도시는 시끄러운 곳이다. 교통, 기차, 그리고 기계는 많은 소음을 발생시킨다. 대부분의 경우 이런 소음이 단순한 불편함을 초래할 뿐이지만 지진을 감지하는 데 있어서는 심각한 문제가 될 수 있다. 번화한 도시에서 일반적으로 일어나는 온갖 진동 때문에 다가올 지진을 식별하기가 힘들어지기 때문이다.

스탠퍼드 대학 연구진이 더 명확한 지진 신호를 얻는 방법을 찾아냈다. 최근 과학전문 저널인 <사이언스 어드밴시즈(Science Advances)>에 게재한 논문에 따르면 연구진은 도시와 다른 건물 밀집 지역의 지진 감시 네트워크의 탐지 능력을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 창조했다고 주장하고 있다. 배경 지진 소음을 걸러냄으로써 전체 신호 품질을 높이고, 예전 같았으면 너무 약해서 감지할 수 없었던 신호를 복구할 수 있었다는 것이다.

이처럼 배경 소음을 걸러내도록 훈련받은 알고리즘은 남미, 멕시코, 지중해, 인도네시아 및 일본의 번화한 지진 발생 도시와 주변의 관측소에서 특히 유용하게 쓰일 수 있다.

지진은 지상의 진동으로부터 지진파를 지속적으로 측정하는 지진계라는 ‘지진 센서’로 모니터링한다. 그런데 스탠퍼드 연구진은 ‘어번디노이저(UrbanDenoiser)’라는 딥러닝 알고리즘에 8만 개의 도시 지진 소음 샘플과 지진 활동을 나타내는 3만 3,751개의 샘플로 이루어진 데이터 세트(데이터베이스)를 훈련시켰다. 데이터 세트들은 각각 캘리포니아의 분주한 롱 비치와 시골 샌 재신토에서 수집되었다.