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.
한국자원연구소에서는 1984년 이후 전해저 굴절법 탄성과탐사를 수행하여 왔다. 굴절법 탐사자료가 아날로그방식으로 기록되어 여러개의 지층구조해석이 어려웠다. 친 해저 굴절법 탐사자료의 해석은 각지층의 층후 및 탄성과 전달속도를 구하는 것이 그 목적인데 정밀해석을 위해서는 굴절법자료의 해상도가 향상되어야 하며 해석의 전산자 동화가 이루어 져야 한다. 본 연구에서는 마이크로 컴퓨터가 기본이 되는 자료취득 및 처리스스템을 이용하여 천해저 굴절법 탐사자료를 디지털로 취득함으로써 그 해상도를 높이고, 해석의 신속 정확성을 위하여 전산 해석을 수행하였다. 이 시스템은 IBM AT 호환기종의 마이크로 컴퓨터 와 12 bit 정밀도, 250 kHz의 추출속도를 갖는 A/D 변환 기 그리고 대용량의 자료를 기록할 수 있는 광자기 디스크 드라이브로 구성된다. 현장 탐사에 응용하기 위하여 울산, 부산간 6개 지점에서 천해저 굴절법 탐사를 수행하였 다. 현장탐사에는 무선부표(radio sonobuoy)가 사용되었다. 취득된 디지털 자료를 기 본 전산처리한 후 300 (dpi) 해상도의 레이저 프린터로 굴절법 단면기록을 제작하였 다. 아날로그 탐사기록에서는 2-4개 층의 해석이 가능하지만 디지털 기록에서는 5-9개 층에 대한 탄성과 전파속도 및 심도를 구할 수 있었다. 퇴적층의 전파속도는 1.6-2.1 km/sec로 산출되었으며 음향기반의 속도는 울산근해가 2.4-2.7 km/sec, 부산근해는 4.8 km/sec로 산출되었다.
석회암지역에서 공동 및 기반암 표면을 파악하기 위한 효율적인 탄성파반사법탐사의 자표수집과 처리기법을 연구하였다. 트렌치 굴착 후 하천수유입과 하이드로폰을 이용하여 고분해능 탄성파반사자료를 성공적으로 얻을 수 있었고 효율적인 자료처리기법을 통하여 주요 반사면을 재건할 수 있었다. 자료처리는 중합전후에 걸쳐서 시변필터, 불량트레이스 제거, 잔여정보정, 속도분석, NMO보정 후 뮤팅 작업 등으로 고진폭 잡음에 가려있는 미약한 반사 이벤트를 강화시키는데 초점을 두었다. 만족할만한 분해능으로 규명된 기반암표면을 포함한 주요 반사면들은 탄성파 공대공 토모그래피 자료와 잘 상관되었으며 또한 AGC만이 적용된 현장자료에서 그 반사에너지를 확인할 수 있었다. 지하구조는 속도분포를 고려하여 크게 표토층(3000 m/s 이하), 퇴적층(3000-4000 m/s), 기반암(4000 m/s 이상)의 3개 층으로 구분할 수 있는데 자갈이 많이 분포하는 표토층 및 퇴적층은 현장자료에서 회절효과가 뚜렷이 나타나지 않은 점으로 미루어 분급 상태가 양호한 것으로 보인다. 또한 기반암표면 반사에너지가 전체 측선에 걸쳐 일관되게 나타나고 속도가 깊이에 따라 계속하여 증가하는 점으로 보아 공동(적어도 공기로 충진된 공동)은 분포하지 않은 것으로 해석된다.
지진 발생은 정확히 예측하기 어렵고, 이러한 무작위성을 갖는 사건에 대비하여 모든 건물에 내진 설계를 도입하는 것은 현실적으로 어려운 과제이다. 건물의 특징 분석을 통한 건물 손상 예측을 기반으로 건물의 취약점을 보완한다면, 내진 설계를 도입하지 않은 건물에서도 피해를 최소화할 수 있으므로 건물 손상 예측 모델의 효율성을 분석하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2015년 네팔 대지진으로 인해 손상된 건물 데이터를 활용하여 Random Forest, Extreme Gradient Boosting, LightGBM, CatBoost 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 지진 피해 예측 모델의 정확도를 비교하였다.
Gas hydrate has been attractive topic for two dedicates because it may cause the global warming, ocean hazards associated with the instability of marine slope due to the gas hydrate release as well as high potential of future energy resources. The study on gas hydrate in Ulleung basin has been performed since 1999 to explore the potential and distribution of gas hydrate offshore Korea. The numerous multi channel seismic data have been acquired and processed by Korea Institute of Geosciences and Mineral Resources (KIGAM). The results showed clearly the gas hydrate indicators such as pull up structure, bottom simulating reflector (BSR), seismic blanking zone. The prestack depth migration has been considered as fast and accurate technique to image the subsurface. In this paper, we will present both the conventional seismic data processing and apply Kirchhoff prestack depth migration for gas hydrate data set. The results will be applied for core sample collections and for proposal more detail 2D with long offset or 3D seismic exploration.
본 논문은 3차원 탄성파자료로부터 저류층의 공극율 분포를 파악하기 위한 자료 전처리 및 역산법에 대한 연구이다. 전처리과정은 음파 및 밀도 검층기록에서 도출한 반사계수 시계열을 사용하여 탄성파기록의 진폭을 보정하는 공정이다. 연구지역에서 획득한 8개의 검층기록과 그 위치의 탄성파 기록으로부터 산출된 보정함수를 크리깅(kriging)하여 모든 탄성파기록의 보정함수를 산출하였다. 일정 대역폭을 보유한 탄성파기록으로부터 검층과 같은 광대역 임피던스 시계열을 도출하기 위해서는 한정된 대역폭의 탄성파 기록에서 손실된 저주파와 고주파 성분을 복구하여야 한다. 본 연구에서는 autoregressive(AR) 방법을 사용하였다.
본 연구에서는 공공 시설물을 대상으로 설치된 지진가속도 계측 시스템의 운영 효율성 개선을 위하여 지진 이벤트 신호 변환 및 처리 알고리즘을 개발하였다. 더불어 처리된 지진 가속도 시간이력의 분석을 통해 건축물의 안전성을 평가할 수 있는 평가 방법과 평가 기준을 제안하였으며, 테스트베드 건축물에 적용하여 그 작동과 활용성을 검증하였다. 이를 통해 지진 이벤트 계측자료의 분석 정확성을 확보하고, 지진재해 상황에서 재난 대응의 방향과 우선순위 판단을 위한 의사결정 지원자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 국내의 지진자료를 이용하여 지진특성을 추정하기 전에 적용할 수 있는 사전자료처리기법을 종합적으로 검토하였다. 사전처리 기법으로는 계기보정, 센서검교정상태 확인, 윈도우에 의한 스펙트럼 왜곡 최소화, non-causal ringing에 의한 초동 왜곡 보정 기법을 분석하였으며, 자료 선택시 주파수 영역의 S/N비 확인 및 포화된 자료의 사용가능성 여부를 제시하였다.
최근 디지털 기술이 해양 탄성파탐사에 적용되면서 자료처리의 기술이 개발되었고, 다중채널 해양 탄성파탐사가 보급되기 시작하여 고해상 해양 탄성파탐사의 성과를 거두었다. 해양 탄성파탐사에 사용되는 음원의 주파수 특성에 따라 여러 가지 목적의 탐사가 이루어지는데, 투과심도를 높이기 위해 저주파 성분이 사용되며, 해상도를 높이기 위해 고주파 성분이 사용된다. 본 연구에서는 다중채널 해양 탄성파탐사 시스템에 다중 음원을 사용함으로써 저주파 성분과 고주파 성분의 지층단면도를 동시에 취득할 수 있었다. 서로 다른 투과심도와 해상도의 지층단면도를 이용하여 보다 정밀한 지층해석이 가능할 것으로 보인다. 본 연구에 사용된 다중음원 시스템은 저주파 음원인 버블펄서(Bubble Pulser, 400Hz)와 고주파 음원인 스파커(Sparker, 1.5kHz)로 구성되었다.
This study proposes a low-cycle fatigue life derived from measurement points on pipe elbows, which are components that are vulnerable to seismic load in the interface piping systems of nuclear power plants that use seismic isolation systems. In order to quantitatively define limit states regarding leakage, i.e., actual failure caused by low-cycle fatigue, in-plane cyclic loading tests were performed using a sine wave of constant amplitude. The test specimens consisted of SCH40 6-inch carbon steel pipe elbows and straight pipes, and an image processing method was used to measure the nonlinear behavior of the test specimens. The leakage lines caused by low-cycle fatigue and the low-cycle fatigue curves were compared and analyzed using the relationship between the relative deformation angles, which were measured based on each of the measurement points on the straight pipe, and the moment, which was measured at the center of the pipe elbow. Damage indices based on the combination of ductility and dissipation energy at each measurement point were used to quantitatively express the time at which leakage occurs due to through-wall cracking in the pipe elbow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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