복반사음은 능동소나의 운용이나 수중음향 원격탐사를 위한 기초자료로 이용된다. 여름철(9월) 천해 해역에서 실시한 고주파 음향실험 자료를 바탕으로 몇가지 복반사음 변화 특성들을 사펴보고 그 원인을 규명하고자 하였다. 실험기간중 복반사음은 거의 해저면에 의한 복반사음으로 분석되었으며, 이로부터 해저면 후방산란강도를 계산하였다.
수층과 사질 퇴적층이 이루는 경계면이 평탄할지라도 고주파수 (30∼120 ㎑) 음파의 반사손실은 퇴적물의 입도와 입사파의 파장에 따라 거친 경계면에서의 반사 효과를 갖게 된다. 경계면 거칠기 영향은 음향학적 거칠기 (acoustical roughness, g/sub R/)로 표현하며 사질 퇴적물의 경우 g/sub R/∼ O(1)이고 주파수에 따른 종속성을 가진다. 따라서 입도분포에 따른 반사손실의 편차 (deviation)와 주파수에 따른 종속성을 포함하는 개선된 해저면 반사손실 모델 (HYBRL 모델, Hanyang University Bottom Reflection Loss model)을 제안한다. 그리고 주파수 종속성과 해저면 물성이 갖는 편차를 포함하는 반사손실 모델을 검증하기 위해 수조실험과 해상실험을 실시하였다. 수조실험 및 해상실험에서 측정된 해저면 반사손실 결과 사질 퇴적물에서 모델의 특성을 잘 반영한다.
수중폭발성음원인 SUS(signal underwater sound)는 수중에서의 폭발과 동시에 충격파와 기포파들이 연속적으로 발생한다. 이러한 신호는 광범위한 주파수대역을 가지고 전파거리가 길어지면서 굴절과 반사등의 다중경로 전파효과에 의한 신호의 변형까지 생긴다. (1,2,3). 본 연구에서는 deconvolution 방법을 이용하여 수신신호중에서 기포파효과를 최소화시켜 충격파의 수신기 도달시간을 파악하고, 각 충격파들의 전파경로를 추정하여 이 중 직접경로와 해저면 반사경로의 신호를 이용하여 해저면 반사계수를 계산하였다.
미국 텍사스 북부 분스빌 친연가스전에서 취득한 3차원 탄성파자료로부터 4개의 탄성파 반사면과, 탄성파 event 들의 coherence를 도출하여 38개의 검층 자료와 3차원으로 통합 시각화하였다. 시간면은 반사면을 따라 시간을 취득해서 얻었으며 반사면 상에서의 속도는 탄성파 자료와 해석된 38개 검층 자료로부터 산출하였다. 38개 지점의 속도로부터 속도면을 내삽하고 속도면을 이용하여 시간면에서 깊이면으로 변환하였다. Coherence는 탄성파 자료로부터 semblence 방법을 통하여 도출하였으며 입방체로 만든 후 역시 속도면을 이용하여 깊이면으로 변환하였다. 3차원 통합시각화를 통하여 관찰할 때, coherence의 공간적 분포 양상이 잘 파악되었으며, 시간단면등 종래의 3차원 탄성파 분석법과 비교할 때 3차원 시각화 도면에서 선형의 층서적 양상이 더욱 정확함을 알 수 있었다.
살내 유적지의 발굴조사에서 지질물리학에 기초한 연구방법과 적용성을 검토하고자 발굴과 아울러 지구물리탐사를 실시하였다. 심도에 따라 구분한 전기비저항에서 토양 구성물질의 차이에 의한 전기비저항의 변화와 퇴적물의 공급방향을 유추할 수 있다. 지하레이더탐사의 반사단면에서 퇴적층의 분급과 입도에 따라 구분되는 층리의 경계를 규명할 수 있는데, 실트의 구성비가 높은 지층들의 반사면은 측방 연장성이 좋은 반면 자갈의 구성비가 높은 지층의 반사면들은 불규칙한 기복을 보여준다. 지층 반사면의 형태로부터 고환경의 정보를 획득할 수 있는데, 살래유적지의 경우 문화층은 세립의 실트와 모래와 우세한 지층에 해당하며 층서에서 자갈층의 반복과 지층 경사는 퇴적물의 공급에 관련되는 고수계의 위치와 하천의 지속적으로 범람하는 환경을 지시한다. 주거 유적지의 대자율탐사에서 유적지 경계부의 토양은 주변에 비해 낮은 대자율을 가진다. 대자율 이상대를 형성하는 토양은 주거지 내부에 한정되며 이들은 황색계열의 토색으로 소성에 의한 것으로 추정된다.
본 논문은 디지털 지도를 이용하여 산악지형의 전계강도를 정밀하게 분석하는 방법을 제시한다. 일반적으로 전파의 전계 강도는 직접파와 수평면 반사를 주로 고려하였으나, 산악지역에서는 직접파와 수평면 반사 외에도 산악지형의 수직면에 의한 반사도 고려해야 한다. 이러한 점을 고려하여 산악지형에서 전파를 송신할 때 일어나는 직접파와 수평면 반사파, 산악 지형에 의한 수직면 반사파의 합성 전계를 전파의 편파 특성과 위상 특성을 고려하여 계산한 결과를 제시하였다.
해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
동해 38도 10분N, 132도 00분E(site 1)과 38도 01분N, 132도 53분E(site2)에서 저주파수를 이용한 해상실험자료를 이용하여 해저면 음파반사 특성을 파악하였다. 음원으로는 한국해양연구소 온누리호에 장착되어 있는 총 11.31l의 부피를 가지는 에어건 array를 사용하였고 수신장치로는 총 56채널로 이루어진 아날로그 스트리머를 사용하였으며, 각 실험위치에서 3번씩 신호를 수신하였다. 관측해역에 대해 eigenray 모델을 이용하여 에어건에서부터 각 채널까지의 eigenray 정보를 파악한 후 해저면 반사계수를 산출하여 Rayleigh reflection 모델과 비교하였다. 비교 결과 Rayleigh reflection 모델은 해저면 반사 손실과 부합하는 것으로 나타났다.
컴퓨터에 의한 실내음향 예측에 있어 확산반사의 고려는 매우 중요한 요소의 하나로 간주된다. 지난 수년 동안 음선추적법을 이용하여 실내음향을 예측하는 경우에 확산 반사를 고려하기 위한 방안들이 다양하게 제시되었으나 경면반사를 근본으로 하는 영상법에서는 확산 반사를 고려하기가 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 컴퓨터 그래픽 분야에서 제안된 확장 라디오 시티법을 적용하여 영상법에서 확산반사를 고려하는 방안을 제시하였다. 부분적으로 확산성을 갖는 반사면에서의 음향에너지 반사는 확산반사와 경면반사의 형태로 나누어 볼 수 있으며 반사의 횟수를 거듭함에 따라 확산-확산, 확산-경면, 경면-확산, 경면-경면의 형태로 반사에너지의 전환이 이루어진다. 본 연구에서는 고차 형태계수의 개념을 이용하여 이 네가지 형태의 반사음전달과정을 모두 고려할 수 있도록 함으로써 실내의 벽면을 부분적 확산반사의 특성을 갖는 반사면으로 모델링 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 확장라디오시티법의 개념과 이에 따른 고차형태계수의 근사 계산법을 제시하고 고차형태계수가 실내음향 씨뮬레이션의 결과에 미치는 영향 등을 분석해 보았다. [본 연구는 한국과학재단 특정기초 연구 (과제번호 1999-1-310-004-3)의 지원에 의한 연구결과의 일부임]
2차원 밝기 영상에서 3차원 정보를 얻는 문제는 컴퓨터 시각 연구에서 매우 중요한 분야를 차지하고 있다. 이러한 목적을 위해 먼저 2차원 영상을 취득할 때 카메라의 위치, 광원의 방향, 영상내 물체의 반사특성 등 본질적인 정보를 이용한다. 이중에서 물체의 표면 반사특성은 매우 중요한 단서가 된다. 과거에는 물체의 반사특성을 Lambertian 반사만을 전제하여 연구를 진행했지만 실세계의 물체는 대부분 Non-Lambertian 반사특성을 갖는다. 본 논문에서는 2차원 밝기 영상에서 물체의 반사특성을 해석하고, 반사특성 파라미터를 추정하여 물체의 형상을 복구하는 새로운 방법과 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의해 형상을 복구하는 방법을 제안한다. 물체의 반사특성은 전반사 성분과 난반사 성분을 함께 갖는 Non-Lambertian 면을 그 대상으로 하며, 이러한 반사특성은 전반사(Torrance-Sparrow) 모델과 난반사(Lambertian) 모델의 선형적인 합으로 설명될 수 있다. 본 논문에서 제안한 Photometric Matching은 주변 화소의 밝기 분포를 고려하여 참조영상과의 매칭을 통한 형상복구 알고리듬으로써 기존의 Photometric Stereo에 근본을 두고 있지만, 잡음 및 오차의 누적 정도가 향상되었다. 또한 물체의 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의한 형상복구방법을 제안한다. 이 방법은 역전파 학습알고리듬을 이용해 광원 방향에 따른 밝기값에 대해 면법선을 교사하여 형상을 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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