[논문]국가지진관측망 기반 지진동 데이터베이스 개발 연구

최세운; 이준기; 이상현; 강태섭

doi:10.5000/eesk.2020.24.6.277

국가지진관측망 기반 지진동 데이터베이스 개발 연구
A Study on Development of an Earthquake Ground-motion Database Based on the Korean National Seismic Network 원문보기

한국지진공학회논문집 = Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea, v.24 no.6, 2020년, pp.277 - 283

최세운 (서울대학교 지구환경과학부) , 이준기 (서울대학교 지구환경과학부) , 이상현 (서울대학교 지구환경과학부) , 강태섭 (부경대학교 지구환경과학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In order to improve the ground-motion prediction equation, which is an important factor in seismic hazard assessment, it is essential to obtain good quality seismic data for a region. The Korean Peninsula has an environment in which it is difficult to obtain strong ground motion data. However, because digital seismic observation networks have become denser since the mid-2000s and moderate earthquake events such as the Odaesan earthquake (Jan. 20, 2007, ML 4.8), the 9.12 Gyeongju earthquake (Sep. 12, 2016, ML 5.8), and the Pohang earthquake (Nov. 15, 2017, ML 5.4) have occurred, some good empirical data on ground motion could have been accumulated. In this study, we tried to build a ground motion database that can be used for the development of the ground motion attenuation equation by collecting seismic data accumulated since the 2000s. The database was constructed in the form of a flat file with RotD50 peak ground acceleration, 5% damped pseudo-spectral acceleration, and meta information related to hypocenter, path, site, and data processing. The seismic data used were the velocity and accelerogram data for events over ML 3.0 observed between 2003 and 2019 by the Korean National Seismic Network administered by the Korea Meteorological Administration. The final flat file contains 10,795 ground motion data items for 141 events. Although this study focuses mainly on organizing earthquake ground-motion waveforms and their data processing, it is thought that the study will contribute to reducing uncertainty in evaluating seismic hazard in the Korean Peninsula if detailed information about epicenters and stations is supplemented in the future.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

(2) 양질의 지진동 매개변수 자료를 생산하기 위한 자료 처리 절차를 마련하였다. 개별 파형에 적합한 필터링 절차를 포함하여 가용 주파수 영역을 결정함으로써 향후 지진동 매개변수 자료 사용의 신뢰성을 높일 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 앞에서 소개한 지진동 데이터베이스 구축 사례들을 참고하여 향후 지진동 감쇄식 개발 등 지진재해도 평가에 활용할 수 있도록 국내에서 발생한 지진의 관측 기록에 대한 최대지반가속도(peak groundacceleration; PGA) 및 의사스펙트럼가속도 (pseudo-spectral acceleration; PSA) 자료를 데이터베이스화 하였다. 이 과정에서 우리나라와 마찬가지로 강진동 자료가 많지 않은 안정 대륙 지역에 속하는 미국 중동부 지역의 NGA-East Database 구축 절차를 주로 참고하였다 [16].

제안 방법

(1) NGA-East Database를 참고하여 데이터베이스 구성과 자료처리에 대한 절차를 제시하였다. 데이터베이스는 진원, 경로, 부지, 그리고 자료처리에 대한 메타 정보와 지진동 크기에 대한 정보로 구성하였다.
(3) 상기 절차를 통해 2003년 1월부터 2019년 7월까지 발생한 규모 3 이상 지진에 대한 지진동 데이터베이스를 구축하였다. 지진 자료는 기상청의 국가지진관측망을 구성하는 지진관측소의 속도계 및 가속도계 관측 파형을 이용하였으며, RotD50 PGA와 0.
3장에서 기술한 자료처리 절차에 각 기록에 대해서는 지진동 결과를 비롯하여 진원, 경로, 부지 그리고 자료처리 관련 정보가 함께 포함되어 각 지진과 관측소 정보를 순차적으로 기록하는 플랫파일(flatfile) 형태로 데이터베이스를 작성하였다.
PGA 및 PSA를 계산하기 위하여 지진계 센서의 방향에 대하여 독립적으로 지진동의 크기를 측정하는 RotD50 [17] 방법을 이용하였다. PSA의 계산을 0.1 Hz부터 33.33 Hz까지 34개 주파수에 대하여 수행하였다. 최종 데이터베이스는 PGA 및 PSA 자료와 함께 지진원, 관측소, 그리고 필터링 등의 자료 처리 정보로 이루어져 있다.
국내 지진동 감쇄식 개발과 이를 통한 지진재해도 평가에 활용할 수 있는 지진동 데이터베이스를 구축하였다. 지진재해도 평가의 중요성이 증대됨에 따라 이에 대한 기반 연구들이 활발하지만, 상대적으로 지진동 매개변수 자료의 체계적인 관리에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다.
5와 같이 각 시간창의 FAS 및 신호대 잡음비를 함께 도시하여 고주파 통과와 저주파 통과 모서리주파수를 각각 결정하였다. 기본적으로 신호 대 잡음비가 2 ~ 3 이상인 주파수 구간을 통과 대역 구간으로 고려하되, 고주파 통과 모서리주파수의 경우에는 Fig. 5와 같이 저주파수 구간에서 Brune [23]의 omega-square 모델을 따르기 시작하면서 잡음의 영향을 받지 않는 대역을 적절하게 선택하였다. 저주파 통과 모서리주파수의 경우, 고주파수 PSA에서의 잡음에 대한 신호 대 잡음 비와 비교하여 선택하는데, Fig.
이 연구에서는 NGA-East Database [3]와 동일하게 각 FAS에 대해서 로그 형식 사각형 창 방법을 적용하여 평활화를 수행하였다. 다음으로 전체 시간창과 잡음 시간창의 FAS 결과에 대하여 주파수별 신호 대 잡음비를 계산하고, Fig. 5와 같이 각 시간창의 FAS 및 신호대 잡음비를 함께 도시하여 고주파 통과와 저주파 통과 모서리주파수를 각각 결정하였다. 기본적으로 신호 대 잡음비가 2 ~ 3 이상인 주파수 구간을 통과 대역 구간으로 고려하되, 고주파 통과 모서리주파수의 경우에는 Fig.
miniSEED 형식은 디지털 지진 자료의 상호교환을 위한 국제 표준 형식인 SEED (Standard for the Exchange of Earthquake Data)를 간소화한 것으로 파형 정보 이외에 진원이나 관측소 등과 같이 지진 자료를 분석하기 위하여 필수적인 메타 정보가 포함되어 있지 않다 [18]. 따라서 먼저 miniSEED 파일을 SAC (Seismic AnalysisCode; [19]) 파일로 변환하고 NECIS에 공개되어 있는 지진 목록 및 관측소 정보를 이용하여 SAC 파일 헤더에 메타 정보를 직접 입력하였다. 이 SAC 파일을 이용하여 기본적인 자료처리를 수행히였다.
주파수 영역에서 모든 파형 기록이 동일한 주파수 간격을 갖도록 하기 위하여 시간 영역에서 영채우기를 하여 시간창의 길이를 동일하게맞추었다. 또한 조밀한 주파수 간격을 같도록 하기 위하여 시간 이력의 자료 갯수가 2¹⁸이 되도록 영채우기를 하였다. 시간창설정, 테이퍼, 그리고 영채우기까지 완료한 후에 잡음 시간창과 전체 시간창에 대한 FAS를 계산하였다.
이 SAC 파일을 이용하여 기본적인 자료처리를 수행히였다. 변환된 SAC 파일 형태의 속도 및 가속도 파형에 대해서 평균과 기울기, 그리고 계기 응답을 제거하였다. 지진동 매개변수 자료의 기본 물리량으로 가속도를 사용하기 위하여, 속도 파형을 가속도 파형으로 변환하였다.
시간창 길이를 결정한 후, 필터의 모서리주파수 결정을 위하여 잡음 시간창과 전체 시간창에 대한 푸리에 진폭 스펙트럼(Fourier amplitudespectrum; FAS)을 계산하였다. 푸리에 변환에 앞서서 각 시간창의 시작과 끝에 코사인 테이퍼를 적용하였다.
또한 조밀한 주파수 간격을 같도록 하기 위하여 시간 이력의 자료 갯수가 2¹⁸이 되도록 영채우기를 하였다. 시간창설정, 테이퍼, 그리고 영채우기까지 완료한 후에 잡음 시간창과 전체 시간창에 대한 FAS를 계산하였다. 계산한 FAS를 비교하기 위해서는 적절한 평활화 처리가 필요하다.
평활화 방법에는 선형-로그 형식 사각형 및 삼각형, 그리고 로그 형식 Konno-Ohmachi 창 방법 등이 있으며, 자료처리 목적에 따라 적절하게 선택할 수 있다 [22]. 이 연구에서는 NGA-East Database [3]와 동일하게 각 FAS에 대해서 로그 형식 사각형 창 방법을 적용하여 평활화를 수행하였다. 다음으로 전체 시간창과 잡음 시간창의 FAS 결과에 대하여 주파수별 신호 대 잡음비를 계산하고, Fig.
이 과정에서의 자료처리는 Matlab (MathWork,2018b)를 이용하여 수행되었다. 이 연구에서는 PGA 및 PSA를 계산하기 위한 전체 시간창과 필터링의 모서리주파수를 결정하기 위한 잡음 시간창의 2가지 시간창을 설정하여 자료 처리에 사용하였다. 각 시간창의 크기를 NGA-East Database에서 적용한 절차에 따라 결정하였다(Fig.
필터링을 수행한 후에 최종적으로 최대지반가속도 및 응답스펙트럼을 계산하며, 이 과정에서 자료처리는 Matlab을 이용하여 수행하였다. 이 연구에서는 지반가속도 및 응답스펙트럼을 나타내는 척도로서 RotD50 PGA 및 5% 감쇠 PSA를 사용하였다. 지진계가 기록하는 지진동의 수평 성분은 서로 직교하는 2개의 수평 방향 센서로 나뉘어지기 때문에 진원에 대한 지진계의 방향에 따라 센서에 기록되는 지진동은 차이가 발생한다.
최종 데이터베이스는 PGA 및 PSA 자료와 함께 지진원, 관측소, 그리고 필터링 등의 자료 처리 정보로 이루어져 있다. 이들 정보를 한 번에 하나의 지진에 대한 특정 관측소의 기록에 대하여 이용할 수 있도록 순차적으로 기록한 플랫 파일(flatfile) 형태로 작성하였다.
의 가속도 시간 이력을 구한 뒤에 각각 PGA 및 PSA를 계산한 다음 PGA 와 주파수별로 50 퍼센타일에 해당하는 값을 찾아서 RotD50 PGA 및 PSA를 계산할 수 있다. 이와 같은 방법으로 각 지진과 관측소 쌍에 대한 2개 수평 성분 지진동에 대한 RotD50 PGA와 PSA를 계산하였다.
자료의 가용성을 확인하는 절차는 잡음과 전체 시간창을 설정하고 FAS까지 계산한 후에 시간 이력 파형과 FAS 결과를 동시에 확인하면서 진행하였다. 시간 파형에서는 기본적으로 파형의 어긋남과 잡음 스파이크 등을 비롯하여 대상이 되는 지진 신호 이외에 다른 원인에 의한 영향이 파형에 포함되어 있는지 확인하고, 주파수 영역에서는 비정상적인 스펙트럼 형상이 나타나는지 확인하여, 가용하지 않은 자료를 데이터베이스에서 제외하였다.
푸리에 변환에 앞서서 각 시간창의 시작과 끝에 코사인 테이퍼를 적용하였다. 전체 시간창에 대해서는 시작과 끝 부분에 각각 시간창길이의 1%를, 잡음 시간창에 대해서는 0.5초 길이에 대해서 코사인 테이퍼를 적용하였다. 주파수 영역에서 모든 파형 기록이 동일한 주파수 간격을 갖도록 하기 위하여 시간 영역에서 영채우기를 하여 시간창의 길이를 동일하게맞추었다.
5초 길이에 대해서 코사인 테이퍼를 적용하였다. 주파수 영역에서 모든 파형 기록이 동일한 주파수 간격을 갖도록 하기 위하여 시간 영역에서 영채우기를 하여 시간창의 길이를 동일하게맞추었다. 또한 조밀한 주파수 간격을 같도록 하기 위하여 시간 이력의 자료 갯수가 2¹⁸이 되도록 영채우기를 하였다.
이 과정에서 우리나라와 마찬가지로 강진동 자료가 많지 않은 안정 대륙 지역에 속하는 미국 중동부 지역의 NGA-East Database 구축 절차를 주로 참고하였다 [16]. 지진 자료는 기상청 국가지진관측망에서 기록한 2003년부터 2019년까지 규모 3 이상 지진에 대한 지진 파형이며, 지진 기록의 샘플율(samples per second; sps)이100 sps 이상인 가속도계 및 속도계 자료를 처리하여 PGA 및 5% 감쇠 PSA를 계산하였다. PGA 및 PSA를 계산하기 위하여 지진계 센서의 방향에 대하여 독립적으로 지진동의 크기를 측정하는 RotD50 [17] 방법을 이용하였다.
(3) 상기 절차를 통해 2003년 1월부터 2019년 7월까지 발생한 규모 3 이상 지진에 대한 지진동 데이터베이스를 구축하였다. 지진 자료는 기상청의 국가지진관측망을 구성하는 지진관측소의 속도계 및 가속도계 관측 파형을 이용하였으며, RotD50 PGA와 0.1 Hz부터 33.33 Hz까지 34개 주파수에 대한 5% 감쇠 PSA를 계산하여 수록하였다.
변환된 SAC 파일 형태의 속도 및 가속도 파형에 대해서 평균과 기울기, 그리고 계기 응답을 제거하였다. 지진동 매개변수 자료의 기본 물리량으로 가속도를 사용하기 위하여, 속도 파형을 가속도 파형으로 변환하였다. 이들 기본 자료처리는 SAC 소프트웨어를 이용하여 이루어졌다.
자료 처리와 관련된 정보는 miniSEED 파일로부터 추출한 SAC 파일명, 샘플율 필터링과 관련된 정보들이 기재되어 있다. 지진동 크기와 관련된 부분은 감쇠비와 2개의 수평 성분 대한 각각의 PGA 값과 RotD50 PGA 및 RotD50 PSA 값으로 이루어졌다. RotD50 PSA는 0.
5와 같이 잡음의 영향이 없는 경우에는 45Hz를 저주파 통과 모서리주파수로 선택하였다. 필터링은 전체 시간창에 대하여 적용하며, 각 지진 기록의 수평 성분에 대하여 선택한 고주파와 저주파 통과 모서리주파수를 이용하여 극이 5개인 비인과 버터워스(5-poleacausal Butterworth) 필터를 적용하였다.

대상 데이터

0 이상의 지진에 대한 가속도계 및 속도계 수평성분 파형으로서, 국가지진정보시스템(National Earthquake Comprehensive Information System; NECIS)에서 제공하는 miniSEED 형식의 자료이다. 고주파수 PSA 결과를 얻기 위하여 샘플율이 100 sps인 가속도계 및 속도계 자료만을 사용하였다. 이들 자료를 기록한 국가지진관측망 지진관측소의 지진 센서는 광대역 속도계(Guralp CMG-3T와 CMG-3TB, Streckeisen STS-2와 STS-2.
(1) NGA-East Database를 참고하여 데이터베이스 구성과 자료처리에 대한 절차를 제시하였다. 데이터베이스는 진원, 경로, 부지, 그리고 자료처리에 대한 메타 정보와 지진동 크기에 대한 정보로 구성하였다.
고주파수 PSA 결과를 얻기 위하여 샘플율이 100 sps인 가속도계 및 속도계 자료만을 사용하였다. 이들 자료를 기록한 국가지진관측망 지진관측소의 지진 센서는 광대역 속도계(Guralp CMG-3T와 CMG-3TB, Streckeisen STS-2와 STS-2.5)와 단주기 속도계(Kinemetrics SS-1) 및 가속도계(Kinemetrics ES-T와 ES_DH)로 이루어져 있으며, 기록계는 Kinemetrics Q330HRS, Q330S, Q4120, Q730가 사용되었다. 자료에 포함된 지진의 수는 모두 141개이고, 관측소는 232개가 포함되었다.
5)와 단주기 속도계(Kinemetrics SS-1) 및 가속도계(Kinemetrics ES-T와 ES_DH)로 이루어져 있으며, 기록계는 Kinemetrics Q330HRS, Q330S, Q4120, Q730가 사용되었다. 자료에 포함된 지진의 수는 모두 141개이고, 관측소는 232개가 포함되었다. 지진 및 관측소의 위치를 Fig.
지진동 자료 처리를 위하여 사용한 시간 이력 자료는 2003년 1월부터 2019년 7월까지 기상청 국가지진 관측망에서 얻은 규모 3.0 이상의 지진에 대한 가속도계 및 속도계 수평성분 파형으로서, 국가지진정보시스템(National Earthquake Comprehensive Information System; NECIS)에서 제공하는 miniSEED 형식의 자료이다. 고주파수 PSA 결과를 얻기 위하여 샘플율이 100 sps인 가속도계 및 속도계 자료만을 사용하였다.
진원시는 한국표준시(Korean standard time; KST) 기준이므로 협정세계시(universal time coordinated; UTC)로 변환이 필요할 경우에는 9시간을 빼주어야 한다. 지진의 규모와 진원은 NECIS의 지진 목록에서 제공하는 값을 기본으로 사용하며, 규모 단위는 지역규모(M_L)이다. 추가적으로 NECIS의 정보 외에 진원에 대한 정보가 있는 경우에 대하여 별도 열에 표기하였다.
33 Hz까지 34개 주파수에 대하여 수행하였다. 최종 데이터베이스는 PGA 및 PSA 자료와 함께 지진원, 관측소, 그리고 필터링 등의 자료 처리 정보로 이루어져 있다. 이들 정보를 한 번에 하나의 지진에 대한 특정 관측소의 기록에 대하여 이용할 수 있도록 순차적으로 기록한 플랫 파일(flatfile) 형태로 작성하였다.

데이터처리

필터링을 수행한 후에 최종적으로 최대지반가속도 및 응답스펙트럼을 계산하며, 이 과정에서 자료처리는 Matlab을 이용하여 수행하였다. 이 연구에서는 지반가속도 및 응답스펙트럼을 나타내는 척도로서 RotD50 PGA 및 5% 감쇠 PSA를 사용하였다.

이론/모형

지진 자료는 기상청 국가지진관측망에서 기록한 2003년부터 2019년까지 규모 3 이상 지진에 대한 지진 파형이며, 지진 기록의 샘플율(samples per second; sps)이100 sps 이상인 가속도계 및 속도계 자료를 처리하여 PGA 및 5% 감쇠 PSA를 계산하였다. PGA 및 PSA를 계산하기 위하여 지진계 센서의 방향에 대하여 독립적으로 지진동의 크기를 측정하는 RotD50 [17] 방법을 이용하였다. PSA의 계산을 0.
이 연구에서는 PGA 및 PSA를 계산하기 위한 전체 시간창과 필터링의 모서리주파수를 결정하기 위한 잡음 시간창의 2가지 시간창을 설정하여 자료 처리에 사용하였다. 각 시간창의 크기를 NGA-East Database에서 적용한 절차에 따라 결정하였다(Fig. 4). 잡음 시간창은 지진파가 도달하기 전 관측소에 존재하는 배경잡음 수준을 파악하기 위하여 필요한 시간창이며, SLg-파형의 길이와 동일하게 설정하였다.
본 연구에서는 앞에서 소개한 지진동 데이터베이스 구축 사례들을 참고하여 향후 지진동 감쇄식 개발 등 지진재해도 평가에 활용할 수 있도록 국내에서 발생한 지진의 관측 기록에 대한 최대지반가속도(peak groundacceleration; PGA) 및 의사스펙트럼가속도 (pseudo-spectral acceleration; PSA) 자료를 데이터베이스화 하였다. 이 과정에서 우리나라와 마찬가지로 강진동 자료가 많지 않은 안정 대륙 지역에 속하는 미국 중동부 지역의 NGA-East Database 구축 절차를 주로 참고하였다 [16]. 지진 자료는 기상청 국가지진관측망에서 기록한 2003년부터 2019년까지 규모 3 이상 지진에 대한 지진 파형이며, 지진 기록의 샘플율(samples per second; sps)이100 sps 이상인 가속도계 및 속도계 자료를 처리하여 PGA 및 5% 감쇠 PSA를 계산하였다.
기본적인 자료 처리 이후, 다음 절차는 시간 이력에서 시간창을 결정하고 필터링을 수행하는 것이다. 이 과정에서의 자료처리는 Matlab (MathWork,2018b)를 이용하여 수행되었다. 이 연구에서는 PGA 및 PSA를 계산하기 위한 전체 시간창과 필터링의 모서리주파수를 결정하기 위한 잡음 시간창의 2가지 시간창을 설정하여 자료 처리에 사용하였다.
지진동 매개변수 자료의 기본 물리량으로 가속도를 사용하기 위하여, 속도 파형을 가속도 파형으로 변환하였다. 이들 기본 자료처리는 SAC 소프트웨어를 이용하여 이루어졌다.
자료처리 절차는 NGA-East Database에 적용된 절차를 참고하여 수립하였으며, 단계별 절차의 내용은 Fig. 3에 도시하였다.
각 시간창의 크기를 결정하기 위해서는 각 파형의 도달 시간과 파형의 전파 속도 및 지속시간이 필요하다. 지진파 전파 속도 및 지속 시간에 따른 잡음과 전체 시간창길이의 약간의 차이는 PGA 및 PSA 계산에 민감하게 영향을 주지 않기 때문에, P파 및 S파의 도달 시간은 Taup Toolkit [20]을 사용하여 IASP91 속도 모델 [21]을 기반으로 계산하였다. 그밖에 Lg 파 및 coda 파의 속도 및 지속시간 등은 NGA-East Database에 제시된 값을 사용하였다.

성능/효과

[14]의 감쇄식을 함께 나타내었다. PGA 및 PSA 값들은 규모 및 거리에 따라서 구분되는 양상을 잘 보여주며, 감쇄식과도 어느 정도 부합하는 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 개발된 플랫파일은 기존 감쇄식의 검증에 적용하거나 새로운 지진동 감쇄식의 개발에 활용될 수 있다.

후속연구

이와 같이 개발된 플랫파일은 기존 감쇄식의 검증에 적용하거나 새로운 지진동 감쇄식의 개발에 활용될 수 있다. 또한, 지속적으로 플랫파일을 개선하여 지진원 또는 관측소에 대한 추가적인 정보(지진원의 응력강하량, 관측소의 지반특성 등)를 포함하게 되면, 이러한 정보를 바탕으로 지진동 감쇄식에 포함된 불확실성을 개선함으로써 지진재해도 평가의 신뢰성을 높이는데 기여할 수 있다.
지진재해도 평가의 중요성이 증대됨에 따라 이에 대한 기반 연구들이 활발하지만, 상대적으로 지진동 매개변수 자료의 체계적인 관리에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이 연구는 국내에서 처음으로 수행된 2000년 이후 지진동 매개변수 자료에 대한 데이터베이스화 시도로서, 향후 지진재해도 평가와 관련하여 지진동 감쇄식 개발 및 지반특성 연구 등에 중요하게 활용될 수 있다. 이 연구를 통하여 얻은 결과를 다음과 같이 요약할 수 있다:
또한 지진동에 포함되어 있는 부지 효과를 분리하기 위하여 실제 관측소 부지의 지반조사를 통하여 얻을 수 있는 지표 인근의 지반 특성을 대표하는 V_S30 값 등이 데이터베이스에 포함될 수 있다. 향후 원시 지진 자료에 포함된 진원 및 경로 효과의 정확도 향상 및 부지 효과의 적절한 분리를 통하여, 지진동 매개변수 자료의 평가에서 불확실성을 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지진원과 관련된 정보들의 구성은?	데이터베이스는 지진원, 경로, 부지와 관련된 메타 정보와 파형의 자료처리를 위한 정보, 그리고 마지막으로 지진동 크기에 대한 정보로 이루어져 있다. 지진원과 관련된 정보들은 지진 식별 번호, 규모, 진원시 및 진원으로 구성되어 있다. 경로 및 관측소 정보는 관측소의 위도와 경도 및 고도, 그리고 관측소와 지진원의 방위각과 후방위각 정보이다.
	경로 및 관측소 정보는 무엇인가?	지진원과 관련된 정보들은 지진 식별 번호, 규모, 진원시 및 진원으로 구성되어 있다. 경로 및 관측소 정보는 관측소의 위도와 경도 및 고도, 그리고 관측소와 지진원의 방위각과 후방위각 정보이다. 지진원과 관측소 관련 정보는 기본적으로 NECIS에서 취득한 지진목록으로부터 추출하였으며, 진원 정보들에 대해서 별도의 출처로부터 상세 분석 자료들이 있을 경우에는 추가로 포함하였다.
	데이터베이스에서 자료처리와 관련된 정보는 무엇인가?	지진원과 관측소 관련 정보는 기본적으로 NECIS에서 취득한 지진목록으로부터 추출하였으며, 진원 정보들에 대해서 별도의 출처로부터 상세 분석 자료들이 있을 경우에는 추가로 포함하였다. 자료 처리와 관련된 정보는 miniSEED 파일로부터 추출한 SAC 파일명, 샘플율 필터링과 관련된 정보들이 기재되어 있다. 지진동 크기와 관련된 부분은 감쇠비와 2개의 수평 성분 대한 각각의 PGA 값과 RotD50 PGA 및 RotD50 PSA 값으로 이루어졌다.

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저자의 다른 논문 :

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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