• 지구물리와물리탐사
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• 제9권1호
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• pp.50-59
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• 2006

현재의 응력장내에서 단층 재활성화를 야기하는데 필요한 공극압의 증가를 추정함으로써 재활성화 위험도를 결정하는 FAST(단층 분석 확인 기술)를 이용해 Gippsland Basin의 단층 재환성의 위험도가 계산되었다. Gippsland Basin의 응력 형태는 주향이동단층과 역단층의 경계부근으로서 즉, 최대 수평 압력$({\sim}40.5\;MPa/km)$ > 수직 압력(21 MPa/km) ${\sim}$ 최소 수평 압력(200 MPa/km)이다. 공극압은 Golden Beach Subgroup의 Campanian volcanics 상부에서 정수압이다. 여기에서 결정된 NW-SE 최대 수평 응력 방향$(139^{\circ}N)$은 이전의 측정값들과 대체로 일치하고 Gippsland Basin에서의 NW-SE 최대 수평 응력 방향을 입증한다. Gippsland Basin의 단층 재활성화 위험도는, cohesionless fault$(C=0;\;{\mu}=0.65)$와 healed fault$(C=5.4;\;{\mu}=0.78)$, 두 가지 단층 강도 시나리오를 이용해서 계산되었다. 상대적으로 높고 낮은 재활성화 가능성을 가진 단층들의 방향은 cohesionless fault 와 healed fault 모두에 대해 거의 동일하다. NE-SW 주향방향의 큰 각을 가진 단층들은 현재의 응력상태하에서는 재활성화 가능성이 거의 없다. SSE-NNW 과 ENE-WSW 방향의 큰 각을 가진 단층들이 단층 재활성화 위험도가 가장 높다. 부가적으로 NE-SW 주향 방향의 작은 각을 가진 단층(thrust 단층)은 상대적으로 높은 재활성화 위험도를 가지고 있다. 최적 방향 단층들에 대한 가장 높은 재활성화 위험도는 cohesionless fault에 대해서는 추정 공극압의 3.8MPa$({\sim}548psi)$ 증가(Delta P), healed fault에 대해서는 15.6MPa 증가에 해당된다. 이 논문에서 제시된 단층 재활성화 분석으로부터 얻은 공극압 증가의 절대값은 지구역학적인 모델(원위치 응력과 암석 강도 자료)에서의 불확실성으로 인해 큰 오차를 수반한다. 특히, 최대 수평 응력 강도와 단층 강도 자료는 좁은 범위에 한정되어 있지 않다. 그러므로 단풍 재활성화 분석은 저류층 내에서 최대로 허용할 수 있는 공극압 증가를 직접 측정하는데 사용될 수 없다. 이러한 종류의 단층 재활성화 분석은 단지 단층 재활성화의 상대적인 위험도의 평가에 사용될 수 있을 뿐이고, 재활성화에 앞서 단층이 견딜 수 있는 공극압 증가의 최대 허용치를 결정하는데는 사용할 수 없다고 주장하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.