2.1 KMA 지진자료
기상청에서는 1978년 8월 30일 관측 자료를 시작으로 현재(2016년 11월 10일)까지 지진규모 2.0 이상의 1,440개의 지진정보(발생일시 및 지점, 규모)를 제공하고 있다 (KMA, 2016; www.kma.go.kr → 날씨 → 지진·화산). 정보를 제공하는 기간은 총 38년 3개월 동안의 자료에 해당된다. 본 연구에서는 한반도에서 발생한 지진으로 공간범위를 한정하고, 지진자료에 대한 기본적인 통계분석을 실시하고, Richter 규모로 제시되는 지진규모 수치를 이용하여 극치해석을 수행하였다. 연간 지진발생회수는 뚜렷한 증가양상을 보이고 있으나, 1978년부터 1998년 동안은 Analogue 관측기간으로 연간 발생회수는 평균 20회 정도이며, Digital 관측이 수행된 1999년 이후의 연간 발생회수는 평균 48회, 다수의 여진이 발생한 2016년 자료를 추가하는 경우에는 평균 58회 정도 발생하고 있다. 관측방법이 다른 1999년 이전 자료와 다른 연도와는 유별나게 다수의 지진이 발생한 2016년(227회), 2003년(93회) 발생회수 자료를 제외하더라도 지진 발생회수는 95% 신뢰구간에서 증가 추세가 있는 것으로 파악되었다. 한편 3.5, 4.0 이상의 지진규모는 관측기간 동안 각각 116회, 44회 발생하였으며, 이 규모를 넘어서는 지진규모 자료를 이용하여 극치해석을 수행하였다.
2.2 지진강도의 극치해석 방법
극치해석은 하천 및 해안·항만공학 분야에서 설계 강우, 설계수위, 설계조위, 설계파고 등의 추정에 전통적으로 이용되는 방법으로, 일반적으로 매년 최대 설계변수 자료를 추출하거나 또는 유의미한 기준을 넘어서는 독립적인 사상의 설계변수 자료를 추출하여 수행한다. 설계변수의 통계적인 특성을 반영하여 설계변수의 확률분포에 적합한 분포함수를 추정하고, 설계조건에서 필요로 하는 재현기간에 대한 누적확률에 해당하는 확률변수(설계변수)를 추정하는 과정을 구성된다. 그러나 기존의 방법은 후보 확률분포를 함수를 가정하여야 하는 모수적인 방법이며, 확률변수의 도시위치의 영향을 크게 받는 단점이 있기 때문에 본 연구에서는 특정 분포함수 가정이 필요 없는 비모수적인 기법을 이용하여 극치해석을 수행하였다. 이 방법은
Jeong et al.(2013)이 설계파고 추정에 적용한 사례가 있으며, 설계변수에 대한 최적의 누적분포함수(cumulative distribution function, CDF) 추정이 가장 중요한 과정으로, 본 연구에서는 Gaussian Kernel 함수를 이용하여 최적 CDF 추정을 수행하였다. 최적 CDF 추정에서 요구되는 추정 매개변수는 Bandwidth 매개변수로 다양한 추정방법이 제시되고 있으나(
Wang, 2015;
Alejandro et al., 2012), 본 연구에서는 Altman & Leger 공식(
Altman & Leger, 1995)을 이용하여 추정하였다.
여기서, hopt =최적 Bandwidth 매개변수,
K′(χ) = dK(χ) ⁄ dχ이다.
이론적으로 확률밀도함수는 누적분포함수의 미분함수로 얻어지기 때문에, Kernel 함수를 이용하여 최적 추정한 지진규모 CDF 매개변수는 지진규모 확률밀도함수(probability density function, pdf) 매개변수와 이론적으로 동일하여야 하지만, 실질적으로는 목적함수의 차이 또는 추정방법의 차이로 최적 매개변수가 차이를 보이고 있기 때문에 각각의 최적 매개변수와 평균 매개변수에 대한 지진 규모 추정 결과의 차이도 분석하였다.
여기서, fM(χ), FM(χ) 각각 지진규모의 확률밀도함수와 누적분포함수이며, n =자료의 개수, h = Bandwidth 매개변수, Kf(χ)=KF(χ)= 각각 지진규모 확률변수에 대한 Kernel Gaussian 밀도함수와 분포함수이다.
최적 CDF 추정이 완료되면, 재현기간에 대한 누적확률을 계산하고, 그 누적확률에 대한 설계변수를 추정(inverse CDF)하면 된다. 한편 추정 설계변수에 대한 신뢰구간 추정은 Monte-Carlo 기법에 근거하고 있는 Bootstrap 기법(모의회수
n = 1,000;
Efron, 1979;
Efron and Tibshirani, 1986)을 이용하여 추정하였다. 본 연구에서 사용한 지진규모 자료는 특정 수치를 기준으로 절단한 자료이기 때문에 연속적인 함수로 표현하는 경우 경계수치를 기준으로 대수함수 등을 이용하는 처리 기법 등이 요구된다. 그러나 본 연구에서 이용한 방법은 경계수치를 기준으로 Mirror 개념(경계를 기준으로 대칭이 되는 함수를 가정)을 도입하여 경계를 초과하는 확률을 경계이내의 확률 수치에 추가되는 확률로 처리하는 기법으로, 연속적인 확률변수로 표현되는 지진규모 자료를 특정 기준 이상의 자료만을 대상으로 하는 경우에 해당하는 절단 분포함수로 간주할 수 있다. 이 방법은 기술적인 처리기법으로 확률변수의 상한-하한 경계가 명확한 경우, 대수함수를 이용한 과도한 수학적인 처리기법보다 간편하고 효과적인 분포함수 추정결과를 제시하는 장점이 있다. 이 방법의 수학적인 표현은 아래에 제시하였으며, 대수함수기법을 이용하는 방법보다 명확한 분포형태를 제시하는 것으로 판단된다.
xB=상한 또는 하한 경계가 되는 확률변수(경계 지진규모) 수치라고 하면, 절삭(truncated) 확률밀도함수, fT(χ)와 누적 분포함수, FT(χ) 는 각각 다음과 같이 추정된다.
(1) xB =상한 경계의 경우, f(χ) for all x, 그리고 , fr(χ), x≤xB.
fU(χ)함수에 대응하는 Mirror 함수를 fUm(χ), x≤xB라고 하면, fUm(xB+α)=fU(xB+α), α≥0 조건을 만족하고, fT(χ)=fL(χ)+fUm(χ), x≤xB.
절삭 누적 분포함수(fT(χ), x≤xB)도 동일한 과정을 거쳐, 동일한 형태로 변환하면 다음과 같은 분포함수가 얻어진다.
(2) xB =하한 경계의 경우, f(χ) for all x, 그리고 fT(χ), x≤xB.
fL(χ) 함수에 대응하는 Mirror 함수를 fLm(χ), x≥xB 라고 하면, fLm(xB+α)=fL(xB-α), x≥xB 조건을 만족하고, fL(χ)=fLm(χ)+fU(χ), x≥xB.
절삭 누적 분포함수(FT(χ),x≥xB)도 동일한 과정을 거쳐, 동일한 형태로 변환하면 다음과 같은 분포함수가 얻어진다.
본 연구의 경우, 절삭 경계수치는 하한 경계(xB=2.0)에 해당한다. 인위적인 절삭이기 때문에 연속적인 함수보다는 절삭경계에서 불연속성을 보이는 것이 보다 적절하다고 할 수 있다.