpose of this study is to find P-wave crustal velocity structure and the Moho characteristics beneath Seoul (SEO) and Inchon (INCN) stations using broadband teleseismic records. The use of broadband receiver function analysis is increasing to estimate the fine-scale velocity structure of the lithosphere. The broadband receiver functions are developed from teleseismic events of P waveforms recorded at Seoul (SEO) and Inchon (INCN) stations, and are analyzed to examine the crustal structure beneath the stations. The teleseismic receiver functions are inverted in the time domain of the vertical P wave velocity structures beneath the stations. The crustal velocity structures beneath the stations are estimated using the receiver function inversion method (Ammon et al., 1990). The general features of inversion results are as follows: (1) For the Seoul station, the Conrad and Moho discontinuities exist at 22 km and 30 km depth in the south ($BAZ=180^{\circ}$) direction. (2) For the Inchon station, the Conrad discontinuity exists at 22 km depth in the direction of SE ($BAZ=145^{\circ}$) and the Moho discontinuity exists at 30~34 km depth with a 4 km thick, which consists of a laminated velocity transition layers with thickness, whereas a crust-mantle boundary beneath the Seoul station consists of a more sharp boundary compared with the Moho shape of INCN station.
제주도 한라산 주위에 위치한 JJU와 JJB 관측소 하부의 S파 속도구조를 규명하기 위하여, 이 관측소에서 2007년 이후 기록한 $M_W$ 5.5 이상인 원격 지진자료 중 150개 수신함수를 이용하여 역산 및 H-${\kappa}$ 중합법에 적용하였다. 모호면에서 변환된 $P_S$파는 JJU 관측소의 북서쪽(후방위각 $207{\sim}409^{\circ}$, 평균 $308^{\circ}$)과 JJB 관측소의 남동쪽(후방위각 $119{\sim}207^{\circ}$, 평균 $163^{\circ}$) 방향으로 뚜렷하지 않게 나타났다. 이것은 아마도 모호면의 점이적인 속도변화나 지각 내의 속도 불균질층 때문일 수 있다. 수신함수 역산으로부터 계산된 S파 속도모델은 지각 내의 저속도층을 뚜렷이 보여주며, 30 ~ 40 km 깊이에서 점이적으로 증가하는 양상을 보인다. JJB 관측소 반경 18 km 이내에서 저속도층($v_s{\leq}3.5km/s$)은 14 ~ 26 km에 있고, $v_s{\geq}4.3km/s$으로 정의한 '모호면'은 34 km 깊이에 있는 것으로 분석되었다. 서쪽으로 약 10 km 떨어진 곳에 위치한 JJU 관측소의 반경 16 km 이내에서는 저속도층과 '모호면'이 14 ~ 24 km와 30 km에 각각 존재하여 JJB 관측소에 비해 다소 얕은 깊이에서 나타난다. JJU와 JJB 관측소에 대한 H-${\kappa}$ 분석결과는 지각 두께가 29 km와 33 km이며, 종파/횡파 속도비($v_p/v_s$)가 1.64과 1.75임을 각각 나타내어 화산 정상에 가까운 곳에서 상대적으로 낮은 $v_p/v_s$가 관찰되었다.
본 개발 시스템은 적외선 센서 네트워크 시스템을 통해 RS-232 통신 수신 데이터(각 인큐베이터의 온도, 습도)를 얻고, 각 채널 당 각각의 사람에 대한 감시 시스템이 작동된다. 이 감시 시스템은 TCP/IP 통신을 통한 PDA 뿐만이 아니라 개인용 컴퓨터에도 작동된다. 이 시스템은 LabVIEW와 PDA 모듈의 통신 함수에서 활성화되어 작동되며, 다른 도구를 이용하는 것보다 처리시간이 상당히 절약된다.
위성의 성능은 위성의 최종생산물인 위성 영상 품질에 의해 평가된다. 위성 영상의 품질을 평가하는 요소로는 광학적요소인 변조 전달함수(Modulation Transfer Function : MTF), 신호대잡음비(Signal To Noise Ratio : SNR), 기하학적 요소인 해상도(Ground Sample Distance : GSD) 등이 있으며, 위성의 설계 단계에서 위성의 설계 및 제작, 관측 및 운영 환경을 반영하여 위성 영상의 품질을 예측하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 위성의 설계 단계에서 위성 설계 및 운용 조건을 반영한 영상 품질 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 연구의 결과를 통해 위성의 설계 시 영상 품질 예측에 활용 될 수 있으며, 수신된 영상의 화질 개선 연구에 활용될 것으로 기대된다. 또한 항공 영상의 품질 시뮬레이션에 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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