국내 지반침하의 주요 원인 중의 하나인 석회암 공동에 대한 조사는 단순한 지반침하 원인의 규명 이외에 지반 침하 지역 또는 예상지역의 보강 설계 및 사후 관리에 이르기까지 폭넓은 지반 정보를 제공하는 역할을 수행한다는 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 지반침하지역 공동탐지에 유용하게 사용되는 물리탐사기법으로 한 종류의 지반 물성을 이용하는 단위 물리탐사기술보다는 여러 가지 물성의 지하를 조명하는 복합 물리탐사기술에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 지반침하조사 시 지하공동 탐지를 위한 복합 물리탐사 시스템 구축의 일환으로 전라남도 무안군 무안읍 용월리에 과거 석회암 공동에 의한 지반침하 경력이 있는 지역을 현장 실험장으로 이용하여 다양한 종류의 물리탐사를 실시하였다. 그 중 전기비저항탐사, 전자탐사 그리고 고정밀 중력탐사 결과로부터 지하 공동의 위치 및 분포를 추정 해석하고, 시추조사 결과와 비교함으로서 단위 물리탐사 기술의 공동탐지 적용성에 대하여 고찰하였다. 시추조사결과, 실험장 지역 기반암내 공동은 대부분 지하수 또는 물로 포화된 점토로 채워져 있어 주위 기반암에 비하여 매우 낮은 전기비저항 및 밀도를 가지며, 넓은 지역에 걸쳐 망구조로 분포하고 있는 것으로 해석된다. 실험장에 적용한 전기비저항, 전자 및 고정밀 중력 탐사 결과, 저비저항대와 음의 중력 이상대 분포 지역이 시추 조사에서 확인된 지하 공동의 분포 위치와 상당 부분 일치함을 보여 이들 각 탐사법들이 지하 공동 분포 파악에 효과적임이 입증되었다. 또한 개별 탐사 기법 해석과 아울러 각종 탐사결과를 종합함으로써 보다 정확한 지하공동의 분포 해석이 가능하였으며, 특히 국내에서의 사용이 미비하였던 고정밀 중력탐사기법이 지하공동 탐지에 매우 유용함을 확인하였다.
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.
해양탐사에 있어 자료취득은 자료 처리 및 해석 분야 못지않게 아주 중요한 분야 중의 하나이지만 탐사 장비를 개발하는 상업적인 회사 중심으로 발전을 했기 때문에 해양지구물리 분야를 전공한 사람이라도 자료 취득 분야에 대한 정보가 상대적으로 적을 수 있다. 따라서 해양지구물리 탐사 계획을 수립하는데 필요한 일반적인 탐사 방법과 정보를 소개함으로써 체계적이고 효율적인 탐사를 수행하는데 도움이 되고자 하였다. 탐사 계획을 수립할 때 가장 우선시 할 것이 요구되는 탐사 심도 및 해상력을 근거로 탄성파 탐사 장비를 먼저 선정한 후 측선 간격을 설정한다. 측선 간격은 연구 목적에 따라 다르지만 일반적으로 밝히고자 하는 지하구조 크기보다 작아야 하며 다중빔 음향 측심자료를 100% 취득하고자 하면 장비 특성에 따라 적절하게 설정을 한다. 또한 수심, 중력 및 자력 자료를 기존에 조사한 자료와 통합을 하는 경우에는 측선과 측선 사이의 교차 지점에서 발생하는 교차점 오차에 의한 인위적인 이상대를 제거해야만 올바른 해석을 할 수 있다.
호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
댐체 안정성 문제는 무엇보다 투수 내지 누수 과정에서 유발될 수 있는 댐체 내부 결함(예: 균열)에 귀결된다고 볼 수 있다. 이러한 댐체 내부 결함은 댐 붕괴를 조장할 수 있기 때문에 우선 적절한 탐사 기법을 이용하여 그에 대한 위치 및 규모가 파악되어야 하며 그 결과에 따라 그라우팅에 의한 보수 작업 및 그에 대한 성과 검증 작업이 철저히 이루어져야 한다. 본 연구의 조사 대상이 된 댐은 중심 코어형 흙 댐으로 댐 소단 사면에는 누수로 인한 여러 형태의 결함이 관찰되고 있어 그에 대한 진단 및 보수 보강이 필요한 상태였다. 본 연구에서는 댐체 진단 및 그라우팅 성과 판단을 위해 그라우팅 이전(2001년 8월) 및 이후(2004년 11월)에 댐 마루 측선 상에서 고분해능 탄성파 반사법 탐사를 수행하였다. 탐사 자료의 질을 향상시키기 위해 표면파를 약화시키고 P파 반사파 에너지를 증대시킬 수 있는 발생원 에너지 방사형 변조 기법(P빔 발생원)도 응용되었다. 그라우팅 이전 탐사 결과(탄성파 중합단면도)에서는 댐체 내부 균열로 판단되는 강한 반사파가 일부 구간에서 인식되었으며, 그라우팅 이후 탐사 결과에서는 상기 강한 반사파가 인식되지 않음으로써 3년의 시차를 둔 두 개의 탄성파 탐사 결과는 댐체 진단 및 그라우팅 성과 판단을 위한 기본 자료로 반영될 수 있었다. 따라서 고분해능 탄성파 반사법 탐사는 댐 모니터링을 위한 하나의 바람직한 탐사 기법으로 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
수동 표면파 탐사는 인공 송신원 없이 생활잡음 또는 자연 발생 소음 등을 송신원으로 이용해 탄성파 신호를 측정한다. 수동 송신원은 낮은 진동수 대역에서 발생하기 때문에 수동 표면파 탐사는 일반적인 능동 탐사법 보다 더 깊은 심도의 지질 정보를 확보할 수 있어 심부 부지 평가 분야에 많이 활용되고 있다. 수동 표면파 탐사 자료는 능동 표면파 탐사 자료 해석과 마찬가지로 자료 획득 후 진동수 분산곡선을 구하여 1차원으로 가정한 속도구조를 해석한다. 하지만 수동 표면파 탐사 자료는 송신원이 무작위로 발생한다는 특성 때문에 여러 수신기에서 측정된 신호들의 공간자기상관을(spatial autocorrelation) 이용해 수신 자료들의 일관성(coherence) 곡선을 구하고 이로부터 분산곡선을 구하게 된다. 이 기술보고에서는 수동 표면파 탐사 이론, 탐사 방법, 자료처리 기법을 살펴보고 실제 적용 사례를 분석한다.
해양과 인접한 지역에서 MT탐사 자료를 해석하는 경우, 해양은 심부 구조의 반응을 왜곡시키는 역할을 한다. 본 연구에서는 해저면 MT탐사에서 해저 지형의 영향을 제거하는 지형보정 기법을 바탕으로, 반복적으로 해양효과를 보정하는 기법을 개발하였다. 제안된 기법은 우선 관측 MT 반응에서 주변 해양의 영향을 보정하고, 그 후 해양이 없는 모델공간에서 역산을 수행한다. 주변 해양과 지하구조와의 상호결합 때문에 이 과정은 반복적으로 수행되며, 보정 결과의 변화가 미미할 때 반복과정이 종료된다. 제안된 기법의 검증을 위해 해양을 포함하는 3차원 순산 모델링을 통하여 합성 자료를 생성하였고, 1차원 및 2차원 구조에서 보정기법을 적용하였다. 대체적으로 제안된 해양효과 보정 기법은 $2{\sim}3$회의 반복단계를 거친 후 해양이 없는 경우의 지하구조를 성공적으로 복원하였다. 실제 MT 자료와 유사한 자료를 획득하기 위해 1차원 구조로 잘 알려져 있는 제주도에 대한 3차원 모델링을 수행하여 유사 현장 자료를 생성하였다. 제주도 모델의 경우, 해양효과는 약 1 Hz 이하에서 나타나기 시작하였으며 측선의 위치 때문에 해안선과 수직한 전기장 성분에서 상대 적으로 왜곡이 심하게 나타났다. 이러한 왜곡은 3회의 해양효과 보정과정을 통해 성공적으로 제거되었으며, 1차원 및 2 차원 역산은 모델링 시 가정한 제주도의 지하구조를 성공적으로 복원하였다.
최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.
반사법 탄성파 탐사는 높은 해상도로지하지질구조를 구현할 수 있는 물리탐사방법중의 하나이지만 육상에서의 천부지층에 대한 반사법 탐사는 지표의 미고결층에 의한 고주파 에너지의 심한 감쇠현상과 진원근원의 강한 표면파로 인하여 고해상도의 반사단면 획득이 어렵다. 그러나, 자료취득시 장비 및 야외조건에 최적인 자료 취득상수의 선택과 자료처리시 세심한 주의를 기울일 경우, 높은 해상도의 중합단면도의 획득이 가능하다. 이번 반사법 탐사에서는 자료취득시 소형망치와 같은 저수준 에너지원의 진원과 40 Hz의 수직속도 수진기를 사용하였다. 진원점에서는 알루미늄판에 해머스타터를 부착하여 트리거신호를 얻었으며, 지면에 놓인 알루미늄판을 반복가격 후 수직중합하여 신호대 잡음비가 높은 기록을 획득할 수 있었다. 또한, 전통적인 공심점 기법과는 달리 이번 연구에서 고안 사용된 개량 공심점 기법은 야외에서 효율적으로 높은 중합수의 자료취득을 가능하게 했으며 그 결과도 양호한 것으로 밝혀졌다. 자료처리는 Linux를 운영체제로 하는 일반 PC에 접목된 SU(Seismic Unix)를 이용하여 기개발된 기법들을 적절하게 적용하였다.
지하의 공동탐사에 효과적인 지구물리탐사 기법에 대해서 연구하기 위하여 제주도 만장굴을 대상으로 복합적인 지구물리탐사를 수행하였다. 이번에 사용한 방법은 탐사장비나 야외작업이 비교적 경제적이면서도 지하 공동에 의한 반응을 잘 보여줄 것으로 기대되는 중력, 자력, 전기 비저항, GPR(지하레이더) 탐사 등이다. 현지의 탐사여건을 고려하여 7개의 측선을 선정하고, 각 측선별로 몇 종류의 탐사를 복합적으로 실시하였다. 자력탐사의 경우는 2차원 격자형탐사도 함께 수행하였다. 각 탐사자료상에는 탐사법에 따른 여러 특징들이 잘 나타나고 있어, 그 효용성을 비교 분석할 수 있었다. 이번에 사용한 방법 중 동굴 탐사에 가장 효과적인 탐사법은 전기비저항탐사로 나타났으며, 쌍극자-쌍극자 배열법은 2차원적인 고비저항대로 나타나는 동굴의 존재를 잘 보여준다. 중력, 자력 탐사의 결과는 화산암 지역에서 나타나는 다양한 잡음의 영향으로 동굴의 위치나 규모를 해석해 내기가 쉽지 않지만, 전기비저항탐사 자료에서 인지되는 동굴의 위치와 규모가 적절한지를 검증하는 데에 효과적으로 이용될 수 있었다. 한편, 2차원 격자형 자력탐사 자료는 동굴의 경향성을 잘 보여주므로, 정밀 탐사측선을 결정하는데 유용하다. GPR탐사 자료에는 천부에 존재하는 미세한 틈새들과 소규모 공동들에 의한 반응이 강하게 나타나 상대적으로 심부에 위치하는 주동굴의 존재를 확인하기는 힘들었다. 이번 연구의 결과는 제한 된 수의 탐사법만을 적용하였기 때문에 어떤 결정적인 결론을 내리기는 어렵지만, 지하 동굴의 경우는 복합적인 탐사를 수행하고 그 자료들을 상호보완적으로 사용함으로써 해석결과의 신뢰도를 높일 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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