KR102384637B1 - 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 - Google Patents

지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 Download PDF

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Abstract

지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법은, 전단파 속도 주상도, 지형 정보, 지질 정보 및 산지로부터의 거리 정보를 포함하는 데이터 셋을 구축하는 단계; 구축된 데이터 셋으로부터 토층, 흙의 종류, 지질 분류 및 암반층에 따른 전단파 속도를 분석하는 단계; 분석된 전단파 속도를 기반으로 지질 분류 및 지형 정보에 따른 전단파 속도 추정모델을 생성하는 단계; 생성된 전단파 속도 추정모델을 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계; 및 보정된 전단파 속도 추정모델을 이용하여 산지로부터의 거리 정보에 따른 퇴적층의 두께를 기반으로 전단파 속도 지도를 생성하는 단계;를 포함한다. 이에 따라, 정확한 VS30의 추정을 통해 부지증폭효과의 불확실성을 낮추고, 한반도용 VS30을 사용하여 한반도 지진재해 분석 및 내진설계의 신뢰도를 확보할 수 있다.

Description

지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치{METHOD FOR GENERATING AVERAGE SHEAR WAVE VELOCITY MAPS USING PROXY-BASED PREDICTION MODELS FOR EARTHQUAKE DISASTER PREDICTION, RECORDING MEDIUM AND DEVICE FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치에 관한 것으로서, 여기서 설명하는 전단파 속도 지도는 지진재해 분석 및 내진설계를 위해 기본적으로 사용되는 지표 하부 30m까지의 평균 전단파 속도(VS30) 지도이다. 본 발명은 한반도의 지역적 특성을 고려하여 적합한 지도를 작성하는 기술과 작성된 지도에 관한 것이다.
[사사문구]
본 발명품은 "지진·지진해일·화산 감시 및 예측 기술개발(Development of earthquake, tsunami, volcano monitoring and prediction technology / NTIS 과제 번호: 1365003423)"의 일환으로 수행되었습니다.
지진재해 분석 및 내진설계를 위해서는 지표 하부 30m까지의 평균 전단파 속도 지도가 필요하다. 이때 지표 하부 30m까지의 평균 전단파 속도를 VS30이라 하며, 이는 지진 발생시 진동의 증폭을 계산하는 주요 변수이다. 국내외적으로 사용되는 지진 지해 예측 프로그램에서는 지진 위치와 크기 정보를 기반으로 지진동에 전파되는 모든 부지의 진도 크기를 신속하게 예측하기 위해 다음의 절차를 거친다.
가) 지진원의 위치와 규모를 지진 재해 예측 프로그램에서 입력한다.
나) 지진 재해 예측 프로그램에 입력된 지반운동 감쇠식을 기반으로 격자마다 예측되는 지진동의 크기를 산출한다. 이때 격자마다 계산되는 지진동 크기는 지진의 규모, 지진원에서 해당 격자까지의 이격 거리와 격자, 그리고 VS30이 주요한 입력 값이다.
다) (나)에서 계산된 격자별 지진동의 크기는 지도 레이어 위에 표출되어 제공된다.
앞서 언급된 바와 같이, 지진 재해 예측 프로그램은 VS30을 주요 변수로 이용한다. 지진 재해 예측 프로그램의 매뉴얼을 따르면, 각 지역의 VS30 지도를 지역 특색에 맞게 보정할 수 있도록 설정되어 있다. 지진 재해 예측 프로그램에서 활용되는 미국 캘리포니아의 VS30 지도는 지질, 경사도, 그리고 관측소 값을 조합하여 생성되었다.
하지만, 한국에서는 지진 재해 예측 프로그램구동을 위해 기본으로 탑재되어 있는 전 세계의 VS30 지도를 사용 중이며, 이는 격자크기 30-arcsec의 해상도를 갖는 수치표고모델을 이용하여 계산된 경사도만을 기준으로 작성된 지도이다.
여러 지반운동 감쇠식에서 부지증폭효과를 표현할 때 사용하는 가장 중요한 변수는 VS30으로, VS30의 변화에 따라 부지증폭효과 정도가 민감하게 변화한다. 그러나, 현재 국내에서 사용되는 VS30은 미국에서 개발된 전 세계 지도이며, 해상도가 낮은 수치표고모델에서 얻은 경사도로부터 추정된 값이다. 따라서, 한반도의 지역적 특성을 반영하지 못하기 때문에 부정확한 부지증폭 결과를 가져올 가능성이 높은 문제점이 있다.
KR 2266848 B1 KR 1548976 B1
Sun et al. Sun, Deduction of Correlations between Shear Wave Velocity and Geotechnical In-situ Penetration Test Data, 한국지진공학회 논문집 제12권 제4호 (통권 제62호) pp. 1~10, 2008년 8월
이에, 본 발명의 기술적 과제는 이러한 점에서 착안된 것으로 본 발명의 목적은 한반도에 적합한 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록 매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법을 수행하기 위한 장치를 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법은, 전단파 속도 주상도, 지형 정보, 지질 정보 및 산지로부터의 거리 정보를 포함하는 데이터 셋을 구축하는 단계; 구축된 데이터 셋으로부터 토층, 흙의 종류, 지질 분류 및 암반층에 따른 전단파 속도를 분석하는 단계; 분석된 전단파 속도를 기반으로 지질 분류 및 지형 정보에 따른 전단파 속도 추정모델을 생성하는 단계; 생성된 전단파 속도 추정모델을 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계; 및 보정된 전단파 속도 추정모델을 이용하여 산지로부터의 거리 정보에 따른 퇴적층의 두께를 기반으로 전단파 속도 지도를 생성하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 전단파 속도를 분석하는 단계는, 매립지(Fill), 퇴적층(Alluvium), 풍화토(Weathered Soil) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 토층별 전단파 속도 분포를 분석하는 단계; 미사(Silt), 점토(Clay), 자갈(Gravels), 모래(Sand) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 흙의 종류별 전단파 속도 분포를 분석하는 단계; 신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암 지역, 신생대 제4기 충적층 지역 및 신생대 제4기 매립지를 포함하는 지질 분류에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 단계; 및 풍화암(Weathered Rock), 연암(Soft Rock), 보통암(Rock) 및 경암(Hard Rock)을 포함하는 암반층에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 전단파 속도를 분석하는 단계는, 표준관입시험 데이터, 조사위치 데이터, 전단파 속도 데이터 및 지질정보 데이터를 수집하는 단계; 및 수집된 데이터로부터 표준관입시험 해머 타격횟수(N치) 및 관입량에 기반한 N치 보정과 미리 설정한 전단파 속도 범위를 벗어나는 데이터를 제거하여 데이터를 필터링하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 전단파 속도 추정모델을 생성하는 단계는, 흙의 종류에 따른 계수와 토층 분류에 따른 계수를 기초로 모델 함수를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는, 고도(elevation), 경사도(slope), 산지로부터의 거리를 변수로, 신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암, 신생대 제4기 충적층, 신생대 제4기 매립지 및 해양에 대한 각각의 전단파 속도 추정모델을 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는, 신생대 제4기 이전의 추정모델 및 신생대 제4기 화성암 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석하는 단계; 및 회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 가우스 함수 기반 비선형 모델로 표현하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는, 신생대 제4기 충적층의 추정모델의 경우, 산지로부터의 거리가 존재하면, 산지로부터의 거리를 이용하여 모델의 잔차를 수정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는, 매립지 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석하는 단계; 및 회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 회귀 분석하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는, 해양의 경우, 수집한 해양지역 데이터의 기하평균을 이용하여 전단파 속도 추정모델을 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 전단파 속도는 지표 하부 30m까지의 평균 전단파 속도(VS30)일 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 전단파 속도 추정모델을 생성하는 단계는, 시추 깊이가 30m보다 얕을 경우 외삽(extrapolation)을 사용하여 평균 전단파 속도(VS30)를 추정할 수 있다.
상기한 본 발명의 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에는, 상기 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다.
상기한 본 발명의 또 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치는, 전단파 속도 주상도, 지형 정보, 지질 정보 및 산지로부터의 거리 정보를 포함하는 데이터 셋을 구축하는 자료 수집부; 구축된 데이터 셋으로부터 토층, 흙의 종류, 지질 분류 및 암반층에 따른 전단파 속도를 분석하는 전단파 속도 분석부; 분석된 전단파 속도를 기반으로 지질 분류 및 지형 정보에 따른 전단파 속도 추정모델을 생성하는 전단파 속도 추정모델 생성부; 생성된 전단파 속도 추정모델을 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 모델 보정부; 및 보정된 전단파 속도 추정모델을 이용하여 산지로부터의 거리 정보에 따른 퇴적층의 두께를 기반으로 전단파 속도 지도를 생성하는 전단파 속도 지도 생성부;를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 상기 전단파 속도 분석부는, 매립지(Fill), 퇴적층(Alluvium), 풍화토(Weathered Soil) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 토층별 전단파 속도 분포를 분석하는 토층 분석부; 미사(Silt), 점토(Clay), 자갈(Gravels), 모래(Sand) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 흙의 종류별 전단파 속도 분포를 분석하는 흙의 종류 분석부; 신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암 지역, 신생대 제4기 충적층 지역 및 신생대 제4기 매립지를 포함하는 지질 분류에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 지질 분류 분석부; 및 풍화암(Weathered Rock), 연암(Soft Rock), 보통암(Rock) 및 경암(Hard Rock)을 포함하는 암반층에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 암반층 분석부;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 전단파 속도 추정모델 생성부는, 표준관입시험 데이터, 조사위치 데이터, 전단파 속도 데이터 및 지질정보 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 수집된 데이터로부터 표준관입시험 해머 타격횟수(N치) 및 관입량에 기반한 N치 보정과 미리 설정한 전단파 속도 범위를 벗어나는 데이터를 제거하여 데이터를 필터링하는 필터링부;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 전단파 속도 추정모델 생성부는, 흙의 종류에 따른 계수와 토층 분류에 따른 계수를 기초로 모델 함수를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 모델 보정부는, 고도(elevation), 경사도(slope), 산지로부터의 거리를 변수로, 신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암, 신생대 제4기 충적층, 신생대 제4기 매립지 및 해양에 대한 각각의 전단파 속도 추정모델을 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 모델 보정부는, 신생대 제4기 이전의 추정모델 및 신생대 제4기 화성암 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석한 후, 회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 가우스 함수 기반 비선형 모델로 표현하고, 신생대 제4기 충적층의 추정모델의 경우, 산지로부터의 거리가 존재하면, 산지로부터의 거리를 이용하여 모델의 잔차를 수정하고, 매립지 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석한 후, 회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 회귀 분석하고, 해양의 경우, 수집한 해양지역 데이터의 기하평균을 이용하여 전단파 속도 추정모델을 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 전단파 속도는 지표 하부 30m까지의 평균 전단파 속도(VS30)일 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 전단파 속도 추정모델 생성부는, 시추 깊이가 30m보다 얕을 경우 외삽(extrapolation)을 사용하여 평균 전단파 속도(VS30)를 추정할 수 있다.
이와 같은 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법에 따르면, 한반도 내 VS30 예측을 위한 국내 지반정보 데이터베이스를 사용하여 VS30 추정의 정확도를 향상시키고, 이를 기반으로 한반도 전체를 아우르는 VS30 지도를 제공한다. 따라서, 정확한 VS30의 추정을 통해 부지증폭효과의 불확실성을 낮추고, 한반도용 VS30을 사용하여 한반도 지진재해 분석 및 내진설계의 신뢰도를 확보할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치의 블록도이다.
도 2는 (a) N치와 VS, (b) 유효응력에 따른 VS 분포범위를 보여주는 도면이다.
도 3은 토층별 (a) N치와 VS, (b) 유효응력에 따른 VS 분포를 보여주는 도면이다.
도 4는 (a) 토층에 따른 VS, (b) 토층에 따른 N치 및 (c) 토층에 따른 유효응력의 증가비를 보여주는 도면이다.
도 5는 (a) 매립지, (b) 퇴적층, (c) 풍화토 및 (d) 풍화암에 따른 VS와 N치 분포를 보여주는 도면이다.
도 6은 토양의 종류에 따른 (a) N치와 VS 및 (b) 유효응력에 따른 VS 분포를 보여주는 도면이다.
도 7은 흙의 종류에 따른 (a) VS, (b) N치 및 (c) 유효응력의 분포를 보여주는 도면이다.
도 8은 각각 (a) 세립토, (b) 자갈, (c) 모래 및 (d) 풍화암에 따른 VS 와 N치 사이의 관계를 보여주는 도면이다.
도 9는 (a) 시대별 VS, (b) 매질에 따른 N치 및 (c) 시대에 따른 유효응력의 경향을 보여주는 도면이다.
도 10은 각 암반분류에 따른 VS의 분포와 평균치를 보여주는 도면이다.
도 11은 (a) 세립토, (b) 모래, (c) 자갈 및 (d) 풍화암의 Vs 와 N치 사이의 관계를 보여주는 도면이다.
도 12는 종래 기술과 본 발명(실선) 간 모래에 대한 Vs와 N치의 관계를 비교한 도면이다.
도 13은 시추공 429 개소에 대한 (a) 예측 VS30과 관측 VS30의 관계 및 (b) 잔차를 보여주는 도면이다.
도 14는 지질시대별 VS30의 분포를 보여주는 도면이다.
도 15는 신생대 4기 이전의 (a) 경사도와 VS30 및 (b) 잔차와 고도의 분포 및 적합모델을 보여주는 도면이다.
도 16은 신생대 4기 화성암의 (a) 경사도와 VS30 및 (b) 잔차와 고도의 분포 및 적합모델을 보여주는 도면이다.
도 17은 신생대 4기 충적층의 (a) 경사도와 VS30 및 (b) 잔차와 고도의 분포 및 적합모델을 보여주는 도면이다.
도 18은 매립지의 (a) 경사도와 VS30 및 (b) 잔차와 고도의 분포 및 적합모델을 보여주는 도면이다.
도 19는 서울, 여주 및 춘천 지역에 대한 (a) 본 발명의 VS30 지도와 (b) USGS의 VS30 지도의 비교를 보여주는 도면이다.
도 20은 본 발명에서 확보한 VS30 중 충적층에 해당하는 19,721개의 VS30 분포를 보여주는 도면이다.
도 21은 전라북도 지역에 대한 (a) 본 발명의 VS30 지도와 (b) USGS의 VS30 지도의 비교를 보여주는 도면이다.
도 22는 (a) 본 발명에서 개발한 한반도 VS30 지도 및 (b) USGS 지도 및 시추공 위치를 보여주는 도면이다.
도 23은 (a) 본 발명에서 개발한 VS30 지도, (b) USGS의 VS30 지도의 잔차 분포를 보여주는 도면이다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법의 흐름도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치의 블록도이다.
본 발명에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치(10, 이하 장치)는 한반도의 지역적 특성에 적합한 평균 전단파 속도 예측 모델을 생성하고, 이를 지질시대 특성에 따라 보정하여 평균 전단파 속도(VS30) 지도를 생성한다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 장치(10)는 자료 수집부(110), 전단파 속도 분석부(130), 전단파 속도 추정모델 생성부(150), 모델 보정부(170) 및 전단파 속도 지도 생성부(190)를 포함한다.
본 발명의 상기 장치(10)는 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성을 수행하기 위한 소프트웨어(애플리케이션)가 설치되어 실행될 수 있으며, 상기 자료 수집부(110), 상기 전단파 속도 분석부(130), 상기 전단파 속도 추정모델 생성부(150), 상기 모델 보정부(170) 및 상기 전단파 속도 지도 생성부(190)의 구성은 상기 장치(10)에서 실행되는 상기 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성을 수행하기 위한 소프트웨어에 의해 제어될 수 있다.
상기 장치(10)는 별도의 단말이거나 또는 단말의 일부 모듈일 수 있다. 또한, 상기 자료 수집부(110), 상기 전단파 속도 분석부(130), 상기 전단파 속도 추정모델 생성부(150), 상기 모델 보정부(170) 및 상기 전단파 속도 지도 생성부(190)의 구성은 통합 모듈로 형성되거나, 하나 이상의 모듈로 이루어 질 수 있다. 그러나, 이와 반대로 각 구성은 별도의 모듈로 이루어질 수도 있다.
상기 장치(10)는 이동성을 갖거나 고정될 수 있다. 상기 장치(10)는, 서버(server) 또는 엔진(engine) 형태일 수 있으며, 디바이스(device), 기구(apparatus), 단말(terminal), UE(user equipment), MS(mobile station), 무선기기(wireless device), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
상기 장치(10)는 운영체제(Operation System; OS), 즉 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다. 상기 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제 및 윈도우 계열, 리눅스 계열, 유닉스 계열, MAC, AIX, HP-UX 등 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.
상기 자료 수집부(110)는 VS30 예측 모델 개발을 위한 한반도의 전단파 속도 주상도, 지형 정보, 지질 정보 및 산지로부터의 거리 정보를 포함하는 데이터 셋을 구축한다.
일 실시예로서, 기상청의 지진관측소 부지에 대한 물리탐사 정보, 국토지반정보 통합 DB 센터(GeoInfo, 2020)에 등록된 시추공 데이터 중 물리탐사 정보가 존재하는 시추공, 그리고 울산과학기술원에서 제공한 포항, 울산 지역의 물리탐사 정보의 총 1,156개를 수집하였다.
또한, 획득한 시추공 위치에서의 지형정보와 지질정보를 얻기 위해 지질정보서비스시스템(MGEO; KIGAM, 2020)의 1:50,000 지질도와 미국지질조사국(USGS, 2019), EarthEnv (Robinson, 2014), 국토정보플랫폼 (NGII, 2019)에서 제공하는 수치표고모델(DEM)을 획득하였다.
또한, 신생대 제4기 충적층에서의 퇴적층 깊이를 산지 거리로부터 고려하기 위해 국가공간정보포털(NSDI, 2020)가 제공하는 지적도에서 산지 정보를 추출하였다. 수집된 정보는 VS30 예측 모델 개발을 위해 하나의 데이터 테이블로 구축하였다.
일 실시예에서, 데이터 구축은 크게 전단파 속도 주상도 정보 구축, 지형 정보 구축, 지질 정보 구축 및 산지로부터의 거리 정보 구축을 진행할 수 있다.
(1) 전단파 속도 주상도 정보 구축
예를 들어, 전단파 속도 주상도 정보 구축은 VS30 예측 모델에 필요한 전단파 속도 주상도를 기상청, 국토지반 정보통합DB 센터와 울산과학기술원에서 제공받은 후 지반조사 데이터베이스를 구축할 수 있다.
아래의 표 1은 각 관측 네트워크의 깊이에 따른 전단파 속도 주상도의 수를 나타내며, 관측 네트워크별 물리탐사 정보가 존재하는 시추공은 한반도 전반에 걸쳐 존재한다.
Network Depth ≥ 30 m 30 m ＞ Depth ≥ 15 m 15 m ＞ Depth
기상청 54 0 0
국토지반정보통합 DB 827 122 42
지반조사 (UNIST제공) 80 21 10
합 961 143 52
(2) 지형 정보 구축광범위 레이어 중 하나인 지형 정보는 예를 들어, 미국지질조사국, EarthEnv와 국토정보플랫폼에서 수집한 수치표고모델을 사용할 수 있다. 수치표고모델을 GIS 프로그램인 QGIS를 이용하여 경사도를 계산함으로써 추가적인 지형 정보를 획득할 수 있다.
(3) 지질 정보 구축
광범위 레이어 중 하나인 지질 정보는 예를 들어, MGEO에서 제공하는 지질도 레이어를 사용할 수 있다. VS30 예측 모델 개발에 필요한 입력값은 1:50,000 해상도의 지질도 레이어에서 획득하고, 본 발명에서 개발된 모델을 적용하기 위한 지질도는 1:250,000 해상도의 지질도 레이어로 사용하였다. 또한, 각 해상도에서 지질 정보가 누락된 경우 서로 다른 레이어와 상호 비교하여 입력하였다.
(4) 산지로부터의 거리 정보 구축
신생대 제4기의 충적층의 경우, 퇴적층의 두께는 산지로부터 거리가 멀수록 두꺼워지는 경향을 보인다. 따라서, 합리적인 VS30을 추정하기 위해 예를 들어, 국가공간정보포털에서 지적도를 획득하여 산지로부터의 최단거리를 계산하고 광범위 레이어를 생성할 수 있다.
상기 전단파 속도 분석부(130)는 상기 자료 수집부(110)에서 구축된 데이터 셋으로부터 토층, 흙의 종류, 지질 분류 및 암반층에 따른 전단파 속도를 분석한다.
이를 위해, 일 실시예에서, 상기 전단파 속도 분석부(130)는 각 전단파 속도를 분석하기 위한 토층 분석부, 흙의 종류 분석부, 지질 분류 분석부 및 암반층 분석부를 포함할 수 있다.
과거 전단파 속도 측정을 위한 현장실험은 시간적, 비용적인 문제로 많은 실험이 이루어지지는 않았으나, 표준관입시험(SPT) 및 시추공 정보는 GeoInfo에 많은 수의 데이터가 구축되어 있다. 표준관입시험 N치로부터 전단파 속도(VS)를 추정하는 국내외 선행연구의 경험식들이 있다.
지역에 따른 지질특성에 제각각이기 때문에 모델 개발에 사용된 데이터에 따라 N치로부터 전단파 속도를 추정하는 경험식들은 다양하다. 본 발명에서는 한반도 지질특성에 맞는 N-VS 모델 개발을 위해 한반도 지역의 data를 수집 및 정제한 후, N-VS 모델을 개발하였다.
본 발명의 일 실시예에서, 다양한 지형 및 지질 정보를 기반을 하는 N-VS 추정을 위해 다음과 같은 4개의 정보속성을 수집하였다.
(1) 표준관입시험 데이터
시추공ID, 타격횟수(N), 관입량(Pen), 측정깊이, 측정위치좌표 정보가 있는 204,959 시추공의 2,186,902개 샘플 데이터를 수집하였다.
(2) 조사위치 데이터
표준관입시험의 결과로부터 작성된 흙의 분류(USCS), 토층종류, 흙의 색깔 등의 정보가 있는 217,576개의 시추공에 대한 925,106개의 샘플 데이터를 수집하였다.
(3) 전단파 속도 데이터
GeoInfo로부터 수집한 데이터를 기반으로 시추공ID, VS 측정두께, VS 정보가 있는 1,190곳의 위치에 대한 17,810개의 샘플 데이터를 수집하였다.
(4) 지질정보 데이터
표준관입시험, 조사위치, 전단파 속도 3개의 데이터를 시추공ID를 이용하여 하나의 데이터 셋(data-set)으로 병합하였다. 병합된 데이터 셋의 측정위치 좌표를 이용하여 88,057곳의 유효위치에 대한 지질정보 데이터를 1:250,000 해상도 지질도로부터 수집하였다.
본 발명에서는 모델 개발을 위한 데이터 셋으로 표준관입시험, 전단파 속도, 지질정보가 존재하는 703곳의 위치에 대한 10,771개의 데이터를 구축하였다.
데이터 분석 전 필터링 작업을 통해 N치 > 50, 관입량 > 30 cm를 초과하는 데이터는 토층정보 및 시추주상도를 고려하여 30 cm 관입량에 대한 등가 N치로 수정하였으며, 이상치를 모델 개발에 포함하지 않기 위해 VS < 70 m/s, VS > 2000 m/s의 값들은 제거하였다. 흙의 종류에 따른 단위중량을 구하여 SPT 시험이 이루어진 깊이에서의 유효응력을 데이터 셋에 포함하였다.
도 2는 (a) N치와 VS (b) 유효응력에 따른 VS 분포범위 분포범위를 나타낸다. 일반적으로, N 또는 유효응력이 증가할수록 VS는 증가한다.
(1) 토층(Layer)에 따른 VS 분포
시추공정보에서 N치 정보가 포함된 토층 레이어 정보는 크게 매립지(Fill), 퇴적층(Alluvium), 풍화토(Weathered_Soil), 풍화암(Weathered_Rock)으로 구분된다.
도 3은 토층별 (a) N치와 VS, (b) 유효응력에 따른 VS 분포를 보여주고, 도 4는(a) 토층에 따른 VS, (b) 토층에 따른 N치 및 (c) 토층에 따른 유효응력의 증가비를 보여준다.
도 5는 각 토층의 N치와 유효응력에 대한 전단파 속도의 분포를 나타낸다. 도 5에서 (a) 매립지, (b) 퇴적층, (c) 풍화토 및 (d) 풍화암에 따른 Vs와 N치 분포를 보여주고, 각 토층의 데이터 수는 매립지 1207개, 퇴적층 2296개, 풍화토 4725개, 풍화암 2993개이다.
(2) 흙의 종류에 따른 VS 분포
흙의 종류는 미사(Silt), 점토(Clay), 자갈(Gravels), 모래(Sand), 풍화암(Weathered Rock)으로 구분되며, 각 종류에 따른 (a) N치와 VS 및 (b) 유효응력에 따른 VS 분포를 도 6에 나타내었다. 모래(Sand)는 전체 데이터의 56%를 차지하며 풍화암(Weathered Rock) 28%, 자갈(Gravels) 7%, 점토(Clay) 7%, 미사(Silt) 2%를 차지한다.
도 7은 흙의 종류에 따른 (a) VS, (b) N치 및 (c) 유효응력의 분포를 나타낸다. 미사와 점토는 가장 낮은 N치의 분포를, 모래와 자갈은 중간 정도의 분포를, 풍화암은 가장 높은 N치의 분포를 나타낸다. 미사와 점토는 도 4의 퇴적층(Alluvium)과 비슷한 경향을 보이는데, 전체 986개의 미사와 점토 중 70%인 692 개가 퇴적층(Alluvium)에 포함된다.
도 8은 토층의 분포에 따라 다른 색깔을 가지는 흙의 종류별 N-VS의 관계를 나타낸다. 도 8은 각각 (a) 세립토(미사 및 점토), (b) 자갈, (c) 모래 및 (d) 풍화암에 따른 VS 와 N치 사이의 관계를 나타낸다.
(3) 지질 분류에 따른 VS 분포
본 발명에서는 지질을 신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암 지역, 신생대 제4기 충적층 지역, 신생대 제4기 매립지로 구분하였다. 도 9는 (a) 시대별 VS, (b) 매질에 따른 N치 및 (c) 시대에 따른 유효응력의 경향을 나타낸다.
도 9를 참조하면, 지질의 생성시기가 오래될수록 전단파 속도는 빠른 경향을 보이는데 이는 암반에 의한 영향이 크다. 표준관입시험은 단단한 암반에서 실험이 불가능하기 때문에 N치로부터 지질을 고려하여 전단파 속도를 추정하기보다는 토층과 흙의 종류를 고려하여 추정하는 것이 타당한 전단파 속도를 추정할 수 있다. 흙의 종류 및 토층과 다르게 상대적으로 N-VS와 지질분류에 따른 상관관계는 보이지 않았다.
(4) 암반층에서의 VS
토층의 분류 중 암반층에서는 SPT의 관입 깊이가 0이므로, N치에 따른 VS 모델을 개발하기 어렵다. 대신, 암반을 풍화암(Weathered Rock), 연암(Soft Rock), 보통암(Rock), 경암(Hard Rock)으로 분류하여 각 그룹에 따른 VS의 평균치를 계산하였고, 그 결과는 각각 591, 946, 1343, 1511 m/s이다. 도 10은 각 암반분류에 따른 VS의 분포와 평균치를 나타낸다.
상기 전단파 속도 추정모델 생성부(150)는 상기 전단파 속도 분석부(130)에서 분석된 전단파 속도를 기반으로 지질 분류 및 지형 정보에 따른 전단파 속도 추정모델을 생성한다.
본 발명의 일 실시예에서 Mixed-effect linear regression을 활용하여 흙의 종류와 토층 분류에 따른 VS 추정모델을 개발할 수 있다. 이에 따른 모델의 함수는 다음의 수학식 1과 같다.
[수학식 1]
Figure 112021091893085-pat00001
여기서, c0(type), c1(type), c2(type)는 흙의 종류에 대한 계수이며, d(layer)는 토층 분류에 따른 계수, ε는 잔차이다. Mixed-effect linear regression의 결과로 세립토(Fine), 모래(Sand), 자갈(Gravel), 풍화암(Weathered rock), 그리고 모든 흙의 종류(All)에 대한 cx 계열 계수와 매립지(Fill), 퇴적층(Alluvium), 풍화토(Weathered soil), 풍화암(Weathered rock), 그리고 모든 토층 분류(All)에 대한 d계수를 획득하였다. VS 추정을 위한 모델의 토양종류 및 토층 분류에 따른 각 계수는 아래의 표 2에 정리되어 있다.
Soil Type c0 c1 c2 Soil Layer d
All 5.053 0.106 0.096 All 0
Fine 5.008 0.166 0.065 Fill -0.252
Sand 5.166 0.119 0.061 Alluvium -0.163
Gravel 4.788 0.086 0.168 Weathered soil 0.037
Weathered rock 5.249 0.052 0.088 Weathered rock 0.378
도 11은 각 흙의 종류와 토층 분류별 VS와 N의 관계 및 개발된 모델의 형상을 보여준다. 모델 형상을 위해 б'는 100 kPa(실선)과 200kPa(점선)을 사용하였다. 도 11은 각각 (a) 세립토, (b) 모래, (c) 자갈 및 (d) 풍화암의 б'= 100 kPa (실선)과 200 kPa (점선)에서의 Vs 와 N치 사이의 관계를 보여준다.
전체 데이터에 대한 모델 잔차의 표준편차는 0.282이며, 각 그룹별 모델 잔차의 표준편차는 아래의 표 3에 정리되어 있다. 괄호안의 숫자는 각 그룹에 속한 데이터의 수를 의미한다.
Soil Type Soil Layer
Fill Alluvium Weathered soil Weathered rock
Fine 0.226(61) 0.334(692) 0.290(233) -(0)
Sand 0.307(880) 0.281(1140) 0.272(3927) 0.247(98)
Gravel 0.387(266) 0.318(464) 0.572(14) 0.054(3)
Weathered rock -(0) -(0) 0.364(101) 0.247(2892)
선행기술문헌의 비특허문헌 1(이하, Sun et al. (2008))은 국내에서 26곳 위치에서 실험한 377 개의 VS와 N 데이터셋을 기반으로 VS-N 관계식을 제안하였다. 도 12는 모래(Sand)에 대한 Sun et al. (2008)의 각 토층 분류(퇴적층(Alluvial), 풍화토(Weathered_Soil), 풍화암(Weathered_Rock))에 대한 VS-N 관계와 본 발명의 VS-N 관계를 비교하고 있다.
도 12를 참조하면, 실선은 본 발명에서 제안한 모델로, 밑에서부터 유효응력 20 kPa, 100 kPa, 500 kPa을 대입하였을 경우이며, 점선은 Sun et al. (2008)에서 제안한 모델이다. 유효응력을 고려하지 않은 Sun et al. (2008)의 모델에서 VS가 더 가파르게 증가하는 것을 확인할 수 있다.
그러나, 본 발명에서 수집한 데이터와 비교하였을 경우, Sun et al. (2008)의 모델은 퇴적층과 풍화토의 경우 과소예측을, 풍화암의 경우 과대예측하는 것을 알 수 있다. 본 발명에서 제시한 모델은 여러 프로젝트의 실험 데이터를 종합한 것으로 전체 평균을 예측하기에는 더 유효할 것으로 판단된다.
본 발명은 토층 레이어에 SPT N치가 존재할 경우 수학식 1로부터 VS를 추정하고, N치가 존재하지 않은 암반 레이어의 경우 도 11의 평균 VS를 사용하여 VS30을 추정하였다.
도 13은 시추 깊이가 25 m이상인 시추공에서 추정한 VS30과 측정한 VS30의 관계를 보여준다. 일 예로, 깊이가 30 m보다 얕을 경우 외삽 방법을 사용하여 VS30을 추정할 수 있다. 두 수치는 선형관계를 보이나 평균적으로 측정 VS30이 추정 VS30의 약 0.96배이다. 잔차(
Figure 112021091893085-pat00002
)의 표준편차는 0.185이다.
상기 모델 보정부(170)는 상기 전단파 속도 추정모델 생성부(150)에서 생성된 전단파 속도 추정모델을 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정할 수 있다.
본 발명에서는 상기 구축한 총 1,103개의 측정된 VS30과 9,195개의 시추공 정보로 추정된 VS30을 이용하여 일반선형회귀분석 및 비선형회귀분석을 통해 광범위 레이어를 활용한 최적의 VS30 예측 모델을 개발하였다. 광범위 레이어는 지질 분류와 지형 정보를 사용하였다. 지질 분류는 한국지질자원연구원의 1:50,000 지질도 레이어를 기반으로 각 VS30마다 할당하였다. 지형 정보는 미국지질조사국, EarthEnv, 국토정보플랫폼의 3가지 수치표고모델 중 가장 오차가 적은 EarthEnv를 선택하여 모델을 개발하였다.
먼저, 지질시대구분 방법을 설명한다.
지반은 생성된 시기 및 지질활동의 특성에 따라 그 단단함이 다르다. 이는 각 지반의 생성특징 및 시기에 따라 VS30이 변화하는 것을 의미한다. 이러한 특성을 VS30 모델에 반영하기 위해 최우선 구분 기준으로 지질시대를 채택하였다. 지질 시대는 선캄브리아 시대부터 신생대 제4기까지 퍼져 있다. 하지만 모든 시대 별로 개별모델을 생성하기에 충분한 데이터가 존재하지 않으므로, 한 그룹 별 충분한 데이터 확충을 위해 비슷한 특성이 예측되는 시대를 묶을 필요가 있다.
도 14는 지질시대별 VS30의 분포를 보여준다.
도 14를 참조하면, 신생대 제4기 이전의 지질시대에 속하는 VS30은 주로 산지에 분포해 있으므로 높은 VS30을 보인다. 신생대 제4기 이전의 선캄브리아기, 고생대, 중생대, 신생대 제3기는 데이터의 수가 충분치 않은 시대(고생대 및 신생대 제3기)를 포함하고 또한 서로 비슷한 분포(선캄브리아기 및 중생대)를 보이므로 하나의 그룹으로 간주하였다.
신생대 제4기는 크게 화산활동으로 이루어진 화성암 지역(예: 제주도 및 울릉도), 충적층, 그리고 현대에 만들어진 매립지 또는 인공적으로 만들어진 지반으로 구분할 수 있다. 해양은 데이터의 수가 많지 않으나, 특이그룹으로 분류하였다. 이러한 지질시대별 데이터 분포 및 지질형성 특징을 고려하여 다음과 같이 총 5개의 지질 그룹을 형성하였다.
(1) 신생대 제4기 이전
(2) 화성암(신생대 제4기)
(3) 충적층(신생대 제4기)
(4) 매립지(신생대 제4기)
(5) 해양
본 발명은 고도(elevation), 경사도(slope), 산지로부터의 거리(mdist)를 변수로, 선택한 4개 지질 그룹에 따라 VS30추정 모델을 개발하였다. 아래의 표 4에 본 발명에서 개발된 모델이 요약되어 있다.
Geology Group Model Remark
Old
Figure 112021091893085-pat00003

Figure 112021091893085-pat00004

Figure 112021091893085-pat00005
 σε = 0.301
σε1 = 0.309
Volcanic
(Quaternary)
Figure 112021091893085-pat00006

Figure 112021091893085-pat00007

Figure 112021091893085-pat00008
 10m<elev<60m
σε = 0.255
σε1 = 0.280
Alluvium (Quaternary)
Figure 112021091893085-pat00009

Figure 112021091893085-pat00010

Figure 112021091893085-pat00011
 50m<mdist<400m
σε = 0.253
σε1 = 0.259
Fill(Quaternary)
Figure 112021091893085-pat00012

Figure 112021091893085-pat00013

Figure 112021091893085-pat00014
 elev<5m
σε = 0.162
σε1 = 0.172
Ocean
Figure 112021091893085-pat00015
 -
고도와 산지로부터의 거리는 m 단위, 경사도는 도단위이며, 고도의 최솟값은 1 m, 경사도의 최솟값은 0.1°이다.(1) 신생대 제4기 이전
신생대 제4기 이전에 속하는 지반은 주로 오랜 퇴적 및 변성 작용에 의해 생성된 단단한 암반지역으로, 대부분 산지에 분포되어 있다. 이 그룹의 VS30은 전체 그룹 중 가장 높은 값의 분포를 보인다. 총 6,857개의 데이터가 존재하며, 도 15와 같이 VS30은 고도 및 경사도와 상관관계가 있다. 도 15 내지 도 18에서는 각 포인트별 평균 및 95% 신뢰구간을 함께 표시하였다.
본 발명에서 모델의 개발은 2단계로 진행된다. 1단계로, 경사도와 VS30의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀분석을 하였으며, 2단계로, 1단계의 비선형 모델의 잔차와 고도와의 관계를 가우스 함수 기반 비선형 모델로 표현하였다. 가우스 함수는 최솟값과 최댓값이 수렴하는 형태로, x값이 모델 개발에 사용된 데이터의 범위 밖에 있어도 y값을 과대 또는 과소 예측하지 않는 장점이 있다.
(2) 신생대 제4기 화성암
제주도와 울릉도, 그리고 경기도 북부 지역 일부에는 신생대 제4기에 형성된 화성암 지역이 존재한다. 이러한 지역은 신생대 제4기에 형성되었음에도 불구하고 주로 암반으로 이루어져 있기 때문에 토층의 두께가 얕다.
따라서, VS30을 추정을 위해서는 신생대 제4기의 일반적인 지질유형인 충적층에서 독립시켜 모델을 개발할 필요가 있다. 해당 지질 지역 내 전단파 속도로부터 계산된 VS30은 존재하지 않으나, 시추공 정보로부터 추정한 VS30은 336개가 존재한다. 신생대 제4기 이전 지질속성과 마찬가지로, 경사도에 표고에 대한 2단계로 모델을 개발하였다.
도 16은 VS30과 경사, 그리고 1단계 모델의 잔차와 고도와의 관계를 나타낸다. 고도의 경우 10m 이하는 데이터의 수가 많지 않으며, 60m 이상의 경우 더 이상 증가 추세를 보이지 않으므로, 최소와 최대의 경계로 10m, 60m를 각각 설정하였다.
(3) 신생대 제4기 충적층
신생대 제4기는 대부분 충적층으로 이루어져 있으며 평야 또는 산지 사이에 분포한다. VS30의 분포는 이전의 지질시대에 비교하여 확연히 낮으나, 상대적인 지질의 기간에 비해 넓은 분포를 가진다. 분류에 사용된 지질특성은 표층의 지질특성이므로, 토층의 두께를 적절히 파악하기에 한계가 있다.
따라서, 고도 및 경사도에 추가하여, 산지로부터 이격거리를 통해 퇴적층의 두께를 고려한 VS30 추정 모델을 작성하였다. 고도, 경사도, 산지로부터의 거리 중 가장 영향력이 큰 고도와 산지로부터의 거리를 입력으로 하는 모델을 사용하였다.
신생대 제4기의 경우 또한 신생대 제4기 이전 그룹과 마찬가지로 2단계에 걸쳐 모델을 개발하였다. 첫째, 고도와 VS30간의 관계모델을 개발하였으며, 둘째, 개발된 모델의 잔차를 산지로부터의 거리를 이용하여 수정하는 모델을 추가적으로 개발하였다.
따라서, 고도의 정보만 존재할 경우, 1단계 모델을 사용하며, 산지로부터의 거리가 존재할 경우, 2단계 모델을 사용하면 예측값의 오차를 줄일 수 있다.
도 17은 VS30과 고도, 그리고 1단계 모델의 잔차와 산지와의 거리를 나타낸다. 1단계 모델은 고도가 높아질수록 수렴하는 VS30의 형태를 고려하여 비선형 가우스 함수 형태로 개발되었으며, 2단계 모델은 멱함수(로그형태에서의 선형함수)로 개발되었다.
(4) 매립지
매립지는 인공적으로 만들어진 지반으로 생성시기가 100년 미만이며, 대부분 해안의 간척사업에 의해 형성되었기 때문에 가장 낮은 VS30 경향을 보인다. 경사도와 고도에 상관관계를 가지는 것을 파악하였다. 매립지 조성 시 경사도가 높을 경우 주로 조립토 성분이 퇴적되고, 경사도가 낮을 경우 주로 세립토 성분이 퇴적되는 것에 기인한 것으로 보인다.
신생대 제4기 이전과 신생대 제4기 모델과 마찬가지로 경사도와 고도에 따른 2단계 모델을 개발하였다. 매립지는 두 단계 모두 선형회귀모델을 이용하였으며, 매립지에 적절하지 않은 높은 VS30의 예측을 방지하기 위해 고도의 최대 한계값은 예를 들어, 20m로 설정하였다. 도 18은 매립지에서의 VS30와 경사도와의 관계, 그리고 1단계 모델 잔차와 고도와의 관계를 나타낸다.
(5) 해양
해양의 경우 수집한 해양지역 데이터 11개의 기하평균인 254 m/s로 VS30을 설정하였다.
상기 전단파 속도 지도 생성부(190)는 보정된 전단파 속도 추정모델을 이용하여 산지로부터의 거리 정보에 따른 퇴적층의 두께를 기반으로 전단파 속도 지도를 생성한다.
일 실시예에서, 작성된 지도의 형식은 Grd 파일, 이미지 파일 또는 위경도별 VS30 결과값일 수 있다. 그러나, 지도의 형식은 이에 한정되지 않는다.
본 발명은 개발한 VS30 추정 모델을 한반도 전체를 아우르는 광범위 레이어에 적용하여 한반도 VS30 지도를 작성하였다. 작성한 지도의 해상도는 미국지질조사국(USGS)에서 전 세계를 대상으로 작성한 격자 크기가 0.008333°의 두 배 해상도인 격자 크기 0.004167°로 작성하였다. 미터 단위로는 가로×세로의 길이 744 m × 927 m에서 372 m × 463 m로 해상도가 증가하였다.
USGS와 본 발명의 VS30 지도와 비교하면, 골의 식별 성능이 향상된다.
중생대 이상 지질의 생성시대가 오래된 지역은 대부분 산지로 이루어져 있다. 현세에 오면서 퇴적물이 산지 사이의 단단한 지층에 쌓여 연약한 지층을 형성되게 된다. 따라서, 산지와 산지 사이인 골(valley)에는 대부분 퇴적층이 두껍게 존재한다.
본 발명에서 작성한 지도는 골에 위치한 신생대 제4기의 충적층을 고려하고 해상도를 두 배 높임으로써 USGS의 경사도에만 의존하는 지도 보다 골의 식별 성능을 향상시켰다.
도 19는 서울, 여주와 춘천을 포함하는 VS30 지도이다.
도 19를 참조하면, 본 발명에서 작성한 VS30 지도인 (a)는 골의 식별 성능이 우수한 반면, USGS에서 작성한 VS30 지도인 (b)는 골의 식별 성능이 낮으며, 충적층 지역이 충분히 고려되지 못한 결과를 보여준다.
또한, 본 발명은 USGS에 비해 산지로부터의 거리로부터 퇴적층의 두께를 고려한다.
연구 초기의 광범위 레이어로 사용한 지질, 지형 레이어만으로는 충적층에서 유사한 지형의 VS30 차이를 설명할 수 없다. 도 20은 본 발명에서 확보한 VS30 중 충적층에 해당하는 19,721개의 VS30 분포를 나타내며, 지형만으로 설명이 어려운 경우가 대부분이다. 시추주상도를 통해 산지로부터 거리가 가까울수록 퇴적층의 두께가 얇아짐을 확인하였고, 산지로부터의 거리를 고려한 모델을 개발함으로써 충적층에서의 VS30을 지도에 작성하였다.
도 21(a)는 산지로부터 거리를 고려한 본 발명의 VS30 지도 결과이고, 도 21(b)는 산지로부터 거리가 고려되지 않은 USGS의 결과이다.
이하에서는, 본 발명에서 생성한 최종 VS30 지도 및 정확도를 비교한다.
도 22는 (a) 본 발명에서 개발한 VS30 지도와 (b)는 USGS의 VS30 지도 및 시추공 위치를 보여준다. 도 22를 참조하면, 본 발명에서 개발한 지도가 USGS 지도에 비해서 전체적으로 더 낮은 VS30 값을 나타낸다.
아래의 표 5는 지질 구분에 따른 잔차를 계산한 결과이다. 한반도 VS30 지도가 기존 지도에 비해 현장조사 결과와 유사하다.
매립지 신생대 4기 이전 신생대 4기 전체 평균
전체 화성암 지대
평균 편차 평균 편차 평균 편차 평균 편차
세계지도 -0.43 0.4309 -0.17 0.4254 -0.12 0.4353 -0.36 0.3262 0.27
본 발명 0.05 0.1818 -0.06 0.3204 -0.02 0.2557 0.22 0.3530 0.08
N 469 7,630 3,165 35 11,299
도 23은 (a) 본 발명에서 개발한 VS30 지도, (b) USGS의 VS30 지도와 측정 또는 시추공 정보로 계산된 71,370개의 VS30의 대수잔차분포를 보여준다. 본 발명에서 개발한 VS30 지도의 잔차의 표준편차는 0.291, USGS의 VS30 지도는 0.420을 나타내어 개발한 지도의 불확실성이 확연히 낮은 것을 확인하였다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법의 흐름도이다.
본 실시예에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법은, 도 1의 장치(10)와 실질적으로 동일한 구성에서 진행될 수 있다.
따라서, 도 1의 장치(10)와 동일한 구성요소는 동일한 도면부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략한다. 또한, 본 실시예에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법은 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성을 수행하기 위한 소프트웨어(애플리케이션)에 의해 실행될 수 있다.
본 발명은 한반도의 지역적 특성에 적합한 속도 기반 예측 모델을 생성하고, 이를 지질시대 특성에 따라 보정하여 전단파 속도(VS) 지도를 생성한다.
도 24를 참조하면, 본 실시예에 따른 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법은, 전단파 속도 주상도, 지형 정보, 지질 정보 및 산지로부터의 거리 정보를 포함하는 데이터 셋을 구축한다(단계 S10).
VS30 예측 모델 개발을 위한 한반도의 데이터 셋을 구축하며, 본 발명에서 사용되는 전단파 속도는 지표 하부 30m까지의 평균 전단파 속도(VS30)일 수 있다.
구축된 데이터 셋으로부터 토층, 흙의 종류, 지질 분류 및 암반층에 따른 전단파 속도를 분석한다(단계 S20).
상기 전단파 속도를 분석하는 단계(단계 S20)는, 매립지(Fill), 퇴적층(Alluvium), 풍화토(Weathered Soil) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 토층별 전단파 속도 분포를 분석하는 단계, 미사(Silt), 점토(Clay), 자갈(Gravels), 모래(Sand) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 흙의 종류별 전단파 속도 분포를 분석하는 단계, 신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암 지역, 신생대 제4기 충적층 지역 및 신생대 제4기 매립지를 포함하는 지질 분류에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 단계 및 풍화암(Weathered Rock), 연암(Soft Rock), 보통암(Rock) 및 경암(Hard Rock)을 포함하는 암반층에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전단파 속도를 분석하는 단계(단계 S20)는, 표준관입시험 데이터, 조사위치 데이터, 전단파 속도 데이터 및 지질정보 데이터를 수집하는 단계 및 수집된 데이터로부터 표준관입시험 해머 타격횟수(N치) 및 관입량에 기반한 N치 보정과 미리 설정한 전단파 속도 범위를 벗어나는 데이터를 제거하여 데이터를 필터링하는 단계를 더 포함할 수 있다.
데이터 분석 전 필터링 작업을 통해 N치 > 50, 관입량 > 30 cm를 초과하는 데이터는 토층정보 및 시추주상도를 고려하여 30 cm 관입량에 대한 등가 N치로 수정하였으며, 이상치를 모델 개발에 포함하지 않기 위해 VS < 70 m/s, VS > 2000 m/s의 값들은 제거하였다. 흙의 종류에 따른 단위중량을 구하여 SPT 시험이 이루어진 깊이에서의 유효응력을 데이터 셋에 포함하였다.
분석된 전단파 속도를 기반으로 지질 분류 및 지형 정보에 따른 전단파 속도 추정모델을 생성한다(단계 S30).
전단파 속도 추정모델을 생성하는 단계(단계 S30)는, 흙의 종류에 따른 계수와 토층 분류에 따른 계수를 기초로 모델 함수를 생성할 수 있다(수학식 1). 만약, 시추 깊이가 30m보다 얕을 경우 외삽(extrapolation)을 사용하여 평균 전단파 속도(VS30)를 추정할 수 있다.
생성된 전단파 속도 추정모델을 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정한다(단계 S40).
전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계(단계 S40)는, 고도(elevation), 경사도(slope), 산지로부터의 거리를 변수로, 신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암, 신생대 제4기 충적층, 신생대 제4기 매립지 및 해양에 대한 각각의 전단파 속도 추정모델을 생성할 수 있다.
신생대 제4기 이전의 추정모델 및 신생대 제4기 화성암 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석하는 단계 및 회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 가우스 함수 기반 비선형 모델로 표현하는 단계를 포함할 수 있다.
신생대 제4기 충적층의 추정모델의 경우, 산지로부터의 거리가 존재하면, 산지로부터의 거리를 이용하여 모델의 잔차를 수정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
매립지 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석하는 단계 및 회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 회귀 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
해양의 경우, 수집한 해양지역 데이터의 기하평균을 이용하여 전단파 속도 추정모델을 생성할 수 있다.
보정된 전단파 속도 추정모델을 이용하여 산지로부터의 거리 정보에 따른 퇴적층의 두께를 기반으로 전단파 속도 지도를 생성한다(단계 S50).
본 발명은 개발한 VS30 추정 모델을 한반도 전체를 아우르는 광범위 레이어에 적용하여 한반도 VS30 지도를 작성하였다. 일 실시예에서, 작성된 지도의 형식은 Grd 파일, 이미지 파일 또는 위경도별 VS30 결과값일 수 있다. 그러나, 지도의 형식은 이에 한정되지 않는다.
그 결과, USGS의 VS30 지도와 본 발명의 VS30 지도와 비교하면, 골의 식별 성능이 향상되고, 산지로부터의 거리로부터 퇴적층의 두께를 고려하기 때문에 정확성이 향상되었다.
이와 같은, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
본 발명은 한반도에 적합한 VS30 추정 모델과 VS30 지도를 제공하므로, 지진재해 분석 및 내진설계의 정확도를 높일 수 있다.
10: 평균 전단파 속도 지도 작성 장치
110: 자료 수집부
130: 전단파 속도 분석부
150: 전단파 속도 추정모델 생성부
170: 모델 보정부
190: 전단파 속도 지도 생성부

Claims (20)

  1. 전단파 속도 주상도, 지형 정보, 지질 정보 및 산지로부터의 거리 정보를 포함하는 데이터 셋을 구축하는 단계;
    구축된 데이터 셋으로부터 토층, 흙의 종류, 지질 분류 및 암반층에 따른 전단파 속도를 분석하는 단계;
    분석된 전단파 속도를 기반으로 지질 분류 및 지형 정보에 따른 전단파 속도 추정모델을 생성하는 단계;
    생성된 전단파 속도 추정모델을 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계; 및
    보정된 전단파 속도 추정모델을 이용하여 산지로부터의 거리 정보에 따른 퇴적층의 두께를 기반으로 전단파 속도 지도를 생성하는 단계;를 포함하되,
    상기 전단파 속도 추정모델을 생성하는 단계는,
    흙의 종류에 따른 계수와 토층 분류에 따른 계수를 기초로 모델 함수를 생성하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 전단파 속도를 분석하는 단계는,
    매립지(Fill), 퇴적층(Alluvium), 풍화토(Weathered Soil) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 토층별 전단파 속도 분포를 분석하는 단계;
    미사(Silt), 점토(Clay), 자갈(Gravels), 모래(Sand) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 흙의 종류별 전단파 속도 분포를 분석하는 단계;
    신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암 지역, 신생대 제4기 충적층 지역 및 신생대 제4기 매립지를 포함하는 지질 분류에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 단계; 및
    풍화암(Weathered Rock), 연암(Soft Rock), 보통암(Rock) 및 경암(Hard Rock)을 포함하는 암반층에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 단계;를 포함하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 전단파 속도를 분석하는 단계는,
    표준관입시험 데이터, 조사위치 데이터, 전단파 속도 데이터 및 지질정보 데이터를 수집하는 단계; 및
    수집된 데이터로부터 표준관입시험 해머 타격횟수(N치) 및 관입량에 기반한 N치 보정과 미리 설정한 전단파 속도 범위를 벗어나는 데이터를 제거하여 데이터를 필터링하는 단계;를 더 포함하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는,
    고도(elevation), 경사도(slope), 산지로부터의 거리를 변수로, 신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암, 신생대 제4기 충적층, 신생대 제4기 매립지 및 해양에 대한 각각의 전단파 속도 추정모델을 생성하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는,
    신생대 제4기 이전의 추정모델 및 신생대 제4기 화성암 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석하는 단계; 및
    회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 가우스 함수 기반 비선형 모델로 표현하는 단계;를 포함하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는,
    신생대 제4기 충적층의 추정모델의 경우, 산지로부터의 거리가 존재하면, 산지로부터의 거리를 이용하여 모델의 잔차를 수정하는 단계;를 더 포함하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  8. 제5항에 있어서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는,
    매립지 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석하는 단계; 및
    회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 회귀 분석하는 단계;를 포함하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  9. 제5항에 있어서, 상기 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 단계는,
    해양의 경우, 수집한 해양지역 데이터의 기하평균을 이용하여 전단파 속도 추정모델을 생성하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    전단파 속도는 지표 하부 30m까지의 평균 전단파 속도(VS30)인, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 전단파 속도 추정모델을 생성하는 단계는,
    시추 깊이가 30m보다 얕을 경우 외삽(extrapolation)을 사용하여 평균 전단파 속도(VS30)를 추정하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법.
  12. 제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제11항 중 어느 하나의 항에 따른 상기 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체.
  13. 전단파 속도 주상도, 지형 정보, 지질 정보 및 산지로부터의 거리 정보를 포함하는 데이터 셋을 구축하는 자료 수집부;
    구축된 데이터 셋으로부터 토층, 흙의 종류, 지질 분류 및 암반층에 따른 전단파 속도를 분석하는 전단파 속도 분석부;
    분석된 전단파 속도를 기반으로 지질 분류 및 지형 정보에 따른 전단파 속도 추정모델을 생성하는 전단파 속도 추정모델 생성부;
    생성된 전단파 속도 추정모델을 지질 시대별 특성에 따라 각각 전단파 속도 추정모델을 보정하는 모델 보정부; 및
    보정된 전단파 속도 추정모델을 이용하여 산지로부터의 거리 정보에 따른 퇴적층의 두께를 기반으로 전단파 속도 지도를 생성하는 전단파 속도 지도 생성부;를 포함하되,
    상기 전단파 속도 추정모델 생성부는,
    흙의 종류에 따른 계수와 토층 분류에 따른 계수를 기초로 모델 함수를 생성하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 전단파 속도 분석부는,
    매립지(Fill), 퇴적층(Alluvium), 풍화토(Weathered Soil) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 토층별 전단파 속도 분포를 분석하는 토층 분석부;
    미사(Silt), 점토(Clay), 자갈(Gravels), 모래(Sand) 및 풍화암(Weathered Rock)을 포함하는 흙의 종류별 전단파 속도 분포를 분석하는 흙의 종류 분석부;
    신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암 지역, 신생대 제4기 충적층 지역 및 신생대 제4기 매립지를 포함하는 지질 분류에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 지질 분류 분석부; 및
    풍화암(Weathered Rock), 연암(Soft Rock), 보통암(Rock) 및 경암(Hard Rock)을 포함하는 암반층에 따른 전단파 속도 분포를 분석하는 암반층 분석부;를 포함하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 전단파 속도 추정모델 생성부는,
    표준관입시험 데이터, 조사위치 데이터, 전단파 속도 데이터 및 지질정보 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
    수집된 데이터로부터 표준관입시험 해머 타격횟수(N치) 및 관입량에 기반한 N치 보정과 미리 설정한 전단파 속도 범위를 벗어나는 데이터를 제거하여 데이터를 필터링하는 필터링부;를 더 포함하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치.
  16. 삭제
  17. 제13항에 있어서, 상기 모델 보정부는,
    고도(elevation), 경사도(slope), 산지로부터의 거리를 변수로, 신생대 제4기 이전, 신생대 제4기 화성암, 신생대 제4기 충적층, 신생대 제4기 매립지 및 해양에 대한 각각의 전단파 속도 추정모델을 생성하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치.
  18. 제17항에 있어서, 상기 모델 보정부는,
    신생대 제4기 이전의 추정모델 및 신생대 제4기 화성암 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석한 후, 회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 가우스 함수 기반 비선형 모델로 표현하고,
    신생대 제4기 충적층의 추정모델의 경우, 산지로부터의 거리가 존재하면, 산지로부터의 거리를 이용하여 모델의 잔차를 수정하고,
    매립지 추정모델의 경우, 경사도와 전단파 속도의 관계를 가우스 함수를 활용하여 회귀 분석한 후, 회귀 분석된 모델의 잔차와 고도와의 관계를 회귀 분석하고,
    해양의 경우, 수집한 해양지역 데이터의 기하평균을 이용하여 전단파 속도 추정모델을 생성하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치.
  19. 제13항에 있어서,
    전단파 속도는 지표 하부 30m까지의 평균 전단파 속도(VS30)인, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치.
  20. 제19항에 있어서, 상기 전단파 속도 추정모델 생성부는,
    시추 깊이가 30m보다 얕을 경우 외삽(extrapolation)을 사용하여 평균 전단파 속도(VS30)를 추정하는, 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 장치.

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