• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.383-383
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• 2022

기존 큰 지진을 대상으로 한 많은 연구결과들을 살펴보면, 큰 지진이 발생하기 전에 토양 속에 존재하는 다양한 인자들 중에 라돈(²²²Rn, 반감기=3.82일) 농도가 비정상적으로 증가하는 현상을 나타낸다. 이러한 결과들은 라돈발생의 경향성을 분석한다면, 지진발생에 대한 전조증상이나 예측이 가능함을 나타낸다. 본 연구에서는 포항지역을 중심으로 지진발생에 대한 전조증상이나 모니터링을 분석하기 위해 지하수 관측소에 설치된 라돈 관측기기에서 라돈 관측자료를 수집하고 이를 활용하는 연구를 수행하였다. 라돈 관측자료 기간은 2019년 11월부터 2020년 9월까지의 자료이며, 라돈인자 뿐만 아니라 지하수위, 강수량, 수온인자를 같이 분석하였으며, 동일기간 동안 발생한 진도 2 이상의 지진사례 6개(E1(M_L 3.5): 2019.12.30.; E2(M_L 3.2): 2020.01.30.; E3(M_L 2.4): 2020.02.09.; E4(M_L 2.7): 2020.02.16.; E5(M_L 2.8): 2020.05.27.; E6(M_L 2.1): 2020.09.22.)를 대상으로 하였다. 지진발생의 전조증상이 나타나는 지역을 분석하기 위해 Dobrovolsky radius values (Dobrovolsky et al., 1979)와 Harversine 관계식을 적용하였다. 적용결과, 시간적 분석에서 라돈의 증감 경향성이 지진발생의 전조증상과 유의미한 상관성이 있음을 확인하였으며, 공간적인 분석에서도 유의미하지는 않으나 상관성이 나타났다. 그 외 지하수위는 상관성이 어느 정도 나타났으나 강수량은 유의미한 결과를 나타내지는 않았다. 따라서 라돈을 활용한다면 지진발생의 전조증상을 시공간적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.

• 환경정책연구
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• 제14권2호
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• pp.149-170
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• 2015

현재까지 수행된 국내 백두산 관련 연구의 경향성을 분석함으로써 향후 연구방향 정립에 근거자료를 제시하고 향후 연구발전방향을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 국내 백두산 관련 연구 현황을 연구 문헌 인벤토리로 정리하였다. 1980년대부터 2014년까지 총 34년간의 225건의 백두산 연구 문헌 정보를 수집하여 연구 분야, 연구내용 및 방법 등을 정리하여 문헌 인벤토리를 구축하였다. 구축된 인벤토리 기반으로 현재까지 개별 기관에서 진행된 국내 백두산 연구의 동향 분석을 실시하였다. 그 결과 백두산 관련 연구는 2010년 이전 69건, 2010년 이후 156건으로 2010년 들어 활발히 수행된 것으로 나타났다. 백두산 분화 감시예측 연구가 54.7%로 가장 많이 수행되었다. 또한, 백두산이라는 접근이 어려운 지역에 대한 연구를 효율적으로 수행하기 위하여 GNSS 및 원격탐사 기반의 공간정보의 활용도가 높아질 것으로 전망되었다. 이에 따라 감시예측 분야 주무기관인 기상청 및 국립기상과학원의 연구보고서를 대상으로 연구방법, 활용자료를 중심으로 하는 공간정보 활용 문헌의 인벤토리를 구축하였다. 공간정보 활용 문헌의 인벤토리 분석결과 감시예측 관련연구가 81.6%를 차지하였으며, 공간정보자료 활용 연구가 54.7%로 나타났다. 그러나 백두산을 대상으로 수행된 연구는 20.1%에 그쳐 향후 실제 백두산을 대상으로 하는 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다. 결과 중 백두산 분화와 관련된 공간정보를 직접적으로 활용 가능한 시스템이 구축이 된다면, 기존 백두산 관련 산재된 정보를 공동으로 활용하여 예상되는 연구비용 및 분석 시간을 단축할 수 있다. 향후 백두산 관련 연구의 정보를 체계적으로 관리하여 보다 효율적인 연구의 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1691-1707
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• 2022

한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제18권2_spc호
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• pp.261-273
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• 2020

북한은 2017년 9월 3일 풍계리 핵실험장에서 6차 지하 핵실험을 단행하였다. 이전에 수행했던 핵실험들과 달리 풍계리 핵실험장 주변에서 몇 차례의 유발지진이 발생하였고 이로 인해 지하에 갇혀 있던 방사성제논이 대기 중으로 방출되는데 영향을 끼쳤을 것으로 예상된다. 본 연구에서는 북한의 6차 핵실험 이후에 발생한 유발지진을 고려하여 핵실험으로 발생한 방사성제논의 몇 가지 방출 시나리오에 따른 대기확산 모의실험을 본 연구진이 개발한 LADAS (Lagrangian Atmospheric Dose Assessment System) 모델에 기상청의 수치예보자료를 적용하여 수행하였다. 방사성제논의 가능한 검출 위치와 시간을 찾기 위해, 1일 간격 및 1주일 간격의 지연방출뿐만 아니라 유발지진으로 유출된 지연방출 시나리오도 설정하였다. 포괄적핵실험금지조약기구(Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization)에서 운영중인 전세계관측망(International Monitoring System)과 원자력안전위원회의 ¹³³Xe 탐지 결과는 유발지진으로 유출된 방사성제논의 방출 시나리오에 따른 모의실험의 결과와 대체로 부합되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.38-50
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• 2008

부지고유 지진 응답과 그에 따른 지진 재해는 지하 지질 및 지반 동적 특성에 따라 주로 영향을 받는다. 본 연구에서는 지진 응답의 신뢰성 높은 평가를 목적으로, 연구 영역을 포괄하는 확장 영역과 지표면의 지반-지식 자료 획득을 위한 추가 부지 방문 조사라는 새로운 개념을 도입하여 GIS 토대의 지반 정보 시스템(GTIS)을 개발하였다. 역사 지진 피해 기록이 많아 향후 지진 발생 가능성 높은 경주 지역에 대해 GIS 기반 GTIS를 구축하였다. 연구 지역인 경주를 대상으로 지반 특성 및 동적 물성을 대표하는 전단파속도($V_S$)를 평가하기 위한 종합적 지반 조사와 기존 지반 자료 수집을 실시하고 부지 방문 조사를 추가적으로 수행하였다. 경주 지역에 대한 GTIS 내에서 지구통계학적 크리깅 기법을 이용하여 지반 조사 자료로부터 연구 영역 전체의 공간 분포 지층과 $V_S$를 신뢰성 높게 예측하였다. GTIS 내에서 예측된 공간 지층 및 $V_S$를 토대로, 부지 효과에 따른 부지고유 지진 응답의 평가 지표인 부지 주기($T_G$)에 관한 지진 구역 지도를 경주 연구 지역에 대해 작성하였다. 경주의 공간 $T_G$ 분포 지도로부터 2 층에서 5 층 건물의 지진 취약도를 확인하였다. 본 연구에서는 GIS 기반 GTIS 내에서 $T_G$를 토대로 수행된 지진 구역화를 지진 재해 평가 및 저감을 위한 효율적 지역 대책 방안으로 제시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제27권6호
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• pp.343-350
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• 2017

최근 도심지 지상공간의 포화로 전세계적으로 지하공간개발이 활발히 진행되고 있으며, 지상 및 지하구조물에 인접하여 굴착이 많이 이루어지고 있다. 굴착공사 중 시공 부주의나 시공기술 미흡, 지하수 유출, 급격한 지층의 변화, 토류 시스템 구성품의 문제 등으로 인해 각종 지반함몰 사고가 발생하여 사회적 이슈로 부각되고 있다. 국가적으로 이를 대응하기 위하여 도심지 지하 시설물에 대한 예방중심의 선제적 재난 재해 관리 및 신속 복구 시스템 구축을 추진 중에 있다. 본 연구에서는 굴착공사 시 지반 내부적인 변화 요소(지하수위 변화, 지하매설물 손상 등)와 외부적인 변화요소(차량하중, 지진, 지반굴착 등)를 고려한 지하안전 확보를 위한 기술개발 동향에 대하여 자료를 수집하였다. 지반거동 해석 및 지반함몰 평가기술과 지반함몰 예방을 위한 안전한 굴착 및 보강기술, 지반함몰 발생시 긴급복구 기술의 개선 및 국내 자립화가 요구되고 있는 가운데 현재 도심지 굴착공사시 지반함몰 예방을 위한 기술개발 현황에 대하여 소개하고자 한다. 현재 연구가 진행되고 있는 부분도 있으나 크게 분류하여 예측/평가기술, 복합탐사기술, 차수보강기술, 긴급복구기술, 굴착기술의 5개 분야로 설명하고자 한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.165-178
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• 2021

본 연구는 유목의 생성 및 퇴적과 쓰나미 흐름을 수치모형을 활용하여 실험하였다. 이를 위해 2차원 수심적분흐름모형과 유목동역학모형을 사용하였다. 연구지역은 일본 센다이(Sendai)해안가로서 관측자료(Inagaki et al. 2012)를 이용하여 시뮬레이션 결과와 유목의 퇴적패턴을 비교검증하였다. 본 연구를 위해 흐름의 항력으로 인해 유목이 발생하는 단순화된 모형이 개발되었다. 또한 유목 발생량을 고려하기 위해 Google Earth를 활용하여 연구지역의 퇴적된 유목 수를 추정하였으며 그 결과, 해안숲의 30만 그루의 나무으로부터 13000개 이상의 유목이 발생하여 내륙으로 이송되는 수치모의를 수행하였다. 이 수치실험 결과는 Inagaki et al. (2012)의 관측데이터와 유사하였다. 또한, 유목의 발생과 퇴적 패턴의 재현성은 종방향 퇴적패턴에서 높은 상관성을 나타냈다. 추후에는 목재의 크기, 경계 조건, 격자 크기와 같은 유목 매개변수에 대한 민감도 분석을 구축하여 유목의 이동패턴을 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이러한 모델링은 물의 흐름과 유목에 따른 재해예측에 유용한 방법론이 될 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권2호
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• pp.93-101
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• 2019

이 연구의 목적은 인공신경망 기법을 이용하여 사면의 내진 성능을 비교적 정확하면서도 효율적으로 예측하는 모델을 도출하는데 있다. 사면의 내진 성능은 지진입력 및 사면모델의 무작위성 및 불확실성으로 인하여 정량화하기 쉽지 않다. 이러한 배경 아래 사면에 대한 확률론적 지진 취약도 분석이 몇몇 연구자에 의해 수행되었고, 이를 기반으로 다중 선형회귀분석을 통하여 사면 내진성능에 대한 닫힌식이 제안된 바 있다. 그러나 전통적인 통계학적 선형회귀분석은 다양한 조건의 사면과 이에 따른 내진 성능 사이의 비선형적 관계를 정확하게 표현하지 못하는 한계를 보였다. 이에 따라 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 인공신경망 기법을 사면 내진성능 예측 모델을 생성하는데 적용하였다. 도출된 모델의 유효성은 기존의 다중 선형 및 다중 비선형 회귀분석을 통한 모델과 비교하여 검증하였다. 결과적으로 이전 연구의 전통적인 통계학적 회귀 분석을 통한 모델과 비교 결과, 기본적으로 인공신경망 기법을 통하여 도출된 모델이 사면의 내진성능을 예측하는데 있어 우수한 성능을 보여주었다. 이러한 정확도 높은 모델은 향후 확률에 기반한 사면의 지진취약도 지도를 개발하고, 주요 구조물의 인근 사면으로 인한 리스크를 효과적으로 평가하는데 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.177-188
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• 2022

최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.