• 지구물리와물리탐사
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• 제6권4호
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• pp.171-179
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• 2003

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.

• 지질공학
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• 제27권4호
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• pp.513-518
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• 2017

Groundroll is a coherent noise showing dispersive behavior in land seismic-reflection records and its rejection has been a stubborn problem in data processing because they severely degrade the continuities and resolution of reflection signals. Conventional processing schemes of attenuating noises are the kind of frequency filtering (i.e., bandpass and f-k) that uses the Fourier transform (FT) along the entire trace in the time domain. To suppress them in this study, 1D wavelet filtering (WT) that can control time-varying frequency properties is tested and performed in the land-based synthetic and field seismic data. The results are compared to the ones from conventional filtering techniques in terms of continuities and resolution of reflection events. This filtering technique enhanced the reflection events by effectively eliminating the dispersive groundroll and random noises with control of time-scale function on wavelet domain.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
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• 한국지진공학회 2003년도 춘계 학술발표회논문집
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• pp.12-15
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• 2003

Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources(KIGAM) is operating Wonju Korea Seismic Research Station(KSRS), 29 regional seismic research stations and 5 Korea-China joint seismic stations in China. Also KIGAM is operating Korea Earthquake Monitoring System (KEMS) to archive the real-time data stream and to determine event parameters (epicenter, origin time, and magnitude) by the automatic processing and analyst review. To do this, KEMS used KIGAM's regional seismic network and other institute's network in a near real-time base. From Dec. 1, 2001 to Nov. 30, 2002, 3,827 seismic events were analyzed in a automatic processing procedure and finally 3,437 events were analyzed by analyst and archived. But problem is this event catalog includes not only natural earthquake, but also artificial events produced by the blast. More than 80 % events were concentrated in daytime and many events were concentrated in the confirmed blast sites, Pyeongyang, Pocheon, Yeongjong-do, Donghae city, etc. Because these artificial events are a major potential cause of error when estimating the seismicity of a specific region, discrimination procedure has to be developed in the first place.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
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• 한국지진공학회 2000년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2000
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• pp.49-56
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• 2000

Instrumental observation of earth quakes in KIGAM was first attempted in the earty 1980`s by using 6 portable seismographs in the vicinity of Yang-San Faults. Now twenty-four permanent stations, which are equipped with short-period or broad-band seismometer, are included in seismic research network in KIGAM, including KSRS array station in Wonju which is consisted of 26 bore-hole stations. The seismic network of KIGAM is also linked to that of KEPRI(Korea Electric Power Research Institute)which is consisted of eight stations installed within and around the nuclear power plants. Owing to real-time data acquisition by telemetry, it became feasible to automatically locate hypocenters of the local events within fifteen minutes by computer data processing system, named KEMS(Korea Earthquake Monitoring System). Results of the hypocenter determination, together with observational data, are compiled and stored in the data base system. And they are published via web site whose URL is http://quake.kigam.re.kr KIGAM is also running t재 permanent geomagnetic stations installed in Daejun and Kyungju. The observed geomagnetic data are transmitted to Earthquake Research Centre in KIGAM by seismic network and compiled for the purpose of earthquake prediction research and other basic geophysical research.

• 지구물리
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• 제6권1호
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• pp.31-38
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• 2003

고분해능 천부해저탄성파탐사는 석유탐사에서 사용되는 다중채널 탄성파탐사를 소규모의 천부탐사에 적용한 것으로 단층의 1 m 내외 낙폭까지 구분해 낼 수 있을 만큼 분해능이 높은 탐사를 일컫는다. 육상탐사에서 천부 불균질대에 의한 반사영상의 왜곡처럼 해상 탐사에서는 일반적으로 바다에 항상 존재하는 1 m 내외의 파도에 의해서 그 분해능이 저하될 수 있는데 고분해능 해저 탄성파탐사에서는 이와 같은 너울효과를 제거함으로써 분해능을 향상시킬 수 있다. 기존의 인접심도 평균법을 극복하기 위해 새로이 상호상관 기법을 이용하여 개발된 방법은 해저면의 심도를 보다 정확히 추출함으로써 자료의 분해능을 크게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

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.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제27권2호
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• pp.91-107
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• 2024

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.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2002년도 정기총회 및 제4회 특별심포지움
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• pp.24-45
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• 2002

고해상 천부 해저 탄성파탐사 기술은 지난 수십년간 자원, 엔지니어링 탐사 및 지질 조사에 활용되어 왔다. 다중채널 탐사법이 지하구조를 파악하는데 매우 효과적임에도 불구하고 천부 해저탐사에는 간편성과 경제성 때문에 단일채널 아날로그 방식이 더 많이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 경제적으로 탐사자료의 품질을 향상시키기 위하여 소형 에어건, 6채널 스트리머와 PC기반 시스템을 이용하여, 고해상 탐사자료를 디지털로 취득하고 이를 자료 처리하여 탄성파 단면도를 제작하였다 이러한 시험 자료취득은 지난 수년간 다른 목적의 연구와 병행하여 포항근해, 황해 그리고 경기만에서 수행되었다. 취득된 자료에 기본적인 자료처리가 적용되었는데 그 과정에는 이득회수, 디콘볼루션, 필터링, 동보정, 정보정, 공통 중간점 분류와 중합이 포함되었다. 자료처리된 단면도들의 예를 아날로그 기록과 비교하여 나타내었다. 자료처리 후 디지털 단면기록의 해상도는 크게 향상되었다. 취득 및 처리 결과는 소형 에어건, 6채널 스트리머와 PC기반 시스템을 이용한 고해상 천부 해저 탄성파탐사가 정밀한 지하구조 파악에 효과적임을 보여준다.

• 자원환경지질
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• 제43권6호
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• pp.603-613
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• 2010

남해 대륙붕 도미분지는 제주분지의 북동단에 위치하는 지역으로 동해의 울릉분지와 인접해 있으며 그 발달시기에 대한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 본 연구에서는 도미퇴적분지의 해석에 적합한 탄생파자료 전산처리 모듈을 시험하고 매개변수를 도출하였다. 도미분지 천부 퇴적층인 제3기 층의 경우 반사파 신호의 연속성 향상과 페그레그(peg-leg) 다중반사파 억제가 요구되었고 이를 위하여 중합 층서속도분석(Horizon Velocity Analysis, HVA)과 표면-연관 파동방정식 다중반사파 제거(Surface Relative Wave Equation Multiple Rejection, SRWEMR)모듈을 조합하여 중합단면의 품질을 제고하였따. 연구결과 제작된 도미분지 탄성파 중합단면에서 퇴적층서가 구분되는 부정합면이 인지되었다. 분지의 발달양상 규명에 적절한 중합단면이 도출되었고 다중반사파의 억제로 백악기 기반암의 해석에 도움이 되었다. 본 연구를 통하여 검증된 전산처리과정은 도미분지와 인근 소라분지, 북소라분지의 탄성파 자료 전산처리 품질의 규격화 및 처리속도 향상에 기여할 것으로 기대된다.