• 지구물리와물리탐사
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• 제21권2호
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• pp.103-111
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• 2018

탄성파 내삽 기법의 최근 연구방향은 공간적 알리아싱이 존재하는 자료에서의 내삽을 효과적으로 수행하는 것이다. 다양한 내삽 기법 중 기저함수를 정의하여 트레이스를 가장 잘 복원할 수 있는 기저함수의 조합을 찾아내는 Matching Pursuit 내삽 기법이 개발된 바 있다. 그러나 이 방법은 공간적 알리아싱 문제를 해결하지 못하는데 이를 해결하기 위해 다성분 Matching Pursuit 방법이 제안되었고 또한 시간차 보정(moveout correction) 방법도 소개된 바 있다. 다성분을 이용한 방법은 P파만을 갖는 다성분 자료가 획득되어야 하는데 해저면에서 다성분을 측정하는 OBC (Ocean Bottom Cable) 자료의 경우에는 P파 성분만을 분리하는 작업이 어려워 현장자료 적용이 힘들게 된다. 따라서 이 연구에서는 P파와 S파가 혼재하고 공간적 알리아싱이 존재하는 OBC 탐사 자료에서의 효과적인 단일성분 Matching Pursuit 내삽 기법을 다룬다. 이를 위해 시간차 보정을 포함하는 리커 요소파 기반의 단일성분 Matching Pursuit 내삽 기법 작업흐름도를 제안하고 그 효과를 체계적으로 살펴보았다. 이 작업흐름도는 내삽을 적용하기 전에 시간차 보정을 적용하고 다시 역 시간차 보정을 적용하여 공간적 알리아싱 문제를 해결하였다. 제안한 작업흐름도를 OBC 측정을 가정한 합성탄성파탐사 자료에 적용하여 그 효과를 검증하였고 현장자료에 적용함으로써 공간적 알리아싱이 심한 경우에도 내삽이 가능함을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권2호
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• pp.120-130
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• 2022

본 연구에서는 지하광산 갱내통신 시스템을 기반으로 미소진동 모니터링 체계를 설치하고 운영함으로써 국내 지하광산 현장에서의 적용성을 검토하였다. 미소진동 모니터링 측정 자료는 대용량의 파형 자료와 안전 관리 목적의 메타 자료로 구분할 수 있으며, 각 자료의 목적과 용량에 따라 운영 과정에서의 전송, 저장, 분석, 관리 방법이 적절하게 적용되어야 한다. 미소진동 측정 자료 특성에 부합함과 동시에 지하광산의 갱도 환경을 고려한 최적 통신 시스템을 선정하기 위해서 광케이블을 이용한 유선 통신 시스템, 2.4 GHz 무선 통신 시스템, 900 MHz 무선 통신 시스템을 테스트사이트의 갱도 구간과 지상 구간에 설치하고 운영함으로써 다양한 통신 시스템의 적용성을 비교 검토하였다. 또한 갱내에서 측정된 미소진동 자료에 대한 전송, 저장, 분석, 관리의 안정성과 유지보수 편의성을 고려한 데이터베이스 기반 통합 모니터링 프로그램을 개발하여 현장에 적용하고 운영 시험을 수행하였다. 시험 과정에서 확인된 문제를 미소진동 통합 모니터링 프로그램에 반영하여 보완함으로써 미소진동 모니터링 체계 도입 과정에서 예상되는 다양한 국내 광산의 요구 조건에 대응할 수 있는 기술 제공 기반을 마련하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권2호
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• pp.131-143
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• 2022

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.