전자파 문제는 넓은 의미로 산란(scattering)문제와 역산란(inverse scattering)문제로 나눌 수 있다. 먼저 산란 문제는 에너지 또는 정보가 실린 전자파를 한 지점에서 다른 지점으로 보낼 때 통과하는 경로상의 매질 분포에 따라 왜곡 또는 변형되는 정도를 알아내는 것으로 반사(reflection), 굴절(refraction), 회절(diffraction)등 의 현상을 수반한다. 이 때 전자파를 왜곡시키는 물체를 산란체라고 부르며, 이러한 산란체로서는 전송선, 도파관, 광섬유 등과 같은 도파구조(guided wave structure)자체일 수 있으며 그들 내부에 고의로 부착된 첨가물일 수도 있다. 또한 공기나 지하와 같은 개방 구조 내의 물체나 비균일 매질 분포도 산란체가 될 수 있다. 이와는 반대로 역산란 문제는 알고 있는 전자파를 미지의 산란체에 가한 후, 여기서 산란된 전자파를 측정하여 얻은 자료로 부터 역으로 산란체의 위치, 크기, 모양, 매질 특성 등을 알아내는 것이다. 이러한 역산란 문제는지하 탐사(geophysical probing), 원격탐사(remote sensing), 레이다 영상(radar imaging), 의료진단(medical diagnosis), 비파괴 검사(nondestructive testing)등과 같은 많은 응용분야에 걸쳐 있다. 본 원고에서는 전자파 산란 및 역산란 문제에 대한 기존의 다양한 해석기법들을 체계적으로 분류하고, 이들의 적용범위와 한계에 대해 간략히 소개하기로 한다.
새로운 2차원 자력탐사자료 역산 방법을 개발하였다. 중,자력탐사와 같은 포텐셜 자료의 역산에서 가장 문제가 되는 점은 비유일해 문제이다. 일반적으로 자력탐사 자료의 역산은 모델변수의 수가 자료의 수보다 훨씬 많은 불충분 문제이며, 이는 비유일해 문제를 더욱 심화시키게 된다. 일반적인 최소자승법을 자력탐사자료의 역산에 적용하게 되면, 이 상대가 지표면에 집중되는 결과를 초래한다. 본 연구에서는 이러한 비유일해 문제를 극복하기 위하여 모델분해능에 근거한 새로운 모델제한자를 제안하였다. 이 모델제한자는 분해능이 높은 모델변수에는 큰 제한을 가하고, 작은 모델변수에는 약한 제한을 가하게 된다. 따라서 분해능이 낮은 심부의 모델변수도 효과적으로 추정할 수 있다. 개발된 역산 알고리듬을 이용하여, 전형적인 모델에 대한 이론자료의 역산에 적용하였다. 또한 옥천대에서 얻어진 항공자력탐사자료 역산에 적용하였다.
본 연구에서는 토목분야에서 중요한 문제가 되는 기초 파일의 깊이 탐지와 관련하여 시추공 자력탐사의 적용성을 확인하기 위하여 시추공 자력탐사 모형 반응 계산 및 역산 알고리즘을 개발하였다. 모형 반응 계산은 시추공 자력탐사에 적합하고 삼성분 이상을 계산할 수 있도록 기존의 방법을 수정하였으며, 역산 알고리즘은 일반적인 자력탐사 자료 역산의 불안정성을 고려하여 광역적 최적화 기법의 하나임 ASA(Adaptive Simulated Annealing : Ingber, 1993)를 이용하였다. 개발된 모형 반응 및 역산 알고리즘을 간단한 모형 및 합성자료에 대해 적용한 결과 그 타당성을 검증할 수 있었다. 또한 실제 현장에서 부딪힐 수 있는 무작위 잡음을 첨가한 자료, 주변 파일의 영향 및 지표 구조물에 의한 영향을 고려한 복잡한 모형에 대해 기초 파일의 깊이를 탐지해 낼 수 있었으며, 이를 토대로 실제 현장 적용시 고려해야할 현장지침에 대해서도 고찰할 수 있었다. 마지막으로 실제 현장자료에 적용한 결과 실제 파일의 깊이를 역산해 낼 수 있음을 확인함으로써, 기초 파일의 깊이 탐지를 위한 시추공 자력탐사의 적용성 및 본 알고리즘의 현장 적용성을 확인할 수 있었다.
자기지전류(MT) 자료의 3차원 역산에 대해 소개한다. MT 자료의 역산 문제는 기본적으로 악조건이므로 유일한 해가 존재하지 않는다. 이러한 비유일성을 줄이고 정확한 역산해를 구하기 위해서는 역산 시 사전정보를 추가하는 제약조건을 가해야 한다. 물리탐사 분야에서 비선형 역산에 사용되는 가장 일반적인 방법은 일련의 선형화된 역산문제를 푸는 Gauss-Newton법이다. 이 알고리듬은 수렴 시, 모델 공간에서 역산문제에 대한 목적함수를 최소화하는 최적해를 준다. 그러나 이러한 반복적 선형화기법은 3차원 MT 역산의 경우 Jacobian 행렬을 구하기 힘들기 때문에 그 유용성에 한계가 있다. 이러한 어려움은 CG법에 의해 완화할 수 있다. 선형 CG법은 Gauss-Newton 반복의 각 단계를 근사적으로 풀기 위해서 사용된다. 한편 비선형 CG법은 목적함수의 최소화에 직접적으로 적용된다. 이들 CG법은 Jacobian 행렬의 계산 및 대형 선형방정식의 해를 반복 당 세 번의 모델링으로 대치할 수 있어서 3차원 역산에 적합하다.
탄성파토모그래피는 고해상의 자료분석을 필요로 하는 환경이나 토목 등 공학적 응용분야에서 지하구조를 결정하기 위해 널리 사용되는 방법이다. 지금까지의 탄성파토모그래피는 대부분 주시역산에 의존해 왔으나 최근에는 파형정보를 이용하는 역산기법들이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 파형정보를 이용하여 음파 매질에서의 이차원 전파형 역산 알고리듬을 개발하였다. 전파형 역산은 Born역산의 약산란장 가정이나 주시역산의 고 주파수 가정이 필요 없는,분해능이 가장 좋은 방법이다. 그러나 초기추정값이 실제 모델과 많이 다를 경우 국부 최소값에 빠진다는 단점이 있다. 본 연구에서는 주시 역산을 통해 배경값을 추정하고 이를 초기추정 값으로 주어 전 파형 역산을 수행하는 알고리듬을 개발하였다. 본 알고리듬을 인공탄성파자료에 적용한 결과, 주시 역산 결과를 전파형 역산의 초기치로 사용할 경우 오차의 수렴속도가 매우 빠르고 분해능이 뛰어난 영상을 제공함을 확인할 수 있었다. 이는 주시역산을 통한 배경값 추정이 전파형 역산의 국부 최소값 문제와 계산 시간의 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방안임을 시사한다. 또한 축소모형실험자료에 대하여 본 알고리듬을 적용한 결과 재구성된 속도구조가 실제 모형과 잘 일치함을 알 수 있었고, 이를 통하여 현장자료에 대한 적용가능성을 확인하였다.
주시 토모그래피의 한계인 분해능을 극복하기 위하여 새로운 영상화 기법이 요구되며 그 중의 하나가 파형 역산이다. 파형 역산은 위상뿐만 아니라 파동의 진폭을 동시에 이용하므로 지하구조를 고해상으로 영상화할 수 있는 기법이다. 그러나 파형역산은 전파와 역전파의 모형반응 계산이 요구되므로 많은 계산 시간이 요구된다. 본 연구에서는 파형역산 기법에서 효율적인 합성 파동장 계산을 위하여 속도-응력법을 이용하였다. 시추공 영상화 기법들의 분해능을 알아 보기 위하여 수치모형에 적용, 비교하여 파형역산과 주시 토모그래피의 분해능을 살펴보았다. 파형역산의 분해능 한계는 Schuster가 유도한 구조보정의 분해능 한계와 유사함을 알 수 있었다. 시추공의 기하학적인 문제로 인한 커버리지의 부족의 문제는 VSP자료를 적용함으로서 해결할 수 있어 수평적인 분해능이 향상되었다. 또한 구현된 알고리듬의 현장적용성을 평가하기 위하여 실제와 유사한 이론모형에 적용해보았으며 이 때 발생하는 비선형성을 줄이기 위해 초기치로 주시역산 토모그램을 적용하여 좋은 결과를 얻었다.
시간영역 유도분극 탐사 자료로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 2차원 역산법을 개발하였다. 모든 유도분극 과도 전위 자료를 역산하여 전기비저항, 충전성, 완화 시간 및 주파수 승수 등의 2D Cole-Cole 변수를 추정하였다. 개발된 역산법은 2단계로 구성된다. 우선 음의 겉보기 충전성 문제를 피하기 위하여 측정된 유도분극 반응을 전류 주입 중 겉보기 전기비저항으로 변환하였다. 1단계 역산에서는 시간에 따라 항상 증가하는 전기비저항을 추정하는 4차원 역산을 통하여 각 역산 블록에서의 전기비저항 시계열 모델을 구축하였다. 2단계 역산에서는 4차원 역산에서 얻어진 전기비저항 시계열 자료를 역산하여 Cole-Cole 변수를 추정하였다. 이때 격자 탐색법을 통하여 참값에 근접한 초기 모델을 설정하는 방법을 통하여 신속한 역산이 가능하였다. 마지막으로 수치 자료에 대한 역산 실험을 통해 개발된 알고리즘이 Cole-Cole 지하 모델을 효과적으로 영상화할 수 있음을 확인하였다.
CG (conjugate gradient) 법은 선형 연립방정식을 반복적으로 푸는 가장 효율적인 해법 중 하나이고, 또한 비선형 최소자승문제에도 적용할 수 있다. 자기지전류(MT) 역산 문제를 풀 때에는 최소자승문제의 목적함수 자체의 최소화에 직접 CG 법을 적용하거나, Gauss-Newton 법에 기초한 반복역산의 각 반복단계에서 모형의 변화량 계산에 CG 법을 이용할 수 있다. CG 법을 적용할 경우, 임의의 벡터에 대한 감도행렬의 영향 및 그 전치행렬의 전치행렬의 영향을 감도행렬을 직접 구하지 않고 계산할 수 있다는 장점이 있기 때문에 감도행렬의 계산 규모가 방대한 3차원 역산 문제에서 계산시간을 월등히 줄일 수 있다.
본 연구에서는 주기적 송신원 추출 기법을 사용한 완전 파형 역산 시 목적함수의 안정적인 수렴을 위해 참조 송신원 부분집합을 사용하는 방법을 제안하였다. 완전 파형 역산은 반복적인 파동 전파 모델링을 통해 수행되며, 송신원 개수가 증가할수록 계산 시간이 증가하게 된다. 완전 파형 역산의 계산량을 줄이기 위한 기법들 중 하나로, 주기적 송신원 추출 기법을 사용할 수 있지만 이 경우 역산 초기부터 목적함수가 진동하며 수렴하기 때문에 수렴 판별에 문제가 생기게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 주기적 송신원 추출 기법을 이용해 모델을 갱신하되, 고정된 참조 송신원 부분집합을 이용해 목적함수를 계산하는 방법을 제안하였다. Marmousi 속도 모델을 이용한 완전 파형 역산 예제를 통해 참조 송신원 부분집합을 이용하면 주기적 송신원 추출 기법을 사용하더라도 목적함수가 안정적으로 수렴할 수 있음을 확인하였다.
고해상도를 가지는 지하 밀도 영상을 얻기 위한 3 차원 중력 역산은 모델 변수들이 급격하게 많아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 모델 변수들의 수를 줄이기 위해서 오일러 디컨벌루션의 해를 사전정보로 활용하는 3 차원 중력역산을 제안하였다. 이 논문에서 고안한 역산 알고리즘의 핵심은 오일러 디컨벌루션의 해가 얻어진 주위로 역산 공간을 제한하여 역산 해의 비유일성을 줄인 점이다. 먼저 중력 자료에 대한 3 차원 오일러 디컨별루션의 해를 구하고, 오일러 디컨벌루션의 해가 나타나는 주위에서만 3 차원 확장 탐색 역산을 수행하여 지하 밀도 영상을 구하였다. 이 3 차원 중력 역산 방법은 합성 모델에 적용하여 그 성능을 검증하였고, 석회암 지대에 존재하는 공동의 분포를 밝히기 위한 고정밀 중력탐사 자료 역산에도 적용하였다. 결과적으로, 오일러 디컨벌루션의 해를 사전정보로 이용한 역산을 이용하여 분해능이 향상된 고해상도의 지하 멸도 영상을 구할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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