초록 ▼

연구의 목적 및 내용
이 연구에서는 경주지역 및 주변부에 대하여 다음과 같은 다섯 가지의 기반연구와 응용연구를 병행 수행하여 그 결과를 기상청 지진업무 및 연구에 실제로 사용될 수 있도록 하는 것이 목적이다: (1) 경주지역에서 2010년 10월부터 2013년 3월까지 한시적으로 운영된 배열형 지진관측망의 자료로부터 얻은 수진함수를 유전자 알고리즘으로 역해석하여 각 관측소의 1차원적 지각속도구조와 이 지역의 3차원적 속도구조를 도출하고, (2) 이 배열형 관측망 자료를 이용하여 경주지역 지진파의 고주파수 스펙트럼 감쇠특성과 부

연구의 목적 및 내용
이 연구에서는 경주지역 및 주변부에 대하여 다음과 같은 다섯 가지의 기반연구와 응용연구를 병행 수행하여 그 결과를 기상청 지진업무 및 연구에 실제로 사용될 수 있도록 하는 것이 목적이다: (1) 경주지역에서 2010년 10월부터 2013년 3월까지 한시적으로 운영된 배열형 지진관측망의 자료로부터 얻은 수진함수를 유전자 알고리즘으로 역해석하여 각 관측소의 1차원적 지각속도구조와 이 지역의 3차원적 속도구조를 도출하고, (2) 이 배열형 관측망 자료를 이용하여 경주지역 지진파의 고주파수 스펙트럼 감쇠특성과 부지특성을 분석하고 추계학적 계산법에 의한 지진동과 관측에 의한 지진동을 결합하는 혼합형 경험적 방법으로 이 지역의 지진동예측식을 개발하고, (3) 한반도 내의 지진재해평가에서 강지진자료가 부족한 점을 보완하기 위하여 관측지진목록으로부터의 신뢰성이 있는 자료에 근거한 모사지진목록(Synthetic earthquake catalog)을 작성하고, 이를 이용하여 서울시청 및 경주시청 부지의 확률론적 지진재해를 비교평가하고, (4) 2016년 9월 12일 발생한 M_L 5.8의 경주지진의 여진활동을 분석하여, 여진의 시공간적 분포, 규모-발생빈도 관계의 b-값, 수정 Omori 법칙의 p-값, 그리고 여진발생 예측확률 등을 알아내고, (5) 경주지역 일원의 중력자료를 분석하여 지역적 밀도구조를 도출한다.

이 연구과제에서 수행할 내용 중에서 경주지역의 3차원적 지각구조와 지진파의 고주파수 스펙트럼 감쇠특성 및 지진동예측식을 개발하는 연구에는 기존의 고정관측망 뿐만 아니라 경주지역에서 2010년 10월부터 2013년 3월까지 한시적으로 운영한 배열형 지진관측망에서 기록된 자료가 이용되었다. 이 지진관측망은 10km 간격으로 동서방향으로 5개, 남북방향으로 4개로 구성된 격자패턴으로 설치되었다.

한반도의 낮은 지진활동도와 주로 작은 규모의 지진들로 인한 지각속도 구조연구의 어려움을 극복하기 위해, 이 연구에서는 전 세계에 분포된 큰 규모의 지진을 활용할 수 있는 수진함수(Receiver function)기법을 사용한다. 또한 본 연구지역은 이러한 지진들을 기록할 수 있는 조밀한 배열형 관측망으로 이루어져 있기 때문에, 지진관측소 부근의 1차원적 지각구조를 결정한 후, 결과를 종합하여 관측망 주위의 3차원적인 지각구조를 도출한다. 수진함수의 역산에는 그 결과가 초기모델에 의존적이지 않는다는 장점이 있는 유전자 알고리즘을 사용한다.
수진함수는 층상 지각구조의 경계면에서 변환된 파의 전파시간과 진폭에 의존하며, 경우에 따라서는 전파시간에 대한 비유일성이 존재할 수 있다. 이러한 문제를 보완하기 위하여 각 층의 평균적 횡파속도에 민감한 표면파의 분산자료를 구속조건으로 이용한다. 이와 같은 방법으로 얻어진 속도구조로부터 모호면의 깊이를 구하고, 그 깊이의 오차범위를 추정하기 위해 Zhu and Kanamori (2000)가 제안한 H- κ분석을 한다.

경주 지역 고유의 고주파수 지진파 스펙트럼 감쇠 특성(κ)을 도출하기 위하여 경주지역 임시배열형 관측망의 속도자료를 미분하여 가속도자료로 한다. 임시관측망 운영기간 동안에 기록된 자료중 기록품질이 우수한, 지역규모 2.0에서 3.9 사이의 42개 이벤트가 κ 분석에 이용되고, 9개의 관측소에 대한 κ를 도출한다. 기존에 이루어진 한반도의 고주파 감쇠상수 연구가 대부분 단주기 지진계 자료를 이용하여 수행된 것에 비해서 이번 자료의 유효 주파수 범위는 0.03 ‾ 50 Hz로 넓기 때문에, 연구 결과의 신뢰도를 높이는 큰 장점이 된다. 연구지역에 위치한 효동리 시추공관측소(HDB: 한국지질자원연구원 운영)의 자료도 분석하여 배열형관측망의 결과와 비교한다.

미국중동부나 한반도와 같이 지진활동이 활발하지 않은 지역에서는 중규모 이상의 지진활동이 적기 때문에 실제 기록된 지진동을 이용하여 경험적으로 지진동예측식을 구하기가 어렵다. 그러므로 그 지역의 지진학적 변수를 사용하여 추계학적 모사방법으로 강지진동을 모사한 후, 이를 토대로 지진동예측식을 개발하는 것이 일반적이다. 그러나 이 방법은 우연적 변화성에 대한 표준편차를 구하기 어렵고, 모든 연구자들이 같은 방법을 사용하기 때문에 계산결과에 내재되어 있는 광범위한 지식적 불확실성이 과소평가된다. 미국 중동부지역과 유럽에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 제안된 Campbell(2003)의 혼합형 경험적 방법(Hybrid Empirical Method; HEM)을 이용한다. 한반도에도 미국 중동부지역과 비슷한 어려움이 있으므로, 이 연구과제에서도 이 방법으로 경주지역의 지진동예측식을 도출한다. 즉 미국서부 및 경주지역에 대한 지진동을 동일하게 추계학적 방법으로 모사하고, 그 둘의 비율로부터 조정요소를 도출한다. 그런 다음 미국서부에서 도출된 경험적 지진동예측식으로 구한 지진동추정치에 조정요소를 곱하여 경주지역의 지진동추정치를 계산하고, 그 결과로 경주지역의 지진동예측식을 구한다.

확률론적 지진재해분석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis, PSHA)에서 일반적으로 이용되는 방법은 관측지진목록을 직접적으로 사용한다. 이러한 방법들은 지진활동변수들이 균질하다고 가정된 각각의 면적지진원의 분포를 설정하고, 그 분포에 근거하여 계산하기 때문에, 각 연구자들의 면적지진원 설정에 따른 불확실성이 내포된다. 이러한 방법들의 대안으로 관측지진목록에 근거하여 Monte Carlo방법으로 모사지진목록(synthetic earthquake catalog)을 작성하여 PHSA계산에 이용하는 기법을 제안되었다(Ebel and Kafka, 1999). 이 방법에서는 PSHA계산에서 면적지진원 분포를 설정하지 않아도 된다. 이 연구에서는 이 모사 지진목록을 이용한 PHSA방법으로 서울과 경주 부지에서 확률론적 지진재해정도를 평가하고 비교분석한다. 대한지질학회(2015)가 작성한 지진목록에서 1913-2012년 사이의 지진에 2013년부터 2016년 9월까지의 기상청 지진목록중 규모 3.0이상의 지진목록을 추가하여 지진목록 모사에 사용할 관측지진목록을 만들었다. 이 관측지진목록에 근거하여 모사지진의 진앙위치, 지진규모, 진원깊이를 무작위수를 이용하여 결정된 모사지진목록을 작성하여 PSHA분석을 한다.

2016년 9월 12일 경주 남서쪽에서 국지규모 5.8의 강진이 발생하였고, 수많은 여진이 수반되었다. 이러한 여진에 대한 연구는 이 지역의 지진학적 구조와 성질에 대한 정보를 얻을 수 있는 좋은 기회이다. 이 연구에서는 여진계열의 공간적, 시간적 분포특성을 분석하여, 단층파열면의 크기, 여진의 Gutenberg-Richter의 규모-발생빈도 함수에서 b-값, 수정 Omori 법칙에서 지각의 불균질성과 응력상태를 암시하는 p-값, 그리고 여진발생 예측확률 등의 정보를 얻는다.

1년 동안 600건 이상의 여진을 야기한 경주지진(12/09/2016; M_L =5.8)의 진원은 백악기 화강암류가 위치하고 있는 지점으로, 백악기 화강암의 구조를 파악한다면 지진 발생의 원인에 대한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다. 경상분지 특히 경주지역의 화강암의 심부분포를 파악하기 위하여 지질학적, 지구물리학적 자료를 활용하여 경주지역의 3차원 지하 밀도구조에 대한 중력 모델링을 수행한다.

연구개발성과
경주지역에 2010년 10월부터 2013년 3월까지 설치된 배열형 임시지진관측망에서 수집한 자료 중 수진함수 분석에 적합한 원거리 지진자료를 선택하여 분석하였다. 선택된 지진기록은 진앙에 따라 5개의 group(Banda-Molucca, Sumatra, Iran, Aleutian 및 Vanuatu)으로 분류되었다. 중첩된 수진함수의 역산으로 각 관측소 아래의 1차원 속도구조를 구하였다. 역산에 있어서 비유일성 문제를 피하기 위하여 표면파의 분산을 구속조건으로 하고 유전자 알고리즘을 활용하여 역산을 실시하였다. group 별 속도구조를 중첩한 수진함수의 개수를 가중치로 하여 평균한 혼합(composite)속도구조를 작성하였다. 도출된 1차원복합속도구조의 불확실성 분석 결과 95% 신뢰구간이 평균 ±0.1km/s로 평가되었다. 1차원혼합속도구조를 보간하여 3차원속도구조를 도출하였다. AK135-F 횡파속도 모델을 기반으로 1차원혼합속도구조로부터 모호 깊이를 결정하였으며, 결과는 H- κ분석결과와 유사하였다. 연구지역에서 모호면이 가장 깊은 곳은 31.9km이며, 가장 얕은 곳은 25.9km이다. 또한 모호불연속면은 남서쪽으로 경사져있다. 저속도층이 4km와 14km 사이 깊이에서 발견되었으며, adakitic 관입과/또는 높은 지열경사가 저속도층의 원인으로 사료된다. 3차원 속도구조는 이 지역 지진재해평가에 신뢰도 높게 활용될 수 있을 것이다.

경주지역에서 고주파스펙트럼 감쇠상수(κ)를 2010년에서 2013년까지 운영한 경주지역 임시관측망(temporary seismic array in the Gyeongju area; TSAG)의 자료를 이용하여 평가하였다. κ 평가는 Anderson and Hough(1984)의 전통적인 모델과 Ktenidou et al.(2013)가 제안한 표준화된 절차를 따라 실시하였다. 각 관측소 부지고유의 κ-값을 도출하였으며, 지역전체의 부지고유의 κ-값은 0.0231s로 계산되었다. Campbell(2003)이 제안한 혼합형 경험적 방법(hybrid empirical method)으로 경주지역 지진동예측식(ground motion prediction equation; GMPE)을 개발하였다. GMPE들의 중앙값을 우연적 불확실성(aleatory standard deviation)과 함께 제시하였다. GMPE에 의한 최대지반가속도(peak ground acceleration; PGA)와 주파수별 가속도(spectral acceleration; SA)를 한반도 남부지역에서 이용 가능한 실제관측자료에 의한 결과와 비교하였다. 비교결과는 매우 좋은 유사성을 보이며, 개발된 GMPE가 경주지역뿐만 아니라 한반도 남부지역에서 적용될 수 있다는 의미를 포함한다.

확률론적 지진재해평가(probabilistic seismic hazard analysis; PSHA)에서는 일반적으로 지진활동도 분포에 근거하여 선지진원(활성단층)과 면적지진원을 설정하여 입력하여야 한다. 그러나 관측된 강지진 자료가 적은 판내부지역에서는 지진활동도 분포를 정확히 평가하여 지진원을 확인하기는 쉽지 않다. 우리는 지진원을 설정할 필요가 없는 합성지진목록을 이용한 대안적인 PHSA를 수행하였다.
Monte Carlo 방법으로 지진을 모사하여 500,000년에 해당하는 합성지진목록을 작성하였다. 관측지진목록에서 하나의 지진을 무작위 추출하여, 진앙은 Gaussian 분포를 갖는 무작위수를 가산하여 변화를 주고, 여기에 최대 최소 규모가 지정된 Gutenberg-Richter 규모-빈도 관계식에 맞도록 생성된 무작위수로 규모를 부여한다. 지진목록을 합성하는데 필요한 매개변수들의 값을 결정하기 위하여 한반도에서의 지진활동을 세밀하게 조사하였다. 그 다음 단계에서 필요한, 거리별 부지에서 지진동은 GMPE를 평가하여 얻는 대신 추계학적 방법에 근거한 SMSIM 컴퓨터 프로그램으로 모사하였다. PSHA 수행을 위하여 2개의 부지가 선택되었다; 하나는 인구밀도가 높은 대도시에 위치하는 서울시청부지(서울부지)며, 다음은 1916년 9월 12일에 발생한 M_L 5.8 지진의 진양지와 인접한 경주시청부지(경주부지)다.
두개의 부지에 대한 지진재해 곡선, 등재해 스펙트럼(uniform hazard spectrum; UHS) 및 재해분해 결과를 제시하였다. 서울부지에서 평균 0.1, 0.2 및 0.3g의 최대지반가속도(PGA)에 해당하는 재현주기는 가각 1640, 6170 및 17650년이며, 경주부지에서는 각각 327, 1197 및 3548년이다. 서울부지의 평균 재현주기는 경주지역의 재현주기의 약 5배가 되며, 이는 경주부지 지진재해도가 서울지역보다 괄목할 정도로 높다는 것을 의미하다. 50년에 대한 2%와 5% 초과화률 등재해도스펙트럼을 서울과 경주부지에 대하여 작성하였다. 스펙트럼에서 최대증폭은 약 0.05-s 주기에 나타난다.

2016년 9월 12일 발생한 경주지진(M_L = 5.8)의 201-일 동안 여진활동 특성을 분석하였다. 여진의 Gutenberg-Richter의 규모-빈도 관계식의 b-값과 수정 Omori 식의 여진활동 상수-값들을 구하였다. 최대우도법으로 구한 b-값은 절단규모 1.6에서 1.12±0.03로 나타났다. 이 값은 한반도에서의 모든 지진활동을 분석하여 구한 0.85보다 훨씬 크다. 여진활동을 기술하기 위한 수정 Omori 공식에서 감쇠지수 p -값은 0.943로 평가되었으며 원래의 Omori 공식에 제시된 p=1.0보다 약간 작다. M_L ≥ 4.0 보다 큰 여진이 10개월 동안 최소한 1회 이상 발생할 확률을 도출된 여진활동 상수들을 이용하여 예측하면 60%가 된다.

경주지역의 3차원 지하 밀도구조에 대한 중력 모델링을 수행한 결과 화강암체가 심부에 분포된 양상이 파악되었다. 2016년 경주지진 진앙지 부근의 화강암체는 약 10km 낙차의 수직 경사를 가지며 주변 암반에 비해 상대적으로 밀도가 낮게 나타나는 것으로 파악되었다. 이 지역에는 지열류량이 크기 때문에 화강암의 전단강도가 약해질 수 있는 것도 지진발생원인 중의 하나일 수 있는 가능성도 제기 된다.

연구개발성과의 활용계획(기대효과)
1. 경주지역에서 도출된 3차원 지각구조의 활용
일반적으로 진앙의 위치는 어렵지 않게 계산되지만, 지진의 진원깊이는 정확하게 계산하기가 쉽지 않다. 그 이유는 지각구조가 3차원적으로 불균질하기 때문이다. 이 과제에서 도출된 3차원적 지각구조는 진원깊이를 더욱 정확하게 계산하는 데 이용될 수 있다. 또한 3차원의 지각구조 내에서는 지진파의 에너지가 집속(focussing)되거나 퍼져서(defocussing) 지상에 도달하는 에너지의 변화가 생긴다. 이 과제에서 도출된 경주지역에서 모호면 깊이가 40 km의 짧은 거리에서 6km정도의 큰 차이가 있다는 것은 모호면에서 반사하는 실체파의 파선의 방향이 달라지며 진폭에 변화가 생기고, 수평으로 전파하는 지각내의 표면파가 수평으로 반사되어 어느 지역에서는 큰 진폭의 지진파가 도달할 수 있다. 그러므로 지진재해 예측에도 관련이 된다. 이 연구과제에서 발견된 지각상부 (4-14 km 깊이)의 저속도층은 전파경로와 진폭의 변화, 및 파형의 극성 예측에 이용된다.

2. 경주지역의 고주파수 스펙트럼 감쇠 특성과 지진동예측식 개발 결과의 활용
이 과제에서는 10 km 간격의 매우 조밀한 관측소로 구성된 광대역 배열형 관측망 자료를 이용하여 지진파의 고주파수 스펙트럼 감쇠특성을 도출하였기 때문에 현재까지 연구된 여러 연구자들이 개발한 결과보다 정확도가 높다. 또한 경주지역에 대해 도출된 혼합형 경험적 방법에 의한 지진동예측식은 지진다발지역의 풍부한 관측자료의 정보로 보완하기 때문에 기존의 추계학적인 방법으로 도출한 것보다 정밀도가 높다. 그러므로 이들 도출된 감쇠특성과 지진동예측식은 이 지역의 확률론적 지진재해도 분석에 유용하게 이용될 수 있다. 그러므로 한반도의 다른 지역에서도 이러한 방법을 적용하여 전국적으로 정밀도를 높일 필요가 있다.

3. 모사지진목록에 의한 경주 및 서울지역 부지의 확률론적 지진재해 분석 및 결과의 이용.
이 연구에서 도출된 모사지진목록에 의한, 경주 및 서울지역 부지의 확률론적 지진재해분석의 결과는 향후 다른 방법으로 계산된 결과와 비교 및 보완적으로 이용될 수 있다. 일반적으로 확률론적 지진재해분석에는 지진의 발생이 Poisson 과정(process)을 따른다고 가정한다. 그러나 모사지진목록은 반드시 그 과정을 따를 필요는 없다. 그러므로 향후 시간진행과정에 따라서 달라질 수 있는 지진재해(Time-dependent seismic hazard)를 분석할 경우에 이용할 수 있다. 일반적인 지진재해도 분석에서는 지진원의 설정 결과에 따라 지진재해의 결과가 다르게 계산될 수가 있다. 그러나 모사지진목록에 의한 확률론적 지진재해도 분석에서는 이러한 설정이 필요 없다. 그러므로 면적지진원 설정에 근거를 두고 계산된 여러결과를 서로 비교분석할 경우에 모사지진목록에 의한 결과를 비교의 기준으로 이용할 수 있다.

4. 2016년 9월 12일 규모 5.8의 경주지진의 여진의 특성에 대한 결과이용.
2016년의 경주지진은 한국에 지진관측망이 어느 정도 잘 구축이 되어 있는 상태에서 발생하고 또 여진이 다수 발생된 첫 번째의 큰 지진이다. 그러므로 작은 규모의 여진이 관측망에 잘 기록되어 있다. 이 과제에서 경주지진의 여진의 지진학적 특성에 관한 연구 결과는 이 지역에서 발생하는 지진활동에 관한 중요하면서도 유일한 정보를 제공한다.

5. 중력모델링에 의한 경주지역의 3차원 지하밀도구조.
경주지역의 3차원 지하 밀도구조에 대한 중력 모델링을 수행한 결과, 2016년 경주지진 진앙지 부근의 백악기 화강암체 구조에 약 10km 낙차의 화강암체가 수직 경사를 가지며 주변 암반에 비해 상대적으로 밀도가 낮게 나타나는 것으로 파악되었다. 이 지역의 지열구배가 크기 때문에 화강암의 전당강도가 약해질 수 있는 것이 지진발생의 원인 중의 하나가 될 수 있을 것이다. 이러한 결과는 향후에 3차원 속도구조 및 지질구조와 관련지어 연구할 대상이 된다.

(출처 : 요약문 5p)

Abstract ▼

Purpose & Contents
In this project, five tasks of basic and applied researches are done, results of which are to be used in seismological works and researches in the Korea Meterological Agency (KMA). They are: (1) 1D crustal velocity structures at stations and a 3D velocity structure in and aroun

Purpose & Contents
In this project, five tasks of basic and applied researches are done, results of which are to be used in seismological works and researches in the Korea Meterological Agency (KMA). They are: (1) 1D crustal velocity structures at stations and a 3D velocity structure in and around the Gyeongju area are presented by analyzing receiver functions of teleseismic data from an array seismic network operated in the Gyeongju area from October 2010 to March 2013. The inversion process of the receiver functions are implemented by the genetic algorithm. (2) Using data from the array network, the characteristics of the high frequency spectral decay property and site effects are analyzed for the Gyeongju area, and ground motion prediction equations are developed using the hybrid empirical method which combines stochastic method and the direct method based on observed data. (3) Probabilistic seismic hazard analyses are done for a Gyeongju site and a Seoul site, and results are compared. In the analyses, a synthetic seismicity catalog is used which is developed by stochastical method using a seismicity catalog of observed earthquakes. (4) Aftershocks of the 12 September 2016 ML 5.8 Gyeongju earthquake are analysed to obtain the spatio-temporal distribution, the b-value in magnitude-frequency relation, p-value in Omori’s law, the probabilistic prediction of an aftershock occurring. (5) A density distribution in the Gyeongju area is obtained using the gravity data.

For the studies of 3D crustal velocity structure and high frequency spectrum decay characteristics & ground motion prediction equation, both data from permanent stations and an array seismic network operated in the Gyeongju area from October 2010 to March 2013. The array network consists of stations at 5 grid points in the east-west direction and 4 grid point in the north-south with grid point interval of 10 km.

In the study of the crustal velocity structure, the technique of the teleseismic receiver function is employed to utilize world-widely distributed large earthquakes, since data in Korea is not abundant due to lower seismic activity. In addition to this, the study area harbor the array network with dense station distribution that can record those earthquakes. Thus a 3D crustal structure can be constructed combining 1D structures at stations obtained using the receiver functions. The receiver functions are inverted using genetic algorithm, the results of which are less dependent on the initial values of velocity model. The receive functions are dependent on the amplitudes and travel times of the converted waves at the layer interfaces. Thus there could be a non-uniqueness problem related with the travel time. In order to reduce such problem, the surface wave dispersion data is used for constrainment of the inversion. The Moho depths from the computed velocity structure are compared with those obtained using the H - κ method of Zhu and Kanamori (2000).

For th study of the high frequency spectral decay characteristics, the ground acceleration data are obtained by differentiation of the recorded velocity data from the stations of the array network. High quality data of the 42 events with local magnitudes 2.0-3.9 are used in the analysis, and κ-values obtained for 9 stations. The frequency range 0.03-50.0 Hz of the data used in this study is wider than that of the short-period seismograms used in most of previous researches. This fact is an advantage over the previous ones in credibility of the result. Data from a borehole seismic station at Hyodongri station (HDB) operated by Korea Institute of Geoscience and Mineralogy (KIGAM) is also analyzed and compared with those from the array network.

It is difficult to obtain the ground motion prediction equations (GMPEs) directly from observed data where seismicity is not much active such as in Korea and the central and eastern United States (CEUS) due to lack of strong motion data. Therefore development of GMPEs is based on simulated ground motions produced by stochastic method using seismological parameters in the area.
However, it is difficult to derive standard deviation for aleatory variability with the method, and the inherent epistemic uncertainty caused by using the same method among researchers is underestimated. In order to reduce the disadvantages with the method, the hybrid empirical method (HEM) proposed by Campbell (2003) has used for the CEUS and a few areas in Europe. Since the seismological circumstances in Korea is similar to the CEUS, the GMPEs for the Gyeongju area are attempted to be derived using the HEM. Firstly ground motions for both the western United States (WUS) and the Gyeongju area are estimated by the stochastic simulation, and the adjustment factors are obtained from the ratios of the response spectral ordinates from the two area. Then the estimation of ground motions for the Gyeongju area are done by multiplication of the adjustment factors and the ground motions predicted from the empirical GMPE of the WUS. Finally the GMPEs of the Gyeongju area are derived using the result.

The probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) is commonly done using earthquake catalog of observed earthquakes. Since the method is based on the distribution of area sources which are designed assuming the seismicity parameters in each of the area source is uniform, uncertainties arising from the design of the area sources are inherently included in the results. An alternative method proposed by Ebel and Kafka (1999) uses a synthetic earthquake catalog that is generated by a Monte Carlo approach utilizing the information from the observed earthquake catalog. The method does not require design of area sources. In this study, we estimate probabilistic seismic hazards at sites of the Gyeongju and Seoul areas using a synthetic earthquake catalog. The observed earthquake catalog is compiled using the data from two sources: Events in the period of 1913-2012 from the catalog of the Geological Society of Korea (2015) and events in 2013.01-2016.09 with ML > 3.0 from the KMA catalog. Based on this observed earthquake catalog, seismological parameters of the synthetic events such as locations, magnitudes and hypocenter depths are determined by generating random numbers. The synthetic earthquake catalog is used in PSHA for sites in the Gyeongju and Seoul area, and the results are compared.

The 12 September 2016 ML 5.8 Gyeongju earthquake was accompanied by numerous aftershocks. This would be a good opportunity to get information on the seismological structure of the area in addition to the properties of the earthquake. In this study, we analyze the characteristics of spatio-temporal distribution of the aftershock series, and obtain the information on the size of the rupture area, the b-value of the Gutenberg-Richter relationship, the p-vaule of the modified Omori’s law representing crustal heterogeneity and stress state, and the probabilistic prediction of an aftershock occurring.

The epicenter of the 2016 M_L =5.8 Gyeongju earthquake that accompanied by more than 600 aftershocks in a year is located in the area of Mesozoic granite. If the structure of the granitic bodies is obtained in the area, some information on the cause of the earthquake occurrence could be found. In order to get the 3D distribution of deep-seated granitic bodies, a gravity modeling is done using geological and geophysical constraints in this study.

Results
A temporary seismic array was in operation between October 2010 and March 2013 in the Gyeongju area of Korea. Teleseismic records of the seismic array appropriate for receiver function analysis were collected, and selected seismograms were split into five groups based on epicenters—the Banda-Molucca, Sumatra, Iran, Aleutian, and Vanuatu groups. 1D velocity structures beneath each seismic station were estimated by inverting the stacked receiver functions for possible groups. The inversion was done by applying a genetic algorithm, whereas surface wave dispersion data were used as constraints to avoid non-uniqueness in the inversion. The composite velocity structure was constructed by averaging the velocity structures weighted by the number of receiver functions used in stacking. The uncertainty analysis for the velocity structures showed that the average of 95% confidence intervals was ±0.1 km/s.
The 3D velocity structure was modeled through interpolation of 1D composite velocity structures. Moho depths were determined in each composite velocity structure based on the AK135-F S-wave velocity model, and the depths were similar to the H - κ analysis results. The deepest Moho depth in the study area was found to be 31.9 km, and the shallowest, was 25.9 km. The Moho discontinuity dips in a southwestward direction beneath the area. A low velocity layer was also detected between 4 and 14 km depth. Adakitic intrusions and/or a high geothermal gradient appear to be the causes of this low velocity layer. The 3D velocity structure can be used to reliably assess seismic hazards in this area.

The high-frequency spectral decay parameter (κ ) was estimated for the Gyeongju area using records of the temporary seismic array in the Gyeongju area (TSAG) operated from 2010 to 2013. The traditional model of Anderson and Hough (1984) for the decay parameter and the standardized procedure suggested by Ktenidou et al. (2013) are applied for the κ-estimation. The site-specific κ -values at stations are estimated and the value for the entire Gyeongju area is estimated to be 0.0231s. Ground motion prediction equations (GMPEs) are then developed for the Gyeongju area using the hybrid empirical method suggested by Campbell (2003). Median GMPEs are provided with aleatory standard deviations.
The peak ground accelerations and spectral accelerations by the GMPEs are compared with those from the observed data available in the southern part of the Korean Peninsula. The comparison shows a good agreement, implying that the GMPEs can be applied to not only the Gyeongju area but also the southern part of the Korean Peninsula.

Probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) generally requires the identification of line sources (active faults) and design of area sources based on distribution of seismicity parameters. It is not easy to identify or design seismic sources and to estimate seismicity parameters for sources in the intraplate region due to lack of observed data. We perform an alternative PSHA with a synthetic earthquake catalog, which does not require the delineation of seismic sources. A synthetic catalog of the Korean Peninsula for 500,000 years is constructed by simulating earthquakes using the Monte Carlo method in such a way that an earthquake is randomly selected from the observed earthquake catalog, its epicenter is perturbed by a normally distributed random number, and a magnitude is assigned to the simulated event with a random value generated based on the Gutenberg-Richter magnitude-frequency relation with specified minimum and maximum magnitudes. The seismicity of the Korean Peninsula is thoroughly investigated for estimation of parameters required for synthesizing the catalog. In the next step, the SMSIM computer program based on stochastic method is used to simulate ground motions at sites, instead of estimating the ground motion prediction equation. Two sites are chosen for PSHA; the one is the Seoul City Hall site (Seoul site), a densely populated metropolitan site, and the other is the Gyeongju City Hall site (Gyeongju site) close to the epicenter of the M_L 5.8 earthquake on 12 September 2016. Seismic hazard curve, uniform hazard spectra (UHSs), and deaggregation of hazard for two sites are presented. The mean return periods for 0.1, 0.2, and 0.3 g of peak ground accelerations at the Seoul site appears to be 1640, 6170, and 17650 years, respectively while those at the Gyeongju site appears to be 327, 1197, and 3548 years, respectively. The mean return periods for the Seoul site are around five times longer than those for the Gyeongju site, and this fact implies that the seismic hazard level of the Gyeongju site is considerably higher than that of the Seoul site. UHSs for 10% and 2% probabilities of exceedance over 50 years are constructed at both sites. The spectra show peak amplifications around the 0.05-s period.

The characteristics of the 201-day-long aftershock activity for the 12 September 2016 Gyeongju earthquake (M_L = 5.8) is analyzed. The b-value in the Gutenberg-Richter magnitude-frequency relation and the values of the parameters in the modified Omori formula for aftershocks are estimated. The b-value estimated by the maximum likelihood method appears to be 1.12±0.03 with the cutoff magnitude of 1.6. This value is considerably larger than 0.85 for the whole earthquake activity in the Korean Peninsula. The decay parameter p-value in the modified Omori formula for aftershock activity is estimated to be 0.943, which is slightly smaller than that in the article in which the original Omori formula is presented. The probability of at least one aftershock of M_L ≥ 4.0 for a 10-month-long time period is predicted with the estimated aftershock parameters, and appears to be 60%.

From the result of the gravity modeling for 3D density structure of the Gyeongju area, the distribution of Cretaceous granitic bodies is obtained.
Especially, near the epicenter of the 2016 Gyeongju earthquake, the granitic body has a near-vertical slope with a vertical pitch of 10 km and with densities relatively lower than the surrounding sedimentary rocks. Considering high heat flow in this area, the shear strength of the granite could become weak. This mechanism could be one of the possible reason for the earthquake occurrence.

Expected Contribution
1. 3D crustal velocity structure of the Gyeongju area
Usually it is much difficult to estimate hypocenteral depths compared to epicenters. The main reason is that the crustal structure is heterogeneous 3-dimensionally. Thus the 3D velocity structure derived in this study is useful in accurate determination of hypocentral depth. Another phenomenon is that rays of the seismic waves can be focussed or defocussed in 3D velocity structure and thus amplitudes of waves arriving at the surface can vary significantly. The depth variation 6 km of the Moho in a short distance 40 km in this area is very high.
There would be a large variation of propagation paths and amplitude for body waves reflected from the Moho. In addition, surface waves in the crust could reflect horizontally from the inclined Moho, and large amplitude surface waves could arrive at some places with dangerous hazards. The low-velocity layer at 4-14 km depths in the upper crust can be used for prediction of variations of wave paths and amplitudes, and polarity of seismic phases.

2. High frequency spectral decay characteristics and ground motion prediction equation for Gyeonju area
High frequency spectral decay characteristics and ground motion prediction equation are derived using data from dense array seismic network with 10 km inter-station distance in the Gyeongju area. Thus the results were obtained with much higher accuracy than those from previous works. The ground motion prediction equations were derived using the hybrid empirical method constrained by sufficient observed data from the host area, the accuracy is much enhanced compared to those obtained by using the stochastic simulation method only.
Therefore both of these results could be used in probabilistic seismic hazard analysis usefully. It is recommended to apply these method and procedures to all of areas in Korea.

3. Proabilistic seismic hazard analysis using synthetic seismicity catalog for sites of Gyeonju and Seoul
Results of probabilistic seismic hazard analysis using synthetic seismicity catalog for sites of Gyeonju and Seoul can be additional information to those of future estimation for the areas. Generally, the Poisson process of earthquake occurrence is assumed in probabilistic seismic hazard analysis. However, the hazard analysis using the synthetic seismicity catalog of simulated earthquakes does not need to follow the process. The method and procedure described in this study could be used for the case of time-dependent seismic hazard estimations. Since the method does not require the design of the areal sources, the result can be conveniently used as a standard for comparisons of several results from methods with areal sources.

4. Aftershock characteristics of the 12 September 2016 5.8 Gyeongju earthquake
The 2016 Gyeongju earthquake is the first large event accompanying numerous aftershocks and occurring after construction of modern seismic networks with quality. Therefore seismological characteristics of the aftershocks derived in this study provides important and unique information on seismic activity of aftershocks in the Gyeongju area.

5. 3D density structure of the Gyeongju area obtained from gravity modeling
From the gravity modeling for 3D density structure in the Gyeongju area, it is found that a structure of the Cretaceous granitic body near the epicenter of the 2016 Gyeongju earthquake has a height of 10 km in depth and a near-vertical slope. The body has smaller values of density compared to adjacent rocks.
Considering high heat flow in this area, the shear strength of the granite could become weak. This mechanism could be one of the possible reason for the earthquake occurrence. This structure needs to be studied in connection with the seismological and geological structures in the future.

(source : SUMMARY 10p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 3
• 보고서 요약서 ... 4
• 요약문 ... 5
• SUMMARY ... 10
• CONTENTS ... 16
• 목차 ... 17
• 제1장. 연구개발과제의 개요 ... 18
• 제1절. 연구개발 목적 ... 18
• 제2절. 연구개발의 필요성 ... 18
• 제3절. 연구개발 범위 ... 21
• 제2장. 국내외 기술 개발 현황 ... 26
• 제3장. 연구 수행 내용 및 성과 ... 29
• 제1절. 수진함수 분석에 의한 경주지역 3차원 지각 속도구조 ... 29
• 제2절. 경주지역 지진파의 고주파 감쇠특성, 부지특성 및 지진동예측식 ... 55
• 제3절. 합성 지진목록을 이용한 경주시청 부지의 확률론적 지진재해 평가 ... 93
• 제4절. 경주지진(12/09/2016, ML = 5.8)의 여진활동 분석 ... 117
• 제5절. 중력에 의한 경주지역 밀도구조 분석 ... 139
• 제4장. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 155
• 제1절. 목표 달성도 ... 155
• 제2절. 관련 분야 기여도 ... 156
• 제5장. 연구개발성과의 활용계획 ... 158
• 제6장. 연구 과정에서 수집한 해외 과학기술 정보 ... 161
• 제7장. 연구개발성과의 보안등급 ... 162
• 제8장. 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 163
• 제9장. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전 조치 이행 실적 ... 164
• 제10장. 연구개발과제의 대표적 연구 실적 ... 166
• 제11장. 기타 사항 ... 167
• 제12장. 참고 문헌 ... 168
• 끝페이지 ... 184