경제규모의 증가, 산업화, 도시화 등은 결과적으로 우리국민의 잠재적 지진 위험 증가를 야기하였다. 최근에는 비록 우리나라에서 지진으로 인한 인명과 재산의 손실이 미비했지만, 과거 문헌 기록을 보면 우리나라에서도 대규모 피해를 야기한 지진이 발생한 바 있었으므로, 향후 피해를 유발할 수 있는 지진발생 가능성을 간과할 수는 없다. 현재의 과학기술력으로는 단기 지진 예보가 불가능함을 고려할 때 지진재해 저감을 위하여 취할 수 있는 대비책의 하나로써 지진조기경보체계 확립의 중요성이 점차 증가하고 있다. 지진조기경보체계 확립의 취지는 지진발생 후 강진동이 시작하기 전 수 초 혹은 수십 초의 지진대비시간을 확보하고 미리 계획된 조치를 취함으로써 지진재해를 저감하는 것이다. 본 논문에서는 신속한 지진 발생위치 결정을 위하여 진원 부근 2개의 지진 관측소에서 확보한 초동 도착시간과 주변의 다른 관측소에서는 아직 초동이 관측되지 않았다는 사실을 이용한다. 우리나라 내륙 및 주변해역에서 발생한 주요 지진의 신속한 진앙 위치결정에 이 기술을 적용하였다. 관측소 외부에서 지진이 발생할 경우 이 기술로는 효과적인 지진위치의 결정이 어렵지만, 관측망 내부에서 지진이 발생할 경우 본 기술을 이용하여 지진의 위치를 신속히 결정 할 수 있다. 수도권의 경우 $10{\sim}50$초의 지진대비시간을 확보할 수 있을 것으로 예상되며, 주어진 시간 내에 사전 준비된 조치를 취함으로써 유사시 지진재해저감에 크게 기여할 것이다.
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.
As one of the most important parameters in structural health monitoring, structural frequency has many advantages, such as convenient to be measured, high precision, and insensitive to noise. In addition, frequency-change-ratio based method had been validated to have the ability to identify the damage occurrence and location. However, building a precise enough finite elemental model (FEM) for the test structure is still a huge challenge for this frequency-change-ratio based damage detection technique. In order to overcome this disadvantage and extend the application for frequencies in structural health monitoring area, a novel method was developed in this paper by combining the cross-model cross-mode (CMCM) model updating algorithm with the frequency-change-ratio based method. At first, assuming the physical parameters, including the element mass and stiffness, of the test structure had been known with a certain value, then an initial to-be-updated model with these assumed parameters was constructed according to the typical mass and stiffness distribution characteristic of shear buildings. After that, this to-be-updated model was updated using CMCM algorithm by combining with the measured frequencies of the actual structure when no damage was introduced. Thus, this updated model was regarded as a representation of the FEM model of actual structure, because their modal information were almost the same. Finally, based on this updated model, the frequency-change-ratio based method can be further proceed to realize the damage detection and localization. In order to verify the effectiveness of the developed method, a four-level shear building was numerically simulated and two actual shear structures, including a three-level shear model and an eight-story frame, were experimentally test in laboratory, and all the test results demonstrate that the developed method can identify the structural damage occurrence and location effectively, even only very limited modal frequencies of the test structure were provided.
지진 조기경보 시스템(EEWS)은 상대적으로 빠른 속도로 전파되는 P파를 관측하여 잇따라 도달하는 S파에 의한 피해 위험을 미리 경보하고, 시민의 즉각적인 대피를 유도하는 것을 목표로 한다. 현재 대한민국의 지진 조기경보 시스템은 최초 P파 관측 후 50초 이내에 지진 경보 발령이 가능한 상태이며 2020년까지 지진 경보 발령 시간을 P파 관측 후 10초 이내로 단축하겠다고 공표한 상태이다. 이를 위해서는 지진 발생 시 P파의 관측이 5초 내에 이루어져야 한다. 2016년 리히터 규모 5.8의 경주 지진 이후 국내 지진 재난 대응체계에 대한 개선의 요구에 힘입어 재난 및 안전관리 기본법 내 재난관리책임기관의 기능 연속성 계획 수립에 관한 항이 신설되었다. 국립공원 관리공단 역시 재난으로부터의 탐방객 안전확보의 의무를 지닌 바, 보다 능동적인 대응체계를 위해 유관기관과의 협력체계 구축을 추진하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 통합지진관측망의 분포 및 국립공원의 공간적 분포를 정량화하여 국립공원의 지진 조기경보 서비스 제공의 잠재적인 취약성을 분석하였다. 분석 결과, 중부지방에 위치하는 속리산, 계룡산, 가야산, 덕유산 및 동남부 지방의 경주 국립공원은 자체적으로 지진파를 감지하여 분석하는 현장시스템의 보강이 필요할 것으로 나타났으며 북한산 국립공원은 통합지진관측망 중심의 전방탐지시스템의 개선이 필요할 것으로 나타났다.
The different result and response of the earthquakes, occurred consecutively at China and Japan in May and June. respectively, is suggestive of the importance of preparedness against earthquake disaster. We learned lesson, although indirect, that the earthquake early warning. earthquake-resistant design, and people's concepts on earthquake can greatly reduce the earthquake hazards. The more preparedness we have in present, the less hazards we will experience for future.
현재 한국의 지진 관측은 1905년도에 시작된 이후로 계속적인 지진 관측망 확충과 새로운 장비의 도입으로 선진국 못지않은 장비를 보유하고 있지만, 지진의 관측과 분석에 있어서는 그 수준이 미흡한 것이 실이다. 특히, 동해안 지진원인자 분석에 있어서 시간이 많이 소요되기 때문에 지진 정보나 지진 해일 경보를 발령하는데 어려움이 있다. 이번 연구에서는 일본에서 사용하는 지진 관측망(JMA), 한국 지진 관측망(KMA), 그리고 국제 관측망(IRIS) 지진 관측소의 파형 포맷을 하나의 공통 파형 포맷으로 변환 합성하고 공유 분석 프로그램인 FESNET(극동 지진 관측망 분석 체계)를 구축하여 2004년 5월 29일과 6월 1일에 발생한 울진 지진과, 2005년 3월 20일에 발생한 일본 후쿠오카 지진의 분석에 응용하였다. 분석결과 어느 한쪽 관측망(KMA, JMA)을 사용하는 것보다 이들 모든 관측망을 활용하는 FESNET을 이용할 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 말 수 있다.
By means of installing sloped rolling-type seismic isolators (SRI), the horizontal acceleration transmitted to the to-be-protected object above can be effectively and significantly reduced under external disturbance. To prevent the maximum horizontal displacement response of SRI from reaching a threshold, designing large and conservative damping force for SRI might be required, which will also enlarge the transmitted acceleration response. In a word, when adopting seismic isolation, minimizing acceleration or displacement responses is always a trade-off. Therefore, this paper proposes that by exploiting the possible information provided by an earthquake early warning system, the damping force applied to SRI which can better control both acceleration and displacement responses might be determined in advance and accordingly adjusted in a semi-active control manner. By using a large number of ground motion records with peak ground acceleration not less than 80 gal, the numerical results present that the maximum horizontal displacement response of SRI is highly correlated with and proportional to some important parameters of input excitations, the velocity pulse energy rate and peak velocity in particular. A control law employing the basic form of hyperbolic tangent function and two objective functions are considered in this study for conceptually developing suitable control algorithms. Compared with the numerical results of simply designing a constant, large damping factor to prevent SRI from pounding, adopting the recommended control algorithms can have more than 60% reduction of acceleration responses in average under the excitations. More importantly, it is effective in reducing acceleration responses under approximately 98% of the excitations.
본 논문에서는 진원지 주변에서 빠르고 정확한 지진 조기 경보를 수행하기 위한 선착 P파 다중 탐지 시스템과 이를 구동하기 위한 지진파 초동 탐지 및 경보 알고리즘을 개발하였다. 공용 중인 5개소(포항지역 4개소)의 건축물을 선정하여 개발한 계측 시스템을 설치하였고, 지반 진동을 실시간 모니터링하며 실증시험을 진행하였다. 실증 모니터링 중 2019년 9월 26일 포항 지역에서 규모 2.3의 지진이 발생하였다. 포항지역에 설치된 총 4개소의 시스템 중 3개소에서 P파 초동 탐지 알고리즘이 작동되어 지진동 이벤트로 기록되었다. 진원지로부터 5.5 km로 가장 가까운 계측소는 지진 발생 후 1.2초 후 P파 초동이 감지되었으며, P파 도달 후 약 1.02초 후 S파가 도달하여 다소의 경보시간을 제공해주었다. P파가 탐지된 3곳의 최대 가속도는 각각 6.28gal, 6.1gal, 5.3gal로 기록되었으며, 이벤트 경보 발령을 위한 최대 지반 가속도의 임계값(25.1gal)을 초과하지 않아 경보 알고리즘이 작동하지 않았다. 향후 지속적인 모니터링 및 분석을 통해 추가 검증이 이루어진다면 국내 실정에 맞는 실효성 높은 지진 경보 시스템으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 지진조기경보시스템(EEWS)의 성능 개선과 진앙지 또는 진앙 근처 지역의 지진방재 효과를 보완하기 위해 현장 지진조기경보시스템(On-Site EEWS)의 개발이 시도되고 있다. 지진에 대한 연구 및 관측을 위한 지진관측망을 이용하여 지진 방재에 활용하는 국가 차원의 EEWS와 달리 On-Site EEWS는 지진방재를 목적으로 하므로 성능 및 비용 측면의 효율적인 설계와 평가가 필요하다. 현재 우리나라는 EEWS 뿐만 아니라 On-Site EEWS 개발에 기존 EEWS의 설계 기준 및 평가방법을 사용하는 등 필요한 핵심기술과 운영 노하우가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지진·화산재해대책법에서 규정하는 지진 가속도계의 요구 사항을 기반으로 On-Site EEWS의 국산화 개발에 필요한 지진 데이터 수집, 데이터 처리 및 분석 부분의 하드웨어 및 소프트웨어적 설계 방향과 성능평가 항목 및 방법을 제안한다.
There are growing concerns that the recently implemented Earthquake Early Warning service is overestimating the rapidly provided earthquake magnitudes (M). As a result, the predicted damages unnecessarily activate earthquake protection systems for critical facilities and lifeline infrastructures that are far away. This study is conducted to improve the estimation accuracy of M by incorporating the observed S-wave seismograms in the near source region after removing the site effects of the seismograms in real time by filtering in the time domain. The ensemble of horizontal S-wave spectra from at least five seismograms without site effects is calculated and normalized to a hypocentric target distance (21.54 km) by using the distance attenuation model of Q(f)=348f0.52 and a cross-over distance of 50 km. The natural logarithmic mean of the S-wave ensemble spectra is then fitted to Brune's source spectrum to obtain the best estimates for M and stress drop (SD) with the fitting weight of 1/standard deviation. The proposed methodology was tested on the 18 recent inland earthquakes in South Korea, and the condition of at least five records for the near-source region is sufficiently fulfilled at an epicentral distance of 30 km. The natural logarithmic standard deviation of the observed S-wave spectra of the ensemble was calculated to be 0.53 using records near the source for 1~10 Hz, compared to 0.42 using whole records. The result shows that the root-mean-square error of M and ln(SD) is approximately 0.17 and 0.6, respectively. This accuracy can provide a confidence interval of 0.4~2.3 of Peak Ground Acceleration values in the distant range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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