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지진해일 시나리오 데이터베이스를 활용한 기상청 지진해일 감시체계
신동훈,황의홍,이덕기,전영수,Sheen,Dong-Hoon,Hwang,Eui-Hong,Lee,Duk-Kee,Jeon,Young-Soo 한국방재학회 2007 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2007 No.1
The Korea Meteorological Administration has been operating a tsunami warning system which is based on tsunami scenario database for the East Sea. Recently, the tsunami scenario database for the Yellow sea and the East China sea is also generated so that the tsunami warning system is extended to the whole Korean seas. Tsunami scenario database includes tsunami arrival times and heights generated by performing huge numbers of tsunami propagation simulations. A leap-frog method for shallow water equation is used for the simulation. The simulation code is parallellized via Message Passing Interface and has run on Cray X1E.
GPS를 이용한 미국 알래스카 어거스틴 화산의 지표변위 감시 -2006년 분화를 중심으로-
김수경 ( Su Kyung Kim ),황의홍 ( Eui Hong Hwang ),김영화 ( Young Hwa Kim ),이창욱 ( Chang Wook Lee ) 대한원격탐사학회 2013 大韓遠隔探査學會誌 Vol.29 No.5
미국 알래스카의 알류산열도에 위치하는 어거스틴 화산은 인근 지역에 위치하는 많은 화산들 중 가장 움직임이 활발한 화산중 하나로, 가장 최근에 발생한 2006년 분화 당시 1월 11일부터 28일까지 총 14번의 분출을 하였으며, 최종적으로 화산폭발지수 3으로 기록되었다. 본 연구에서는 어거스틴에 설치되어 상시운영 중인 12개 GPS 관측소의 2005년부터 2011년까지 관측데이터를 이용하여 2006년 분화 전·후 지표변위 양상을 확인하고 다각도의 분석을 시도하였다. 모든 자료처리는 Bernese GPS Software V5.0를 이용하여 진행하였으며, 어거스틴 화산 인근(약 24.5 km)에 위치한 AC59 관측소를 기지점으로 하는 정밀 기선해석이 수행되었다. 그 결과 분화가 발생하기 약 4개월 전부터 분화구 주변에서 평균 9.7 cm/yr 속도로 지표가 부풀어 오르는 양상이 뚜렷하게 나타났으며, 분화 발생 이후 -9.2 cm/yr의 급격한 침하현상이 확인되었다. 화산활동이 안정기에 접어든 이후에는 화산의 북쪽 사면에 설치된 일부 관측소에서 분화 당시 흘러내린 화산쇄설물의 다짐작용에 의한 침하 현상이 확인되었다. 이러한 결과는 GPS를 이용하여 관측한 지표의 변화가 화산활동을 감시하고 예측하는데 유용한 자료로 사용될 수 있음을 시사한다. Augustine is an active stratovolcano located in southwest of Cook Inlet, about 290 kilometers southwest of Anchorage, Alaska. Between January 11 and 28, 2006, the volcano erupted explosively 14 times. We collected twelve permanent GPS stations operating by Plate Boundary Observatory (PBO) from 2005 to 2011. All data processing was carried out using Bernese GPS Software V5.0 with IGS precise orbit. Static baseline processing by fixing AC59 station was applied for the volcano activity monitoring. AC59 is the nearest (about 24.5 km) station to Augustine volcano, and located on North America Plate including Augustine Island. The test results show inflation (9.7 cm/yr) and deflation (-9.2 cm/yr) of volcano before and after eruption around crater clearly. After volcano activity has reached a plateau, some of the GPS stations installed north of the volcano show ground subsidence phenomenon caused by compaction of pyroclastic flows. These results indicate the possibility of using surface deformation observed by GPS for monitoring and prediction of volcano activity.
신주용(Shin Ju Yong),황의홍(Hwang Eui Hong),이장수(Lee Jang Soo),권영우(Kwon Young-Woo) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
CrowdQuake는 MEMS 가속도 센서를 기반으로 하는 지진 관측망으로, 약 1년 동안 운영되며 지진을 관측하였다. 시스템에 사용 중인 2300여 개 가속도 센서에서 5일간 매일 자정 한 시간 데이터를 이용해 분석한 결과 약 1.5%에 해당하는 34개의 센서를 제외한 거의 모든 센서가 정상 동작함을 파악하였다. 실제 지진을 분석한 결과로는 2월 15일군산 지역에서 발생한 지진은 실제 진앙과 근사한 위치를 추정하는 것을 볼 수 있었다. 하지만 4월 19일 흑산도 인근 해역에서 발생한 지진은 현재 시스템이 진앙을 추정하는 방식의 문제로 인해 진앙지 결정이 어렵다는 점을 확인하였다. 향후 연구로 가속도 센서를 활용한 시스템에서 정확한 진앙지 추정을 할 수 있는 알고리즘에 대해 연구하고 적용하여 CrowdQuake의 지진 감지 성능을 향상하고자 한다.
MEMS 가속도 센서 자료를 이용한 지진 분석과 관측망 확대 효과
박은아(Euna Park),안재광(Jae-Kwang Ahn),황의홍(Eui-Hong Hwang),김정규(Jung-Kyu Kim) 대한지질학회 2021 대한지질학회 학술대회 Vol.2021 No.10
전통적으로 사용되던 네트워크 방식의 지진조기경보시스템은 상대적으로 속도가 빠른 P파를 기반으로 지진 정보를 생산하고 피해가 예상되면 경보를 전파한다. 네트워크 방식의 지진조기경보는 다수의 관측소에서 탐지된 P파 정보가 필요하기에 관측망의 조밀도가 높을수록 공백역(blind zone)이 줄어든다. 여기서 공백역이란 지진조기경보 이전에 큰 진동이 도달하는 영역이다. 하지만 지진조기경보의 공백역을 줄이기 위해 관측소를 늘리는 것은 부지확보부터 관리까지 막대한 비용이 소요되며 비효율적이다. 이러한 이유들로 최근 전자기기를 활용한 지진 감지 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 초소형 전자기기들은 진동을 감지할 센서, 자료를 송수신할 통신 모듈 및 전력 공급만 있다면 저비용으로 활용이 가능하다는 장점이 있기 때문에 관측망 조밀도 향상에도 유리하다. 이에 기상청에서는 SK 텔레콤과 협력하여 초소형 MEMS 가속도 센서 기반의 관측망 확장 연구를 시작하였다. 2020년까지 전국의 기상청 지진관측소와 SKT 기지국 및 대리점에 총 2,783개소의 MEMS 관측망을 구축하여 현재 운영 중에 있다. 기존 설치 장소의 특성상 도서, 산간 및 해안지역에 관측소가 부족하다 한계점을 해결하고자 금년에는 우정사업본부와 해양경찰청, 소방청과 협의하여 관측망 확장을 추진하였다. 관측망의 확대 설치 후 발생한 2021년 7월 31일 M2.5의 대구 지진을 이용하여 지진 감지 및 관측망 확대 효과 분석을 수행하였다. 확대 설치 전후를 가정하여 지진 감지 관측소 수를 비교했을 때, MEMS 센서 유효 진앙거리 이내에서 P파 감지 관측소 수 증가로 인한 관측망 확대 효과를 확인하였다.
지진 분석을 위한 결합 손실 함수를 활용한 심층 군집화 모델 개선 연구
김병학(Kim Byeong-Hak),안재광(Ahn Jae-Kwang),황의홍(Hwang Eui-Hong) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 연구는 지진계의 기록을 이미지화 하여 비지도학습 기반의 신호 분류를 수행하고자 심층 분리형 군집화 모델을 개발하였다. 이때 사용되는 심층 분리형 군집화 모델은 기존 군집화 알고리즘에 딥러닝 모델이 추가되었으며 네 가지의 모델 손실함수를 결합한 전역 손실함수로 모델을 최적화한다. 이로 인해 어느 한 쪽의 손실에 치우치지 않은 심층학습 모델로 레이블이 없는 이미지 분류가 가능해진다. 따라서, 새로운 심층 분리형 군집화 방식은 동일 조건의 실험에서 기존 DEC 모델보다 ACC 평가 기준 15.8%, NMI 평가 기준 19.9% 성능을 능가했다.