이제 우리나라는 더 이상 지진 안전국가가 아니다. 2016년도 경주지진과 2017년도 포항지진 등 지진이 꾸준히 발생하고 강도도 점점 강해지고 있다. 또한 경주지진이후 많은 여진도 발생하였다. 최근 지진 발생횟수가 1년에 평균 67.6회이고 지진 규모도 2000년 이후 발생한 지진이 상위 14개 중 10개나 있다. 따라서 현 연구는 개별 건물에 대한 지진취약도 예측 및 특정관심지역 내 전체 건물의 안전상태를 예측하는 방법의 제시에 그 목적이 있다. 현 연구의 범위는 지진피해 저감연구 중, 예방 활동에 속하는 시뮬레이터 모델 개발, 모델 유효성 검증, 피해저감활동을 위한 일의 분배 예측을 포함한다. 연구의 대상은 지역 건물 시스템이다. 선행연구 조사결과, 국내의 지진예측 모델링 및 그 결과를 GIS를 활용해 적용한 사례는 전체 중 일부이고 그 성과도 아직은 미비한 것으로 판단되었고, 이를 개선하기 위한 방편의 일환으로 현 연구가 진행되었다. 연구절차로, 건물지진피해에 영향을 미치는 인자를 조사한 뒤 모델을 구성하는 인자를 연구하고 관련 데이터를 습득한다. 그런 뒤 통계분석을 실시해 모델을 개발한 뒤 공간분석 범위를 선정해 대상지역에 개발된 모델을 적용하고 공간적 상대분석을 실시해 그 결과를 확인한다. 건물의 지진취약도 예측 모델의 구성인자는 건물모양, 건물재질, 건물연도, 건물높이, 지반, MMI이다. 건물모양분류는 상하좌우의 진동주기가 동일, 상하의 진동주기는 다르고 좌우의 진동주기는 같음 or 상하의 진동주기는 같고 좌우의 진동주기는 다름, 상하좌우의 진동주기가 다름으로 구성된다. 건물재질 분류는 스틸, 철근 콘크리트, 콘크리트·벽돌, 나무로 구성된다. 건물연도 분류는 1960년 이후, 1945 ~ 1960년, 1930 ~ 1945년, 1930년 이전으로 구성된다. 건물 높이 분류는 1 ~ 3층, 4 ~ 7층, 8층이상으로 구성된다. 지반 분류는 견암, 연암 및 단단한 흙, 연토, 점토 및 모래로 구성된다. 마지막으로 MMI는 5 ~ 6, 6 ~ 7, 7 ~ 8, 8이상의 범위만 설정해주었다. 국내·외 총 348개의 데이터를 사용해 통계분석을 실시하였다. 일련의 통계분석결과, 최적화 척도법에 의한 모델이 개발되었고, 모델의 예측정확도는 87%로 산정되었다. 통계분석을 통해 개발된 모델식을 공간분석에 적용하기 위해, 서울시 구도심과 신도심의 특성을 대표하는 강남구와 종로구를 대상지역으로 선정하였고, 분석결과 건물을 대상으로 강남구가 종로구에 비해 위험한 것으로 예상되었다. 현 연구는 데이터의 한계와 감쇠식 미적용, 그리고 사회·문화적 측면과 인구등을 고려안했다는 한계와 우리나라현실에 맞는 기준을 적용해야하는 등 한계를 가지고 있다. 이러한 점들이 향후 연구, 보안 및 진행 방향이다.
키워드 : 지진, 통계분석, 모델링, 피해예측, 공간적 상대분석, 지진취약성
South Korea is no longer an earthquake free zone. In these days, earthquakes occur more often and the intensity is getting stronger such as the Gyeongju earthquake in 2016 and the Pohang earthquake in 2017. Moreover, there were significant amounts of aftershocks after the Gyeongju earthquake. The number of recent earthquakes averaged 67.6 per year. 10 out of 14 earthquakes And as faras magnitude ranuing is concerned, occurred after year 2000. Thus, the purpose of this study is to suggest a method of predicting seismic vulnerability and safety conditions of each building in a targeted area. The scope of this study includes ‘developing a simulation model for precaution activities,’ ‘testing the validity of the developed model’ and ‘predicting the work distribution for reducing damage activities’. From the facility point of view, target of this study is a local building system. According to the pre-research, the number of earthquake prediction modelings and cases with GIS applied is extremely few and the results are not proficient. This study was conducted as a way to improve previous researches As a research procedure, first of all, the factors affecting the ‘damage on buildings by earthquake were investigated’. Then, candidate factors consisting the model were researched and relevant data were acquired. After developing a model by conducting a series of statistical analyses, The areas of the spacial analyses is selected. The developed model is applied to the ares and the results are compared by means of relative analysis of the spatial regions. Factors for the building’s ‘seismic vulnerability’ prediction model consists of ‘building shape’, ‘building material’, ‘building constructed year’, ‘building height’, ‘ground condition’, and ‘MMI’. The classifications for ‘building shape’ are as follows: ‘having the same period of vibration from left, right, up, and down,’ ‘having the same period of vibration from left and right but different from up and down,’ ‘having the same period of vibration from up and down but different from left and right,’ or ‘having all different period of vibration from all four directions.’ The classifications for ‘building material’ is as follows: ‘steel’, ‘ferro-concrete’, ‘concrete-brick’, and ‘wood’. The classification for ’building constructed year’ is as follows: ‘constructed after year 1960’, ‘between year 1945 ~ 1960’ and ‘year 1930 ~ 1945’, and ‘before year 1930’. The classifications for the ‘building height’ are ‘1st floor to 3rd floor’, ‘4th to 7th floor’, and ‘above 8th floor’. The classifications for the ‘ground condition’ is ‘hard rock’, ‘soft rock and hard soil’, ‘soft soil’, and ‘clay and sand’. Lastly, The classifications for ‘MMI’ measure of ‘5 ~ 6’, ‘6 ~ 7’, ‘7 ~ 8’, and ‘above 8’. Statistic analyses were conducted using 348 domestic and international data. Finally, as a result of the series of statistical analyses, an adequate model is developed using optimization scale method. The correct expectation rate is estimated 87%. In order to apply the developed modeling to a relative spacial analysis, Gangnam-gu and Jongro-gu were selected as the target areas to represent characteristics of old and new downtown in Seoul. As a result of the analysis, It is discovered that buildings in Jongro-gu is relatively more dangerous comparing to those of Gangnam-gu. This study has a limitation that attenuation formula is not applied. Also, there is a limitation of the data set applied. The social and cultural aspects, and the population-related topics are also not considered. Also, this study needs to apply standards that is more relevant to genuine environment of South Korea. There limitations are expected to be soloed by future research.
1. 서론 11.1 연구 배경 및 목적 11.2 연구의 범위 31.3 연구동향 및 방법론 41.3.1 건물 지진 피해 예측 연구동향 41.3.2 연구방법론 52. 본론 62.1 취약도 모델 데이터 전처리 62.1.1 취약도 모델 X인자 설정 62.1.2 취약도 모델 데이터 수집 112.1.3 취약도 모델 데이터 전처리 162.2 통계 분석 172.2.1 데이터 입력 172.2.2 통계 분석 182.2.3 최종 모델 식 202.3 공간적 상대분석 212.3.1 대상지역 선정 222.3.2 데이터 입력 222.3.3 공간적 상대분석 263. 결론 403.1. 결과 403.2. 연구의 한계 및 추후연구과제 41참고문헌 42국문초록 44ABSTRACT 46