• 지구물리와물리탐사
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• 제25권2호
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• pp.71-84
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• 2022

탄성파 자료 취득 시 신호와 함께 기록되는 다양한 형태의 잡음은 탄성파 자료의 정확한 해석을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 탄성파 자료의 잡음 제거는 탄성파 자료 처리 과정 중 필수적인 절차이므로 기계 학습을 포함한 다양한 방식의 잡음 제거 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비지도 학습 기반의 탄성파 잡음 제거 모델을 이용하여 중합 전 탄성파 자료의 잡음 제거를 수행하고자 하였으며 총 세 가지의 비지도 학습 기반 기계 학습 모델을 비교하였다. 세 가지의 비지도 학습 모델은 N2NUNET, PATCHUNET, DDUL로 각각 서로 다른 신경망 구조를 통해 정답 자료 없이 탄성파 잡음을 제거한다. 세 가지 모델들을 인공 합성 및 현장 중합 전 탄성파 자료에 적용하여 잡음을 제거한 후 그 결과를 정성적·정량적으로 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 비지도 학습 모델 모두 인공 합성 및 현장 자료의 탄성파 잡음을 적절히 제거하였음을 확인하였다. 그 중 N2NUNET 모델이 가장 낮은 잡음 제거 성능을 보여주었으며, PATCHUNET과 DDUL은 거의 유사한 결과를 도출하였지만, DDUL이 정량적으로 근소한 우위를 보였다.

• 자원환경지질
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• 제57권1호
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• pp.51-71
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• 2024

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.

• 지구물리와물리탐사
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• 제27권2호
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• pp.91-107
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• 2024

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.

• 지구물리와물리탐사
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• 제3권3호
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• pp.83-87
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• 2000

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.

• 지구물리
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• 제4권2호
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• pp.113-120
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• 2001

이산 웨이브릿 변환은 탄성파 신호를 분석하고 파의 성분을 구분하는 도구로 사용이 가능하다. 이산 웨이브릿 변환은 푸리에 변환에 비해 신호의 변화 시점을 인식할 수 있는 장점을 지닌다. 본 연구에서는 탄성파 신호에 이산 웨이프릿 변환을 적용하여 초동과 S파 등 파의 구성 성분을 인지하고 주시를 결정하는 방법을 제시하였다. 정확한 지층 속도의 결정은 정확한 주시 결정에서 비롯되며, 이는 탄성파 속도분석, 굴절법 탐사, 탄성파 토모그래피, 다운홀 탐사, 크로스홀 탐사, 음파 검층 등 탄성파를 활용하는 각종 지구물리탐사 분야에 있어서 해석에 대한 신뢰도를 크게 증진시킬 수 있다. 잡음이 있는 경우와 없는 경우의 인공합성 탄성파 신호에 대한 P파와 S파의 주시 결정을 시도한 결과, 잡음이 많은 탄성파 신호에도 본 알고리즘이 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 잡음이 많이 포함된 현장 자료에서도 초동을 정확하게 결정할 수 있었다

• 지구물리와물리탐사
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• 제15권4호
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• pp.199-208
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• 2012

파랑잡음과 같은 강한 진폭의 무작위 잡음은 일반적인 해양탄성파 자료처리 과정에서 쉽게 제거되지 않는다. 이 논문에서는 파랑잡음을 제거하기 위하여 F-X 필터와 중앙값 필터를 연속적으로 적용하였다. 시험자료는 2010년 12월 남극반도의 북쪽에 위치한 남셰틀랜드군도 북부해역에서 획득한 해양탄성파 자료로서 일부 측선의 자료획득 중에 발생한 악천후로 인하여 강한 파랑잡음이 기록되었다. 파랑잡음이 심한 자료를 대상으로 F-X 필터를 시험 적용한 결과, 무작위 잡음이 대부분 제거되었으나 일부 저주파 잡음은 여전히 강하게 남아있었다. 중앙값 필터를 적용한 결과, 저주파 잡음은 효과적으로 제거되었지만 다른 주파수 영역에 존재하는 무작위잡음이 남아있었다. 이에 두 가지 필터를 연속적으로 적용한 결과, 저주파의 잡음과 무작위 잡음이 모두 효과적으로 제거되었다. 잡음제거 이후, 보다 정밀한 속도분포를 얻을 수 있었으며, 겹쌓기 단면의 신호 대 잡음비는 뚜렷이 개선되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권2호
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• pp.72-88
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• 2020

최근 컴퓨터 하드웨어 성능의 급속한 발전으로 인해 계산 비용이 상대적으로 낮아지면서 기계 학습 기법을 지구물리학적 문제에 적용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 특히 심층 학습 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 성공적으로 해결하는 사례가 많아지면서 큰 인기를 얻고 있다. 이 논문에서는 심층 학습 기법을 이용한 탄성파 자료 잡음 제거 적용사례를 조사하고 소개하였다. 감쇠하고자 하는 잡음 유형에 따라 일관성 잡음 적용사례, 무작위 잡음 적용사례, 일관성 잡음 및 무작위 잡음 적용사례로 분류하였고 해당 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법에 대해 조사하였다. 대표적인 심층 학습 기법인 심층 신경망은 탄성파 잡음 제거에 사용된 기존 기법과 달리 잡음의 특징을 스스로 학습하며 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법에 비해 일반화 문제에 덜 민감하며 인적 비용을 절감할 수 있다. 또한 여러 연구 사례를 통해 계산 비용이나 잡음 제거 성능 측면에서도 심층 학습 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 토대로 탄성파 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법의 장단점에 대해 분석하고 논의하였다.

• 지질공학
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• 제22권4호
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• pp.459-466
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• 2012

엔지니어링 탄성파 반사법 자료에서 자주 부딪히는 문제는 천부 불연속면의 작은 반사 에너지가 발파로 인한 음파, 직접파, 굴절파 및 진폭이 큰 표면파와 같은 잡음으로 가려진다는 점이다. 자료처리 과정에서 그 동안 국내 지반탐사 자료에 적용되지 않았던 방사변환 기법을 통하여 현장에서 얻어진 거리-시간 영역의 자료를 단순히 속도-시간 영역의 자료로 변환시켜 일관성 잡음을 제거하고자 하였다. 적용성 평가를 위해 수백 미터 깊이를 대상으로하는 고품질의 퇴적분지 탐사자료와 수십 미터 깊이를 대상으로 하는 잡음이 많은 엔지니어링 탐사자료를 시험자료로 선택하였다. 이 방법은 대역통과 필터링과 주파수-파수 필터링에 비해 반사파의 진폭을 약화시키지 않고 음파, 표면파, 직접파, 굴절파와 같은 천부의 일관성 선형 잡음을 효과적으로 약화시킬 수 있었다. 방사 트레이스 영역에서 잡음의 주파수 특성을 고려하여 설계된 저주파 제거 필터를 적용할 때 표면파 분산 구간은 물론 주파수-파수 필터링에서 통제하기 힘든 직접파, 굴절파 및 음파의 중첩 구간(50m 깊이 이내)에 있는 천부 반사면들이 효과적으로 부각되었다. 일관성 있는 선형 잡음에 제한되어 적용되는 이 방법은 앞으로 속도-시간 영역에서 각 종 잡음의 분포 특성을 정확히 파악할 때 엔지니어링 자료에 흔히 나타날 수 있는 절리, 파쇄대, 천부 단층에 의한 회절파와 역-산란파와 같은 잡음도 충분히 조절할 수 있을 것으로 보인다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제27권3호
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• pp.171-180
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• 2024

탄성파 자료처리는 탄성파 자료를 분석하여 지구 내부 구조와 특성을 파악하는 기술로, 높은 컴퓨터 연산력이 요구된다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 머신러닝 기술이 도입되었으며, 잡음 제거, 속도 모델 구축 등 다양한 작업에서 활용되고 있다. 그러나, 대부분의 연구는 특정 탄성파 처리 작업에 집중되어 있어 자료에 내재된 유사한 특징과 구조를 충분히 활용하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반의 사전학습을 위해 단일 송신원 모음에서 수신기별 시계열 자료('수신기 배열')와 동일 시간에 기록된 수신기 신호('시간 배열')를 입력 자료로 활용하는 방법을 비교하였다. 이를 위해 단층을 포함한 속도 모델에서 생성한 합성 송신원 모음 자료를 이용하여 잡음 제거, 속도 추정, 그리고 단층 확인 작업을 수행하였다. 임의 잡음 제거 작업에서는 수신기 및 시간 배열에서 모두 좋은 성능을 보였으나, 공간적인 분포 파악이 요구되는 속도 추정 및 단층 확인 작업에서는 시간 배열의 결과가 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권1호
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• pp.54-60
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• 2018

탄성파 탐사를 통해 취득된 자료는 적절한 자료처리 및 해석 과정을 거쳐 석유, 가스 자원의 부존여부를 파악하는데 활용할 수 있다. 자원의 부존여부를 지시하는 탄성파 속성은 진폭 정보로부터 도출되며, 이 때 탄성파 고유 감쇠를 표현하는 Q 값은 탄화수소 지시자로서 유용하게 사용된다. 따라서, Q 값을 산출하는 기법의 정확성이 자원 부존여부를 파악하는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 수치모형실험을 통해 탄성파 감쇠를 표현하는 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. 실제 현장자료를 모사하기 위해 무작위 잡음을 추가한 자료에 대하여 스펙트럼 진폭 비교법과 최대 주파수 이동법을 이용하여 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. Q 값을 산출한 결과 무작위 잡음을 추가하여 신호대 잡음비가 90 dB 일 때는 두 가지 방법 모두 비교적 정확한 값을 산출하였으나, 무작위 잡음의 크기가 증가할 경우 최대 주파수 이동법이 스펙트럼 진폭 비교법 보다 정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다.