이차원 파동길잡이의 성질을 분석할 수 있는 간단한 넘김행렬 풀이법을 개발하였다. 이 풀이법을 변형된 InGaAs/ImGaAsP GRINSCH MQW 레이저 구조에 적용하여 방식 이득을 계산하는데 필요한 광학가둠 인자, 유효꺽임율 등이 파동길잡이 너비, GRIN의 모양, 양자우물의 갯수 등의 구조 변수에 어떻게 의존하는지 살펴보았다. 특히 GRIN 파동길잡이를 이해하는데 유효 파동길잡이 너비의 개념이 유용함을 보였다.
세계는 오래동안 부존에너지 자원을 비교적 자유스럽게 사용하여왔다. 그러나 1973-74년에 있었던 전세계적인 유류파동은 석유연료의 한계를 실감하게 했고 우리가 부담없이 사용하던 에너지에 대한 인식을 새롭게 해주었다. 그런데 석유파동의 상처가 아물기 시작하자 대다수의 사람들은 과거의 쓰라린 경험으로부터 배운 교훈을 망각해가고 있는 것 같다. 한 에너지 전문가는 이러한 현실을 보고 "석유파동이 너무 신속히 지나간 것같다 .만일 파동이 좀더 오래 지속되였다면 전세계 에너지는 에너지를 절약하는 방법을 철저히 배웠을 것이며 그것을 실행하고 있었을 것이다."라고 의미있는 말을 하였다. 그러나 에너지 파동이후에도 전세계는 자국의 국내총생량(GNP)을 확대하는데 총력을 기울려왔으며 그 결과는 필연적으로 에너지 소비의 급격한 신장이 따르기 마련이다.
보로 이루어진 복합구조물의 진동 에너지밀도와 파워를 구하기 위하여 파워흐름해 석법을 수행하였다. 복합구조물인 연성보에서는 구조 연결점에서의 파동변환에 따라 굽힘파, 종파, 비틀림파가 존재한다. 구조연결점에서 파동들의 파워투과와 반사를 고려하기 위해서는 파동전달법을 도입하였다. 이러한 파워흐름해석법을 이용하여 연성보에서 발생하는 열러 특 성의 파동들이 전달하는 에너지밀도와 파워의 공간적 분포 값을 엄밀해와 비교하였다. 결과 로써 파워흐름해석법은 고주파수영역에서 진동하는 연성보의 진동에너지와 파워의 공간적 분포를 예측하기 위해서 유용하게 사용될 수 있음을 보였다. 또한 파워흐름해석법의 중주파 수 영역에서의 적용 가능성에 대해 검토하였다.
소리의 파동, 특히 밀폐된 동굴 속에서 일어나는 음향파동에 대한 과학적 접근과 함께 첨단과학을 통한 소리의 분석기법을 통하여 소리과학과 동굴 및 그 구조에 따른 음파의 공명(증폭)현상과 인류생활의 소리문화의 상관성을 재조명하였다. 따라서 동굴 속에서 음악을 연주하는 경우 작은 소리라도 매우 웅장한 소리효과를 낼 수 있으며, 고음보다는 저음에서의 울림효과를 크게 가져 올 수 있다. 특히 이러한 파동현상과 음향효과를 통하여 기 발굴된 동굴의 체계적 관리 방안과 미 발굴 지하 동굴의 발굴에도 적용할 수 있을 것으로 기대되며, 동굴의 음향파동현상을 응용한 기술로 지각운동과 변화 및 동굴의 상태 분석과 변화 요인을 관찰하는데 효과적인 역할과 방법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
포천-기산리 일대에 분포하는 쥬라기의 대보화강암류의 변형정도를 결정하기 위해 석영의 파동소광의 강도(IWE : Intensity of Wavy Extinction)를 편광현미경, 디지털 카메라, NIH Image로 측정하였다. 파동소광이 나타나는 석영입자의 한 부분이 편광현미경 상에서 최대 소광이 될 때 IWE를 측정하고, 이 때 나타나는 파동소광의 아입자경계에 수직한 방향으로 측정을 시도하였다 본 연구에 사용된 NIH Image는 파동소광을 보여주는 각 부분의 광도를 256단계의 흑백 농담변화로 나타낼 수 있다. 이를 이용하여 측정 길이에 대한 농담변화로 IWE를 구하였다. 이렇게 획득한 IWE를 5$^{\circ}$ 단위로 묶어 돗수분포표로 처리하였으며, 자료의 분포특성상 히스토그램의 최빈값과 중간값 사이의 중간값을 그 암석의 대표 IWE로 정의하였다. 이를 다시 5단계의 변형대(무변형, 저변형, 중변형, 고변형, 최고변형)와 각각의 변형지수(D1, D2, D3, D4, D5)로 묶었다. 본 연구지역에 분포하는 화강암류는 흑운모화강암(Gb), 동부의 석류석흑운모화강암(Ggb) 그리고 북부의 복운모화강암(Gtm)으로 구성되어 있는 바 본 연구에는 크게 포천읍을 기준으로 서부에 분포하는 Gb와 동부에 분포하는 Ggb에서 파동소광의 강도 측정이 이루어 졌다. 연구결과 Gb는 D2 이하의 낮은 변형도가 나타났고, Ggb는 D3이상의 고변형이 나타나, 전반적으로 조사지역의 북서부에서 남동부로 갈수록 변형도가 증가하는 양상을 보여주었다.
컴퓨터 성능향상과 수치해석기법의 발달로 인해 Navier-Stokes 방정식에 기초한 수치모델을 활용한 3차원 유동/파동장 해석이 증가하고 있는 추세이다. 그러나 아직까지 Navier-Stokes 방정식 모델의 계산부하를 PC에서 소화하기에는 무리가 따른다. 게다가 실험실 스케일을 벗어나, 실제 현장을 계산영역으로 설정할 경우에는 계산량이 엄청나게 증가하게 된다. 이것을 극복하기 위해서는 반듯이 병렬계산을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 계산부하가 큰 Navier-Stokes 방정식 기반의 3차원 수치모델 LES-WASS-3D를 활용한 대용량 병렬계산체계를 구축한다. 나아가 3차원 정밀 또는 광역의 유동/파동장 해석에 있어서 병렬계산체계의 성능과 적용성을 검토한다. 현재 보급되고 있는 PC들은 모두 멀티프로세서가 장착됨으로 손쉽게 병렬계산을 수행할 수 있다. 그러나 정밀 또는 광역해석을 위해서는 대용량 병렬계산 컴퓨터가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 보조프로세서를 장착한 공유메모리 환경의 고성능 병렬계산체계를 구축한다. 나아가 포트란 기반의 순차코드로 구축된 기존 3차원 Navier-Stokes 방정식 모델 LES-WASS- 3D를 병렬코드로 변환한다. 병렬계산 성능 및 적용성을 검토하기 위한 수치해석을 수행한다. 이상의 과정을 통해 본 연구에서 구축한 병렬계산체계의 성능 및 적용성을 확인할 수 있었다. 그리고 3차원 유동/파동장 해석에 있어서 정확도 향상뿐 아니라, 계산영역을 확장할 수 있는 계기가 마련되었다. 또한 유동/파동 해석보다 많은 계산시간이 필요한 지형변동 해석에도 충분히 적용될 수 있다고 판단된다.
등학교에서 사용되는 고급지구과학 교과서에서는 서풍이 대규모 산맥을 넘어갈 때 풍하측에 파동이 발생하는 현상을 개략적인 그림으로 제시하여 간략히 이론적으로만 설명하고 있다. 이 현상은 편서풍 파동 현상으로 산을 넘어가는 공기 기둥의 소용돌이도(잠재와도) 보존 이론으로 설명될 수 있다. 그러나 우리나라와 같이 소규모 산맥이 존재하는 지역에서 관측자료를 바탕으로 중규모 편서풍 파동 현상에 대한 사례 연구는 부재하였다. 또한 서풍에 의한 파동이 형성되는 조건인 산맥의 폭과 길이에 따라 서풍의 풍속, 지속시간을 명확히 규정한 선행연구는 미미하다. 따라서 본 연구에서는 우선적으로 소백산맥을 대상으로 근처의 지표 관측소에서 관측한 지역별 상세관측자료를 이용하여 파동이 실제로 형성되는 지 확인하였다. 또한 소백산맥에 의하여 지표 근처에서 서풍 파동이 생성되기 위한 서풍의 최저속도인 임계 속도를 이론적으로 유도하여, 대략 $0.6m\;s^{-1}$의 값을 구하였다. 더 나아가 기상청 2014년 지역예보모델의 4-차원 자료동화 자료를 추가하여 소백산맥 풍하측 서풍 파동 발생의 연중 빈도와 서풍 파동의 진행 발달과정을 고도별로 분석하였다. 발생한 서풍 파동은 meso-${\beta}$ 또는 -${\gamma}$ 규모였다. 파동의 생성 및 소멸은 풍속 또는 풍향과 밀접한 관계가 있으며, 풍속이 감소함에 따라 산맥에 의한 서풍 파동은 점차 소멸되었다. 서풍이 강할수록 상층에 meso-${\beta}$ 규모의 파장을 갖는 와도 생성 비율이 높았다. 분석 범위를 동아시아 권역으로 넓혔을 때 중국 동북부 옌산 산맥에서도 서풍 파동 현상을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 유체지구에 대한 이론과 현상의 이해, 특히 우리나라 산맥에 의해 발생하는 대기의 파동 현상을 실제 관측 자료를 바탕으로 이해를 돕는 교육 자료로 활용될 수 있다.
지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.
전파정수가 랜덤하게 분포하는 선로 상에서 파동함수의 해의 성질을 고찰함으로써 랜덤한 매질 내의 파동의 국재현상에 대한 이론적 해석을 시도하였다 파동의 국재는 함수의 해가 증대에서 감쇠로 전환하는 과정에서 발생하므로, 먼저 파동의 증대가 감쇠로 전환되는 과정을 이론적으로 규명하기 위하여 2차 파동방정식을 Bragg조건 등을 이용하여 근사적으로 1차 슐뢰딩거의 방정식의 형태로 유도하였다. 그리고 이 방정식이 취할 수 있는 여러 가지 해의 성질과 그 해가 성립하기 위한 조건에 대하여 고찰하였으며, 파동방정식의 해의 국재성과 전파정수의 변동에 대한 관계에 대하여 몇 가지 조건을 조사하였다. 지수형의 해에서 유전율이 $\varepsilon$=(0,0,$\varepsilon$$_{0}$)인 경우 $\varepsilon$$_{0}$는 파동의 위상에 관여하여 국재현상을 일으키는 요소가 된다는 것을 확인하였다.
파형 역산 또는 역시간 구조 보정과 같은 3차원 탄성파 자료 처리를 위해서는 3차원 파동 전파 모델링과 그에 따른 대량의 수치 계산이 필요하다. 본 연구에서는 3차원 주파수 영역 파동 전파 모델링을 이용해 제온 파이 가속기와 서버용 고성능 CPU의 성능 및 정확성을 비교하였다. 시간 영역 유한 차분법 알고리즘에 제온 파이의 특징을 고려하여 OpenMP 병렬 프로그래밍을 적용하였다. 주파수 영역 파동장을 얻기 위해서는 시간 영역 모델링과 동시에 푸리에 변환을 수행하였다. 3차원 SEG/EAGE 암염돔 속도 모델을 사용하여 주파수 영역 파동장을 생성한 결과, 제온 파이를 이용해 정확한 주파수 영역 파동장을 CPU 대비 1.44배 빠르게 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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