지진‑화산 신호 특성을 위한 샤논 엔트로피 파이썬 추정기

초록

본 논문은 파이썬 기반 GUI 도구를 제시하여 실시간으로 화산 지역의 지진 신호를 샤논 엔트로피, 왜도, 주파수 지수, 에너지 네 가지 지표로 정량화한다. SAC·MSEED·SEISAN 등 다양한 포맷을 지원하며, 이벤트 유형(VT, VLP, Tremor, Hybrid, Explosion)에 관계없이 신호 변화를 감지한다. 저비용·고효율 구현을 통해 관측소와 연구기관이 조기 경보 시스템을 강화하도록 돕는다.

상세 분석

이 연구는 화산 활동 모니터링에 필요한 핵심 요구사항—다양한 데이터 포맷 호환성, 실시간 처리, 사용 친화성—을 충족시키는 파이썬 기반 소프트웨어 프레임워크를 설계하였다. 가장 큰 특징은 샤논 엔트로피를 지진‑화산 신호의 복잡도 지표로 활용한다는 점이다. 엔트로피는 신호의 불확실성을 정량화하며, 급격한 변동이 발생하면 값이 급증하거나 급감한다. 이를 보완하기 위해 왜도(Kurtosis)와 주파수 인덱스(Frequency Index), 에너지(Energy)를 동시에 계산한다. 왜도는 신호의 피크 형태를, 주파수 인덱스는 스펙트럼 중심 주파수를, 에너지는 전체 파워를 나타내어 다차원적인 상태 평가가 가능하도록 한다.

데이터 전처리는 ObsPy 라이브러리를 활용해 SAC, MiniSEED, SEISAN 등 주요 포맷을 자동 인식·로드한다. 윈도우 기반 슬라이딩 방식으로 지정된 시간 구간(예: 1 s, 5 s, 10 s)을 이동시키며 각 구간마다 네 가지 지표를 실시간으로 업데이트한다. 계산 알고리즘은 Numpy와 SciPy의 벡터화 연산을 이용해 CPU 부하를 최소화하고, 멀티스레딩 옵션을 제공해 대용량 연속 기록도 지연 없이 시각화한다.

GUI는 PyQt5 기반으로 설계돼 직관적인 파라미터 설정(윈도우 길이, 필터 차수, 샘플링 레이트 등)과 실시간 그래프(시간-엔트로피, 시간-왜도, 스펙트럼) 창을 제공한다. 사용자는 마우스 클릭만으로 특정 구간을 확대·축소하거나, 임계값을 초과하는 구간을 자동으로 하이라이트하도록 설정할 수 있다. 이러한 인터페이스는 비전문가도 손쉽게 데이터 탐색과 이상 탐지를 수행하도록 돕는다.

실험에서는 인도네시아와 아이슬란드의 활화산 현장 데이터를 적용해 네 가지 지표가 각각 다른 활동 단계(정상, 전조, 폭발)에서 뚜렷한 패턴을 보임을 확인했다. 특히 엔트로피와 왜도의 동시 상승이 급격한 폭발 전조와 높은 상관관계를 보였으며, 주파수 인덱스는 저주파 VLP 이벤트와 고주파 폭발을 구분하는 데 유용했다. 이러한 결과는 기존의 단일 지표 기반 감시 체계보다 조기 경보 정확도를 15 % 이상 향상시킬 수 있음을 시사한다.

한계점으로는 고주파 잡음이 심한 환경에서 엔트로피가 과도하게 상승할 위험이 있으며, 필터링 파라미터 선택에 따라 결과가 민감하게 변한다는 점을 들었다. 향후 연구에서는 적응형 필터와 머신러닝 기반 임계값 자동 설정을 결합해 신뢰성을 높이고, 클라우드 기반 분산 처리로 전 세계 관측소와 실시간 데이터 공유를 목표로 한다.