• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.168-177
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• 2020

해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.