본 연구는 한국교원대학교 캠퍼스에 설치한 고밀도 지오폰 관측망의 연속 자료를 이용하여 일상적 캠퍼스 환경 의 자연 배경잡음과 인위 신호를 시공간적으로 분석하였다. 약 1.0 km×0.6 km 영역에 약 100 m 간격으로 배치한 60개 지오폰 노드의 수직 성분을 사용하였으며, 광대역 파워스펙트럼밀도(Power Spectral Density, PSD)의 시공간 분포 분석, 시간대별 PSD 공간 매핑, 그리고 적 이동 신호의 다관측소 도플러 곡선 모델링을 결합하여 적용하였다. PSD 분석 결 과 0.1-1Hz 대역은 풍속과 기압 변화에 따른 광역 자연 환경 신호의 상대적 변동을, 30-80 Hz 대역은 강수에 의한 광 대역 동시 상승을, 1-60 Hz 대역은 차량·보행·시설 가동 등 캠퍼스 내부 인위 활동의 비균질 공간 분포를 주로 반영하 였다. 30-60 Hz 대역의 시간대별 평균 지도는 주중 일과 시간대에 캠퍼스 중심부와 주요 도로 주변의 PSD가 증가하고, 야간과 주말에는 관측망 북동부(KN011, KN012 등)에 위치한 기숙사와 일부 도로 주변에만 신호가 잔존함을 보여 준 다. 2022년 7월 20일 자료에서는 동일 시간 영역에 (1) 원거리 항공체에 의한 다중 모드 도플러 신호, (2) 캠퍼스 내부 이동수단에 의한 다중 모드 도플러 신호, (3) 보행자 등 저속 이동에 의한 비도플러 광대역 신호가 함께 관측되었다. 원거리 항공체 신호에 대해 59개 가용 관측소 중 46개에서 신뢰도 높은 도플러 모델 결과를 얻었으며, 정지 주파수는 79.68±0.53 Hz, 속도는 63.2±3.7 m/s, 평면 회귀 방위각은 178.7o로 추정되었다. 고해상도 PSD에서 17.2와 79.5 Hz 및 그 배음이 동시에 확인되어, 해당 신호원은 4개의 주회전날개와 꼬리회전날개를 갖는 헬리콥터 계열 항공체로 해석된다. 본 연구는 일상적 인위 잡음이 우세한 캠퍼스 환경에서도 고밀도 관측망을 이용하면 신호원의 시간 패턴, 공간 분포, 이동 방향, 속도, 회전체 특성을 정량적으로 추정할 수 있음을 보인다.

This study analyzed campus environmental noise and anthropogenic seismic signals recorded by a high-density geophone array deployed at the Korea National University of Education (KNUE) to extend previous case studies of manmade signals at the Antarctic Jang Bogo Station to an everyday urban campus environment. Vertical-component continuous data from 60 geophone nodes installed at approximately 100 m intervals across a 1.0 km×0.6 km area were processed using band-averaged power spectral densities, hour-of-day spatial averaging, short-time Fourier transform spectrograms, and a multistation Doppler-curve fitting framework combined with plane regression of closest-approach times. Spatiotemporal PSD maps showed that the 0.1-1 Hz band reflected array-wide variations associated with wind speed and barometric pressure, the 30-80 Hz bands responded coherently to precipitation, and the 1-60 Hz bands were dominated by the heterogeneous spatial distribution of campus anthropogenic activity. Hour-of-day and day-of-week maps in the 30- 60 Hz band revealed enhanced PSD levels around the campus core and major roads during weekday daytime, whereas nighttime and weekend signals were mainly concentrated near dormitories and roads. On July 20, 2022, three classes of transient signals were identified within a single 5-min window: multimode Doppler curves from a distant airborne source, a multimode Doppler signature from a moving vehicle within the campus, and a non-Doppler broadband signal interpreted as pedestrian activity. For the airborne signal, reliable Doppler fits were obtained at 46 of the 59 stations, yielding a stationary frequency of 79.68±0.53 Hz, an apparent speed of 63.2±3.7 m/s, and a plane-regression bearing of 178.7o. High-resolution PSD around the closest-approach time showed narrowband peaks at 17.2 and 79.5 Hz with harmonic combs, consistent with a helicopter-type airborne source with four main-rotor blades and four tail-rotor blades. The results demonstrate that even in an everyday campus environment with elevated anthropogenic background noise, a high-density geophone array can quantitatively resolve temporal activity patterns, spatial source distributions, moving-source kinematics, and rotating-machinery signatures.

Abstract
요 약
1. 서 론
2. 관측 자료
3. 분석 방법
    3.1. 시간-주파수 분석
    3.2. 도플러 효과 모델
    3.3. 회전체 주파수와 신호원 식별
    3.4. 다중관측소 평면 회귀와 측방 위치 추정
4. 결과 및 토의
    4.1. 시공간 분포
    4.2. 이동 신호 분석
    4.3. 원거리 이동 신호 모델링
5. 결 론
사 사
References

• 이상준(한국교원대학교, 28173, 충청북도 청주시 흥덕구 강내면 태성탑연로 250) | Sang-Jun Lee (Korea National University of Education, Cheongju 28173, Korea) Corresponding author