이 논문에서 우리는 해저용 수신기들과 이동하는 전기적 양극송신기의 한 조로 이루어진 전형적인 해양 인공송신 전자탐사 (MCSEM) 방법에 의해 얻어진 자료 해석에 전자탐사 구조보정법의 적용을 다룬다. 이 연구에서와 같이 다중 송신기와 다중 수신기를 이용해 획득된 자료는 방대한 컴퓨터 계산을 요하기 때문에 MCSEM자료의 3차원적 해석은 매우 도전적인 문제이다. 이와 동시에, 우리는 조밀하게 송신 및 수신기를 위치 시켜야 하는 이 MCSEM시스템은 구조보정법의 적용에 아주 적합하다는 것을 보여줄 것이다. 구조보정장 계산의 속도를 증가시키기 위해 우리는 직접 개발한 다중격자 준선형 (MGQL) 근사법에 기초한 적분방정식 해의 빠른 형태를 적용시켰다. 이 논문에서 공식화된 구조보정 영상 원리는 전형적인 해저 석유 저류층 모델에 적용되어 시험 되었다.
우리나라 지형 여건 상 도로나 철도의 시공에는 터널이 포함되는 경우가 많다. 이 경우 터널의 미시추 구간에 대한 암반분류 도출에는 물리탐사가 유력한 수단이 된다. 탄성파 속도에 근거한 암반분류는 터널의 계획고가 깊을 경우 지표 및 시추공을 동시에 이용하는 대심도 토모그래피 기법이 적합하나 대심도 토모그래피 결과는 현재 국내에서 적용되고 있는 암반분류 기준으로 하면 통상 실제보다 암질을 양호하게 평가하는 경향이 있다. 본 연구에서는 암반상태와 탄성파 속도와의 상관관계를 보다 합리적으로 결정하기 위한 방법의 일환으로 셈블런스에 근거한 탄성파 기준속도비를 이용하는 암반분류방법을 제안하고 아울러 현장자료를 이용하여 그의 적용성을 고찰하였다.
송신원의 파워 증가가 제한되고 인공잡음이 존재하는 지역에서 양질의 탄성파 자료를 획득하기 위하여 근/원기준점(reference)을 이용한 탄성파 잡음예측필터를 개발하였다. 잡음예측필터에 사용된 방법은 backpropagation 알고리즘을 이용한 3층의 인공신경망(neural network)으로서, 훈련자료(training data) 및 검증자료(testing data)에 훈련된 잡음예측필터를 적용시 신호대잡음비(signal-to-noise ration)를 약 3배 정도 증가시켰다. 그러나, 일반적으로 전기, 전자탐사 자료의 질을 향상하기 위해 사용되는 스케일링(scaling)기법으로는 전혀 탄성파의 잡음을 제거할 수 없었다.
회절지오토모그래피는 정량적으로 고 분해능의 지하구조를 구하는 영상화 기법이다. 일반적으로 회절지오토모그래피는 시추공-시추공 자료의 영상단면을 구하는데 적용된다. 본 연구에서는 일반적인 지표레이다 탐사자료로부터 고 분해능의 지하구조를 영상화하는 회절지오토모그래피 알고리듬을 구성하였다. 개발된 알고리듬을 유한차분 모형응답자료에 적용하여 적용조건, 적용한계 등을 살펴보았다. 역산 매개변수들(영상화 주파수의 개수, 평활화 계수, 주파수 영역)을 약산란 가정에 부합하는 고립형 대상체로부터 추정하였다. 또한 약산란 가정에 위배되는 모형에 적용하여 알고리듬의 유용성을 확인하였다.
탄성파 역산은 유가스 집적이 가능한 구조의 탐지에 고해상도의 분해능을 가지는 반면, 인공송신원을 이용한 해양전자탐사 역산은 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이런 이종의 물리탐사자료를 함께 이용한 복합역산은 단일 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 각각의 탐사자료가 가지는 장점 또한 함께 이용할 수 있다. 이 연구에서는 암석물리모델을 이용하여 탄성파탐사자료와 전자탐사자료가 동시에 최적화 될 때의 저류층의 물성값을 추출할 수 있는 동시복합역산 알고리듬을 개발하였다. 상호구배(cross-gradient) 방법을 적용하여 구조적인 해상도를 향상시켰으며, 최대우도추정법을 이용한 상대 가중치를 적용하여 자료간의 균형을 조절하였다. 개발된 알고리듬을 단순한 고립 가스층 모델에 적용한 결과, 동시복합역산으로 고해상도의 저류층 물성 추출이 가능함을 확인하였다. 하지만 오일 저류층을 모사한 배사구조의 모델에서는 적용된 모델 가중 행렬에 따라 전혀 다른 결과를 획득할 수 있었다. 따라서, 기존의 알고리듬을 각각의 모델 변수에 적합한 모델 가중 행렬을 사용하도록 수정하여, 평활화 기법과 감쇠항 기법을 수포화율과 공극률에 각각 적용하였다. 개선된 알고리듬을 오일 저류층 모델에 다시 적용한 결과, 저류층의 공극률과 수포화율을 성공적으로 추출할 수 있었다. 개발한 복합역산 알고리듬을 이용하여 획득한 결과는 유가스전 저류층의 매장량 계산에 직접적인 정보로 사용될 수 있을 것이다.
방조제의 모니터링에는 지구물리학적 비파괴 검사인 GPR (Ground Penetrating Radar) 탐사가 주로 이용된다. GPR 반응은 상황에 따라 복잡한 양상을 보이므로 자료의 처리와 해석은 전문가의 주관적 판단에 의존하며, 이는 오 탐지의 가능성을 불러옴과 동시에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 딥 러닝을 이용하여 GPR 탐사자료의 공동을 탐지하는 다양한 연구들이 수행되고 있다. 딥 러닝 기반 방법은 데이터 기반 방법으로써 풍부한 자료가 필요하나 GPR 탐사의 경우 비용 등의 이유로 학습에 이용할 현장 자료가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 증강 전략을 이용하여 딥 러닝 기반 방조제 GPR 탐사자료 공동 탐지 모델을 개발하였다. 다년간 동일한 방조제에서 탐사 자료를 사용하여 데이터 세트를 구축하였으며, 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 모델 중 YOLO (You Look Only Once) 모델을 이용하였다. 데이터 증강 전략을 비교 및 분석함으로써 최적의 데이터 증강 전략을 도출하였고, 초기 모델 개발 후 앵커 박스 클러스터링, 전이 학습, 자체 앙상블, 모델 앙상블 기법을 단계적으로 적용하여 최종 모델 도출 후 성능을 평가하였다.
철광산 지역의 매장량 평가를 위해 전기 및 전자탐사 방식의 물리탐사를 수행하였다. 철광산 조사에 적합한 물리탐사 기법을 결정하고 연구지역의 지질정보에 대해 파악하기 위해, 대상 지역의 시추 코어와 노두 파편으로부터 획득한 암석 코어를 분석하였다. 획득한 코어에 대해 비중, 밀도, 공극률, 비저항, P파 속도 등 5가지 물성을 측정한 결과, 자철광체가 전기적 특성에 민감하게 반응한다는 것을 확인하고 전기 탐사를 수행하기로 결정하였다. 전기비저항 탐사는 기존의 연구들을 통해서 적용 기법들이 다양하고 해상도 또한 높은 편이 알려져 있어 철광산의 조사에 적합할 것으로 판단되었으나, 심부에서는 해상도가 낮으며 탐사의 수행도 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 전기비저항 탐사를 보완하기 위해 물리탐사법 중 비교적 깊은 탐사심도를 가지는 MT (MagnetoTelluric) 탐사를 추가적으로 수행하였다. 또한 MT 탐사의 천부 정보에 대한 취약성을 보완하기 위해 인공송신원을 사용하는 CSMT (Controlled Source MT) 탐사를 추가적으로 실시하였다. 전기 및 전자탐사를 통해 채광이 이루어진 광산 하부에 저비저항체가 있음을 발견하였으며, 향후 추가적인 이용 가치를 확인하였다.
동시 송신원 전파형 역산 기법은 계산량을 획기적으로 줄여 전파형 역산의 적용성을 높여준다. 그러나 다수의 송신원 모음 자료를 동시에 모델링하여 사용하기 때문에 관측 자료의 수진기 위치가 송신원에 따라 다른 경우, 나머지(residual) 파동장에 불필요한 값을 생성하게 되고 이는 파형역산의 수렴성을 저해하게 된다. 특히, 제한된 벌림 거리(offset)를 갖는 스트리머 방식의 탐사자료는 동시 송신원 기법을 적용하기에 가장 어려운 자료 형태이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 최근에 global correlation에 기반한 목적함수가 제안되었고, 시간영역 전파형 역산에 성공적으로 적용되었다. 그러나 이 기법은 변형된 목적함수를 사용하기 때문에 나머지 파동장이 왜곡되고 경우에 따라 역산 결과에 부정적인 영향을 주기도 한다. 또한, 여러 가지 장점을 갖고 있는 주파수 영역 파형역산에 적용된 사례는 아직 보고된 적이 없다. 본 논문에서는 이러한 나머지 파동장의 왜곡을 최소화하기 위해 global correlation 계산 시 사용하는 자료에 진폭감쇠 기법을 적용한다. 진폭감쇠를 적용한 자료는 global correlation의 특성을 최적화하여 나머지 파동장의 왜곡을 줄이고 파형역산 결과를 향상시킨다. 시간 영역에서 구한 나머지 파동장을 주파수 영역에서 역전파시킴으로써 global correlation기법을 주파수 영역에서 구현한다. 스트리머 방식의 합성 탐사자료를 이용한 예제를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 global correlation 목적함수에 기반한 동시 송신원 전파형 역산보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.
국가하천을 대상으로 정밀외관조사에 의해 선정된20개 배수통문에 대하여 지표 물리탐사법외에 수리학적인 원리를 이용한 연통시험이나 초음파주사검층과 같은 공내시험법을 적용하여 배면의 공동상태를 보다 정확하게 파악하고자 하였다. 타음조사나 GPR 탐사, 3차원 전기비저항탐사 및 초음파주사검층은 일부 성공적인 결과를 얻을 수 있었으나 현장특성에 따라 적용이 용이하지 않은 경우가 발생하였다. 반면 연통시험의 경우에는 통문하부 공동의 유무 및 연통상태를 성공적으로 감지할 수 있었다. 그러나 연통시험은 공동의 규모나 형태에 대한 정량적인 정보를 제공하는데 근본적인 한계를 가지고 있으므로 보다 정확한 조사를 위해서는 현장특성에 맞는 다양한 조사법이 적용되어 종합적인 해석이 이루어야져야 할 것이다.
전기비저항 탐사는 국내에서 가장 성공적으로 적용되고 있는 물리탐사 기술의 하나로서 최근에는 토목 건설분야의 지반조사 등에서의 역할이 증대되고 있다. 이와 같은 역할의 증대에 따라 더욱 정확한 해석기법의 등장이 요구되었으며, 특히 국내의 경우 매우 복잡한 지질구조와 험난한 지형여건을 고려할 수 있는 해석기술이 요구되고 있다 이러한 맥락에서 최근에 3차원 전기비저항 탐사자료의 역산기술이 개발되었다. 개발된 3차원 전기비저항 역산법은 유한요소법을 이용한 3차원 전기비저항 모델링 알고리듬을 근간으로 함으로써 국내와 같이 험난한 지형 및 복잡한 지질구조에 대하여 정확한 지하구조의 3차원 영상을 제공할 수 있으며, 특히 ACB법 (Active Constraint Balancing method)의 채용으로 지하구조에 대한 분해능의 향상을 기대할 수 있게 되었다. 개발된 3차원 영상화 기술을 토대로 토목${\cdot}$건설분야의 지반조사에 3차원 전기비저항 탐사가 동원되고 있으며, 지반조사 대상지역에 있어서 중요한 지하구조에 대한 정보인 기반암 심도, 연약대 및 파쇄대 발달상황, 지하공동의 분포 등을 제공할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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