• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.32-41
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• 1999

본 논문은 chirp신호와 두 개의 근거리 청음기를 이용한 해저퇴적층의 음향학적 특성치 역산기법을 제시한다. 역산문제를 확률론적 모델로 정식화하고, 역산의 해를 역산인자의 a priori분포와 유사도함수의 곱으로 표현되는a posteriori 확률분포로 정의하였다. 퇴적층의 음속과 층두께의 a priori정보를 파형 매칭 기법으로 추정한 후 다수의 퇴적층이 존재하는 환경모델을 부분퇴적층모델로 치환하고, 계측신호와 모의신호의 L₂노음을 이용하여 정의된 목적함수에 대해 반복적인 유전자알고리즘 탐색을 수행하여 탐색공간의 축소로 인한 탐색효율과 결과의 향상을 얻었다. A posteriori 확률분포의 다중적분의 형태로 정의되는 인자의 주변확률분포와 평균의 추정은 유전자알고리즘의 탐색과정에서 선택된 탐색점들을 이용하여 수행되었다. 제시된 역산기법의 검증을 위해 두 가지 퇴적층 환경모델을 설정하고 잡음을 첨가한 합성신호에 대해 역산기법을 적용하여 역산해를 추정하였고 역산결과로부터 본 역산기법의 유용성을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.645-651
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• 2003

본 논문에서는 해양음향 토모그래피를 위한 개선된 빔형성 역산 기법을 제안한다. 제안된 역산 기법은 음속 구조 역산을 위해 음파도파관의 특성을 나타내는 군속도와 위상속도의 상관성을 이용한다. 군속도와 위상속도는 수신 신호의 도달시간 및 도달각에 의해 계산 가능하며, 이를 위해 빔형성 신호처리를 사용하여 수신신호의 도달시간 및 도달각 분석을 수행한다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘을 사용한 동해 음속구조 역산모의 결과를 서술하였으며, 연구 결과 제안된 빔형성 해양음향 토모그래피 역산 방법을 사용해 동해의 음속 구조 역산이 가능함을 확인할 수 있다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제14권3호
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• pp.95-108
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• 1998

지반의 S파 및 P파의 깊이에 따른 변화를 원위치에서 측정하기 위하여 다운흘 시험 (downhole testing)과 SCPT (seismic CPT) 등이 널리 사용되어 왔다. 다운홀 시험과 SCPT는 경제성, 운용의 용이성, 발진원의 단순성 등의 측면에서 효율적이기 때문에, 현재 지반조사에서 그 사용빈도가 더욱 증가하고 있는 추세이다. 특히 최근에는 다운흘과 SCPT의 자료 분석을 자동화하기 위한 노력의 일환으로 interval measurements의 기법이 활용되고 있는데, 현재 이에 대한 적절한 역산해석 (inversion analysis) 기법이 없는 형편이다. 따라서, 본 논문에서는 다운홀이나 SCPT의 interval measurements를 분석하기 위한 새로운 역산해석 기법을 제안하였다. 제안된 역산해석 기법의 정모델링(forward modeling)에서는 탄성파의 전파를 Snell의 법칙에 의거하여 굴절.반사되는 현상을 고려하였곡, 역산해석을 위해서는 최대공산법 (maximum likelihood method)을 적용하였다. 그리고, 본 논문에서 제안한 역산해석 기법의 검증을 위하여, 하나의 S파 주상도를 가정하고 이에 대하여 다운흘 시험을 모사하였다. 이론적으로 수행한 다운홀 시험 결과에 대하여 기존의 비 역산해석 방법과 본 논문에서 제안한 역산해 석 기법에 의해서 S파 주상도를 추정하였는데, 그 결과 본 논문에서 제시한 역산기법이 가장 정확한 결과를 도출하였으며, 다운홀 시험과 SCPT을 자동화하는데 효율적으로 적용이 될 수 있음을 입증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제22권4호
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• pp.202-209
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• 2019

본 연구에서는 Adam 최적화 기법을 이용한 음향매질에서의 탄성파 파형역산 방법을 제안하였다. 탄성파 파형역산에서 최적화에 사용되는 기본적인 최대 경사법은 계산이 빠르고 적용이 간편하다는 장점이 있다. 하지만 속도 모델의 갱신에 일정한 갱신 크기를 사용함에 따라 오차가 정확하게 수렴하지 않는다. 이에 대한 대안으로 제시된 다양한 최적화 기법들의 경우 정확성은 높지만 많은 계산 시간을 필요로 한다는 한계가 있다. Adam 최적화 기법은 최근 딥 러닝 분야에서 학습 모델의 최적화를 위해 사용되는 기법으로 다양한 형태의 모델에 대한 최적화 문제에서 가장 효율적인 성능을 보이고 있다. 따라서 Adam 최적화 기법을 이용한 파형역산 방법을 개발하여 탄성파 파형역산에서의 오차가 빠르고 정확하게 수렴하도록 하였다. 제안된 역산 기법의 성능을 검증하기 위해, 일정한 갱신 크기를 가지는 최대 경사법을 이용하여 수행된 역산 결과와 제안된 Adam 최적화 기반 파형역산을 수행하여 갱신된 P파 속도 모델을 비교하였다. 그 결과 제안된 기법을 통해 빠른 오차 수렴 속도와 높은 정확도의 결과를 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제8권4호
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• pp.49-57
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• 1988

본 연구에서는 표면과 시험으로부터 얻어지는 Rayleigh파의 분산곡선을 분석하여 자연지반 및 포장 구조체 각 층의 전단파 속도를 결정할 수 있는 새로운 해석적 역산기법을 개발하였다. 본 연구의 역산기법은 다층 탄성체에서 표면파의 분산에 관한 Haskell의 이론을 토대로 개발된 것이다. 델타 매트릭스 기법을 적용하여 주파수의 크기에 제약을 받지 않는 분산방정식을 유도하여 사용하였으며, Rayleigh파의 한 파장 깊이 이하를 반무한 강성층(rigid halfspace)으로 대치하는 해석방법을 적용하였다. 분산곡선의 역산을 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며 수치분석을 통하여 본 연구에서 개발한 새로운 해석적 역산기법의 타당성을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.36-41
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• 1998

본 논문에서는 부분파수적분법과 유전자알고리즘기법의 조합을 통한 광대역 신호로 부터 직접적인 해저지질특성치의 역산기법을 제시하였다. 광대역주파수신호의 시간영역 모 의는 부분파수적분법을 사용하여 계산시간을 단축하였고, 다수의 국부최소점이 존재하는 역 산문제에 유전자알고리즘기법을 적용한 전역되적점에 대한 탐색을 수행하였다. 본 방법을 사용하여 해저퇴적층의 지질특성 요소에 대한 역산을 수행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권6호
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• pp.325-333
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• 2005

본 논문에서는 2004년 동해에서 수행된 MAPLE 실험의 음향계측 자료를 이용한 지음향학적 인자 역산기법을 제시하고 제안된 기법의 검증을 위해 음원의 위치추적 테스트를 수행하였다. 역산을 위한 목적함수는 예인 음원과 고정된 수직선배열로부터 획득된 음향신호를 이용하여 구한 전달손실과 모의된 전달손실과의 상관관계를 평가하도록 정의하였다. 목적함수의 최적화는 광역 최적화 알고리즘인 VFSA (Very Fast Simulated Annealing)를 사용하여 수행하였다. 본 역산기법을 5개의 주파수 토널 성분 데이터에 적용한 후 이를 바탕으로 실험해역의 지음향 모델을 구성하였다. 끝으로 정합장처리를 통해 예인 음원의 위치를 추적하여 역산된 지음향학적 인자들의 타당성을 검토하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권4호
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• pp.180-193
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• 2021

복소 전기비저항 탐사기법은 진동수 영역에서 전기비저항과 위상을 측정하여 지하 매질의 다양한 특성정보를 획득할 수 있는 탐사기법으로 최근 그 활용성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 복소 전기비저항 탐사기법의 활용성을 높이기 위하여 획득한 자료에 대한 3차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 모델링에는 전자기 커플링 효과를 무시하는 경우에 적용할 수 있는 포아송 방정식을 적용하였으며, 역산에는 기존의 평활화된 역산법을 복소수로 확장하는 방법으로 알고리듬을 개발하였다. 역산의 안정성 및 현장자료의 적용성을 높이기 위하여 라그랑지 곱수를 역산 과정에서 오차 벡터와 모델 증분 벡터의 크기에 따라 자동적으로 조정되도록 하는 기법을 도입하였다. 또한, 잡음이 많이 포함된 위상자료로 인한 자료의 손실을 보완하기 위하여 역산반복 단계에서 초반부는 전기비저항 자료만을, 후반부는 전기비저항 자료와 위상 자료를 모두 역산하는 두 단계로 구성된 역산기법을 제시하였다. 수치 모형실험에 대한 역산 시험결과 안정적인 역산 결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 3차원 역산 알고리듬을 국내 천열수 광산 인근에서 수행한 복소 전기비저항 탐사자료 해석에 적용하여 그 타당성을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.121-130
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• 1987

본 연구에서는 다층탄성체에서 주파수에 제약없이 Rayleigh 파의 이론적 분산곡선을 결정할 수 있는 새로운 해석적 방법을 개발하였다. 이는 표면파기법에 있어 자연지반 및 포장구조의 성층구조와 동적물성을 정확히 추정하는 역산기법의 근간이 되는 것이다. 본 연구에서는 델타 매트릭스 기법을 활용하여 원래의 Thomson-Haskell 방법이 내포하고 있는 수치한계초과 및 유효수치소실로 인한 수치연산적 장애를 극복하였다. 원래의 Thomson-Haskell 방법을 토대로 한 종래의 역산기법들은 성층구조 및 주파수 크기의 제약으로 인하여 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 연구에서 개발한 방법은 자연지반은 물론, 특히 포장구조에 있어 보다 정확하고 효율적인 역산기법에 대한 연구에 토대가 될 것으로 판단된다.