This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.
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 논문에서는 지진 기록계에 할당된 우선순위에 따라 가장 먼저 수신되는 이벤트 패킷으로부터 실제 지진과 연관된 패킷만을 추출하여 진앙을 추정하는 기법을 제안한다. 각 관측소의 지진 기록계로부터 수신된 이벤트 패킷의 신호 시간, 신호 주기 및 SNR 등을 통계적 방법으로 평가하여 실제 지진의 P파와 연관된 패킷을 추출한다. 그리고 초동 P파의 도달시간을 이용한 진앙 추정기법을 이용하여 P파와 연관된 패킷으로부터 진앙을 추정하였다. 2007년 기상청에서 발표한 국내 지진에 대하여 해당 일자의 이벤트 패킷을 이용하여 본 논문에서 제안한 P파 연관 패킷의 추출과 진앙을 추정하였다. 지진 감지 네트워크 내에서 발생한 지진의 경우 4개 이상의 관측소로부터 이벤트 패킷이 도착한 후에 매우 작은 오차 범위 내에서 진앙이 결정되는 것으로 확인되었다. 각 관측소간의 평균거리를 감안하여 타 관측기관의 이벤트 패킷을 이용할 경우에 더욱 빠른 진앙 결정과 지진경보 발령이 가능한 것으로 검증되었다. 따라서 본 연구의 결과는 국내 지진 조기 경보체계의 구축에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
지진재해대책법이 2009년 3월에 발효됨에 따라 가속도 지진관측을 수행하여야 할 기관이 대폭 확대되었다. 소방방재청의 추정에 의하면 최소 400개소의 자유장 가속도 관측소가 설치될 예정이다. 지진계측기의 성능 향상과 통신 기술의 발달로 지진관측소 설치가 보편화되면서 지진관측의 주 기능이 신속 피해 예측과 경보 발령 등 지진방재에 적극적으로 활용할 수 있도록 전환되고 있다. 신속 지진피해 예측의 기반기술인 실시간 지진동 영상화기법을 소개하였다. 이 기술은 신속한 지진피해 평가를 위한 실시간 자료 취합뿐 아니라 시각적으로 정보를 파악할 수 있도록 개발되어 활용되고 있다. 한편 지진피해는 주로 S 파와 연속되는 표면파에 의해 발생한다. 최초로 도달하는 P 파로부터 최대 지반운동 크기와 지진 피해를 예측하여 경보를 발령하는 것이 지진조기경보체계이다. 지진조기경보의 기술개발 현황과 함께 2007년 오대산지진에 적용한 예를 소개하였다. 조기경보 기술은 기상청의 지진통보 체계를 획기적으로 개선시킬 수 있다. 또한 지역별로 분산된 주요 국가 시설물의 지진방재를 위해 활용할 수 있는 분산형 조기경보 시스템의 구성과 활용방안을 제안하였다.
지진조기경보는 빠르게 도달하는 P파를 감지하고 이보다 느리게 전파되는 S파가 도달하기 전 알림을 주는 기술이다. 초기에 도달한 P파의 진폭과 우세주기를 통해 신속하게 규모와 진원을 추정하고 이를 기준으로 경보 혹은 속보를 전송하기에 P파의 분석은 신속한 지진정보에 생산에 중요한 요소이다. 하지만, 국외에서 발생한 큰 규모의 지진이 국내 관측망에서는 P파의 진폭이 크게 감쇠되어 관측되며, 이는 초기 분석단계에서 실제 규모보다 작은 국내 발생 지진으로 오분석 될 수 있다. 오분석의 결과가 그대로 수요자(국민)에게 오경보(false alarm)로 발송될 경우 지진조기경보서비스의 신뢰도를 저하 시킬 수 있으며, 신속대응이 필요한 사회 인프라시설 및 산업시설에는 경제적 손실을 야기할 수 있다. 따라서 이러한 오분석을 최대한 줄이기 위한 기술개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 주파수-이격거리에 따른 감쇠특성을 이용한 필터뱅크(Filter Bank)를 사용하여 국내외 지진에 대한 분류 가능성을 검토하였다. 이를 위해 기상청 지진관측소에 기록된 2 < ML ≦ 3의 국내지진 463개, 44개(3 < ML ≦ 4), 4개(4 < ML ≦ 5), 3개(ML > 5)와 국외지진 89개를 사용하여 각 주파수영역에 따른 최대 Pv값을 산정하고 이를 분석하였다. 분석결과, 기본 설정 값보다 3번(6-12Hz)과 6번(0.75-1.5Hz) 밴드를 사용할 때 국내외 지진을 정확하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 일반적인 지진 데이터 전송방식보다 좀 더 빠르게 수집될 수 있는 MMA 데이터를 이용하는 새로운 실시간 지진동 감시 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 관측소로부터 전송되는 20sps 데이터 기반의 초당 최대, 최소 및 평균값을 연속적으로 수신한다. 그리고 지진동의 크기로써 PGA를 계산하고 이를 가시화하여 우리나라의 지진동을 감시한다. MMA 데이터로부터 계산된 PGA 데이터를 검증하기 위하여 2002년 6월 29일 중국 무단장에서 발생한 지진 데이터를 분석하였으며, 2007년 1월 20일 강원도 오대산에서 발생한 지진 데이터의 로그 파일을 사용하여 제안한 시스템을 정밀히 검증하였다. 실험결과로서 제안한 시스템은 기존 방법보다 빠르게 이벤트(지진)를 감지하며, 유용한 정량적 정보를 생성하는 것으로 판명되었다.
연구목적: 본 연구는 단일 지진관측기로부터 P파를 추출하여 PGV를 산출하는 현장지진경보(Onsite EEW)를 설계와 검증을 목적으로 한다. 연구방법: 국내에서 발생한 12개의 지진파형데이터를 이용하여 적합한 P파 감지 시간(PTW)의 크기를 정하여, P파 물성치인 Pd, Pv 및 Pa를 산출하고, 경험식을 통한 PGV 추정값을 관측치와 비교하였다. 연구결과: PGV 관측치와 추정치의 비교결과를 경보 발령 기준인 진도 등급 내에서 비교하였을 때 오보 비율은 최소 86.7%의 적중률을 보였으며, PTW를 2초로 줄이는 효과로 경보시간은 1초, 공백역은 6Km를 단축할 수 있다. 결론: 본 연구를 통해 국내에서 지진현장경보의 가용성을 확인하였으며, 실제 활용을 위해서는 지속적인 관측을 통해 지진파형 데이터수를 늘이고, 현장 노이즈를 제거하는 기술을 통해 한국형의 회귀식과 알고리즘 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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