• 지구물리와물리탐사
• /
• 제26권2호
• /
• pp.84-93
• /
• 2023

지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.

• Composites Research
• /
• 제37권4호
• /
• pp.337-342
• /
• 2024

열경화성 복합재료는 높은 기계적 강도와 열적 특성을 가지고 있기 때문에 모빌리티나 구조물 등에 적용된다. 열경화성 복합재료는 재활용이나 재가공이 어렵기 때문에 이에 대한 해결책으로 비트리머를 도입하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 구조용 에폭시를 재가공 및 자가치유를 진행하기 위하여 이황화 결합을 포함한 에폭시를 합성하여 첨가하였다. 이황화물 에폭시가 첨가됨에 따라 인장 강도와 Young's modulus가 감소하였고, 인장 신율이 증가하는 경향을 보였다. 인장 시험 후 파단면을 분석한 결과 이황화물 에폭시를 첨가함에 따라 연성 재료의 특징을 가지는 것을 관찰할 수 있었다. 이황화물 에폭시의 구조가 알킬 사슬을 주로하고, 이황화 결합에서 결합의 교환이 발생하는 것에 의한 영향으로 예상된다. 이황화물 에폭시가 첨가됨에 따라 재가공을 통하여 자가치유가 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 이황화물 에폭시의 함량이 17 wt% 이하에서는 재가공이 불가능하였지만, 0.25 wt% 이상의 함량에서는 4회 이상까지 가능하였다. 이러한 연구를 통하여 구조용 복합재료의 수명 연장이나 재가공을 통하여 재활용의 가능성을 높이는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제6권3호
• /
• pp.126-133
• /
• 2003

고해상 해저 탄성파탐사는 자원, 엔지니어링 탐사 그리고 제4기 해저지질조사에 활용되어 왔다. 해저지층영상의 해상도를 높이기 위하여 다중채널 디지털 탐사가 시도되었다. 해저지층영상의 품질은 수직 및 수평해상도, 신호대잡음비 등에 좌우되며 이는 현장자료취득 시 자료추출간격, 공통중간점(CMP)간격, 중합수 등과 같은 자료취득변수에 관계된다. 자료취득변수에 따른 해상도의 효과를 알아보기 위하여 여수근해에서 시험탐사를 수행하고 취득된 자료를 분석하였다. 음원은 30 $in^3$의 소형 에어건을 사용하였고 수신장치로 그룹간격 5m의 8채널 스트리머를 사용하였다. 2s의 등시간 발파간격으로, 0.1 ms 자료추출간격의 디지털자료를 취득하였다. 취득된 자료로부터 여러가지의 자료추출간격, CMP간격과 중합수에 대한 탄성파 단면도를 제작하고 그 해상도를 비교하였다. 탐사지역에서 나타난 두께 ${\~}1m$, 경사 ${\~}6^{\circ}$의 미세한 퇴적상의 재현을 위한 자료취득 변수를 분석한 결과, 0.2 ms보다 작은 자료추출간격, 2.5 m 보다 작은 CMP간격, 그리고 4 이상의 중합수를 사용하였을 때, 지층구분 해상도가 높고, 연속성이 좋으며 잡음이 적은 단면기록을 제작할 수 있었다. 천부 해저지층영상의 해상도는 현장자료취득변수에 관계되므로 탐사심도, 탐사지역의 범위 등 탐사목적에 따라 적절한 자료취득변수를 사용함으로써 목적에 부합하는 해저지층영상을 재현시킬 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제21권3호
• /
• pp.171-182
• /
• 2018

탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.