육상 및 해상 탐사를 할 경우 음원에 따른 수진기는 등간격으로 설치한다. 수진기의 간격을 좁게 설정하여 탐사를 할 경우 자료 획득 과정에서 많은 비용 및 시간이 소요되므로 일반적으로 적절한 간격으로 배치한다. 수진기 간격이 넓으면 공간 알리아싱이 발생한다. 공간 알리아싱이 있는 탐사 자료를 이용해 자료 처리를 할 경우 좋은 결과를 얻을 수 없다. 이러한 경우 자료 처리 과정에서 트레이스 보간을 이용하여 자료 처리 결과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 공간 알리아싱이 생긴 탄성파 자료 처리에 많이 이용되는 트레이스 보간법 중에서 복잡한 지하구조의 경사에 대한 정보 없이 보간이 가능한 Spitz의 보간 방법을 적용하였다. 주파수-공간 영역에서 선형 이벤트가 존재하는 등간격으로 이루어진 트레이스에 대하여 예측 필터와 기존의 트레이스를 이용하여 새로운 트레이스를 보간하였다. 본 알고리즘을 인공합성 탄성파 자료, 무작위 잡음을 넣은 인공합성 탄성파 자료, 실제 탐사를 통해 얻은 자료에 적용하여 알고리즘의 적용성을 검토하였다. 보간 수행 후에는 동일한 수진기 배열에 대하여 수행전보다 수진기의 간격이 좁아지고 수진기의 개수가 늘어난 효과를 얻었다. 또한 보간된 트레이스간의 이벤트의 연속성도 증가되었다. 이와 같은 보간법을 공간 알리아싱이 있는 탐사 자료에 이용하면 구조보정을 통하여 향상된 영상을 얻을 수 있을 것이라 생각된다.
TSP탐사는 터널 및 지하공간의 건설 시 굴착 진행 중인 터널 주위의 지질구조를 파악하기 위하여 VSP탐사를 터널 내에 적용한 물리탐사 기법이다. 하지만 터널 굴착예정 지역의 지질구조에 따른 터널 주위에서 파의 전파특성을 보여줄 수 있는 인공 탄성파합성 알고리듬이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기존의 2차원 유한 요소 탄성파 모델링 알고리듬을 발전시켜 터널 전방에 여러 형태의 지질구조가 존재하는 경우에 대하여 2차원 시간영역 탄성파 모델링을 수행하였다. 그리고 이로부터 얻은 인공합성 탄성파단면과 파면단면을 통하여 파의 전파특성을 규명하고자 하였다. 우선 TSP탐사와 동일한 형태의 송수신 배열을 한 후, 균질 매질에 대한 모델링을 수행하여 인공합성 탄성파단면과 파면단면을 동시에 구해 직접파의 전파특성을 분석하였다. 그리고 터널 굴착방향과 수직인 반사면과 평행인 반사면이 존재하는 경우에 대해 각각 모델링을 수행하여 균질 매질의 경우와의 비교, 분석을 통해 반사파들의 전파특성을 고찰하였다. 또한 송신원을 수진기의 앞쪽과 뒤쪽에 배열한 두 가지 경우에 대하여 모델링을 수행하여, 두 방법의 특성과 장단점을 고찰하였다. 이와 같은 모델링을 통하여 TSP탐사자료의 해석, 역산 알고리듬의 개발 및 송수신 개발 등에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
단층은 근원암에서 형성된 석유 가스 등의 탄화수소가 이동하는 통로이자 탄화수소를 가두는 덮개암의 역할을 할 수 있는 지질구조로, 탄화수소가 축적된 저류층을 찾기 위한 탄성파 탐사의 주요 대상 중 하나이다. 하지만 기존의 유사성, 응집성, 분산, 기울기, 단층가능성 등 탄성파 자료의 측면 방향 불연속성을 활용하는 단층 감지 방법들은 전문지식을 갖춘 해석자가 많은 계산 비용과 시간을 투자해야 한다는 문제가 있다. 따라서 많은 연구자들이 단층 해석에 필요한 계산 비용과 시간을 절약하기 위한 다양한 연구를 진행하고 있고, 최근에는 머신러닝 기술을 활용한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 단층 해석에는 다양한 머신러닝 기술들 중 서포트백터머신, 다층퍼셉트론, 심층 신경망, 합성곱 신경망 등의 알고리즘이 사용되고 있다. 특히 합성곱 신경망을 활용한 연구는 독자적인 구조의 모델을 사용한 연구뿐만 아니라, 이미지 처리 분야에서 성능이 검증된 모델을 활용한 연구 및 단층의 위치와 주향, 경사 등의 정보를 함께 해석하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여, 현재까지 단층 위치 및 단층 정보 해석에 가장 효과적인 기술은 영상 처리 분야에서 검증된 U-Net 구조를 바탕으로 한 합성곱 신경망인 것을 확인했다. 이러한 합성곱 신경망에 전이학습 및 데이터 증식 기법을 접목하면 앞으로 더욱 효과적인 단층 감지 및 정보 해석이 가능할 것으로 기대된다.
최근의 연구들을 통해 기계학습은 탄성파 해석 분야에 그 적용 범위를 확장하고 있으며, 탄성파 해석에서 중요한 탄성파 층서 구분을 수행하는 합성곱 신경망들의 개발도 수행되었다. 하지만 지도 학습의 경우 대량의 학습 자료가 필요하며, 비용과 시간의 한계로 탄성파 층서구분의 지도학습은 학습 자료의 부족이 문제가 될 수 있다. 이번 연구에서는 자료 부족 문제를 보완하기위해 탄성파 단면에 패치 분할과 자료증강을 적용하였다. 또한 패치 분할로 손실될 수 있는 공간정보를 제공하기 위해 깊이를 고려할 수 있는 인공 채널을 생성하여 추가하였다. 실험을 위한 학습 모델로 U-Net을 사용하였으며, 층서 구분을 위한 학습 자료가 제공되는 F3 block 자료를 이용하여 학습과 예측 결과에 대한 평가를 수행하였다. 분석 결과 자료증강과 인공 채널의 추가로 패치 기반의 층서 구분 학습 모델을 개선할 수 있음을 확인하였다.
탄성파 자료처리 과정에서 겹쌓기는 신호대 잡음비율과 영상의 질을 개선하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 기존의 겹쌓기 방법은 다양한 분포의 잡음과 특이치 잡음을 만족스러운 수준으로 제거하지는 못한다. 본 논문에서는 특이치에 강인함을 보이는 중앙값 처리와 다양한 분포의 잡음 제거에 효과적인 국지적 상관을 이용한 가중 겹쌓기법을 결합하여, 강인하면서도 최적인 가중 겹쌓기법을 소개한다. 제안한 방법을 합성 자료에 적용하여 다양한 분포의 잡음과 특이치 잡음 모두를 효과적으로 제거함을 확인할 수 있었다.
탄성파동방정식에서는 변위가 수직 및 수평방향으로 정의된다. 실제 탐사에서는 수직변위와 수평변위를 모두 측정할 수 있기 때문에 이를 이용하여 방향성을 갖는 변위벡터를 구성할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변위벡터의 크기를 목적함수로 이용하는 주파수 영역 탄성파 파형역산 기법을 제안하고자 한다. 변위벡터 목적함수는 주파수 영역 파형역산 알고리듬에 적용할 경우 기존의 역전파 알고리듬과 동일한 방식으로 역산을 수행할 수 있다. 변위벡터 목적함수를 이용하여 Marmousi 모델과 SEG/EAGE 암염 모델의 합성탄성파 자료를 역산한 결과, 기존의 역산기법에 비해 RMS 오차가 안정적으로 감소하였다. 특히, Marmousi 모델의 밀도와 SEG/EAGE 암염 모델의 암염 하부의 저속도층을 실제 모델에 더 가깝게 구현할 수 있었다. 변위벡터의 크기를 목적함수로 사용할 경우 경사방향이 수치적으로 불안정한 형태로 정의되므로 이를 안정화시키기 위한 추가적인 연구가 필요할 것이다. 또한 본 논문에서 제안한 변위벡터 목적함수를 이용한 파형역산을 수행하기 위해서는 다성분 탐사자료 획득이 필수적이므로 육상탐사에서의 다성분 탐사나 해저면 다성분탐사(OBC, Ocean Bottom Cable) 등의 연구와 병행되어야 할 것이다.
다성분 복소 트레이스 분석법을 이용하여 지진에 의한 지면운동을 밝히고자 컴퓨터 합성 탄성파 자료와 자연 지진 자료를 대상으로 파선방향의 입자운동을 분석하였다. 합성 탄성파 자료에 적용시킨 결과, 실체파 합성 부분에서는 도달시각, 지속시간, 접근각 등을 정확히 찾을 수 있으며, 레일리파도 쉽게 인지된다. 규모 7.3의 심발 지진 자료로부터 입자운동의 분극특성을 계산한 결과, 종파의 수직성분과 수평성분의 순간위상차, 순간역타원율, 접근각은 각각 약 ${\pm}180^{\circ},\;0{\sim}0.25,\;-30^{\circ}{\sim}-45^{\circ}$의 값을 가지며, 이러한 분극특성으로부터 진원시간함수는 $6{\sim}7\;s$ 정도 지속되는 것으로 분석된다. 횡파의 경우는 순간위상차가 일정하지 않으며, $0{\sim}0.3$의 순간역타원율과 거의 수직의 접근각을 나타낸다. 횡파 도달 직전에 기록된 비교적 저주파의 신호는 분극특성으로부터 횡파와는 구별되는 종파의 일종으로 해석된다. 종파와 횡파의 도달시각을 이용하여 구한 속도와 파선변수는 각각 8.633 km/s, 4.762 km/s와 0.074 s/km, 0.197 s/km이며 동포와송비는 0.281로 계산된다.
지진파 간섭법으로 구한 심부 가상 반사파 영상 특성 분석을 위하여, 벌림 범위, 무작위 잡음, 손실 자료, 정적 이상 등의 요인이 간섭파 단면에 미치는 영향을 분석하였다. 중심주파수 5 Hz의 지표 점샘에서 발생한 지진파 입자운동속도의 수직성분을 1 km 간격으로 100 m 깊이에 매설된 201개 수신기에서 유한차분법으로 계산하였다. 모든 합성지진파 트레이스의 쌍을 교차 상관하여 간섭파를 구하였고, 통상적인 반사파 처리방법으로 반사단면을 작성하였다. 분석결과, 반사파 간섭법의 광각반사에 따른 문제점들은 최대 벌림범위를 설정하여 최소화할 수 있었으며, 무작위 잡음, 손실 자료, 정적 이상 등은 수직 시간차 보정시 이완뮤트의 영향으로 가상 샘으로부터 퍼져나가는 형태의 처리잡음이 발생함이 밝혀졌다. 이들 처리잡음의 수준은 공통 중간점 겹쌓기 단면상에서 배경잡음의 크기 및 지속시간에 가장 민감하며, 손실된 자료의 수와 정적 이상의 증가에 따라서도 증가하는 특성을 보인다.
본 논문에서는 탄성파 굴절법 탐사자료를 이용하여 천부지층의 속도와 심도를 결정하기 위한 새로운 접근방법을 소개한다. 굴절법 자료로부터 초동을 발췌한 후 실제 합성단면도를 이러한 초동의 시간이동에 해당하는 단위 델타 함수로 대치할 수 있다고 가정하였다. 주시의 계산은 발사법 파선추척을 이용하였다. 감쇠 최소자승법의 적용을 위한 편미분치의 계산은 이론주시의 계산과 동시에 해석적으로 구하였다. 본 역산법은 합성자료와 현장자료에 적용하여 성공적인 결과를 가져왔으며, 초기 가정 모델이 실제 모델과 많이 다르더라도 저주파수 대역에서 매우 양호한 결과를 보여주는 장점을 지닌다.
Quality factor Q 값은 처음 도착(倒着)한 P파(波)의 주기당(週期當) 에너지 손실(損失)을 주파수(周波數)의 함수(函數)로 직접(直接) 측정(測定)할 수 있다. 이때 관심(關心)의 대상(對象)이 되는 주파수대(周波數帶)(주로 1-100 Hz)내(內)에서 고유(固有) Q는 주파수(周波數)와 무관(無關)하고, 산란(散亂) Q는 주파수(周波數)와 밀접(密接)한 관계(關係)가 있다는 가정하(假定下)에 고유(固有) Q값과 산란(散亂) Q값의 전체(全體) Q값에 대(對)한 상대적(相對的)인 비솔(比率)을 계산(計算)할 수 있다. 이에 대(對)한 검증(檢證)은 탄성파(彈性波)가 점탄성(粘彈性)이고 부균질(不均質)한 매질(媒質)을 통과(通過)할 때의 합성탄성파(合成彈性波) 기록지(記錄紙)를 만들고 고유(固有) Q에 대(對)해서는 완화기구(緩和機具)(relaxation mechanism)가, 산란(散亂) Q에 대(對)해서는 산란(散亂)(satter)에 대(對)한 fractal 분포(分布)가 포함(包含)되는 pseudospectral 해(解)를 이용(利用)하여 실시(實施)될 수 있다. 대체로 S파(波)의 전체(全體) Q값이 P파(波)의 전체(全體) Q값보다 더 작다는 것이 정설(定說)로 되어있다. 역(逆)으로, 전체(全體) Q값은 합성탄성파(合成彈性波) 기록지(記錄紙)로 부터 최소자승법(最小自乘法)을 이용(利用)하여 구(求)할 수 있다. 이때 가정(假定)된 Q값의 절대값이 충분(充分)히 작아야만 P파(波)와 S파(波)의 고유(固有) Q값($Q_p$와 $Q_s$)의 가정(假定)은 신빙성(信憑性)이 높고 또한 유일(唯一)한 값을 가질 수 있다. 산란(散亂) Q값으로 부터 결정(決定)할 수 있는 매질(媒質)의 속도(速度)와 산란(散亂)의 크기에 대(對)한 표준편차(標准偏差)는 Blair의 수식(數式)에서 예측(豫測)할 수 있듯이 서로 상호보완관계(相互補完關係)에 있기 때문에 여러가지의 값을 가질 수 있다. 본(本) 연구결과에 의(依)하면, P파(波)에 있어서는 고유(固有) Q와 산란(散亂) Q가 모두 중요(重要)한 요소(要素)로 작용(作用)하며, S파(波)에 있어서는 고유(固有) Q가 산란(散亂) Q보다 더 중요(重要)한 요소(要素)로 작용(作用)한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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