연구목적: 기계학습법을 이용하여 일반적인 직선 교량의 지진 취약도 분석 연구는 다수 수행되었으나 곡선 교량 구조물에 대한 연구 사례는 미미하다. 따라서 본 연구의 목적은 기계학습법 기반 I형 곡선 거더를 갖는 교량의 재료 특성 및 기하학적 불확실성을 고려한 지진 취약도 분석하는 것이다. 연구방법: 강재 및 콘크리트의 재료 특성과 교각의 높이를 불확실성 매개변수로 고려하였다. 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 시간이력해석을 수행하였다. 해석결과를 원본데이터로 인공신경망, 반응표면분석법을 적용하여 학습 데이터를 생성하였다. 최종적으로 원본 데이터 및 학습데이터를 이용하여 지진 취약도 분석을 수행하였다. 연구결과: 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 총 160회의 시간 이력해석을 수행하였다. 해석결과와 기계학습을 통해 얻어진 예측 값을 비교하였으며 두 값의 유사도를 비교하기 위해 결정계수를 비교하였다. 반응표변분석법의 결정계수가 0.737로 비교적 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 지진 취약도 곡선도 반응표면 분석법을 통해 예측된 값이 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서 유한요소 해석을 통해 관측된 값과 기계학습법을 통해 예측된 값을 비교하였을 때 반응표면 분석법이 관측값과 유사한 결과를 예측하는 것으로 나타났다. 하지만 두 가지 기계학습법 모두 관측 값에 비해 과소평가되는 것으로 나타났다.
최근 지진조기경보시스템(EEWS)의 성능 개선과 진앙지 또는 진앙 근처 지역의 지진방재 효과를 보완하기 위해 현장 지진조기경보시스템(On-Site EEWS)의 개발이 시도되고 있다. 지진에 대한 연구 및 관측을 위한 지진관측망을 이용하여 지진 방재에 활용하는 국가 차원의 EEWS와 달리 On-Site EEWS는 지진방재를 목적으로 하므로 성능 및 비용 측면의 효율적인 설계와 평가가 필요하다. 현재 우리나라는 EEWS 뿐만 아니라 On-Site EEWS 개발에 기존 EEWS의 설계 기준 및 평가방법을 사용하는 등 필요한 핵심기술과 운영 노하우가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지진·화산재해대책법에서 규정하는 지진 가속도계의 요구 사항을 기반으로 On-Site EEWS의 국산화 개발에 필요한 지진 데이터 수집, 데이터 처리 및 분석 부분의 하드웨어 및 소프트웨어적 설계 방향과 성능평가 항목 및 방법을 제안한다.
본 연구에서는 지진가속도계측시스템의 정상 운영여부를 판단하고 지진가속도 계측자료의 유효성을 검증할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위하여 현재 운영 중인 공공건축물 지진가속도계측시스템 계측자료를 이용한 조사·분석을 수행하였다. 연구 결과를 통해 시스템에서 생성하는 주요 자료인 실시간 데이터(MMA/sec) 자료와 이벤트 계측자료(MiniSEED)의 생성 절차에서 발생하는 오류와 계측자료 자체의 이상 여부를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 오류 유형을 분석하여 계측 데이터 분석을 통한 점검 방향 판단의 기초자료를 마련하였다. 이를 통해 수신/미수신으로 관리되던 지진가속도계측시스템의 점검 여부 및 이상 종류를 판단할 수 있는 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스양과 주요 이슈에 대해 알아보았다. 뉴스 빅데이터 서비스인 빅카인즈를 통해 분석을 실시한 결과, '재난문자' 관련 뉴스가 2016년에 186건으로 전년대비 약 18.6배 증가하는 급격한 성장세를 보였다. 이후 '재난문자' 관련 뉴스는 높은 수치를 유지하는 것으로 나타났다. 지진이 다른 재난에 비해 많은 비중을 차지하였지만 지진이 다수를 차지한 2016년 대비 2017년과 2018년은 지진 외에 다양한 재난에 대해 다루어졌다. 그리고 '재난문자' 연관어 중 행정안전부(국가안전처, 행안부 용어 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.
내진 설계가 되어있지 않은 건물의 경우, 지진으로 인해 건물 붕괴 가능성이 높아지며 이로 인해 많은 인명 피해가 발생할 수 있다. 지진으로 인한 건물의 피해를 예측하고 이를 기반으로 취약점을 보완한다면 인명 피해를 줄일 수 있으므로 건물 피해 예측 모델에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2015 년 네팔 대지진으로 인해 손상된 건물 데이터를 활용하여 Random Forest 와 Extreme Gradient Boosting 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 지진 피해 예측 모델의 정확도를 비교하였다.
지진은 물리적 특성 상 짧은 시간에 광범위한 지역에 큰 피해를 주는 만큼, 지역사회 기능 회복을 위한 복원력 관점의 지진대응 방안이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 공공데이터포털정보와 재난관리프로그램(Ergo-EQ)을 이용하여 시나리오지진에 의한 도심지 건물들의 지진피해를 확률론적으로 평가하였다. 대구광역시 달서구 지역의 주요 건물들에 대한 지진피해평가 수행을 위해 해당 지역의 지형데이터를 활용하고 지역의 지질 및 지반 특성을 반영한 지형도를 작성하였다. 또한, 상기 건물들의 인프라 특성을 포함하는 통합데이터베이스를 Ergo-EQ 프로그램과 연동되도록 수정하고, 각 건물들에 대해 네 단계 손상수준 별 초과확률을 분석하여 각 건물의 손상도를 평가하였다. 일련의 피해분석 결과를 통해 각 건물별 지진손상도와 이의 영향 인자 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 국내 지진관측소 정보의 XML기반 통합 관리시스템을 제안한다. 1998년도 이후부터 기상청, 한국지질자원연구원 등 지진관측소를 운영하고 있는 국내 기관이 점차 증가하고 있는 추세이다. 지진 데이터의 효율적인 활용을 위해서는 관측소 위치, 설치된 계기의 특성 및 운영 이력정보 등이 필수적이다. 각 기관별의 독자적인 관측소 정보관리로는 통일된 형태의 정보 제공이 이루어지지 못하고, 관측소 변경 정보의 신속한 전달에도 한계가 있다. 본 논문에서는 각 기관의 담당자가 웹을 통해 해당 기관의 관측소 정보를 관리하고, 이를 범국가적으로 통합하여 사용자들에게 제공할 수 있는 지진관측소 정보 통합 관리시스템을 제안하다. 지진 데이터를 이용하기 위해 필요한 최소한의 관측소 정보를 분석, XML을 이용하여 구조화하였다. 통합 관리시스템은 관측소 관리, 정보 검색 및 최신 정보제공 모듈 등으로 구성된다. 제안된 시스템을 통해 각 기관별 지진관측소 정보가 범국가적 차원에서 효율적으로 관리, 제공될 수 있을 것이다.
지진에 의한 진동이 건물에 미치는 영향을 최소화 하기 위하여 강철 스프링에 천연고무 및 합성고무를 피복 성형한 새로운 형태의 기초분리장치를 개발하고 물성실험을 실시하였으며 모형구조물에 부착하여 진동대실험을 수행하였다. 사용된 모델은 1/4로 축소된 1경간 3층의 철골구조물로 지진 진동을 사용하여 기초분리장치의 수평, 수직방향 안정서와 제진효과를 검증하였다. 얻어진 데이터를 분석한 결과 실험에 사용된 모든 종류의 방진베어링이 지진진동에 의한 가속도를 줄이는데 효과적인 것으로 나타났다.
한반도에서 점차 증가하는 지진으로 지진을 빠르고 정확하게 감지하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기상청에서 운영하는 기존 관측소는 설치와 운영에 많은 비용이 요구되어 오늘날 저가의 센서를 사용하여 지진을 감지하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 논문에서는 스마트폰에 설치된 저가의 MEMS 가속도 센서를 활용하여 지진 관측자료 생성 및 지진 감지 체계를 구축할 수 있는지에 대해 평가한다. 가속도 센서 분석을 위하여 국내의 여러 위치에 설치하여 가속도 데이터를 수집하였으며, PSD 계산을 통하여 각 센서의 바닥 잡음 수준을 파악한다. 분석 결과를 바탕으로 기존 MEMS 가속도 센서의 바닥 잡음 수준과 지진 감지를 위한 노이즈 모델과 비교하여 MEMS 센서가 감지할 수 있는 지진의 규모를 파악한다. 다양한 종류의 건물에 부착된 280 여 개의 가속도 센서 중 200 개의 센서로부터 데이터를 지난 수 개월 간 수집 하였으며 PSD 계산을 통하여 설치된 스마트폰의 MEMS 가속도 센서는 10Km 이내에서 발생하는 규모 3.5 이상의 지진을 관측 할 수 있음을 파악하였다. 지난 몇 개월간의 운영 기간 동안, 스마트폰 가속도 센서는 2019년, 12월 30일 밀양에서 발생한 규모 3.5의 지진을 기록하였으며 지진 감지 기법 중 하나인 STA/LTA 기법에 의해서 지진이 감지됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 MEMS 가속도 센서를 사용한 지진 감지 체계는 점차 증가하는 지진을 더욱 빠르고 정확하게 감지할 수 있을 것으로 기대한다.
지진 발생시 건축물의 내부상태를 탐사하는데 있어 콘크리트 구조물의 두께, 철근의 피복깊이, 공동의 유무를 탐사하게 되고, 이것을 통해 건축물의 손상을 추정할 수 있다. 이때 콘크리트 내부를 탐사하는 방법으로 지중 탐사 레이더(ground penetrating radar)가 효과적으로 이용될 수 있다. 기존의 레이더 측정 방법에서는 콘크리트 내부를 탐사하기 위해 시간영역에 있는 데이터로 콘크리트의 유전상수를 구하고 시간을 거리로 환산하여 육안 식별에 의해서 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 콘크리트 시편을 측정한 후 측정된 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 분석과 필터링을 통한 방법으로 신호 처리하여 시간영역에서의 데이터 분석능력을 향상 시켰다. 데이터 획득을 위해 주로 사용되는 900MHz, 1GHz, 그리고 1.5㎓ 중심 주파수를 갖는 세 개의 안테나를 사용하여 철근시편을 탐사하였다. 주파수 영역에서 차단 주파수(cutoff frequency)를 1/3 옥타브에 의하여 변화시키면서 저역 통과, 고역 통과, 그리고, 대역 통과 등의 필터링을 하였고, 각각의 중심 주파수에 대한 가장 효과적인 차단 주파수를 찾으려고 했다. 차단 주파수의 범위는 최대 하위 2옥타브에서 상위 1옥타브와 최소 하위 2옥타브에서 하위 1옥타브가 적합하였고, 주파수 영역에서 필터링을 통해 콘크리트 내부 정보 분석력 향상을 위한 토대를 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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