• 지질공학
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• 제5권3호
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• pp.309-329
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• 1995

역사지진 카탈로그 즉, 1960년대 전과 이후 1995년까지의 지진관측을 이용하여 한반도의 지진활동과 응력상태가 연구되었다. 이씨왕조의 처음 1400-1600년대의 200년동안 역사지진 카탈로그는 크게 완성되었다. 그후부터 카탈로그는 거의 강진만 완성하는데 주력했다. 강진분포를 볼때 한반도 지진대는 서울-평양 지진대, 남부지진대, 그리고 북부지진대로 나눌 수 있다. 이들 강진의 초동 메카니즘은 그리드 테스팅 방법(grid testing method)에 의해서 재분석되었다. 지진메카니즘 결과는 압축방향이 동서방향을 따라서 수평으로 놓여 있음을 발견했다.

• 지질공학
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• 제32권3호
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• pp.377-388
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• 2022

최근, 다수의 연구가 지수적으로 증가하는 지진 자료를 효율적이고 정확하게 처리하기 위해 기계학습을 활용하고 있다. 본 연구는 지진의 발생 시간, 위치, 규모의 정보를 확장하여 기계학습에 적용 가능한 자료를 제작한 후, 주성분 분석을 통해 추출한 자료의 주요 성분으로 자료의 차원을 축소하였다. 차원이 확장된 자료는 36,699개의 지진 사건을 포함하는 Global Centroid Moment Tensor 카탈로그로부터 얻은 지진 정보의 통계량으로 구성되었다. 표준화와 최대-최소화 스케일링을 활용하여 자료 전처리를 수행하였으며, 스케일링이 완료된 자료에 주성분 분석을 적용하여 자료의 주요 특징을 추출하였다. 스케일링은 상이한 단위로 인한 특징 값의 차이를 현저히 감소시켰으며, 그 중 표준화는 다른 전처리에 비해서 각 특징의 중앙값을 더 균등하게 변환하였다. 주성분 분석이 스케일링이 적용되지 않은 자료로부터 추출한 여섯 개의 주성분은 원본 자료의 정보를 99% 설명하였다. 표준화와 최대-최소 스케일링이 적용된 자료로부터 추출한 열여섯 개의 주성분은 원본 자료의 정보의 98%를 재구성하였다. 이는 특징 값의 분포가 균등한 자료의 정보를 보존하기 위해서는 더 많은 주성분이 필요함을 지시한다. 본 연구는 지진 데이터와 지진 거동과의 관계를 분석하는 효율적이고 정확한 기계 학습 모형을 훈련시키기 위한 데이터 처리 방법을 제안하였다.