Pejovic, Jelena R.;Serdar, Nina N.;Pejovic, Radenko R.
Earthquakes and Structures
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제15권4호
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pp.443-452
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2018
In this paper the new intensity measures (IMs) for probabilistic seismic analysis of RC high-rise buildings with core wall structural system are proposed. The existing IMs are analysed and the new optimal ones are presented. The newly proposed IMs are based on the existing ones which: 1) comprise a wider range of frequency velocity spectrum content and 2) are defined as the integral along the velocity spectrum. In analysis characteristics of optimal IMs such as: efficiency, practicality, proficiency and sufficiency are considered. As prototype buildings, RC high-rise buildings with core wall structural system and with characteristic heights: 20-storey, 30-storey and 40-storey, are selected. The non-linear 3D models of the prototype buildings are constructed. 720 non-linear time-history analyses are conducted for 60 ground motion records with a wide range of magnitudes, distances to source and various soil types. Statistical processing of results and detailed regression analysis are performed and appropriate demand models which relate IMs to demand measures (DMs), are obtained. The conducted analysis has shown that the newly proposed IMs can efficiently predict the DMs with minimum dispersion and satisfactory practicality as compared to the other commonly used IMs (e.g., PGA and $S_a(T_1)$). The newly proposed IMs overcome difficulties in calculating of integral along the velocity spectrum and present adequate replacement for IMs which comprise a wider range of frequency velocity spectrum content.
Seismic exploration is divided by reflection and refraction method greatly, and reflection method can analyze complicated underground structure in the basis high resolution image, and refraction method can grasp the velocity structure of underground accurately. This thesis confirmed application of mixed exploration techniques using advantages of reflection and refraction. Reflection data processing applied conventional technique, and inversion of refraction data applied travel time tomographic technique that using SIRT method. Also, could establish initial information in model variable and improved the result of inversion by restricting model parameter value and dimension of area. Confirmed efficient fact in sequence and velocity structure grasping by utilizing accurate initial velocity model made out on the basis of marine reflection data, and mixed exploration technique using reflection and refraction have propriety that can trust in field application.
육상 탄성파자료에 나타나는 일관성 잡음인 그라운드롤을 제거하기 위해 특이값 분해 필터링의 적용성을 살펴보았다. 상관성이 높은 반사에너지가 요구되는 특이값의 계산을 위해 먼저 자동이득제어로 감쇠된 진폭을 보상하고 송수신점의 높이보정 및 풍화대 보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거한 후, 나머지 정적보정으로 단파장 시간차이를 완화시켜 반사면의 수평적인 연속성을 높였다. 특이값 분해 필터링에 적합한 입력인자(최대 주성분)는 공통중간점 자료에 수직시간차 역보정을 수행하여 얻은 공통발파점 자료에 대한 연속 테스트로 결정하였다. 그라운드롤의 시간에 따른 분산이 뚜렷한 현장자료에서 특이값 분해 필터링은 일반적인 기법인 f-k 필터링에 비해 반사신호의 왜곡없이 그라운드롤의 영향을 최소화하면서 주요 반사면들의 연속성을 향상시키는데, 이것은 진폭 빛띠에서 반사파의 낮은 진동수 성분들이 필터링 후에도 보존되었다는 점과 잘 상관되었다. 특히 특이값 분해 필터링을 거친 후 S/N 비를 높일 수 있는 자료처리(송곳곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화) 과정을 함께 수행하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 주요 반사면들의 향상된 연속성과 분해능을 확인할 수 있었다.
Evaluating stiffness of near-surface materials has been one of the critically important tasks in many civil engineering works. It is the main goal of geotechnical characterization. The so-called deflection-response method evaluates the stiffness by measuring stress-strain behavior of the materials caused by static or dynamic load. This method, however, evaluates the overall stiffness and the stiffness variation with depth cannot be obtained. Furthermore, evaluation of a large-area geotechnical site by this method can be time-consuming, expensive, and damaging to many surface points of the site. Wave-propagation method, on the other hand, measures seismic velocities at different depths and stiffness profile (stiffness change with depth) can be obtained from the measured velocity data. The stiffness profile is often expressed by shear-wave (S-wave) velocity change with depth because S-wave velocity is proportional to the shear modulus. that is a direct indicator of stiffiiess. The crosshole and downhole method measures the seismic velocity by placing sources and receivers (geophones) at different depths in a borehole. Requirement of borehole installation makes this method also time-consuming, expensive, and damaging to the sites. Spectral-Analysis-of-Surface-Waves (SASW) method places both source and receivers at the surface, and records horizontally-propagating surface waves. Based upon the theory of surfacewave dispersion, the seismic velocities at different depths are calculated by analyzing the recorded surface-wave data. This method can be nondestructive to the sites. However, because only two receivers are used, the method requires multiple measurements with different field setups and, therefore, the method often becomes time-consuming and labor-intensive. Furthermore. the inclusion of noise wavefields cannot be handled properly, and this may cause the results by this method inaccurate. When multi-channel recording method is employed during the measurement of surface-waves, there are several benefits. First, usually single measurement is enough because multiple number (twelve or more) of receivers are used. Second, noise inclusion can be detected by coherency checking on the multi-channel data and handled properly so that it does not decrease the accuracy of the result. Third, various kinds of multi-channel processing techniques can be applied to f1lter unwanted noise wavefields and also to analyze the surface-wavefields more accurately and efficiently. In this way, the accuracy of the result by the method can be significantly improved. Fourth, the entire system of source, receivers, and recording-processing device can be tied into one unit, and the unit can be pulled by a small vehicle, making the survey speed very fast. In all these senses, multi-channel recording of surface waves is best suited for a routine method for geotechnical characterization in most of civil engineering works.
그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.
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.
태평양 해양 지각판과 인도-호주 대륙 지각판간 섭입작용에 의해 형성된 남태평양 라우분지는 활동성 후열도분지로서 해저열수광상이 부존할 가능성이 매우 높은 지역이다. 한국해양연구원은 지난 2004년부터 2006년까지 북동 라우분지의 확장대와 활동성 해저산을 대상으로 열수활동을 추적하여 열수분출 지역을 확인하였다. 본 연구에서는 2009년 통가 해역 라우분지의 열수 광상 가능성이 있는 해산들에 대하여 해양탄성파탐사가 수행되었다. 그 중 해상자력탐사와 탄성파탐사를 동시에 수행한 TA 12 해산에 대해 기반암과 상부 층서들을 규명하기 위한 자료처리를 실시하고 해산에서 나타나는 잡음특성을 분석하였다. 자료처리의 주요과정은 bandpass필터, f-K필터, 디콘볼루션 등을 수행하여 주변 지형의 후방산란과 다중반사파 등의 잡음을 제거하였으며 해산의 경사에 의해 따른 반사점 보정을 위해 마이그레이션등을 수행하였다. 본 연구에서 기반암과 상부 층서들을 확인할 수 있었으며 향후 다중음향측심자료 등을 이용하여 열수광상 가능성이 있는 해산의 정확한 속도모델을 도출하여 해상자력탐사결과와 비교해야 할 것으로 판단된다.
MWNI (Minimum Weighted Norm Interpolation)를 이용한 내삽 방법은 고차원으로 확장이 용이하고 상대적으로 계산 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있으나 알리아스 효과가 존재하는 자료의 내삽에 취약하다. 이런 문제의 개선을 위해 제안된 방법이 모델제약(model-constrained) MWNI이다. 이 논문에서는 MWNI를 이용한 방법과 모델제약 MWNI 방법의 두가지 모듈을 개발한 후 알리아스 효과가 존재하는 자료의 내삽 결과를 비교하였다. 시공간 영역(t-x domain)과 주파수-파수 영역(f-k domain)의 결과 그림을 통해서 모델제약 MWNI를 적용했을 때의 결과가 더 효과적임을 확인할 수 있었다. 동해 울릉분지의 가스 하이드레이트 부존 지역의 현장 자료에 내삽을 적용한 결과, 가스침니 구간 전후로 진폭이 급격하게 변하는 자료에서도 내삽이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 매우 불규칙하고 넓은 구간에서 누락된 인공지진파 자료의 정규화를 통해 신호의 연결성 향상이 가능함을 보일 수 있었다. 결과적으로 이 논문에서 개발된 모듈은 현장의 다양한 여건에 의해 불규칙하거나 넓은 간격으로 얻어진 탄성파 자료의 정규화나 내삽에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
속도 모델 구축은 탄성파 탐사 자료처리에서 필수적인 절차이다. 주시 토모그래피나 속도 분석과 같은 기존 기법들은 하나의 속도 모델을 예측하는 데 계산 시간이 오래 걸리며 역산 결과의 품질이 전문가의 판단에 크게 의존한다. 전파형 역산 또한 초기 속도 모델에 크게 의존한다는 문제가 있다. 최근 심층 신경망 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 푸는데 적용되는 사례가 많아지면서 널리 보급되고 있다. 이 논문에서는 심층 신경망 기법을 이용한 탄성파 속도 모델 구축 사례들을 각 연구에 사용한 신경망에 따라 분류하며 조사하였다. 또한 훈련용 인공 속도 모델 생성 사례도 포함하였다. 심층 신경망은 대량의 데이터로부터 신경망을 훈련함으로써 모델 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법들에 비해 역산 결과에 사람의 판단이 개입될 여지가 적으며 훈련을 마친 후 하나의 속도 모델을 예측하는 비용은 무시할 수 있다. 또한, 심층 신경망은 전파형 역산과 달리 초기 속도 모델이 필요하지 않다. 여러 연구에서 계산 비용뿐만 아니라 역산 결과에서도 심층 신경망 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 바탕으로 속도 모델 구축에 사용된 심층 신경망 기법의 특징에 대해 분석하고 논의하였다.
최근, 다수의 연구가 지수적으로 증가하는 지진 자료를 효율적이고 정확하게 처리하기 위해 기계학습을 활용하고 있다. 본 연구는 지진의 발생 시간, 위치, 규모의 정보를 확장하여 기계학습에 적용 가능한 자료를 제작한 후, 주성분 분석을 통해 추출한 자료의 주요 성분으로 자료의 차원을 축소하였다. 차원이 확장된 자료는 36,699개의 지진 사건을 포함하는 Global Centroid Moment Tensor 카탈로그로부터 얻은 지진 정보의 통계량으로 구성되었다. 표준화와 최대-최소화 스케일링을 활용하여 자료 전처리를 수행하였으며, 스케일링이 완료된 자료에 주성분 분석을 적용하여 자료의 주요 특징을 추출하였다. 스케일링은 상이한 단위로 인한 특징 값의 차이를 현저히 감소시켰으며, 그 중 표준화는 다른 전처리에 비해서 각 특징의 중앙값을 더 균등하게 변환하였다. 주성분 분석이 스케일링이 적용되지 않은 자료로부터 추출한 여섯 개의 주성분은 원본 자료의 정보를 99% 설명하였다. 표준화와 최대-최소 스케일링이 적용된 자료로부터 추출한 열여섯 개의 주성분은 원본 자료의 정보의 98%를 재구성하였다. 이는 특징 값의 분포가 균등한 자료의 정보를 보존하기 위해서는 더 많은 주성분이 필요함을 지시한다. 본 연구는 지진 데이터와 지진 거동과의 관계를 분석하는 효율적이고 정확한 기계 학습 모형을 훈련시키기 위한 데이터 처리 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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