[논문]한반도 과거 지진기록에 대한 응답이력 데이터베이스 구축 기초 연구

최인혁; 안재광; 곽동엽

doi:10.12652/ksce.2019.39.6.0821

한반도 과거 지진기록에 대한 응답이력 데이터베이스 구축 기초 연구
A Fundamental Study on the Database of Response History for Historical Earthquake Records on the Korean Peninsula 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.39 no.6, 2019년, pp.821 - 831

최인혁 (한양대학교 ERICA 건설환경시스템공학과) , 안재광 (기상청 지진화산연구과) , 곽동엽 (한양대학교 ERICA 건설환경공학과)

초록
AI-Helper

9.12지진(2016.9.12., M_L=5.8)과 포항지진(2017.11.15., M_L=5.4)은 사회·경제적 피해를 야기시켰고, 이로 인해 지진에 대한 국민의 관심이 과거보다 크게 높아졌다. 지진 빈도가 높은 미국, 일본, 칠레 등 불의 고리 인근의 국가에서는 이미 지진재난에 대비·대응을 위하여 지진재해도(PSHA), 지반운동예측모델(GMPE) 등을 기반으로 인프라 시설을 관리하고 있다. 국내도 앞서 설명된 PSHA, GMPE가 개별 연구자들을 통해 독자적으로 개발되고 있지만, 모델 개발시 생성한 기초 데이터 산출 방법, 최종 결과물의 주요 요소 등이 제한적으로 공개되었다. 이는 해마다 발생하는 지진의 추가를 통한 모델 개선이 아닌 과거 지진에 대해 매번 새롭게 자료 구축을 해야 한다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 GMPE 개발의 기초자료인 플랫파일 생성 방법과 지진 관측자료의 지진파형의 계기보정 방법, 계기진도 생성 방법 등을 기술하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The 9.12 earthquake (2016.9.12., ML=5.8) and Pohang (2017.11.15., ML=5.4) caused social and economic damage, resulting in a greater public interest in earthquakes than in the past. In the U.S., Japan and Chile, which have high frequency of earthquakes, infrastructure facilities are already managed based on probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) and ground motion prediction equation (GMPE) to prepare for and respond to seismic disasters. In South Korea, the aforementioned PSHA and GMPE models have been developed independently through individual researchers. However, the limited disclosure of basic data, calculation methods, and final results created during the model development poses a problem of deploying new data without updating the earthquake that occurs every year. Therefore, this paper describes how to create flatfile, which is the basic data of GMPE, and how to process for seismic waves, and how to create intensity measures.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Epicenter Distribution : (a) NGA-West1 and West2 Database (Ancheta et al., 2014), (b) NGA-East Database (Goulet et al., 2014), (c) NGA-Sub Database (Kishida et al., 2018)
그림 Fig. 2. Set Table-to-Table Relation
그림 Fig. 3. Observation Records of Particular Seismic Station
그림 Fig. 4. Observation Records of Earthquakes from a Particular Earthquake Observed at a Number of Seismic Station
그림 Fig. 5. Location of Seismic Stations
표 Table 1. Vs30, Depth to Bedrock, and Vsz at Stations
그림 Fig. 6. Process of Filtering Response History.
그림 Fig. 7. Algorithm of Process of Observation Information
그림 Fig. 8. Process of Filtering in R.
그림 Fig. 9. Map of the Epicenter Location in 2016
표 Table 2. Range and Number of Records Collection

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 연구에서는 한반도 지진기록에 대한 플랫파일을 만들기 위한 방법론을 상세히 설명하였고, 2016년의 지진기록에 대하여 설명된 방법을 적용하여 플랫파일을 생성하였다. 이를 통해 얻어진 요약 및 결론은 다음과 같다.

제안 방법

즉, 대한민국이 오후 11시라면 UTC는 같은 날 오후 2시이다. 관측기록 정보 테이블은 EVTID와 연결되며, 기상청에서 사용하는 관측소 코드를 Station ID (STID)로 적용하였다. UTC는 관측기록정보는 Record Sequence Number (RSN)로 관측기록의 고유한 코드를 새롭게 추가하여 작성하였다.
관측소 센서는 지반의 움직임을 계측하므로, 지진파뿐만 아니라 주변에 존재하는 미세한 진동 또한 감지하고 계측한다. 따라서, 지진에 의한 관측기록만을 추출하기 위해서는 가속도 데이터 형식의 지진파형을 Fourier spectrum으로 나타내어 관측소 인근의 배경잡음과 지진을 구분하고 배경잡음을 제거해야 한다.
기관에서 제공된 자료를 통해 관측소 위치, 지진계 및 기록계의 종류, 고도는 파악할 수 있으나 지질, 지형, Vs30 (30 m 깊이까지의 평균전단파속도)의 정보는 제공하지 않는다. 따라서 관측소 위치에서의 지질정보를 위해 한국 지질자원연구원의 지질정보서비스시스템(MGEO; KIGAM, 2019a) 에서 제공하는 1:50,000 지질도와 1:250,000 지질도를 사용하여 관측소 위치에서의 지질 속성(지층, 대표암상, 시대)을 추출하였다. 관측소 위치의 지형정보로는 미국지질조사국(USGS, 2019), Earthenv (Robinson, 2014), 국토정보플랫폼(NGII, 2019)에서 제공하는 세 개의 수치표고모델(DEM) 자료로부터 지리정보체계프로그램 중 하나인 QGIS를 활용하여 계산한 고도(elevation), 경사(slope), 사면향(azimuth)을 대상으로 한다.
이는 일정 시간영역의 추출에 의한 영향으로 지진으로 인해 발생하는 지반의 변형이나 지표면의 움직임으로 인해 발생했다고 보기 힘들다. 따라서 지진 움직임 이후 변위가 0에 최대한 수렴할 수 있도록 기본선 보정(baseline correction)이 필요하며, 본 연구에서도 이를 적용하였고(Figs. 6(a) and 6(b)) 위의 내용에 대한 알고리즘을 Fig.
스키마(schema)란 개체의 특성인 속성(attribute), 속성들의 집합인 개체(entity), 개체 사이의 조건인 관계(relation)에 대한 정의와 이들을 유지해야 할 제약조건에 대하여 표현한 것이다. 본 연구에서는 개체를 지진원정보, 지진관측소정보, 관측기록정보 를 테이블형식으로 정의하고, 개체 간 관계를 열 이름을 기준으로 설정하였다.
7과 같이 나타내었다. 앞서 설명된 일련의 처리방법이 적용된 상용화 된 프로그램이 없기에 R-code (R Core Team, 2019)로 제작하여 대용량 데이터 처리를 수행하였다(Fig. 8). Fig.
따라서, 한반도의 지진·지반자료 기반의 지반운동예측모델(GMPE)을 만들기 위한 기초자료가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 지진파형에 대한 계기보정 방법, 계기진도 생성방법 등을 상세히 기술하고, 플랫파일(flatfile) 생성을 위한 스키마 구축 방법에 대하여 작성하였다.
16 Hz로 선택하였다. 잡음의 진폭은 주로 낮은 주파수 영역에서 크기 때문에 낮은 주파수 영역으로 진폭이 증가하기 시작하는 지점의 주파수를 fcHP로 설정 하였다. Fig.
(2015)은 58개의 관측소 위치에서 다중채널표면파탐사와 다운홀 시험을 이용한 물리탐사 방법을 이용하여 Vs30을 획득하였고, 시추조사를 통한 기반암 심도를 획득하였다. 전단파속도 주상도로 부터 토층의 평균전단파속도인 (Vsz)도 계산하여 테이블에 포함시켰다. Table 1은 전단파속도 관련 관측소 테이블 입력의 예시를 정리하였으며, 기반암 심도가 시추조사로부터 한정되지 않은 경우 –999로 입력하였다.
01초에서 20초까지 주기에서의 응답스펙트럼(SA_T)이다. 지진파의 3성분인 EW, NS, UD 에 대해서 대상 계기진도를 각각 계산하였으며, 수평2성분에 대해 서 추가적으로 RotD₅₀과 RotD₁₀₀에 대한 PGA, PGV, 그리고 SA_T를 계산하였다.

대상 데이터

따라서 관측소 위치에서의 지질정보를 위해 한국 지질자원연구원의 지질정보서비스시스템(MGEO; KIGAM, 2019a) 에서 제공하는 1:50,000 지질도와 1:250,000 지질도를 사용하여 관측소 위치에서의 지질 속성(지층, 대표암상, 시대)을 추출하였다. 관측소 위치의 지형정보로는 미국지질조사국(USGS, 2019), Earthenv (Robinson, 2014), 국토정보플랫폼(NGII, 2019)에서 제공하는 세 개의 수치표고모델(DEM) 자료로부터 지리정보체계프로그램 중 하나인 QGIS를 활용하여 계산한 고도(elevation), 경사(slope), 사면향(azimuth)을 대상으로 한다. Vs30과 기반암 심도는 Rhie et al.
본 연구에서 플랫파일 구축에 사용된 자료는 규모 2.0 이상 2.5 미만의 지진 158건, 규모 2.5 이상 3.5 미만의 지진 79건, 규모 3.5 이상 4.5 미만의 지진 4건, 그리고 규모 4.5 이상의 지진 3건이다. 자료량을 고려하여 수집된 관측기록 테이블 중 2016년 9월의 자료만을 부록 A에 제시하였다.
본 연구에서는 기상청에서 매년 발간하는 지진연보에서 2016년 에 발생한 86건의 지진과 기상청으로부터 받은 9.12 지진의 전진과 여진을 포함한 규모 2.0 이상인 지진 244회에 대한 지진원 정보를 구축하였다. 이때 규모가 작고 진앙-관측소 거리가 멀리 떨어져 있어서 지진파의 크기가 크지 않을 것으로 예상되는 관측기록 정보는 제외하였다.
지진원 정보는 기상청의 홈페이지와 지진연보(KMA, 2017), 그리고 국가지진종합정보시스템인 NECIS (KMA, 2019)를 통해 수집할 수 있다. 지진원 정보 중 단층운동정보인 단층면해 결과는 2019년 7월부터 서비스를 시작하였기에 향후 플랫파일 갱신을 통해 구축이 가능할 것이다.
지진파의 자료는 저장용량을 최소화하기 위하여 암호된 압축파일인 SEED (Standard for the Exchange of Earthquake Data) 혹은 최소정보만 기록된 Mini-SEED 형태로 저장된다. Mini-SEED 에서는 물리량이 보정되기 전 지진계와 기록계를 통해 얻은 디지털 단위 Count 값과 관측정보가 제공된다.

이론/모형

Vs30과 기반암 심도는 Rhie et al.(2015)의 보고서 내용을 기반으로 획득하였다. Rhie et al.
지진원정보 테이블에서 지진 이벤트명인 Event ID (EVTID)는 Mini-SEED에서 사용하는 협정 세계시인 UTC (Coordinated Universal Time) 기준의 시간 표현방식을 적용하였다. UTC는 영국 그리니치 천문대를 기준으로 국제원자시와 윤초 보정을 기반으로 표준화한 시간이며, 대한민국은 UTC보다 9시간 빠르다.

성능/효과

(1) 부지보정을 고려하기 위한 변수인 평균 Vs는 지반조사, 지질도, 지형도, 수치지도를 통해 얻을 수 있다. 이때 가장 정확한 방법은 지반조사의 자료이고, 조사가 수행되지 않은 구간은 경사와 고도를 통해 추정할 수 있다.
(2) 지진 발생 후 관측소에 도달하는 관측기록은 진원으로부터의 거리뿐만 아니라 지질, 지형의 영향을 받게 된다. 같은 규모의 지질, 지형, 거리에 따른 관측기록정보를 플랫파일을 통해 체계 적으로 정리함으로써 향후 지반운동예측모델 뿐만 아니라 지반 증폭모델, Vs30 추정모델 등 다양한 연구를 하기 위한 기초자료가 될 것으로 기대된다.
0 지진의 수직성분 관측기록을 배경잡음 필터링하는 과정을 보여준다. 본 관측기록의 원응답이력의 P파 도달시간은 지진 발생 후 15.35초로 설정하였고(Fig. 8(a)), 15.

후속연구

(2) 지진 발생 후 관측소에 도달하는 관측기록은 진원으로부터의 거리뿐만 아니라 지질, 지형의 영향을 받게 된다. 같은 규모의 지질, 지형, 거리에 따른 관측기록정보를 플랫파일을 통해 체계 적으로 정리함으로써 향후 지반운동예측모델 뿐만 아니라 지반 증폭모델, Vs30 추정모델 등 다양한 연구를 하기 위한 기초자료가 될 것으로 기대된다.
(4) 본 연구를 통해 구축된 데이터베이스는 한반도의 지진관측소, 지진원, 관측기록에 대해 체계적으로 정리한 최초의 자료이다. 또한, 추가적인 지진기록을 확장할 수 있도록 설계하였기에 플랫파일의 구조가 크게 변경되지 않는 한 갱신을 통한 활용도가 높을 것으로 판단된다.
지진원 정보는 기상청의 홈페이지와 지진연보(KMA, 2017), 그리고 국가지진종합정보시스템인 NECIS (KMA, 2019)를 통해 수집할 수 있다. 지진원 정보 중 단층운동정보인 단층면해 결과는 2019년 7월부터 서비스를 시작하였기에 향후 플랫파일 갱신을 통해 구축이 가능할 것이다.
추후 평균 Vs가 지반조사로부터 수집되지 않은 관측소에 대해서는 간접적으로 수집하여 모든 관측소의 평균 Vs를 측정·예측할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	GMPE 모델을 개발하기 위한 선제적 조건은?	GMPE 모델을 개발하기 위해 선제적으로 지진에 대한 플랫파일(flatfile)을 생성해야 한다. 플랫파일은 단순한 기록의 집합을 각 특성에 대하여 상관성 없이 나열한 파일로 지진기록에 대한 지진원 정보, 관측소 정보, 응답이력 정보를 기본적으로 구성하고 있으며 필요에 따라 추가적인 정보를 입력할 수 있다.
	불의 고리 인근의 국가에서 지진재난에 대비, 대응하는 방법은?	4)은 사회·경제적 피해를 야기시켰고, 이로 인해 지진에 대한 국민의 관심이 과거보다 크게 높아졌다. 지진 빈도가 높은 미국, 일본, 칠레 등 불의 고리 인근의 국가에서는 이미 지진재난에 대비·대응을 위하여 지진재해도(PSHA), 지반운동예측모델(GMPE) 등을 기반으로 인프라 시설을 관리하고 있다. 국내도 앞서 설명된 PSHA, GMPE가 개별 연구자들을 통해 독자적으로 개발되고 있지만, 모델 개발시 생성한 기초 데이터 산출 방법, 최종 결과물의 주요 요소 등이 제한적으로 공개되었다.
	PSHA, GMPE의 독자적 개발이 내포하고 있는 문제점은?	국내도 앞서 설명된 PSHA, GMPE가 개별 연구자들을 통해 독자적으로 개발되고 있지만, 모델 개발시 생성한 기초 데이터 산출 방법, 최종 결과물의 주요 요소 등이 제한적으로 공개되었다. 이는 해마다 발생하는 지진의 추가를 통한 모델 개선이 아닌 과거 지진에 대해 매번 새롭게 자료 구축을 해야 한다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 GMPE 개발의 기초자료인 플랫파일 생성 방법과 지진 관측자료의 지진파형의 계기보정 방법, 계기진도 생성 방법 등을 기술하였다.

참고문헌 (29)

Ancheta, T. D., Darragh, R. B., Stewart, J. P., Seyhan, E., Silva, W. J., Chiou, B. S. J., Wooddell, K. E., Graves, R. W., Kottke, A. R., Boore, D. M. and Kishida, T. (2014). "NGA-West2 database." Earthq. Spectra, Vol. 30, No. 3, pp. 989-1005.

상세보기
Arias, A. (1970). A measure of earthquake intensity, seismic design for nuclear power plants, Hansen, R. J., MIT Press, Cambridgo, Massachusetts, pp. 438-483.
Bastias, N. and Montalva, G. A. (2016). "Chile strong ground motion flatfile." Earthq. Spectra, Vol. 32, No. 4, pp. 2549-2566.

상세보기
Boore, D. M. (2010). "Orientation-independent, nongeometric-mean measures of seismic intensity from two horizontal components of motion." Bull. Seism. Soc. Am, Vol. 100, No. 4, pp. 1830-1835.

상세보기
Dawood, H. M., Rodriguez-Marek, A., Bayless, J., Goulet, C. and Thompson, E. (2016). "A flatfile for the KiK-net database processed using an automated protocol." Earthq. Spectra, Vol. 32, No. 2, pp. 1281-1302.

상세보기
Emolo, A., Sharma, N., Festa, G., Zollo, A., Convertito, V., Park, J. H., Chi, H. C. and Lim, I. S. (2015). "Ground-motion prediction equations for South Korea Peninsula." Bull. Seism. Soc. Am., Vol. 105, No. 5, pp. 2625-2640.

상세보기
Goulet, C. A., Kishida, T., Ancheta, T. D., Cramer, C. H., Darragh, R. B., Silva, W. J., Hashash, Y. M. A., Harmon, J., Stewart, J. P., Wooddell, K. E. and Youngs, R. R. (2014). PEER NGA-East database, Pacific Earthquake Engineering Research Center (PEER), California.
Jeong, K. H. and Lee, H. S. (2018). "Ground-motion prediction equation for South Korea based on recent earthquake records." Earthquake and Structures, Vol. 15, No. 1, pp. 29-44.
Jo, N. D. and Baag, C. E. (2003). "Estimation of spectrum decay parameter and stochastic prediction of strong ground motions in southeastern Korea." EESK J. Earthq. Eng., Vol. 7, No. 6, pp. 59-70.
Kishida, T., Contreras, V., Bozorgnia, Y., Abrahamson, N. A., Ahdi, S. K., Ancheta, T. D., Boore, D. M., Campbell, K. W., Chiou, B. S. J., Darragh, R. B. and Gregor, N. (2018). "NGA-Sub ground motion database." 11NCEE (11 National Conference on Earthquake Engineering Integrating Science, Engineering & Policy), June 25-29, 2018, Los Angeles, CA.
Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM) (2019a). Multiplatform GEOscience information system, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM), Available at: https://mgeo.kigam.re.kr/ (Accessed: October 10, 2019) (in Korean).
Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM) (2019b). Earthquake and observation net, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM), Available at: https://quake.kigam.re.kr/ (Accessed: October 10, 2019) (in Korean).
Korea Meteorological Administration (KMA) (2017). 2016 yearbook of earthquakes, Korea meteorological administration (KMA) (in Korean).
Korea Meteorological Administration (KMA) (2019). Information of earthquake staton, Korea Meteorological Administration (KMA), Available at: http://necis.kma.go.kr/ (Accessed: Jun 10, 2019) (in Korean).
Kotha, S. R., Cotton, F. and Bindi, D. (2018). "A new approach to site classification: Mixed-effects ground motion prediction equation with spectral clustering of site amplification functions." Soil Dynamics and Earthquake Engineering, Vol. 110, pp. 318-329.

상세보기
Kramer, S. L. and Mitchell, R. A. (2006). "Ground motion intensity measures for liquefaction hazard evaluation." Earthquake Spectra, Vol. 22, No. 2, pp. 413-438.

상세보기
Lanzano, G., Sgobba, S., Luzi, L., Puglia, R., Pacor, F., Felicetta, C., D'Amico, M., Cotton, F. and Bindi, D. (2019). "The pan-European engineering strong motion (ESM) flatfile: compilation criteria and data statistics." Bull. Earthq. Eng., Vol. 17, No. 2, pp. 561-582.

상세보기
Nation Global Information Infra (NGII) (2019). National territory information platform - DEM90, Nation Global Information Infra (NGII), Available at: http://map.ngii.go.kr/ (Accessed: September 10, 2019) (in Korean).
Noh, M. H. and Lee, K. H. (1995). "Estimation of peak ground motions in the southeastern part of the Korean peninsula (II): Development of predictive equations." J. Geological society of Korea, Vol. 31, No. 3, pp. 175-187 (in Korean).
Pagani, M., Monelli, D., Weatherill, G., Danciu, L., Crowley, H., Silva, V., Henshaw P., Butler, L., Nastasi, M., Panzeri, L., Simionato, M. and Vigano, D. (2014). "OpenQuake engine: An open hazard (and risk) software for the global earthquake model." Seism. Research Letters, Vol. 85 No. 3, pp. 692-702.
Petersen, M. D., Moschetti, M. P., Powers, P. M., Mueller, C. S., Haller, K. M., Frankel., Zeng, Y., Rezaeian, S., Harmsen, S. C., Boyd, O. S. and Field, N. (2015). "The 2014 United States national seismic hazard model." Earthq. Spectra, Vol. 31, No. S1, pp. S1-S30.

상세보기
R Core Team (2019). R: A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Available at: URL https://www.R-project.org/ (Accessed: September 10, 2019).
Rhie et al. (2015). A basic study on building ShakeMap database of scenario earthquakes in the Korean Peninsula, Report (in Korean).
Robinson, N., Regetz, J. and Guralnick, R. P. (2014). EarthEnv-DEM90 digital elevation model, EarthEnv, Available at: https://www.earthenv.org/DEM (Accessed: September 10, 2019).
Sheen, D. H. (2011). A study on the analysis of observations capacity by seismic observation level, Report: study on development and application of earthquake monitoring techniques, National Institute of Meteorological Research (KMA) (in Korean).
Silva, V. and Horspool, N. (2019). "Combining USGS Shake maps and the open quake-engine for damage and loss assessment." Earthquake Engineering & Structural Dynamics, Vol. 48, No. 6, pp. 634-652.

상세보기
Stafford, P. J., Rodriguez-Marek, A., Edwards, B., Kruiver, P. P. and Bommer, J. J. (2017). "Scenario dependence of linear site-effect factors for short-period response spectral ordinates scenario dependence of linear site-effect factors for short-period response spectral ordinates." Bull. Seism. Soc. Am., Vol. 107, No. 6, pp, 2859-2872.

상세보기
United States Geological Survey (USGS) (2019). Digital elevation - shuttle radar topography mission (SRTM) 1 Arc-second global, United States Geological Survey (USGS), Virginia, Available at: https://earthexplorer.usgs.gov/ (Accessed: September 10, 2019).
Yun, K. H., Park, D. H., Chang, C. J. and Sim, T. M. (2008). "Estimation of aleatory uncertainty of the Ground-Motion attenuation relation based on the observed data." Proc. of EESK Conference 2008, Earthquake Engineering Society of Korea, EESK, pp. 116-123 (in Korean).

LOADING...

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증