[논문]주파수 필터대역기술을 활용한 한반도의 근거리 및 원거리 지진 분류 최적화

임도윤; 안재광; 이지민; 이덕기

doi:10.7843/kgs.2019.35.11.121

[국내논문] 주파수 필터대역기술을 활용한 한반도의 근거리 및 원거리 지진 분류 최적화
Optimization of Classification of Local, Regional, and Teleseismic Earthquakes in Korean Peninsula Using Filter Bank 원문보기

韓國地盤工學會論文集 = Journal of the Korean geotechnical society, v.35 no.11, 2019년, pp.121 - 129

임도윤 (기상청 지진화산연구과) , 안재광 (기상청 지진화산연구과) , 이지민 (기상청 지진화산연구과) , 이덕기 (기상청 지진화산연구과)

초록
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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 < M_L ≦ 3의 국내지진 463개, 44개(3 < M_L ≦ 4), 4개(4 < M_L ≦ 5), 3개(M_L > 5)와 국외지진 89개를 사용하여 각 주파수영역에 따른 최대 P_v값을 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.

Abstract ▼ AI-Helper

An Earthquake Early Warning (EEW) system is a technology that alerts people to an incoming earthquake by using P waves that are detected before the arrival of more severe seismic waves. P-wave analysis is therefore an important factor in the production of rapid seismic information as it can be used to quickly estimate the earthquake magnitude and epicenter through the amplitude and predominant period of the observed P-wave. However, when a large-magnitude teleseismic earthquake is observed in a local seismic network, the significantly attenuated P wave phases may be mischaracterized as belonging to a small-magnitude local earthquake in the initial analysis stage. Such a misanalysis may be sent to the public as a false alert, reducing the credibility of the EEW system and potentially causing economic losses for infrastructure and industrial facilities. Therefore, it is necessary to develop methods that reduce misanalysis. In this study, the possibility of seismic misclassifying teleseimic earthquakes as local events was reviewed using the Filter Bank method, which uses the attenuation characteristics of P waves to classify local and outside Korean peninsula (regional and teleseismic) events with filtered waveform depending on frequency and epicenter distance. The data used in our analysis were analyzed for maximum Pv values using 463 events with local magnitudes (2 < ML ≦ 3), 44 (3 < ML ≦ 4), 4 (4 < ML ≦ 5), 3 (ML > 5), and 89 outside Korean peninsula earthquakes recorded by the KMA seismic network. The results show that local and telesesimic earthquakes can be classified more accurately when combination of filtering bands of No. 3 (6-12 Hz) and No. 6 (0.75-1.5 Hz) is applied.

Keyword

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Calculated epicenter from simulation of past earthquake event
표 Table 1. Each Filter band with Filter Range in HHZ and HNZ Channels
그림 Fig. 2. Location and magnitude of outside Korean peninsula events (regional and teleseismic) events used in analysis
그림 Fig. 3. Location and magnitude of local events used in analysis
표 Table 2. List of local and outside Korean peninsula events (regional and teleseismic) dataset classification with magnitude
그림 Fig. 4. Filtered waveform at 2s time window after trigger with each filter band
그림 Fig. 5. P_v values for HHZ recordings of local earthquakes of various magnitudes (rainbow colors), and the sharply contrasting P_v values for region and teleseismic events (purple) at time window 2s
그림 Fig. 6. Classification of region and teleseismic event of each station using filtered data with time window 2s and filter range
그림 Fig. 7. Analysis rate of regional and teleseismic event at nS=10 (number of station) using 3-7 band and 3-6 band
그림 Fig. 8. Verification of optimized filter bank

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이때 국외 지진의 경우 큰 진동 전파가 예상되지 않는 이상 조기경보의 대상이 아니기에 이에 대한 분류 기술이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 지진조기경보의 국외지진에 대한 오경보를 제거하고자 기존에 제안된 원거리지진 분류 방법에 대한 적용성을 평가하고 최적화된 경험인자를 제안하고자 한다.
본 연구에서는 Filter Bank를 활용하여 한반도의 국내외 지진 분류 가능성을 검토하였다. ElarmS-3에서는 STA/LTA법을 사용하여 P파를 자동 피킹(picking)한다.
0초의 총 11개 PTW이 설정되어있다. 본 연구에서는 앞서 설명된 9개의 주파수 영역과 11개의 PTW에 대하여 국내외 지진의 특성을 분석하였다.
(1)지진시 전파되는 P파의 경우 이격거리마다 나타나는 주파수별 크기가 다른 것으로 나타났다. 이는 이격거리에 따른 P파 감쇠특성의 차이로 필터를 활용할 경우 이격거리에 따른 지진 분류의 가능성을 확인하였다. 본 연구에서는 Filter Bank에 대하여 P파만이 분석 되었는데 추후 S파에도 적용할 경우 지진파 특징 분석에 유용할 것으로 판단된다.

제안 방법

앞서 4절의 분석결과를 바탕으로 Filter Bank에 대한 적용방법을 3-6밴드와 PTW=1초로 설정한 후 과거 지진에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. ElarmS-3에서 원거리 지진은 2단계 분류방법을 적용하고 있으며 아래와 같다:
본 연구에서는 ElarmS-3에 내장된 Filter Bank의 최적화 연구를 수행하였고, 이때 분석된 결과는 아래와 같다.
따라서 국내 지진조기경보시스템에서는 한반도에 최적화된 기준이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 제시된 설정 값은 한반도에서 발생하는 국외지진이 원거리지진보다는 가까운 이격거리라는 점을 고려하여 새로운 PTW와 밴드영역을 제안하였다.
(4)본 연구에서는 과거지진에 대한 시뮬레이션을 통해 최적화 분석을 수행하였다. 국외지진은 Filter Bank를 통해 전부 차단되지 않았지만 2단계의 경험적 판별식을 거쳐 모두 식별되었다.

대상 데이터

한반도에 영향을 주는 지진의 지진동 특성을 분석하기 위해 2015-2018년 발생한 이벤트를 수집하였다. 사용된 규모별 이벤트 수는 Table 2에 정리하였고, 국내 지진과 국외 지진에 대한 진앙지와 규모는 각각 Fig.
이때 구축된 603개의 이벤트 중 국내지진은 이격거리 500km 이내, 국외지진은 이격거리 300km < R ≤ 2,200km의 관측소 자료만을 사용하였다.

이론/모형

원거리지진 필터는 하나의 관측소를 통한 지진조기경보 시스템인 On-Site 알고리즘(Böse et al., 2009)에서 먼저 개발되었으며, 이를 네트워크 방식의 조기경보시스템에서 활용하였다.
본 연구의 결과를 통해 최적화된 기술은 현업화에 적용을 목적으로 하기에 원본 데이터 자료를 수동으로 분석하지 않고, ElarmS3 알고리즘에 적용하였다. 과거지진 시뮬레이션을 위해서는 이벤트별 기록을 동시에 처리할 수 있도록 데이터를 생성해야 하며, 이와 같이 생성된 데이터를 tankfile 이라 한다.

성능/효과

국내 지진 관측망의 경우 휴전선과 해안선을 따라 4구간의 모서리 지점을 가지고 있으며, 위치적 특성상 모서리 지점에서의 초기 진원 위치결정이 쉽지 않다. 국내에서 발생한 내륙지진의 경우 적은 수 관측소 사용에도 정확한 위치 추정이 가능한 반면 국외 지진은 최소 관측소의 사용이 오경보를 유발할 수 있는 것으로 나타났다(Fig. 1). 이때 국외 지진의 경우 큰 진동 전파가 예상되지 않는 이상 조기경보의 대상이 아니기에 이에 대한 분류 기술이 필요하다.
반면 국내의 경우 3번 밴드의 경우 국내 지진의 P_v 값이 가장 크게 나타났으며 국외 지진은 6번 밴드에서 P_v가 우세함을 보였다. 따라서, 기존에 사용되는 7번보단 6번 밴드가 국외 지진 분류에 더 적합한 것으로 나타났다.
3, 7번 밴드는 국외 지진을 국내 지진으로 오인 사례가 많은 반면 3, 6밴드는 3,7 밴드 대비27% 개선된 결과를 확인할 수 있다. 하지만 3, 6밴드를 적용하여도 국외지진을 완벽하게 분류하지 못하는 사례가 일부 확인되었으며, 이는 이격거리가 비교적 짧은(300 < R ≤ 500km) 일본 규슈지방에서 발생한 지진에서만 나타났다.
7에는 PTW에 대한 분석 정확도 결과를 도시하였다. 3-7밴드와 3-6밴드를 사용하였을 때 PTW가 증가할수록 분석의 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 4.
3-7밴드와 3-6밴드를 사용하였을 때 PTW가 증가할수록 분석의 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 4.2절에서 최적화로 제시된 3, 6밴드의 결과에서 PTW의 1초와 2초에 차이가 크지 않았지만, PTW 1초가 2초일때보다 약 7%이상 높은 분석 정확도를 보였다.
(2013)의 판별식의 변수는 변경하지 않고 적용하였다. 시뮬레이션을 통해 국외지진 89건에 대한 원거리지진필터 적용성을 분석한 결과, Filter Bank에서 국외지진에 대한 분류는 89건 중 51건을 성공하였고, 나머지 38건은 2단계에서 차단되어 최종적으로 오경보는 발생하지 않는 것으로 분석되었다.
8)의 분석결과를 도시하였다. 설정된 Filter Bank 를 적용한 결과, 실제 발생한 진앙지와 계산된 진앙지에 다소 차이를 보이는 경우가 확인되었지만 4가지 사례 모두 관측소 5개의 정보만을 가지고 국외지진을 오류 없이 판별하는 것으로 나타났다.
(1)지진시 전파되는 P파의 경우 이격거리마다 나타나는 주파수별 크기가 다른 것으로 나타났다. 이는 이격거리에 따른 P파 감쇠특성의 차이로 필터를 활용할 경우 이격거리에 따른 지진 분류의 가능성을 확인하였다.
(2)ElarmS-3에 내장된 Filter Bank의 설정 값은 미 서부 캘리포니아의 사례를 기반으로 산출된 값이다. 따라서 국내 지진조기경보시스템에서는 한반도에 최적화된 기준이 필요한 것으로 나타났다.
(3)한반도에 최적화된 Filter Bank의 설정 값은 3-6밴드와 PTW=1s인 것으로 나타났다. 단, 한반도에서 가까운 큐슈 지역은 여전히 국외지진으로 분류되기 쉽지 않은 것으로 확인되었다.

후속연구

이는 이격거리에 따른 P파 감쇠특성의 차이로 필터를 활용할 경우 이격거리에 따른 지진 분류의 가능성을 확인하였다. 본 연구에서는 Filter Bank에 대하여 P파만이 분석 되었는데 추후 S파에도 적용할 경우 지진파 특징 분석에 유용할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지진조기경보란 무엇인가?	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.
	국외지진에 대한 오경보의 원인은?	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.
	지진조기경보의 목적은 무엇인가?	지진조기경보는 초기 P파의 정보를 통해 S파가 도달하기 전 신속히 지진정보를 제공하고, 이를 통해 지진으로 인한 피해 최소화를 목적으로 개발되었다(Allen, 2004, 2006, 2007; Kuyuk and Allen, 2013). 기상청에서는 2015년부터 대국민 지진조기경보 서비스를 시작하였고, 전국에 구축된 지진관측망 264개소와 유관기관의 지진관측소를 활용하여 실시간 지진 감시를 수행하고 있다(KMA, 2019).

참고문헌 (15)

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Serdar Kuyuk, H., Allen, R.M., Brown, H., Hellweg, M., Henson, I., and Neuhauser, D. (2013), "Designing a Network-based Earthquake Early Warning Algorithm for California: ElarmS-2", Bulletin of the Seismological Society of America, Vol.104, No.1, pp.162-173.

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