• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.497-500
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• 2007

탄성파 코다 파는 두 수진기에서 기록된 탄성파 자료의 상호상관으로부터 두 신호에 대한 순간응답을 구하고 이로부터 지층정보를 구하는데 이용된다. 여기에서는 인공합성 탄성파 자료와 가스 하이드레이트 현장자료에 적용하여 상호상관 모음도와 가상음원 모음도 (virtual source)를 구하고자 하였다. 인공합성자료는 해저면 탄성파 탐사법 (ocean bottom seismic)을 모델로 이용하여 인공합성 탄성파 단면도를 제작하였으며, 탄성파 코다 파를 살펴보기 위해 인공 OBS 자료 중 첫 번째 트레이스를 가상음원으로 정하고 모든 음원 모음도와 상호상관으로 가상응원 단면도를 제작하였다. 현장자료 적용으로는 해저면 기인 고진폭 반사파인 BSR (bottom simulating reflection)을 포함하고 있는 자료를 선정하여 상호상관 단면도와 가상음원 단면도를 제작하였다. 중합단면도상에 나타난 가스 분출지역은 상호상관 단면도에서도 나타났으며, 중합단면도상 BSR부분은 vs 단면도에서 강한 반사파를 보여줌을 알 수 있었다.

• 지질공학
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• 제23권4호
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• pp.457-465
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• 2013

지반 조사를 위해 흔히 수집하는 지표탐사 자료, 시추조사 자료, 지질공학 자료들을 서로 상관시켜 불연속 경계면 및 암반 파쇄대등의 분포를 파악하였다. 전기비저항 입체도와 공내 영상촬영을 통해 개략적인 지질 연약대의 주향 방향을 분석하고, 시추공 사이 탄성파 토모그래피 속도와 로즈 다이어그램을 통해 지층 및 암반 파쇄대의 공간적인 분포대를 파악하였다. 암반의 동적 물성을 파악하기 위해 S-PS 검층과 ${\gamma}-{\gamma}$ 검층으로 동적 탄성계수를 계산하여 푸아송 비 및 P파 속도와의 상관관계를 알아보았다. 지층의 불연속 경계면은 타격수 N값, 개별적인 밀도나 속도 정보를 이용하여 결정하는 것 보다 물리검층에서 수집한 속도와 밀도로부터 계산한 음향 임피던스의 대비, 즉 반사계수 자료와 시각적으로 잘 상관되었다. 암반에 발달한 주요 파쇄대 구간은 그 상부 경계면이 반사계수와 최적 리커 요소파의 곱말기로 계산된 합성탄성파 트레이스에서 극성이 음인 높은 진폭과 잘 상관되었다. 합성탄성파 기록으로 해석된 주된 파쇄대는 실제로 시추 코어 자료에서 관찰된 코어손실 구간 및 공내 영상촬영 자료에서 평가된 낮은 암질 구간과 잘 부합되었다.

• 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.

• 지구물리와물리탐사
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• 제4권2호
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• pp.34-44
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• 2001

종래의 탄성파 모델링은 지표를 수평면으로 가정하고 그 아래쪽에 여러 개의 반사면에 대한 모델링이 대부분 이었다. 그러나, 실제 탐사에서는 복잡한 지형을 가진 지표에서 탐사가 수행되기 때문에 탄성 매질에서의 반응을 명확하게 구분해 내는 것이 힘들다. 지표에 탄성파 전파특성을 규명하기 위하여 모델에 지형을 고려할 수 있도록 하여 시간영역 유한요소법을 이용하여 매질의 반응을 구하였다. 이러한 이러한 알고리즘을 이용하여 지표에서 진원을 가했을 때 수평 및 제방(mound), 채널(channel)등의 구조로부터 지표의 수신기에서 합성 탄성파 기록을 관찰하고, 스냅사진(snapshot)을 얻어냄으로써 해석해와 잘 일치함을 확인하였고, 지표 및 지하 반사면에 의한 복잡한 탄성파의 전파 양상을 파악할 수 있었다. 불규칙 지표면을 따라 전파하는 표면파가 모서리에서 새로운 진원으로 작용하여 큰 잡음이 생성됨을 관찰하였고, 지표를 따라 전파하는 높은 에너지의 레일리파, 상대적으로 낮은 압축파, 전단파 등의 전파 양상으로부터 파의 천이 상태를 관찰할 수 있었다.

• 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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• 제14권1호
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• pp.50-57
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• 2011

나이지리아의 나이저 삼각주 분지에 위치한 에포메 지역의 이상고압을 효과적이고 정확하게 예측하기 위해 탄성파 및 시추공 자료를 종합적으로 해석하였다. 정상 공극압 영역과 및 이상 공극압 영역을 평균 및 편차의 원리를 기초로 하여 평균속도 경향성으로부터 도시하였다. 두 경향성 사이의 전이는 이상고압영역의 상부경계면을 나타낸다. Dix 근사식에 의해 구해진 구간속도를 이용하여 탄성파자료로부터 이상고압 영역의 상부경계면을 일정한 간격에서 발췌하였다. 예측된 이상고압 영역의 정확도는 에포메(Efomch)01 시추공의 음파검증 자료를 통해 확인되었다. 이상고압 심도의 예측값과 관측값 사이의 편차는 에포메(Efomch)01 시추공에서는 10m 이하 이며, 99퍼센트 이상의 신뢰도를 갖는다. 이렇게 생성된 심도 단면도는 에포메 지역 이상고압 영역의 상부 경계면이 해수면 아래 2655${\pm}$2 m (2550 ms) to 3720${\pm}$2 m (2900 ms)사이에 분포하고 있음을 보여준다. 이 심도는 에포메01 시추공의 지층평가를 이용하면, 두꺼운 해양성 셰일층에 해당한다. 에포메 지역 내의 아그바다층(Agbada Formation)의 하부는 과도한 압력을 받고 있으며, 이상고압의 상부 심도는 조사 지역에 걸쳐 항상 층서경계와 부합되는 것은 아니다. 에포메 지역에 향후 설치할 심도 2440 m 이상 시추공들에서의 이상고압 영역 상부 경계면 예층은 순환손실의 방지와 보다 안전한 시추를 위해 매우 중요한 정보이다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 공동학술대회 논문집
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• pp.233-236
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• 2005

천부 탄성파 탐사 기록에서 신호부를 약화시키는 레일리파를 제거하고, 초동 인지가 어려운 S파 신호를 강화하는 방법을 제시하고자 다성분 복소트레이스 분석법에 기초한 분극 필터를 작성하였다. 이 분극필터의 효율성을 시험하기 위해서 단순한 수평 2층 모델 자료를 유한차분법으로 합성하였다. 그 결과 타원운동을 하는 레일리파가 비교적 잘 제거되고 선형운동의 P파와 S파도 효과적으로 분리됨을 볼 수 있었다.

• 지구물리
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• 제8권1호
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• pp.35-38
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• 2005

천부 탄성파 탐사 기록에서 신호부를 약화시키는 레일리파를 제거하고, 초동 인지가 어려운 S파 신호를 강화하는 방법을 제시하고자 다성분 복소트레이스 분석법에 기초한 분극필터를 작성하였다. 이 분극필터의 효율성을 시험하기 위해서 단순한 수평 2층 모델 자료를 유한차분법으로 합성하였다. 그 결과 타원운동을 하는 레일리파가 비교적 잘 제거되고 선형운동의 P파와 S파도 효과적으로 분리됨을 볼 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제27권6호
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• pp.557-561
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• 1994

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.

• 지구물리
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• 제3권1호
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• pp.37-48
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• 2000

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.