1. 서 론
2. 원거리지진 분류 방법
2.1 P파 기준의 원거리지진 판별식
2.2 Filter Bank법
3. 한반도 지진 특성 분석을 위한 자료구성
4. Filter Bank 최적화
4.1 Filter Bank 적용 결과
4.2 밴드영역별 Pv 분석
4.3 최적 P파 시간창(PTW)
5. 적용성검토
6. 결 론
1. 서 론
지진조기경보는 초기 P파의 정보를 통해 S파가 도달하기 전 신속히 지진정보를 제공하고, 이를 통해 지진으로 인한 피해 최소화를 목적으로 개발되었다(Allen, 2004, 2006, 2007; Kuyuk and Allen, 2013). 기상청에서는 2015년부터 대국민 지진조기경보 서비스를 시작하였고, 전국에 구축된 지진관측망 264개소와 유관기관의 지진관측소를 활용하여 실시간 지진 감시를 수행하고 있다(KMA, 2019). 지진관측망에서 고성능 장비를 사용하여, 지진뿐만 아니라 상시에 발생하는 작은 진동, 인근 지역 충격 진동 등이 기록 및 감지된다. 따라서, 다양한 잡음 속에서 지진의 P파를 신속하게 감지하여 분석하는 것이 지진조기경보에서 가장 우선적으로 적용되는 기술이다.
실시간으로 들어온 진동을 P파로 감지하는 기술은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫 번째는 파형의 평균 진폭의 변화를 감지하는 방법으로 STA/LTA(Shot Term Average/Long Term Average)와 SNR(Signal to Noise Ratio)이 있다(Allen, 1982; Baer and Kradolfer, 1987; Earle and Shearer, 1994). 이 방법들은 상시 발생하는 진폭을 잡음(noise)으로 설정하고 이보다 강한 크기의 진동이 발생하는 순간을 찾아 지진파로 감지하는 방법이다. 하지만 이 방법은 일시적인 충격파도 지진으로 오인할 수 있는 한계점으로 인해 잡음신호 제거 알고리즘이 추가로 사용된다(Brown et al., 2011; Chung et al., 2019). 두 번째는 주파수를 통해 지진과 비지진신호를 분류하는 방법이다(Lomax et al., 2012). Lomax et al.(2012)는 주파수 대역을 통과 하는 P파 진동의 임계값을 초과하면 신호로 인식하는 Filter Picker법을 제안 하였다.
앞서 설명된 방법을 통해 지진을 감지하면, 감지시점부터 P파 시간창 크기(P-wave Time Window, PTW)까지 기록된 파형 정보를 추출한다. 이때 추출되는 초기 P파의 정보는 최대변위(Pd), 최대속도(Pv), 최대가속도(Pa), 우세주기(τp)이다. 초기 P파의 정보는 진원 위치 및 규모 계산에 사용되며, 지진조기경보의 경우 최초 3~5개의 관측소 기록의 분석이 중요하다. P파의 관측소 정보가 추가될수록 오차율이 줄어 정확한 정보를 제공할 수 있지만 신속 대응을 위한 조기경보기술에서는 최소한의 정보만으로 신뢰도 높은 결과를 도출해야한다.
국내 지진 관측망의 경우 휴전선과 해안선을 따라 4구간의 모서리 지점을 가지고 있으며, 위치적 특성상 모서리 지점에서의 초기 진원 위치결정이 쉽지 않다. 국내에서 발생한 내륙지진의 경우 적은 수 관측소 사용에도 정확한 위치 추정이 가능한 반면 국외 지진은 최소 관측소의 사용이 오경보를 유발할 수 있는 것으로 나타났다(Fig. 1). 이때 국외 지진의 경우 큰 진동 전파가 예상되지 않는 이상 조기경보의 대상이 아니기에 이에 대한 분류 기술이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 지진조기경보의 국외지진에 대한 오경보를 제거하고자 기존에 제안된 원거리지진 분류 방법에 대한 적용성을 평가하고 최적화된 경험인자를 제안하고자 한다.
2. 원거리지진 분류 방법
2.1 P파 기준의 원거리지진 판별식
원거리지진 필터는 하나의 관측소를 통한 지진조기경보 시스템인 On-Site 알고리즘(Böse et al., 2009)에서 먼저 개발되었으며, 이를 네트워크 방식의 조기경보시스템에서 활용하였다. ElarmS-2(Kuyuk et al., 2013)에는 원거리 지진을 경험적 기준으로 판단하는 알고리즘이 내장되어 있다. ElamS-2에서 사용한 원거리 지진의 경험적 판별식은 Pd와 τp을 사용하며 아래와 같다:
| $$F=K+L\cdot I^T\left\{\begin{array}{lc}F<0&;\;Teleseismic\\else&;\;Local\;earthquake\end{array}\right.$$ | (1) |
여기서 K = 32.75, L = [-24.75, 8.78], I = log[τp, Pd] 이다. 경험식을 통해 계산된 F가 0보다 작으면 원거리 지진으로 분류된다. 이 모델을 사용하기 위해서는 과거 지진 기록에 기반한 지역별 경험 변수 값 설정이 필요하다.
2.2 Filter Bank법
신호처리에서 필터는 일정 주파수 범위의 진동 특성을 파악하는데 유효하게 사용된다. Meier et al.(2015)는 실시간 지진파를 주파수 대역별로 분류해서 판단할 수 있는 Filter Bank 법을 제안하였다. Filter Bank 법은 주파수를 9가지 영역으로 설정하고, 실시간으로 기록되는 진동 자료의 주파수 대역별 최대 진동치를 계산한다. 이때 지진기록에 대한 모서리 주파수(corner frequency)는 0.09375-48Hz를 적용하고, 주파수 대역별 필터는 기본적으로 버터워스 필터(butterworth filter)를 사용한다. Table 1은 Filter Bank의 주파수 대역에 대하여 정리하였다.
Table 1. Each Filter band with Filter Range in HHZ and HNZ Channels
| Band Num. | Narrow passband Filter Range (HNZ/HHZ) |
| 1 | 24-48 Hz |
| 2 | 12-24 Hz |
| 3 | 6-12 Hz |
| 4 | 3-6 Hz |
| 5 | 1.5-3 Hz |
| 6 | 0.75-1.5 Hz |
| 7 | 0.375-0.75 Hz |
| 8 | 0.1875-0.375 Hz |
| 9 | 0.09375-0.1875 Hz |
Filter Bank는 N+1 이전 입력과 N 이전 출력의 선형 조합을 통해 계산하며 다음과 같다:
| $$y_k=\sum_{n=0}^Na_nx_{k-n}-\sum_{n=1}^Nb_ny_{k-n}$$ | (2) |
여기서 yk는 필터링 결과, xk는 입력 지진파형, k는 샘플 인덱스, an과 bn는 필터 상수, N은 필터 차수를 의미한다. 버터워스 필터는 위상지연이 최소인 필터로 실시간 지진 감지에 적용에 최적화된 기법이다(Chung et al., 2019).
Chung et al.(2019)는 영역별 진폭의 차이를 통해 원거지지진을 분류하였다. 이때 원거리지진의 분류는 Filter Bank를 통해 얻어진 3과 7영역의 최대 속도 비를 기반으로 하며, 제안식은 아래와 같다:
| $$\frac{Pv_7}{Pv_3}>0.9$$ | (3) |
여기서 Pv7과 Pv3은 각각 7번과 3번 밴드영역을 통과한 진동의 최대 속도 값이다. Filter Bank의 3번 밴드와 7번 밴드에서 계산된 속도 비율이 0.90을 초과하게 되면 해당 지진을 원거리지진으로 분류한다. ElarmS-3에서는 Filter Bank를 사용하여 최초 관측된 3개소 중 2개 이상의 관측소 에서 원거리지진으로 분석되면, 이 지진은 원거리지진으로 판별되고 경보 대상 지진에서 제외된다(Chung et al., 2019). 원거리지진은 일반적으로 대상지역에 큰 피해를 유발하지 않기에 지진조기경보시 정밀한 규모 계산을 수행하지 않는다.
3. 한반도 지진 특성 분석을 위한 자료구성
한반도에 영향을 주는 지진의 지진동 특성을 분석하기 위해 2015-2018년 발생한 이벤트를 수집하였다. 사용된 규모별 이벤트 수는 Table 2에 정리하였고, 국내 지진과 국외 지진에 대한 진앙지와 규모는 각각 Fig. 2와 3에 도시하였다.
Table 2. List of local and outside Korean peninsula events (regional and teleseismic) dataset classification with magnitude
| Local events | Outside Korean peninsula events | ||
| 2 < ML ≤ 3 | 463 | ML ≤ 5 | 6 |
| 3 < ML ≤ 4 | 44 | 5 < ML ≤ 6 | 43 |
| 4 < ML ≤ 5 | 4 | 6 < ML ≤ 7 | 36 |
| ML > 5 | 3 | ML > 7 | 4 |
| Total | 514 | Total | 89 |
본 연구의 결과를 통해 최적화된 기술은 현업화에 적용을 목적으로 하기에 원본 데이터 자료를 수동으로 분석하지 않고, ElarmS3 알고리즘에 적용하였다. 과거지진 시뮬레이션을 위해서는 이벤트별 기록을 동시에 처리할 수 있도록 데이터를 생성해야 하며, 이와 같이 생성된 데이터를 tankfile 이라 한다. Tankfile은 earthworm(Johnson et al., 1995)기반의 입력된 자료를 기록 및 재생할 수 있는 파일로 tankplayer 모듈에서 사용된다. 자료로 사용된 tankfile은 진원시를 기준으로 이전 10분부터 이후 15분 자료로 생성하였다.
4. Filter Bank 최적화
본 연구에서는 Filter Bank를 활용하여 한반도의 국내외 지진 분류 가능성을 검토하였다. ElarmS-3에서는 STA/LTA법을 사용하여 P파를 자동 피킹(picking)한다. 피킹 이후 P파를 분석하기 위해서는 PTW를 고려해야 하는데 ElamS-3에 내장된 Filter Bank에는 P파 감지 시점으로부터 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 2.0초의 총 11개 PTW이 설정되어있다. 본 연구에서는 앞서 설명된 9개의 주파수 영역과 11개의 PTW에 대하여 국내외 지진의 특성을 분석하였다.
4.1 Filter Bank 적용 결과
지진의 속도-시간이력 데이터에 대한 Filter Bank 적용시 통과되는 속도-시간이력 결과를 Fig. 4에 도시하였다. Fig. 4a는 경주지역에서 발생한 지진(2019/01/10, ML=2.5)의 MKL관측소 기록이고, Fig. 4b 일본 훗카이도 지역에서 발생한 국외지진(2018/09/06, ML=6.7)의 GUWB관측소 자료이다. 국내 지진에서는 고주파수 밴드영역에서 통과된 진동의 진폭이 감쇠하지 않고 기록된 모습을 볼 수 있는 반면 국외지진의 경우 고주파수에너지의 감쇠가 뚜렷하게 나타났다. 이는 주파수에 따른 감쇠특성이 반영된 결과로 고주파 성분은 이격거리가 멀어질수록 감쇠량이 커지기 때문이다. 이때 밴드별 진폭의 차이를 본다면 2-3번 밴드와 7-8밴드의 진폭상승치가 약 1000배 이상 차이를 보이는 것으로 확인되었다.
4.2 밴드영역별 Pv 분석
Fig. 5는 Chung et al.(2019)의 분석 방법을 참조하여 한반도에 영향을 준 지진에 대하여 초기 P파 감지 이후 2초 동안(PTW=2s)에 계산된 주파수 영역별 Pv 값을 도시하였다. 이때 규모별 특성을 쉽게 파악하기 위해 무지개색 순서로 적색(작은 규모) – 남색(큰 규모)까지 적용하였고, 국외지진만 보라색으로 나타냈다. 국내지진의 경우 규모가 작은 지진은 1-4번 밴드, 중규모 지진은 3-7번 밴드에서 우세한 것으로 확인된 반면 국내 관측소에 기록된 국외지진들의 Pv는 5-8번 밴드에 대부분 분포하였다. Pv가 분포하는 밴드영역만을 고려한다면 규모 3.0이상의 국내 지진과 국외지진은 큰 차이가 없는 것으로 보이지만 고주파수(>3Hz, 1-4번 밴드)의 영역에서는 국내 지진의 Pv의 크기가 국외지진보다 확연하게 크게 나타나고 있다. 이는 이격거리에 따른 주파수 감쇠특성이 때문이며, 이를 활용한 국내외 지진의 분류 가능성을 확인할 수 있다.
미 서부 캘리포니아 지역의 원거리지진은 7번 밴드가 우세하여 Chung et al.(2019)가 제안한 경험적 방법(Eq. 3)은 3-7 밴드의 비율을 통한 분류기준이다. 반면 국내의 경우 3번 밴드의 경우 국내 지진의 Pv 값이 가장 크게 나타났으며 국외 지진은 6번 밴드에서 Pv가 우세함을 보였다.따라서, 기존에 사용되는 7번 보단 6번 밴드가 국외 지진 분류에 더 적합한 것으로 나타났다.
앞서 확인된 6번 밴드의 적용성을 검토하기 위해 Chung et al.(2019)이 제안한 3-7밴드와 3-6밴드를 Fig. 6에 도시하였다. 이때 구축된 603개의 이벤트 중 국내지진은 이격거리 500km 이내, 국외지진은 이격거리 300km < R ≤ 2,200km의 관측소 자료만을 사용하였다. 계산시 사용된 PTW는 2초이다.
3, 7번 밴드는 국외 지진을 국내 지진으로 오인 사례가 많은 반면 3, 6밴드는 3,7 밴드 대비27% 개선된 결과를 확인할 수 있다. 하지만 3, 6밴드를 적용하여도 국외지진을 완벽하게 분류하지 못하는 사례가 일부 확인되었으며, 이는 이격거리가 비교적 짧은(300 < R ≤ 500km) 일본 규슈지방에서 발생한 지진에서만 나타났다. 국내지진의 경우 기준을 충족하지 못하는 사례는 관측소와 진원간의 이격거리(R)가 100km 이상일 경우에서 나타났지만, 이는 최초 관측시 사용되는 정보가 아니며 일부 관측소에서만 나타나는 현상이다.
4.3 최적 P파 시간창(PTW)
지진조기경보는 신속성이 필요한 기술로 목적상 PTW를 가능한 짧게 사용하는 것이 좋으나 PTW를 짧게 사용할 경우 P파의 정보가 부족하기 때문에 Fig. 6과 같이 오분석의 가능성이 증가할 수 있다. Fig. 7에는 PTW에 대한 분석 정확도 결과를 도시하였다. 3-7밴드와 3-6밴드를 사용하였을 때 PTW가 증가할수록 분석의 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 4.2절에서 최적화로 제시된 3, 6밴드의 결과에서 PTW의 1초와 2초에 차이가 크지 않았지만, PTW 1초가 2초일때보다 약 7%이상 높은 분석 정확도를 보였다.
5. 적용성검토
앞서 4절의 분석결과를 바탕으로 Filter Bank에 대한 적용방법을 3-6밴드와 PTW=1초로 설정한 후 과거 지진에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. ElarmS-3에서 원거리 지진은 2단계 분류방법을 적용하고 있으며 아래와 같다:
(1) 1단계: Filter Bank를 통한 지진 분류
(2) 2단계: Kuyuk et al.(2013)의 원거리 지진 분류 판별식
현재 기상청의 지진조기경보시스템에는 Kuyuk et al.(2013)의 판별식이 적용되어 있으며 기본 값을 사용 중이다. 본 연구에서는 Kuyuk et al.(2013)의 판별식의 변수는 변경하지 않고 적용하였다. 시뮬레이션을 통해 국외지진 89건에 대한 원거리지진필터 적용성을 분석한 결과, Filter Bank에서 국외지진에 대한 분류는 89건 중 51건을 성공하였고, 나머지 38건은 2단계에서 차단되어 최종적으로 오경보는 발생하지 않는 것으로 분석되었다.
Fig. 8은 한반도 인근에서 발생한 원거리지진인 2015.11.14지진(ML=7.1), 2016.04.16지진(ML=7.3), 2017.07.13지진(ML=5.7), 2018.04.09지진(ML=5.8)의 분석결과를 도시하였다. 설정된 Filter Bank 를 적용한 결과, 실제 발생한 진앙지와 계산된 진앙지에 다소 차이를 보이는 경우가 확인되었지만 4가지 사례 모두 관측소 5개의 정보만을 가지고 국외지진을 오류 없이 판별하는 것으로 나타났다.
6. 결 론
본 연구에서는 ElarmS-3에 내장된 Filter Bank의 최적화 연구를 수행하였고, 이때 분석된 결과는 아래와 같다.
(1) 지진시 전파되는 P파의 경우 이격거리마다 나타나는 주파수별 크기가 다른 것으로 나타났다. 이는 이격거리에 따른 P파 감쇠특성의 차이로 필터를 활용할 경우 이격거리에 따른 지진 분류의 가능성을 확인하였다. 본 연구에서는 Filter Bank에 대하여 P파만이 분석 되었는데 추후 S파에도 적용할 경우 지진파 특징 분석에 유용할 것으로 판단된다.
(2) ElarmS-3에 내장된 Filter Bank의 설정 값은 미 서부 캘리포니아의 사례를 기반으로 산출된 값이다. 따라서 국내 지진조기경보시스템에서는 한반도에 최적화된 기준이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 제시된 설정 값은 한반도에서 발생하는 국외지진이 원거리지진보다는 가까운 이격거리라는 점을 고려하여 새로운 PTW와 밴드영역을 제안하였다.
(3) 한반도에 최적화된 Filter Bank의 설정 값은 3-6밴드와 PTW=1s인 것으로 나타났다. 단, 한반도에서 가까운 큐슈 지역은 여전히 국외지진으로 분류되기 쉽지 않은 것으로 확인되었다. 따라서 국외지진 분류시 Filter Bank만을 독립적으로 사용하는 것 보다 추가적인 필터 사용을 권장하는 바이다.
(4) 본 연구에서는 과거지진에 대한 시뮬레이션을 통해 최적화 분석을 수행하였다. 국외지진은 Filter Bank를 통해 전부 차단되지 않았지만 2단계의 경험적 판별식을 거쳐 모두 식별되었다. 시뮬레이션의 경우 실제 운영시 발생할 수 있는 다양한 문제 상황이 고려되지 않기에 충분한 시험운영 기간을 거쳐 타당성 검토가 필요할 것으로 판단된다.
