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문제 정의
- 본 연구는 선구조선과 진앙의 상관성을 분석하기 위해, 선구조선의 밀도를 공간적으로 표현하였다. 선구조선의 밀도는 통계량 계산방법에 따라 다양하게 표현할 수 있으나, 본 연구에서는 Greenbaum(1985), Chi and Seo(1991) 등이 지하수 부존 추정에 사용하였고, Cha et al.
- 본 연구는 중저해상도 위성영상과 음영기복도를 통해 지질 약선대인 선구조선과 진앙의 상관성을 분석하여 잠재적인 지진발생 위험지역을 추출할 수 있는지 알아보고자 하였다. 그러나 본 연구지역은 진앙의 수가 적고, 규모가 약 2~2.
가설 설정
- 선구조선의 통계요소별 밀도 값은 계산에 사용된 격자의 모양과 크기에 따라 분포 패턴이 다양하게 나타나기 때문에 대상지역의 크기, 연구 목적, 분석방법에 적합한 격자를 선정하여야 한다. 본 연구에서는 진앙에서의 선구조선 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준이라면, 선구조선과 진앙 간에 상관성이 있다고 가정하였다. 따라서 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있는 핫스팟 분석 방법을 사용하고자, 먼저 분석에 적합한 격자의 모양과 크기를 다음과 같은 방법을 통해 선정하였다.
제안 방법
- 회귀방정식은 각 통계요소별 밀도 값에 따라 다르게 나타나므로, Eq. 2와 같이 격자 크기의 변화에 따라 값이 변화하는 선구조선의 빈도와 길이의 밀도를 정규화 하였다. 그 후, 두 밀도 값을 일정 비율로 합하여 합성된 단일 밀도 값(Lm)을 사용하여 회귀 방정식을 작성하였다.
- 본 연구에서는 진앙에서의 선구조선 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준이라면, 선구조선과 진앙 간에 상관성이 있다고 가정하였다. 따라서 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있는 핫스팟 분석 방법을 사용하고자, 먼저 분석에 적합한 격자의 모양과 크기를 다음과 같은 방법을 통해 선정하였다.
- 특히 본 연구에서는 판독의 객관성과 선구조선 추출의 정확성을 위해 2차원의 위성영상보다 지형의 기복과 연장선이 뚜렷이 나타나는 수치표고모델 기반의 3차원영상을 작성하여 입체경을 통해 3차례 판독하였다. 또한 확실한 연장성을 가진 선형구조를 객관적으로 추출하기 위해 3회의 판독에서 공통적으로 추출된 선구조선만을 통계분석에 사용하였다. Fig.
- 본 연구에서는 Fig. 5에 표시한 격자별 선구조선 연산특성과 핫스팟 분석이 군집을 형성한다는 특징을 고려하여 육각 격자를 사용하였다. 핫스팟 분석은 주변 격자들의 밀도 값을 공간적 인접성에 따라 가중치를 주어 합성하는 방법으로 군집을 형성하며, 이를 통해 격자의 단절현상이 완화된다.
- 본 연구에서는 단절현상을 완화하고 선구조선의 위치를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자 기반의 한 핫스팟 기법을 이용하여 선구조선의 요소별 밀도를 통계적으로 분석하고, 밀도도를 통해 진앙과의 상관성을 분석하였다. 연구대상지 내의 6개 진앙에서 선구조선의 빈도, 길이, 교차점 밀도 값을 측정한 결과, 83%가 Z score 1.
- 선구조선 밀도와 진앙의 상관관계를 알아보기 위해, Fig. 9에 표시한 것처럼 Z Score를 표준정규분포 상에 나타내어 진앙에서의 선구조선 밀도가 통계적으로 의미있는 수준인지 확인하였다. 빈도, 길이, 교차점의 통계요소 값 중 진앙에서 기록된 가장 높은 밀도 값은 Z score 2.
- 둘째, 선구조선의 빈도와 길이 밀도는 통계요소를 수집하는 격자의 크기에 따라 변화하며, 다양한 지역을 객관적으로 동일한 수준에서 밀도 값을 비교하기 위해서는 밀도 값의 변화량이 최소화된 지점(degree = 1°)에서의 격자 크기를 사용할 필요가 있다. 선구조선 빈도와 길이의 밀도 값이 서로 다른 지점에서 안정화 되므로, 하나의 격자크기를 결정하기 위해서는 두 밀도를 정규화한 후 합성하여 변화량이 안정화되는 격자크기를 산출하였다.
- 선정된 단위격자를 사용하여 선구조선의 밀도를 계산한 후, 선구조선 연산과정에서의 단절현상을 완화하고, 밀도 값에 따른 군집화를 수행하여 선구조선 고밀도지역을 파악하기 위해 핫스팟 분석을 수행하였다. 핫스팟 분석방법은 Eq.
- 음영기복도는 지형 기복이 가장 뚜렷이 나타나는 30°의 고도각을 선택하였으며, 45°, 90°, 135°의 세 방향의 방위각으로 영상을 합성하여 고정된 태양의 방위각과 고도각으로 인해 특정 방향의 선구조선이 강조되는 위성 영상의 단점을 보완하였다.
- 이에 본 연구에서는 격자크기에 따른 대상지의 평균 선구조선 밀도 값을 회귀 방정식으로 나타내어, 밀도 값의 변화가 적은 격자크기를 결정하였다. Jia and Lin(2010)은 회귀 방정식의 기울기가 1° 미만이 되는 지점을 선구조선 통계요소의 밀도 변화가 안정되는 지점으로 보고한 바 있어, 본 연구에서도 기울기가 1°가 되는 지점의 격자크기를 핫스팟 분석에 사용하였다.
- 특히 본 연구에서는 판독의 객관성과 선구조선 추출의 정확성을 위해 2차원의 위성영상보다 지형의 기복과 연장선이 뚜렷이 나타나는 수치표고모델 기반의 3차원영상을 작성하여 입체경을 통해 3차례 판독하였다. 또한 확실한 연장성을 가진 선형구조를 객관적으로 추출하기 위해 3회의 판독에서 공통적으로 추출된 선구조선만을 통계분석에 사용하였다.
대상 데이터
- 5의 소규모 지진이 발생하였다(Table 1). 본 연구 대상지의 진앙정보는 기상청에서 제공하는 거창군 일원의 자료를 사용하였다
- 본 연구에서는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년 사이에 비교적 소규모의 지진이 6회 발생한 거창군 일원을 연구대상지역으로 하였으며, 수치표고모델을 이용한 3차원기반의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도를 사용하여 선구조선을 추출하였다. 또한 단절현상이 개선된 선구조선 통계분석 기법을 적용하여 선구조선 밀도의 공간적 분포를 보다 명확하게 표현하고, 핫스팟 분석을 통해 대상지역의 선구 조선의 밀도를 표준정규분포로 나타내어 진앙과의 상관성을 분석하였다.
- 식생피복의 영향이 적고, 눈이 없는 2013년 11월 13일에 촬영된 LANDSAT 8호 영상이며, 태양의 고도각이 34.20°, 방위각이 160.86°이다.
- 연구대상지는위도35.70°N에서35.87°N,경도127.74°E에서 127.94°E에 위치한 경상남도 거창군 일원으로, 한반도 내에서 지진 발생 빈도가 비교적 높은 덕유산 인근에 위치한다.
- (2016)은 선구조선 판독에 가장 적합한 위성 영상이 중저해상도의 광학위성과 음영기복도라고 보고한 바 있다. 이를 토대로 본 연구에서는 Fig. 2에 표시한 것처럼 거창지역에 대한 중저해상도 위성인 LANDSAT 8호와 축척 1:25,000 수치지형도를 이용해 작성한 음영 기복도를 선구조선 판독자료로 사용하였다. 식생피복의 영향이 적고, 눈이 없는 2013년 11월 13일에 촬영된 LANDSAT 8호 영상이며, 태양의 고도각이 34.
데이터처리
- 2와 같이 격자 크기의 변화에 따라 값이 변화하는 선구조선의 빈도와 길이의 밀도를 정규화 하였다. 그 후, 두 밀도 값을 일정 비율로 합하여 합성된 단일 밀도 값(Lm)을 사용하여 회귀 방정식을 작성하였다.
- 그러나 단절현상이 존재하기 때문에 선구조선 밀도가 높은 격자와 낮은 격자가 혼재함에 따라 고밀도 군집을 확인하는데 어려움이 있다. 또한 각 통계요소별로 단위가 각기 다르고, 연산된 값이 통계적으로 갖는 의미를 확인할 수 없기 때문에 핫스팟 분석을 수행하였다.
- 본 연구에서는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년 사이에 비교적 소규모의 지진이 6회 발생한 거창군 일원을 연구대상지역으로 하였으며, 수치표고모델을 이용한 3차원기반의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도를 사용하여 선구조선을 추출하였다. 또한 단절현상이 개선된 선구조선 통계분석 기법을 적용하여 선구조선 밀도의 공간적 분포를 보다 명확하게 표현하고, 핫스팟 분석을 통해 대상지역의 선구 조선의 밀도를 표준정규분포로 나타내어 진앙과의 상관성을 분석하였다. 선구조선의 밀도와 진앙 사이의 정량적인 관계를 파악하는 것은 잠재적으로 지진발생 위험 지역을 추출하는 데에 기여할 것으로 사료된다.
이론/모형
- 핫스팟 분석방법은 Eq. 3과 같이 격자가 갖는 통계요소를 인접성에 따라 가중치를 주어 재계산한 후, 격자의 통계요소 값을 표준정규분포로 나타내어 통계적으로 유의미한 지역을 파악하는 Getis-Ord Gi* 알고리즘을 사용하였다. Eq.
- 본 연구는 선구조선과 진앙의 상관성을 분석하기 위해, 선구조선의 밀도를 공간적으로 표현하였다. 선구조선의 밀도는 통계량 계산방법에 따라 다양하게 표현할 수 있으나, 본 연구에서는 Greenbaum(1985), Chi and Seo(1991) 등이 지하수 부존 추정에 사용하였고, Cha et al. (2016)이 오대산 지역의 진앙과의 상관성 연구에 사용한 계산 방법을 사용하였다(Eq. 1). 선구조선의 각 통계 요소별 밀도 값은 각각 Lf, Ld, Lt로 표시하였으며, Lf는 단위격자 내에 분포하는 선구조선의 개수를, Ld는 선구조선 길이의 합을, Lt는 선구조선의 교차점 개수를 격자면적으로 나눈 값이다.
성능/효과
- 그 결과, Fig. 6에 표시한 것처럼 격자크기에 따른 합성된 밀도 값(Lm)의 변화는 거듭제곱식을 통해 R2 = 0.9769의 높은 상관성을 보였으며, 회귀 방정식의 기울기가 1°미만이 되는 5.74 km2로 격자크기를 결정하였다.
- 1에 따라 연산한 선구조선의 빈도(a), 길이(b), 교차점(c) 밀도 값을 Natural Break 방식으로 9등급화 하여 나타낸 것이다. 그 결과, 각 통계요소별 선구조선 밀도의 최대, 최솟값은 빈도(Lf) 0.52~2.44(개/km2), 길이의 합(Ld) 1.09~9.45(km/km2), 교차점(Lt) 0~2.79(개/km2)로 분석되었으며, 대부분의 진앙이 선구조선 밀도가 높은 격자 안에 위치함을 확인할 수 있다. 그러나 단절현상이 존재하기 때문에 선구조선 밀도가 높은 격자와 낮은 격자가 혼재함에 따라 고밀도 군집을 확인하는데 어려움이 있다.
- 65 이상의 고밀도 군집이 위치하였다. 대부분의 진앙이 통계적으로 의미 있는 수준의 고밀도 지역에 위치하였으며, 통계적으로 유의미한 값이 많이 기록된 빈도와 교차점 밀도가 진앙과의 상관성이 가장 높음을 확인하였다. 다만, 진앙 E에서 예외적으로 선구조선의 밀도가 낮게 나타나는 것은 선구조선 판독영상에 나타나는 토지피복과 충적층에 의해 선구조선의 판독이 제한되었기 때문으로 사료된다.
- 31이며, 가장낮은 값도 0 이상으로 대상지의 평균 밀도 값 보다 높았다. 또한 Fig. 9에 나타낸 6개의 진앙에서 3개 종류의 통계요소로 기록된 총 18개의 Z score 중 약 83%에 달하는 15개 값이 1.65 이상을 기록하여 표준정규분포 상 95% 이상의 밀도 값에 위치함에 따라, 선구조선 고밀도지역을 따라 진앙이 위치함을 추정할 수 있었다. 특히 선구조선 빈도(Z(Lf))는 모든 진앙에서, 교차점(Z(Lt))은 진앙 E를 제외한 나머지 진앙에서 밀도 값이 표준정규분포 상 95% 이상을 나타내어, 선구조선의 빈도와 교차점 밀도가 진앙과 높은 상관성이 있다고 보여진다.
- 10에 표시하였다. 빈도(Z(Lf)) 회귀 방정식의 R2이 0.7871로 가장 높아, 지진의 규모에 대한 설명력이 가장 컸으며, 길이(Z(Ld))의 회귀 방정식은 기울기 3.21로써 밀도 증가에 따른 규모의 증가량이 가장 컸다. Wells and Coppersmith(1994)는 균열의 길이와 지진의 규모와 양의 상관관계가 있다고 보고한 바 있으며, 본 연구에서도 선구조선 길이의 밀도값인 Z(Ld)에서 기울기가 가장 크게 나타남으로써 기존연구와 일치하는 결과가 도출되었다.
- 9에 표시한 것처럼 Z Score를 표준정규분포 상에 나타내어 진앙에서의 선구조선 밀도가 통계적으로 의미있는 수준인지 확인하였다. 빈도, 길이, 교차점의 통계요소 값 중 진앙에서 기록된 가장 높은 밀도 값은 Z score 2.82, 가장 낮은 밀도 값은 Z score 0.31이며, 가장낮은 값도 0 이상으로 대상지의 평균 밀도 값 보다 높았다. 또한 Fig.
- 셋째, 선구조선의 각 통계요소별 밀도는 분포패턴과 밀집도가 다르게 나타나나, 공통적으로 모든 진앙에서 대상지역 평균이상의 밀도 값을 의미하는 0 이상의 Z score를 기록하였다. 빈도 밀도(Z(Lf))는 모든 진앙이 표준정규분포 상 95% 이상으로, 진앙을 따라 상대적으로 넓은 지역에 Z score 1.
- 첫째, 격자의 모양에 따른 단절현상은 선구조선 분석과정 중 격자 경계에서의 미세한 위치 차이에 따라 서로 다른 격자로 연산되는 현상으로, 선구조선의 분포를 왜곡시킬 수 있다. 핫스팟 분석은 인접한 격자의 선구조선 밀도 값에 가중치를 부여하여 재계산함으로써 단절현상을 완화하며, 인접한 격자가 다양한 각도에 존재하는 육각격자에 적용할 때 선구조선 분포의 왜곡을 최소화할 수 있다.
- 핫스팟 분석은 주변 격자들의 밀도 값을 공간적 인접성에 따라 가중치를 주어 합성하는 방법으로 군집을 형성하며, 이를 통해 격자의 단절현상이 완화된다. 핫스팟 분석과정에서 나타나는 단절현상 완화로 인하여 격자에는 추가적으로 단절현상 완화를 위한 중첩지역을 부여할 필요가 없으므로, 중첩지역이 없고 선구조선의 위치를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자를 사용하는 것이 적합하다고 판단되었다.
후속연구
- 본 연구는 중저해상도 위성영상과 음영기복도를 통해 지질 약선대인 선구조선과 진앙의 상관성을 분석하여 잠재적인 지진발생 위험지역을 추출할 수 있는지 알아보고자 하였다. 그러나 본 연구지역은 진앙의 수가 적고, 규모가 약 2~2.5로 소규모 지진만이 일어난 제한된 조건에서 진행되었다는 점에서 보다 정확한 분석을 위해서는 다양한 규모의 지진이 발생한 광역적인 대상지에서의 추가적 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한 본 연구는 진앙과 규모에 대한 분석만을 수행하였으나, 추후에 선구조선 통계요소를 더욱 다양화하고, 각 밀도도에서 나타나는 밀도 분포의 차이가 진앙의 심도 등과 같은 다른 지진의 속성들과 연관되어 있는지 연구할 필요가 있을 것으로 사료된다.
- 둘째, 선구조선의 빈도와 길이 밀도는 통계요소를 수집하는 격자의 크기에 따라 변화하며, 다양한 지역을 객관적으로 동일한 수준에서 밀도 값을 비교하기 위해서는 밀도 값의 변화량이 최소화된 지점(degree = 1°)에서의 격자 크기를 사용할 필요가 있다.
- 5로 소규모 지진만이 일어난 제한된 조건에서 진행되었다는 점에서 보다 정확한 분석을 위해서는 다양한 규모의 지진이 발생한 광역적인 대상지에서의 추가적 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한 본 연구는 진앙과 규모에 대한 분석만을 수행하였으나, 추후에 선구조선 통계요소를 더욱 다양화하고, 각 밀도도에서 나타나는 밀도 분포의 차이가 진앙의 심도 등과 같은 다른 지진의 속성들과 연관되어 있는지 연구할 필요가 있을 것으로 사료된다.
- 또한 단절현상이 개선된 선구조선 통계분석 기법을 적용하여 선구조선 밀도의 공간적 분포를 보다 명확하게 표현하고, 핫스팟 분석을 통해 대상지역의 선구 조선의 밀도를 표준정규분포로 나타내어 진앙과의 상관성을 분석하였다. 선구조선의 밀도와 진앙 사이의 정량적인 관계를 파악하는 것은 잠재적으로 지진발생 위험 지역을 추출하는 데에 기여할 것으로 사료된다.
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