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ISSN : 1226-525X(Print)
ISSN : 2234-1099(Online)
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea Vol.30 No.4 pp.161-171
DOI : https://doi.org/10.5000/EESK.2026.30.4.161

Generation of Fault Rupture Scenarios and Estimation of Ground Motion Probability Distribution Using Pseudo-Dynamic Rupture Model and SPECFEM3D

Cheon Hwa Sung1), Rhie Junkee2), Lee Sang-Hyun1)*
1)Researcher, School of Earth and Environmental Science, Seoul National University
2)Professor, School of Earth and Environmental Science, Seoul National University
*Corresponding author: Lee, Sang-Hyun
E-mail: hiuni3@snu.ac.kr
April 30, 2026 June 8, 2026 June 8, 2026

Abstract


In this study, we present a probabilistic simulation framework that combines a Pseudo-Dynamic Rupture Model with SPECFEM3D to estimate ground motions in areas with limited seismic observations. We generate multiple rupture scenarios that reflect the statistical characteristics of fault parameters, and we integrate these scenarios with a 3D velocity structure model for numerical wave propagation simulations. The numerical mesh is refined to accurately simulate ground motions in the frequency range of 0.1-3 Hz. Despite the limited resolution of currently available 3D velocity models, our numerical simulation results capture key features of ground motion, including the effects of fault rupture complexity, to some extent. We apply this method to the 2016 Gyeongju earthquake (Mw 5.4) and compute the probability density function of Peak Ground Velocity (PGV) at selected sites, allowing us to quantitatively assess the uncertainties associated with fault rupture.


Fault rupture scenario , Ground motion probability distribution , Ground motion simulation , SPECFEM3D

유사동역학 모델과 SPECFEM3D를 활용한 단층파열 시나 리오 생성 및 지진동 확률분포도 추정

천화성1), 이준기2), 이상현1)*
1)서울대학교 지구환경과학부 선임연구원
2)서울대학교 지구환경과학부 교수

초록

    1. 서 론

    2016년 경주 지진(ML5.8)과 2017년 포항 지진(ML5.4)의 연쇄 발생은 한반도가 더 이상 지진 안전지대가 아님을 국가적으로 각인시키는 계기가 되었다[1-3]. 과거 한국은 주변국인 일본이나 중국과 달리 근대에 심각한 피해를 유발한 대규모 지진이 드물어 지진 재해로부터 상대적으로 안전하다고 인식되어 왔다. 그러나 최근 규모 5 이상의 내륙 지진 발생으로 인적·물적 피해가 현실화되었고, 사서에 기록된 역사지진 기록들이 재조명되면서 과거 한반도에서도 심각한 지진 피해가 존재했음이 확인되었다[4]. 이에 따라 지표 단층선 조사와 미소지진 감지를 통한 지하 단층면 규명 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특정 단층에서 지진 발생 시 예상되는 지진동 세기에 대한 정밀한 평가가 요구되고 있다.

    지진 발생 시 단층파열 에너지는 사방으로 강력한 지진동을 전파하며, 지진 규모가 크고 진원과의 거리가 가까울수록 큰 지진동이 발생한다. 강한 지진동은 구조물의 붕괴나 낙하 등 직접적인 피해뿐만 아니라 화재와 같은 2차 재해를 유발할 수 있다. 지진 피해의 정도는 발생한 지진동의 크기에 밀접한 관계를 가지기 때문에, 정확한 지진동 예측을 통해 지진재해위험도를 평가하고 취약 구조물 보강 등 국가적 방재 대책을 수립하는 것은 매우 중요하다. 특히 알려진 단층에서 강진이 발생했을 때의 지진동 세기를 정밀하게 예측하는 것은 효율적인 재해 대비를 위해 반드시 필요한 사항이다.

    단층파열에 의한 지진동을 예측하기 위해 다양한 방법이 사용되고 있다. 경험적 방법은 작은 지진의 관측 지진파형을 그림함수(Green’s Function)로 사용하여 큰 지진의 지진파형을 구하는 방법이다[5, 6]. 하지만 한국과 같이 대규모 계기 지진 자료가 부족한 지역에서는 대규모지진 모사를 위해 적합한 지진의 확보가 어렵다. 추계학적 방법은 미소지진 자료를 활용해 고주파 대역 모사에 유리하나, 대규모 지진의 장주기 특성을 물리적으로 재현하는 데 한계가 있고 3성분 전체 지반운동 정보를 제공하지 못한다[7, 8]. 또한 복잡한 단층면에서의 파열 양상을 모델링할 수 없다. 반면, 물리 법칙에 기반한 결정론적 방법은 단층의 파열 과정과 매질 내 파동 전파를 파동 방정식(wave equation)을 통해 직접 계산함으로써 3성분 전체 지진파형(Full waveform)을 정확하게 모사할 수 있다[9]. 특히 단층 기하학에 따른 거리 차이 뿐 아니라 지향성 효과(Directivity)와 국지적 아스페리티(Asperities) 등 단층면에서 발생하는 복잡한 파열 특성에 따른 지반운동 변화를 포착할 수 있다는 장점이 있어, 대규모 지진이 발생했을 때의 근거리 지진동 예측에 필수적이다.

    이러한 결정론적 방법에 의한 시나리오 기반 강지진동 예측은 특정 규모, 단층 기하학, 진원 위치를 명확히 정의하여 최대지반가속도(PGA), 최대지반속도(PGV), 응답스펙트럼을 고정밀도로 산출한다. 이는 관측 데이터가 부족한 한반도에서 알려진 단층에서 발생 가능한 강진의 파열 시나리오를 가정하여 강진동을 예측함으로써 지진 재해도 및 위험도 평가의 신뢰도를 높이고 효율적인 재난관리 전략 수립에 활용할 수 있다. 미국 Southern California Earthquake Center(SCEC)에서는 Broadband Platform(BBP)을 통해 지진동을 물리 기반의 결정론적 방법으로 구하여 Probabilistic Seismic Hazard Analysis(PSHA)나 구조 동적해석에 활용되고 있다[10]. 또한 유럽에서도 물리기반 모델링을 통해 단층파열에 의한 지진동 예측 연구가 진행되고 있다[11-12]. 국내에서도 과거 유사동역학 모델에 대한 물리기반 지진모델링을 통해 잠재적 대규모 지진에 대한 지진동 모사의 가치를 입증하였다[13-14].

    본 연구에서는 유사동역학모델(Pseudo-Dynamic Rupture Model, PDRM)을 활용한 단층파열 시나리오와 SEM(Spectral Element Method)을 사용한 지진파전파모사를 결합하여, 잠재적 대규모 지진에 대한 지진동 모사 방법론을 제시한다. 주어진 단층 정보를 기반으로 유사동역학 모델을 통해 지진원 시나리오를 설정하고, 물리기반 모델링을 통해 3차원 속도 구조 내의 지진파전파를 수치적으로 모사하여 각 지역에서의 지진동을 정밀하게 예측한다. 또한 이를 실제 경주 지진 시나리오에 적용하여 그 유효성을 검증하고, 한반도 환경에서 지진재해 평가를 위한 지진동 예측의 고도화 방안으로 제시하고자 한다.

    2. 지진동 모사 및 추정 방법론

    단층파열을 모사하는 방법은 크게 운동학적 단층모델(kinematic rupture model)[15-21]과 동역학적 단층모델(dynamic rupture model) [22-26]로 구분할 수 있다. 동역학적 단층모델은 마찰 물리 법칙(Friction law)과 단층면의 초기 응력분포를 기반으로 단층파열 과정을 직접 계산하기 때문에, 파열 과정에 내재된 물리 법칙을 이해할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이러한 모델은 단층면의 응력 상태, 마찰 계수, 응력 강하량 등과 같은 입력 변수를 합리적으로 설정해야 하며, 강진동 관측 자료가 충분하지 않은 지역에서는 이를 신뢰성 있게 결정하기 어렵다는 한계가 있다. 특히 한반도와 같이 대규모 지진 관측 및 단층파열 자료가 부족한 지역에서는 동역학적 모델을 직접 적용하기에 현실적인 제약이 존재한다. 반면, 운동학적 단층파열모델은 기존에 제안된 다양한 단층파열모델의 경험식과 통계적 특성을 반영하여 파열 시나리오를 생성하는 방법으로, 단층에 대한 물리적 입력 정보가 제한적인 경우에도 적용이 가능하다는 장점이 있다.

    본 연구에서는 운동학적 단층모델에 속하는 유사동역학모델(PDRM)[20]을 이용하여 단층파열 시나리오를 생성하였다. 이 모델은 동역학 파열 모사 및 관측으로부터 도출된 경험적 관계를 반영하여 단층파열 과정을 모사한다. PDRM은 단층파열 상태를 특징 짓는 주요 변수인 미끌림(Slip), 파열속도(rupture velocity), 최대미끌림속도(Peak slip velocity)의 단층면 상 공간 분포를 실제 동역학 단층파열모델 165개로 구성된 데이터베이스의 통계적 특성에 기반하여 구속함으로써, 물리적으로 타당하면서도 다양한 파열 시나리오를 생성하는 기법이다[27]. 이 방법론은 실제 단층파열과 유사한 다수의 단층파열모델을 생성할 수 있기 때문에, 시나리오 기반 지진동 평가에 효과적으로 활용될 수 있다.

    이와 같이 생성된 단층파열 시나리오에 대하여, 본 연구에서는 결정론적 방법을 적용하여 지진동을 모사하는 방법을 소개한다. 즉, 각 시나리오 별로 단층파열 정보와 매질의 물성구조를 고정된 입력 값으로 설정한 후, 지진파전파를 수치적으로 계산함으로써 지진동을 직접 산출한다. 이러한 결정론적 접근법은 입력된 시나리오에 대한 물리적으로 일관된 지진동을 제공하며, 다양한 파열 시나리오를 고려함으로써 지진동의 변동성을 정량적으로 평가할 수 있다. 지진파전파모사를 위해서는 Komatitsch and Tromp[28]의 SEM 방법을 기반으로 복잡한 지질구조와 비균질 매질을 고려한 지진파전파를 고해상도로 모사할 수 있는 SPECFEM3D를 사용하였다. 본 연구에서는 국소지역의 지진동 해석을 위해 직교 좌표계를 가정한 SPECFEM3D_Cartesian[29]을 사용하여, 입력된 단층파열 시나리오로부터 발생하는 지진파전파 과정을 계산하고, 관심 지점에서의 지진동을 산출한다.

    2.1 유사동역학모델을 활용한 단층파열 시나리오 생성

    특정 지진에 대한 지진동을 추정하기 위해서는 선행적으로 신뢰성 있는 단층파열 정보의 규명이 요구된다. 그러나 역사지진이나 미래 발생 가능한 지진의 경우 계기관측 자료가 부재하기 때문에, 해당 정보를 정량적으로 파악하는 데에는 어려움이 따른다. 따라서, 이들 지진에 대한 단층파열 과정에서의 불확실성을 고려하기 위해서는 PDRM을 사용하여 다수의 파열 시나리오를 생성하여 통계적으로 관심 지역에서의 지진동 분포도를 추정하는 과정이 필요하다.

    PDRM을 이용한 단층파열모델 생성은 SongRMG 사이트[30]에서 프로그램을 다운로드 한 후, 별도의 설치 과정 없이 수행할 수 있다. 해당 프로그램은 MATLAB에서 실행할 수 있다. 이 프로그램을 통해 단층모델 생성을 위해서는 다음과 같은 입력 변수가 필요하다: 단층의 위, 경도 등 지리적 위치 정보와 함께, 모멘트 규모(Mw), 단층의 길이와 폭(width), 주향, 경사, 미끌림방향(rake) 등 기하학적 특성에 대한 정보가 요구된다. Wells and Coppersmith[31]의 경험식을 사용하면, 주어진 모멘트 규모에 상응하는 단층의 파열면적, 즉 길이와 폭을 결정하거나, 또는 단층의 길이와 폭으로부터 규모 값을 파악할 수 있다. 단층의 길이와 폭, 주향, 경사와 같은 단층의 기하 정보는 해당 단층과 인근 지역의 미소지진 분석을 통해 파악할 수 있으며, 미끌림방향(rake) 정보는 단층에서 발생하는 지진들의 단층면해 분석을 통해 추출할 수 있다. 기본적으로 이들 입력 값들에 대한 정보가 주어지면, 부록 A에서 제시하는 PDRM 생성 프로그램의 사용 절차를 따라 파열모델을 생성할 수 있다. 보다 자세한 사용 방법은 SongRMG 사이트[30] 또는 원자력안전연구사업 안전기술보고서(N-STAR)[32]를 참고하기 바란다.

    2.1.1 PDRM을 활용한 단층파열 시나리오 생성 방법

    PDRM의 주요 구성 코드는 메인 실행 코드인 SongRMG.m과 지진원 설정 및 시나리오 생성을 위한 gen_src.m, gen_stats.m, gen_rup.m으로 이루어져 있다. 지진원 정보 생성 후, SPECFEM3D 프로그램[28]을 이용한 지진파전파모사를 수행하기 위해서는, 각 파열 시나리오에 대해 단층면 상의 지진원 변수 분포를 모멘트 텐서 형태로 변환하는 과정이 필요하다. 이를 위해 MATLAB 기반의 CMT.m 코드는 N-STAR[32]의 부록 1에 제시되어 있다. 또한, SPECFEM3D에서 부속단층(subfault)의 위치를 UTM 좌표계로 정의하므로, 좌표 변환을 위한 utmCoord.m 코드는 N-STAR[32]의 부록 2에 수록되어 있다. 본 연구에서 사용한 단층파열 시나리오 생성 절차에 대한 자세한 내용은 부록 A를 참고하기 바란다.

    2.2 SPECFEM3D 기반의 3차원 지진파전파모사

    지진파전파모사를 수행하기 위해서는 파동 방정식, 즉 2차 편미분 방정식을 수치적으로 해결해야 한다. 이를 위한 두 가지의 형태가 있다: 하나는 미분형태로 해결하는 강한형태(Strong-form)로 불리는 방식이다. 이 방식은 지표의 자유표면 경계조건을 해결하는 것이 쉽지 않으며, 강한 연속성 요구로 복잡한 격자(Mesh) 형태의 경계조건을 적용하는 것이 쉽지 않다. 또 다른 방법으로는 적분형태로 해결하는 약한형태(Weak-form)라 불리는 형태가 있다. 이 방법은 자연스럽게 자유표면 경계조건을 해결할 수 있으며, 강한형태보다 더 약한 연속성을 요구하므로, 보다 복잡한 Mesh 형태를 구현할 수 있는 장점이 있다[33]. 강한형태의 대표적인 방법으로는 FDM(Finite Difference Method)[34, 35]이 있으며, 약한형태의 대표적인 방법으로는 FEM(Finite Element Method)[36]이 있다. 이외에 보다 진보적인 방법으로는 Komatitsch and Tromp[28]의 SEM 방법이 있다. 이 방법은 FEM 방법에 Spectral 방법의 장점을 결합한 방법으로, 각 계산 요소, 즉 단위격자 내에서도 여러 개의 GLL(Gauss-Lobatto-Legendre) 점들을 기준으로 고차 다항식 근사를 사용하기 때문에 요소 경계에서의 연속성 보장과 함께 매우 높은 정확도로 해를 풀 수 있다는 장점이 있다. 따라서 복잡한 지형을 다루는 지진학 분야에서, 파동방정식을 정확하면서 빠르게 해결하고자 할 때 매우 적합한 방법이라 할 수 있으며, 이 방법을 사용하는 대표적인 프로그램은 SPECFEM[28, 29]이다. SPECFEM은 적용 목적에 따라 다양한 버전이 존재하며, 본 연구에서는 SPECFEM3D_Cartesian[29]을 사용한다. 이는 직교좌표계 기반의 육면체 요소를 가정하여 지진파전파모사를 수행하는 프로그램이다. 지구는 구형 구조를 가지지만, 작은 지역으로 국한시키면 평면으로 근사할 수 있다. 따라서 본 프로그램은 국소적인 지역에 한정된 지진파전파 해석에 적합하다. 부록 B에서 제시하는 SPECFEM3D_Cartesian 프로그램의 사용 절차를 따라 지진파전파모사를 수행할 수 있다. 보다 자세한 SPECFEM3D 사용 방법에 대해서는 SPECFEM3D_Cartesian 사용설명서[29] 또는 원자력안전연구사업 안전기술보고서(N-STAR)[32]를 참고하기 바란다.

    2.2.1 SPECFEM3D를 활용한 지진파전파모사 방법

    관심 지역내 주요 지점에서의 지진동 값, 예를 들어 PGV(Peak Ground Velocity)를 정확히 산정하기 위해서는 실제 지진파전파 매질의 물리적 특성을 반영한 속도모델, 지진원 특성을 고려한 단층면해(본 연구에서는 PDRM 방법을 이용하여 생성), 그리고 지형 효과를 포함한 격자구조 등의 입력 정보가 필요하다. 지진파전파모사는 이러한 입력 자료를 기반으로 파동 방정식을 해석하여 수행되며, 각 관측소 위치에서의 합성 지진파형이 산출된다. 이후 후처리 과정을 통해 주요 지점의 PGV 등 다양한 지진동 지표를 계산할 수 있다. 본 연구에서는 0.1-3 Hz 대역의 band-pass 필터를 적용한 후 Boore[37]의 RotD50 방법을 이용하여 PGV를 산정하였다.

    실제 지진관측소는 설치 여건의 제약으로 인해 모든 지점에 배치하기 어렵지만, 수치모사를 활용하면 원하는 위치에서의 지진파형을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 특히 관측소를 조밀하고 균일하게 배치할 경우, 관심 지역 내 지진동 분포를 높은 해상도로 파악할 수 있다.

    전파모사를 위해 사용된 입력 자료의 구성과 설정은 다음과 같다. PDRM 기반 지진원 생성 과정은 부록 A에서 설명하였으며, 지형을 포함한 격자구조는 SPECFEM3D_Cartesian 사용설명서[29]를 참고하여 생성하거나 한반도 속도/단층모델 통합시스템[38]에서 제공하는 격자 파일을 활용하여 구축할 수 있다.

    격자파일은 SPECFEM3D 루트 디렉토리의 MESH/ 폴더에 위치하도록 설정하며, 속도모델, 지진원 정보, 관측소 위치(STATIONS 파일), 설정 파일(Par_file)은 DATA/ 폴더에 위치한다. 전파모사 수행 후 각 관측소의 파형 결과는 OUTPUT_FILES/ 폴더에 저장되며, 속도모델 입력 방법을 포함한 상세한 지진파전파모사 절차는 부록 B에 제시하였다.

    2.2.2 0.1-3 Hz 대역 지진동 모사를 위한 격자 구성 및 수치 계산

    지진파모사에서 더 높은 주파수 대역을 해석하기 위해서는 최대 해석 가능 주파수가 S파 속도를 격자 간격의 약 5배로 나눈 값으로 제한되므로[39, 40], 보다 작은 격자 간격이 요구된다. 이는 같은 계산 영역에서 보다 많은 격자 수를 요구한다. 또한 계산 안정성 확보를 위해 CFL(Courant-Friedrichs-Lewy) 조건[9, 41], dt × P파속도 격자간격크기 max ≤ 0.5 을 고려해야 한다. 이는 더 작은 시간간격( dt )을 필요로 하게 된다. 이러한 요구 사항들은 계산 시간을 증가시키고, 계산 시스템의 높은 물리적 메모리를 요구한다. 따라서 보유하고 있는 시스템의 성능에 맞게 전체 계산영역을 조정하는 것이 필요하다. 계산영역 설정 시에는 계산 자원의 제약뿐만 아니라 계산 영역 경계에서 발생할 수 있는 인공적인 반사파의 영향도 고려하였다. 이를 위해 관측소와 계산영역 경계의 상대적 위치를 고려하여 계산영역을 구성하였다. 사용한 3차원 속도모델[42, 43], 모델 해상도, 감쇠모델 [44], 경계조건, 관측소와 계산영역 경계 간 거리, 격자 수 및 시간간격 등 수치모사 설정에 관한 주요 정보는 Table 1에 정리하였다.

    본 연구에서는 시나리오 지진원 모델을 이용하여, 관측자료 기반 역산 단층파열모델을 적용하지 않은 경우에도 관심 지역에서 공학적으로 의미 있는 중, 고주파 대역 일부의 지진동을 모사할 수 있음을 보이고자 2016년 경주지진(Mw 5.4)을 예시로 사용하였다. 보다 정확한 3 Hz까지의 유한 주파수 대역 지진동 모사를 위해서는 특히 지표 인근에서 고해상도의 3차원 속도모델이 필요하다. 하지만 현실적으로 영남지역 정도의 넓이에 해당하는 영역의 지표 인근에서의 고해상도 속도모델을 얻는 것은 매우 어렵다. 따라서, 시나리오 지진원 모델로부터 도출된 지진동의 확률분포를 해석할 때에는 공간적 변동성과 모델 불확실성을 고려할 필요가 있으며, 일부 관측소의 관측 PGV는 모사 결과의 16-84 백분위 범위를 벗어나는 것으로 나타났다(Table 2).

    이 연구에서는 0.1-3 Hz 대역 지진동 모사를 수행하였다. 이를 위해 경주 지진원을 포함하여 계산영역을 Fig. 1(b)에서 보여주고 있다. 해당 계산 영역은 위도: 35.5-36.1(66.7 km), 경도: 128.85-129.6(67.6 km), 깊이는 40 km 까지로 하였다. 보다 효율적인 3 Hz까지의 유한 주파수 대역 생성을 위해, 격자 구성은 다음과 같이 하였다: 1.2 km 깊이 까지는 200 m 간격으로 격자를 구성하였고, 그 보다 깊은 영역에서는 600 m 간격으로 격자를 구성하였다. 그로 인해 격자 간격크기는 112.0-653.2 m 범위를 가진다.

    SPECFEM3D[28, 29]에서는 전체 격자를 구성하는 각 요소가 각 차원마다 5개의 GLL 점으로 이산화(discretization)된다. 따라서 위에서 제시한 CFL 조건의 격자간격크기는 GLL 점들 사이의 거리를 사용하여 계산이 된다. 이 계산영역에서 GLL 점들 사이의 거리는 19.3-213.8 m 사이에서 분포하며, CFL조건을 만족(최대 Courant 수는 0.274)하기 위해서, 시간간격( dt )은 0.001 s로 하였다. 경주 지진원의 진원위치와 기하정보는 Uchide and Song[45]의 값을 사용하였다: 진원위치, 위도 = 35.7626도; 경도 = 129.2030도; 깊이 = 13.6474 km; 단층선 상단 중심부 위도 = 35.7745; 중심부 경도 = 129.2018; 모멘트규모(Mw) = 5.4; 단층길이(주향방향) = 3.8 km; 단층 폭(경사 방향) = 4.5 km; 주향 = 25도; 경사 = 70도; 미끌림방향 = 175도; 지표에서 단층 상단까지의 깊이 = 11.768 km로 하였으며, 단층격자 간격은 0.2 km로 하였다.

    실제 지진 관측 PGV 값과 비교하기 위해 사용한 관측소는 진원에서 약 14.5 km에 위치한 MKL, 약 35.6 km에 위치한 YOCB, 그리고, 약 35.3 km에 위치한 HAK 관측소이다. 지도 상에서 진앙과 각 관측소의 위치는 Fig. 1(b)에 표기하였다. 파란색 선은 지표에 투영된 주향방향의 단층 상단을 나타내며, Uchide and Song[45]에서 제시한 단층선을 사용하였다.

    2.3 지진동 확률분포 산출

    단층파열의 불확실성을 정량화하고 방법론의 실효성을 검증하기 위해, PDRM을 적용하여 파열 시나리오를 생성하였다. PDRM[20, 27]은 Mw 6.5-7.0 규모의 동역학적 단층파열모델을 기반으로 구축되었으므로, 본 연구에서 적용한 Mw 5.4 규모의 경주지진과 같이 PDRM의 적용 범위보다 작은 규모의 지진에서는 일부 파열 시나리오에 대해 미끌림 및 최대미끌림속도의 표준편차가 음의 값으로 산정될 수 있다. 이러한 경우는 물리적으로 타당하지 않은 시나리오로 판단하여 제외하였으며, 최종적으로 모든 관련 통계 파라미터가 양의 값을 갖는 20개의 파열 시나리오를 선별하여 분석에 사용하였다. 이들 20개의 시나리오는 모든 가능한 지진 시나리오를 포괄하지는 않는다. 그러나 본 연구의 목적은 지진동 확률분포의 완전한 재구성이 아니라 단층파열 불확실성에 따른 지진동 변동의 범위와 특성을 평가하는데 있다. 또한 3차원 지진파전파모사의 계산 비용을 고려할 때, 사용한 샘플 수는 지진동 변동 특성을 분석하기에 합리적인 수준으로 판단된다.

    각 시나리오에 대한 지진파전파모사를 수행하고, 주요 지점에서 도출된 PGV값을 기반으로 정규커널을 이용한 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF)를 추정함으로써, 관심 영역 내, 주요 지점에서 발생 가능한 지진동의 범위를 통계적으로 제시하였다(Fig. 2).

    Fig. 2에서 검은색 선은 확률분포도를 나타낸 것이며, 이 분포도는 정규분포를 가정한 것이 아니라 비모수적 확률밀도함수(Nonparametric Probability Density Function)이다. 각 그림 위의 진도(Modified Mercalli Intensity, MMI)값은 Yun and Lee[46]의 PGV-MMI 경험식, 식을 사용하여 PGV 값으로부터 진도 값을 도출하여 함께 표기하였다(식 (1)). 빨간색 선은 해당 관측소에서 관측된 PGV 값을 나타낸 것으로, 0.1-3 Hz 대역통과 필터(bandpass)를 적용한 결과이다. MKL, YOCB와 HAK 관측소에서의 PGV 값은 1.686, 1.368, 1.581 cm/s이다.

    MMI = 2.44 × Log 10 PGV c m / s + 4.86
    (1)

    관측 PGV와 모사 PGV 분포의 정량적 비교 결과를 Table 2에 제시하였다. MKL 관측소의 PGV 관측 값은 시나리오 지진원으로부터 도출된 PGV 확률분포의 16-84 백분위 범위 내에 위치한다. 반면, YOCB 관측소의 관측 값은 16-84 백분위 범위를 벗어나나 5-95 백분위 범위 내에 포함되며, HAK 관측소의 경우 5-95 백분위 범위를 벗어나 1.5-98.5 백분위 범위 내에 위치한다.

    3. 결 론

    본 연구에서는 한반도와 같이 강진동 관측 자료가 부족한 지역에서 단층 기하, 규모, 진원위치, 3차원 속도구조, 감쇄효과 등이 고정된 모델 조건에서, 단층파열 불확실성에 의한 PGV 변동성을 정량적으로 평가하기 위하여, 유사동역학 단층파열모델(PDRM)과 3차원 지진파전파모사 프로그램인 SPECFEM3D를 활용한 확률론적 지진동 모사 방법론을 제안하였다. 20개의 단층파열 시나리오를 생성하고, 이를 3차원 속도모델에 적용하여 수치 모사를 수행함으로써, 관심 지점에서의 PGV 확률밀도함수를 비모수적 방법으로 추정하였다.

    제시한 방법론을 2016년 경주지진(Mw 5.4)에 적용한 결과, 일부 관측소에서는 관측 PGV 값이 시나리오 기반 확률분포의 16-84 백분위 범위 내에 포함되었으며, 다른 관측소의 경우에도 5-95 또는 2.5-97.5 범위 내에서 설명 가능함을 확인하였다. 이는 제안한 방법론이 단층파열의 불확실성을 반영한 지진동 범위를 통계적으로 제시할 수 있음을 보여준다. 특히, 사용한 3차원 속도모델의 한계에도 불구하고, 조밀한 격자 구성을 통해 3 Hz까지의 유한 주파수 대역 성분을 모사함으로써 지표 부근에서의 지진동 특성을 일정 수준 재현할 수 있음을 확인하였다.

    그러나 관측값을 모든 지점에서 16-84 백분위 범위 이내로 재현하지 못한 점은, (1) 실제 지진원의 세부 파열 특성을 완전히 반영하지 못한 시나리오 모델의 한계와 (2) 지표 인근의 고해상도 3차원 속도구조가 충분히 고려되지 않은 점 등과 관련이 있는 것으로 판단된다.

    결론적으로, 본 연구에서 제안한 PDRM-3차원 수치모사 기반 확률론적 지진동 평가 방법은 강진동 관측자료가 부족한 지역에서 시나리오 기반 지진재해도 평가를 수행하기 위한 실질적인 대안이 될 수 있으며, 관심 지역에서의 지진동 범위를 정량적으로 제시할 수 있는 유용한 방법론임을 확인하였다.

    / 감사의 글 /

    본 논문은 원자력안전위원회의 재원으로 한국원자력안전재단의 지원을 받아 수행한 원자력안전연구사업의 연구(RS-2023-00239569)의 일환으로 수행되었음. SPECFEM3D 활용 방법 전반에 걸쳐 많은 도움을 주신 송정훈 박사님께 깊이 감사드립니다.

    Figure

    EESK-30-4-161_F1.jpg

    Calculating region for ground-motion calculations. (a) Enlarged view of the source area of the 2016 Gyeongju earthquake (GJ2016), corresponding to the blue-boxed region in (b). (b) shows the computational domain used for the simulations. The inset shows the Korean Peninsula (KP), where the red-boxed region represents the computational domain shown in (b). The red star marks the hypocenter of GJ2016. The blue line represents the fault line of GJ2016, aligned with the strike direction, while the red lines indicate the surface projection of the fault plane in the dip direction. Inverted triangles denote seismic station locations for comparing PGV results with observed values

    EESK-30-4-161_F2.jpg

    Probability density distributions of PGV at selected seismic stations shown in Fig. 1. Corresponding MMI values derived from Eq. (1) are indicated on the upper axis. The cyan-shaded regions indicate the 16-84 percentile range of the simulated PGV distributions

    Table

    Numerical setup for the SPECFEM3D simulations
    *The velocity model is an integrated 3D model combining the large-scale East Asia model of Kim et al. [42] and the regional Korean Peninsula model of Rhie et al. [43].
    Comparison of observed and simulated PGV values at the seismic stations considered in this study
    *P16, P50, and P84 denote the 16th, 50th (median), and 84th percentiles of the simulated PGV distributions, respectively.
    †Observed PGV Percentile (%) indicates the percentile rank of the observed PGV within the corresponding simulated distribution.
    ‡Log Residual is defined as ln (PGVsim/PGVobs), where PGVobs is the observed PGV and PGVsim is the median simulated PGV (P50).

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    Publisher Earthquake Engineering Society of Korea
    Indexed/Tracked/Covered By