1. 서론
한반도는 유라시아 판 내 지역에 위치하고 있어 판 경계 주변보다 상대적으로 발생빈도와 규모가 낮은 편이다(Seok et al., 2014). 하지만 지난 2016년 경주시 및 인근 지역은 국내 지진관측 사상 가장 큰 규모 5.8의 지진으로 인한 경제적 피해가 발생하였다(Lee et al., 2017). 경주시에서 발생한 지진은 한반도가 더 이상 지진으로부터 안전하지 않음을 의미한다.
판 내부에서 발생되는 지진은 판 경계에서 발생되는 지진에 비하여 시공간 분포가 불규칙적이므로 예측이 쉽지 않다(Shin et al., 2016). 지진 발생 위치 및 규모를 예측하기는 쉽지 않지만, 과거 자료를 토대로 지진의 위험성을 정량화 시킨다면 지진 재해를 줄이기 위한 사전 대비를 할 수 있다(Park and Hong, 2016).
지진위험지도는 지진피해추정을 위한 기본 자료인 동시에 내진설계와 지진대응을 위한 자료로서 사용된다(Yang and Heo, 2016). 지진위험지도는 활성단층도(active fault map)를 바탕으로 지진의 발생 위치, 크기와 재발주기를 예측하여 지역별로 평가한 것이다(Kim et al., 2011). 지진위험도 분석은 결정론적인 위험도 분석과 확률론적인 분석을 사용하며(Rhee et al., 2012) 확률론적 지진위험도가 주로 이용된다.
국내의 지진위험지도는 한국지진공학회가 주관하여 만든 지진위험지도(Ministry of Construction and Transportation, 1997)이며, 그 이후 KIGAM(2012), 2013년 소방방재청의 소방방재청지진위험지도가 있다. 미국은 USGS (US Geological Survey)의 주도하에 지진원모델 수정, 감쇠식 개발, 단층의 추가 발견 등을 반영하여 지진위험지도를 갱신해오고 있고, 일본은 지진조사연구추진본부(HERP, Headquaters for Earthquake Research Promotion)에서 지속적 연구를 통해 국가지진위험지도를 갱신해오고 있다(Kyung and Kim, 2016).
본 연구에서는 국내에서 관측된 지진관측 자료만을 이용하여 한반도 위험지도를 그리는 방법을 다루고자 한다. 또한 기상청에서 인터넷을 통해 제공하고 있는 지진관측 자료를 크롤링하여 실시간 지진위험지도를 만드는 방법을 제시한다.
한반도 지진위험지도를 그리기 위한 척도로서 지진 발생빈도와 규모를 고려하였다. 지진발생의 추세를 살펴보기 위해 2000년 전후로 기간을 구분하여 지진위험지도를 살펴보았다.
2. 이론적 배경
2.1 규모와 진도
지진은 지구 내부에 쌓여진 에너지의 일부가 지진파 형태로 전달되어 지반이 흔들리거나 갈라지는 현상이다(Pack and Kim, 2008). 지진 에너지가 처음 방출된 지점을 진원(Hypocenter)이라 하며, 진원의 바로 위 지표면과 만나는 지점을 진앙(Epicenter)이라 한다. 지진의 크기는 주로 절대적 개념의 규모(Magnitude)와 상대적 개념의 진도(Intensity)로 나타낸다.
규모는 진원에서 방출된 에너지를 나타내는 척도로서 일반적으로 Richter(1935)가 제안한 리히터 규모(Richter scale)를 사용한다. 리히터 규모는 지진기록의 최대 진폭과 진원으로부터의 거리를 이용하여 계산하는 방법으로 상용로그 값을 단위로 사용한다. 이는 지진규모가 6인 지진의 진폭은 규모가 5인 지진의 진폭의 10배만큼 크다는 것을 의미한다(Kim et al., 2011).
진도는 사람과 사물의 피해정도를 나타내며 관측자의 위치에 따라 달라지는 상대적 척도이며, 일반적으로 진도는 진앙으로부터 멀어질수록 작아진다. 따라서 여러 지역에서의 규모는 동일하나 진도는 달라질 수 있다(Pack and Kim, 2008). 국내 진도 평가방법은 수정 메르칼리 진도(MMI, Modified Mercalli scale)를 사용한다. 지진의 규모와 MMI 진도의 관계는 Table 1이다.
Table 1
Mercalli Intensity Table According Magnitude
2.2 진도감쇠식
본 연구에서는 지진 영향반경을 알기 위해 규모를 진도로 변환하여 이용하였다. 진도는 지진 피해를 나타내는데 있어서 직관적이며 지진 예측과 관련된 많은 연구에서 활용이 되므로 진도를 이용하는 것이 적합하다(Park and Hong, 2016). 현재 기상청은 지진연보를 통해 특정 지역에 대한 진도 정보만을 제공하고 있으므로 진도 감쇠식을 이용하여 진도를 계산하였다. 지진의 규모가 M, 진원깊이 h km일 때, 지진으로부터 진앙거리 1 km만큼 떨어진 위치에서의 진도는 다음과 같으며 한반도의 평균적인 진원깊이는 7.3 km이다(Park and Hong, 2016).
2.3 크롤링
크롤링(crawling)의 기본적인 과정은 web의 html 파일을 가져온 후, 파싱(parsing)을 통해 원하는 데이터에 접근하는 방법이다. 파싱 방법에는 html 태그 혹은 css나 id를 통해 원하는 데이터에 접근하는 방식과 html 트리 구조를 이용하여 접근하는 XML 방식이 있다. 본 연구에서는 기상청 기상관측자료의 html 소스코드를 R 언어의 ‘stringr’ 패키지를 이용해서 크롤링하였다(Wickham, 2017). readLines 함수를 통해 수집된 html 소스코드는 str_detect 함수와 gsub 함수를 통해 원하는 자료로 가공된다. 현재 기상청 웹에서 제공되는 한번에 검색할 수 있는 지진의 수는 999로 제한되어 있어 기간을 구분하여 자료를 수집하였다. 크롤링을 통해 수집된 중요 자료는 지진의 발생일자, 규모, 위도, 경도이다.
3. 연구자료
기상청은 1978년부터 지진관측소를 운영하고 있으며 웹을 통해 규모 2.0 이상의 지진관측정보(발생시각, 규모, 위도, 경도)를 제공하고 있다. 한반도 지진위험지도 생성을 위해 1980년부터 2016년까지의 지진자료를 크롤링하여 총 1,411건의 자료를 수집하였다(Table 2).
Table 2
The Example of Crawled Earthquake Data Set
한반도 지진발생추이를 알기 위해 연도별 지진발생빈도를 그리면 Fig. 1이다. 1980년부터 2016년까지 규모 2.0 이상인 지진의 발생빈도가 꾸준히 증가하고 있음을 알 수 있다. 2016년에 발생한 규모 2.0 이상의 지진은 총 252회로 1980년부터 2015년까지 지진발생 연평균 횟수인 32.2회보다 발생빈도가 7.8배 이상 높다. 2016년의 빈도수가 급격히 증가한 것은 지난 경주의 본진 여파로 수차례 여진 발생으로 인한 것으로 보인다(Roh et al., 2016).
지진의 발생지점과 규모를 지도로 시각화하면 Fig. 2이다. 원의 크기와 색은 지진의 규모를 나타낸다. 여기서 원의 크기는 단순히 규모의 크기를 의미하고 지진의 영향반경을 의미하지 않는다. 한반도의 지진은 함경도와 강원도 일부 지역을 제외하고 지진의 분포가 광범위하게 나타나고 있다. 함경도와 강원도는 지반이 상대적으로 안정되어 있어 지진으로부터 안전한 경향을 보인다(Park, 2007).
4. 연구결과
4.1 지진 영향반경 계산
지진의 위험성을 정량화 하기 위해선 진앙지와 진앙지로부터 떨어진 위치의 지진위험성을 예측해야한다. 이를 위해 본 연구에서는 해당 위치의 지진의 규모를 진도로 변환하여 추정하였다. 진앙지로부터 떨어진 거리에 따른 위험성을 균등하게 지도로 표현하기 위해 150 ×150 격자를 생성하였다(Fig. 3). 지구는 거의 구형이므로 두 점 사이의 정확한 거리를 계산하려면 대원거리(Great Circle Distance)를 이용하여야한다(Lee et al., 2007). 본 연구에서는 R의 ‘sp’ 패키지의 spdists 함수를 사용하면 대원거리를 계산하였다(Pebesma et al., 2017).
수집된 지진 1,411건의 격자단위 진도를 진도감쇠식을 통해 계산하였다. 사람이 감지할 수 없는 진도 3.0 미만인 지진을 제외한 총 236건의 지진을 사용하였다. Fig. 4는 1980년부터 2016년까지 한반도에서 발생한 규모 5.0 이상인 주요 지진의 영향반경을 시각화한 것이다.
4.2 지진위험지도 생성방법
지진의 위험성을 표현하는 방법으로 지진 발생빈도를 이용하는 방법과 지진발생 빈도와 지진의 규모를 고려할 수 있다. 지진의 발생빈도만을 고려한 지진위험지도는 지진이 얼마나 많이 발생하는지를 알 수 있으며, 규모까지 포함한 지진위험지도는 지진으로 인한 위험이 발생될 수 있는지 확인할 수 있다.
지진 발생빈도수를 이용하여 지진위험지도를 생성하기 위해 각 격자마다 발생빈도를 알아야한다. 각 사건에 대한 지진 영향반경을 통해 격자단위 마다 지진 발생빈도를 구하였으며 이를 시각화하면 Fig. 5(a)이다. 백령도 인근 황해, 황해남도, 평양, 경주, 청송군은 사람이 느낄 정도의 지진이 자주 발생하는 지역임을 알 수 있다. 하지만 단순히 지진 발생빈도수가 높다고 지진의 위험성이 높다고 할 수 없다. 따라서 규모 또한 고려하여 지진 위험을 시각화하는 것이 바람직하다.
지진 규모의 크기와 빈도를 고려한 지진 위험을 평가하기 위해선 격자단위에 해당하는 누적된 지진위험지수가 필요하다. 한반도는 지진의 발생빈도가 낮으며(Shin et al., 2016) 진도 단위 1의 차이가 등간격이 아니므로 지진위험지수는 평균이 사용될 수 없다. 따라서 본 연구에서는 규모 1이 증가할 때 진폭이 10배 차이가 나는 점을 고려하여 격자단위별 진도를 규모로 변환한 뒤 Eq. (2)를 통해 누적된 값을 얻었다.
누적된 값을 다시 진도로 변환하여 지진위험지도를 생성하면 Fig. 5(b)이다. 한반도 지진의 위험성은 L자 형태로 나타났으며, 경주, 평안북도, 황해 지역이 지진의 위험성이 높다는 것을 확인할 수 있다.
한반도 지진위험지도를 보면 경주와 백령도의 지진 발생 빈도와 지진 위험성이 높다. 평안북도를 포함하는 지진 영향반경은 1980년 평안북도에서 발생한 규모 5.3의 지진이 반영되어 지진의 빈도는 낮지만 지진의 위험성은 높게 나왔다. 경주 주위로 나타난 큰 반경은 지난 경주 지진의 영향으로 인한 것이며, 지진 발생 이후 여진으로 인해 지진발생빈도도 높게 나타났다.
4.3 지진 추세 분석
시간의 변화에 따른 지진 발생의 변화를 살펴보기 위해 1980년부터 1999년까지 그리고 2000년부터 2016년까지 기간을 나누어 지진위험지도를 생성하였다(Fig. 6). 과거 2000년 이전에는 평안북도와 황해도, 황해, 동해 근처에서 지진의 위험성이 높은 것으로 보이며 전라도, 경기도, 제주도 부근은 지진으로부터 안전해 보인다. 그러나 최근 2000년 이후 경주와 황해 지역이 지진 위험성이 높은 경향을 보인다. 2000년 이후에는 한반도 남쪽으로 지진의 양상이 변하고 있으며 과거보다 지진의 강도가 강해지고 있음을 알 수 있다.
4.4 실시간 지진위험지도
크롤링은 웹에서 제공되는 지진자료를 실시간으로 수집한다. 이 방법을 이용한다면 실시간으로 지진의 위험성을 시각화하는 것이 가능하다. 2017년 1월 6일 경주에서 발생한 규모 3.3인 지진을 시각화하면 Fig. 7이다. 경주 주위 포항, 울산 지역까지 지진이 감지되었다. 실시간 지진위험지도는 현재 위치가 최근 발생한 지진으로부터 얼마나 안전한지 시각적으로 확인할 수 있다.
5. 결론 및 고찰
본 연구에서는 한반도에서 발생한 1980년부터 2016년까지의 규모 2.0 이상의 지진자료를 크롤링하여 지진발생빈도와 규모의 크기를 고려한 지진위험지도 생성방법을 다루고 있다. 그 결과 한반도의 지진위험지도는 L자 형태를 보이며 경주, 평안북도, 황해 지역의 지진의 위험성이 높았다. 빈도만으로 지진위험지도를 생성한 결과는 백령도, 황해남도, 평양, 경주, 청송군이 사람이 느낄 정도로 지진이 자주 발생하는 지역이다. 지진의 시간에 따른 양상을 살펴보기 위해 기간을 나누어 지진위험지도를 생성한 결과 1980년부터 1999년까지는 평안북도와 황해도, 황해의 지진 위험성이 높았지만, 2000년 이후에는 경주와 황해 지역을 중심으로 지진 위험성이 높았다. 마지막으로 실시한 처리를 통한 지진위험성의 시각화는 현재 위치의 지진위험정도를 정량화하여 전달한다.
본 연구의 한계점은 지진의 위험정도를 지진 발생위치와 규모만으로 평가한 것이다. 선행연구와 같이 지진의 영향을 미치는 많은 요인들을 고려한다면 더욱 세밀한 지진위험지도를 그릴 수 있다. 향후 연구에서는 지진의 위험을 정량화하기 위해 단층의 구조와 활동성, 지진파 에너지 전파 효과, 구조물의 취약성 등을 고려하거나 데이터의 잡음(noise)을 반영한다면 더 정확한 지진위험지도를 그릴 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 사용된 크롤링 방법을 통해 태평양 연안의 불의 고리(ring of fire)에 관련된 정보를 수집가능하다면 연쇄지진활동에 대한 현상을 시각화하여 그 위험성을 평가하는데 활용될 수 있을 것이다.
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