AI-driven site amplification and ground-response prediction for seismic hazard-ready site models
연구 내용
지반응답해석 시뮬레이션 데이터와 지진 입력 응답 정보를 결합해 부지증폭과 VS30을 예측하고, 부지특성 기반 마이크로조네이션 및 지진재해 예측모델을 구축하는 연구
지반응답해석 결과를 학습데이터로 활용하여 부지증폭을 예측하는 모델을 개발하고 있습니다. 기존의 간소화된 프록시 대신 입력 지진의 응답 스펙트럼과 전단파 속도 프로파일 등 행렬형 정보를 사용하여 선형·비선형 증폭을 함께 재현하는 방향으로 연구를 수행합니다. 또한 천부 구간에서 측정 가능한 자료로부터 VS30을 추정하는 지역특화 외삽 절차를 정립하고, 이를 통해 지역 단위의 마이크로조네이션을 수행합니다. 아울러 표면파 기반 다채널 분석으로 전단파 속도의 공간적 변동성을 보강해 부지특성 입력의 불확실성을 줄이는 데 초점을 둡니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
4건
연구 흐름
초기에는 VS30을 천부 전단파 속도 측정값으로부터 외삽하는 방법을 통해 부지분류에 필요한 입력을 확장하는 연구를 수행했습니다. 이후 표면파 관측 기반 다채널 분석으로 전단파 속도 변동성을 추정하는 절차를 보완하여 부지특성 산정의 신뢰도를 개선했습니다. 2023년부터는 지반응답해석 데이터에 기반한 머신러닝 모델로 부지증폭을 예측하고, 연도별로 입력 프록시의 한계를 개선하며 비선형 증폭까지 포함하는 방향으로 고도화했습니다. 최근에는 지역특화 부지증폭모델을 적용해 마이크로조네이션을 수행하고, 2022년 시작한 사이버 인프라 과제를 통해 지진재해 예측을 위한 자율학습 기반 계산체계를 구축하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Site amplification prediction model of shallow bedrock sites based on machine learning models
Geotechnical data based seismic microzonation in Seoul using region-specific and code-based site amplification models
Estimation of <i>V</i> <sub>S30</sub> using shallow depth time-averaged shear wave velocity of Rawalpindi–Islamabad, Pakistan
Novel method to estimate horizontal variability of shear wave velocity through multichannel analysis of surface waves
관련 프로젝트
구분
제목
자율학습 인공지능과 해석 모델에 기초한 지진 재해 예측 사이버 연산 센터 개발
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