• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.104-104
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• 2021

연안에 발생하는 지진해일은 많은 인명 및 재산 피해를 유발할 수 있다. 이에 따라 주요 선진국은 자국의 피해 뿐 아니라 세계 주요도시에 거주하는 자국민의 안전과 대피에 대한 경보발령을 목적으로 전지구 지진해일 시스템을 구축하여 상시 운영중에 있다. 우리나라의 지진해일 예측시스템은 지진해일의 발생과 전파, 그리고 전세계 주요 연안에 도달할 때의 해일고 모의 등에서 우수한 성과를 보이는 것으로 인정되고 있으나, 실제적인 위험경보를 발령하기 위해서 필요한 해일도달 시 조위와의 상호작용에 대한 기능은 현재 없는 상태이다. 해일에 의한 주된 피해는 연안으로의 범람에 대한 것으로 이를 파악하기 위해서는 해일 도달 당시의 조위를 예측하고 해일과 조석과의 상호작용을 반영한 예측시스템 구축이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 지진해일 예측모델에서 조석-지진해일 상호작용을 고려하기 위해 조석과 지진해일을 동시에 모의할 수 있는 예측 알고리즘을 제시한다. 지진해일의 전파 및 범람에 조석이 상당한 영향을 미칠 수 있음은 관련 연구자들에 의해 꾸준히 지적되어왔으나 과거 연구는 이상적인 지형이나 조석 조건에 대해서만 일부 이루어졌으며, 아직까지 실제 조석을 활용한 충분한 연구는 미흡한 실정이다. 향후 실제 조석에 의한 지진해일의 변화를 모의하기 위해 지진해일 예측모델에서 실제 조석과 조류 조건에서 지진해일을 동시에 모의할 수 있도록 예측 알고리즘을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.238-238
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• 2018

2011년 동일본 대지진으로 발생된 지진해일로 인해 막대한 경제적 손실과 인명피해가 발생하였고, 2차적 사회적 피해가 지속되고 있다. 또한 국내에서도 최근 경주와 포항지역에서 지진이 발생하여 피해가 발생함에 따라 재난의 불확실성에 대한 대비의 중요성이 강조되고 있고, 과거 안전하다고 했던 재난에 대한 위험성에 대해 국민들의 관심이 증대되었다. 피해사례가 2차례 있는 지진해일의 경우도 동일본 대지진 이후로 전 세계적으로 해일에 대한 위험성이 재평가되고 있다. 지진해일은 해저에서 발생하는 지진에 의한 것으로 발생지점 및 강도 등을 예측하기가 쉽지 않으므로, 지진발생에 대한 가상 시나리오를 이용한 연구가 진행되고 있다. 가상 시나리오를 활용하여 현재까지 많은 침수예상도가 제작되었으나, 다양한 시나리오 대해서 검토되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 과학적 보간법을 이용하여 수치모형을 수행하지 않고 기수행된 연구 DB를 활용하여 지진해일 피해를 예측하는 기술을 개발하였다. 연구 DB는 국립재난안전연구원에서 수행된 지진해일 자료를 활용하였고, 전국단위를 기반으로 지진규모 7.0~9.0 내에 지진해일을 유발하는 지진에 대해 지진해일의 피해를 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 기술을 검증하기 위해 5개의 진원지에 대하여 과거 발생 지진규모부터 극한의 지진규모를 가정한 수치모의 결과와 본 연구의 결과를 비교하였다. 본 연구는 격자 1km인 광역모형의 모의결과를 활용하였으므로 실제로 해안지역의 침수양상의 정확도가 높지 않지만 향후 고정밀 공간해상도에 대하여 모의를 수행한다면 지진해일로 발생하는 범람 및 침수를 보다 정밀하게 예측할 수 있을 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.484-484
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• 2023

지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.15 no.3
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• pp.45-55
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• 2011

In this study, the state of the art and characteristics of major Korean port structures were investigated and analyzed. Damage of port structures during earthquakes, evaluation systems of seismic damage and seismic designs have also been investigated. Based on the research, a methodology of seismic damage estimation was proposed considering geotechnical information and the characteristics of the fragility of port structures.

• Economic and Environmental Geology
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• v.50 no.5
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• pp.401-414
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• 2017

To prevent the damages from earthquakes, various researches have been conducted around the world focusing on earthquake prediction and forecasting for several decades. Among various precursory phenomena, changes in groundwater level and quality are considered to be reliable for estimating the time of earthquake occurrence and its magnitude. In effects, some countries impacted by frequent earthquakes have established and operated the groundwater monitoring network for earthquake surveillance and prediction. In Korea, recently researches have begun for using groundwater monitoring techniques for earthquake prediction. In this paper, the groundwater monitoring networks of China, Japan, and the United States were reviewed focusing on the facilities and results of researches to deduce the tasks for earthquake prediction researches using groundwater monitoring techniques in Korea. In results, research needs are suggested in the implementation of groundwater monitoring networks for specifically earthquake surveillance with the real-time monitoring and the measures to quantify the degrees of abnormal changes in the relationship of distance from the earthquake epicenter.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.20 no.6
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• pp.15-22
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• 2019

In this study, the hazard areas are identified by using the Newmark displacement model, which is a predictive model for identifying the areas at risk of landslide triggered by earthquakes, based on the results of field survey and laboratory test, and literature data. The Newmark displacement model mainly utilizes earthquake and slope related data, and the safety of slope stability derived from LSMAP, which is a landslide prediction program. Backyang Mt. in Busan where the landslide has already occurred, was chosen as the study area of this research. As a result of this study, the area of landslide prone zone identified by using the Newmark displacement model without earthquake factor is about 1.15 times larger than that identified by using LSMAP.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.05b
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• pp.993-998
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• 1995

본 연구는 국제공동연구로 수행중인 Hualien 대형내진모델시험사업중 모델구조물에 대한 지진 응답 예측해석(blind prediction analysis)에 관한 것이다. 이 해석은 축대칭 무한요소를 이용하여 개발한 전산프로그램 KIESSI와 유연체적법에 의한 전산프로그램 SASSI를 이용하여 수행하였으며, 구조물 및 지반 특성은 뒷채움이 완료된 모델구조물에 대한 통일모델과 예측 후 상관해석 결과를 사용하였다. 그 결과 지진응답 예측해석 결과는 계측된 지진응답과 비교적 잘 일치하였으나 더 좋은 해석결과를 얻기 위해서는 구조물 및 지반 특성을 좀 더 수정할 필요가 있음을 알 수 있었다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.55 no.4
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• pp.421-428
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• 2022

This study analyzes emerging earthquake and space use technologies from the latest Korean and Japanese scientific and technological foresights in 2022 and 2019, respectively. Unlike the earthquake prediction and early warning technologies presented in the 2017 study, the emerging earthquake technologies in 2022 in Korea was described as an earthquake/complex disaster information technology and public data platform. Many detailed future technologies were presented in Japan's 2019 survey, which includes largescale earthquake prediction, induced earthquake, national liquefaction risk, wide-scale stress measurement; and monitoring by Internet of Things (IoT) or artificial intelligence (AI) observation & analysis. The latest emerging space use technology in Korea and Japan were presented in more detail as robotic mining technology for water/ice, Helium-3, and rare earth metals, and manned station technology that utilizes local resources on the moon and Mars. The technological realization year forecasting in 2019 was delayed by 4-10 years from the prediction in 2015, which could be greater due to the Corona 19 epidemic, the declaration of carbon neutrality in Korea and Japan in 2020 and the Russo-Ukrainian War in 2022. However, it is required to more active research on earthquake and space technologies linked to information technology.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.10 no.3 s.49
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• pp.65-75
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• 2006

Nonlinear pushover analysis is used to evaluate the earthquake response of building structures. To accurately predict the inelastic response of a structure, the prescribed story load profile should be able to describe the earthquake force profile which actually occurs during the time-history response of the structure. In the present study, a new modal combination method was developed to predict the earthquake load profiles of building structures. In the proposed method, multiple story load profiles are predicted by combining the modal spectrum responses multiplied by the modal combination factors. Parametric studies were performed far moment-resisting frames and walls. Based on the results. the modal combination factors were determined according to the hierarchy of each mode affecting the dynamic responses of structures. The proposed modal combination method was applied to prototype buildings with and without vertical irregularity. The results showed that the proposed method predicts the actual story load profiles which occur during the time-history responses of the structures.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.33 no.1
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• pp.1-13
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• 2023

Predicting earthquakes is difficult due to the complexity of the systems underlying tectonic phenomena and incomplete understanding of the interactions among tectonic settings, tectonic stress, and crustal components. The Korean Peninsula is located in a stable intraplate region with a low average seismicity of M 2.3. As public interest in the earthquake grows, we analyzed earthquakes on the Korean Peninsula by attempting to predict spatio-temporal earthquake patterns and magnitudes using Facebook's Prophet model based on deep learning, and here we discuss seismic distribution zones using DBSCAN, a cluster analysis method. The Prophet model predicts future earthquakes in Chungcheongbuk-do, Gyeonggi-do, Seoul, and Gyeongsangbuk-do.