• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.6
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• pp.821-831
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• 2019

The 9.12 earthquake (2016.9.12., M_L=5.8) and Pohang (2017.11.15., M_L=5.4) caused social and economic damage, resulting in a greater public interest in earthquakes than in the past. In the U.S., Japan and Chile, which have high frequency of earthquakes, infrastructure facilities are already managed based on probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) and ground motion prediction equation (GMPE) to prepare for and respond to seismic disasters. In South Korea, the aforementioned PSHA and GMPE models have been developed independently through individual researchers. However, the limited disclosure of basic data, calculation methods, and final results created during the model development poses a problem of deploying new data without updating the earthquake that occurs every year. Therefore, this paper describes how to create flatfile, which is the basic data of GMPE, and how to process for seismic waves, and how to create intensity measures.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.105-108
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• 2001

cDNA(complementary DNA)를 복제(cloneing)하여 염기 서열화 한 EST(Expressed Sequence Tag) 데이터는 여러 생물체들의 염기서열 정보들과 비교를 통해 유사점을 찾거나 기능적 부위 검색을 통해 유전자 기능을 추정한 수 있어 기능 유전체 연구에 많이 사용되고 있다. EST 데이터를 식물은 특정종(Species)별로, 동물의 경우 종의 조직별로 클러스터링 함으로써 아직 알려지지 않은 종의 유전자를 밝혀낼 수 있음은 물론 유전자의 발현에 따른 단백질의 기능도 알아낼 수 있다. 따라서 이 논문에서는 NCBI에서 flatfile 형태로 제공하는 EST 데이터를 분석하여 관계형 데이터베이스로 모델링하고 구축하였다. 또한 EST 데이터의 효율적인 사용을 위하여 데이터를 특정 종의 조직별로 클러스터링하여 제공하는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.67-69
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• 2001

Human Genome Project의 완성을 전후로 이루어진 생물학적 분석도구의 발달과 서열 데이터베이스의 축적으로 단백질 분석은 괄목할 만한 성장을 하였다. 단백질 분석에 사용되는 가장 중요한 단백질 식별(Identification)을 위한 도구들은 많이 개발되어 왔으나 기존의 도구들은 파일 기반으로 폭발적으로 증가하는 단백질 데이터를 효율적으로 관리하고 심험자들에게 빠르고 정확한 검색결과를 제공하는데 한계를 보여주고 있다. 우리는 SWISS-PROT flatfile을 분석하여 관계형 데이터베이스고 구축하고, 단백질 식별에서 가장 많이 사용하고 있는 ‘질량분석 후 데이터베이스 검색’방법을 사용하는 시스템을 DBMS 기반으로 설계하였으며, 다양한 실험조건과 절차에 의해 얻은 단백질 조각의 질량 값과 이론적인 계산에 의해 얻은 값을 비교하여 실험에 쓰인 단백질 조각과 일치하는 것을 단백질 데이터베이터베이스로부터 검색할 수 있는 도구를 설계하고 구현하였다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.24 no.6
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• pp.277-283
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• 2020

In order to improve the ground-motion prediction equation, which is an important factor in seismic hazard assessment, it is essential to obtain good quality seismic data for a region. The Korean Peninsula has an environment in which it is difficult to obtain strong ground motion data. However, because digital seismic observation networks have become denser since the mid-2000s and moderate earthquake events such as the Odaesan earthquake (Jan. 20, 2007, M_L 4.8), the 9.12 Gyeongju earthquake (Sep. 12, 2016, M_L 5.8), and the Pohang earthquake (Nov. 15, 2017, M_L 5.4) have occurred, some good empirical data on ground motion could have been accumulated. In this study, we tried to build a ground motion database that can be used for the development of the ground motion attenuation equation by collecting seismic data accumulated since the 2000s. The database was constructed in the form of a flat file with RotD50 peak ground acceleration, 5% damped pseudo-spectral acceleration, and meta information related to hypocenter, path, site, and data processing. The seismic data used were the velocity and accelerogram data for events over M_L 3.0 observed between 2003 and 2019 by the Korean National Seismic Network administered by the Korea Meteorological Administration. The final flat file contains 10,795 ground motion data items for 141 events. Although this study focuses mainly on organizing earthquake ground-motion waveforms and their data processing, it is thought that the study will contribute to reducing uncertainty in evaluating seismic hazard in the Korean Peninsula if detailed information about epicenters and stations is supplemented in the future.