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문제 정의
- 따라서, 이 지역에서의 지진활동을 감시, 분석하기 위해서는 자연지진과 발파에 의한 인공지진의 식별이 우선적으로 필요하다. 이 연구에서는 경상분지에서 발생한 자연지진 43개와 인공지진 43개를 선정하여, 양자 사이의 식별기법을 연구하였다. 인공지진은 주로 낮 12시와 오후 5시 전후에 집중되며, 모든 관측소에서 초동방향이 위쪽으로 나타난다.
- 사용되고 있다. 이 연구에서는 이 기법에 의한 식별 가능성을 알기 위하여, 인공지진과 자연지진을 각각 2 개씩 선택하여, 그 스펙트로그램을 비교하였다.
- 이 연구의 목적은 경상분지에서 인공지진과 자연지진을 식별하는 기법을 확립하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 한국자원연구소가 경상분지내에서 관측한 인공지진 43개와 자연지진 43개를 표본으로 선정하여 여러 식별방법들을 폭넓게 비교분석 하였다.
가설 설정
- 즉 자료가 정규분포를 가지며, 인공지진과 자연지진의 대한 분산 및 공분산 행렬은 같다. 또한, 이 연구에서 표본으로 채택한 43개의 인공지진과 자연지진에 분류가 정확하다는 가정을 포함한다.
- 이용하여 새로이 결정하였다. 인공지진은 지표에서 발생한 것이므로 지진발생 깊이는 미지수로 하지 않고 처음부터 지표로 가정하여 나머지 미지수들을 구했다. 또한, 지진파 속도구조는 김성균 등(1985)이 경상분지 지역에서 인공지진 자료분석으로 결정한 구조를 사용하였다.
제안 방법
- 시간창의 길이를 나타낸다. Lg파에 대해서는 Δref=2.5sec를 채용하였으며, Pg파 시간창의 길이는 P파와, 파와의 평균적인 속도비를 이용하여 Lg파 시간창의 길이의 VS/VP(#)배로 정하였다. 따라서 시간창의 길이는 진앙거리가 100 km 보다 작은 곳에서는 σref보다 작으며, 100km 이상의 거리에서는 σref보다 커진다.
- 다음으로 S파에 대한 P파의 진폭비에 의한 인공지진과 자연지진의 식별능력을 조사하였다. 일반적으로 인공지진에서는 자연지진에 대하여 S파의 발달이 미약하다는 특성을 이용하여, s파의 스펙트럼 진폭값 S에 대한 P파의 스펙트럼 진폭 P의 상용대수비 Log(P/S)를 자연지진과 인공지진에 대하여 비교해 보았다.
- 통하여 Fourier스펙트럼을 얻었다. 다음으로 얻어진 스펙트럼을 평활화하기 위하여, 비교적 S/N비가 큰 4 Hz부터 2 Hz 간격으로 6개의 주파수(4, 6, 8, 10, 12, 14 Hz)를 중심주파수로 하여 표준편차 1Hz의 Gaussian 함수를 위에서 얻은 스펙트럼에 곱했다. 이와 같이 새로 계산된 스펙트럼으로부터 6개의 중심주파수에 대한 진폭을 얻었다.
- 여기서 같은 사건의 경우에 관측망내의 모든 Log10(Pg/Lg)를 평균하여 자료를 구성하였다. 또한 수직성분과 3성분 모두를 평균한 경우에 대해서도 판별득점을 계산하여 비교하였다. Fig.
- 진폭비는 인공지진이 자연지진에 비하여 대체로 큰 편으로 나타났다. 또한 인공지진과 자연지진의 식별능력을향상시키기 위하여, 두 수평성분(N-S 및 E-W)으로부터진앙에 대한 방사성분과 접선성분을 구하여, 같은 방법으로 각각의 진폭비의 변화를 진앙거리에 대하여 조사하였다. 그 결과 식별능력은 약간 향상되었으나, 이 기법은 양자를 구별하는 수단으로 사용하기에 곤란한 것으로 보인다.
- 만드는 과정을 포함한다. 또한, 판별함수를 이용하여 각 개체들이 소속 집단에 얼마나 잘 판별되는가에 대한 판별력을 측정하고, 어느 집단에 속해 있는 지를 모르는 새로운 관측치로부터 판별함수에 포함되는 변수들을 이용하여 이 관측치가 속할 확률이 가장 높은 집단을 판단하는 분석방법을 포함하게 된다. 이때 판별함수는 다변량 변수의 선형결합으로 자료의 변동을 더 많이 설명할 수 있는 새로운 함수이다(유성모, 1999; 황현식 등, 2001).
- 마지막으로 인공지진과 자연지진에 대한 Log10(Pg/Lg)에 통계학적인 판별분석법을 적용하여, 양자의 식별능력을 조사하였다. 그 결과 판별분석법이 가장 적합한 식별기법으로 나타났으며, Log10(Pg/Lg)의 거리에 따른 감쇠를 보정하여 3성분의 평균값에 판별분석을 적용한 경우가 식별능력이 가장 뛰어난 것으로 판명되었다.
- 먼저 스펙트로그램에 의하여 인공지진과 자연지진 의식별이 가능한가를 검토하였다. 스펙트로그램상에서 객관성있는 비교를 위하여 인공지진과 자연지진은 그 규모와 진앙거리가 비슷한 것들을 각각 2개씩 선정하였다.
- 즉 다음과 같은 방법으로 시간창을 설정하여 시간영역의 자료를 선정하였다. 먼저 지진기록으로부터 Lg파와 Pg파에 해당하는 부분을 동정하여, 동정된 부분의 중간을 중심으로 하는 Gaussian함수를 설정하였다. 이때 Gaussian함수를 규정하는 표준편차 σ는 다음과 같은 식으로부터 결정하였으며, 시간창의 길이는 파의 중간을 기준으로 ±2σ(대략 95%)를 취했다.
- 따라서 Lg파에 대한 Pg파의 스펙트럼 진폭비의 상용대수 Log10(Pg/Lg)를 거리의 상용대수 LogR에 대하여 나타내면, 양자사이에 선형적인 관계가 기대된다. 실제의 자료를 이용하여 인공지진과 자연지진에 대하여 얻은 선형적인 관계를 참조하여, Log10(Pg/Lg)의 거리에 따른 감쇠효과를 보정하였다.
- 여기서 인공지진과 자연지진의 식별능력을 향상시키기 위하여, 두 수평성분(N-S 및 E-W)으로부터 진앙에 대한 방사성분(radial component)과 접선성분(tangential component)을 구하여 위와 같은 방법으로 각각의 진폭비 Log10(P/Smax)를 진앙거리에 대하여 도시하여 식별능력을 조사하였다(Fig. 4). 그 결과 식별능력은 앞에 비하여 약간 향상되었으나, 인공지진과 자연지진의 뚜렷한 구분은 어렵다.
- 위에 서술한 판별분석법을 자연지진 43개와 인공지진 43개에 대한 Log10(Pg/Lg)에 적용하였다. 여기서 같은 사건의 경우에 관측망내의 모든 Log10(Pg/Lg)를 평균하여 자료를 구성하였다.
- 위에서 검토한 방법외에 Lg파에 대한 Pg파의 스펙트럼 진폭비의 상용대수 Log10(Pg/Lg)를 6개의 중심주파수(4, 6, 8, 10, 12, 14 Hz)에서 구하여, 인공지진과 자연지진의 식별능력을 조사하였다. Kim et al.
- 식별하는 기법을 확립하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 한국자원연구소가 경상분지내에서 관측한 인공지진 43개와 자연지진 43개를 표본으로 선정하여 여러 식별방법들을 폭넓게 비교분석 하였다.
- 이 연구에서 스펙트로그램을 작성하기 위하여 지진기록을 잘라내는 시간창의 길이는 2.55초(자료수=256 개)로 하였으며, 좀 더 안정된 스펙트로그램을 작성하기 위하여 75%씩 충첩하여 시간창을 이동하였다. 이때 Fourier변환 이전에 10%의 cosine taper를 적용하였으며, 1〜20Hz 범위내에서 계산된 스펙트럼 진폭을 시간-주파수 공간에 3차원적으로 나타내었다.
- 조사하였다. 이 항에서는 Log10(Pg/Lg)에 통계학적인 다변량 해석기법의 하나인 판별분석법을 적용하여, 인공지진과 자연지진의 식별능력을 조사하기로 한다.
- 여기서 구한 스펙트럼을 다시 Parzen의 Lag Window(이희연 등, 1996)에 의하여 평활화하여, 이 평활화된 스펙트럼으로부터 진폭비 Log10(P/Smax)를 얻었다. 이러한 방법으로 얻은 43개의 인공지진과 자연지진의 진폭비를 진앙거리에 대하여 그림으로 나타내어 인공 지진과 자연지진의 식별을 시도하였다. 그 결과 진폭 비 Logw(P/Smax)는 인공지진이 자연지진에 비하여 대체로 큰 편이지만, 진폭비만으로 인공지진과 자연지진의 뚜렷한 구별은 어렵다는 것을 확인할 수 있었다.
- 발달이 미약하다. 이러한 특성을 이용하여 S파의 최대 스펙트럼 진폭값 Smax에 대하여, 이와 같은 주파수에서의 P파의 스펙트럼 진폭 P의 상용대수비 Log10(P/Smax)를 자연지진과 인공지진에 대하여 구하여 비교해보았다. 진폭비를 구하기 위해서, 먼저 P파 및 S파 부분에 적당한 크기의 시간창을 설정하여 얻은 시간 영역자료를 Fourier변환을 거쳐 주파수영역으로 변환하였다.
- 전 항에서는 인공지진과 자연지진의 식별기법을 확립하기 위하여, Lg파에 대한 Pg파의 진폭비(Log10(Pg/Lg))를 인공지진과 자연지진기록에 대하여 조사하였다. 이 항에서는 Log10(Pg/Lg)에 통계학적인 다변량 해석기법의 하나인 판별분석법을 적용하여, 인공지진과 자연지진의 식별능력을 조사하기로 한다.
- 선정된 자연 및 인공지진은 최소 3개소 이상의 관측소에서 기록된 것들이며, 실제로 이용된 파형기록의 총 수는 자연지진 3성분 X147개, 인공지진 3성분X131개이다. 좀 더 객관성 있는 식별기법을 확립하기 위하여, 자연지진과 인공지진은 규모, 진앙거리 분포가 유사하도록 선정하였다.
- 이러한 특성을 이용하여 S파의 최대 스펙트럼 진폭값 Smax에 대하여, 이와 같은 주파수에서의 P파의 스펙트럼 진폭 P의 상용대수비 Log10(P/Smax)를 자연지진과 인공지진에 대하여 구하여 비교해보았다. 진폭비를 구하기 위해서, 먼저 P파 및 S파 부분에 적당한 크기의 시간창을 설정하여 얻은 시간 영역자료를 Fourier변환을 거쳐 주파수영역으로 변환하였다. 여기서 구한 스펙트럼을 다시 Parzen의 Lag Window(이희연 등, 1996)에 의하여 평활화하여, 이 평활화된 스펙트럼으로부터 진폭비 Log10(P/Smax)를 얻었다.
대상 데이터
- 인공지진은 주로 낮 12시와 오후 5시 전후에 집중되며, 모든 관측소에서 초동방향이 위쪽으로 나타난다. 객관성있는 식별을 위해서 사용한 자연지진 및 인공지진의 규모와 진앙거리 분포가 대체로 같도록 자료들을 선정하였다. 지진들의 진앙거리는 120km 이내이며, 규모는 0.
- 여기서 선정된 인공지진들은 지질자원연구원에서 인공지진으로 분류한 것들로서, 관측시간대가 주간이며 기록이 얻어진 모든 관측소에서 수직성분의 초동방향이 위쪽이라는 특성을 가지고 있다. 선정된 자연 및 인공지진은 최소 3개소 이상의 관측소에서 기록된 것들이며, 실제로 이용된 파형기록의 총 수는 자연지진 3성분 X147개, 인공지진 3성분X131개이다. 좀 더 객관성 있는 식별기법을 확립하기 위하여, 자연지진과 인공지진은 규모, 진앙거리 분포가 유사하도록 선정하였다.
- 가능한가를 검토하였다. 스펙트로그램상에서 객관성있는 비교를 위하여 인공지진과 자연지진은 그 규모와 진앙거리가 비슷한 것들을 각각 2개씩 선정하였다. 일반적으로 인공지진은 그 에너지가 P파 부분에 대부분 집중되며, 자연지진은 S파 부분에 집중됨을 알 수 있다.
- 이 연구에서 사용한 자료는 Mark Land사의 단주기 속도형 수진기 JC-V100으로부터 얻어진 파형을 1초당 100개씩 수치화한 것이다. 수진기의 주파수에 대한 응답은 대략 l~25Hz 범위내에서 평탄하다.
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2. 자료
자연지진과 인공지진의 식별기법을 확립하기 위하여, 경상분지의 한국지질자원연구원 관측망에 기록된 자연지진 43개와 인공지진 43개를 표본으로 선정하였다. 여기서 선정된 인공지진들은 지질자원연구원에서 인공지진으로 분류한 것들로서, 관측시간대가 주간이며 기록이 얻어진 모든 관측소에서 수직성분의 초동방향이 위쪽이라는 특성을 가지고 있다.
- Table 1 및 2에 이 연구에서 선정한 자연 및 인공지진의 발생시각, 진앙지, 깊이, 규모와 파형기록의 수를 각각 나타내었다. 자연지진에 대한 진앙지, 규모 및 발생시각은 한국지질자원연구원에 의하여 발표된 값을 그대로 사용하였다. 그러나, 인공지진의 경우는 진앙지나 규모가 결정되어 있지 않으므로, 이 연구에서 아래와 같은 방법으로 결정하였다.
이론/모형
- 방법과 과정은 Kim et al.(1997)을 참조하였다. 인공지진과 자연지진의 수는 각각 43개씩이며, Log10(Pg/Lg)를 6개의 주파수대(4, 6, 8, 10, 12, 14 Hz)에 대하여 얻었기 때문에 판별분석에 이용되는 자료는 43행 6열의 행렬이 된다.
- 인공지진은 지표에서 발생한 것이므로 지진발생 깊이는 미지수로 하지 않고 처음부터 지표로 가정하여 나머지 미지수들을 구했다. 또한, 지진파 속도구조는 김성균 등(1985)이 경상분지 지역에서 인공지진 자료분석으로 결정한 구조를 사용하였다.
- 먼저 인공지진의 규모를 결정하기 위해 한국지질지원연구원이 자연지진에 대하여 사용하고 있는 다음의 식(지헌철 등, 1996)을 이용하여 결정하였다.
- 진폭비를 구하기 위해서, 먼저 P파 및 S파 부분에 적당한 크기의 시간창을 설정하여 얻은 시간 영역자료를 Fourier변환을 거쳐 주파수영역으로 변환하였다. 여기서 구한 스펙트럼을 다시 Parzen의 Lag Window(이희연 등, 1996)에 의하여 평활화하여, 이 평활화된 스펙트럼으로부터 진폭비 Log10(P/Smax)를 얻었다. 이러한 방법으로 얻은 43개의 인공지진과 자연지진의 진폭비를 진앙거리에 대하여 그림으로 나타내어 인공 지진과 자연지진의 식별을 시도하였다.
- 한편, 진앙지와 발생시각은 HYPO71(Lee and Lahr, 1975)과 같은 알고리듬으로 작성한 컴퓨터 프로그램을 이용하여 새로이 결정하였다. 인공지진은 지표에서 발생한 것이므로 지진발생 깊이는 미지수로 하지 않고 처음부터 지표로 가정하여 나머지 미지수들을 구했다.
성능/효과
- 이 결과를 참조하여 이 연구에서도 이러한 거리에 따른 감쇠효과를 보정하였다. 거리에 따른 감쇠를 고려한 경우가 더욱 식별능력이 향상되었으며, 수직성분만을 대상으로 할 때 보다 3성분의 평균값을 이용할 때 더욱 효과적인 식별이 되는 것으로 나타났다.
- 89%로서, 거리보정의 효과가 식별능력의 향상에 크게 기여한 것을 알 수 있다. 결론적으로 가장 식별능력이 뛰어난 것은 속도 3성분에 대하여 거리보정을 실시한 경우로 나타났다.
- 그러나, 그의 연구에서 인공지진의 진앙거리는 50km 이내에 분포하고 있는 반면 자연지진의 경우 100km~200km 내에 집중되어 있는 특징을 가지고 있어 객관적인 식별이 이루어 졌다고 보기 어렵다. 결론적으로 이 기법은 인공지진과 자연지진을 구별하는 수단으로 사용하기에 곤란한 것으로 보인다.
- 특히, 2〜3 Hz에서 가장 큰 진폭을 보여주고 있으나, 반면에 인공지진의 경우 P파에서 진폭에너지가 크게 나타남을 알 수 있다. 결론적으로 인공지진은 그 에너지가 P파 부분에 대부분 집중되며, 자연지진은 S파 부분에 집중됨을 알 수 있다. 또한, 인공지진은 자연지진에 비하여 상대적으로 고주파부분의 진폭이 크게 나타남을 알 수 있다.
- 또한 인공지진과 자연지진의 식별능력을향상시키기 위하여, 두 수평성분(N-S 및 E-W)으로부터진앙에 대한 방사성분과 접선성분을 구하여, 같은 방법으로 각각의 진폭비의 변화를 진앙거리에 대하여 조사하였다. 그 결과 식별능력은 약간 향상되었으나, 이 기법은 양자를 구별하는 수단으로 사용하기에 곤란한 것으로 보인다. 유영호(1992)는 이 기법을 적용하여 경상분지 내에서 관측된 인공지진과 자연지진에 대한 구별을 시도하여, 이용 가능성을 입증한 바 있다.
- 이러한 방법으로 얻은 43개의 인공지진과 자연지진의 진폭비를 진앙거리에 대하여 그림으로 나타내어 인공 지진과 자연지진의 식별을 시도하였다. 그 결과 진폭 비 Logw(P/Smax)는 인공지진이 자연지진에 비하여 대체로 큰 편이지만, 진폭비만으로 인공지진과 자연지진의 뚜렷한 구별은 어렵다는 것을 확인할 수 있었다.
- 조사하였다. 그 결과 판별분석법이 가장 적합한 식별기법으로 나타났으며, Log10(Pg/Lg)의 거리에 따른 감쇠를 보정하여 3성분의 평균값에 판별분석을 적용한 경우가 식별능력이 가장 뛰어난 것으로 판명되었다. 이 연구에서 표본자료로 사용한 43개의 인공지진과 자연지진에 대하여 식 (5)로부터 계산된 D(r)은 다음과 같이 선형의 식으로 표현될 수 있다.
- 이 연구에서 사용한 인공 및 자연지진의 스펙트럼을 신호 이전의 잡음의 스펙트럼과 비교해보면 대략 4~14 Hz 범위에서 S/N비가 2 이상이고, 그 밖의 주파수대에서는 2보다 작게 나타난다. 그 결과에 따라 이 연구에서 인공지진과 자연지진의 주파수 영역에서의 구별은 4~14Hz 범위내로 정하였다.
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