GIS 기반 지반공간정보 추정을 통한 부지고유 지진응답 매개변수 기반 인천 지역의 부지분류 Site Classification for Incheon According to Site-Specific Seismic Response Parameters by Estimating Geotechnical Spatial Information Based on GIS원문보기
지진으로 인한 재난은 지반운동의 증폭과 관련된 부지효과의 차이로 인해 흔히 견고한 토사나 암반에 비해 연약한 토사 지역에서 심하게 나타나고 있다. 지역적 관점에서 이러한 차이는 대상 영역 전체의 토사 지층 분포의 예측을 통해 우선 파악할 수 있다. 토사는 대개 내륙에 비해 강이나 해안 주변에서 두껍게 발달하고 있다. 본 연구에서는 해안 대도시 인천을 대상으로 부지효과를 평가하고 지진재해 정보를 제공하고자, 연구 영역 전체의 지반지층에 대해 GIS 기반의 공간예측을 수행하였다. 약 7,000 여공의 기존 시추조사 자료를 수집하여 GIS DB로 구축하였으며, 추가적으로 현장답사를 통해 지표지반 자료들을 확보하였다. 구축된 지반 DB를 토대로 부지고유 지진응답 매개변수들에 관한 공간구역화 지도들을 지역 지진대책에서의 활용을 위해 제시하였다. 지반지진공학 매개변수별 공간 구역화 수행을 통해 인천 확장영역의 지진위험도를 평가하고, 부지분류 구역정보를 도출함으로써 내진설계의 부지증폭계수를 결정하였다. 이 때 대상 영역 전체에 걸쳐 부지분류에 관한 공간구역화를 부지응답 매개변수별로 수행하고 각 매개변수별 공간분포를 비교하였다. 이에 따라 인천 행정 단위별로 부지주기의 공간구역화를 수행하였으며, 지반지진공학적 취약부지를 평가함으로써 해안 대도시에서의 지진재해 저감을 위한 의사결정 지원의 활용가능성을 확인하였다.
지진으로 인한 재난은 지반운동의 증폭과 관련된 부지효과의 차이로 인해 흔히 견고한 토사나 암반에 비해 연약한 토사 지역에서 심하게 나타나고 있다. 지역적 관점에서 이러한 차이는 대상 영역 전체의 토사 지층 분포의 예측을 통해 우선 파악할 수 있다. 토사는 대개 내륙에 비해 강이나 해안 주변에서 두껍게 발달하고 있다. 본 연구에서는 해안 대도시 인천을 대상으로 부지효과를 평가하고 지진재해 정보를 제공하고자, 연구 영역 전체의 지반지층에 대해 GIS 기반의 공간예측을 수행하였다. 약 7,000 여공의 기존 시추조사 자료를 수집하여 GIS DB로 구축하였으며, 추가적으로 현장답사를 통해 지표지반 자료들을 확보하였다. 구축된 지반 DB를 토대로 부지고유 지진응답 매개변수들에 관한 공간구역화 지도들을 지역 지진대책에서의 활용을 위해 제시하였다. 지반지진공학 매개변수별 공간 구역화 수행을 통해 인천 확장영역의 지진위험도를 평가하고, 부지분류 구역정보를 도출함으로써 내진설계의 부지증폭계수를 결정하였다. 이 때 대상 영역 전체에 걸쳐 부지분류에 관한 공간구역화를 부지응답 매개변수별로 수행하고 각 매개변수별 공간분포를 비교하였다. 이에 따라 인천 행정 단위별로 부지주기의 공간구역화를 수행하였으며, 지반지진공학적 취약부지를 평가함으로써 해안 대도시에서의 지진재해 저감을 위한 의사결정 지원의 활용가능성을 확인하였다.
Earthquake-induced disasters are often more severe in locations with soft soils than firm soils or rocks due to differences in ground motion amplification. On a regional scale, such differences can be estimated by spatially predicting subsurface soil thickness over the entire target area. In general...
Earthquake-induced disasters are often more severe in locations with soft soils than firm soils or rocks due to differences in ground motion amplification. On a regional scale, such differences can be estimated by spatially predicting subsurface soil thickness over the entire target area. In general, soil deposits are generally deeper in coastal or riverside areas than in inland regions. In this study, a coastal metropolitan area, Incheon, was selected to assess site effects and provide information on seismic hazards. Spatial prediction of geotechnical layers was performed for the entire study area within the GIS framework. Approximately 7,000 existing borehole drilling data in the Incheon area were gathered and archived into the GIS Database (DB). In addition, surface geotechnical data were acquired from a walkover survey. Based on the built geotechnical DB, spatial zoning maps of site-specific seismic response parameters were created and presented for use in a regional seismic strategy. Site response parameters were performed to determine site coefficients for seismic design over the entire target area and compared with each other. Site classifications and subsequent seismic zoning were assigned based on site coefficients. From this seismic zonation case study in Incheon, we verified that geotechnical GIS-DB can create spatial zoning maps of site-specific seismic response parameters that are useful for seismic hazard mitigation particularly in coastal metropolitan areas.
Earthquake-induced disasters are often more severe in locations with soft soils than firm soils or rocks due to differences in ground motion amplification. On a regional scale, such differences can be estimated by spatially predicting subsurface soil thickness over the entire target area. In general, soil deposits are generally deeper in coastal or riverside areas than in inland regions. In this study, a coastal metropolitan area, Incheon, was selected to assess site effects and provide information on seismic hazards. Spatial prediction of geotechnical layers was performed for the entire study area within the GIS framework. Approximately 7,000 existing borehole drilling data in the Incheon area were gathered and archived into the GIS Database (DB). In addition, surface geotechnical data were acquired from a walkover survey. Based on the built geotechnical DB, spatial zoning maps of site-specific seismic response parameters were created and presented for use in a regional seismic strategy. Site response parameters were performed to determine site coefficients for seismic design over the entire target area and compared with each other. Site classifications and subsequent seismic zoning were assigned based on site coefficients. From this seismic zonation case study in Incheon, we verified that geotechnical GIS-DB can create spatial zoning maps of site-specific seismic response parameters that are useful for seismic hazard mitigation particularly in coastal metropolitan areas.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구에서는 삼차원 공간 지층 정보 외에도 실무적 활용성을 고려하고 더불어 공간적 가시성을 확보하기 위한 방법으로 고전적인 기존 이차원 평면 등고선 지도를 대상 지역의 삼차원 지표면에 가시적으로 표현하는 기법인 구역화 정보를 지반 공간정보 시스템 내에서 구현하였다. 그림 5 및 그림 6은 지반공학적 지층들로 이미 구분된 기반암 상부 지층들 중에서 주요 지층으로서의 퇴적토 및 풍화층(풍화토와 풍화암)의 두께 분포를 확인하기 위한 각각의 공간 구역화(spatial zonation) 정보이다.
따라서 부지 주기를 이용한 부지고유 지진응답 예측 기법은 부지 응답 해석과 같은 수치적 기법 없이 구조물의 지진취약도를 포함한 지역적 지진재해 예측을 통한 신속 지진대응과 더불어 부지별 설계지반운동 결정을 통한 내진설계 및 내진성능 평가에도 직접 활용될 수 있다(Sun, 2009). 본 연구에서는 인천의 행정 영역 전체를 포괄하는 연구 영역에 대해 지역적 지진재해 예측과 내진 활용을 목적으로 공간 GIS 프레임 기반으로 구축된 지반 정보를 토대로 부지 주기(TG) 기준의 구역화를 수행하였다.
, 2008; Sun, 2010a; Sun, 2010b), 대상 부지에서의 지반 동적특성 및 기하학적 특성을 모두 반영하는 기준 지표로 제시되고 있다. 본 연구에서는 전문가 지식 기법으로 제시된 세 가지(VS30, H, TG) 지반지진공학 매개변수별 공간 구역화 수행을 통해 대상 인천 지역의 지진위험도를 평가하고, 그에 따른 각 변수들의 기준 적용을 통한 부지분류 정보를 도출하여 제시하였다.
본 연구에서는 한반도 중서부 해안거점 도시 인천을 대상으로 정량적 지역 지반응답 특성을 평가하고 지반공학적 지진재해 공간정보를 구축하였다. 대상영역의 지역 지진위험도 예측평가를 위해 GIS 기반의 전문가적 지반정보 시스템을 최적화하였다.
내진 설계의 부지증폭계수 결정이 가능한 부지분류에 관한 공간구역화를 대상 영역 전체에 걸쳐 부지응답 매개변수별로 수행하고 비교하였으며, 이를 통해 보수적 내진설계 부지증폭계수 결정이 가능한 부지 주기 기준의 부지분류 분포도를 확보하였다. 본 연구의 인천 지역 대상 연구로부터 지반 DB 기반 부지응답 매개변수에 관한 공간구역화의 해안 대도시에서의 지진재해 저감을 위한 의사결정 지원의 활용가능성을 확인하였다.
본 연구에서 적용된 부지주기에 따른 지반 분류 기준에 따라서 국부 영역에 대해 대분류 등급(B, C, D, E)간 공간적 변동성이 나타났다. 이에 따라 대상영역 광역적 예비 수준의 부지분류를 위해 지진 응답 매개변수 별 부지분류에 따른 등급 구역도의 공간상관도를 비교분석하고 최적의 지진응답 매개변수를 결정하고자 하였다.
제안 방법
그림 4는 대상 지역의 확장 영역에 대해 제한적 분포의 지반 GIS DB 자료의 공간분포이다. 가시적으로 제시한 지반정보 시스템 구축 정보에는 상대적 위치 확인을 위해 수계 분포, 행정동 경계, 도로 분포, 구조물 분포 등을 지표상 배치 요소들을 경우에 따라 중첩하여 표출하였다.
이 세 종류 지진공학적 특성 지표 기반의 지진위험도에 관한 공간 구역화 절차 과정을 그림 7에 제시하였으며, 이러한 정보를 이용하여 지역적 지진재해 예측 및 내진설계를 수행 할 수 있다. 각 지층별 대표 지반동적 특성은 국내 다양한 지역에 대해 종합적인 지반 조사를 수행하여 VS의 정량적 값은 Sun et al. (2014)에 의해 제시된 바 있으며, 매립토는 190m/s, 퇴적토는 280m/s, 풍화토는 350m/s 그리고 풍화암은 650m/s로 설정하였다. 또한, 일반적으로 암반의 상태는 심도가 증가함에 따라 급격하게 경도가 커지고 강성이 커질 수 있다 할지라도, 연암부터 보통암 정도 대상 자료가 지배적인 자료를 기반으로 도출된 기반암의 대표 전단파속도는 1,300m/s로 제시하였다.
인천 확장영역에 대해 체계적 지반공간정보 GIS 데이터베이스(DB)를 구축하고자, 지진응답 공간정보 시스템을 별도로 개발 활용하였다. 지반정보 시스템을 통해 구축된 지반 DB를 토대로 부지고유 지진응답 매개변수별 공간구역화 지도를 구축하였다. 또한 인천 지역의 부지분류(site classification) 기준에 따른 지진응답 매개변수의 공간적 상호이질성을 비교·분석하였으며, 이를 통해 보수적 측면의 지진대응 및 내진설계 부지증폭계수 결정이 가능한 최적의 부지분류 정보를 제시하였다.
)를 분류 기준으로 갖는 부지분류체계를 이용하여 부지분류를 수행하고, 그에 따른 부지 증폭계수(site coefficients)를 산정함으로써 내진 설계를 위한 지반운동의 결정이 가능하다. 그림 8, 그림 9 및 그림 10은 본 연구에서 인천 지역에 대해 예측한 공간 지반지층 정보와 지반지층별 대표 전단파속도(VS)를 개별 또는 조합 활용하여 도출한 기반암 심도(H), VS30 및 부지주기(TG) 기반의 부지 분류를 각각 공간구역화 정보로 제시하였다.
구축된 지반 DB를 토대로 부지고유 지진응답 매개변수별 공간구역화 지도를 구축하였다. 내진 설계의 부지증폭계수 결정이 가능한 부지분류에 관한 공간구역화를 대상 영역 전체에 걸쳐 부지응답 매개변수별로 수행하고 비교하였으며, 이를 통해 보수적 내진설계 부지증폭계수 결정이 가능한 부지 주기 기준의 부지분류 분포도를 확보하였다. 본 연구의 인천 지역 대상 연구로부터 지반 DB 기반 부지응답 매개변수에 관한 공간구역화의 해안 대도시에서의 지진재해 저감을 위한 의사결정 지원의 활용가능성을 확인하였다.
이 때 입력 지층 레이어의 공간적 상관성을 검증하고자 베리오그램 모델링 및 교차검증(cross-validation)을 통해 크리깅의 적용 적합성을 평가한다. 대상 영역에 대한 지층별 공간정보의 보간 예측에서는 기반암(bedrock) 상부에 존재하는 4종류 지층인 매립토, 퇴적토, 풍화토, 그리고 풍화암의 두께별 지구통계학적 크리깅 기법으로 공간보간하여 수치 지형도로부터 추출 구성된 지표면(surface) 하부에 지층 구성 순서대로 배치함에 따라 각 지층간 경계면(interface)의 공간 좌표를 부여하고 가시 적으로 출력하게 된다. 특히, 지표 및 지하 지형 변화가 심하거나 자료가 부족한 대상 지역의 경우, 평면 좌표를 기준으로 지층별 두께 자료를 보간 예측하는 방법이 경계면과 같은 표고 자료를 보간 예측하고 지층 두께로 환산하는 방법에 비해 이차원 평면상의 지층 두께 예측에서는 부분적으로 정확도가 높고 추가 환산 과정이 필요 없으므로 효율적이다(Chun et al.
본 연구에서는 한반도 중서부 해안거점 도시 인천을 대상으로 정량적 지역 지반응답 특성을 평가하고 지반공학적 지진재해 공간정보를 구축하였다. 대상영역의 지역 지진위험도 예측평가를 위해 GIS 기반의 전문가적 지반정보 시스템을 최적화하였다. 인천 확장영역에 대해 체계적 지반공간정보 GIS 데이터베이스(DB)를 구축하고자, 지진응답 공간정보 시스템을 별도로 개발 활용하였다.
또한 인천 지역의 부지분류(site classification) 기준에 따른 지진응답 매개변수의 공간적 상호이질성을 비교·분석하였으며, 이를 통해 보수적 측면의 지진대응 및 내진설계 부지증폭계수 결정이 가능한 최적의 부지분류 정보를 제시하였다.
이러한 각 지층의 생성 및 발달 과정은 공간적 지층 분포의 합리적 예측을 위한 기본 지식으로 활용될 수 있다. 본 연구개발에서는 지반공학적 견지의 실무적 보편성을 반영하여 지반지층을 매립토(fill layer, FL), 퇴적토(alluvial soil, AS), 풍화토(weathered soil, WS), 풍화암(weathered rock, WR), 그리고 기반암(bedrock, BR)의 총 5 종류로 구분하였다(Sun et al., 2005c).
, 2012). 본 연구에서는 부지주기의 실질적 내진 활용성을 확보하기 위하여 기존의 국내 지역에 대한 지반 분류 체계 개선 방안에 관한 연구성과들(Sun, 2004; Sun et al., 2005a; Sun, 2010a; Sun, 2010b)로부터 표 1과 같은 부지 주기에 따른 지반 분류 체계를 도입하여 지역적 내진 활용 정보 제공의 기저 방안으로 적용하였다. 표 1에서 확인할 수 있는 바와 같이, 지진 응답 매개별수들을 이용하여 부지 분류를 수행하고 그에 따른 단주기 부지 증폭계수(Fa) 및 중장주기 부지 증폭계수(Fv)를 결정할 수 있다.
본 연구에서는 중서부 해안거점 도시 인천을 대상으로 약 7,000여개의 기반 자료를 토대로 정량적 지역 지반응답 특성을 평가하고 지반공학적 지진위험도 구역화를 수행하였다. 이 때 대상영역의 지역 지진위험도 예측평가를 위해 GIS 기반의 전문가적 지진응답 정보 시스템을 최적화하였다.
본 연구에서는 지반정보 시스템을 토대로 지진위험도의 정량적 예측을 위한 종합 시스템으로 기존 연구들(Sun, 2004; Sun et al., 2008; Sun, 2010b; Sun, 2012)에서 개발 및 개선되어 온 구성 시스템을 도입 및 재구성하였다. 그림 1은 재구성한 지반정보 시스템의 전체 요소 구성으로서, 3 개의 일반 GIS 구성 요소와 1개의 추가적인 지반 전문가적 요소로 이루어져 있다(Sun et al.
본 연구에서는 중서부 해안거점 도시 인천을 대상으로 약 7,000여개의 기반 자료를 토대로 정량적 지역 지반응답 특성을 평가하고 지반공학적 지진위험도 구역화를 수행하였다. 이 때 대상영역의 지역 지진위험도 예측평가를 위해 GIS 기반의 전문가적 지진응답 정보 시스템을 최적화하였다. 인천 확장영역에 대해 체계적 지반공간정보 GIS DB를 구축하고자, 지진응답 공간정보 시스템을 별도로 개발 활용하였다.
특히, 행정 구역상 도서지역이 포함된 인천 행정 영역을 포괄하므로 광범위한 평면 영역으로 이루어져 있다. 이러한 임의 형상의 평면 영역 자료의 처리 및 추출을 위해서는 기존의 정형화된 사각형이나 원형 평면 영역에 대한 기법을 획기적으로 개선해야 하며, 임의의 닫힌 형상 영역의 자료를 처리 추출할 수 있는 기법을 도입 개선하여 이번 연구 과정에서 적용하였다. 인천 및 그 주변 영역에 대해서는 이미 지반 DB를 구축한 바 있으며(Kim and Sun, 2016), 이를 지진공학적 활용 목적을 고려하여 검토 및 재구성하였다.
그림 14의 행정동 단위로 제시된 부지 분류 공간분포는 대체적으로 부지 분류의 연속 분포(그림 10)와 위치별 상대적 분포 경향은 유사하다. 이에 따라 지역적 지진 신속대응을 위한 실질적 정보 제공 및 적용성 확보를 목적으로 대상 연구 영역 내의 인천 행정 구역을 대상으로 행정 단위(동)별로 공간 평면상에서 각 해당 영역 폴리곤(polygon) 내 한정된 공간그리드 정보에 저장된 부지 주기의 평균값을 연산하였다. 대부분의 영역은 C등급(소분류 부지등급 상 C1∼C4)으로 지반지진공학적 측면에서 취약한 부지로 평가되었으며, 특히 해안 매립영역을 중심으로 D2 분류로 대표화 됨에 따라 상당한 면적의 영역이 상대적으로 지반운동이 크게 증폭될 가능성이 높다.
일반적으로 특정 도시에 대한 지역적 GIS 활용이나 수치 지형도에서는 TM(Transverse Mercator) 평면 좌표계를 활용하고, GIS 결과에서는 연직 방향 과장을 통해 명확한 가시성을 확보한다. 이에 본 연구의 결과에서도 미터 단위의 TM 좌표계를 기반으로 자료의 입출력을 처리하였다. 그림 4는 대상 지역의 확장 영역에 대해 제한적 분포의 지반 GIS DB 자료의 공간분포이다.
이러한 임의 형상의 평면 영역 자료의 처리 및 추출을 위해서는 기존의 정형화된 사각형이나 원형 평면 영역에 대한 기법을 획기적으로 개선해야 하며, 임의의 닫힌 형상 영역의 자료를 처리 추출할 수 있는 기법을 도입 개선하여 이번 연구 과정에서 적용하였다. 인천 및 그 주변 영역에 대해서는 이미 지반 DB를 구축한 바 있으며(Kim and Sun, 2016), 이를 지진공학적 활용 목적을 고려하여 검토 및 재구성하였다. 그림 2는 인천 지역의 기존 시추조사 자료에 대해 기구축한 통합 지반 DB의 관리 시스템 소프트웨어의 전체 영역에 대한 메인 화면으로서, 평면상 공간적 위치에 따른 자료 분포 상황을 확인해 볼 수 있다.
이 때 대상영역의 지역 지진위험도 예측평가를 위해 GIS 기반의 전문가적 지진응답 정보 시스템을 최적화하였다. 인천 확장영역에 대해 체계적 지반공간정보 GIS DB를 구축하고자, 지진응답 공간정보 시스템을 별도로 개발 활용하였다. 구축된 지반 DB를 토대로 부지고유 지진응답 매개변수별 공간구역화 지도를 구축하였다.
대상영역의 지역 지진위험도 예측평가를 위해 GIS 기반의 전문가적 지반정보 시스템을 최적화하였다. 인천 확장영역에 대해 체계적 지반공간정보 GIS 데이터베이스(DB)를 구축하고자, 지진응답 공간정보 시스템을 별도로 개발 활용하였다. 지반정보 시스템을 통해 구축된 지반 DB를 토대로 부지고유 지진응답 매개변수별 공간구역화 지도를 구축하였다.
따라서 제한된 불연속 기지 자료를 이용하여 공간에 분포하는 미지 자료를 연속적으로 신뢰성 높게 보간 예측할 수 있는 방법의 적용이 관건중의 하나이다. 지구통계학적 보간 방법인 크리깅(kriging)은 대상 영역 내 모든 기지 자료들의 거리에 따른 변화 특성을 베리오그램(variogram)으로 정량화 및 수식화하여 대상 영역의 자료를 보간하며, 본 연구에서도 크리깅을 적용한 정보 예측 및 구축을 수행하였다.
지반공학적 공간정보 예측을 위해서 먼저 GIS 기반 지반정보 시스템을 통해 구축된 지점 형태의 지반정보 GIS DB로부터 공간좌표, 지반 종류, 심도 정보를 포한한 지층 레이어를 추출한다. 이 때 입력 지층 레이어의 공간적 상관성을 검증하고자 베리오그램 모델링 및 교차검증(cross-validation)을 통해 크리깅의 적용 적합성을 평가한다.
인천 확장영역에 대해 체계적 지반공간정보 GIS 데이터베이스(DB)를 구축하고자, 지진응답 공간정보 시스템을 별도로 개발 활용하였다. 지반정보 시스템을 통해 구축된 지반 DB를 토대로 부지고유 지진응답 매개변수별 공간구역화 지도를 구축하였다. 또한 인천 지역의 부지분류(site classification) 기준에 따른 지진응답 매개변수의 공간적 상호이질성을 비교·분석하였으며, 이를 통해 보수적 측면의 지진대응 및 내진설계 부지증폭계수 결정이 가능한 최적의 부지분류 정보를 제시하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 지진공학 측면의 주요 관심 지역인 인천을 선정하고 복잡한 다각형 형상의 행정 구역을 대상 연구 영역으로 결정하였다. 특히, 행정 구역상 도서지역이 포함된 인천 행정 영역을 포괄하므로 광범위한 평면 영역으로 이루어져 있다.
그림 2는 인천 지역의 기존 시추조사 자료에 대해 기구축한 통합 지반 DB의 관리 시스템 소프트웨어의 전체 영역에 대한 메인 화면으로서, 평면상 공간적 위치에 따른 자료 분포 상황을 확인해 볼 수 있다. 인천 지역 지반 DB에 포함한 기존 시추조사 자료는 약 7,000 여공이며, 추가 확보된 지표 지반지층 자료는 총 340 여개로 구성된다. 구축 지반 정보 DB의 내재적 공간 불확실성을 고려하고자 기반암 심도를 기준으로 교차검증 기반의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 평가한 결과, 2.
인천 지역의 총 128 개의 행정동 단위에 대해 연산한 부지주기를 토대로 부지분류를 실시하고 삼차원 공간프레임 내에서 가시화한 불연속 형태의 공간구역화 정보로 그림 14와 같이 도출하였다. 그림 14의 행정동 단위로 제시된 부지 분류 공간분포는 대체적으로 부지 분류의 연속 분포(그림 10)와 위치별 상대적 분포 경향은 유사하다.
데이터처리
지반공학적 공간정보 예측을 위해서 먼저 GIS 기반 지반정보 시스템을 통해 구축된 지점 형태의 지반정보 GIS DB로부터 공간좌표, 지반 종류, 심도 정보를 포한한 지층 레이어를 추출한다. 이 때 입력 지층 레이어의 공간적 상관성을 검증하고자 베리오그램 모델링 및 교차검증(cross-validation)을 통해 크리깅의 적용 적합성을 평가한다. 대상 영역에 대한 지층별 공간정보의 보간 예측에서는 기반암(bedrock) 상부에 존재하는 4종류 지층인 매립토, 퇴적토, 풍화토, 그리고 풍화암의 두께별 지구통계학적 크리깅 기법으로 공간보간하여 수치 지형도로부터 추출 구성된 지표면(surface) 하부에 지층 구성 순서대로 배치함에 따라 각 지층간 경계면(interface)의 공간 좌표를 부여하고 가시 적으로 출력하게 된다.
성능/효과
인천 지역 지반 DB에 포함한 기존 시추조사 자료는 약 7,000 여공이며, 추가 확보된 지표 지반지층 자료는 총 340 여개로 구성된다. 구축 지반 정보 DB의 내재적 공간 불확실성을 고려하고자 기반암 심도를 기준으로 교차검증 기반의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 평가한 결과, 2.1m 정도로 나타났다. 최대 48m, 평균 16m의 기반암 심도의 특성상 지반 정보의 공간적 상관성이 비교적 높은 것으로 평가되어 부지분류의 신뢰도 높은 공간분석이 가능할 것으로 판단하였다.
인천 대상 지역의 부지고유 지진응답 매개변수 간의 지역적 상관성을 고려하고자 그림 8∼그림 10에서 구축한 공간 구역화 정보를 바탕으로 부지 지진응답 매개변수간 부지분류 등급 차이분포를 그림 11, 그림 12 및 그림 13과 같이 도출하였다. 기반암 심도(H)와 VS30 기반의 부지분류 공간상관성을 살펴보면 영종도와 해안 평야 일부 영역(4%)은 2단계 이상 차이를 보였으나, 44%의 영역에 대해서 1단계의 차이를, 51%의 영역은 동일한 부지분류로 결정되었다(그림 11). 또한, VS30와 부지주기(TG)는 21% 이상의 평야 지역 공간그리드를 중심으로 2단계 이상의 부지분류 차이를, 68%의 영역에 대해 1단계의 부지분류 차이를 보였으며, 동일한 부지분류로 판단된 영역은 16%에 불과하였다(그림 12).
기반암 심도(H)와 VS30 기반의 부지분류 공간상관성을 살펴보면 영종도와 해안 평야 일부 영역(4%)은 2단계 이상 차이를 보였으나, 44%의 영역에 대해서 1단계의 차이를, 51%의 영역은 동일한 부지분류로 결정되었다(그림 11). 또한, VS30와 부지주기(TG)는 21% 이상의 평야 지역 공간그리드를 중심으로 2단계 이상의 부지분류 차이를, 68%의 영역에 대해 1단계의 부지분류 차이를 보였으며, 동일한 부지분류로 판단된 영역은 16%에 불과하였다(그림 12). 이에 반해, 기반암 심도(H)와 부지주기(TG)간의 관계인 그림 13의 경우에는 전체 영역에 걸쳐 44%는 동일한 부지분류로 평가되었고 55% 영역은 1단계의 차이를 보였기 때문에, 기반암 심도와 부지주기에 따른 부지분류의 공간적 상이성은 비교적 낮은 것으로 평가되었다.
비록, 그 중에서 상당한 영역이 상대적으로 지반운동 크기가 작게 증폭되는 부지 분류 C에 해당된다 할지라도, 이와 같은 부지 분포는 대상 지역에 대한 보다 종합적이고 체계화된 정밀 구역화의 필요성을 대두시킨다고 할 수 있다. 또한, 지반 지진공학적 매개변수인 기반암 심도(H), VS30, 부지주기(TG)에 따라 동일 부지에 대해서도 부지 분류가 다소 다르게 제시될 수 있음을 알 수 있으며, 대체로 증폭 정도의 심화는 TG, H, VS30의 순서임을 부지분류 분포를 통해 직관적으로 파악할 수 있다. 이러한 부지분류체계에 대한 연구가 현재도 진행되고 있는 상황이므로 이에 대한 종합적 분석 및 정량화가 진행되어야 할 것으로 보인다.
그러나 부지고유 지진응답 특성은 대상영역별 지반 자료의 편향적 공간 밀집도 및 통계적 특성값 분포에 따라 동일영역 내에서도 지역적 차별성을 갖는다. 본 연구에서 적용된 부지주기에 따른 지반 분류 기준에 따라서 국부 영역에 대해 대분류 등급(B, C, D, E)간 공간적 변동성이 나타났다. 이에 따라 대상영역 광역적 예비 수준의 부지분류를 위해 지진 응답 매개변수 별 부지분류에 따른 등급 구역도의 공간상관도를 비교분석하고 최적의 지진응답 매개변수를 결정하고자 하였다.
또한, VS30와 부지주기(TG)는 21% 이상의 평야 지역 공간그리드를 중심으로 2단계 이상의 부지분류 차이를, 68%의 영역에 대해 1단계의 부지분류 차이를 보였으며, 동일한 부지분류로 판단된 영역은 16%에 불과하였다(그림 12). 이에 반해, 기반암 심도(H)와 부지주기(TG)간의 관계인 그림 13의 경우에는 전체 영역에 걸쳐 44%는 동일한 부지분류로 평가되었고 55% 영역은 1단계의 차이를 보였기 때문에, 기반암 심도와 부지주기에 따른 부지분류의 공간적 상이성은 비교적 낮은 것으로 평가되었다. 상대적으로 인천 대상 지역에 대해서 일부 지역적 편차를 제외하고 부지분류 기준으로써 기반암 심도가 부지주기와 비례적 선형관계(Sun, 2010a; Sun, 2010b)와 공간적 상관도가 높은 것으로 평가되었다.
1m 정도로 나타났다. 최대 48m, 평균 16m의 기반암 심도의 특성상 지반 정보의 공간적 상관성이 비교적 높은 것으로 평가되어 부지분류의 신뢰도 높은 공간분석이 가능할 것으로 판단하였다.
후속연구
본 연구에서 수행한 대도시 인천 지역의 공간 GIS 기법 토대의 지반 정보 시스템 구축 및 지역적 지진 응답 특성 예측을 위한 부지 주기의 공간 구역화의 경우, 보다 체계적이고 신뢰성 높은 적용을 위해서는 지역 고유의 지반 동적 특성에 관한 체계적 평가를 통한 반영이 필요하다. 또한 대표적 GIS 기법의 급속한 발달에 따른 지속적 연계 적용 및 여러 지반지진공학 특성이나 분석 결과의 입력 자료로서의 다각적 활용도 향후 고려되어야 할 것이다. 시범적 최신 사례로서의 본 연구의 부지 주기에 관한 지진재해 구역화 수행 및 활용 방안 제시는 도시 개발에 따른 기존 지반 조사 자료가 비교적 방대하게 확보된 국내 주요 대도시 지역들의 지진재해 예측 그리고 내진 활용 및 지진 신속대응 목적의 기저 정보 제공에 관한 모범 방안으로 적용 가능할 것이다.
본 연구에서 수행한 대도시 인천 지역의 공간 GIS 기법 토대의 지반 정보 시스템 구축 및 지역적 지진 응답 특성 예측을 위한 부지 주기의 공간 구역화의 경우, 보다 체계적이고 신뢰성 높은 적용을 위해서는 지역 고유의 지반 동적 특성에 관한 체계적 평가를 통한 반영이 필요하다. 또한 대표적 GIS 기법의 급속한 발달에 따른 지속적 연계 적용 및 여러 지반지진공학 특성이나 분석 결과의 입력 자료로서의 다각적 활용도 향후 고려되어야 할 것이다.
이러한 부지분류체계에 대한 연구가 현재도 진행되고 있는 상황이므로 이에 대한 종합적 분석 및 정량화가 진행되어야 할 것으로 보인다. 뿐만 아니라, 향후 광역 지역의 세분화된 소영역에 대한 고정밀 지진위험도 공간구역화가 반드시 이루어져야 할 것이다.
또한 대표적 GIS 기법의 급속한 발달에 따른 지속적 연계 적용 및 여러 지반지진공학 특성이나 분석 결과의 입력 자료로서의 다각적 활용도 향후 고려되어야 할 것이다. 시범적 최신 사례로서의 본 연구의 부지 주기에 관한 지진재해 구역화 수행 및 활용 방안 제시는 도시 개발에 따른 기존 지반 조사 자료가 비교적 방대하게 확보된 국내 주요 대도시 지역들의 지진재해 예측 그리고 내진 활용 및 지진 신속대응 목적의 기저 정보 제공에 관한 모범 방안으로 적용 가능할 것이다.
지진 발생시 지표면 부근 지반 운동은 부지 효과에 따라 부지별로 운동의 크기와 주파수 성분이 매우 상이하게 나타날 수 있다. 앞서 지진 응답 매개변수 간의 공간이질성을 고려하였을 때 비교적 밀접한 기반암 심도와 부지주기를 기준으로 일관성 있는 인천 지역 부지분류가 가능 할 것으로 판단된다. 또한, 이와 같은 부지별 고유의 지진 응답 특성은 부지 주기로 대표될 수 있으며(Kim et al.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지반지층이란 무엇인가?
지반을 구성하는 재료는 그 특성에 따라 여러 층으로 구분될 수 있으며, 이를 지반지층으로 일컫는다(Sun, 2004; Chun et al., 2005; Sun, 2012).
지구통계학적 보간 방법인 크리깅의 특징은 무엇인가?
따라서 제한된 불연속 기지 자료를 이용하여 공간에 분포하는 미지 자료를 연속적으로 신뢰성 높게 보간 예측할 수 있는 방법의 적용이 관건중의 하나이다. 지구통계학적 보간 방법인 크리깅(kriging)은 대상 영역 내 모든 기지 자료들의 거리에 따른 변화 특성을 베리오그램(variogram)으로 정량화 및 수식화하여 대상 영역의 자료를 보간하며, 본 연구에서도 크리깅을 적용한 정보 예측 및 구축을 수행하였다.
부지분류 체계 중 VS30은 어떤 지표인가?
부지분류 체계에서는 대상 지역 지반특성과 관련된 지반지진공학적 부지고유 지진응답 매개 변수들을 분류 기준으로 이용하게 되는데, 현행 국내 및 미국의 부지분류 체계에서는 지하 30m 까지의 평균 VS인 VS30을 제시하고 있다. 이 기준은 부지의 기하학적 분포 특성에 대한 고려 없이 부지의 동적특성만을 이용하는 지표이며(Sun et al., 2005a; Sun, 2010a; Sun, 2010b), 이와는 달리 경험적인 간편 지표로도 고려되어온 기반암 심도(H)는 지반 강성인 VS에 대한 고려 없이 부지의 기하학적 특성만을 반영하는 지표이다(Sun, 2004; Sun, 2010a; Sun, 2010b).
참고문헌 (33)
Chun, S.H., C.K. Sun, and C.K. Chung. 2005. Application of geostatistical method for geo-layer information. Journal of Korean Society of Civil Engineering 25(2C):103-115 (천성호, 선창국, 정충기. 2005. 지반 정보화를 위한 지구 통계학적 방법의 적용. 대한토목학회 논문집 25(2C):103-115).
Dobry, R., R.D. Borcherdt, C.B. Crouse, I.M. Idriss, W.B. Joyner, G.R. Martin, M.S. Power, E.E. Rinne, and R.B. Seed. 2000. New site coefficients and site classification system used in recent building seismic code provisions. Earthquake Spectra 16(1):41-67.
Green, R.A., S.M. Olson, B.R. Cox, G.J. Rix, E. Rathje, J. Bachhuber, J. French, S. Lasley, and N. Martin. 2011. Geotechnical aspects of failures at Port-au-Prince seaport during the 12 January 2010 Haiti earthquake. Earthquake Spectra 27(S1):S43-S65.
ICBO(International Conference of Building Officials). 1997. Uniform building code, volume 2: structural engineering design provisions. International Conference of Building Officials. pp.12-13.
ICC(International Code Council). 2000. 2000 International building code. International Code Council. pp.5-9.
ICC(International Code Council) 2006. 2006 International building code. International Code Council. pp.20-22.
Kang, S.Y. and K.H. Kim. 2009. A case study of GIS-based site classification in the Gyeongsang Province constrained by geologic and topographic information. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 12(4):136-145. (강수영, 김광희. 2009. GIS기반의 지질,지형 자료를 활용한 경상도지역의 지반분류 사례. 한국지리정보학회지 12(4):136-145).
Kienzle, A., D. Hannich, W. Wirth, D. Ehret, J. Rohn, V. Ciugudean, and K. Czurda. 2006. A GIS-based study of earthquake hazard as a tool for the microzonation of Bucharest. Engineering Geology 87(1):13-32.
Kim, D.S., C.K. Chung, C.G. Sun, and E.S. Bang. 2002. Site assessment and evaluation of spatial earthquake ground motion of Kyeongju. Soil Dynamics and Earthquake Engineering 22(5):371-387.
Kim, D.S. and J.K. Yoon. 2006. Development of new site classification system for the regions of shallow bedrock in Korea. Journal of Earthquake Engineering 10(3):331-358.
Kim, H.S. and C.K. Sun. 2016. Visible assessment of earthquake-induced geotechnical hazards by adopting integrated geospatial database in coastal facility areas. Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea 20(3):171-180 (김한샘, 선창국. 2016. 복합 공간데이터베이스 적용을 통한 해안 시설영역 지진 유발 지반재해의 가시적 평가. 한국지진공학회논문집 20(3):171-180).
Kim, I.H. 2011. Seismic design of domestic civil facilities, Tohoku earthquake and evolution of Korean seismic design procedures. Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea pp.45-72 (김익현. 2011. 국내 토목시설물의 내진설계, 일본 대지진과 우리나라 내진설계의 방향. 한국지진공학회 45-72쪽).
Lee, S.H., C.G. Sun, J.K. Yoon, and D.S. Kim. 2012. Development and verification of a new site classification system and site coefficients for regions of shallow bedrock in Korea. Journal of Earthquake Engineering 16(6):795-819.
Scott, B.M. and L.H. Carlton. 1999. Applications and issues of GIS as tool for civil engineering modeling. Journal of Computing in Civil Engineering ASCE 13(3):144-152.
Sun, C.G. 2004. Geotechnical information system and site amplification characteristics for earthquake ground motions at inland of the Korean Peninsula. Ph.D. Thesis, Seoul Nat'l Univ., Seoul, Korea. pp.131-154.
Sun, C.G. 2009. Seismic zonation on site responses in Daejeon by building geotechnical information system based on spatial GIS framework. Journal of Korean Geotechnical Society 25(1):5-19 (선창국. 2009. 공간 GIS 기반의 지반 정보 시스템 구축을 통한 대전 지역의 부지 응답에 따른 지진재해 구역화. 한국지반공학회논문집 25(1):5-19).
Sun, C.G. 2010a. Suggestion of additional criteria for site categorization in Korea by quantifying regional specific characteristics on seismic response. Geophysics and Geophysical Exploration 13(3):203-218 (선창국. 2010. 지역고유 지진응답 특성 정량화를 통한 국내 부지 분류 기준의 추가 반영 제안. 지구물리와 물리탐사 13(3):203-218).
Sun, C.G. 2010b. Seismic site classes according to site period by predicting spatial geotechnical layers in Hongseong. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 13(4):32-49 (선창국. 2010. 홍성 지역의 공간 지층정보 예측을 통한 부지주기 토대의 지진 공학적 부지분류. 한국지리정보학회지 13(4):32-49)
Sun, C.G. 2012. Applications of a GISbased geotechnical tool to assess spatial earthquake hazards in an urban area. Environmental Earth Sciences 65(7):1987-2001.
Sun, C.G., B.H. Kim, and C.K. Chung. 2006. Investigation on weathering degree and shear wave velocity of decomposed granite layer in Hongsung. Journal of Korean Society of Civil Engineering 26(6C):431-443 (선창국, 김보현, 정충기. 2006. 홍성 지역 화강 풍화 지층의 풍화도 및 전단파 속도에 관한 고찰. 대한토목학회논문집 26(6C):431-443).
Sun, C.G., B.S. Chung, J.H. Kim, S.K. Hong, and K.S. Kim. 2010. Implementation of an earthquake alarming system based on acceleration monitoring at coastal LNG receiving terminals. Journal of Korean Society of Engineering Geology 20(3):339-348 (선창국, 정병선, 김준호, 홍성경, 김기석. 2010. 해안 천연가스 인수기지에 대한 가속도 계측 기반의 지진경보 시스템 구축. 지질공학 20(3):339-348).
Sun, C.G. and C.K. Chung. 2008. Regional estimation of site-specific seismic responses at Gyeongju by building GIS-based geotechnical information system. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 11(2):38-50 (선창국, 정충기. 2008. GIS 기반의 지반 정보 시스템 구축을 통한 경주 지역 부지고유 지진 응답의 지역적 평가. 한국지리정보학회지 11(2):38-50).
Sun, C.G., C.K. Chung, and D.S. Kim. 2005a. A proposition of site coefficients and site classification system for design ground motions at inland of the Korean Peninsula. Journal of Korean Geotechnical Society 21(6):101-115 (선창국, 정충기, 김동수. 2005a. 국내 내륙의 설계 지반 운동 결정을 위한 지반 증폭계수 및 지반 분류 체계 제안. 한국지반공학회논문집 21(6):101-115).
Sun, C.G., D.S. Kim, and C.K. Chung. 2005b. Geologic site conditions and site coefficients for estimating earthquake ground motions in the inland areas of Korea. Engineering Geology 81(4):446-469.
Sun, C.G., D.S. Yang, and C.K. Chung. 2005c. Evaluation of site-specific seismic amplification characteristics in plains of Seoul Metropolitan Area. Journal of Korean Geotechnical Society 9(4):29-42 (선창국, 양대성, 정충기. 2005c. 서울 평야 지역에 대한 부지 고유의 지진 증폭 특성 평가. 한국지진공학회 논문집 9(4):29-42).
Sun, C.G., H.S. Kim, C. K. Chung, and H.C. Chi. 2014. Spatial zonations for regional assessment of seismic site effects in the Seoul metropolitan area. Soil Dynamics and Earthquake Engineering 56:44-56.
Sun, C.G. and S.H. Chun. 2014. Preliminary estimation of earthquake losses based on HAZUS in a coastal facility area with blocks applying site classification. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 17(4):10-27 (선창국, 천성호. 2014. 블록별 부지분류 적용 해안시설 영역에서의 HAZUS 기반 지진피해 추정. 한국지리정보학회지 17(4):10-27).
Sun, C.G., S.H. Chun, T.G. Ha, C.K. Chung, and D.S. Kim. 2008. Development and application of GIS-based tool for earthquake-induced hazard prediction. Computers and Geotechnics 35(3):436-449.
Wald, D.J. and T.I. Allen. 2007. Topographic slope as a proxy for seismic site conditions and amplification. Bulletin of the Seismological Society of America 97(5): 1379-1395.
Wills, C.J., M. Petersen, W.A. Bryant, M. Reichle, G.J. Saucedo, S. Tan, G. Taylor, and J. Treiman. 2000. A site-conditions map for California based on geology and shear-wave velocity. Bulletin of the Seismological Society of America 90(6B):187-208.
Yoo, H.H., S.S. Kim, K.Y. Park, and W.S. Choi. 2005. Disasters risk assessment of urban areas by geospatial information systems. Journal of the Korean society for geo-spatial information system 13(3):41-52 (유환희, 김성삼, 박기연, 최우석. 2005. 지형공간정보체계에 의한 도시지역 재해위험도 평가. 지형공간정보학회지 13(3):41-52).
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.