지진 규모 예측을 위한 딥 러닝 기반의 전자기 신호

지진 재해가 인간 사회 생활에 미치는 영향은 지진의 규모 및 강도와 양의 상관관계가 있으며, 인명 피해와 재산 손실을 효과적으로 피하는 것은 지진의 정확한 예측에 기인할 수 있습니다. 본 연구에서는 지진 신호를 수집하여 지진을 미리 평가하기 위해 전자기 센서를 조사합니다. 현재 주요 지진 규모 예측 방법은 두 가지로 나뉩니다. 한편으로는 대부분의 지구물리학자나 데이터 분석 전문가가 지진 전조 신호로부터 일련의 기본 특성을 추출하여 지진 분류를 수행합니다. 다른 한편으로는, 지진계나 우주 위성으로부터 얻은 지구 활동 관련 데이터가 분류 네트워크에서 직접 사용됩니다. 이 기사에서는 CNN을 제안하고, 얕은 특성과 고차원 정보를 결합하여 지진 규모 분류 문제를 해결하는데 사용할 수 있는 3D 특성 맵을 설계합니다. 또한, 잡음 시뮬레이션 기술과 SMOTE 오버샘플링 기술을 적용하여 지진 데이터 불균형 문제를 극복합니다. 전자기 센서로 수집된 신호가 본 논문에서 제안한 방법을 평가하는 데 사용됩니다. 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 지진 규모를 잘 분류할 수 있음을 보여줍니다.