본 연구에서는 국내의 다양한 화성암에 대해 내부구조의 불균질성을 정량화하고, 이와 탄성파속도 및 점하중강도간의 상관관계를 분석하였다. 3차원 X-ray Computed Tomography(CT)를 통해 암석 시편 내부 구조에 대한 정보를 획득하였으며, 3차원 영상에 통계적 기법을 적용하여 뷸균질성 대표계수(representative unit length, LR)를 계산하였다. 또한 암석의 탄성파 속도 및 점하중강도와 LR간의 상관관계로부터 암석의 역학적 특성치를 예측하는 추정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통해 3차원 X-ray 영상에 기반한 내부 특성 분석값을 이용해 실내실험을 수행하지 않고도 암석의 역학적 물성을 평가할 수 있는 간접적인 인자를 도출할 수 있는 가능성을 확인하였다.
해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace)빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된 두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을 통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다.
초고해상 탄성파 탐사를 위한 아날로그 기반의 스트리머는 수중에서의 추가적인 잡음 유입이 가능하며 상호 연결을 통한 규격 확장이 불가능하다. 국내 연구기관 등을 중심으로 외산 디지털 스트리머가 도입되어 활용되고 있으나 비용이 높으며 원활한 유지보수가 어렵다. 이에 본 연구에서는 천부 지질구조에 대한 높은 해상도의 영상화가 가능한 초고해상 디지털 스트리머 국산화 연구를 진행하였다. 연구개발을 통하여 최대 64채널 데이터에 대한 24 bit급 10 kHz 디지털 샘플링이 가능한 디지털 스트리머가 개발되었다. 시스템의 다양한 정량적인 규격은 벤치마크 모델인 지오메트릭스(Geometrics)사의 지오일 스트리머에 근접하게 설계되어 개발이 이루어졌고 시스템을 구성하는 모듈의 개수를 대폭 축소함으로써 개발 비용을 절감하고 간편한 활용이 가능하도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 스트리머 시스템은 2022년 4월 포항 영일만항 인근해역에서 이루어진 실 해역 시험을 통하여 현장 적용성에 대한 검토가 이루어졌다.
본 논문에서는 지진파 역행 전파를 이용하여 지진원을 영상화 하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 시간 역행 전파는 파동 방정식의 시간 반전의 불변성과 상반정리로 설명할 수 있으며 파동의 시간 역행 전파는 의학적인 목적을 비롯한 비파괴 검사, 그리고 탄성파 파형 역산에 사용되어 매질을 영상화 하는데 활용되고 있다. 지진 관측소에서 관측된 지진파형은 지진원으로부터 방출된 에너지를 기록한 것이다. 이를 시간의 역순으로 매질로 전파시키면, 지진으로부터 전파되었던 에너지가 진원시각의 지진원 위치에 집중하게 되어 지진원을 영상화 시키는 원리이다. 본 연구에서는 3차원 지진파 전파의 수치 모의를 위해 엇갈린 격자 유한 차분법과 병렬 처리 기법을 이용하여 탄성 매질에서의 파동방정식의 해를 구하였다. 수치모의 결과로부터 지진파 역행 전파를 이용해 지진의 시공간적 발생양상을 살펴볼 수 있음을 확인하였다.
탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.
Chirp SBP 탐사자료는 수 kHz의 고주파수대역의 자료로 다른 탄성파 탐사방법에 비해 고해상 자료이며 취득된 원자료를 기본적인 필터링 후 최종단면으로 이용할 수 있다. 그러나 고주파수 대역에서 발생할 수 있는 각종 잡음이 포함될 수 있고, 시간영역에서 기록된 단면은 복잡한 지형을 제대로 영상화하지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고, 향상된 영상을 얻을 수 있는 전산처리 흐름(workflow)을 구축하고, 국내대륙붕자료 처리에 적합한 변수를 분석하고자 하였다. 기본 전처리과정 후, 신호대잡음비 필터링을 통하여 고주파수 성분에 포함될 수 있는 각종 잡음을 제거하고, 경사스캔을 이용하여 반사이벤트의 연속성을 증가시키고, 중합후 심도구조보정을 수행하여 시간영역에서 기록된 지형의 왜곡을 진구조로 구조보정하는 과정을 포함시켰다. 이러한 과정을 국내에서 널리 이용되고 있는 탐사장비들을 이용하여 취득된 자료에 적용한 결과, 해상도가 향상된 심도영역 탄성파 단면을 제작할 수 있었다. 본 처리과정을 국내 대륙붕 탐사에 많이 취득되고 있는 Chirp SBP 전산처리에 적용할 시 해석이 용이한 탄성파 단면을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
초고해상 3차원 탄성파 탐사를 통하여 취득된 자료는 수백 Hz 이상의 높은 주파수 대역에 의하여 수치 모델링에 기반 한 역시간 구조보정의 계산효율성이 확보되지 않는다. 이에 본 연구에서는 초고해상 탐사자료를 활용하여 고품질의 3차원 지질구조를 효율적으로 도출할 수 있는 역시간 구조보정 프로그램을 개발하였다. 우리는 전통적인 3차원 역시간 구조보정 프로그램의 메모리 사용량 및 계산시간을 대폭 축소하기 위하여 음원 파동장의 최대 진폭만을 저장하여 영상화를 수행하는 여기진폭 기법과 연산 영역을 음원과 수신기가 위치한 최소한의 영역인 로컬 도메인으로 제한하는 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 2019년에 한국지질자원연구원에서 획득한 초고해상 3차원 탄성파 탐사 자료에 대하여 수평방향 격자 크기가 1 m인 3차원 구조보정 영상을 성공적으로 도출하였으며 지질학적인 해석이 수행되었다.
구조물의 안전진단을 위한 비파괴 검사 분야에 사용되는 지표레이다 자료를 정밀하게 영상화시켜줄 수 있는 3 차원 구조보정기법을 살펴보았다. 이 연구에서는 탄성파 자료처리를 위해 개발된 3차원 Kirchhoff 중합전 심도구조보정기법을 이용하여 구조물 안전진단시 중요대상체인 콘크리트 내의 철근, 균열 등을 3차원적으로 영상화시켰다. 철근과 공동대상체가 동시에 존재하는 경우 물성차이의 구분이 가능토록 영상화되었고, 여러 가지 크기의 철근이 존재하는 경우 XX배열법에 의한 영상이 YY배열법보다 더 높은 분해능을 보여주었다. 따라서 보다 정밀한 정보를 얻기 위해서는 일반적인 YY배열 외에 XX배열법의 영상화 결과를 연계하여 분석하는 것이 필요하다. 마지막으로 주향이 교차하는 두 개의 철근이 다른 심도에 존재하는 경우에는 상부의 철근은 정확하게 영상화되나 철근의 높은 전도도로 인하여 하부의 철근은 실제크기보다 좀 더 크게 영상화되는 한계를 보여주었다.
많은 유형문화재들이 과학적인 보존, 보수 없이 손상되어지고 있다. 이에 국내 유형문화재의 보수?보존 방안 대책과 복원에 대한 설계 자료로의 이용을 목적으로 익산미륵사지 서탑을 대상으로 지구물리학적 탐사를 적용하였다. 전기비저항, 탄성파, GPR탐사 등이 지구물리학적 탐사를 6개 측선에서 시행하여 서탑의 천부구조 영상화를 통해 지반특성과 구조적 안정성을 조사하였다. 전기비저항탐사에 의해 저비저항대 부분이 현재 탑이 남서쪽으로 기울어진 현상에 영향이 있는 것으로 해석된다. 탄성파 굴절법탐사와 GPR탐사에서 다짐층과 원지반층의 경계가 약 3.3~3.5m로 나타남이 일치하고 있으며 다짐층은 탑을 중심으로 넓게 분포하는 것이 아니라 북쪽으로 치우쳐 탑의 면적보다 작게 조서오딘 것으로 판단되고 현재 탑이 남서쪽으로 약간의 기울임을 보이는데 여기에는 지반강화대책이 필요한 것으로 판단된다.
탄성파 탐사 자료의 영상화를 통해 지층의 구조를 파악하기 위해서는 지하 매질의 탄성파 속도 정보가 필수적이다. 지하 매질의 속도를 추정하기 위해 전파형역산(Full waveform inversion) 기술이 주목을 받고 있지만 3차원 전파형역산은 방대한 컴퓨터 자원과 계산 시간이 요구된다. 본 연구에서는 3차원 음향 전파형역산과 2차원 음향 전파형역산의 계산 성능과 정확성을 비교하고, 회절각 필터링 기술을 이용한 주파수영역 2차원 전파형역산을 통해 2차원 근사의 한계점을 일부 보완할 수 있음을 확인한다. 큰 반사각도의 성분만을 이용하는 회절각 필터링 기술을 적용하여, 3차원 탐사자료를 통해 2차원으로 근사할 때 문제가 될 수 있는 2차원 단면을 벗어난 지역으로부터의 반사파의 영향을 줄이고, 3차원 전파형역산과 구조보정에 필요한 장파장 속도구조를 구축할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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