2002년에 기록한 굴절파 시험자료에 지진파 간섭학적 방법을 적용하여 구한 가상파원자료를 이용하여 한반도 지각의 무브아웃 속도와 이방계수 유효비타원율을 8개 장소에서 시험적으로 구하였다. 대략적 모호 깊이의 반사파 이벤트 무브아웃 속도는 $6.30{\pm}0.25km/s$이며, 원거리 옾셋 반사파 주시를 테일러 근사식 3항까지 전개하여 구한 지각의 유효 비타원율은 $0.18{\pm}0.07$이다.
경주의 월성에 대한 발굴 작업 없이도 고고학적인 호기심을 충족시킬 수 있도록 비파괴 조사방법의 일환인 GPR(Ground Penetrating Radar) 탐사법을 적용하여 지하유구의 존재 상황을 조사하였다. 이는 현대고고학과 지구물리학을 접목하여 향후 발굴계획이나 고고학적 연구에 과학적이고 체계적인 접근 전기를 마련하고자 하는 의미도 있다. GPR 탐사는 석빙고 앞 및 성의 동편 끝 지역에서 실시되었으며 향후 3차원 자료처리 및 해석을 위해 조사대상지 전체에 대해 조밀한 측선을 설정하였다. 구성된 3차원 볼륨 자료를 고고학적으로 해석한 결과, 대형 건물지 7채와 담장 및 성의 출입시설, 수많은 초석들, 도로,그리고 원지 등을 추정할 수 있었다.
역사유물은 지질구조와는 달리 일정한 방향성이 없이 매몰되어 있는 경우가 많으므로 고적지 탐사를 위해서는 근본적으로 2차원 보다는 3차원 물리탐사가 바람직하다. 그러나 3차원 GPR 탐사는 매우 조밀한 측선설정과 아울러 대단히 많은 자료를 획득하여야 하므로 자력, 전자탐사와 같이 유적지 탐사에 많이 응용하는 다른 탐사방법에 비하여 상대적으로 현장탐사기간이 길어질 뿐만 아니라 많은 경비가 소요된다. 이 연구에서는 두 조의 송, 수신 안테나와 안테나 이동 궤적을 연속적으로 자동 기록할 수 있는 측량 시스템을 이용하여 소규모의 3차원 GPR 자동연속 탐사 시스템을 구성하였다. 3차원 측선을 미리 측량함 또한 상당한 기간과 경비가 소요되므로 미리 설정하지 않은 임의의 경로를 따라 자료를 취득하는 개념을 도입하였다. 이와 병행하여 개발한 자료취득 시스템으로 획득한 자료를 효율적으로 전산처리하고 영상화하는 소프트웨어 또한 개발하였다. 개발한 시스템을 이용하여 부여 외곽 백제 유적지로 추정되는 지역에서 3차원 GPR 탐사를 수행하였다. 약 $17,000m^2$에 걸친 지역의 3차원 GPR 탐사에 약 6 시간의 현장작업시간이 소요되었으며 이는 개발한 시스템의 효율성을 입증한다. 미리 설정한 격자망 측선이 아닌 임의의 측선 경로를 따라 자료를 획득하였음에도 불구하고 고분해능 3차원 지하 영상의 획득이 가능하였으며, 이로부터 경작지, 수로, 인공 구조물 또는 유물 등의 존재를 알려주는 이상대들을 파악할 수 있었다. 이 연구를 통하여, 3차원 GPR 탐사 또한 국부적인 이상대의 규명뿐만 아니라 광역적인 유적지 조사에도 다른 물리탐사와 마찬가지로 쉽게 활용될 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
지하공간 및 터널의 계획과 설계 단계에서 지반 조건과 관련한 정보는 경제성과 안정성 강화측면에서 매우 중요하다. 일반적으로 지반 조건은 RMR혹은 Q-system과 같은 공학적 암반 분류값을 이용하거나 지구물리 탐사의 결과 영상으로 표현할 수 있다. RMR이나 Q값은 설계를 위한 직접적 정보를 제공하나 그 대표 영역은 제한적이다. 반면 지구물리탐사 결과 영상은 전체 영역을 표현할 수 있는 반면 간접적인 정보만을 제공할 수 있다. 이와 같은 지반 정보들은 근본적으로 불확실성을 내포하고 있고, 서로 다른 공학적 단위로 표현되며 그 물리적 의미에서도 차이가 있다. 최근 크리깅이나 조건부 시뮬레이션과 같은 지구통계학적 방법들을 이용하여 전체 노선에 대한 RMR의 공간 분포를 추정해 왔었다. 본 연구에서는 주된 RMR 변량만을 이용하는 크리깅이나 조건부 시뮬레이션의 단점을 극복하기 위해 모의 담금질 기법을 적용하였다. 지구물리탐사 결과 영상을 참조영상으로 하여 RMR의 공간 분포를 추정하고 이와 결합된 불확실성을 평가하였다. 모의 담금질 기법은 주어진 제약조건을 만족시키도록 설계된 최적화 기법의 일종이다 RMR공간 분포 추정과 불확실성 평가를 위한모의 담금질 기법의 적용 과정을 제안하였다. 지반공학적 적용을 위해 RMR의 통계 모델과 지구물리탐사 결과 영상과의 상관성을 이용한 목적함수들을 정의하였다.
석유가스 탐사 분야에서는 자료 취득 효율성을 개선하기 위한 대안으로 다양한 무선 탄성파 탐사 장비들이 개발되었다. 그러나 현재 상용화된 무선 탄성파 탐사 장비는 높은 가격대를 형성하고 있으므로 작은 규모의 연구용 장비 구축이 어렵다. 이 때 비교적 적은 비용으로 탐사 장비 제작 및 구현이 가능한 오픈소스 하드웨어를 통해 직접 장비를 만들어 실험하는 것이 무선 탄성파 장비의 학술적 활용을 위한 한가지 대안이 될 수 있다. 이 연구에서는 오픈소스 하드웨어 중 아두이노를 이용하여 무선으로 탄성파 자료를 취득하기 위한 모듈을 개발하였다. 무선 탄성파 탐사 장비는 하나의 수신 장비에서 신호 감지, 간단한 전처리, 저장이 모두 이루어져야 한다. 탄성파 신호를 감지하는 센서로는 육상 탄성파 탐사에서 사용되는 지오폰을 활용하였으며, 이를 아두이노 회로와 연결하여 감지된 신호를 처리하고 저장하는 모듈을 구현하였다. 아두이노를 사용하여 구축된 모듈에는 전처리, 아날로그-디지털 변환, 자료저장 등 크게 3가지 기능이 포함된다. 제작한 단일 채널 모듈은 여러 송신원으로부터 취득한 신호를 취합하여 공통 수신점 모음을 구성할 수 있다.
충북 장풍, 전남 광양, 충남 임천의 세 개의 폐광산을 대상으로 물리탐사를 수행하였다. 연구는 산성광산배수에 의한 침출수의 유동경로, 매립된 광미 및 폐광석의 파악, 광산 폐수의 배수관 탐지, 갱도와 인공차수막의 효과를 파악하는데 목적을 두었다. 상관 해석 결과 물리탐사 자료는 물시료 분석 자료(수소이온농도, 전기전도도, 중금속, 황산이온)와 잘 일치하고 있다. 산성광산배수에 의한 침출수의 유동경로는 전기비저항 및 자연전위탐사로 탐지 가능한 반면에 폐광석, 산성광산배수의 배수관, 인공차수막 등은 탄성파 굴절법, 전기비저항, 지하투과레이다탐사를 통해 효과적으로 파악되었다.
가곡광산은 스카른형 광상으로서 섬아연석, 방연석, 황동석, 자류철석 등의 황화광물을 수반한다. 이러한 광물은 전극분극에 의한 IP effect가 크기 때문에 광대역유도분극(spectral induced polarization; SIP)법을 이용하여 효과적으로 탐사할 수 있다. 따라서 이 연구는 황화광물 함량 및 입자의 크기를 지시하는 충전도와 시간상수를 실내 SIP 측정을 통하여 구하고 이로부터 가곡광산 내 두 광체에 대한 광화작용 차이를 비교하는데 목적을 두었다. 이를 위해 남쪽의 월곡광체와 북쪽의 선곡광체를 대상으로 시료를 채취하였다. 시료의 광화작용 특성을 파악하기 위해 휴대용 XRF 측정기를 이용하여 금속의 함량을 측정했고, 실내 암석 SIP 측정시스템을 이용하여 SIP 자료를 획득했다. XRF 측정결과 가곡광산 광체는 철, 아연, 납, 구리 등의 금속을 수반하고 있다. 특히 아연과 철의 함량이 다른 금속과 비교하여 매우 높았고, 이 두 금속은 현미경 관찰을 통하여 섬아연석과 자류철석에 의한 영향으로 판단하였다. SIP 등가회로 분석 결과, 월곡광체가 선곡광체에 비하여 금속의 함량이 더 높았기 때문에 황화광물을 더 많이 수반하는 것으로 판단했고, 이는 SIP에서 충전도의 결과와 잘 부합한다. 반면 선곡광체의 시간상수가 더 컸기 때문에 선곡광체가 월곡광체보다 황화광물 입자 크기가 더 큰 것으로 판단했다.
1883 년에 진수된 러시아 순양함 드미트리 돈스코이(Dmitri Donskoi ; 6,200톤)호는 러일전쟁에 참전하여 1905년 5 월 29 일 동해 울릉도 근해에서 침몰되었다고 알려져 있다. 이 침몰선을 찾기 위해 1999 년부터 2003 년까지 5 년간 탐사를 수행하였다. 러시아와 일본의 해전사 자료를 토대로 침몰 예상 위치를 파악하여 탐사해역을 설정하였다. 3 차원 해저 지형 조사, 해상 자력 탐사, 천부지층조사, 해저면 영상 조사 등의 기록을 종합 분석하여 침몰선으로 추정되는 이상체를 확인하였다. 지구물리탐사를 통해 확인된 이상체에 대해 심해카메라와 무인잠수정(remotely operated vehicle) 및 유인잠수정 Pathfinder 를 이용한 정밀조사를 수행함으로써 울릉도 저동항에서 약 2 km 떨어진 해역, 수심 400 m 지점의 심해 계곡 중턱에 걸쳐진 돈스코이호를 발견하였다. 침몰선체에는 152 mm 함포 등이 그대로 장착되어 있고 선체 주변에는 전쟁 시 불에 탄 조타기 등의 잔해가 놓여있었다. 조사 지역은 강자성을 띤 대규모 화산암 지대이기 때문에 자력탐사로 침몰선을 식별하기가 어렵다. 천부지층탐사와 해저면 영상조사는 심해 계곡의 심한 지형 변화에 따라 음파의 난반사가 일어났으며 자력탐사 역시 자력이상도의 왜곡으로 인하여 이상체 식별이 곤란하였다. 그러나 중천해용 다중빔 음향 측심기의 경우 탐사선을 최대한 저속으로 운항하고 수심 및 지형에 따라 빔 각도를 조절하여 획득한 해저영상은 침몰선 확인에 매우 유용하였다.
해양자력탐사는 다른 탐사법에 비해 측정이 간편하여 해저 지구조 및 광상자원 분포 등의 탐사에 개척자 탐사로 주요하게 사용되는 방법이다. 측정은 주로 해수면 견인 자력계와 선상 삼성분 자력계를 주로 사용하고 있다. 해수면 견인 자력계는 분해능이 높다는 장점이 있지만 독자적인 연구선을 사용해야 하고, 자기장의 세기 만 측정할 수 있는 반면, 선상 삼성분 자력계는 상대적으로 분해능이 낮지만 자기장의 벡터 삼성분을 측정할 수 있고 연구선을 단독으로 사용하지 않아도 자료를 획득할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 하지만, 선상 삼성분 자력계는 선박의 자성 영향으로 인해 측정된 자료의 까다로운 보정이 필요하다. 현재까지 다양한 방법론이 제시되었지만 점성자화의 영향으로부터 벡터 삼성분의 보정이 불가능하였다. 본 연구에서는 해수면 견인 총 자력계와 선상 삼성분 자력계를 동시에 획득하였을 경우, 회전행렬을 통하여 간단하게 선상 삼성분 자력계로 얻은 자료를 해수면 견인 자력계로 얻은 자료로 바꿔 줌으로써 선박의 점성자화 성분을 효과적으로 제거하여 벡터 삼성분 자력이상 자료를 근사하여 보정하는 방법을 고안하였다. 오차분석을 통해 약 7-25 nT의 오차가 발생한 것을 확인하였는데 이는 지자기 이상 벡터의 잔여성분과 이로부터 유도되는 점성자화의 영향으로 여겨진다. 이 방법은 해양지자기의 정확한 벡터성분을 제공함으로써 지자기 이상 벡터성분의 다양한 해석을 가능하게 할 뿐만 아니라, 판 이동 및 지질 구조 연구, 해양 자원 개발 등 탐사의 정확성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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