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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
장진수 (강원대학교) 소병달 (강원대학교)
저널정보
대한지질학회 대한지질학회 학술대회 2021 추계지질과학연합학술대회
발행연도
2021.10
수록면
363 - 363 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

설명 가능한 기계학습을 활용한 지진 카탈로그에 내재된 지진 전조 요인 인식
장진수 ,  소병달 대한지질학회 학술대회 2022.10 학술대회자료

2021

기계학습과 특징증대를 이용한 지진 카탈로그부터 지진 전조현상 요소 인식
장진수 ,  소병달 대한지질학회 학술대회 2021.10 학술대회자료

초록· 키워드

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지진 전조 현상은 대규모 지진의 발생 확률을 예측할 수 있는 유용한 지표이다. 지진 발생 시간, 진앙의 위치와 지진 규모를 포함하는 지진 카탈로그는 지진 전조 현상을 인식하기 위한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 규모 6.5 이상의 지진에 대한 전조 현상을 인식하기 위해서 Global Centroid Moment Tensor (GCMT) 카탈로그로부터 얻은 다수의 특징으로 구성된 자료를 의사결정나무 기반의 기계학습 알고리즘인 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 분류기에 학습시켰고, SHapley Additive exPlanations (SHAP) 값을 사용하여 각 특징이 분류에 미치는 영향력을 평가하였다. 학습과 검증을 위한 지진 카탈로그는 2004년 이후의 GCMT 카탈로그를 사용하였다. 일정 수의 지진을 포함하는 시공간 윈도우를 설정하고, 이 윈도우 내에 존재하는 지진 사건의 통계량 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등)을 사용하여 80개의 특징으로 증대하였다. 특징이 증대된 각 자료에는 각 윈도우로부터 3개월 이내에 규모 6.5이상의 지진이 발생한 여부에 따라 레이블을 할당하였다. 이와 같은 방식으로 최대 236,052개의 학습자료를 ... 전체 초록 보기

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