합성곱 신경망에 기반한 지진 지반응답 예측 = Prediction of Seismic Ground Response Based on Convolutional Neural Network
저자
발행사항
부산 : 부산대학교 대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(석사)-- 부산대학교 대학원 : 사회환경시스템공학과 2022. 2
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
DDC
624.1762 판사항(23)
발행국(도시)
부산
형태사항
vii, 58 장 : 삽화, 표 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 안재훈
참고문헌: 장 52-55
UCI식별코드
I804:21016-000000154195
DOI식별코드
소장기관
지진파는 기반암으로부터 기반암 상부의 토사지반을 통해 지표면으로 전달되고, 그 과정에서 증폭 또는 감쇠된다. 지진 발생시 기반암에서의 지진파와 토층의 동적물성을 기반으로 지표면의 지반응답을 평가하는 과정을 지반응답해석이라고 하며, 이는 지반 증폭을 추정하기 위해 보편적으로 수행된다. 딥러닝 혹은 인공신경망 모델은 다양한 공학 분야에 널리 활용되고 있으며, 지반공학 분야에서의 적용을 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 기반암에서 계측된 지진파를 바탕으로 지표면 지반응답을 예측하기 위해 합성곱 신경망 모델의 사용을 제안하고, 이의 적용성을 분석하였다. 해석대상 지역으로는, 일본 KiK-Net 데이터 베이스로부터, 모멘트 규모가 6이상이고 PGA가 0.1 g 이상인 지진파 데이터셋을 100세트 이상 제공하는 12개 지진파 계측 지점을 설정하였다. 합성곱 신경망 모델로는, 입력값을 기반암의 가속도, 속도, 변위 시간이력으로, 출력값을 지표면의 가속도 시간이력으로하는 모델과, 입력값을 기반암의 가속도, 속도, 변위 응답 스펙트럼으로, 출력값을 지표면에서의 응답스펙트럼으로 하는 두 가지 모형을 설정하였다. 예비해석을 통해, 두 가지의 합성곱 신경망 모델 중, 출력값을 지표면에서의 응답스펙트럼으로 하는 모델의 예측 성능이 상대적으로 우수한 것으로 나타나, 본 모델을 선정하였다. 선정된 모델을 기반으로 해석대상지역의 지진파를 학습시켜 지역별 예측모형을 생성하였다. 그리고 생성된 모형을 통해 지진파를 예측하고, 이를 기존 물리적 지반응답해석을 통한 예측 결과와 비교하여 검증하였다. 제안된 예측모형과 물리적 해석에 의해 예측된 지진파의 응답스펙트럼과 실제 계측된 지진파의 응답스펙트럼의 차이를 계산하여, 지역별 고유주기에 따른 평균오차를 산정하고, 그 오차를 통해 전체 지역에 대한 고유주기에 따른 평균오차를 산정하였다. 이를 통해 나타낸 PGA 오차와 전체 평균오차는, 예측모형의 경우 각각 0.113 g, 0.018 g로, 물리적 해석의 경우 각각 0.373 g, 0.036 g로 나타나며 큰 차이를 보였다. 이와 같은 결과를 통해, 제안된 합성곱 신경망 응답예측 모형이 기존 물리적 지반응답해석에 비해 높은 예측 성능을 지닌 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 지역별 예측모형의 적용이 해당 지역의 지진파에 국한되는 한계를 극복하기 위하여, 지반의 전단파속도 데이터 등을 입력치에 포함시켜서, 하나의 모형이 여러 지역의 지반 물성을 지진파와 함께 학습하도록 하여, 여러 지역의 지진파를 예측할 수 있도록 보완하고자한다.
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