Kim, Sang-Woo;Kim, Young-Seup;Yoon, Hong-Joo;Saitoh, Sei-ich
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.655-655
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2002
Spatial distribution of phytoplankton pigment concentration (PPC) and sea surface temperature (SST) around the East Korean Warm Current (EKWC) was described, using both ocean color images and advanced very high resolution radiometer (AVHRR) images. Water mass in this region can be classified into five categories in the horizontal profile of PPC and SST, nLw(normalized water-leaving radiance) images: (1) coastal cold water region associated with concentrations of dissolved organic material or yellow colored substances and suspended sediments, (2) cold water region of thermal frontal occurred by a combination of phytoplankton absorption and suspended materials, (3) warm water overlay region by the phytoplankton absorption than the suspended materials; (4) warm water region occurred by the low phytoplankton absorption, and (5) offshore region occurred by the high phytoplankton absorption. In particular, the highest PPC area appeared in the ocean color and SST images with a band shaped distribution of the thermal front and ocean color front region, which is located the coastal cold waters along western thermal front of the warm streamer of the EKWC.
park, Sung-Hoon;Kong, Young-Sae;Kim, Hee-Joon;Lee, Byung-Gul
Journal of the korean society of oceanography
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제32권4호
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pp.163-170
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1997
Some CMP gathers acquired from shallow marine seismic reflection survey in offshore Korea do not show the hyperbolic trend of moveout. It originated from so-called swell effect of source and streamer, which are towed under rough sea surface during the data acquisition. The observed time deviations of NMO-corrected traces can be entirely ascribed to the swell effect. To correct these time deviations, a residual statics is introduced using Genetic Algorithms (GA) into the swell correction. A new class of global optimization methods known as GA has recently been developed in the field of Artificial Intelligence and has a resemblance with the genetic evolution of biological systems. The basic idea in using GA as an optimization method is to represent a population of possible solutions or models in a chromosome-type encoding and manipulate these encoded models through simulated reproduction, crossover and mutation. GA parameters used in this paper are as follows: population size Q=40, probability of multiple-point crossover P$_c$=0.6, linear relationship of mutation probability P$_m$ from 0.002 to 0.004, and gray code representation are adopted. The number of the model participating in tournament selection (nt) is 3, and the number of expected copies desired for the best population member in the scaling of fitness is 1.5. With above parameters, an optimization run was iterated for 101 generations. The combination of above parameters are found to be optimal for the convergence of the algorithm. The resulting reflection events in every NMO-corrected CMP gather show good alignment and enhanced quality stack section.
음향파 완전파형역산은 탄성파 탐사를 통해 얻은 관측자료와 음향파 모델링자료를 맞춤으로써 지층의 속도모델을 고해상도로 구축하는 최적화 과정이다. 기존의 스트리머를 이용한 해양 탄성파 탐사 자료에 대한 음향파 완전파형역산에서는 압력자료만을 활용하여 P파 속도모델을 구축한다. 그러나 최근 다성분 해저면 탄성파 탐사기술의 발달로 다성분자료의 취득 사례가 늘고 있으며, 이에 따라 해양에서 얻어지는 다성분 자료를 활용한 음향파 완전파형역산 기법에 대한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 수평 및 수직 입자가속도 자료를 활용한 효과적인 음향파 완전파형역산 전략을 제시하고자 한다. 이를 위해, 우선 음향파 모델링으로 제작된 압력 및 입자가속도 자료와 민감도커널을 분석하여 파형역산 과정에서 각 자료의 성분별 특성을 관찰하였다. 압력 자료에 함께 나타났던 직접파, 다이빙파 및 반사파가 수직 및 수평 입자가속도 자료에서 파동의 진행방향에 따라 분리되어 나타나는 것을 확인하였으며, 수평 입자가속도 자료는 상부의 장파장구조를, 수직 입자가속도 자료는 하부의 장파장구조와 전체 영역에서의 단파장구조를 구축하는 데 효과적임을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 입자가속도 자료만을 활용해 음향파 완전파형역산을 수행하는 순차적 자료 활용전략을 제시하며, 압력자료를 얻지 못하였거나 품질이 낮은 경우에도 입자가속도 자료를 활용하는 음향파 완전파형역산을 통해 양호한 P파 속도모델을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.
국내 대륙붕에서의 석유발견 가능성 제고를 위하여 탐해2호가 건조되었으며, 이를 이용하여 국내최초로 240 채널 2차원 해양 탄성파 탐사가 동해에서 이루어졌다. 탐해2호에는 2차원 및 3차원 탄성파 탐사를 위한 음원 및 수신장비, 기록장비 그리고 항측장비 등이 갖추어져 있고, 간단한 선상자료처리 시스템도 포함되어 있다. 음원은 4개의 소배열로 구성되어 있으며 각 소배열은 6개의 에어건으로 구성된다. 전체 음원 용량은 4578 $in^3$이다. 수신장비는 2조의 스트리머로 구성되며 각 조는 240 채널로 길이가 3 km이다. 탐사선 도입 후 처음 시도된 현장탐사에서 성공적인 2차원 탄성파 탐사 자료를 취득하였다. 전산처리를 통하여 자료취득 상태를 점검한 결과 양질의 탄성파 자료가 취득되었음을 확인할 수 있었다. 양질의 자료를 취득하기 위해서는 전체적인 탐사설계, 탐사장비 운용, 현장탐사시 탐사선의 항해, 체계적인 품질관리 등의 기술이 고루 갖추어져야 한다.
For gas hydrate exploration, long offset multichannel seismic data acquired using by the 4km streamer length in Ulleung basin of the East Sea. The dataset was processed to define the BSRs (Bottom Simulating Reflectors) and to estimate the amount of gas hydrates. Confirmation of the presence of Bottom Simulating reflectors (BSR) and investigation of its physical properties from seismic section are important for gas hydrate detection. Specially, faster interval velocity overlying slower interval velocity indicates the likely presences of gas hydrate above BSR and free gas underneath BSR. In consequence, estimation of correct interval velocities and analysis of their spatial variations are critical processes for gas hydrate detection using seismic reflection data. Using Dix's equation, Root Mean Square (RMS) velocities can be converted into interval velocities. However, it is not a proper way to investigate interval velocities above and below BSR considering the fact that RMS velocities have poor resolution and correctness and the assumption that interval velocities increase along the depth. Therefore, we incorporated Migration Velocity Analysis (MVA) software produced by Landmark CO. to estimate correct interval velocities in detail. MVA is a process to yield velocities of sediments between layers using Common Mid Point (CMP) gathered seismic data. The CMP gathered data for MVA should be produced after basic processing steps to enhance the signal to noise ratio of the first reflections. Prestack depth migrated section is produced using interval velocities and interval velocities are key parameters governing qualities of prestack depth migration section. Correctness of interval velocities can be examined by the presence of Residual Move Out (RMO) on CMP gathered data. If there is no RMO, peaks of primary reflection events are flat in horizontal direction for all offsets of Common Reflection Point (CRP) gathers and it proves that prestack depth migration is done with correct velocity field. Used method in this study, Tomographic inversion needs two initial input data. One is the dataset obtained from the results of preprocessing by removing multiples and noise and stacked partially. The other is the depth domain velocity model build by smoothing and editing the interval velocity converted from RMS velocity. After the three times iteration of tomography inversion, Optimum interval velocity field can be fixed. The conclusion of this study as follow, the final Interval velocity around the BSR decreased to 1400 m/s from 2500 m/s abruptly. BSR is showed about 200m depth under the seabottom
기존에는 센서와 원격제어 또는 딥-러닝과 같은 기술들을 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어할 수 있었다. 하지만 기상 정보를 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어하는 것은 지금까지 제안되지 않았다. 유용한 일상 생활정보인 기상정보를 이용하지 않는 기존 탐사로봇의 방법의 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기상청에서 무료로 제공하는 RSS(Rich Site Summary) 서비스로부터 얻어진 날씨 정보를 이용하는 새로운 탐사 로봇 속도 제어 방법을 제안한다. 본 논문에서 구현된 탐사로봇은 TCP/IP 통신을 통하여 원격 제어되고 장착된 카메라 센서에 의해 얻어진 실시간 현장화면 사진을 와이파이 통신내에서 제공할 수 있다. 추가로 기상청의 URL(Uniform Resource Locator)을 통하여 얻어진 날씨 정보를 활용하여 탐사로봇의 속도가 자율적으로 제어된다. 제안한 방법의 올바른 성능은 강수확률과 풍속에 따른 탐사로봇의 속도를 측정한 논문에서의 실험 데이터들로부터 확인된다.
수로는 약선대를 따라 형성되는 경우가 많으며, 특히 강을 따라 단층이 발달하는 경우가 많다. 교량과 같은 수상 구조물의 건설을 위하여 탐사의 필요성이 많았음에도 불구하고 육상과는 달리 수상 전기비저항 탐사가 활발하게 적용되지 못한 것은 현장탐사와 해석의 어려움 때문이었다고 볼 수 있다. 그러나 무엇보다도 중요한 것은 양질의 자료 획득이며, 양질의 자료 획득이 육상탐사보다 어려운 것은 영상화하고자 하는 지하구조가 물로 덮여 있다는 점에서 연유한다. 이 연구에서는 이와 같은 점에 중점을 두고 수치 모델링과 현장탐사 사례 분석을 통하여 수상 전기비저항 탐사 자료의 특성, 현장 탐사와 해석 방법에 대하여 논하였다. 수상 전기비저항 탐사는 전극이 물 표면에 혹은 물 바닥에 설치되어 있는가에 따라 탐사자료의 획득방법, 고려사항, 해석 방법이 달라지므로, 전극을 물 표면에 띄운 경우와 바닥에 설치한 경우로 나누어 논의를 전개하였다. 이를 통하여 하상 전기비저항 탐사는 수 층 하부 지반을 정확하게 영상화할 수 있음을 보였다. 또한 수상 전기비저항 탐사에서 전극을 물 바닥에 설치하는 것이 물 표면에 설치하는 것보다 훨씬 더 분해능이 높은 영상을 획득할 수 있으나, 육상탐사에 비하여 지하구조에 대한 민감도는 훨씬 낮고, 유동전위 등에 의하여 전기잡음이 높을 가능성이 높기 때문에 육상탐사보다 훨씬 높은 S/N 비를 갖는 현장 탐사자료의 획득이 필수적이며 가능한 한 높은 분해능을 갖는 전극배열을 선택하여야 하는 것으로 나타났다 전극을 물 바닥에 설치하는 방법은 고분해능 영상을 제공할 수 있기 때문에 지하의 정밀 영상을 획득하기 위한 정밀탐사에 적합하다. 이에 반해 물 표면에 전극을 띄워서 자료를 획득하는 방법은, 특히 이동하면 연속적으로 탐사하는 스트리머 전기비저항 탐사는 매우 빠른 시간에 넓은 지역을 탐사할 수 있기 때문에 개략탐사에 많은 활용이 기대된다.향상을 위해 좀더 적극적인 치료가 필요하다.과 TIMP-2의 발현의 정도는 차이가 있었으며, 각 장기의 특정한 세포에서만 발현이 되었다. TIMP-1의 경우 간과 신장에서는 방사선에 의해 발현이 증가되었으나 폐에서는 발현이 증가되지 않았다. TIMP-2의 경우 폐에서는 방사선에 의해 발현이 증가하였으나 간과 폐에서는 방사선에 의한 발현의 변화는 불규칙적이었다. 방사선 조사 후 경과 시간과 방사선량에 따른 발현의 변화도 일정하지 않았다.EX> 발현의 감소가 관찰되어, Captopril이 조기 폐손상을 억제하는 방사선보호제로서 기전의 일부에 $TNF\alpha$와 $TGF\beta1$이 관여함을 확인할 수 있었다.주의 정책으로 우리 민족의 정서와 문화를 보존하는 일에 등한시하여 왔다. 이 때문에 우리 민족 고유의 뿌리를 점차 잃어가고 있다. 이러한 시점에서 도시노점상을 정리하기 위한 목적으로 정부에서 도시 5일장을 개장한 것은 역사의 아이러니라 아니할 수 없다. 이렇게 정부주도로 개장된 5일장이 운영되어 온 지 2년이 되어가고 있다. 개장 초기에는 시에서의 지원도 적극적이고 소비자들의 호응도 좋았으나, 최근에 들어 활성화의 속도가 둔화되면서 도시 5일장의 개념을 재정립할 필요성이 제기되고 있다. 정부의 주도로 시작된 5일장이므로 정부의 적극적인 추진하에 풍물시장 번영회와 활성화 방안을 모색해야 한다. 쌍다리 풍물시장의 5일장을 활성화하기 위하여 도시 5일장의 개념을 ${\ulcorner}$국민들의 생활수준이 향상되고 여가를 즐길 수 있는 여건이 형성되고 있으므로 전통문화(향토문화)를 유지하고 시민들의 정서함양에 기여할 수 있는 여가공간 조성${\lrcorner}$으로 규정해야 한다. 이러한 개념 하에 5일장의 주체를 명확히 하기 위해 시청 지역경제과를 중심으로 지자제의 실시에
2광구의 주요 탐사지역에는 심도 1 km 내외의 부정합면 하부에 대규모 단층이 발달되어 있다. 통상 이 부정합 인근의 탄성파 속도차는 매우 큰 편으로서 강한 다중반사파가 흔하게 발달되었고 탄성파 단면도는 왜곡되어 중합단면의 질적 저하가 예상되었다. 구조 인근의 다중반사파를 제거하고 해상력을 제고하기 위해 15가지 이상의 다양한 전산처리 기법이 적용되었다. 진폭 감소보정, 미약한 F/K 적용으로 일관성 잡음을 감쇠시켰다. 중합전 예측디콘볼루션으로 페그레그 다중반사파를 제거하였고 중합속도를 구하기 위해 매 2 km 간격으로 분석되었다. 잔여 다중반사파도 parabolic 라돈 변형절차를 거쳐 제거되었다. 중합자료를 얻기 위해 곡선파 curved ray Kirchhoff형 알고리즘이 적용되었으며, MVA (migration velocity analysis)가 이용되었다. 결과적으로 자료 취득기간의 기상변화 등 취득시의 문제점으로 지적된 불량한 잡음이 섞인 트레이스는 최초로 CDP gathers에서 제거되었다. 이후 다수의 전산처리 기법을 써서 최적의 전산처리 변수가 구해졌으며 그 결과 서해대륙붕 2광구의 구조 및 층서 해석에 적합한 탄성파 단면도 획득을 위한 인자들을 얻을 수 있었다.
탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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