Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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1998.04a
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pp.31-38
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1998
In this study, statistical analyses implemented in the EPRI EQHAZARD programs were employed to estimate the sismicity parameters in the Korean peninsula based upon an combined Korean earthquake catalog. The combined earthquake catalog was prepared by performing earthquake clustering analysis on the collected earthquake catalogs provided by experts of the seismic panel during the PSA for Yonggwang Units 1 & 2. The duplicate earthquake events and secondary events in earthquake clusters have been successfully screened. The resultant earthquake catalog was analyzed to quantitatively assess the incompleteness of the earthquake catalog for specified earthquake magnitudes and time periods. The result shows that the earthquake catalog of the Korean peninsula is complete for the times periods of 1392 ~ 1750 and 1905 ~ 1989 (AD) and earthquake magnitude above 4.5. The PSHA methodology of EQHAZARD features the estimation of inhomogeneous a-and b-values within a seismic source. This study shows various results of a-and b-value is well constrained lying between o.6 and 1.0. Also the confidence of estimated a-and b-value for a specifed location was assessed by quantifing the uncertainty of these parameters using bootstrap simulation.
The KIER's Korean historical earthquake catalog was revised for MMI${\geq}$VI events recorded from the years 27 A.D. to 1904. the magnitude of each event was directly determined from the criteria suggested by Seo. The criteria incorporated the damage phenomena of the Japanese historical earthquake catalog, recent seismological studies, and the results of tests performed on ancient structures in Korea. Thus, the uncertainty of the magnitudes of the Korean historical earthquakes can be reduced. Also, the Gutenberg-Richter parameter values were estimated based on the revised catalog of this study. It was determined that the magnitudes of a maximum inland and minimum offshore event were approximately 6.3 and 6.5, respectively. The Gutenberg-Richter parameter pairs of the historical earthquake catalog were estimated to be a=5.32${\pm}$0.21, b=0.95${\pm}$0.19, which were somewhat lower than those obtained from recent complete instrumental earthquakes. No apparent change in the Gutenberg-Richter parameter is observed for the $16^{th}-17^{th}$ centuries of the seismically active period.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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1998.10a
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pp.413-420
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1998
In this paper, two methods, Stepp's and EQHAZARD, are introduced and applied to a recent earthquake catalog for the entire Korean Peninsula that can estimate the seismicity by incorporating the incompleteness of the earthquake catalog. EQHAZARD method, different from Stepp's method in that it used priori information besides the assumption of stationary Poisson process of the earthquakes, produces the higher seismicity rate for the smaller earthquakes. EQHAZARD method are also used to estimated the incompleteness of the recent earthquake catalog for the southern part of the Korean Peninsula in terms of the Probability of Activity for the specified earthquke magnitude classes and time periods. It is believed that the Probability of Activity thus obtained can be used as a strong priori information in estimating the seismicity for a seismic source within the region where there are not enough earthquakes detected. Finally, it is demonstrated that the arbitrary selection of the methods. of incompleteness analysis brings quite different seismic hazard results, which suggests the need to employ a rigid quantitative method for incompleteness analysis in estimating the seismicity parameters in order to reduce the uncertainty in the Seismic Hazard Results with the EQHAZARD method being one of the competent practical alternatives.
Minimum magnitudes $(M_c)$ for estimation of seismicity parameters were analyzed for the earthquake catalog of Korea Meteorological Agency (KMA). The temporal variation of earthquake frequency suggests that a proper $M_c$ be 3.0 for the whole southern part of the Korean Peninsula. The b-value with $M_c$ of 3.0 is estimated to be 1.11, which is larger than those of the previous studies. To see the spatial variation of $M_c$, the southern part of the peninsula were divided into grids of $0.1{\times}0.1$ degree. At the greater portion of grid points, the local earthquake catalogs do not satisfy given statistical criteria. The grid points whose local earthquake catalogs meet the criteria mostly distribute in the eastern part. $M_c$ at these points range 2.4 to 3.5 and b values range 0.75 to 1.73 with the average of 1.08 which is comparable to that for the whole southern part of the peninsula.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2002.09a
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pp.28-34
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2002
The b-value in the magnitude-frequency relationship logN(m) = $\alpha$ - bmwhere N(m) is the number of earthquakes exceeding magnitude m, is important seismicity parameter In hazard analysis. Estimation of the b-value for earthquake data observed on KSRS array network is done employing the maximum likelihood technique. Assuming the whole Korea Peninsula as a single seismic source area, the b-value is computed at 0.9. The estimation for KMA earthquake data is also similar to that. Since estimate is a function of minimum magnitude, we can inspect the completeness of earthquake catalog in the fitting process of b-value. KSRS and KMA data lists are probably incomplete for magnitudes less than 2.0 and 3.0, respectively. Examples from probabilistic seismic hazard assessment calculated for a range of b-value show that the small change of b-value has seriously effect on the prediction of ground motion.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2003.03a
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pp.12-15
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2003
Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources(KIGAM) is operating Wonju Korea Seismic Research Station(KSRS), 29 regional seismic research stations and 5 Korea-China joint seismic stations in China. Also KIGAM is operating Korea Earthquake Monitoring System (KEMS) to archive the real-time data stream and to determine event parameters (epicenter, origin time, and magnitude) by the automatic processing and analyst review. To do this, KEMS used KIGAM's regional seismic network and other institute's network in a near real-time base. From Dec. 1, 2001 to Nov. 30, 2002, 3,827 seismic events were analyzed in a automatic processing procedure and finally 3,437 events were analyzed by analyst and archived. But problem is this event catalog includes not only natural earthquake, but also artificial events produced by the blast. More than 80 % events were concentrated in daytime and many events were concentrated in the confirmed blast sites, Pyeongyang, Pocheon, Yeongjong-do, Donghae city, etc. Because these artificial events are a major potential cause of error when estimating the seismicity of a specific region, discrimination procedure has to be developed in the first place.
Recently, several studies have utilized machine learning to efficiently and accurately analyze seismic data that are exponentially increasing. In this study, we expand earthquake information such as occurrence time, hypocentral location, and magnitude to produce a dataset for applying to machine learning, reducing the dimension of the expended data into dominant features through principal component analysis. The dimensional extended data comprises statistics of the earthquake information from the Global Centroid Moment Tensor catalog containing 36,699 seismic events. We perform data preprocessing using standard and max-min scaling and extract dominant features with principal components analysis from the scaled dataset. The scaling methods significantly reduced the deviation of feature values caused by different units. Among them, the standard scaling method transforms the median of each feature with a smaller deviation than other scaling methods. The six principal components extracted from the non-scaled dataset explain 99% of the original data. The sixteen principal components from the datasets, which are applied with standardization or max-min scaling, reconstruct 98% of the original datasets. These results indicate that more principal components are needed to preserve original data information with even distributed feature values. We propose a data processing method for efficient and accurate machine learning model to analyze the relationship between seismic data and seismic behavior.
The classic graphical method to determine the epicenter uses differences between the arrival times of P and S waves at each station. In this research, a robust approach is proposed, which provides a fast and intuitive estimation of earthquake epicenters. This method uses an empirical relationship between epicentral distance and traveltime of the first arrival P phase of local or regional earthquake. The relationship enables us to estimate epicentral distances and draw epicentral circles from each station with P-traveltimes counted from a probable origin time. As the assigned time is getting close to the origin time of the earthquake, epicentral circles begin to intersect each other at a possible location of the epicenter. Then the possibility of the epicenter can be expressed by a function of the time and the space. We choose the location which gives the minimum standard deviation of the origin time as an estimated epicenter. In this research, 918 P arrival times from 84 events occurring from 2005 to 2006 listed in the KMA earthquake catalog are used to determine the empirical P-traveltime function of epicentral distances.
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