• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.23-33
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• 2022

상시미동의 수직성분에 대한 수평성분 스펙트럼비(HVSR)는 부지 공명주파수를 파악하는데 활발히 사용되고 있다. HVSR의 가장 큰 비율을 가지는 주파수는 부지 공명주파수와 일치한다. 상시미동은 부지 주변에 존재하는 미세진동을 의미하기 때문에 직접적인 진동원을 파악할 수 없으며, 또한 조절할 수 없다. 따라서 신뢰적인 상시미동 HVSR을 구하기 위해서는 상시미동 측정에 충분한 시간적 여유와 주변 환경의 파악 또한 필요하다. 본 연구에서는 신뢰적인 HVSR 분석에 필요한 상시미동 측정 최소시간과 지진계와 인위적인 진동 사이의 이격거리의 영향을 알아보았다. 토사 부지의 경우 센서 설치 후 5분 이내에 안정화가 되었으나, 암반 부지의 경우 안정화까지 1시간 이상이 소요되었다. 또한 상시미동 관측 시 발걸음 진동이 지진계 10 m 이내에 존재할 경우 HVSR결과에 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 현장에서 상시미동의 HVSR측정에 필요한 가이드라인을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권6호
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• pp.658-669
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• 2020

지반증폭특성과 퇴적층 두께를 분석할 때 배경잡음을 이용한 HVSR 방법을 적용할 수 있다. 본 연구는 배경잡음을 관측할 때 풍속과 강수량의 변화가 HVSR 분석 결과에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 지진계는 매설 깊이를 다르게 하여 포항기상대에 설치하였다. 지진계가 지표에 노출된 상태에서 배경잡음을 관측하고 분석하면 부정확한 HVSR 결과가 도출된다. 바람이 강하게 부는 상황에서 관측한 배경잡음 또한 부정확한 HVSR 결과를 도출한다. 바람의 세기 3 ms-1 이하에서 배경잡음을 관측하여 분석하는 것이 적절하다. 지진계를 매설하면 강수량 변화에 상관없이 안정적인 HVSR 분석 결과를 도출하였다. 본 연구는 배경잡음 관측 시 지진계의 매설 깊이와 날씨의 영향을 최소화할 수 있는 설치환경과 관측환경을 제시함으로써 HVSR 분석 결과의 신뢰성과 정확성 향상을 도모한다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.188-198
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• 2022

지하의 단층들이 지표면까지 도달하지 못하면 단층의 유무를 인지 못하는 경우가 있다. HVSR 분석법으로 지표면 아래 단층의 존재를 판별할 수 있는지 살펴보기 위해 포항분지 흥해지역 동편의 곡강단층을 통과하는 지역을 선정하여 연구를 진행하였다. 교차하는 두개의 측선에서 조밀하게 관측한 배경잡음으로 HVSR 분석을 통해 공명주파수를 산정하였다. 연구지역 내 시추 자료의 기반암 깊이 정보와 시추 지역의 공명주파수를 이용해 상관식을 도출한 후 두측선에서의 공명주파수를 상관식에 적용해 기반암 심도를 산출하였다. HVSR 분석 결과 두 측선에서 기반암 심도가 급격히 변하는 곳이 있다. 특히 곡강단층 인근에서 공명주파수가 급격히 변화하였고, 기존에 알려진 단층이 없는 지역에서도 공명주파수와 기반암 심도가 급격히 변화하는 곳이 있음을 알 수 있었다. 이 형상은 이전에 알려지지 않은 blind fault와 관련이 있을 것으로 사료된다. 본 연구는 지표면에서 인식하지 못하는 단층을 식별하기 위한 HVSR 방법의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권6호
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• pp.594-610
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• 2023

상시미동을 이용한 수평-수직 스펙트럼 비 방법은 해당부지의 공명주파수와 지반증폭 계수를 추정하여 퇴적층 두께 및 부지응답 등 지반특성을 평가하기 위해 널리 사용된다. 이 연구는 배경잡음을 관측한 깊이와 풍속 변화가 HVSR 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 지표형 지진계와 지중형 지진계가 설치되어 있는 8개 지진관측소를 선택하여 연구를 진행하였다. 분석결과를 종합해서 지진센서가 설치된 깊이에서의 지질학적 특성이 HVSR 결과에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 결정된 공명주파수는 지진센서가 설치된 퇴적층 전체 두께를 지시한다. 지표에서 관측한 배경잡음을 분석하면 풍속 변화에 따라 공명주파수가 다르게 추정된다. 이번 연구에서 분석한 결과는 지중 20-66 m 깊이에서 관측한 배경잡음은 풍속 변화에도 불구하고 공명주파수가 일정하게 추정되었다. 지중 100 m 이상의 깊은 깊이에서 수집한 상시미동 자료를 HVSR 분석하는 것은 결과가 불안정하다. 이번 연구는 지진계를 얕은 깊이(~0.3 m)에 매설하고 약한 풍속에서 관측한 자료를 사용하여도 HVSR 분석 목적을 달성하기에 충분한 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권6호
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• pp.541-554
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• 2010

한반도 남서부 지역의 상시미동의 특성을 알아보기 위하여, 해안 지역(군산 136 지점)과 내륙 지역(전주 117 지점)에서 15분 씩 상시미동 자료를 획득하여 수평 대 수직 스펙트럼 비(HVSR, Horizontal to Vertical Spectral Ratio) 분석을 실시하였다. 상시미동의 에너지 스펙트럼은 내륙 지역에 비해 해안 지역에서 저주파 대역의 에너지가 크다. 이것은 서해의 파랑과 조류, 군산의 북쪽을 지나는 금강의 영향으로 보인다. 상시미동을 24시간 관측한 결과, 인간 활동과 연관된 상시미동 에너지는 변하나 상시미동 HVSR의 정점주파수($F_0$)는 변함이 없어, 하루 중 어느 시간에 관측해도 $F_0$의 안정된 값을 구할 수 있음을 시사한다. 관측점의 상시미동 피크를 싱글피크(single peak), 더블피크(double peak), 브로드피크(broad peak), 노피크(no peak)의 4 종류로 분류한 결과, 전체 관측점의 90 % 이상에서 정점주파수를 구할 수 있었다. 상시미동 $F_0$ 분포도는 기반암의 깊이가 얕은 구릉지에서 높은 주파수를, 하천 부근과 매립지에서 낮은 주파수를 보여 지형과 높은 상관관계를 보였다. 상시미동 $F_0$의 진폭($A_0$)은 전주지역에서는 하천의 하류에서 약 4 정도, 군산지역의 최근 매립지에서 대단히 높은 값(10 이상)을 나타낸다. 지진 발생시 매립지의 피해를 줄이기 위해서는 매립지의 부지반응에 대한 연구와 이에 따른 재해대책이 요구된다.

• 지질공학
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• 제31권2호
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• pp.211-222
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• 2021

포항지진은 2017년 규모 5.4의 포항시 북구 북쪽 7.5 km 부근에서 발생하였다. 지진피해가 크게 발생한 경상북도 포항 북구 지역의 상시미동의 특성을 알아보기 위하여 총 39 지점에 상시미동 자료를 취득하여 수평 대 수직 스펙트럼 비율(Horizontal to Vertical Spectral Ratios, HVSR) 분석연구를 실시하였다. 상시미동은 지역에 따라 각각 다르므로 상시미동을 조사해 그 지역의 공명주파수를 취득한다. 층후 분석을 위해서는 기반암까지의 전단파 속도(Vs) 구조 및 특성을 분석하여 공명주파수를 인근의 시추자료와 대비하여 수평 대 수직 스펙트럼 비율(Horizontal to Vertical Spectral Ratios, HVSR) 분석기법이 일치하는지 비교하였다. 충적층의 공명주파수 1.3 ± 0.07 Hz, 연일층군의 공명주파수 0.69 ± 0.22 Hz로 F₀ = V_s/4H를 이용하여 층후를 구하면 충적층은 26~30 m, 연일층군은 170~250 m로 인근 시추자료와 비교하여 대체로 일치한 것으로 분석하였다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2010년도 학술대회 초록집
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• pp.117-120
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• 2010

• 한국지구과학회지
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• 제23권4호
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• pp.380-392
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• 2002

이 연구의 목적은 지하구조와 강진동에 의한 지반의 응답을 추정하는 데에 있어서 상시미동의 활용법을 평가하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여, 상시미동의 연구현황을 검토하였으며, 여러 곳에서 측정한 상시미동을 분석하였다. 먼저 오후 10시부터 다음날 오전 6시까지 매시간 80초씩 밤에 8시간에 걸쳐 측정한 상시미동을 분석하여 상시미동의 안정성을 조사하였다. 그 결과 10Hz이하의 저주파 대역에서 상시미동 스펙트럼은 시간에 따라 대체로 변화가 없는 것으로 나타났으며, 또한 스펙트림은 지하구조에 대한 정보를 포함하고 있는 것으로 보였다. 지하구조는 상시미동 기록으로 결정한 탁월주파수로부터 추정되었으며, 이 방법으로 추정된 구조는 경주의 여러 장소에서 다른 지구물리학적 탐사에 의하여 알려진 구조와 비교되었다. 이러한 비교결과 대부분의 장소에서 두 구조는 개략적으로 일치함을 보여 주었다 상시미동의 수직성분에 대한 수평성분의 스펙트럼비(HVSR)를 이용하는 기법은 지진동에 대한 지반의 응답을 결정하는 간접적인 방법으로서 제안되어 왔다. 경주의 여러 장소에서 기록된 상시미동의 HVSR을 계산하여 지하구조가 알려진 장소에서 이론적으로 계산한 전달함수와 서로 비교해 보았다. 비교결과는 양자 사이에 스펙트럼의 최대 주파수에서 개략적인 일치를 보여 준다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권1호
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• pp.132-142
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• 2009

Tamar 열곡은 Tatmania의 Launceston 시를 관통하고 있고, Bass 해협의 지진 활동은 이 도시의 건물들에 피해를 입혔다. 두께가 0 m에서 250 m의 범위로 급격하게 변화하는 연약 퇴적물로 채워진 Tamar 열곡은 Launceston 시 내부와 열곡 위의 지표면 진동을 증폭시키면서 2차원적인 공진 양상을 유도하는 것으로 생각되고 있다. 공간적 평균 일관성 (SPAC), 주파수-파수 (FK), 수평과 수직 스펙트럼 비율을 이용하는 상시 진동 탐사법이 Tamar 열곡에 미치는 영향을 확인하기 위하여 여러 기법을 혼합하여 사용하였다. 일곱 개의 지점에서 수동 탄성파 탐사가 수행되었고, 횡파 속도의 심도 단면을 추정하기 위하여 SPAC을 분석하였으며, 대략 125 m 심도의 퇴적층 속도 단면의 정밀도를 향상시키기 위하여 HVSR을 결합하였다. 그 결과, 퇴적층의 두께가 Launceston 시에서 전체적으로 변화가 심하게 나타남을 확인하였다. 최상부층은 매우 연약한 제 4기의 충적층으로 구성되어 있으며, 횡파 속도는 50 m/s에서 125 m/s의 범위를 나타낸다. Tamar 열곡의 0 m에서 250 m 심도를 채우고 있는 제 3기의 퇴적층의 횡파 속도는 400 m/s에서 750 m/s로 변화한다. GUN과 KPK 측점해서 SPAC을 이용하여 획득한 결과는 FK 분석으로 해석된 분산 곡선과 잘 일치하였다. FK 해석은 SPAC 보다 좁은 주파수 대역에 한정되어서, 더 낮은 주파수 대역에서 횡파 속도가 높게 추정된 것으로 보인다. 층서 모델로 가정하여 측정된 HVSR은 SPAC에 의한 결과와 비교하였고, 횡파 느리기 단면에 추가적인 제한조건을 제공하였다. SPAC과 HVSR 분석을 결합한 결과에서는 GUN 측점의 지질구조가 층서 구조로 가정할 수 있음을 확인하였고, KPK 측점에서는 Tamar 열곡을 가로지르는 2차원적 공진 양상이 존재함을 확인하였다

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권6호
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• pp.539-554
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• 2024

This study explores development of prediction model for seismic site classification through the integration of machine learning techniques with horizontal-to-vertical spectral ratio (HVSR) methodologies. To improve model accuracy, the research employs outlier detection methods and, synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) for data balance, and evaluates using seven machine learning models using seismic data from KiK-net. Notably, light gradient boosting method (LGBM), gradient boosting, and decision tree models exhibit improved performance when coupled with SMOTE, while Multiple linear regression (MLR) and Support vector machine (SVM) models show reduced efficacy. Outlier detection techniques significantly enhance accuracy, particularly for LGBM, gradient boosting, and voting boosting. The ensemble of LGBM with the isolation forest and SMOTE achieves the highest accuracy of 0.91, with LGBM and local outlier factor yielding the highest F1-score of 0.79. Consistently outperforming other models, LGBM proves most efficient for seismic site classification when supported by appropriate preprocessing procedures. These findings show the significance of outlier detection and data balancing for precise seismic soil classification prediction, offering insights and highlighting the potential of machine learning in optimizing site classification accuracy.