• 지구물리와물리탐사
• /
• 제17권3호
• /
• pp.171-178
• /
• 2014

항공자력탐사의 전처리(pre-processing)는 육상탐사에 비해 손품이 많이 들어가는 복잡한 과정이 더 많아 그래픽 사용자 인터페이스 기반의 전용 처리도구를 이용하는 것이 가장 효율적이다. 본 글에서는 항공자력자료의 전처리 전용 소프트웨어, $KMagLevelling^{TM}$을 개발하고 그 주요 기능을 간략히 소개하였다. $KMagLevelling^{TM}$은 전처리 과정을 크게 세부분으로 구분하여 구현하였다. 세부기능별 사용자 인터페이스 중 편의성과 독창성 측면에서 주목할 만한 기능으로서는 (1) 방대한 양의 항공자력자료 D/B를 비행경로 형태로 시각화하여 표현하는 기법 (2) 취합자료 중 특정 영역의 필요한 자료만의 발췌 (3) 자력자료 내의 원치 않는 부분을 선택적으로 쉽게 제거하는 사용자 인터페이스의 세 가지로 요약된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제18권4호
• /
• pp.232-240
• /
• 2015

자연 전자기장을 이용하여 지하 매질의 전기적 구조를 규명하는 자기지전류(magnetotelluric; MT) 탐사의 정확한 해석을 위해서는 특정 전기적 구조에 대한 정확한 수치적 반응을 구할 수 있는 3차원 모델링이 필수적이다. 특히, 매질내에 전기적 이방성이 있을 때는 MT 반응이 달라지므로 전기적 이방성의 영향을 고려한 MT 탐사 모델링이 필요하다. 특히, MT 탐사기법을 이용한 지열저류층의 모니터링과 같이 MT 반응의 작은 변화를 분석해야 하는 시간경과 자료의 해석의 경우, 대상 지역에 이방성이 존재할 경우 이를 고려할 수 있는 정확한 모델링이 필수적이다. 이 연구에서는 기존의 등방성만을 고려하던 유한차분법 MT 모델링 알고리듬을 수직 혹은 수평 횡등방성 이방성을 고려할 수 있도록 개선하였다. 개발한 알고리듬을 박리층 모델을 이용하여 검증한 후, 수직횡등방성 이방성이 MT 반응에 미치는 영향에 대해서 분석하였다. 향후에는 수평 횡등방성 이방성이 MT 반응에 미치는 영향에 대해서도 분석하고자 하며, 알고리듬을 더욱 발전시켜 경사 횡등방성 이방성까지 고려할 수 있도록 발전시키고자 한다.

• 지구물리
• /
• 제8권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2005

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(P빔발생원)도 응용되었다. 그라우팅 이전 탐사 결과(탄성파 중합단면도)에서는 댐체 내부 균열로 판단되는 강한 반사파가 일 부 구간에서 인식되었으며, 그라우팅 이후 탐사 결과에서는 상기 강한 반사파가 인식되지 않음으로써 3년의 시차를 둔 두개의 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.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제2권4호
• /
• pp.174-179
• /
• 1999

토목구조물의 내진설계등에 필요한 탄성 계수중의 하나인 S파 속도의 측정을 위해서 통상적으로 시추공을 이용한 downhole 시험이나 crosshole 시험 또는 검층 조사를 실시하여 왔다. SASW(Spectral Analysis of Surface Waves, 주파수영역 표면파해석)기법은 이러한 공내 시험법들의 한계를 극복한 것으로서 지표면에서 표면파의 측정을 통해 지표 아래의 전단 강성 주상도를 추정하는 비파괴, 비관입 시험방법이다. 본 논문에서는 SASW기법의 원리를 간략히 언급하고 현장적용 가능성 파악을 위하여 여러 현장에서 수행한 SASW실험 결과를 요약하였다. 인천국제공항 현장에서의 동다짐 효과 판정, 마북리 시험터널의 라이닝 및 배면 암반 상태 파악, 콘크리트 옹벽의 두께 파악을 위하여 SASW기법을 성공적으로 활용하였으며 비파괴적, 경제적인 특징으로 인하여 그 외 다양한 분야에서도 SASW기법이 응용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제22권2호
• /
• pp.49-55
• /
• 2019

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.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제17권4호
• /
• pp.187-201
• /
• 2014

이종의 물리탐사자료를 이용한 복합역산은 단일 물리탐사자료를 이용한 역산과 비교시, 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 두 탐사자료의 장점을 함께 이용할 수 있다. 탄성파탐사자료를 이용한 역산은 유가스가 집적될 수 있는 복잡한 구조의 탐지에 유리한 장점을 가지지만 탄화수소의 직접적인 탐지에는 한계가 있다. 반면에, 인공송신원 해양전자탐사자료를 이용한 역산은 탄성파탐사자료를 이용한 역산결과에 비하여 해상도는 떨어지지만 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이 연구에서는 평면파를 이용한 완전파형역산을 통하여 획득한 고해상도의P파 속도모델을 cross-gradient 기법에 기반하여 구조적인 제약조건으로 사용하는 전자탐사 복합역산 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬을 유가스전 탐사에 적용이 가능한지 확인하기 위하여, 가스층이 존재하는 단순구조의 모델과 배사구조에 오일저류층이 존재하는 모델의 합성탐사자료에 적용한 결과, 전자탐사자료만을 이용한 역산결과보다 복합역산을 이용한 결과가 보다 고해상도의 전기비저항 분포의 파악이 가능함을 보여주었다. 이는 오일저류층의 정확한 매장 위치 추정과, 매장량 계산에 보다 정확한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제23권3호
• /
• pp.192-207
• /
• 2020

탄성파 탐사를 수행할 때 경제적, 환경적 제약 또는 탐사 장비의 문제 등에 의해 탄성파 자료의 일부가 규칙적 또는 불규칙적으로 손실되는 경우가 발생하게 된다. 이러한 자료 손실은 탄성파 자료 처리와 해석 결과에 부정적인 영향을 주기 때문에 사라진 탄성파 자료를 복원할 필요가 있다. 탄성파 자료 복원을 위해 재탐사 또는 추가적인 탐사를 진행하는 경우 시간적, 경제적 비용이 발생하기 때문에, 많은 연구자들이 사라진 탄성파 자료를 정확히 복원하기 위한 보간 기법 연구를 진행해왔다. 최근에는 머신러닝 기술 발달에 따라 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 진행되고 있고, 다양한 머신러닝 기술들 중에서도 서포트 벡터 회귀, 오토인코더, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망 등의 알고리즘을 활용한 탄성파 자료의 보간 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여 복잡한 신경망 모델뿐 아니라 상대적으로 구조가 간단한 서포트 벡터 회귀 모델을 통해서도 뛰어난 보간 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 추후 머신러닝 기법들을 사용하는 탄성파 자료 보간 연구들에서 오픈소스로 공개된 실제 자료를 이용하며 데이터 증식, 전이학습, 기존 기법을 이용한 규제 등의 기술을 활용하면 탄성파 자료 보간 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제13권1호
• /
• pp.9-23
• /
• 2010

댐의 심벽부 및 사력부의 전단파 속도는 내진응답해석 시 매우 중요한 물성이나, 일반적으로 현장 시험을 통해 획득하는 사례가 많지 않았다. 시추공 탐사법의 경우 댐 체의 안정성 및 보안상의 이유로 제한되는 경우가 많고, 표면파 기법은 열악한 현장조건 때문에 적용이 용이하지 않았다. 따라서 영의 내진응답해석 시 현장 시험결과 없이 물성을 가정하여 적용하거나 문헌 자료를 이용하여 해석을 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 사력댐에서의 전단파 속도의 획득 및 신뢰성 있는 전단파 속도 측정 기법에 대한 연구를 수행하기 위하여 실존하는 'M' 댐의 마루 및 사면에서 표면파 기법을 수행하였으며, 표변파 기법의 적용성을 검증하기 위하여 수치해석을 수행하였다. 최종적으로 댐체 각 부의 전단파 속도를 도출하였으며, 수치해석과 탄성파 탐사 및 표면파 기법의 비교연구를 통하여 사력댐에서의 표면파 기법의 적용성을 검증하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제20권3호
• /
• pp.176-184
• /
• 2017

탄성파 탐사 영상에 적절한 평활화 기법을 적용하게 되면 무작위 잡음이 제거되고 신호의 연속성이 증가되어 보다 정밀한 해석을 할 수 있다. 자료의 특성을 해치지 않으면서 효율적으로 탄성파 탐사자료를 평활화 하기 위해서 최근까지 활발하게 연구 및 사용되고 있는 방법 중 하나가 SOF-EP (Structure-Oriented Filter-Edge Preserving) 기법이다. 이 기법은 자료의 진폭이 큰 곳에서 작은 곳으로 확산되는 원리를 이용하며, 수평층과 같은 연속성이 있는 구조에서는 층을 따라 확산 혹은 평활화가 일어나게 해줌으로써 층 내의 연속성을 증가시키고 무작위 잡음을 제거하는 효과를 가져온다. 또한, 단층과 같은 불연속적인 주요 구조 경계에서의 확산 혹은 평활화를 막기 위하여 연속성 결정 인자를 설정함으로써 평활화 기법의 정밀성을 높일 수 있다. 하지만, 연속성 결정인자를 계산하기 위하여 사용되어 온 구조지향 닮음(structure-oriented semblance) 기법의 경우, 사용하는 필터의 크기나 자료의 양에 따라 많은 시간이 소요되기 때문에 효율성이 떨어지는 한계를 가진다. 이 연구에서는 먼저 SOF-EP 기법을 구현하고, 현장자료에 단계적으로 적용함으로써 그 효용성을 확인하였으며 다음으로 효율적으로 연속성 결정인자를 계산할 수 있는 모서리 반응 기법(corner response method)을 제안 및 적용하여 기존의 방법과 비교하였다. 그 결과 약 6000배 이상 계산 시간을 단축할 수 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제25권4호
• /
• pp.189-200
• /
• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.