지진원 및 구조물과 지반상호간의 동적 특성을 보다 신뢰성 있게 분석하기 위해 지반의 증폭특성은 반드시 고려되어야 하는 요소이다. 지반증폭 특성을 분석할 때 여러 가지 방법이 제시되어 있으나 본 연구에서는 Nakamura (1989)에 의해 제시된 방법을 적용하였다. 본 방법은 얕은 지반의 상시미동의 표면파 특성을 이해하기 위해 제시되었으나. 최근 S파 및 Coda파 등에 적용되어 지반의 동적인 증폭 특성연구에 많이 이용되고 있으며 본 연구에서 S파 에너지에 적용하여 분석하였다. 최근 국내의 관측소에 관측된 23개의 규모 3.0 이상의 지진으로 부터 관측된 180 여개의 관측된 지반진동 자료를 분석하여 8개 주요 국내 지진관측소 지반의 동적인 증폭특성을 분석하였다. 각각의 지진관측소마다 저진동수, 고진동수 특성 및 관측소 고유의 우월진동수가 서로 상이하여 관측소 고유의 증폭특성을 보여주었다. 본 연구의 결과를 다른 분석방법을 적용하여 얻어진 결과와 비교하면 국내 지반의 동적 특성 및 지반분류 연구에 많은 정보를 줄 수 있다고 사료된다.
온실가스 저감을 위하여 대규모의 단지를 건설할 수 있고 발전 효율성이 우수한 해상 풍력이 각광 받고 있다. 해상 풍력 단지에서 생산한 전력을 송전하기 위해서는 해저 전력 케이블이 필수적이며, 케이블의 모니터링 및 고장 지점 파악을 위하여 해저 케이블의 위치 또는 매설 심도 분석이 필요하다. 본 논문에서는 해저 전력 케이블을 탐지하기 위한 기술 및 연구에 대하여 소개하였으며, 탄성파/음향, 전자 탐사, 자력 탐사로 분류하여 조사하였다. 탄성파/음향은 주로 선박에 장비를 설치하여 해저 전력 케이블을 탐지하였으며, 전자 및 자력 탐사는 AUV, ROV와 같은 무인 잠수정에 장비를 설치하여 케이블을 탐지하였다. 본 논문을 활용한다면 해저 케이블 탐지 기술에 대한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
Accurate seismic vulnerability assessment requires high quality and large amounts of ground motion data. Ground motion data generated from time series contains not only the seismic waves but also the background noise. Therefore, it is crucial to determine the high-pass cut-off frequency to reduce the background noise. Traditional methods for determining the high-pass filter frequency are based on human inspection, such as comparing the noise and the signal Fourier Amplitude Spectrum (FAS), f2 trend line fitting, and inspection of the displacement curve after filtering. However, these methods are subject to human error and unsuitable for automating the process. This study used a deep learning approach to determine the high-pass filter frequency. We used the Mel-spectrogram for feature extraction and mixup technique to overcome the lack of data. We selected convolutional neural network (CNN) models such as ResNet, DenseNet, and EfficientNet for transfer learning. Additionally, we chose ViT and DeiT for transformer-based models. The results showed that ResNet had the highest performance with R2 (the coefficient of determination) at 0.977 and the lowest mean absolute error (MAE) and RMSE (root mean square error) at 0.006 and 0.074, respectively. When applied to a seismic event and compared to the traditional methods, the determination of the high-pass filter frequency through the deep learning method showed a difference of 0.1 Hz, which demonstrates that it can be used as a replacement for traditional methods. We anticipate that this study will pave the way for automating ground motion processing, which could be applied to the system to handle large amounts of data efficiently.
쉴드 TBM 터널 라이닝은 세그먼트와 링으로 분절되어 있다. 2-링 빔-스프링 모델은 세그먼트 라이닝의 링과 세그먼트의 연결부 경계조건을 통해 불연속성을 고려하며 단면 설계 시 주로 활용하는 모델링 방법이다. 그러나 3차원 해석이 필요한 경우 대체로 Segmentation에 대한 고려 없이 연속체 라이닝으로 간주하여 세그먼트 라이닝에 대한 응력과 변위를 검토하는 경향이 일반적이다. 본 연구는 세그먼트와 링의 접촉면에 Coulomb의 마찰 법칙에 근거한 Shell interface element를 적용하여 세그먼트 간 계면 거동하는 모델링으로 지진 시 세그먼트 라이닝의 응력과 변위에 대한 응답 특성을 연구한다. 세그먼트 라이닝은 건설 과정에서 Ovaling 변형이 발생된다. 국내 세그먼트 라이닝의 Ovaling 변형에 대한 관리 기준은 없다. 스웨덴이나 중국의 경우 내경 7.0 m의 라이닝인 경우 5~10‰의 Ovality 기준을 갖고 있으나 이는 현실적으로 실현하기 어려운 기준치이다. 본 연구는 Shell interface element를 활용한 세그먼트 라이닝 모델링을 통해 지진 시 라이닝에 발생되는 응력과 변위의 특성을 연속체 모델링 결과와 비교하여 Segmentation이 고려된 라이닝의 지진에 대한 응답 특성을 연구하고 이를 통해 세그먼트 라이닝의 Ovality 기준과 의미를 연구한다. 연속체 라이닝과 세그먼트 라이닝의 지진 시 응력과 변위의 분포 양상은 유사하였다. 그러나 응력과 변위의 최댓값은 세그먼트 라이닝과 차이를 보여주었다. Shell로 모델링 된 연속체 라이닝의 지진 시 응력 분포는 3차원 원통형 형상에 연속성을 갖는 응력 분포를 보이지만 세그먼트 라이닝은 분절된 세그먼트 외측으로 응력이 집중되었고 세그먼트와 링의 접촉면이 집중되는 위치에서 가장 큰 응력이 발생되었다. 이러한 단속적이고 국부적 응력 분포는 라이닝의 Ovality가 클수록 지진 시 더욱더 국부적 집중도가 커진다. 응력 분포가 급격하게 커지는 Ovality는 150‰ 정도에서 발생되기 시작했으며 그보다 작은 Ovality 에서는 원형 단면 라이닝에서 발생되는 응력보다 작은 응력이 발생되었다. 그러나 Ovality 150‰는 실제 라이닝에서 실현될 수 없는 비현실적 값이다. 따라서 세그먼트 라이닝의 Ovality는 심도에 따라 증가될 수 있으나 지진 하중에 대한 안정성에는 큰 영향을 미치지 않는다. 그러나 터널의 단면 확보 및 품질관리를 위해서는 Ovality에 대한 계측과 관리가 요구된다.
경제규모의 증가, 산업화, 도시화 등은 결과적으로 우리국민의 잠재적 지진 위험 증가를 야기하였다. 최근에는 비록 우리나라에서 지진으로 인한 인명과 재산의 손실이 미비했지만, 과거 문헌 기록을 보면 우리나라에서도 대규모 피해를 야기한 지진이 발생한 바 있었으므로, 향후 피해를 유발할 수 있는 지진발생 가능성을 간과할 수는 없다. 현재의 과학기술력으로는 단기 지진 예보가 불가능함을 고려할 때 지진재해 저감을 위하여 취할 수 있는 대비책의 하나로써 지진조기경보체계 확립의 중요성이 점차 증가하고 있다. 지진조기경보체계 확립의 취지는 지진발생 후 강진동이 시작하기 전 수 초 혹은 수십 초의 지진대비시간을 확보하고 미리 계획된 조치를 취함으로써 지진재해를 저감하는 것이다. 본 논문에서는 신속한 지진 발생위치 결정을 위하여 진원 부근 2개의 지진 관측소에서 확보한 초동 도착시간과 주변의 다른 관측소에서는 아직 초동이 관측되지 않았다는 사실을 이용한다. 우리나라 내륙 및 주변해역에서 발생한 주요 지진의 신속한 진앙 위치결정에 이 기술을 적용하였다. 관측소 외부에서 지진이 발생할 경우 이 기술로는 효과적인 지진위치의 결정이 어렵지만, 관측망 내부에서 지진이 발생할 경우 본 기술을 이용하여 지진의 위치를 신속히 결정 할 수 있다. 수도권의 경우 $10{\sim}50$초의 지진대비시간을 확보할 수 있을 것으로 예상되며, 주어진 시간 내에 사전 준비된 조치를 취함으로써 유사시 지진재해저감에 크게 기여할 것이다.
댐체 안정성 문제는 무엇보다 투수 내지 누수 과정에서 유발될 수 있는 댐체 내부 결함(예: 균열)에 귀결된다고 볼 수 있다. 이러한 댐체 내부 결함은 댐 붕괴를 조장할 수 있기 때문에 우선 적절한 탐사 기법을 이용하여 그에 대한 위치 및 규모가 파악되어야 하며 그 결과에 따라 그라우팅에 의한 보수 작업 및 그에 대한 성과 검증 작업이 철저히 이루어져야 한다. 본 연구의 조사 대상이 된 댐은 중심 코어형 흙 댐으로 댐 소단 사면에는 누수로 인한 여러 형태의 결함이 관찰되고 있어 그에 대한 진단 및 보수 보강이 필요한 상태였다. 본 연구에서는 댐체 진단 및 그라우팅 성과 판단을 위해 그라우팅 이전(2001년 8월) 및 이후(2004년 11월)에 댐 마루 측선 상에서 고분해능 탄성파 반사법 탐사를 수행하였다. 탐사 자료의 질을 향상시키기 위해 표면파를 약화시키고 P파 반사파 에너지를 증대시킬 수 있는 발생원 에너지 방사형 변조 기법(P빔 발생원)도 응용되었다. 그라우팅 이전 탐사 결과(탄성파 중합단면도)에서는 댐체 내부 균열로 판단되는 강한 반사파가 일부 구간에서 인식되었으며, 그라우팅 이후 탐사 결과에서는 상기 강한 반사파가 인식되지 않음으로써 3년의 시차를 둔 두 개의 탄성파 탐사 결과는 댐체 진단 및 그라우팅 성과 판단을 위한 기본 자료로 반영될 수 있었다. 따라서 고분해능 탄성파 반사법 탐사는 댐 모니터링을 위한 하나의 바람직한 탐사 기법으로 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
댐체 안정성 문제는 무엇보다 투수 내지 누수 과정에서 유발될 수 있는 댐체 내부 결함(예: 균열)에 귀결된다고 볼 수 있다. 이러한 댐체 내부 결함은 댐 붕괴를 조장할 수 있기 때문에 우선 적절한 탐사 기법을 이용하여 그에 대한 위치 및 규모가 파악되어야 하며 그 결과에 따라 그라우팅에 의한 보수 작업 및 그에 대한 성과 검증 작업이 철저히 이루어져야 한다. 본 연구의 조사 대상이 된 댐은 중심 코어형 흙 댐으로 댐 소단 사면에는 누수로 인한 여러 형태의 결함이 관찰되고 있어 그에 대한 진단 및 보수 보강이 필요한 상태였다. 본 연구에서는 댐체 진단 및 그라우팅 성과 판단을 위해 그라우팅 이전(2001년 8월) 및 이후(2004년 11월)에 댐 마루 측선 상에서 고분해능 탄성파 반사법 탐사를 수행하였다. 탐사 자료의 질을 향상시키기 위해 표면파를 약화시키고 P파 반사파 에너지를 증대시킬 수 있는 발생원 에너지 방사형 변조 기법(P빔발생원)도 응용되었다. 그라우팅 이전 탐사 결과(탄성파 중합단면도)에서는 댐체 내부 균열로 판단되는 강한 반사파가 일
부 구간에서 인식되었으며, 그라우팅 이후 탐사 결과에서는 상기 강한 반사파가 인식되지 않음으로써 3년의 시차를 둔 두개의 탄성파 탐사 결과는 댐체 진단 및 그라우팅 성과 판단을 위한 기본 자료로 반영될 수 있었다. 따라서 고분해능 탄성파 반사법 탐사는 댐 모니터링을 위한 하나의 바람직한 탐사 기법으로 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
서해 경기만의 덕적도 서부에 발달하고 있는 사퇴해역에서 획득된 고해상 탄성파탐사자료, 해저면측사탐사자료, 표층퇴적물 및 주상코어시료에 대한 정밀분석과 연구가 실시되었다. 탄성파탐사 자료에 의하면 사퇴의 층서는 3개의 퇴적단위(sequence I, II, III)로 구분되어진다. 최상부 퇴적단위 I은 $^{14}C$ 연대측정 자료에 의하면 5,000~6,000 yr BP경 본 해역이 해침을 받은 후 강한 왕복성 조류에 의하여 형성된 것으로 사료된다. 퇴적단위 II는 주상코어 자료에 의하면 니질이 주로 분포하는 고 조간대 니질퇴적층으로 추정된다. 퇴적단위 III은 중생대에 관입한 화강암으로 분포된 음향기반암 상부에 플라이스토세 말기로 추정되는 육성퇴적층인 자갈 내지는 조립질 퇴적물이 부정합으로 퇴적된 것으로 판단된다. 해저면측사탐사 자료에 의하면 사퇴 정상의 해저면은 모래파가 발달되어 있으며, 이는 대체로 조류의 방향과 일치하는 $N20^{\circ}W$ 방향이다. 사퇴 정상부에서 멀어지면 모래물결자국이 발달하고, 경사면에서는 균질한 사질로 분포한다. 표층퇴적물과 주상퇴적물(시료 VC-1, 2, 3)은 특정 내부 구조를 갖지 않는 비교적 균질한 중립토 내지 세립토(Mz, 1-$2{\phi}$)로 분포하는 특징을 보인다.
한반도 중남부 지각 속도구조를 밝히기 위해서, 주요 지체구조 경계와 거의 직각을 이루는 북서-남동 방향의 299 km 측선(KCRT-2008)을 따라 대규모 인공지진파 실험을 실시하였다. 21~113 km 간격의 깊이 50~100 m인 8개시추공에서 250~1500 kg의 폭약을 발파하였고, 발생된 지진파 신호는 측선을 따라 평균 500 m 간격으로 매설한 4.5Hz 수신기로 수신하였다. 초동주시를 토모그래피 방식으로 역산한 결과, 파선경로는 2~3, 11~13, 20 km 깊이에 지각 내 굴절면이 존재함을 보인다. 굴절파 속도 7.7~8.1 km/s의 모호면은 중앙부에서 최대 34.2 km 깊이에 달하며, 동해와 황해로 접근하면서 얕아진다. 속도 7.6 km/s 등치선의 깊이는 31.3~34.4 km의 범위에서 변한다. 역산된 속도모델은 옥천계와 경기육괴 하부에, 깊이 7.2 km에 중심을 둔 저속도층이 129km까지 수평으로 연장되어 있고, 경상분지에는 속도5.4 km/s 이하의 저속도 암석이 최대 2.6 km 두께로 쌓여 있는 모습을 보여준다.
In order to know the characteristics of attenuation of coda wave in the Kyungsang Sedimetary Basin, quality faclity factor for coda wave (coda Q) is estimated from the earthquake data recorded in the KIGAM local seismic network. Thesingle scattering model for coda wave generation is adopted is adopted in estimating coda Q. In the present study, coda Q(Qc)is estimated in the range of $\alpha$=1.5~3.0, where $\alpha$ denotes the normalized time to S-wave travel time and expressed in terms of frequency (f). The deduced function in the range of 1 to 25 Hz is Qc=36.8283$f^{1.15095}$ which represents the strong dependence of coda Q on frequency. It is found that the difference of Qc between U-D, N-S, and E-W components is negligible. This fact suports the back scattering therory that coda wave originates from scattered waves by randomly distributed heterogenities in the crust On the other hand, it is observed that the coda Q increases with increasing epicentral distence. This observation suggests that QC increases with depth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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