본 연구에서는 복합 탐사의 장점을 효과적으로 적용할 수 있는 지구통계학적 기법을 통하여 고비용의 탄성파 탐사 자료를 관심 지역 전체에서 획득하지 못했을 경우 인공위성 중력을 이용한 구조 해석 결과의 향상 가능성에 관하여 연구하였다. 이번 연구에 이용된 탄성파 자료는 우리나라 황해에서 획득된 정밀한 탄성파 자료로 본 연구에서는 탄성파 자료 중 일부만을 추출하여 인공위성 중력자료와 복합해석을 수행하였다. 일반적으로 탄성파 속도와 밀도 분포는 좋은 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서 이용된 탄성파 자료의 수가 적기 때문에 보다 안정적인 심도역산 결과와 탄성파 주시 자료의 상관관계를 획득하기 위하여 비선형지시자 변환 기법을 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 탄성파 주시 자료와 중력 자료로부터 변환된 주시 자료를 통하여 잔차 해석 및 지역 평균을 이용한 크리깅 기법을 적용하여 복합해석을 수행하였다. 이와 같이 획득된 해석 결과를 정밀하게 이루어진 탄성파 해석 결과와 비교 분석한 결과, 해양의 분지 기반암 구조를 해석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있는 것으로 생각된다.
우리나라에서의 심부 소형 터널의 탐사에는 주로 탄성파 탐사법이나 지오레이다 탐사법이 사용되어 왔으며, 그중에서 탄성파 탐사는 주로 주시나 진폭을 이용하여 터널의 위치를 해석하였다. 그러나 측정 시추공간의 짧은 거리와 초동의 피킹 오차 등에 의해서 터널의 정확한 위치 해석은 매우 불안정하였다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 주시 자료와 진폭 자료의 시뮬레이션에 의한 위치 추적을 시도하였다.
정보정은 풍화층의 두께나 속도가 균질하지 않아 하부의 지층으로부터 전파된 신호의 왜곡을 보정하는 방법으로 굴절파에 근거한 정보정과 반사파에 근거한 잔여 정보정이 있다. 이 중 굴절파에 근거한 정보정은 일반적으로 분석자의 주관적인 해석에 의존하므로 많은 시간이 소요된다. 따라서 방대한 양의 자료를 처리해야하는 3차원 탄성파 탐사 자료의 정보정에 적용하는 데는 어려움이 있다. 이러한 굴절파에 근거한 정보정을 적용하기 위해서는 분석자의 해석을 최소한으로 하여 자동적으로 정보정을 수행하는 방법의 개발이 필요다. 본 연구에서는 굴절파에 근거한 정보정 방법을 육상 3차원 탄성파 탐사 자료에 대해 효과적으로 수행할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다.
본 연구에서는 터널내 탄성파 탐사로부티 터널막장 전방 파쇄대를 예측하기 위한 두 가지의 3차원 구조보정 기법을 제안하였다. 첫 번째 해석기법은 타원체의 원리에 기초한 것으로 터널 양쪽 벽면에서 각각 독립적으로 탄성파 탐사를 수행하여 얻은 2차원 해석 결과를 이용하여 3차원 구조보정을 수행할 수 있다. 두 번째 해석기법은 파전파 평면의 개념을 도입한 것으로 터널내 탄성파탐사를 터널 한쪽 벽면에서만 송신을 수행한 반면, 수진기는 양쪽 벽면에 설치한 경우에 적용할 수 있는 기법이다. 새로운 구조보정 기법을 현장 터널내 탄성파 탐사 자료에 적용해 보았다. TSP 시험자료를 이용하여 3차원 구조보정을 수행한 후, 그 결과를 터널 굴착과정 중 조사된 지질정보와 비교해 보았다. 그 결과 제안된 구조보정 기법을 통하여 불연속면의 형상을 비교적 정확히 예측할 수 있음을 확인하였다.
해상 반사법탐사는 해저 지반의 지층구조를 파악하는 기술로서 해저지층에 부존하는 가스나 골재 등 해저자원 탐사와 해저의 저장시설 건설, 파이프라인 설치 등 다양한 해양 토목공사를 위한 지반조사에 사용된다. 해상 반사법탐사의 기본적인 원리는 해수면 근처에서 인공적으로 음파를 발생시켜 해저면 하부의 지층으로 침투시키면 서로 다른 물성을 갖는 지층의 경계면에서 일부 음파는 반사되는데, 이 반사파를 수신하는 것이다. 탐사과정에서 얻어진 트레이스에는 반사파 이외에도 직접파, 다중반사파와 같은 잡음이 섞여있는데 자료처리를 통해 탄성파 단면도를 작성하고, 이를 해석하여 해저지반의 지질학적 구조를 파악하는 것이 해상 반사법탐사의 목적이다.
탄성파 탐사는 지하자원 개발, 지반 조사, 지층 모니터링 등에 널리 사용되고 있는 지구물리탐사 방법으로 정확한 지층 구조 영상을 제공해주기 때문에 지층의 지질학적 특성 해석에 필수적으로 활용된다. 일반적으로는 탄성파 구조 보정 영상을 시각적으로 분석하여 지질학적 특성을 해석하지만 최근에는 탄성파 구조 보정 자료에 대한 정량적인 분석을 통해 원하는 지질학적 특성을 정확하게 추출하고 해석하는 탄성파 속성 분석이 널리 연구되고 있다. 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료에 기반한 지질학적 해석에 정량적인 근거를 제시해줄 수 있기 때문에 석유 및 가스 저류층 분석, 단층 및 균열대 조사, 지층 가스 분포 파악 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료 내 잡음에 취약하므로 속성 분석의 정확도 향상을 위해서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 추가적인 잡음 제거가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 무작위 잡음 제거 및 및 탄성파 속성 분석 정확도 개선을 위해 4가지의 잡음 제거 방법을 적용하고 비교한다. FX 디콘볼루션, DSMF, Noise2Noiose, DnCNN을 각각 포항 영일만 고해상 탄성파 자료에 적용하여 탄성파 무작위 잡음을 제거하고 잡음이 제거된 탄성파 자료로부터 에너지, 스위트니스, 유사도 속성을 계산한다. 그리고 각 잡음 제거 방법의 특성, 잡음 제거 결과, 탄성파 속성 분석 결과를 정성적 및 정량적으로 분석한 후, 이를 기반으로 탄성파 속성 분석 결과 향상을 위한 최적의 잡음 제거 방법을 제안한다.
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.
폐갱도 지역에 형성된 지하공동과 그 주변에 발달된 파쇄대에서 공대공 탄성파 토모그래피 탐사의 신호변화를 해석하였다. 지하 공동과 파쇄대 주변에서는 초동시간의 지연과 에너지 감쇠 현상이 뚜렷하였고 파선의 우회현상으로 파선의 밀도가 저하되었다. 신선한 암반과 공동 주변을 통과한 트레이스에 대한 진폭스펙트럼 분석 결과 1000Hz정도의 주파수 범위까지는 진폭의 변화를 보이고 있지는 않으나, 2000Hz 정도에서는 공동 주변을 통과하는 것이 7dB 정도의 낮은 차이를 보이며, 3000Hz에서는 거의 20dB 정도까지 차이를 보인다. 본 연구를 통하여 탄성파 토모그래피 탐사를 이용한 신선한 암반과 지하 공동주위의 탄성파 자료 특성을 해석하였다.
단일 채널 탄성파 탐사는 소규모 자료획득 시스템으로 지하 지질구조를 파악하는 효과적인 방법이다. 영벌림거리 혹은 가까운 벌림거리를 사용하여 획득한 단일 채널 탄성파 자료는 연직 방향의 지하 지질구조를 직접 반영하므로 탄성파 단면도를 효과적으로 작성할 수 있다. 그러나 공통중간점 중합 과정을 적용할 수 없어 신호 대 잡음비가 매우 낮으므로 단면에 나타나는 반사 구조의 정밀한 해석에 있어 중합 단면 대비 불리함을 가진다. 본 연구에서는 단일 채널 탄성파 자료의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 특이 스펙트럼 분석을 기반으로 한 잡음 제거 및 신호 향상 방법을 제안한다. 기존의 특이 스펙트럼 분석 방법은 행렬의 특정 특잇값을 임의로 추출하여 자료 내에 있는 무작위 잡음을 제거하는 방식으로 수행되었으나, 이는 낮은 신호 대 잡음비나 이상 잡음이 있는 자료에 적용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 행렬의 특잇값을 최적화하고 저계수 근사를 수행하여 무작위 및 이상 잡음을 동시에 효과적으로 제거한다. 또한, 잡음 제거로 인한 신호 손실을 보정하고 탄성파 이벤트의 수평적 연속성을 향상시키기 위해 행렬의 고유 영상에 기반한 가중치를 계산하여 탄성파 단면의 품질을 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 기술의 적용성 및 우수성을 확인하기 위해 북극해 척치해저고원에서 획득한 단일 채널 스파커 탄성파 자료에 대한 자료 처리 실험을 수행하였으며, 수치 예제를 통해 매우 높은 수준의 신호 대 잡음비와 최소의 신호 손실을 가진 탄성파 단면을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 단일 채널 탄성파 자료 처리 기술은 향후 국내 연안지역의 해양개발과 해저 지질재해를 규명하기 위한 단일 채널 및 초고해상도 탄성파 탐사에 매우 효과적으로 기여할 것으로 기대된다.
최근 과학기술 및 공학 전 분야에서 기계 학습을 적용하는 연구들이 매우 활발하게 수행되고 있다. 탄성파 탐사 분야 또한 해석, 처리, 취득 등 모든 영역에서 기계 학습을 적용한 연구들이 빠르게 증가하는 추세이다. 그 중 단층 해석은 탄성파 자료 해석 분야에 있어 가장 중요한 기술 중 하나이며, 기계 학습을 적용하기에 가장 적합한 분야이기도 하다. 이 논문에서는 다양한 기계 학습 기법들에 대해 소개하고 단층 해석에 적합한 기법들과 그 이유를 기술하였다. 물리탐사 분야의 저명한 국제 학술지에 게재된 논문과 국제 학술대회 발표 사례들을 조사하여 연도별, 분야별 연구 현황을 정리하였으며, 그 중 기계 학습을 사용한 단층 해석 연구들을 집중적으로 분석하였다. 단층 해석 기술은 입력 자료 및 기계 학습 모델의 형태에 따라 탄성파 속성 기반 기술, 탄성파 이미지 기반 기술, 원시자료 기반 기술로 나누어 그 장단점을 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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