유도분극 탐사와 전기비저항 탐사는 자료획득이 유사하며, 대부분의 전기비저항 탐사 시스템에는 시간영역 유도분극 탐사 기능이 함께 탑재되어 있다. 또한 시간영역 유도분극 탐사 자료에는 전기비저항 자료가 내포되어 있다. 따라서 유도분극 탐사와 전기비저항 탐사와는 불가분의 관계가 있으며, 유도분극 자료의 역산도 전기비저항 탐사 자료의 역산에 근거한 2단계 역산법이 적용되고 있다. 그러나 유도분극 탐사는 효과적인 해석법의 부재로 인하여 전기비저항 탐사에 비하여 널리 적용되지 못하고 있다. 이 연구에서는 수치 모델링 및 역산실험을 통하여 시간영역 유도분극 자료의 역산해석에 사용되는 역 사상법의 문제점을 분석하였다. 또한 역 사상법 적용시 문제가 되는 역산잡음을 효과적으로 억제할 수 있는 수정된 역 사상법을 제시하였다. 마지막으로 수치자료에 대한 역산실험을 통하여 개발된 역 사상법의 효과를 검증하였다.
본 연구는 제주마 월라(Wolla) 모색의 백반형태 (Tobiano, frame Overo, sabino)에 대해 유전학적 특성을 구명하고자 수행하였다. 제주마 376두 (월라 142두, 비월라 234두)에 대해 Tobiano 모색 확인을 위해 ECA3-inversion을 분석하였으며, frame Overo 모색은 EDNRB 2-bp 염기치환 상태를 확인하였고, sabino 모색인자형 확인은 KIT intron 16 SNP를 분석하였다. 제주마 월라 모색 개체에서 ECA3-inversion 유전자형이 +/To 이형접합 형태가 140두 (0.986), To/To 동형접합 형태 2두 (0.013)가 나타나 제주마 월라 모두에서 ECA3-inversion이 확인되었다. 반면에 EDNRB와 KIT intron 16 SNP에서는 frame Overo나 sabino 인자는 나타나지 않았다. 제주마 비월라에서는 ECA3-inversion, EDNRB 그리고 KIT intron 16 SNP에서 백반형태와 관련된 인자는 나타나지 않았다. 따라서, 본 연구 결과 제주마 월라(Wolla) 모색은 모색 유전학적 분류에서 Tobiano 모색 유형에 속하는 것으로 사료된다.
광대역 유도 분극 (spectral induced polarization, SIP) 탐사는 일정 주파수 영역에서 임피던스 자료를 측정하고, 이 자료로부터 광대역 주파수 특성을 추정하기 위한 주파수 분석으로 이루어진다. 지하매질에 대한 광대역 주파수 특성을 정확하고 정량적으로 추정하기 위해서는 기존의 방법보다 정교하고 안정적인 역산 알고리듬이 필요하다. 이를 위해 이 연구에서는 SIP 변수의 공간적인 분포를 계산하기 위하여 두 단계로 이루어진 역산 알고리듬을 개발하였다. 첫 번째 단계에서 각각의 주파수 자료에 대한 복소 전기비저항들 사이에 제한조건을 가하여 모든 SIP 탐사자료를 한꺼번에 역산한다. 새로운 제약조건은 각각의 주파수 자료들로부터 역산된 복소 전기비저항들이 모두 유사한 특성을 보일 것이라는 가정을 통해 역산 과정에서의 잡음 특성을 향상시킬 수 있는 특정을 가진다. 수치 실험을 통하여 이 연구에서 채택한 상호 제한 조건은 역산 과정상의 인위적인 잡음을 성공적으로 제거하고 있음을 확인하였다. 두 번째 단계로서 이전 단계에서 얻어진 각각의 주파수에 대한 복소 전기비저항 자료로부터 SIP 변수의 공간적인 분포를 계산하기 위하여, Cole-Cole 모델을 이용하여 SIP 변수들을 역산을 통해 계산하게 된다. 수치 실험을 통하여 역산된 SIP 변수의 영상이 실제 모델과 잘 일치하고 있음을 확인하였다. 개발된 SIP 해석기법은 일반적인 전기비저항 탐사보다 유용한 지하 영상을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
탄성파 토모그래피 중에서 많이 사용되는 2차원 시추공-시추공 주시 토모그래피는 파선각이 제한됨에 따라 분해능이 저하되므로, 본 논문에서는 감소된 분해능을 향상시키기 위한 방법들을 검토해 보았다. 토모그래피 역산 과정은 파선의 위치 및 주시에 대한 오차에 민감하므로 선형 주시 보간법을 사용하여 파선을 추적하였으며, 다른 파선 추적법들에 의한 역산결과와 비교하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 반복적 비선형 역산 과정에 있어서, 파선경로의 추적에 소요되는 계산 시간을 줄이기 위해서 일정 계산과정 동안 선형성을 고려하였으며 그 결과 빠른 수렴을 얻을 수 있었다. 일반적으로 역산과정에서는 적절한 초기 모델의 선정이 계산 결과에 많은 영향을 미치므로, 인공 신경망을 이용하여 획득된 주시로부터 초기속도 모델을 계산하였다. 지구물리학에서 인공 신경망법으로 많이 쓰이는 다층 전향 신경망은 내재된 단점들 때문에 좋은 결과를 얻을 수 없었으므로, 본 연구에서는 GRNN신경망을 이용하였다. 인공 신경망으로부터 계산된 초기모델을 역산에 사용함으로써 분해능을 향상시킬 수 있었다. 그러나 파선 투과각이 넓은 경우나 탐사 대상체가 매우 복잡한 구조를 가지는 경우에는 초기모델이 역산결과에 큰 영향을 주지 않았다. 지구물리학적 토모그래피에서는 파선의 투과각이 제한을 받게되는 경우가 많으므로, 이럴 경우 인공 신경망을 이용하여 초기 모델값을 계산함으로써 역산 결과 생성되는 단면도의 분해능을 향상시킬 수 있다.
최근 들어 토목관련 천부층 조사에 다중 모드 표면파 위상 속도의 역산이 많은 관심을 받고 있다. 감도 분석, 그리고 합성탄성파자료와 현장자료의 역산 결과는 이 방법이 기본 모드만을 이용하는 것에 비해 매우 효과적임을 보여주고 있다. 이중 모드 레일리 파의 위상속도들에서 층의 두께와 전단파 속도에서의 조그만 변화는 고차 모드의 감도들을 (a) 다른 주파수 대역들에 모이게 하고 (b) 심도가 깊어질수록 기본 모드보다도 더 크게 한다. 이 관찰을 통해 다중 모드 위상 속도 역산을 이용하면 기본 모드 자료들만의 역산에 비해 변수값들을 더 잘 구분해 낼 수 있고 깊은 구조, 특히 속도 역전이 일어난 구조에 대해 보다 나은 영상을 얻을 수 있음을 알 수 있다. 20 m 깊이에 저속도층이 존재하는 모델에서 이론적인 위상 속도들의 역산은 1차 모드만 첨가될 때 단지 연암층만을 영상화할 수 있다. 이 사실은 측정 가능한 가장 낮은 주파수가 단지 6 Hz 일 때 특히 중요하다. 현장시험들이 시추공과 PS 검층을 이용하여 조사된 지역들에서 행해졌다. 첫 번째 지역에서는 일본에서 심부 지질조사에 주로 이용되는 microtremor 배열 탐사가 35 m 깊이까지 토양층을 탐사하기 위해 사용되었다. 두 번째 지역에서는 12 m 깊이까지 조사하기 위해 sledgehammer 음원과 선형 다중 채널 수진기 전개를 이용하여 자료가 얻어졌다. 분산곡선 분석을 위해서 주파수-파수 파워 스펙트럼법이 사용되었고 각각의 시험에서 2차 모드의 속도까지 구해졌다. 다중 모드 역산 결과는 PS 검층기록과 잘 일치한다. 하지만 단지 기본 모드만을 이용하여 얻어진 결과는 매립지 아래의 천부 연암층까지의 깊이를 매우 작게 평가하였다.
Geotomography, which reconstructs underground structures, is very important task in recent geophysical data processing. In this study, the field data acquired by U.S.Army was used for tomographic inversion and the result was compared with the tomographic inversion and the result was compared with the tomogram from theoretical model data.
We study permutatons that satisfy a necessary and sufficient condition for the equality of Fulton's essential set and the maximal-inversion-descent(MID) set.
확장 탄성 임피던스(extended elastic impedance, EEI)는 입사각에 따른 음향 임피던스(acoustic impedance, AI) 를 일반화한 탄성 임피던스(elastic impedance, EI)를 확장한 개념으로서 다양한 저류암 물성과 대비가 가능한 것으로 알려져 있다. 하지만 EEI 역산을 적용하여 예측한 저류암적 물성이 실제 물성을 얼마나 정확히 예측하는지를 검증한 사례는 거의 없다. 본 연구에서는 EEI 역산 기법을 이용하여 미국 와이오밍주 Teapot Dome 유전의 주요 저류층 중 하나인 Second Wall Creek 사암층의 P파속도($V_p$), S파속도($V_s$), P파속도-S파속도 비($V_p/V_s$), 포아송비(Poisson's ratio)와 같은 속도 물성들을 유추하고 실제 물리검층 자료와 비교하여 EEI 역산 기법의 정확도를 검증했다. 사용된 자료는 Teapot Dome 유전 남부의 3차원 공심점 모음 자료(CDP gather)와 많은 시추공에서 선택된 4개의 시추공 자료이다. $V_s$ 검층자료는 경험식을 통해 $V_p$ 검층자료로부터 계산되었다. 4개의 속도 물성 EEI 예측 %에러는 한 시추공에서의 포아송비를 제외하면 약 5%를 넘지 않는다. 그러나 속도로부터 직접적으로 계산되지 않는 공극률, 감마선 검층값, 밀도와 같은 물성들은 시추공에서의 EEI 역산 분석 결과가 만족스럽지 못하여 전체 자료에 EEI 역산을 적용할 수 없었다. 따라서 속도 물성의 경우 EEI 역산을 적용할 수 있지만 속도로부터 직접 계산이 되지 않는 물성의 경우는 EEI 역산 적용에 신중해야 할 것으로 판단된다.
자력탐사자료의 3차원 역산법을 개발하였다. 자력탐사자료의 역산에서 가장 문제가 되는 점은 비유일해 문제와 방대한 계산시간이다. 일반적으로 자력탐사자료의 역산은 모델변수의 수가 자료의 수보다 훨씬 많아 비유일해 문제를 더욱 심화시키게 된다. 또한 자력탐사자료는 심도 분해능이 매우 낮다. 비유일해 문제를 극복하기 위하여 분해능이 높은 모델변수에는 큰 제한을 가하고, 작은 모델변수에는 약한 제한을 가하는 분해능 모델제한자를 제안하고, 이를 적용하여 분해능이 낮은 모델변수도 효과적으로 추정할 수 있었다. 또한 대형 행렬식을 웨이블릿 변환을 통하여 희소행렬로 변환하고, 역행렬의 계산에 병렬계산 방식을 적용하여 계산시간을 획기적으로 절감하였다. 수치실험을 통하여 개발된 3차원 역산알고리듬의 타당성을 검토하였다. 또한 금산 지역에서 얻어진 항공자력탐사자료의 역산에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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