본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수 있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Net, CRNN) 구조를 제안한다. 중규모 지진뿐만 아니라 미소 지진, 인공 지진을 포함한 지진 이벤트 분류 문제를 해결하려면 효과적인 특징 추출 및 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주의 기반 합성곱 레이어를 통해 지진 데이터의 정적 특성을 추출 하게 된다. 추출된 특징은 다중 입력 단일 출력 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크 구조에 순차적으로 입력되어 다양한 지진 이벤트 분류를 위한 동적 특성을 추출하게 되며 완전 연결 레이어와 소프트맥스 함수를 통해 지진 이벤트 분류를 수행한다. 국내외 지진을 이용한 모의 실험 결과 제안된 모델은 다양한 지진 이벤트 분류에 효과적인 모습을 보여 주었다.
Structures designed for wind have an opposite design approach to those designed for earthquakes. These structures are usually reliable if they are constructed in an area where there is almost no or less severe earthquake. However, as seismic activity is unpredictable and it can occur anytime and anywhere, the seismic safety of structures designed for wind must be assessed. Moreover, the design approaches of wind and earthquake systems are opposite where wind design considers higher stiffness but earthquake designs demand a more flexible structure. For this reason, a novel Machine learning framework is proposed that is used to assess and classify the seismic safety of the structures designed for wind load. Moreover, suitable criteria is defined for the design of wind resistance structures considering seismic behavior. Furthermore, the structural behavior as a result of dynamic interaction between superstructure and substructure during seismic events is also studied. The proposed framework achieved an accuracy of more than 90% for classification and prediction as well, when applied to new structures and unknown ground motions.
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.
지진 발생은 정확히 예측하기 어렵고, 이러한 무작위성을 갖는 사건에 대비하여 모든 건물에 내진 설계를 도입하는 것은 현실적으로 어려운 과제이다. 건물의 특징 분석을 통한 건물 손상 예측을 기반으로 건물의 취약점을 보완한다면, 내진 설계를 도입하지 않은 건물에서도 피해를 최소화할 수 있으므로 건물 손상 예측 모델의 효율성을 분석하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2015년 네팔 대지진으로 인해 손상된 건물 데이터를 활용하여 Random Forest, Extreme Gradient Boosting, LightGBM, CatBoost 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 지진 피해 예측 모델의 정확도를 비교하였다.
This research evaluates the soil conditions for seismic stations situated in Romania using the horizontal-to-vertical spectral ratio (HVSR). The strong ground motion database assembled for this study consists of 179 analogue and digital strong ground motion recordings from four intermediate-depth Vrancea seismic events with $M_w{\geq}6.0$. In the first step of the analysis, the influence of the earthquake magnitude and source-to-site distance on the H/V curves is evaluated. Significant influences from both the earthquake magnitude and hypocentral distance are found especially for soil class A sites. Next, a site classification method proposed in the literature is applied for each seismic station and the soil classes are compared with those obtained from borehole data and from the topographic slope method. In addition, the success and error rates of this method are computed and compared with other studies from the literature. A more in-depth analysis of the H/V results is performed using data from seismic stations in Bucharest and a comparison of the free-field and borehole H/V curves is done for three seismic stations. The results show large differences between the free-field and the borehole curves. As a conclusion, the results from this study represent an intermediary step in the evaluation of the soil conditions for seismic stations in Romania and the need to perform more detailed soil classification analysis is highly emphasized.
HAZUS-MH는 지진, 홍수 및 허리케인의 세 가지 다중 재해현상에 대한 잠정적 손실을 추정하기 위한 GIS 기반의 컴퓨터 프로그램이다. 지진 재난에 대해서는 HAZUS에 설정한 가상이나 실제 지진 특성에 따라 지진동의 세기가 평가되고 이에 따라 손실을 계산하게 된다. 본 연구에서는 해안 플랜트시설 영역의 향후 지진에 대한 대비의 일환으로 HAZUS를 활용하였다. 대상 시설 영역의 특성 평가를 위해 기존 지반조사 보고서를 토대로 지반특성 자료들을 취합하였다. 또한, 시설구조물들의 재료 및 구조 특성에 따라서도 분류하였다. 연구 영역은 부지 조성 및 시설 분포 상황을 고려하여 17개 블록으로 나누고 지반 조건을 내진설계기준의 부지분류 체계에 따라 구분하였다. 뿐만 아니라, 수치 모델링을 통해 주요 시설물들의 지진취약도 곡선들을 도출하고 HAZUS 데이터베이스에 적용하였다. 이 연구 영역에 대한 HAZUS 활용 추정 결과는 부지 조건 및 구조물 종류에 따라 다양한 지진 피해와 손실 정도를 보였다. 본 사례 연구를 통해 해안시설 영역의 지진 피해 평가를 위한 HAZUS의 적용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 지진 이벤트 분류를 위한 다양한 정규화 기법 분석 및 효과적인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 네트워크 구조를 제안하였다. 정규화 기법은 신경망의 학습 속도를 개선할 뿐만 아니라 잡음에 강인한 모습을 보여 준다. 본 논문에서는 지진 이벤트 분류를 위한 딥러닝 모델에서 입력 정규화 및 은닉 레이어 정규화가 모델에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 적용 은닉 레이어의 구조에 따른 다양한 실험을 통해 효과적인 모델을 도출하였다. 다양한 모의실험 결과 입력 데이터 정규화 및 제1 은닉 레이어에 가중치 정규화를 적용한 모델이 가장 안정적인 성능 향상을 보여 주었다.
동반논문(I. 국외 내진설계기준 및 부지응답특성과의 비교)에 이어서 2-매개변수 지반분류 방법의 지반 증폭계수가 국내 지반조건 및 지반증폭특성에 적합함을 검증하기 위하여, 2003년 이후 국내에서 발생 또는 영향을 미친 주요 지진에 대한 계측 기록을 분석하였다. 거리가 30km 이내인 암반 계측 관측소와 토사지반 계측 관측소의 계측 자료들을 추출하여 시간영역 가속도 신호로부터 암반 및 토사지반에서의 응답스펙트럼을 각각 결정하였고, 이로부터 단주기 및 장주기 증폭계수를 결정하였다. 일부 오류가 발생한 데이터들도 존재하였지만, 대부분 국내 지반 특성에 적합하도록 단주기 영역에서의 증폭이 장주기 영역보다 크게 나타났다. 또한 2-매개변수 지반분류 방법에서 제안하는 지반 증폭계수는 실지진 계측 기록으로부터 획득한 결과와 매우 유사한 경향을 보임으로써 타당성을 확인하였다. 또한, 한국전력연구원에서 운영중인 4개의 765kV 변전소 지진 계측 기록을 추가적으로 분석하였다. 암반 계측과 토사지반 계측 사이의 거리가 수백 m로 가깝게 설치되었으므로 오류 없이 일관된 결과를 도출하였고, 2-매개변수 지반분류 방법의 지반 증폭계수는 경향성 및 절대값에서 실지진 계측 자료 분석 결과와 유사성을 보이면서 국내 지반 조건에 대한 적합성을 검증하였다.
본 논문은 2017년 11월 15일에 발생했던 포항지진의 원인을 둘러싼 과학자 사회의 논쟁을 과학기술학적으로 분석하며 이 현상이 인류세의 현상인가에 대해서 논의한다. 2017년 포항지진은 엄청난 경제적 손실과 정신적인 트라우마를 남겼다. 포항지진의 원인을 둘러싸고 과학자 사회는 크게 두 가지 입장으로 분화되었다. 포항지진이 보여준 특이성과 비정상성으로 인해 일부 과학자들은 이 지진이 북부 포항지역에서 진행 중이었던 지열발전소의 액체주입이 그 원인이 되었다고 주장하는 지열발전소에 의한 '유발지진론'의 관점이 제기되었다. 다른 연구자들은 2011년 3월에 발생했던 동일본 대지진으로 인한 지각변동과 이로 인해 생성된 응력에서 찾으면서 '자연발생론'을 주장했다. 이 두 관점은 주요한 논쟁의 대상이 되었으며 2019년 3월 20일 정부조사연구단의 최종연구결과가 나오기 전까지 치열하게 경쟁했다. 정부조사연구단은 포항지진의 원인이 당시 불안정성이 증가하던 상황에서 지열발전소의 액체주입이 '촉발'이 되었다는 "촉발지진"으로 규정하게 된다. 즉, 포항지진은 과거에 유례를 찾기 힘들었던 인간의 지층에 대한 직접적 기술적 개입으로 발생한 재난이었다. 포항지진이 보여준 재난의 성격과 인간이 만들어낸 자연적 재난은 최근 지질학계뿐 아니라 사회과학 분야에서도 확산되고 있는 새로운 개념인 "인류세"의 개념을 이용하여 분석한다. 포항지진이 과연 인류세적 현상인가에 대한 질문에 대해 답을 하면서 인류세의 문제를 어떻게 바라볼 것인가에 대해 논의하게 될 것이다. 본 논문의 핵심쟁점은 인류세의 재난적 상황이 전 지구적으로 확산되는 단일한 거대담론적 현상으로 이해할 것인가 아니면 상황에 따라 변동하고 구성되는 현상인가의 여부를 확인하게 될 것이다. 특히 인류세의 개념을 과학기술학 분야에 적용하여 재난적 상황에 대해 다루고 있는 브뤼노 라투르와 이자벨스텡거스의 가이아 이론에 대해 비판적으로 논의할 것이다. 본 논문은 인류세적 현상은 불가피하게 특정 맥락에서 상황적으로 이해되어야 한다는 점을 보이게 될 것이다.
This study developed selection criteria of small-scales reservoirs, having under $300,000m^3$ storage capacity, for the Emergency Action Plan(EAP) establishment in order to reduce the disaster risks of the reservoir's failures. Those reservoirs are out of ranges of Korean EAP establishment standard, but have potential risk of disasters as they have often failed by the recent extreme rainfall events and earthquakes, causing economical and life losses. The problem of reservoir aging is also one of the reasons of them. In this study, the developed selection criteria of small reservoirs for EAP establishment are storage capacity, embankment height, reservoir age, heavy rain factor and earthquake factor. These criteria were selected based on the review of the existing EAP establishment guidelines, analysis of the past dam failure cases, and the previous related studies. The quantification of these criteria were conducted for the practical applications in the fields, and applied to 67 previous failures in order to investigate the relation of each criteria with these failures. The earthquake factor found to be the highest relations followed by heavy rain factors, combination of earthquake and heavy rain factors, and reservoir age. The classification was made as observation and review groups for EAP establishments based on overlapping numbers of each criteria. This classifications applied to 354 reservoirs designated as having the potential disaster risk by MOIS, and showed 38.4% of observation and 11.9% of review groups. Anticipatory monitoring and regular inspection should be made by professional facility managers for the observation group, and necessity of EAP establishment should be assessed for the review group based on the downstream status and financial budget.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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