[논문]공간 분석 기반 지진 위험도 정보를 활용한 우리나라 지진 취약 지역 평가

이선영; 오석훈

doi:10.9719/eeg.2019.52.6.573

공간 분석 기반 지진 위험도 정보를 활용한 우리나라 지진 취약 지역 평가
Assessment of Regional Seismic Vulnerability in South Korea based on Spatial Analysis of Seismic Hazard Information 원문보기

자원환경지질 = Economic and environmental geology, v.52 no.6, 2019년, pp.573 - 586

이선영 (강원대학교 공과대학 에너지자원공학과) , 오석훈 (강원대학교 공과대학 에너지자원공학과)

초록
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우리나라 전역을 대상으로 공간 분석 기반 지진 위험 지도를 작성하고 지진 취약 지역을 평가하였다. 지진 피해에 영향을 미치는 지질학적 특성을 고려하여 지표를 선정하였으며, 지진 활동 위험과 관련된 확률론적 지진 위험도 및 단층 특성, 지진 피해 위험과 연관된 기반암 심도 정보가 이용되었다. 각 지표는 정규 크리깅, 선 밀도 및 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅과 같은 GIS 및 지구 통계학 기법을 활용하여 공간 정보로 구축되었다. 구축된 세 가지 공간 정보는 연구 목적, 자료의 해상도 및 정확도에 따라 가중치를 할당하여 통합되었다. 지진 활동 위험 지표인 확률론적 지진 위험도와 단층 선 밀도의 경우 데이터의 불확실성이 비교적 크기 때문에 경향성 만을 반영하고자 먼저 가중 합한 후, 지진 피해 위험 지표인 기반암 심도 분포와 통합되었다. 이를 통해 세 가지 공간 자료의 분석에 기반한 지진 위험 지도가 작성되었으며, 우리나라 남동부와 북서부 지역이 지진 위험도가 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과는 지진 재해를 최소화하기 위한 지진 대응 시스템을 구축하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

A seismic hazard map based on spatial analysis of various sources of geologic seismic information was developed and assessed for regional seismic vulnerability in South Korea. The indicators for assessment were selected in consideration of the geological characteristics affecting the seismic damage. Probabilistic seismic hazard and fault information were used to be associated with the seismic activity hazard and bedrock depth related with the seismic damage hazard was also included. Each indicator was constructed of spatial information using GIS and geostatistical techniques such as ordinary kriging, line density mapping and simple kriging with local varying means. Three spatial information constructed were integrated by assigning weights according to the research purpose, data resolution and accuracy. In the case of probabilistic seismic hazard and fault line density, since the data uncertainty was relatively high, only the trend was intended to be reflected firstly. Finally, the seismic activity hazard was calculated and then integrated with the bedrock depth distribution as seismic damage hazard indicator. As a result, a seismic hazard map was proposed based on the analysis of three spatial data and the southeast and northwest regions of South Korea were assessed as having high seismic hazard. The results of this study are expected to be used as basic data for constructing seismic risk management systems to minimize earthquake disasters.

주제어

표/그림 (13)

표 Table 1. Selected indicators for seismic hazard analysis
그림 Fig. 1. Flow chart of seismic hazard mapping and analysis proposed in this study: The left part shows the overall research step.
그림 Fig. 2. Workflow to make the fault line density map with activity and length of faults and lineament distribution: (a) is the active fault line density according to weights by length using information of active fault and fault length. (b) is the lineament density according to differential weights by grade using lineament map by grade.
그림 Fig. 3. (a) Bedrock depth of 348 boreholes as primary data (unit: m) and (b) resampled DEM as secondary data (unit: m).
그림 Fig. 4. Scatter plot for log-transformed bedrock depth (BRD) and log-transformed DEM.
그림 Fig. 5. The scheme of integration of seismic hazard indicators: The numerical value below each indicator refers to the weights.
그림 Fig. 6. The result of probabilistic seismic hazard map of 475 years return period transformed to raster form using OK (unit: %g).
그림 Fig. 7. The results of fault line density.
그림 Fig. 8. (a) The estimated bedrock depth using SK-lvm (unit: m) and the national river in South Korea. The source for rivers is HRFCO(Han River Flood Control Office). (b) 1:50,000 geological map. Red circles are relatively wide area of the quaternary layer and reclaimed land. The source is KIGAM. (c) The estimated bedrock depth using OK (unit: m). Grey lines in (a) and (c) refer to county-level administrative boundaries.
그림 Fig. 9. The histograms of (a) PSH, (b) fault line density, (c) BRD(BedRock Depth) and (d) seismic hazard, respectively.
그림 Fig. 10. The histograms of (a) PSH, (b) Fault line density and (c) BRD by district, respectively: The blue bins mean PH(Pohang) and GJ(Gyeongju), the orange bins mean SU(Seoul) and IC(Incheon), and the yellow bins mean HS(Hoengseong).
그림 Fig. 11. The spatial distributions of (a) fault line density and (b) BRD (unit: m) in Seoul and Incheon.
그림 Fig. 12. Seismic hazard map in this study through integration of three indicators (PSH, fault line density map and BRD).

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 구축된 데이터들이 공간적 변동성을 가진다는 점을 고려하여 가중치를 산정하고 가중 합하여 공간적 특성을 반영하고자 하였으며, 연구 목적, 자료의 정확도, 해상도에 따라 가중치를 산정하여 단계적으로 통합하였다. Fig.
본 연구에서는 지진 피해 저감을 위한 대비에 목적을 두고, 지질학적 특성을 고려하여 우리나라 지진 위험 지도를 작성하고 분석하였다. 고려된 특성은 크게 두 부문으로 나뉘며 지진 활동 위험 관련 지표의 경우 PSH와 단층 특성을, 지진 피해 위험 연관 지표의 경우 기반암 심도를 이용하였다.
본 연구에서는 지진 활동 및 피해에 영향을 미치는 지질학적 요인을 지표로 선정하여 우리나라 전역에 대한 지진 위험 지도를 작성하고 평가하였다. 문헌 조사를 통해 선정된 세 가지 지표는 확률론적 지진 위험도(Probabilistic seismic hazard, PSH), 단층, 기반암 심도 정보이다.
공간 정보로 구축된 지표들을 통합 시, 데이터의 공간적인 특성을 반영하기 위해 연구 목적과 데이터 불확실성을 고려하여 가중치를 산정하고 가중 합(Weighted sum)하였다. 이를 통해 최종적으로 직관적 해석이 가능한 우리나라 전체 지역에 대한 지진 위험 지도를 제작하고 분석하고자 하였다.

제안 방법

12. Seismic hazard map in this study through integration of three indicators (PSH, fault line density map and BRD).
연구 목적에 따라 PSH, 단층 정보, 기반암 심도가 지표로 이용되었으며, 지진 위험도와 관련된 지질학적 특성을 고려하여 데이터가 수집되었다. 각 지표의 공간적 특성을 최대화하기 위하여 공간 정보로 구축하였으며, 우리나라 지진 위험 지도 작성이 목적이므로 모든 자료는 연구 지역을 남한 내륙으로 제한하여 데이터를 변환하였다. 구축된 공간 정보들을 지진 활동에 의한 피해 취약성에 초점을 맞추어 통합하였으며, 결과적으로 지진 위험 지도를 제안하고 분석하였다(Fig.
본 연구에서는 지진 피해 저감을 위한 대비에 목적을 두고, 지질학적 특성을 고려하여 우리나라 지진 위험 지도를 작성하고 분석하였다. 고려된 특성은 크게 두 부문으로 나뉘며 지진 활동 위험 관련 지표의 경우 PSH와 단층 특성을, 지진 피해 위험 연관 지표의 경우 기반암 심도를 이용하였다. 선정된 지표들은 데이터 특성을 가시화하기 위하여 GIS 및 지구통계학적 기법을 적용하여 공간 정보로 구축되었다.
PSH는 정규 크리깅(Ordinary Kriging, OK), 단층 특성은 선 밀도(Line density), 기반암 심도 정보는 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅(Simple Kriging with local varying means, SK-lvm) 기법이 이용되었다. 공간 정보로 구축된 지표들을 통합 시, 데이터의 공간적인 특성을 반영하기 위해 연구 목적과 데이터 불확실성을 고려하여 가중치를 산정하고 가중 합(Weighted sum)하였다. 이를 통해 최종적으로 직관적 해석이 가능한 우리나라 전체 지역에 대한 지진 위험 지도를 제작하고 분석하고자 하였다.
각 지표의 공간적 특성을 최대화하기 위하여 공간 정보로 구축하였으며, 우리나라 지진 위험 지도 작성이 목적이므로 모든 자료는 연구 지역을 남한 내륙으로 제한하여 데이터를 변환하였다. 구축된 공간 정보들을 지진 활동에 의한 피해 취약성에 초점을 맞추어 통합하였으며, 결과적으로 지진 위험 지도를 제안하고 분석하였다(Fig. 1).
대표 세 지역을 선정하여 지표 별 지역에 따른 히스토그램을 분석함으로써, 각 지역에 어떤 지표가 상대적으로 많은 영향을 미쳤는지 지역 간 상호 비교하였다(Fig. 10). 선정된 대표 군은 첫째, 높은 지진 위험도를 포함하고 최근 중규모 이상의 지진이 발생했던 지역인 포항시와 경주시, 둘째, 우리나라의 수도이면서 인구 밀집도가 단연 높은 서울특별시와 국제 공항이 위치하여 국내외적으로 교통의 중심지라 할 수 있는 인천광역시, 셋째, 전반적으로 지진 위험도가 낮게 나타난 강원도 안에서도 낮은 지진 위험도를 가지는 횡성군이다(Fig.
다음으로 계산된 두 개의 선 밀도는 서로 다른 물리량을 나타내므로 z-score로 표준화 되었다. 데이터의 중요도를 고려하기 위해 활성 단층 정보에 선구조 등급도 보다 큰 가중치를 부여하여 7:3의 비율로 중첩하였다(Fig. 2).
PSHA는 지진 기록, 감쇠식 등을 활용하여 모든 발생 가능한 지진으로 인한 특정 부지에서의 다양한 지반운동 수준을 초과할 확률을 정량화 하는 방법으로(CRPC, 2017) 지진 위험도 분석 시 일반적으로 이용되는 기법이다. 따라서 본 연구에서 작성되는 지진 위험 지도에 필수적으로 반영되어야 한다고 판단하여, 이를 지진 활동 위험과 관련된 하나의 지표로 선정하였다.
히스토그램 분석 결과, 지진 위험도 분포가 기반암 심도의 경향을 따르는 것을 확인하였고 지진 피해 위험 지표로써 적절히 통합되었다고 판단하였다. 또한 대표 세 지역을 특정 지어 각 지역에 큰 영향력을 발휘한 지표가 무엇인지 분석하였다. PSH, 단층 선 밀도, 기반암 심도 분포 모두 포항시/경주시, 서울특별시/인천광역시, 횡성군 순서대로 그 영향이 감소하였으며 지진 위험도도 포항시/경주시가 높게 나타났다.
먼저 지진 위험 지도 작성을 위해 지진 활동과 피해를 모두 고려하는 연구 목적을 정립하였으며, 관련 문헌 조사를 통해 세 가지 지진 위험도 지표를 선정하였다. 연구 목적에 따라 PSH, 단층 정보, 기반암 심도가 지표로 이용되었으며, 지진 위험도와 관련된 지질학적 특성을 고려하여 데이터가 수집되었다.
고려된 특성은 크게 두 부문으로 나뉘며 지진 활동 위험 관련 지표의 경우 PSH와 단층 특성을, 지진 피해 위험 연관 지표의 경우 기반암 심도를 이용하였다. 선정된 지표들은 데이터 특성을 가시화하기 위하여 GIS 및 지구통계학적 기법을 적용하여 공간 정보로 구축되었다. 세 지표를 통합하는데 있어 공간적인 특성을 반영하고자 가중치 할당에 차별을 주어 지진 발생 위험 지표를 먼저 통합한 후, 지진 피해 위험 지표를 합산하였다.
선정된 지표들은 데이터 특성을 가시화하기 위하여 GIS 및 지구통계학적 기법을 적용하여 공간 정보로 구축되었다. 세 지표를 통합하는데 있어 공간적인 특성을 반영하고자 가중치 할당에 차별을 주어 지진 발생 위험 지표를 먼저 통합한 후, 지진 피해 위험 지표를 합산하였다. 이를 통해 최종 결과물인 우리나라 지진 위험 지도가 작성되었다.
지진 피해 위험과 연관된 기반암 심도는 입력 자료로써 시추공 정보를 이용하며 DEM과의 SK-lvm을 통해 공간 정보로 구축 되었으므로 해상도가 비교적 높아 2차적으로 통합되었다. 이를 바탕으로 PSH와 단층 선 밀도 지도를 이용하여 공간적 분포가 세밀한 정도에 따라 가중치를 부여하고, 합산하여 지진 활동 위험도를 산정하였다. 이를 지진 피해 위험도로 설정한 기반암 심도와 가중 합하여 지진 위험도를 산출하였다.
이를 바탕으로 PSH와 단층 선 밀도 지도를 이용하여 공간적 분포가 세밀한 정도에 따라 가중치를 부여하고, 합산하여 지진 활동 위험도를 산정하였다. 이를 지진 피해 위험도로 설정한 기반암 심도와 가중 합하여 지진 위험도를 산출하였다.
이에 따라 본 연구에서는 단층 정보로써 NEMA에서 제시한 활성 단층 지도와 선구조 등급도, KIGAM의 1:100만 지질도를 통해 획득한 단층 선 길이를 활용하였다. 각 정보의 자세한 내용은 NEMA(2012)의 보고서 및 지질정보서비스시스템(https://mgeo.
단층 정보는 지진 발생 시 단층이 위치한 지역에서만 피해가 발생하는 것이 아니라 주변까지 피해가 생긴다는 개념을 적용하여 단층 선 밀도를 계산하였으며, ESRI사 ArcGIS의 선 밀도 함수(Line density function)를 이용하였다. 이에 따라 활성 단층 및 단층 길이 정보를 이용하여 길이 가중 활성 단층 선 밀도를 계산하였으며, 선구조 등급도를 이용하여 등급별 가중치에 차이를 주어 등급에 따른 선구조 밀도를 계산하였다. 선구조가 네 등급으로 분류되어 있고, 1등급일수록 위험도가 높다고 할 수 있기 때문에(NEMA, 2012) 4:3:2:1의 비율로 가중치를 주었다.
지진 위험 지도는 세 가지 지표를 활용하여 공간적으로 지진에 취약한 지역을 평가하였으며, 이를 통해 높은 위험도를 가지는 지역에서 지진에 의한 큰 피해를 예측할 수 있다. 지진 위험 지도(Fig. 12)와 PSH(Fig. 6), 단층 선 밀도(Fig. 7c), 기반암 심도(Fig. 8a)의 공간적 분포를 비교 분석하였으며 전체적으로 우리나라 서부와 남부가 북동부보다 높은 위험도를 나타내어 PSH 분포와 유사한, L자 형태의 지진 활동 위험을 보였다. 특히 높은 위험도를 나타내는 지역은 우리나라 남동부에 위치하였으며, 그 다음으로 수도권 및 전라북도 북서 지역 일부가 높은 위험도를 보였다.
지진 위험 지도는 세 가지 지표를 활용하여 공간적으로 지진에 취약한 지역을 평가하였으며, 이를 통해 높은 위험도를 가지는 지역에서 지진에 의한 큰 피해를 예측할 수 있다. 지진 위험 지도(Fig.
지진 위험도 지표는 유관 연구들을 조사하고, 지진 활동 및 피해 위험을 고려하여 세 가지를 선정하였다. 지진 활동 위험 관련 지표에는 PSH, 단층 정보가 설정되었으며, 지진 피해 관련 지표에는 기반암 심도 정보를 활용하였다.
지진 위험도 지표는 유관 연구들을 조사하고, 지진 활동 및 피해 위험을 고려하여 세 가지를 선정하였다. 지진 활동 위험 관련 지표에는 PSH, 단층 정보가 설정되었으며, 지진 피해 관련 지표에는 기반암 심도 정보를 활용하였다. 조사된 선행 연구의 예로는 MPSS(2015)가 지진 발생에 의한 건축물 손실 평가를 수행하기 위해 PSHA를 우선적으로 실시하고 2013년에 발표된 소방방재청 국가지진위험지도와 비교한 연구가 있다.

대상 데이터

PSH는 기존 지도를 갱신하여 2013년 소방방재청에서 공표한 국가지진위험지도의 재현 주기 500년 자료를 이용하였다. 이 자료는 지진재해대책법 제14조(내진설계기준의 설정) 및 시행령 제10조(내진설계기준의 설정 대상시설)에 따라 국내 건축물에 국가지진위험지도 및 지진 구역 · 지진 구역 계수를 적용할 때 기준이 되는 정부의 공신력 있는 자료로써 내진 설계 시 실질적으로 활용이 되고 있다.
기반암 심도 자료는 시추공 348개를 이용하였으며, 공간적인 관점에서 연구 지역에 비해 적은 개수로 판단되었다(Fig. 3a). 따라서 국토지리정보원에서 제공하는 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 부가 자료로 사용하여 SK-lvm을 적용하였으며, DEM은 수행 속도를 높이기 위해 리샘플링(Resampling)된 데이터를 이용하였다(Fig.
3a). 따라서 국토지리정보원에서 제공하는 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 부가 자료로 사용하여 SK-lvm을 적용하였으며, DEM은 수행 속도를 높이기 위해 리샘플링(Resampling)된 데이터를 이용하였다(Fig. 3b). SK-lvm은 다변량 크리깅 기법 중 하나로써 적용 과정의 간편성과 실용성 측면에서 우수하다고 알려져 있다.
본 연구에서는 지진 활동 및 피해에 영향을 미치는 지질학적 요인을 지표로 선정하여 우리나라 전역에 대한 지진 위험 지도를 작성하고 평가하였다. 문헌 조사를 통해 선정된 세 가지 지표는 확률론적 지진 위험도(Probabilistic seismic hazard, PSH), 단층, 기반암 심도 정보이다. 각각의 지표는 공간적 특성을 최대화 하기 위해 지구통계학 및 GIS 기법을 이용하여 래스터 형식의 자료로 구축되었다.
, 2018), 지진 피해 위험 연관 지표로 선정하였다. 본 연구에서는 충적토 두께라고 할 수 있는 풍화암까지의 깊이를 기반암 심도로 설정하였으며, 한국 건설기술연구원 국토지반정보 통합 DB센터의 시추공 자료를 이용하였다.
10). 선정된 대표 군은 첫째, 높은 지진 위험도를 포함하고 최근 중규모 이상의 지진이 발생했던 지역인 포항시와 경주시, 둘째, 우리나라의 수도이면서 인구 밀집도가 단연 높은 서울특별시와 국제 공항이 위치하여 국내외적으로 교통의 중심지라 할 수 있는 인천광역시, 셋째, 전반적으로 지진 위험도가 낮게 나타난 강원도 안에서도 낮은 지진 위험도를 가지는 횡성군이다(Fig. 12). PSH의 영향력은 세 지역에서 명백한 차이를 보여주고 있으며 포항시/경주시, 서울특별시/인천광역시, 횡성군 순으로 감소하고 있다(Fig.
먼저 지진 위험 지도 작성을 위해 지진 활동과 피해를 모두 고려하는 연구 목적을 정립하였으며, 관련 문헌 조사를 통해 세 가지 지진 위험도 지표를 선정하였다. 연구 목적에 따라 PSH, 단층 정보, 기반암 심도가 지표로 이용되었으며, 지진 위험도와 관련된 지질학적 특성을 고려하여 데이터가 수집되었다. 각 지표의 공간적 특성을 최대화하기 위하여 공간 정보로 구축하였으며, 우리나라 지진 위험 지도 작성이 목적이므로 모든 자료는 연구 지역을 남한 내륙으로 제한하여 데이터를 변환하였다.
, 2008; Sun, 2010). 특히 토사층이 두껍거나 기반암 심도가 깊은 위치에서는 지진동이 쉽게 증폭되므로 상대적으로 큰 지진 피해를 예측할 수 있어(Sun and Kim, 2016; Kimet et al., 2018), 지진 피해 위험 연관 지표로 선정하였다. 본 연구에서는 충적토 두께라고 할 수 있는 풍화암까지의 깊이를 기반암 심도로 설정하였으며, 한국 건설기술연구원 국토지반정보 통합 DB센터의 시추공 자료를 이용하였다.

데이터처리

이를 통해 최종 결과물인 우리나라 지진 위험 지도가 작성되었다. 지진 위험 지도는 히스토그램 및 공간 분석을 활용하여 통합 방법의 타당성과 지진 취약 지역의 공간적 분포가 평가되었다.

이론/모형

각각의 지표는 공간적 특성을 최대화 하기 위해 지구통계학 및 GIS 기법을 이용하여 래스터 형식의 자료로 구축되었다. PSH는 정규 크리깅(Ordinary Kriging, OK), 단층 특성은 선 밀도(Line density), 기반암 심도 정보는 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅(Simple Kriging with local varying means, SK-lvm) 기법이 이용되었다. 공간 정보로 구축된 지표들을 통합 시, 데이터의 공간적인 특성을 반영하기 위해 연구 목적과 데이터 불확실성을 고려하여 가중치를 산정하고 가중 합(Weighted sum)하였다.
PSH의 원 자료는 등가속도 선 형태를 나타내는 이미지 자료이며 지구통계학적 기법을 이용하여 래스터 형식으로 변환되었다. 적용된 기법인 OK는 고급 내삽기법으로써, 미지의 값을 예측할 때 오차 분산을 최소로 하는 가중치 선형 조합이 사용된다.
문헌 조사를 통해 선정된 세 가지 지표는 확률론적 지진 위험도(Probabilistic seismic hazard, PSH), 단층, 기반암 심도 정보이다. 각각의 지표는 공간적 특성을 최대화 하기 위해 지구통계학 및 GIS 기법을 이용하여 래스터 형식의 자료로 구축되었다. PSH는 정규 크리깅(Ordinary Kriging, OK), 단층 특성은 선 밀도(Line density), 기반암 심도 정보는 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅(Simple Kriging with local varying means, SK-lvm) 기법이 이용되었다.
단층 정보는 지진 발생 시 단층이 위치한 지역에서만 피해가 발생하는 것이 아니라 주변까지 피해가 생긴다는 개념을 적용하여 단층 선 밀도를 계산하였으며, ESRI사 ArcGIS의 선 밀도 함수(Line density function)를 이용하였다. 이에 따라 활성 단층 및 단층 길이 정보를 이용하여 길이 가중 활성 단층 선 밀도를 계산하였으며, 선구조 등급도를 이용하여 등급별 가중치에 차이를 주어 등급에 따른 선구조 밀도를 계산하였다.

성능/효과

7b를 중첩한 결과로써 활성 단층 분포 및 단층 선 길이, 선구조 등급도의 세 가지 특성이 고려되었다고 할 수 있다. Fig. 7a와 Fig. 7b의 특성이 반영되어 전체적으로 북동의 방향성을 나타냈으며, 두 밀도 분포가 공간적으로 적절히 반영되었음을 확인하였다. 길이 가중 활성 단층 선 밀도에 큰 가중치를 주었으므로 Fig.
또한 대표 세 지역을 특정 지어 각 지역에 큰 영향력을 발휘한 지표가 무엇인지 분석하였다. PSH, 단층 선 밀도, 기반암 심도 분포 모두 포항시/경주시, 서울특별시/인천광역시, 횡성군 순서대로 그 영향이 감소하였으며 지진 위험도도 포항시/경주시가 높게 나타났다. 선정된 세 지역 외에 타 지역들도 분석한다면, 각 지역별로 지진 위험도에 영향을 끼친 지표가 다를 것으로 판단된다.
결과적으로 우리나라 남동부와 서부 일대가 지진 위험도가 높은 것으로 나타났다. 특히 남동부에는 PSH, 단층 선 밀도, 기반암 심도 분포의 영향이 전부 크게 나타났을 뿐만 아니라, 2016년 9월 12일 경주 지진과 2017년 11월 15일 포항 지진의 진앙지가 포함되어 있어 지진 발생과 피해 취약 측면에서 모두 위험하다고 볼 수 있다.
결과적으로 지진 위험도는 세 가지 지표의 영향이 모두 고려되었지만, 지진 피해 위험 지표인 기반암 심도 분포를 기반으로, PSH와 단층 선 밀도의 추세가 반영된 것으로 볼 수 있다.
7a의 경향성을 많이 따르고 있으며, 우리나라의 남동부, 북서부, 남서부 순서로 단층에 의한 지진 발생 위험도가 높게 나타났다. 두 밀도 분포가 통합 될 때, 중복된 단층이 있으나 오히려 이를 통해 단층에 의해 지진 위험도가 높은 지역을 부각하여 확인할 수 있다고 판단하였다. 지속적으로 단층 연구가 수행된다면 데이터의 수정 및 보완이 필요하며, 이를 통해 데이터 불확실성을 감소시킬 수 있다.
9d를 통해 지진 위험 지도가 세 지표를 통합한 결과임에도, 기반암 심도의 양상이 유지된 분포를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 실시한 통합 방법이 지진 취약 지역 평가라는 연구 목적에 부합하는 적절한 결과를 도출하였다고 판단하였다.
특히 높은 위험도를 나타내는 지역은 우리나라 남동부에 위치하였으며, 그 다음으로 수도권 및 전라북도 북서 지역 일부가 높은 위험도를 보였다. 또한 충청도 중부 지역, 경상북도 서부 지역, 전라도 중부에서 남서부로 이어지는 지역에서도 비교적 높은 위험도가 나타났다. 남동부의 경우 지진 위험도가 영덕군, 포항시, 경주시에서부터 울산광역시, 양산시, 밀양시, 김해시, 창원시, 부산광역시로 이어지면서 높게 나타나는 특징을 보였는데, 이 지역들은 PSH가 상대적으로 높고 단층선이 긴 활성단층대가 위치하였으며, 포항시와 부산광역시 및 창원시 일대에서 깊은 기반암 심도가 분포하였다.
세 지표를 통합하는데 있어 공간적인 특성을 반영하고자 가중치 할당에 차별을 주어 지진 발생 위험 지표를 먼저 통합한 후, 지진 피해 위험 지표를 합산하였다. 이를 통해 최종 결과물인 우리나라 지진 위험 지도가 작성되었다. 지진 위험 지도는 히스토그램 및 공간 분석을 활용하여 통합 방법의 타당성과 지진 취약 지역의 공간적 분포가 평가되었다.
수도권의 경우 경기 북부 및 인천광역시로부터 서울특별시를 지나 경기 남부인 화성시, 평택시에 이르기까지 높은 지진 위험도가 나타났는데 서울특별시 및 경기 중부에 나타나는 높은 단층 밀도 분포와 인천광역시 및 경기 남부의 깊은 기반암 심도가 영향을 미친 것으로 판단된다. 전라북도 북서 지역의 경우 김제시는 단층 선 밀도가 일부 지역에서만 비교적 높게 나타나고 군산시, 부안군 일대는 PSH와 단층 선 밀도의 영향은 거의 없지만, 기반암 심도가 깊어 큰 지진 위험도를 보였다. 충청 북도에서 남도를 가로지르는 충청도 중부 지역의 경우 진천군, 천안시, 청주시, 세종 특별자치시, 공주시 부근에서 PSH가 비교적 높은 값을 보이고, 나머지 두 지표는 중간 값 정도를 나타냈으나 통합되면서 지진 위험도가 상승하였다.
8b). 지구통계학적 보간을 할 때 일반적으로 이용되는 OK 결과(Fig. 8c)와 Fig. 8a를 비교해 보면, SK-lvm 결과에 세부적으로 DEM의 양상이 반영 되어 평활화 효과가 감소하고 해상도가 증가한 것을 확인할 수 있다.
전라북도 북서 지역의 경우 김제시는 단층 선 밀도가 일부 지역에서만 비교적 높게 나타나고 군산시, 부안군 일대는 PSH와 단층 선 밀도의 영향은 거의 없지만, 기반암 심도가 깊어 큰 지진 위험도를 보였다. 충청 북도에서 남도를 가로지르는 충청도 중부 지역의 경우 진천군, 천안시, 청주시, 세종 특별자치시, 공주시 부근에서 PSH가 비교적 높은 값을 보이고, 나머지 두 지표는 중간 값 정도를 나타냈으나 통합되면서 지진 위험도가 상승하였다. 경상 북도 서부 지역의 경우 상주시, 구미시, 고령군 주변에서 PSH와 기반암 심도가 높은 값을 나타내 지진 위험도에 영향을 미쳤다.
8a)의 공간적 분포를 비교 분석하였으며 전체적으로 우리나라 서부와 남부가 북동부보다 높은 위험도를 나타내어 PSH 분포와 유사한, L자 형태의 지진 활동 위험을 보였다. 특히 높은 위험도를 나타내는 지역은 우리나라 남동부에 위치하였으며, 그 다음으로 수도권 및 전라북도 북서 지역 일부가 높은 위험도를 보였다. 또한 충청도 중부 지역, 경상북도 서부 지역, 전라도 중부에서 남서부로 이어지는 지역에서도 비교적 높은 위험도가 나타났다.
회귀 분석 시 두 데이터의 상관성을 높이기 위해 두 자료 모두 로그 변환된 데이터를 사용하였으며, 상관계수는 약 -0.457로 음의 상관 관계를 나타냈다(Fig. 4). 일반적으로 0.
히스토그램 분석 결과, 지진 위험도 분포가 기반암 심도의 경향을 따르는 것을 확인하였고 지진 피해 위험 지표로써 적절히 통합되었다고 판단하였다. 또한 대표 세 지역을 특정 지어 각 지역에 큰 영향력을 발휘한 지표가 무엇인지 분석하였다.

후속연구

이를 활용하여 지질학적으로 지진에 취약한 지역을 직관적으로 확인할 수 있으며, 지진 재해 저감을 위한 관련 연구 및 정책 수립의 기초 자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이를 응용하여 연구 목적에 따라 다른 요소를 추가, 보완한다면 선정하는 지표의 성격에 의해 다소 다른 결과가 도출될 것으로 예상된다. 추가적으로 수도권과 같이 인문 ·사회적 환경이 발달된 지역에서는 위험도가 더 상승할 수 있으므로, 향후에는 사회적 취약성의 고려가 필요하다고 판단된다.
본 연구에서 작성된 지진 위험 지도는 기존의 PSHA 결과와 다르게 지진 피해 취약 지역 관점에서 분석하고자, 기반암 심도에 따른 피해 위험에 중점을 두고 추정된 결과이다. 이를 활용하여 지질학적으로 지진에 취약한 지역을 직관적으로 확인할 수 있으며, 지진 재해 저감을 위한 관련 연구 및 정책 수립의 기초 자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이를 응용하여 연구 목적에 따라 다른 요소를 추가, 보완한다면 선정하는 지표의 성격에 의해 다소 다른 결과가 도출될 것으로 예상된다.
추가적으로 수도권과 같이 인문 ·사회적 환경이 발달된 지역에서는 위험도가 더 상승할 수 있으므로, 향후에는 사회적 취약성의 고려가 필요하다고 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지진 위험도 분석인 결정론적 기법과 확률론적 기법의 각각의 특징은 무엇인가?	일반적으로 지진 위험도 분석은 수행 기법에 따라 크게 결정론적 및 확률론적 기법으로 나누어 진다. 결정론적 방법은 최악의 시나리오를 가정하여 얻을 수 있는 최대 지진지반운동을 선택하며, 확률론적 방법은 다양한 시나리오를 이용하여 불확실성을 반영하고 어떤 기간에 대한 특정 지반 가속도를 초과할 확률을 계산한다(Cornell, 1968; Algermissen et al., 1982; Abrahamson, 2006).
	지진 위험도 분석의 두 가지 종류는 무엇인가?	일반적으로 지진 위험도 분석은 수행 기법에 따라 크게 결정론적 및 확률론적 기법으로 나누어 진다. 결정론적 방법은 최악의 시나리오를 가정하여 얻을 수 있는 최대 지진지반운동을 선택하며, 확률론적 방법은 다양한 시나리오를 이용하여 불확실성을 반영하고 어떤 기간에 대한 특정 지반 가속도를 초과할 확률을 계산한다(Cornell, 1968; Algermissen et al.
	한반도에서 지진 피해 대응 방안을 수립해야 하는 이유는 무엇인가?	환태평양 지진대와 같은 판 경계에 위치한 국가들에 비해 유라시아 판 내부에 위치하고 있는 한반도는, 지진 활동이 활발하지 않고 진원지 및 빈도가 매우 불규칙하여 지진 발생을 시공간적으로 사전에 예측하는 것이 현실적으로 불가능하다(Lee, 1988; Lee, 1998;Shin et al., 2016).

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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