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.
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.
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.
본 연구에서는 항만 구역의 지진피해예측 평가체계를 구축하기 위해 필요한 지진피해예측 관련 시스템 및 내진설계 현황 및 항만구조물의 지진피해 사례를 조사하였으며, 더불어 주요 항만 구역의 구조물의 현황 및 특성을 조사, 분석하였다. 이를 토대로 지반 정보와 항만 구조물의 지진 취약도를 고려한 항만 구역(구조물)의 지진피해예측 간이 평가방안을 개발하였다.
지진에 의한 피해를 방지하기 위하여 지진 예측과 예보를 위한 다양한 연구가 전 세계적으로 시도되어 왔다. 지진예측지표 중, 지하수 수위 및 수질의 장기관측자료에서 지진 전에 나타나는 이상변동은 지질매체에 가해지는 압력의 변화와 매체 내 균열의 발달에 의한 것으로 지진의 발생 시기와 규모를 추측할 수 있는 것으로 평가되고 있다. 따라서 국외에서는 지하수 관측시스템을 지진감시 관측망의 보조관측망으로 활용하고 있으며, 실제 지진 예측에 활용되고 있다. 우리나라는 최근에서야 지하수를 활용한 지진예측연구가 시작되었으며, 그 가운데 발생한 2016년 9월의 경주지진 전후로 나타난 지하수의 변동은 많은 관심을 불러왔다. 이 연구는 지진감시 및 예측을 위해 적극적으로 지하수관측시설을 운용하고 있는 중국, 일본, 미국의 관측시설 현황 및 연구 사례를 분석, 검토하고 최근 우리나라에서 수행되기 시작한 지진예측 연구의 연구방향과 과제를 제시하고자 수행되었다. 그 결과, 앞으로 고품질의 자료를 생산할 수 있는 지진감시 전용의 단층대 지하수관측시설 구축과 주요 관측인자의 실시간 감시, 이상변동의 폭과 관측되는 거리에 대한 정밀한 평가 및 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 현장조사, 실내시험 및 문헌자료를 기초로 지진 시 산사태 발생 위험지 예측 모델인 Newmark displacement model을 이용하여 위험지를 예측하였다. Newmark displacement model은 주로 지진의 정보와 해당 지역의 사면의 정보를 통해 산정되며, 사면의 안전율은 산지 토사재해 예측 프로그램인 LSMAP의 결과를 활용하였다. 연구대상 지역으로 과거 산사태가 발생한 부산의 백양산 일대를 선정하였다. 산사태 발생 해석 결과 Newmark displacement model을 활용한 지진 시 산사태 위험지 예측이 지진 계수가 미적용된 LSMAP의 산사태 위험지 예측보다 약 1.15배 넓은 지역을 위험지역으로 예측하는 것으로 나타났다.
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.
본 연구는 2022년 발표한 한국의 제6회 과학기술예측조사와 2019년 발표한 최신의 일본 과학기술예측조사 결과에 주목하여 최근 지질자원 분야에서 국가·사회적으로 높은 기대를 받고 있는 지진재해와 우주이용에 관한 미래기술을 분석하였다. 한국의 2022년 발표한 지진재해 관련 미래기술은 2017년 제시한 지진 예측 및 조기경보 기술 형태와 달리 지진·복합재난 정보기술과 공공데이터 플랫폼으로 제시되었고, 건물·도시의 재난대응 생활밀착 로봇에 적용하는 형태로 제시되었다. 일본 2019년 과학기술예측조사에서는 한국의 3배 수준의 많은 미래기술이 제시되었으며, 지진재해 기술 또한 대규모 지진 예측, 지층 주입에 따른 유발 지진 예측, 전국 액상화 위험 규명, 규모 광역 응력 측정, 사물인터넷(IoT) 혹은 인공지능 관측 영상 분석에 의한 지진 재해 감시·예측 등 상세 기술이 제시되었다. 최신 한국과 일본의 과학기술예측조사의 우주이용 기술은 물/얼음, 헬륨-3, 희토류 금속 등의 자원을 채굴하는 로봇 기술과 달·화성에서 현지자원을 활용한 유인기지 기술 형태로 더욱 구체화되었다. 일본의 기술적 실현시기를 비교해 보면 2019년에 예측한 실현시기가 2015년의 조사결과보다 4~10년 정도 지연되었다. 2019년 이후에도 코로나19 전염병 상황, 2020년 한국과 일본의 탄소중립 선언, 2022년 러시아-우크라이나 전쟁 등 환경변화에 따라 한국과 일본의 미래기술 실현시기의 예측 결과의 불확실성이 더 커질 수 있다. 하지만 앞으로 지질자원 분야에서 정보기술과 연계한 지진재해 및 우주이용 기술에 대한 더욱더 활발한 연구개발이 요구된다.
건물의 지진응답을 평가하기 위하여 비선형 푸시오버 해석을 수행한다. 구조물의 비탄성 지진응답을 정확히 예측하기 위해서는, 비선형해석에 사용되는 층하중분포가 구조물의 시간이력 지진응답 동안 실제로 발생되는 지진하중분포를 나타낼 수 있어야 한다. 본 연구에서는 건축물의 지진하중분포를 예측하기 위하여 새로운 모드조합법을 개발하였다. 개발된 모드조합법에서는 모드조합계수를 곱한 각 모드의 스펙트럼응답을 조합하여 다수의 지진하중분포를 예측한다. 모멘트 골조와 켄틸레버 벽체에 대한 변수연구를 수행하였다. 변수연구 결과를 토대로, 각 고유모드가 구조물의 지진응답에 미치는 영향을 나타내는 모드조합계수를 정의하였다. 다양한 정형 및 수직 비정형 구조물에 대하여 제안된 계수모드조합법을 적용하였다. 그 결과 제안된 모드조합법은 시간이력 응답 동안 구조물에 실제로 발생되는 지진하중분포를 정확히 예측할 수 있었다.
지진은 지체 구조, 지구조 응력, 지각 성분 및 구성 요소 간의 상호 작용을 통해 발생하는 복잡한 현상으로 이해하기 매우 어려운 시스템이기 때문에 예측하기가 쉽지 않다. 우리나라는 평균 M 2.3의 비교적 안전한 지역으로 볼 수 있으나 지진에 대한 대중의 관심이 높아짐에 따라, 한반도의 지진현상을 분석하기 위하여 딥러닝 기반의 Facebook's Prophet 모델을 이용한 시간에 따른 지진패턴의 변화 및 공간과 규모에 따른 지진예측을 시도하였다. 또한, 진앙분포도 군집분석 방법인 DBSCAN과 비교 및 토의하였다. Prophet 지진 예측 모델링 결과 향후 경상북도뿐만 아니라 충청북도, 경기도 및 서울권역에서 지진이 발생할 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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