한반도에서 발생한 지진의 통계적 자기 유사성 분석 및 시각화
Stochastic Self-similarity Analysis and Visualization of Earthquakes on the Korean Peninsula
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초록
대한민국은 지진 판의 경계로부터 멀리 떨어진 지역에 있으며, 이러한 지역에서 발생하는 판 내부 지진은 판 경계부 지진과 비교하면 일반적으로규모가 작고 발생빈도도 낮다. 그럼에도 불구하고 과거 2년부터 1904년 사이 한반도에서 발생했던 지진과 최근 한반도 지진을 관측한 이래에발생한 지진을 조사 및 분석한 결과 진도 규모 9까지 이르는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 지진과 통계적 자기 유사성과의관계를 분석하기 위해서 국립기상연구소에서 발표한 「한반도 역사지진 기록 (2년~1904년)」을 이용한다. 또한 본 논문을 통해서 해결한 문제는한반도에서 발생한 지진데이터와 통계적 자기 유사성과 시각화의 관계 연구를 처음으로 규명하였으며, 그 결과 한반도 지진의 자기 유사성 정도를판단하는 3가지 정량적인 추정방법으로 측정한 결과 자기 유사성 파라메터 H 값(0.5 < H < 1)이 0.8이상으로 자기 유사성 정도가 높은 것으로나타났다. 그리고 그래프의 시각화를 통해 지진이 어느 지역에서 많이 발생했는지를 쉽게 파악할 수 있고, 향후 지진 발생시 피해를 예측하고재산과 인명 피해를 최소화할 수 있는 예측 시스템 개발과 지진 데이터 분석 및 모델링 연구에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 뿐만아니라 본연구결과를 토대로 자기 유사성 프로세스는 지진활동의 패턴과 통계적 특성을 이해하고, 유사한 지진 사건을 그룹화하고 분류하는데 도움을 줄수 있으며, 지진 활동에 대한 예측, 지진 위험 평가 및 지진 공학 관련 연구에 활용될 것으로 예상된다.
Abstract
The Republic of Korea is located far from the boundary of the earthquake plate, and the intra-plate earthquake occurring in theseareas is generally small in size and less frequent than the interplate earthquake. Nevertheless, as a result of investigating and analyzingearthquakes that occurred on the Korean Peninsula between the past two years and 1904 and earthquakes that occurred after observingrecent earthquakes on the Korean Peninsula, it was found that of a magnitude of 9. In this paper, the Korean Peninsula HistoricalEarthquake Record (2 years to 1904) published by the National Meteorological Research Institute is used to analyze the relationship betweenearthquakes on the Korean Peninsula and statistical self-similarity. In addition, the problem solved through this paper was the first toinvestigate the relationship between earthquake data occurring on the Korean Peninsula and statistical self-similarity. As a result ofmeasuring the degree of self-similarity of earthquakes on the Korean Peninsula using three quantitative estimation methods, theself-similarity parameter H value (0.5 < H < 1) was found to be above 0.8 on average, indicating a high degree of self-similarity. Andthrough graph visualization, it can be easily figured out in which region earthquakes occur most often, and it is expected that it canbe used in the development of a prediction system that can predict damage in the event of an earthquake in the future and minimizedamage to property and people, as well as in earthquake data analysis and modeling research. Based on the findings of this study, theself-similar process is expected to help understand the patterns and statistical characteristics of seismic activities, group and classifysimilar seismic events, and be used for prediction of seismic activities, seismic risk assessments, and seismic engineering.
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