• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.22 no.4
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• pp.225-238
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• 2019

Migration velocity analysis (MVA) for creating optimum depth-domain velocities in seismic imaging was applied to marine long-offset multi-channel data, and the effectiveness of the MVA approach was demonstrated by the combinations of conventional data processing procedures. The time-domain images generated by conventional time-processing scheme has been considered to be sufficient so far for the seismic stratigraphic interpretation. However, when the purpose of the seismic imaging moves to the hydrocarbon exploration, especially in the geologic modeling of the oil and gas play or lead area, drilling prognosis, in-place hydrocarbon volume estimation, the seismic images should be converted into depth domain or depth processing should be applied in the processing phase. CMP-based velocity analysis, which is mainly based on several approximations in the data domain, inherently contains errors and thus has high uncertainties. On the other hand, the MVA provides efficient and somewhat real-scale (in depth) images even if there are no logging data available. In this study, marine long-offset multi-channel seismic data were optimally processed in time domain to establish the most qualified dataset for the usage of the iterative MVA. Then, the depth-domain velocity profile was updated several times and the final velocity-in-depth was used for generating depth images (CRP gather and stack) and compared with the images obtained from the velocity-in-time. From the results, we were able to confirm the depth-domain results are more reasonable than the time-domain results. The spurious local minima, which can be occurred during the implementation of full waveform inversion, can be reduced when the result of MVA is used as an initial velocity model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.124-127
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• 2019

본 논문에서는 단일 이미지의 관심 영역에 기반한 저심도 후처리 방법을 제안한다. 저심도 이미지란 사진에서 초점이 선명하게 포착되는 깊이의 범위가 좁은 이미지를 말한다. 기존의 광학적 특성을 이용한 저심도 이미지를 만드는 과정은 물리적인 구조 설계비용 문제가 존재한다. 또한, 이미지의 후처리 보정을 통한 방법은 이미지상의 사물 깊이 정보를 알기 어렵기 때문에 이미지의 심도를 후처리하기 어려웠다. 이에 따라 본 논문에서는 슈퍼 픽셀 군집화 방법을 통해 관심 영역을 찾고, 이에 기반하여 관심 영역이 부각될 수 있는 저심도 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 슈퍼픽셀 군집화 방법을 통해 관심영역을 설정하여 배경 영역을 분리하고 블러 과정을 수행한다. 관심 영역을 제외한 부분을 확장 한 뒤 배경 블러를 거치기 때문에 후광효과가 현저히 줄어든 저심도 효과가 적용된 이미지를 얻을 수 있었고 MSRA-1000 데이터 셋 이미지에서 우수한 주관적 화질 결과를 보였다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.43 no.4
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• pp.349-358
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• 2010

For imaging complex subsurface structures such as salt dome, faults, thrust belt, and folds, seismic prestack reverse-time migration in depth domain is widely used, which is performed by the cross-correlation of shot-domain wavefield extrapolation with receiver-domain wavefield extrapolation. We apply the prestack reverse-time migration, which had been developed at KIGAM, to the seismic field data set of Block 5 in Jeju basin of Korea continental shelf in order to improve subsurface syncline stratigraphy image of the deep structures under the shot point 8km at the surface. We performed basic data processing for improving S/N ratio in the shot gathers, and constructed a velocity model from stack velocity which was calculated by the iterative velocity spectrum. The syncline structure of the stack image appears as disconnected interfaces due to the diffractions, but the result of the prestack migration shows that the syncline image is improved as seismic energy is concentrated on the geological interfaces.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.257-260
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.9
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• pp.1139-1149
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• 2006

This paper describes a novel and efficient algorithm, which extracts focused objects from still images with low depth-of-field (DOF). The algorithm unfolds into four modules. In the first module, a HOS map, in which the spatial distribution of the high-frequency components is represented, is obtained from an input low DOF image [1]. The second module finds OOI candidate by using characteristics of the HOS. Since it is possible to contain some holes in the region, the third module detects and fills them. In order to obtain an OOI, the last module gets rid of background pixels in the OOI candidate. The experimental results show that the proposed method is highly useful in various applications, such as image indexing for content-based retrieval from huge amounts of image database, image analysis for digital cameras, and video analysis for virtual reality, immersive video system, photo-realistic video scene generation and video indexing system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.429-432
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• 2020

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.435-437
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• 2010

렌즈의 피사계심도 (Depth of Field)가 낮은 카메라로 영상을 획득 했을 때, 한 영상 내에도 in-focus 영역과 out of-focus 영역이 동시에 존재하게 된다. 따라서 영상을 복원하기 위해 in-focus 영역과 out-of-focus 영역을 구분하는 focus measure가 필요하게 된다. 기존 focus measure 알고리즘은 획득된 영상의 intensity 값의 절대적인 변화나 고주파수 성분 값에 따라 in-focus와 out-of-focus를 결정하기 때문에 out-of-focus 영역이 smooth 하지 않을 경우에는 in-focus 영역이라 잘못 판단할 수 있을 뿐만 아니라 잡음에 민감한 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 알고리즘의 한계점을 보완하는 연구 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.215-218
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• 2009

본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽 탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$ 또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하여 접근하며, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 기존 방법들의 문제점 이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산도를 상당히 개선시킬 수 있었다. 또한 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능 하였다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.14 no.1
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• pp.50-57
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• 2011

For effective and accurate prediction of overpressure in the Efomeh field, located in the Niger delta basin of Nigeria, integrated seismic and borehole analyses were undertaken. Normal and abnormal pore pressure zones were delineated based on the principle of normal and deviation from normal velocity trends. The transition between the two trends signifies the top of overpressure. The overpressure tops were picked at regular intervals from seismic data using interval velocities obtained by applying Dix's approximation. The accuracy of the predicted overpressure zone was confirmed from the sonic velocity data of the Efomeh 01 well. The variation to the depth of overpressure between the predicted and observed values was less than 10mat the Efomeh 01 well location, with confidence of over 99 per cent. The depth map generated shows that the depth distribution to the top of the overpressure zone of the Efomeh field falls within the sub-sea depth range of 2655${\pm}$2m (2550 ms) to 3720${\pm}$2m (2900 ms). This depth conforms to thick marine shales using the Efomeh 01 composite log. The lower part of the Agbada Formation within the Efomeh field is overpressured and the depth of the top of the overpressure does not follow any time-stratigraphic boundary across the field. Prediction of the top of the overpressure zone within the Efomeh field for potential wells that will total depth beyond 2440m sub-sea is very important for safer drilling practice as well as the prevention of lost circulation.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.21 no.5
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• pp.103-110
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• 2005

In this paper, the characteristics of excessive horizontal stress components in Korea were studied using more than five hundred measured data set of in-situ hydraulic fracturing test. Based on the in-situ testing data, the magnitude and orientation of the horizontal stress component and variation of stress ratio (K) with depth were investigated. And also horizontal stress magnitude versus depth relationships and distribution limits of stress ratio components were suggested. For the depth less than 310 m in the entire territory, the stress ratio has a tendency to diminish and stabilize with depth, but fur some areas, it was revealed that the excessive horizontal stress fields with stress ratio close to 3.0 below 200 m in depth have formed. The results from the investigation of excessive horizontal stress regions showed that there existed several regions where the localized excessive horizontal stress was big enough to potentially induce brittle failure around the openings at less than 300 m in depth.