지진조기경보는 빠르게 도달하는 P파를 감지하고 이보다 느리게 전파되는 S파가 도달하기 전 알림을 주는 기술이다. 초기에 도달한 P파의 진폭과 우세주기를 통해 신속하게 규모와 진원을 추정하고 이를 기준으로 경보 혹은 속보를 전송하기에 P파의 분석은 신속한 지진정보에 생산에 중요한 요소이다. 하지만, 국외에서 발생한 큰 규모의 지진이 국내 관측망에서는 P파의 진폭이 크게 감쇠되어 관측되며, 이는 초기 분석단계에서 실제 규모보다 작은 국내 발생 지진으로 오분석 될 수 있다. 오분석의 결과가 그대로 수요자(국민)에게 오경보(false alarm)로 발송될 경우 지진조기경보서비스의 신뢰도를 저하 시킬 수 있으며, 신속대응이 필요한 사회 인프라시설 및 산업시설에는 경제적 손실을 야기할 수 있다. 따라서 이러한 오분석을 최대한 줄이기 위한 기술개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 주파수-이격거리에 따른 감쇠특성을 이용한 필터뱅크(Filter Bank)를 사용하여 국내외 지진에 대한 분류 가능성을 검토하였다. 이를 위해 기상청 지진관측소에 기록된 2 < ML ≦ 3의 국내지진 463개, 44개(3 < ML ≦ 4), 4개(4 < ML ≦ 5), 3개(ML > 5)와 국외지진 89개를 사용하여 각 주파수영역에 따른 최대 Pv값을 산정하고 이를 분석하였다. 분석결과, 기본 설정 값보다 3번(6-12Hz)과 6번(0.75-1.5Hz) 밴드를 사용할 때 국내외 지진을 정확하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다.
The velocity structure beneath the CHNB broadband station is determined by receiver function analysis using by from teleseismic P waveforms. The detailed broadband receiver functions are obtained by stacking method for source-equalized vertical, radial and tangential components of teleseismic P waveforms. A time domain inversion uses the stacked radial receiver function to determine vertical P wave velocity structure beneath the station. The crustal velocity structures beneath the stations are estimated using the receiver function inversion method in the case at the crustal model parameterized by many thin, flat-tying, homogeneous layers. The result of crust at model inversion shows the crustal velocity structure beneath the CHNB station varies smoothly with increasing depth, and there are six discontinuity around 2.5km, 6.25km, 12.5km, 22.5km and 27.5km depth, with Moho discontinuity at about 32.5km depth.
The velocity structure beneath the CHNB broadband station is determined by receiver function analysis using by from teleseismic P waveforms. The detailed broadband receiver functions are obtained by stacking method for source-equalized vertical, radial and tangential components of teleseismic P waveforms. A time domain inversion uses the stacked radial receiver function to determine vertical P wave velocity structure beneath the station. The crustal velocity structures beneath the stations are estimated using the receiver function inversion method in the case at the crustal model parameterized by many thin, flat-lying, homogeneous layers. Events divide into 4 groups. four azimuths corresponding to events in group a(southwest), b(south), c(southeast), d(northeast). The result of crust at model inversion shows the crustal velocity structure beneath the CHNB station varies smoothly with increasing depth. The conard discontinuity lies around 18 km and moho discontinuity lies range from 30 to 34 km.
한국지진공학회 1997년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 1997
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pp.21-26
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1997
For 262 locations throughout the southern part of Korean peninsula, intensities of 13 December 1996 Yeongweol earthquake are estimated to make an isoseismal map and investigate attenuation properties in the southern part of Korea. Due to the inherent uncertainties in the estimation of intensities, obtained intensity map show quite scattered pattern of intensity distribution. Estimated intensities range from III to possibly Ⅷ. In case of intensity larger than Ⅵ, considerable damages such as fracturing of walls are reported one of the most significant feature of the intensity map is, considering its magnitude 4.7 reported by KMA, the felt area is appeared to be unusually large covering most of the Korean peninsula except Cheju island. This result indicates ether the magnitude is underestimated or the focus of this earthquake is much deeper. Assuming shallow(less than 10km) intraplate earthquake, we obtained average magnitude 5.6 by using the area encircled by isoseismal contour lines from intensity IV to intensity Ⅶ. This ambiguity can be clarified if more reliable focal depth is estimated by using teleseismic earthquake records in the future.
지진 관측소의 지진 관측 능력은 관측소의 잡음 수준에 좌우되어 잡음 수준이 높은 관측소는 작은 규모의 지진 또는 원거리의 지진에 의한 약한 지반 진동을 감지하기 어렵다. 그러므로 지진관측망의 지진 관측 능력을 고려하기 위해서는 지진관측소의 분포뿐만 아니라 각 관측소의 잡음 수준을 고려해야 한다. 대부분의 국내 지진관측소는 1 Hz 이상의 주파수 대역에서 인간의 활동에 의한 영향을 받고 있으며, 이로 인해 주간과 야간의 잡음 수준 차이가 나타난다. 이러한 잡음 변화에 따른 지진 관측 능력의 차이와 분포를 살펴보기 위해 2005년부터 2007년까지 한국지질자원연구원과 기상청에서 운영하는 광대역 관측소 30개소의 잡음 분석 결과를 이용하였다. 각 관측소의 잡음 수준을 고려하였을 때 야간에는 규모 2.4 정도 이상의 지진이 내륙에서 발생한 것을 관측할 수 있는 반면, 주간에는 규모 2.6 정도의 지진 관측 능력을 보였다.
화천 지진관측소의 시추주상도와 56일간 기록한 상시미동자료 및 3개 원거리 지진이벤트($M_w{\geq}6.0$)를 이용하여 천부 횡파속도(${\nu}_s$)를 구하였다. 지표에서 기록한 상시미동자료의 수평성분/수직성분 스펙트럼비로부터 10 m 두께의 토양층의 ${\nu}_s$(${\nu}^s_s$= 296 m/s)를 결정하였다. 지표로부터 시추공 센서가 설치된 96 m 깊이까지의 평균 ${\nu}_s$($\bar{\nu}_s$= 1,309 m/s)는 3개의 원거리 지진이벤트를 지표 및 시추공 센서로 기록한 자료들의 스펙트럼 상관도로 계산하였다. 이렇게 계산한 ${\nu}^s_s$와 $\bar{\nu}_s$값을 이용하여 계산한 기반암의 ${\nu}_s$는 2,150 m/s이며, 30 m까지의 평균 ${\nu}_s$는 696 m/s이다. 화천 관측소 부지는 비교적 양호한 것으로 판단되며, 이 연구를 통해 구해진 천부 ${\nu}_s$는 향후 지반의 부지증폭효과 및 지진재해의 정량적 평가에 활용될 수 있다.
본 연구는 한반도의 지진지체구조 특성에 부합되는 내진설계용 부지응답 스펙트럼 작성을 위한 유사지진 선정에 관한 연구이다. Seismic Moment Tensor를 이용 파형을 Inversion한 결과에 의하면 지진원 특성상, Kern Conty 지진(1952년 7월 21일, 리히터 규모 ML = 7.2)은 한반도 지진지체구조 특성에 부합되는 현실적으로 유사한 외국의 지진들 중의 하나로서, 선정된 Kern Conty 지진으로 부터 발생한 강지진동 자료를 전산처리하여 표준응답 스펙트럼과 일반적 특성을 비교하여 보는 일도 의미있는 일이라고 할 수 있다.
일본 주변에서 발생하는 대규모 지진의 규모를 신속하게 결정하기 위해 고주파에너지 방사지속시간을 이용한 규모산정법에 대하여 연구하였다. 이 방법을 지역지진 자료인 기상청 지진관측 자료에 적용하여 일본 주변에서 발생한 규모 6.0이상 14개 지진의 규모를 산정하였다. 관측된 속도 지진파형 자료에 2~4 Hz의 대역필터를 적용하여 고주파 에너지 지속시간을 계산한 다음 이를 이용하여 규모를 결정하였다. 그 결과, 규모가 커질수록 지진의 지속시간도 길어지는 경향을 보였으며, 지역지진자료를 사용하여 분석한 규모 값이 원거리지진자료로 얻은 규모와 적은 오차를 나타내었다. 이번 연구결과 일본 근해에서 발생한 대규모 지진에 대해서 기상청 지진자료를 이용하여 신속하게 규모를 산정하고 지진해일 유발가능성을 판단하는 것이 가능함을 알 수 있었다.
This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.
중력계는 주로 지하 광물자원 탐사 및 지구조석과 같은 장주기 이벤트를 관측하는데 사용되고 있다. 최근 연구자들은 이 중력계를 이용하여 대형 원거리 지진 및 지진상시잡음 관측과 같은 몇몇 새롭고 흥미로운 사실들을 발견하였다. Micro-g LaCoste사의 gPhone에 적용된 zero-length spring suspension 기술은 초저주파 신호도 훌륭히 관측 가능하게 하며, 이는 Earth's hum이나 심지어 대형 지진해일 등을 관측하는데 큰 도움을 줄 수 있음을 시사한다. 이 연구에서는 충남 금산에서 2008년 11월 부터 2009년 7월까지 9개월간 임시로 설치/운영하였던 gPhone 자료를 분석하여 원거리 대형 지진관측 및 상시지진잡음의 계절적 변화에 관한 사전결과를 보고하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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