1. 서론
초저음파는 섭씨 20도의 대기로 이루어진 매질에서 약 343 m/s의 속도로 전달된다(Evers and Haak, 2009). 초저음파를 관측할 경우에는 이러한 대기의 특성에 따른 전달 속도와 전달경로에 관련된 모델을 이용하여 음원으로부터 측정하고자 하는 장소까지의 전달 경과 시간을 계산한다. 초저음파의 생성원은 지진에 의한 현상(Arrowsmith et al., 2012), 화학약품 폭발(Evers et al., 2007) 및 지하에서의 핵실험(Whitaker, 2008), 인공지진 생성과 관련된 광산 활동(Hagerty et al., 2002), 화산 폭발(Matoza et al., 2007), 지진해일(Le Pichon et al., 2005) 등으로 분류할 수 있다.
공중음파 관측 자료는 지진 관측 자료와 마찬가지로 다양한 지구물리 현상과 서로 연관된 분석결과를 보여준다. 대기와 해양, 태풍과 번개, 바다 표면과 해양 바닥에 전달되는 진동에 의한 주파수 생성 등 다양한 지구물리 현상에 의한 에너지의 여기 작용(excitation)에 의해 초저음파가 생성되고, 전달매질을 거쳐 센서에 기록된다. 공중음파는 대기를 통해 전달되는 특성으로 인해 진행방향의 대기매질의 온도, 습도 및 방향 등의 요인에 크게 영향을 받는다. 지진학적인 관점에서는 핵실험과 같은 인공지진에 의해서도 공중음파가 발생되고 있으며 이러한 현상에 의한 인공지진 발생위치를 찾아내기 위한 방법 등으로 공중음파 자료가 사용되고 있다.
초저음파를 측정하는 가장 중요한 관측기관은 포괄적 핵실험 금지 조약 기구(CTBTO, Comprehensive Nuclear Test Ban Treaty Organization)이며, 이 기관에서 국제 모니터링 관측망(IMS, International Monitoring System)을 고정식 관측망의 형태로 운영하고 있다. 고정식 초저음파 관측망은 공중음파 센서와 기상센서, 통신망, 지진센서 등으로 이루어져 있으며 초저음파 관측망은 전 지구에 걸쳐 최대한 균등하게 분포되어 있다(CTBTO Preparatory Commission, 1996; Christie and Campus, 2009).
지구 대기권을 포함한 지구 내부에서의 핵실험에 의한 효과적인 관측기술은 지진파 측정기술을 포함해서 초저음파 관측기술이 매우 효과적인 것으로 보고되고 있다(Brachet et al., 2009).
IMS 관측망에 포함된 60여개의 초저음파 관측망의 주요 관측 주파수 대역은 약 0.01~5 Hz (Arrowsmith et al., 2012) 로 알려져 있다. 해당 관측망을 통해 진행된 최근 연구는 운석(Revelle et al., 2004), 오션 스웰(ocean swell) (Garces et al., 2004, 2009; Hetzer et al., 2009), 수중 잡음(surf noise) (Arrowsmith and Hedlin 2005), 지진해일(Le Pichon et al., 2005), 지진(Olson et al., 2003; Mutschlecner and Whitaker, 2009), 태풍으로 인한 번개와 관련된 음파 처프(chirp) 신호(Liszka and Hobara, 2006; Blanc et al., 2009) 등의 연구가 진행되었다.
공중음파는 북한의 핵실험을 모니터링하여 인공지진의 발생 사실을 확인하기 위한 중요한 지구물리학적 방재관련 수단이다. 잡음의 수준보다 실제 관측하고자 하는 신호의 세기의 적정분석 수준을 파악하고, 관측소의 정량적인 감지능력 등을 파악하는 등의 목적으로 공중음파 배경잡음 모델을 수행하고자 한다.
본 논문에서는 기상청 철원, 양구의 공중음파 관측 데이터를 바탕으로 배경잡음 모델의 필요성을 확인하고, 2015년도에 1년간 기록된 데이터를 바탕으로 배경잡음 모델을 개발한다. 개발한 모델과 국제 표준 배경잡음 모델을 비교하여 차이점을 분석하고 공중음파 분야에 필요한 향후 과제를 제시한다.
2. 기상청 공중음파 관측망
우리나라에서는 기상청이 국가기관으로 유일하게 국내 및 주변국가에서 발생하는 인공지진 관측 업무를 위해 강원도 양구와 철원에 각각 2012년, 2013년 고정식 초저음파 관측소를 설치하였다. 한국지질자원연구원에도 양구와 철원에 각각 고정식 지진-음파(공중음파, infrasound) 관측소를 운영하고 있다(Che et al., 2010). 기상청 관측망과 한국지질자원연구원 관측망은 양구의 경우 12 km, 철원의 경우 40 km의 거리에 인접해 있다.
양구와 철원에 위치한 초저음파(공중음파) 관측망은 음파센서, 지진파센서(광대역), 대기센서 등으로 이루어져 있다. 이 자료는 모두 실시간으로 기상청의 수집 서버에 전송되고 있다.
Fig. 1은 배경잡음의 효과를 확인하기 위해 2012년 4월 13일에 기록된 기상청 공중음파 양구 관측소에 기록된 시계열자료를 확인한 결과이다. 배경잡음으로 인해 신호 대 잡음비가 좋지 않은 것으로 보인다.
Fig. 1
Time Series of Yanggu Infrasound Station of the Korea Meteorological Administration in 13 April 2012
Fig. 2는 이 신호를 0.8~3.8 Hz 구간의 주파수 대역 통과 필터를 적용한 결과이다.
만약 이와 같이 배경잡음이 효과적으로 제거되는 경우 이 자료를 중첩(stacking)시켜(Fig. 3) 신호 대 잡음비를 높일 수 있다. 이와 같이 배경잡음의 주요 주파수 대역을 정량적으로 구하기 위해 배경잡음모델 연구가 필요하다.
공중음파 관측망에 기록되는 배경잡음은 기상청 공중음파 관측망에 기록된 초저음파의 배경잡음 특성 등은 그 기록된 주파수 특성이나 관측형태가 아직 연구된 바가 없어 수집된 초저음파의 품질 상태 등에 관한 연구를 수행하기 위해 본 연구에서는 기상현상과 관련된 공중음파의 기록계에 수집된 자료의 주파수 특성 연구를 통해 다양한 연구 분야에 대한 활용 가능성을 제시하고자 한다.
기상청 공중음파 관측망에 기록된 배경잡음은 공중음파 자료 분석을 방해하는 중요 요소이며 공중음파 자료 품질개선을 위해 배경잡음에 대한 정량적인 연구가 필요하다.
3. 결과 및 분석
관측소의 배경잡음과 관련된 연구는 Cho et al.(2009)가 기상청 지진관측소를 대상으로 표준 배경잡음 모델을 개발한 바 있으며 이때 사용한 확률밀도함수 방법을 적용하여 공중음파 관측소의 공중음파 관측 기록에도 적용하였다. 국제규격의 공중음파 관측소(IMS)에 대한 배경잡음모델을 구하는 방법도 확률밀도 함수를 구하는 동일한 방법으로 적용한다(Bowman et al., 2005). 확률밀도 함수를 분석하기 위해 양구 관측소와 철원 관측소의 2015년도 기록된 연속자료를 사용하였다. 기상청 공중음파 관측소는 양구와 철원에 각각 15개씩의 공중음파 센서로 이루어져 있다. 이들 각각의 공중음파 센서 중 가장 연속기록 상태가 좋은 양구의 1번 센서와 철원의 7번 센서에 관측된 공중음파 기록을 1일 4번의 구간으로 나누어 분석을 수행하였으며 1시간 간격으로 자료 분석을 수행하였다. 1개의 관측소당 180초의 시간 창(time window)을 적용하여 10%씩을 중첩시켜 스펙트럼 분석을 수행하였다. 그리고 하루의 시간을 00~01시, 06~07시, 12~13시, 18~19시로 나누어 인간 활동과 관련이 있는 시간대(12시, 18시)와 인간 활동에 의한 잡음이 덜 할 것으로 생각되는 시간대(0시, 06시)로 구분하였고 이를 계절(봄, 여름, 가을, 겨울)로 구분하여 잡음특성을 확인하였다. 봄으로 구분한 기간은 2015년 3월 15일~6월 15일, 가을은 2015년 9월 15일~12월 15일로, 겨울은 2015년 12월 15일~12월 30일과 2015년 1월1일~3월15일까지의 두 구간을 합산하였다.
스펙트럼 분석결과를 이용해 중첩된 확률 밀도 함수를 구하고 최젓값 5%와 최곳값 95%에 해당하는 자료를 경곗값으로 하여 해당 주파수에서의 최대 밀도 진폭 값을 이용한 모델 값을 도출하였다.
확률 밀도 함수를 이용해 양구와 철원의 공중음파 관측소에 대하여 중첩된 파워 스펙트럼 밀도를 분석한 결과는 Figs. 4, 5와 같다. 분석 결과에서 상위 영역의 하얀색 실선과 하위 영역의 하얀색 실선 및 중간 영역의 하얀색 점선은 국제 공중음파 관측소 표준 잡음 모델(Global Noise Model, GNM)을 도시한 것이다. 국제 기준과 비교하여 해당 관측소의 배경잡음 정도가 어떤지도 확인하기 위한 목적이다.
양구(Fig. 4)의 경우는 특정 주파수 대역에서는 국제 표준 모델을 초과하는 등 다소 높은 잡음 특성을 보이고 있다. 철원(Fig. 5)의 경우는 공중음파 잡음 모델의 상위 경계를 초과하지 않고 양구에 비해 상대적으로 낮은 배경잡음 수준을 보이고 있다.
양구와 철원의 확률밀도함수로부터 계절별 및 4개의 구간으로 나눈 시간대의 최대(95%), 중간(50%), 최소(5%)대역에 해당하는 밀도의 최댓값을 각각 모델로 추출하여 구한 각 관측소의 배경잡음모델은 Figs. 6(양구), 7(철원)과 같다.
HNM (High Noise Model)과 LNM (Low Noise Model)을 구하기 위해 Figs. 6과 7의 확률밀도 함수의 최소와 최댓값을 추출하여 Fig. 8과 같은 결과를 도출하였다. LNM의 경우 양구와 철원 유사한 음압에 위치하고 있지만, 국제 기준보다 다소 낮게 나타난다. HNM은 양구 관측소가 1 Hz 이상에서 철원 관측소와 국제 기준보다 음압이 높게 나타난다. 또한 점선으로 표시한 MNM (Median Noise Model)도 양구관측소가 높게 나타난다.
확률밀도함수 분석 결과에서 양구와 철원의 배경잡음 수준이 다른 이유는 공중음파 관측소의 위치에서 기인한 것이 가장 크다고 판단된다. 이는 양구 관측소는 산의 정상에 위치하고 있어 바람 등에 그대로 노출되어 있으나, 철원 관측소는 산의 골짜기에 있어 바람 등에 의한 영향을 상대적으로 덜 받도록 되어 있다. 이를 확인하기 위해 해당 기록시간 동안 같이 기록된 기상데이터를 확인하였다.
Fig. 9는 철원과 양구 관측소의 풍속 확률 분포를 계절 별로 나타낸 것이다. x축은 풍속 구간을, y축은 이에 따른 확률 분포를 나타내며, 각 데이터의 좌측은 철원, 우측은 양구이다.
4. 결론
본 연구에서는 기상청 공중음파 관측망의 초저음파 기록양상의 주파수 특성에 관련된 분석을 통해 배경잡음 특성 및 기록특성을 확인하고 향후 기상청 공중음파의 주파수 영역 및 배경잡음의 저감 등을 위한 기초자료로 확인하기 위한 노력을 수행하였다. 이를 위해 중첩된 확률 밀도 함수를 구하고 이로부터 각 관측소의 배경잡음모델을 구하였다. 배경잡음모델을 구하기 위해 데이터 확보의 한계로 인해 1년 간의 데이터만을 사용하였으나, 향후 보다 긴 시간의 시계열 자료를 적용하고자 한다. 배경잡음의 원인이 되는 주요 원인으로 계절에 따른 바람을 생각해 볼 수 있으며 향후 추가 연구에서 바람의 주요 방향에 따른 배경잡음 기록의 주파수 대역과의 상관성 분석을 통해 원인에 따른 배경잡음의 주파수 대역을 구하고자 한다.
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