지진시 측정되는 strong motion 데이터와 시설물의 손상의 상관관계를 구하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 지진시 측정된 시간 - 지진강도 관계와 측정위치들이 포함된 대규모 지형정보시스템(GIS) 데이터에 대한 분석에 Kriging 공간 통계분석법을 사용함으로써 첨두지반속도(PGV)와 파이프라인 및 건물의 손상정도의 관계를 구할 수 있었으며, 특히, Kriging법은 측정치에 포함된 오차 등 불확실한 요소들을 고려한 $90\%$의 신뢰도에 해당하는 지진강도-손상 관계를 구할 수 있어서 역거리 제곱법 등 다른 공간데이터 분석법에 비하여 우수한 방법이었다.
This paper is focused on the spatial variability of measured strong motion data during earthquake and its relationship with the performance of water distribution pipelines and residential buildings. Analyses of strong motion and the correlations of peak ground velocity (PGV) and pipeline and building damage were conducted with a very large geographical information system (GIS) database including the relationship of time and earthquake intensity and the measured location, and Kriging spatial statistics. Kriging was used to develop regressions of pipeline repair rate (RR) and residential building damage ratio (DR) associated with $90\%$ confidence peak ground velocity (PGV). Such regressions using Kriging provide an explicit means of characterizing the uncertainty embodied in the strong motion data compared with other spacial statistics such as inverse distance method.
