이 연구에서는 $1\;kHz\~1\;MHz$ 주파수 대역의 수평 자기쌍극자 송신원에 의한 Cagniard 임피던스를 이용하여 지하매질의 2차원적인 전기전도도 분포에 대한 해석기법을 개발하고자 하였다. 먼저, 균질 반무한 공간과 수평 층서구조 모형에서 수평 자기쌍극자 송신원이 존재하는 경우, 서로 직교하는 수평 전기장과 자기장의 비로 정의되는 Cagniard 임피던스로부터 겉보기 비저항을 계산하는 방법에 대해 고찰하였다. 평면파 가정을 이용하는 종래의 방법을 이용하여 Cagniard 임피던스로부터 겉보기 비저항을 계산할 경우에는 유한한 송신원의 영향으로 음의 겉보기 비저항이 나와 이의 적용을 어렵게 한다. 이에 반해, 수평 자기쌍극자 송신원을 고려할 경우 안정적인 양의 겉보기 비저항을 구할 수 있었으며, 이를 통해 지하매질의 개략적인 전기전도도 분포를 획득할 수 있었다. 다음으로, 전도성 또는 비전도성 고립이상체가 존재하는 2차원 모형을 설정하여 Cagniard 임피던스와 송신원 효과를 고려한 겉보기 비저항의 적용성을 고찰하였으며, 그 결과 배경매질과 이상체의 전기전도도 분포를 구할 수 있었다. 또한, 전도성과 비전도성 고립이상체가 복합적으로 존재하는 2차원 모형에서 주파수에 따른 겉보기 비저항 가단면도와 Cagniard 임피던스 위상 가단면도를 작성하였으며, 이를 통해 2차원 구조에 의한 소로브에 의해 다소 왜곡되기는 하지만 전기적 이상체의 위치와 개략적인 전기전도도 분포를 획득할 수 있었다.
이 연구에서는 수리시설물의 누수 문제에 대한 자연전위법의 적용성을 규명하기 위하여 현장 탐사와 수치모델링을 수행하였다. 이 연구를 수행한 저수지들의 경우는 일반적인 흙 댐의 손상 형태 중 제체 양안 접합부를 통한 누수, 파이핑 형태의 제체를 통한 누수, 사면의 활동파괴와 다짐불량에 의한 구조물 자체 변위가 복합적으로 작용하는 누수가 관찰되었다. Sill(1983)이 개발한 자연전위 모델링 코드를 이들 수리시설물에 적합하도록 변형 개선시켜 누수 모델에 적용한 결과 야외 탐사자료와 유사한 자연전위 이상곡선을 얻을 수 있었다. 따라서 저수지의 경우 누수 유형을 구분한 후 자연전위 모델링을 수행하면 누수 구간 및 누수 유로에 대한 효과적인 규명이 가능한 것으로 밝혀졌다. 방조제의 경우는 해수 유입으로 발생되는 유동전위에 대한 자연전위 모니터링 결과를 조석 변화와 대비 검토한 결과, 변화양상이 서로 일치되어 나타나므로 누수 지점 탐지와 더불어 누수 추세를 밝히는데 모니터링 기법이 효과적임을 알 수 있었으며, 자연전위 모델링을 수행한 결과는 해수 유입에 의한 자연전위 이상이 잘 재현됨을 확인하였다.
지반 침하, 도로 안전성과 같은 사회적 이슈로 지하 공동 분포를 조사하기 위한 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사가 활발히 진행되면서 자료의 양도 함께 증가하고 있다. 하지만 비용과 시간의 효율성을 고려해보았을 때, 모든 자료를 해석할 수 없기 때문에 더욱 직관적이고 정확한 판단이 가능한 해석법이 필요하다. 이러한 문제를 개선하기 위해 정량적 해석이 가능한 속성 분석법이 제안되고 있다. 탄성파 해석에서 많이 사용해온 속성 분석 중 GPR 자료에 적용할 수 있는 속성으로는 복소 트레이스(complex trace)와 유사성(similarity)이 대표적이다. 또한, 최근 영상처리 기술의 발달로 개발된 새로운 속성인 모서리탐지 속성, 이미지 질감 속성 등도 적용성이 있다. 이 논문에서는 GPR 자료 속성분석 연구의 기초를 마련하기 위해, GPR에 적용할 수 있는 속성 분석들을 소개하고 이들의 개념에 대해 기술한 뒤, 속성분석에 기초한 해석법과 다양한 분야에서 활용한 사례를 분석하고자 한다.
그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.
도심지에서 화약, 기계적 진동 등의 인공 송신원을 이용할 경우 진동 및 소음으로 인한 민원발생으로 탄성파탐사에 어려움이 있다. 인공 송신원의 대안으로 교통차량의 진동에 의해 발생하는 표면파를 이용하여 도심 지하 천부의 물성을 파악할 수 있다. 그러나 교통차량 진동은 일정 속도로 연속적으로 이동하는 평면파의 형태를 하고 있어, 기존의 표면파 처리 및 역산 기법을 적용하기 위해서는 탄성파 간섭법을 적용하여 교통차량 진동 자료를 점-송신원 형태의 가상공통송신원모음으로 변환시켜야 한다. 본 연구에서는 교통차량 진동 자료에 다양한 탄성파 간섭법을 적용하고, 타우-피 및 주파수-파수 영역에서 그 결과를 비교하여 최적의 탄성파 간섭법을 도출하였다. 또한, 다양한 방향의 수진기 배열로 취득된 자료들에 대해 탄성파 간섭법을 적용하고, 그 결과들을 비교 및 분석하여 탐사에 가장 적합한 수진기 배열 방향을 도출하였다.
유한요소법을 이용한 전자기장의 3차원 모델링은 전자기장의 연속조건을 수치해가 만족하지 못함으로 인해서 발생하는 벡터 기생해(vector parasite)의 문제점을 가지고 있다. 이 연구에서는 벡터 기생해로 인한 오차를 줄이기 위해, 기저함수가 크기와 방향을 가지는 벡터요소를 도입하였다. 유한요소 행렬식은 complex BCG법을 적용하여 계산시간과 기억용량을 줄이고자 하였으며, 반복적인 해의 수렴속도 향상을 위해서 Point Jacobi법을 적용하였다. 개발된 알고리듬을 수직 전기 쌍극자 송신원을 이용한 층서구조 모형에 적용하여 이를 층서구조의 해와 비교함으로써 수치 모델링 알고리듬의 타당성을 검증하였으며, 이 과정에서 기존의 유한요소법에서 발생하는 벡터 기생해의 문제점이 벡터요소를 이용하는 경우에는 나타나지 않는 것을 확인하였다. 개발된 3차원 전자탐사 모델링 기법의 고주파수 영역으로의 적용성을 고찰하기 위하여, 100MHz의 수직 자기 쌍극자 송신원을 이용한 모델링을 유전율 이상층이 존재하는 층서구조 모형에 적용하여, 이를 층서구조 해와 비교하여 알고리듬의 타당성을 확인하였다. 검증된 3차원 전자탐사 모델링 기법을 유전율 이상체에 적용하여 이상체 주변에서의 전기장의 반응을 공간적으로 살펴보았다 이 연구에서 개발된 벡터요소를 사용한 3차원 고주파 전자탐사 모델링 기법은 기존의 전기전도도 이상체 뿐만 아니라 유전율 이상체에 대한 모델링을 가능하게 하여, 고주파 전자탐사법의 새로운 적용 및 해석의 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
각 탐사의 반응 값은 지하 매질의 특정 물성에 따라 달라지기 때문에 한가지의 지구물리학적 방법만으로는 탐사목적을 달성하지 못하는 경우가 종종 있다. 특히 지질재해 위험에 취약한 지역을 조사하는 경우, 인명 및 재산피해를 최대한 줄이기 위해 한 가지 이상의 탐사방법을 사용하는 것이 효과적이다. 제방의 안전성 평가를 위한 이 연구에서는 각 탐사결과들을 개별적으로 해석하는 대신 탄성파속도(굴절법에 의한 P파속도와 MASW의 S파속도)와 전기비저항 값들을 통계적으로 분석하여 결정된 임계값들을 기반으로 취약구간과 안전구간 등으로 구분하는 사분면 상관기법을 수행하였다. 임계값은 수평 4층 구조와 경사진 파쇄대에 대한 모델자료를 가지고 수행한 사분면 상관기법을 테스트하는 과정에서 두 개의 속성자료 모두 평균에서 표준편차를 빼준 값으로 결정되었다. 전기비저항-P파속도의 교차출력에 비해 전기비저항과 S파속도를 이용한 교차출력 해석이 제방 시스템의 토양유형, 지반강성 및 암석학적 특성 정보를 보다 충실히 제공하였다. 낮은 S파속도와 높은 전기비저항으로 2사분면에 투영된 느슨한 모래 구역이 취약구간으로 평가되는데 이와 같은 해석은 시추공 표준관입시험에서 보인 중심코어의 N 값 분포로 뒷받침되었다.
최근 들어 환경, 자원 등과 관련하여 연안지역에서의 지구물리 탐사에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 연안 지역은 수심이 얕기 때문에 탐사선을 이용한 해양 탄성파 탐사는 많은 제약이 있다. 이러한 탄성파 탐사의 제한조건을 극복하기 위하여 상대적으로 적은 비용의 전기 및 전자탐사 기법의 활용이 유망하지만, 전기탐사의 경우는 지하매질이 해수에 포화되어 높은 전기전도도를 갖기 때문에 고출력의 송신부가 필수적이다. 이에 본 연구에서는 일부 천해저 환경이 나타나는 갯벌 지역에서 자연적으로 발생하는 전자기장을 송신원으로 사용하는 자기지전류 탐사를 수행하여, 적용성 및 효용성을 평가 하였다. 서해안의 근흥만 지역에서 AMT와 탄성파 반사법 탐사를 함께 수행한 결과 근흥만 지역의 지층 구조는 갯벌을 이루는 미고화된 머드층, 홀로세 이전의 준고화된 퇴적층, 선캠프리아기의 운모편암과 규암으로 구성된 기반암으로 이루어진 것으로 해석된다. AMT 탐사와 탄성파 탐사 해석 결과 모두 홀로세 이전의 준고화된 퇴적층 상부의 깊이가 $13{\sim}20m$ 부근으로 나타나, AMT탐사 자료로부터 상층부 구조 해석은 타당한 것으로 보인다. 기반암의 경우 전반적인 구조는 유사한 형태를 나타내지만, AMT 탐사에서는 그 심도가 약 $30{\sim}50m$, 탄성파에서는 $27{\sim}33m$로 해석되어, AMT 탐사 기법의 분해능과 관련하여 기반암 심도는 다소 과대평가되는 경향성이 나타났다. 그러나, AMT탐사 기법의 상부층에 대한 분해능, 간편성, 안정성, 환경친화성 등을 고려할 때, 연안지역에서 탄성파 탐사나 전기비저항 탐사를 대신할 수 있는 것으로 평가 된다.
암석의 강도 및 건전성 평가에 있어 전단파를 사용하는 것이 압축파에 비해 높은 신뢰성과 정확도를 제공한다. 암편의 $V_S$ 도출을 위해 양단자유공진주기법을 수행할 시 비틀림파에 의한 공진주파수를 구분해야 하나 쉽지 않은 상황이 자주 발생한다. 또한, 초음파속도기법에서는 P파에 비해 S파 도달 시점이 모호하여 암편의 $V_S$를 객관적으로 산출하는 것이 쉽지 않다. 반면에 초음파 속도법을 통해서는 $V_P$ 값을, 양단자유공진주기법을 통해서는 $V_L$ 값을 안정적으로 획득할 수 있는데 탄성계수간의 관계식을 이용하여 포아송비를 계산할 수 있게 되며 $V_S$ 값을 산출할 수 있다. 알루미늄, 모노캐스트 등 다른 재질과 다른 길이를 가지는 모형 시편을 이용하여 검증 실험을 수행하였고 국내 여러 지역에서 채취한 암석시편에 대해서 제안된 방법을 적용하여 본 결과 제안된 방법의 유용함을 확인할 수 있었다.
해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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