The 2017 Pohang earthquake afflicted more significant economic losses than the 2016 Gyeongju earthquake, even if these earthquakes had a similar moment magnitude. This phenomenon could be due to local site conditions that amplify ground motions. Local site effects could be estimated from methods using the horizontal-to-vertical spectral ratio, standard spectral ratio, and the generalized inversion technique. Since the generalized inversion method could estimate the site effect effectively, this study modeled the site effects in the Korean peninsula using the generalized inversion technique and the Fourier amplitude spectrum of ground motions. To validate the method, the site effects estimated for seismic stations were tested using recorded ground motions, and a ground motion prediction equation was developed without considering site effects.

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료 를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형 으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

The stochastic method is applied to simulate strong ground motions at seismic stations of seven metropolises in South Korea, creating an earthquake scenario based on the causative fault of the 2016 Gyeongju earthquake. Input parameters are established according to what has been revealed so far for the causative fault of the Gyeongju earthquake, while the ratio of differences in response spectra between observed and simulated strong ground motions is assumed to be an adjustment factor. The calculations confirm the applicability and reproducibility of strong ground motion simulations based on the relatively small bias in response spectra between observed and simulated strong ground motions. Based on this result, strong ground motions by a scenario earthquake on the causative fault of the Gyeongju earthquake with moment magnitude 6.5 are simulated, assuming that the ratios of its fault length to width are 2:1, 3:1, and 4:1. The results are similar to those of the empirical Green’s function method. Although actual site response factors of seismic stations should be supplemented later, the simulated strong ground motions can be used as input data for developing ground motion prediction equations and input data for calculating the design response spectra of major facilities in South Korea.

본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상 관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용 하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.

The empirical Green’s function method is applied to the foreshock and the mainshock of the 2016 Gyeongju earthquake to simulate strong ground motions of the mainshock and scenario earthquake at seismic stations of seven metropolises in South Korea, respectively. To identify the applicability of the method in advance, the mainshock is simulated, assuming the foreshock as the empirical Green’s function. As a result of the simulation, the overall shape, the amplitude of PGA, and the duration and response spectra of the simulated seismic waveforms are similar with those of the observed seismic waveforms. Based on this result, a scenario earthquake on the causative fault of Gyeongju earthquake with a moment magnitude 6.5 is simulated, assuming that the mainshock serves as the empirical Green’s function. As a result, the amplitude of PGA and the duration of simulated seismic waveforms are significantly increased and extended, and the spectral amplitude of the low frequency band is relatively increased compared with that of the high frequency band. If the empirical Green’s function method is applied to several recent well-recorded moderate earthquakes, the simulated seismic waveforms can be used as not only input data for developing ground motion prediction equations, but also input data for creating the design response spectra of major facilities in South Korea.

We performed seismic noise level analysis to access the proper functioning of 11 newly established seismic stations in the southeastern region of Korea. One-hour long segments of seismograms were selected from the continuous data of the 3 elements for 61 days from March 1, 2019. For each segment of data, the power spectral density (PSD) was estimated from the continuous back ground noise data of the 3 elements for periods ranging from 0.02~100 s. The median noise levels (NLs) of the stations were compared with the new noise model (NNM) of USGS and NLs of station TJN installed in a tunnel on a granite basement. We observed that the NLs of the newly installed seismometers were between the upper and lower limit of the NNM. In a comparison with the noise level of station TJN, the new seismometers had their own noteworthy features. The NLs from accelerometers (Epi-sensors) were ~ 40 dB higher than the NLs from velocimeters (STS-sensors) for periods > 10 s, which is because the small and light Epi-sensors are sensitive to environmental changes. Daily and weekly variations in spectral noise level were observed clearly in short periods < 1 s, and these are considered to be related to human activities. The seismometers in boreholes showed ~20 dB weaker NLs in the cultural noise band. The NLs of accelerometers at a depth of 30 m were also much lower by 30 dB for long periods > 10 sec. Overall the functioning of the new velocimeter and accelerometer stations was reliable for periods ranging from 0.02~100 s and 0.02~10 s, respectively.

기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25 km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.

P파와 S파의 도착시간 정보는 지진 발생위치 결정, 1차원 및 3차원 지하구조 등 지진학 연구 수행에 중요한 정보이다. 최근 지진관측소의 수가 비약적으로 증가함에 따라 관측망을 운영하면서 수동으로 지진파의 도착시간을 측정하는 것은 상당한 시간이 소요되는 일이 되었다. 본 연구에서는 진원요소에 대한 사전정보(지진 발생위치와 시간)를 확보 할 수 있는 경우 Akaike Information Criterion (AIC)을 적용하여 추가의 관측소에서 국지지진의 P파와 S파의 도착시간을 자동측정하였다. 해당 방법을 경산(DAG2) 지진관측소에 기록된 자료에 적용한 후 수동 측정한 값과 자동 측정한 값을 비교한 결과 P파의 경우 95.1%, S파의 경우 93.7%가 0.1초 이하의 차이를 보이면서 결정되는 것을 확인하였다. 자동측정결과의 높은 정확성은 향후 고밀도 지진관측망 운영에 성공적으로 적용될 수 있음을 시사한다.

관측된 지반진동은 지진원, 지각감쇠 및 지반의 증폭특성 등 3가지 주요 인자로 구성되어 있고 특히 지반증폭 특성은 지진원 및 감쇠특성을 평가할 때 필요하다. 또한 지진재해도를 분석하기 위해 지반의 증폭 특성에 정보가 내진 공학 뿐만 아니라 암반공학적 특성 분석에서 필수적이다. 지반의 증폭특성 분석을 위해 분석대상 관측소와 기준 관측소 지반진동의 수평/수직 비를 이용하는 방법을 적용하였다. 기존의 기준관측소의 수직성분 방법에 더하여 새로이 기준관 측소의 수평성분 방법을 새로이 시도하였다. 본 연구는 예당저수지 인근에 설치한 4개의 관측소에서 관측된 6개의 가 속도 지반진동을 이용하여 각 지반진동의 S파, Coda파 및 배경잡음 각각을 분석한 지반증폭 특성을 상호 비교하였다. 4개 관측소 공통적으로 S파와 Coda파를 이용한 결과는 상호 유사한 지반증폭 특성을 보였다. 다만 배경잡음은 다른 2 개 지진 에너지와 비교할 때 전혀 다른 지반증폭 특성을 보였고 이는 배경잡음의 발생 원인이 관측소 마다 서로 다르 기 때문으로 입증되었다. 4개 각각의 지진 관측소마다 저주파수 및 고주파수 증폭특성과 관측소 고유의 우월주파수가 서로 상이하여 관측소 고유의 증폭특성을 보여주었다. 또한 본 연구의 결과와 다른 방법의 결과와 비교하면 지반의 동 적특성 및 지반분류 연구에 많은 정보를 제시할 수 있다.

실제 국내에서 관측된 가속도를 이용한 스펙트럼 값이 내진설계기준보다 상대적으로 크게 나타나는 경향을 보 이며, 특히 고진동수 구간에서 국내 내진설계 기준이 국내 고유의 지반증폭 특성을 제대로 반영하지 못하고 있어 문제 점이 많다고 지적되어 왔다. 지반증폭 특성을 분석할 때 여러 가지 방법이 제시되어 왔으며 본 연구는 현장에서 자주 적용되고 있는 지반진동의 수평/수직 스펙트럼 비율을 이용하는 방법을 적용하였다. 이 방법은 S파 및 레일리파를 이용 하는 것으로부터 출발하였으나, 최근 Coda파 및 배경잡음 등에 확대 적용되어 지반의 동적인 증폭특성 연구에 많이 이용되고 있다. 제한된 연구 기간 동안 4개 변전소시설 관측소 각각 2개 지점(노두 및 시추공)에서 운영되었고 본 연구는 4개 관측소의 노두에서 동시에 관측된 3개 중규모 지진의 가속도 지반진동(S파, Coda파 및 배경잡음)을 이용하여 지반 증폭을 분석하였다. 분석결과는 4개 관측소 각각에 대해 기존 연구결과인 시추공 지반증폭 특성과 상호 비교하였다. 또 한 각각 관측소 및 지점에서 지반의 우월진동수를 이용하여 각각 지반에 대한 등급분류도 시도하였다. 각각의 지진관측 소마다 저진동수 및 고진동수 특성, 관측소 고유의 우월진동수가 서로 상이하여 관측소 고유의 증폭특성을 보여주었다. 대다수 관측소는 S파, Coda파 및 배경잡음 에너지를 분석한 결과와 많은 부분이 유사함을 보여 주었다. 물론 본 연구 로부터 도출된 결과를 다른 방법에 적용하여 얻어진 결과와 비교한다면 지반의 동적 특성 및 지반분류 연구에 많은 정 보를 제시할 수 있다고 판단된다.

The e-CALLISTO is a network of CALLISTO (Compact Astronomical Low-frequency, Low-cost Instrument for Spectroscopy in Transportable Observatories) spectrometers which detect solar radio bursts 24 hours a day in frequency range 45-870 MHz. The number of channels per spectrum is 200 and the time resolution of whole spectrum is 0.25 second. The Korean e-CALLISTO station was developed by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) collaborating with Swiss Federal Institute of Technology Zurich (ETH Zurich) since 2007. In this paper, we report replacement of the tracking mount and development of the control program using Visual C++/MFC. The program can make the tracking mount track the Sun and schedule CALLISTO to start and to finish its observation automatically using the Solar Position Algorithm (SPA). Daily tracking errors (RMSE) are 0.0028 degree in azimuthal axis and 0.0019 degree in elevational axis between 2014 January and 2015 July. We expect that the program can save time and labor to make the observations of solar activity for space weather monitoring, and improve CALLISTO data quality due to the stable and precise tracking methods.

In industrial facilities sites, the conventional method determining the earthquake magnitude (M) using earthquake ground-motion records is generally not applicable due to the poor quality of data. Therefore, a new methodology is proposed for determining the earthquake magnitude in real-time based on the amplitude measures of the ground-motion acceleration mostly from S-wave packets with the higher signal-to-ratios, given the Vs30 of the site. The amplitude measures include the bracketed cumulative parameters and peak ground acceleration (As). The cumulative parameter is either CAV (Cumulative Absolute Velocity) with 100 SPS (sampling per second) or BSPGA (Bracketed Summation of the PGAs) with 1 SPS. The arithmetic equations to determine the earthquake magnitude are derived from the CAV(BSPGA)-As-M relations. For the application to broad ranges of earthquake magnitude and distance, the multiple relations of CAV(BSPGA)-As-M are derived based on worldwide earthquake records and successfully used to determine the earthquake magnitude with a standard deviation of ±0.6M.

본 연구에서는 겨울철 특별관측기간(2012년 1월 5일에서 2월 29일)동안 강원지방기상청에 설치된 GPS 자료를 이용하여 가강수량을 산정하고 이를 라디오존데 가강수량 자료와 비교 분석하였다. GPS 자료를 후처리하기 위하여 Bernese 5.0 소프트웨어를 사용하였다. GANG 단독측위와 GANG, DAEJ의 비교적 짧은 거리의 두 지점만을 이용한 상대측위 결과에 따른 가강수량은 시간에 따른 변동폭이 크고 실제 환산된 가강수량에 비해 5배 정도 크게 나타났다. 이러한 대류권 절대 오차에 의한 오류를 제거하기 위한 방법으로 Xian Dao (BJFS), Ibaraki-ken (TSKB) 국제 IGS 사이트의 장거리 기선설정으로 GPS 후처리를 실시한 결과 라디오존데 관측값과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.67, 평균제곱근오차가 6.40 수준으로 나타났다. 또한 GPS 수신기 고도 차이로 발생할 수 있는 대류권 상대 오차를 제거하기위해 강원지방기상청과 아주 가까운 지점인 강릉 원주대학교에 설치된 GPS 자료를 추가하여 후처리한 결과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.61, 평균제곱근오차가 5.79로 보다 개선된 결과를 보였다.

서울 기상 관측소(서울시 종로구 송월동, 37˚34'N, 126˚57'E, 이하 송월)의 일 최저기온과 결빙 자료, 그리고 인근인 한강 관측소(37˚30'N, 126˚57'E, 이하 한강)의 결빙 자료를 사용하여, 1907-2006년(100년) 동안 한국 서울에서의 결빙기후의 장기 변동을 조사하였다. 송월의 결빙은 옥외 노장의 물이 동결하는 현상으로 정의하였고, 이곳에서 6 km 떨어진 한강의 결빙은 한강 대교 남단에서 2번째와 4번째 교각의 상류 100 m 부근이 완전히 얼었을 때로 정의한다. 평균 첫 결빙일은 송월이 10월 28일, 한강이 12월 28일이며, 각각 0.78 days decade-1와 3.47 days decade-1로 점차 늦어지는 추세를 나타냈다. 평균 연 결빙 일수는 송월이 159.06일, 한강이 50.33일이며, 각각 2.01 days decade-1와 5.24 days decade-1로 감소하는 추세를 보였다. 특히, 1950년대 후반을 기점으로 변화율이 급변하였는데, 한강에서 100년 동안 발생한 7번의 무결빙해(1960, 1971, 1972, 1978, 1988, 1991, and 2006)도 모두 1950년대 이후에 발생하였다. 송월과 한강에서 첫 결빙일의 일 최저기온은 평균적으로 각각 0.55˚C와 -12.22˚C이다. 영하의 일 최저기온이 송월은 6.43일, 한강은 8.94일 지속되고 난 뒤 첫 결빙이 발생하였다. 송월과 한강의 연 최저기온에 대해서 첫 결빙일은 양의 상관을 보였고, 결빙 일수는 음의 상관을 보였다. 이러한 결과는 결빙기후의 변화가 기후변화의 일환으로 나타나는 기온변화와 유관함을 보였다. 향후 더 넓은 지역에서 다양한 추가 연구를 실시함으로써, 지속적으로 결빙기후를 주시하고자 한다.

지진전조현상을 모니터링 하기 위해 기상청이 운영하고 있는 청양 지자기관측소에서 총 6개월간 획득된 지자기장 자료를 분석하였다. 지자기 3성분 자료로부터 지하의 전기비저항 변화를 반영하는 전달함수 및 분극값을 계산하였고, 이를 동일기간 발생한 지진이벤트와 비교하였다. 전달함수의 경우 일별 전달함수 값의 변화가 상당히 심하였으며, 발생한 지진 및 Kp 인덱스와의 상관성을 찾기 어려웠다. ULF 대역 자기장은 지진발생 전 뚜렷한 분극값의 증가가 관찰되었으나, 지진이 발생하지 않은 기간에도 이러한 변동 패턴이 나타났다. 따라서 이러한 분극값의 변화는 지진 전조현상으로 단정하기에는 한계가 있고, 향후 타 관측소 자료의 추가적인 확보 및 분석을 통해 과거 발생한 일정규모 이상의 지진과 관련성을 분석할 필요가 있다.

지진원 상수의 정밀한 결정과 지진재해의 예측에 있어서 결정적인 요인의 하나는 부지증폭 특성에 관한 상세한 정보이다. 한반도 광대역 지진관측소의 부지증폭 특성이 0.2-20 Hz 범위 내에서 주파수의 함수로 추정되었다. 한반도 남부에서 2003년부터 2008년까지 관측된 43개의 지진에 대한 총 1275개의 지진기록이 사용되었다. 지진동 모델의 역산으로부터 추정된 28개소의 관측소에 대한 부지증폭비는 수직대 수평(H/V) 스펙트럼비로부터 얻어진 증폭비와 몇몇 관측소를 제외하고는 대체로 그 값이 일치하는 것이 발견되었다. 이 연구에서 얻어진 주파수별 부지증폭 특성은 어떤 뚜렷한 공간분포를 보이지 않았다. 또한 부지증폭 특성은 기반암 종류보다는 풍화의 정도와 크게 관련이 있는 것으로 나타났다. 주파수별 부지증폭비를 참조하여 28개소의 광대역 관측소를 4개의 그룹으로 나누었고, 그룹별 특징에 대하여 본문에 서술하였다.

지진원, 지각감쇠 및 구조물과 지반상호간의 동적 특성 등을 신뢰성 있게 평가하기 위해 지반의 증폭특성을 반드시 고려하여야 한다. 주파수 영역에서 H/V 스펙트럼 비를 구하는 방법은 Nakamura(1989)에 의해 처음으로 제시되어 초기에는 지반의 상시미동의 표면파의 특성을 이해하기 위해 제시되어 한계점이 존재하나 근래에 와서 강진동의 전단파 에너지 등에 적용범위가 확장되면서 지반의 동적인 증폭특성(지반증폭함수) 연구에 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 오대산 지진(2007/01/20)으로부터 관측된 9개의 지반진동을 이용하여 H/V 스펙트럼 비를 분석하였고 결과를 이용하여 국내에 분포되어 있는 지진관측소 부지의 지반증폭 특성을 분석하였다. 분석결과 대부분의 지진관측소의 H/V 스펙트럼 비는 저주파수 영역에서는 고주파수 영역에 비해 다소 안정된 지반증폭 특성을 보여주었다. 하지만 지진관측소마다 고유주파수, 고주파수 및 저주파수 대역에서 서로 다른 지반증폭 특성을 보여주었다. 특히 각각 관측소 부지의 고유주파수는 각 관측소의 지진자료의 질을 좌우하므로 정확한 분석이 필요하다. 관측된 지반진동 자료를 이용하여 지진원 및 지각감쇠 요소를 분석할 경우 결과값의 왜곡을 피하기 위해 지반증폭 정보를 제거하면 신뢰성이 보다 향상된 값을 얻을 수 있다. 물론 지반증폭은 국내 지반의 분류 연구에 중요한 정보를 제공한다는 점에서 대단히 중요하다.