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.
한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사 자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 BSR (Bottom Simulating Reflection)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 등을 들 수 있다. 여기에서는 가스 하이드레이트 탐사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR을 포함하고 있는 탄성파 반사자료에 대해 코드 병렬화된 PSPI를 이용하여 깊이영역 구조보정을 실시하였다. 고용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI(Phase Shift Plus Interpolation)법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 MPI(Message Passing Interface)-LAM을 이용하여 병렬코드화된 PSPI를 개발하고 인공합성모델과 동해 가스 하이드레이트 깊이영역 구조보정에 적응하였다.
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.
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.
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.
최근 엔지니어링 목적의 단일채널 탄성파 탐사가 많이 수행되고 있다. 단일채널 탄성파 탐사는 일반적으로 특별한 자료처리 없이 효율적으로 지하 지질구조를 파악할 수 있는 장점이 있지만, 복잡한 지질구조에 대한 정확한 영상화에는 한계를 가진다. 자원개발 목적의 다중채널 탄성파 탐사에서는 최근 파형역산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 복잡한 지하구조에 대해서도 정확한 지하영상화 결과를 제시하고 있다. 이에 본 논문에서는 단일채널 탄성파 탐사 자료를 이용하여 지하 속도모델을 구하기 위한 탄성파 파형역산 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 단일채널 탄성파 탐사를 고려하여 지하 매질을 1차원으로 가정하였으며, 벌림에 의한 지연시간을 제거하여 벌림에 의한 효과를 보정하였다. 파형역산은 안정적인 해의 계산이 가능한 가우스-뉴턴법을 이용하였다. 알고리즘은 수정된 Marmousi2 모델에 적용하여 검증하였으며, 부산항에서 얻은 현장자료에 적용해 보았다.
해저지층의 지질특성을 파악하는 것은 지구과학 및 공학에서 중요한 과업으로 신뢰도 높은 탐사자료를 확보하는 경우 가능하다. 대한민국 남동해역 대한해협 천부 지층의 특성을 파악하기 위하여 심부 시추 지층물성 실험실 분석자료와 탄성파 탐사자료를 확보하였고, 이를 통합 분석하였다. 해저면 심도 200 m 하부까지 심부 시추코어를 회수하여 천부 지층 탄성파 음파속도 로그를 얻었고, 탄성파 단면과 대비하였다. 지층 음파속도 로그와 시간 영역 탄성파 자료는 시간-심도 변환을 수행하여 상관성이 15%에서 45%로 증가하였다. 탄성파 임피던스 초기모형을 설정하고 모형기반, 대역제한 및 산재쐐기 역산을 각각 수행하여 결과를 비교하였다. 도출된 탄성파 임피던스는 천부 지층 내부 퇴적층이 우세한 영역과 미고결 영역에서 변화되는 양상을 보였다. 본 연구에서 수행된 음파 임피던스 역산 기법은 향후 지층 물성분석 로그자료와 탄성파자료의 추가 확보 시 통합 분석을 위한 프레임워크로, 임피던스 분포 단면은 해저면 단층 규명과 천부가스 누출 탐지 등에 활용 가능하다. 국내 해양 심부 시추는 이산화탄소 저장 후보지 특성 파악과 자원 부존 평가 등을 목적으로 지속 추진되고 있으므로 통합 역산의 지구물리 분야 적용 가치가 높아질 것으로 기대된다.
2008년 4월, 한국지질자원연구원은 동해 울릉분지 내에 있는 가스하이드레이트 유망지역을 대상으로 OBS를 이용하여 광각 탄성파 탐사를 실시하였다. 이 탐사는 광각 탄성파 자료를 통해 가스하이드레이트 부존 심도에서의 2차원 탄성파 속도 분포를 규명하기 위한 것으로서, 탐사지역의 층서구조와 기본 속도구조 도출을 위해 64채널 스트리머를 사용한 2차원 탄성파 반사법 탐사도 동시에 수행하였다. 취득한 광각 반사파 자료는 $\tau$-p 분석을 통해 각각의 OBS가 위치한 지점에서의 1차원 구간속도를 구하고 이렇게 구한 속도모델은 최종 속도 분포를 도출하기위해 사용된 탄성파 주시 역산법을 적용하는데 있어서 빠른 수렴을 위한 초기 속도 모델로 활용하였다. 초기 층서 모델은 2차원 반사법 탐사에서 얻은 중합자료를 바탕으로 작성하였고 최상위층에서부터 하위층으로 순차적으로 모델링 및 역산을 수행하는 layer stripping 방식으로 최종 속도 모델을 도출하였다. 본 연구를 통해 탐사지역의 가스하이드레이트 존재로 인한 BSR 위아래 층의 속도 역전현상 뿐만 아니라 컬럼/침니 구조에서의 속도가 주변보다 높음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 트랜스듀서를 이용하여 탐사 장소, 수심 및 목적에 따라 사용 할 수 있고 운용 및 이동이 편리한 천해저용 탄성파 음원을 제작하였으며, 다중채널 해양탄성파 탐사를 하기 위해 4채널 스트리머 2개를 제작하였다. 또한 분해능을 향상하기 위하여 24bits A/D 변환기를 사용하였고, 채널이 총 8개인 다중채널 기록장치를 제작하여 자료취득 과정에 있어서 효율성을 높이면서 자료의 품질을 향상시켰다. 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하기 위하여 기존의 상용화 자료 취득시스템으로 현장탐사를 동시에 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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