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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.173-180
DOI : https://doi.org/10.5000/EESK.2026.30.4.173

Identification of Optimal Seismic Intensity Measures for Seismic Performance Evaluation of Submerged Structures

Lee Dabeen^1)*

, Lee Tae-Hyung²⁾

¹⁾Department of Civil Engineering, Konkuk University
²⁾Department of Civil and Environmental Engineering, Konkuk University

^*Corresponding author: Lee, Tae-Hyung
E-mail: thlee@konkuk.ac.kr

Received May 17, 2026 Review June 12, 2026 Accepted June 12, 2026

Abstract

The purpose of this study is to identify the optimal seismic Intensity Measures (IMs) that best reflect the seismic response characteristics of a submerged structure used as a data center. Structural modeling and analysis were performed using ANSYS, and a Nonlinear Time History Analysis (NTHA) was conducted with 84 ground motion records from the PEER database. The maximum acceleration and displacement responses at the top of the structure were extracted as engineering demand parameters. Correlation analyses with 23 IMs revealed that Peak Ground Displacement (PGD) exhibits the highest correlation with the peak displacement response. At the same time, spectral velocity at the fundamental period (S_v(T₁)) correlates most strongly with the peak acceleration response. These results indicate that the PGD and S_v(T₁) are suitable IMs for evaluating the seismic performance of submerged structures.

Key Words : Submerged structure , Intensity measure , Data center , Seismic performance evaluation , Nonlinear time history analysis

해저 구조물의 내진성능평가에 적합한 지진강도지표

이다빈^1)*

, 이태형²⁾

¹⁾건국대학교 인프라시스템공학과 석사과정
²⁾건국대학교 사회환경공학부 교수

초록

키워드 :

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Cited-By

Funding:

1. 서 론

최근 데이터 처리 수요의 급증과 함께 데이터센터는 국가 기반시설로서 지정되는 추세이다. 특히 AI 및 고성능 연산의 급증은 GPU 서버의 밀도 및 전력 소비 증가로 이어지며, 이에 따른 효율적인 냉각 시스템 구축이 필수적으로 요구된다. 수중 데이터센터는 기존 냉각 방식 대비 에너지소비 및 탄소 배출을 크게 저감할 수 있는 대안으로 주목받고 있으며, 실제로 Microsoft의 Project Natick 등 실증 사례를 통해 수중 기반 데이터센터의 기술적 가능성을 확인하였다. 한편, 해저 구조물은 주변 유체의 영향을 받는다는 점에서 육상 구조물과 상이한 지진 응답 특성을 나타내며, 이에 따라 별도의 내진성능 평가가 요구된다. 기존 연구에서는 해저 터널의 유체-구조물 상호작용(FSI) 지진응답에 관한 연구[1], 풍하중과 지진하중을 동시에 고려하는 해상 풍력 발전기의 지진해석[2]에 관한 연구 등이 수행되어 왔다.

성능기반 지진공학(Performance-Based Earthquake Engineering, PBEE) 관점에서 다양한 구조물에 대해 최적의 지진강도지표(Intensity Measure, IM)를 규명하려는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 기존의 연구에 따르면 지상 구조물의 경우, 3층 RC 구조물은 VSI[3], 632 m의 초고층 빌딩의 경우 PGV[4]가 최적의 IM이라고 제시하였다. 교량의 경우, 다경간 단순교는 PGA[5], 콘크리트 아치교는 A_rms[6]가 최적의 IM이라고 제시하였다. 원자력발전소의 경우, 격납건물은 S_a(T₁), S_v(T₁), S_d(T₁)[7], 기기는 S_a(T₁)[8]이 최적의 IM이라고 제시하였다. 터널, 지하철과 같은 지하 구조물의 경우, 원형 터널은 PGA[9], 쉴드 터널은 PGV[10], 모듈형 직사각형 지하철역은 깊이에 따라 PGA, PGV, V_rms[11]가 최적의 IM이라고 제시하였다. 댐과 매설관 같은 기타 구조물의 경우, 콘크리트 아치 댐은 ASI[12], 천연가스 매설 강관은 PGV[13]가 최적의 IM이라고 제시하였다. 이와 같이 구조물의 유형에 따라 최적의 IM이 상이하게 나타난다. 그러나 이러한 연구는 가속도에 민감한 장비를 포함하는 해저 구조물에 직접 적용하기에는 한계가 있다.

일반적인 구조물의 내진설계는 주로 인명 안전 확보 및 구조물의 붕괴 방지를 목표로 한다. 그러나 데이터센터는 지진 발생 이후에도 서버 및 네트워크 장비의 기능 유지가 핵심 요구사항이다. 그럼에도 불구하고, 해저 데이터센터와 같은 구조물에 대해 최적의 IM을 규명한 연구는 아직 부족하다.

이에 본 연구에서는 데이터센터로 활용되는 해저 구조물을 대상으로 내진성능 평가에 적합한 IM을 규명하고자 한다. 이를 위해 구조물 최상부에서의 최대 가속도 응답을 핵심 공학적 요구 매개변수(Engineering Demand Parameter, EDP)로 설정하였다. 또한 구조물의 붕괴방지 관점에서 구조물 최상부에서의 최대 변위 응답을 보조 EDP로 고려하였다. 대상 구조물은 ANSYS를 이용하여 모델링하였으며, PEER(Pacific Earthquake Engineering Research) Center에서 제공하는 지진 운동 기록 중 총 84개의 지진파에 대해 비선형 시간이력해석을 수행하였다. 또한 23개의 IM을 대상으로 EDP와의 상관성을 분석하여 해저 데이터센터 구조물에 적합한 최적의 IM을 도출하고자 한다.

2. 해저 구조물의 모델링

2.1 해석 대상 구조물

본 연구의 대상 구조물은 해양수산부에서 지원하는 ‘해저공간 창출 및 활용 기술개발’을 통해 설계된 구조물로, 수심 30 m 해저에 설치되는 것을 가정한 데이터센터 기능에 초점을 둔 해저 구조물이다. 이 구조물은 상부 구조물과 하부 구조물로 구성된다. 상부 구조물은 가운데에 메인 모듈, 두 개의 연결 통로, 양 옆의 데이터센터 및 거주 모듈로 구성되며, 구조물의 평면도와 정면도, 측면도는 각각 Fig. 1과 2에 나타내었다. 하부 구조물은 기초부가 포함된 지지 구조물로 4개의 파일을 통해 해저 지반에 고정되는 형식이다. 구조물은 해양 내식성 강재 HSM380로 모델링하였으며, 재료 물성치는 Table 1과 같다.

해석 대상 구조물은 원통형 및 곡면 형상이 복합적으로 적용된 해저 구조물이며 강재의 두께는 30 mm이다. 구조물 내부의 메인모듈에는 공간 구획 및 구조적 안정성을 위한 bulkhead가 배치되어 있으며, bulkhead의 두께는 30 mm이다. 또한 bulkhead가 위치한 구간에는 Fig. 3과 같이 stiffener를 적용하여 강성을 확보하였다.

2.2 수치해석 모델

구조물의 수치해석 모델은 ANSYS를 이용하여 구축하였으며, 모델링 형상은 Fig. 4에 나타내었다. 구조물의 비선형 거동을 고려하기 위해 이선형 등방 경화 모델을 적용하였으며 탄젠트 계수는 2.0 GPa로 설정하였다.

경계조건은 하부 구조물의 각 브라켓의 네 밑면을 고정단 경계조건으로 적용하였다. 해저 구조물의 특성상 유체의 영향을 고려해야 하므로 정수압을 고려하였다. 반면, 동수압은 유체의 동적 효과를 고려하기 위한 요소로, 일반적으로 유한 유체 영역에서는 부가질량법을 통해 간략하게 해석할 수 있다. 그러나 본 연구 대상 구조물은 무한 유체 영역에 위치하므로, 기존의 부가질량법을 적용하기에는 가정상의 한계가 있다[14]. 또한 기존 해양 구조물의 지진해석 연구에서는 유체의 동적 영향을 제외하고 파랑 및 풍하중을 중심으로 고려하는 경향이 보고된 바 있다[15]. 따라서 본 연구에서는 동수압을 고려하지 않았다. 고유치 해석 결과, 1-15차 모드형상은 모두 내부격벽의 변형으로 관찰되었고, 구조물의 1차 고유주기는 0.158초로 나타났다.

2.3 공학적 요구 매개변수

본 연구에서는 구조물의 지진 응답을 평가하기 위해 구조물 최상부에서의 최대 가속도 응답과 최대 변위 응답을 공학적 요구 매개변수로 선정하였다. 일반적으로 구조물 상부에서는 지진 응답이 증폭되어 나타나는 경향이 있으므로, 구조물 최상부에서의 응답은 구조물의 전체적인 동적 거동을 대표할 수 있다. 특히 대상 구조물에서 데이터센터는 상부 구조물에 배치되며, 장비는 가속도 응답에 민감한 특성을 가진다. 따라서 구조물 최상부에서의 최대 가속도 응답은 데이터센터 장비의 기능 유지를 위한 주요 EDP로 설정하고, 최대 변위 응답은 구조물의 전반적인 거동 및 구조적 안전성을 위한 보조 EDP로 고려하였다.

3. 지진강도지표와 지진파

3.1 지진강도지표

지진강도지표(IM)는 지진으로 인한 지반운동의 특성을 나타내는 핵심 요소로 지진파의 특성을 정량적으로 표현한 것이다. 성능기반 지진공학에서 IM은 지진 재해도와 구조물 응답을 연결하는 핵심 지표로 사용된다. 지진 재해도 해석은 특정 지역에서 발생 가능한 지진동을 확률적으로 산정하고 다양한 IM을 초과할 확률을 평가하며, 구조물 응답 해석은 서로 다른 IM에 대하여 구조물의 응답을 평가하는 단계이다. IM은 지진 발생 시 구조물의 응답 수준을 정확하게 예측할수록 최적의 IM이라고 평가된다[16]. 내진설계기준이나 구조물 성능 평가 시 일반적으로 최대지반가속도(PGA)나 스펙트럼 가속도(S_a(T₁))의 지표가 널리 사용된다.

본 연구에서는 Table 2의 23가지 IM을 연구 대상으로 선정하였다. 연구에 사용된 23가지의 IM은 최대값 기반, 스펙트럼 기반, 에너지 기반으로 구분된다. 최대값 기반의 지표로는 PGA, PGV, PGD, PGV/PGA, SMA, SMV, EPA가 있으며, 스펙트럼 기반의 지표로는 S_a(T₁), S_v(T₁), S_d(T₁), ASI, VSI, HI, T_p, T_m이, 에너지 기반의 지표로는 I_a, I_c, SED, CAV, A_rms, V_rms, D_rms, A₉₅가 해당된다.

3.2 지진파 선정

지진파는 PEER Center database에서 제공하는 지진파 중 광범위한 지진 특성을 포함하도록 총 84개의 지진가속도 기록을 선정하였다. 선정된 지진파의 특성 지표로는 PGA, 모멘트 규모( $M_{w}$ ), 그리고 유효 지속 시간( $D_{5 - 95}$ )이며 범위는 다음과 같다.

$0.093 g \leq PGA \leq 1.585 g$
$5.2 \leq M_{w} \leq 7.8$
$2.79 \sec \leq D_{5 - 95} \leq 60.77 \sec$

선정된 지진파의 응답스펙트럼은 Fig. 5에 나타내었다.

4. EDPs와 IMs 상관성 분석

본 연구에서는 선정된 84개의 지진 가속도 기록을 활용하여 수행된 비선형 시간이력해석 결과를 바탕으로, 23개의 IM과 EDPs 간의 상관성을 분석하였다. 여기서, 지진가속도는 구조물의 X축 방향으로 입력하였다. 일반적으로 IM과 EDP는 비선형 관계이며 선형회귀분석을 위하여 식 (1)과 같은 형태로 표현한다[28].

\ln (EDP) = \ln (a) + b \times \ln (IM)

(1)

여기서 $a, b$ 는 회귀분석을 위한 계수이다.

IM 적합성 평가는 결정계수(R²), 상관계수, 효율성을 이용하여 수행하였다.

4.1 결정계수(Coefficient of determination, R²)

결정계수는 IM과 EDP 간 회귀모델의 설명력을 나타내는 지표로, 값이 1에 가까울수록 IM이 구조 응답을 잘 예측하며 회귀모델의 불확실성이 감소함을 의미한다. 따라서 R²값이 클수록 해당 IM의 설명력이 우수한 것으로 판단한다. 결정계수는 식 (2)를 통해 계산된다.

R^{2} = {(\frac{n (\sum x_{i} y_{i}) - (\sum x_{i}) (\sum y_{i})}{\sqrt{n \sum x_{i}^{2} - {(\sum x_{i})}^{2}} \sqrt{n \sum y_{i}^{2} - {(\sum y_{i})}^{2}}})}^{2}

(2)

여기서 n은 해석 데이터의 개수이며, x_i와 y_i는 각각 IM과 EDP를 의미한다.

최대 가속도 응답에 대한 IM별 산점도와 R²값을 Fig. 6에 나타내었다. 최대 가속도 응답의 경우, S_v(T₁)에서 가장 높은 R²값을 보였으며, SMA, S_a(T₁), S_d(T₁), PGA순으로 높은 값을 나타냈다. Fig. 7은 최대 변위 응답에 대한 IM별 산점도와 R²값을 나타낸다. 최대 변위 응답의 경우, PGD에서 가장 높은 R²값을 보였으며, D_rms, SED, V_rms, SMV순으로 높은 값을 나타냈다.

4.2 상관계수(Correlation)

상관계수는 IM과 EDP 간의 선형 상관성을 나타내는 정량적 지표이다. 상관계수는 Pearson 상관계수 공식을 통해 식 (3)과 같이 계산할 수 있다.

r = \frac{\sum_{i = 1}^{n} (x_{i} - \bar{x}) (y_{i} - \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i = 1}^{n} {(x_{i} - \bar{x})}^{2}} \sqrt{\sum_{i = 1}^{n} {(y_{i} - \bar{y})}^{2}}}

(3)

여기서 n은 해석 데이터의 개수이며, x_i와 y_i는 각각 IM과 EDP를 의미하며, $\bar{x}, \bar{y}$ 는 각 데이터의 평균값이다.

상관계수는 −1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 IM과 EDP 간의 선형 상관성이 높음을 의미한다. Fig. 8은 최대 가속도 응답 및 최대 변위 응답에 대한 IM별 상관계수를 나타낸다. 상관계수 분석 결과, 최대 가속도 응답의 경우 S_v(T₁), SMA, S_a(T₁), S_d(T₁), PGA순으로 높은 상관성을 나타냈으며, 최대 변위 응답의 경우 PGD, D_rms, SED, V_rms, SMV순으로 높은 상관성을 나타냈다.

4.3 효율성(Efficiency)

효율성은 IM과 EDP 회귀모델의 산포 정도를 나타내는 지표이다. 효율성은 로그 표준편차( $σ_{EDP | IM}$ )로 정의되며, 값이 작을수록 구조 응답의 산포가 감소하여 해당 IM이 구조 응답을 안정적으로 예측함을 의미한다[7]. 효율성은 식 (4)와 같이 계산되며,

σ_{EDP | IM} = \sqrt{\frac{\sum {[\ln (EDP) - \ln (a \cdot {IM}^{b})]}^{2}}{n - 2}}

(4)

여기서 n은 해석 데이터의 개수이며, a,b는 회귀분석 계수이다.

효율성은 로그 표준편차가 작을수록 우수하다고 판단한다. Fig. 9는 최대 가속도 응답 및 최대 변위 응답에 대한 IM별 효율성을 나타내었다. 최대 가속도 응답의 경우 S_v(T₁), SMA, S_a(T₁), S_d(T₁), PGA순으로 작게 나타났으며, 최대 변위 응답의 경우 PGD, D_rms, SED, V_rms, SMV순으로 작게 나타났다.

결정계수(R²)와 상관계수는 모두 IM과 EDP 간의 관계를 정량적으로 평가하는 지표이며, 값이 클수록 두 변수 간의 관계가 강함을 의미한다. 그러나 결정계수는 회귀모델이 EDP의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 반면, 상관계수는 두 변수 간의 선형 상관관계를 나타낸다는 차이가 있다. 즉, 결정계수는 회귀모델의 예측성 평가, 상관계수는 두 변수 간의 관계 평가에 사용된다.

5. 결 론

본 연구에서는 해저 구조물의 내진성능 평가를 위해 총 84개의 지진가속도 기록에 대한 비선형 시간이력해석을 수행하여, 구조물의 내진성능 평가에 적합한 지진강도지표를 규명하였다. 구조물 최상부에서의 최대 가속도 응답과 최대 변위 응답을 공학적 요구 매개변수로 선정하고, 23개의 IM과의 상관성을 선형회귀 및 통계 지표를 통해 정량적으로 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 결론은 다음과 같다.

1) 해저 구조물의 변위 응답을 가장 효과적으로 예측하는 지표는 PGD이며, D_rms, SED, V_rms, SMV가 그 뒤를 이었다. 최대값 기반 IM과 에너지 기반 IM이 상대적으로 높은 상관성을 보였는데, 이는 구조물의 변위 응답이 지진동의 변위 및 에너지 특성과 밀접한 관련이 있다고 판단된다.
2) 해저 구조물의 가속도 응답을 가장 효과적으로 예측하는 지표는 S_v(T₁)이었으며, SMA, S_a(T₁), S_d(T₁), PGA순으로 나타났으며, 최대값 기반 IM과 스펙트럼 기반 IM이 상대적으로 높은 상관성을 보였다. 이러한 결과는 데이터센터는 가속도에 민감한 구조물이지만, 기존에 널리 사용되는 가속도 기반 IM이 항상 최적의 지표가 아님을 보여준다.

본 연구는 연구의 범위 상 다음과 같은 한계점을 지닌다. 본 연구는 특정 형상의 데이터센터 구조물을 대상으로 수행되었으며, 유체-구조물 상호작용에 의한 동수압 효과와 해수에 의한 감쇠 효과는 고려하지 않았다. 해저구조물은 수압이 작용하는 강구조물이므로 지진하중에 의한 좌굴발생 여부를 검토하는 것도 필요할 수 있다.

/ 감사의 글 /

이 논문은 2025학년도 건국대학교의 연구년교원 지원에 의하여 연구되었음. 또한, 해양수산부 ‘해저공간 창출 및 활용 기술개발(과제번호 20220364)’ 연구의 일환으로 수행되었음.

Figure

Fig. 1.

Plan view of the upper platform of the underwater structure (provided by KIOST)

Fig. 2.

Elevation view of the upper platform of the underwater structure (provided by KIOST)

Fig. 3.

Stiffener layout of main module (provided by KIOST)

Fig. 4.

Underwater structure geometry

Fig. 5.

Response spectra of selected ground motions

Fig. 6.

Scatter Plots of Maximum Acceleration Response and IMs

Fig. 7.

Scatter Plots of Maximum Displacement Response and IMs

Fig. 8.

Correlation coefficient of EDPs to Various IMs

Fig. 9.

Efficiency of EDPs to Various IMs

Table

Table 1.Material properties

Table 2.Selected seismic intensity measures

No.	Earthquake Parameter	Definition	Unit	Reference
1	Peak ground acceleration	PGA=max\|a(t)\|	g	-
2	Peak ground velocity	PGV=max\|v(t)\|	m/s	-
3	Peak ground displacement	PGD=max\|d(t)\|	m	-
4	Ratio of PGV/PGA	PGVPGA	s	Kramer 1996 [17]
5	Root-mean-square of acceleration	Arms=1ttot∫0ttota(t)2dt	g	Dobry et al. 1978 [18]
6	Root-mean-square of velocity	Vrms=1ttot∫0ttotv(t)2dt	m/s	Kramer 1996 [17]
7	Root-mean-square of displacement	Drms=1ttot∫0ttotd(t)2dt	m	Kramer 1996 [17]
8	Arias intensity	Ia=π2g∫0ttota(t)2dt	m/s	Arias 1970 [19]
9	Characteristic intensity	Ic=(Arms)2/3ttot	m1.5/s2.5	Park et al. 1985 [20]
10	Specific energy density	SED=∫0ttotv(t)2dt	m2/s	-
11	Cumulative absolute velocity	CAV=∫0ttot\|a(t)\|dt	m/s	Benjamin and Associates 1988 [21]
12	Acceleration spectrum intensity	ASI=∫0.10.5Sa(ξ=0.05,T)dT	g*s	Housner 1952 [22]; Thun et al. 1998 [23]
13	Velocity spectrum intensity	VSI=∫0.12.5Sv(ξ=0.05,T)dT	m	Housner 1952 [22]; Thun et al. 1998 [23]
14	Housner spectrum intensity	HI=∫0.12.5PSv(ξ=0.05,T)dT	m	Housner 1952 [22]
15	Sustained maximum acceleration	SMA = the 3rd of PGA	g	Nuttli 1979 [24]
16	Sustained maximum velocity	SMV = the 3rd of PGV	m/s	Nuttli 1979 [24]
17	Effective peak acceleration	EPA=mean(Sa0.1−0.5(ξ=0.05))2.5	g	Benjamin and Associates 1988 [21]
18	Spectral acceleration at T1	Sa(T1)	g	Shome et al. 1988 [25]
19	Spectral velocity at T1	Sv(T1)	m/s	-
20	Spectral displacement at T1	Sd(T1)	m	-
21	A95 parameter	A95=0.764Ia0.438	g	Sarma and Yang 1987 [26]
22	Predominant period	Tp	s	Kramer 1996 [17]
23	Mean period	Tm=∑(Ci2/fi)Ci2	s	Rathje et al. 1998 [27]

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Journal Abbreviation J. Earthq. Eng. Soc. Korea
Frequency Bimonthly
Doi Prefix 10.5000/EESK
Year of Launching 1997
Publisher Earthquake Engineering Society of Korea

Indexed/Tracked/Covered By

Online Submission

submission.eesk-j.or.kr

EESK

Earthquake Engineering Society of Korea

Steel	HSM380
Thickness	30 mm
Yield Strength	400 MPa
Poison's ratio	0.3
Density	7,850 kg/m3
Young’s Modulus	200,000 MPa
Tangent Modulus	2.0 GPa

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