화산섬 제주도에서 용암분출에 따른 물리검층 반응특성을 고찰하기 위하여 다양한 물리검층을 수행하였다. 지질조사 목적으로 다양한 물리검층을 수행한 사례가 없어 제주도 지질의 특이성에 대한 이해의 폭이 물리검층 자료의 해석에 매우 중요한 역할을 한다. 제주도의 지하수자원의 체계적인 개발과 보전 목적으로 해안을 중심으로 해수침투관측망을 구축하고 있다. 이들 해수침투관측망 중에서 나공 시추공에 대한 물리검층 결과, 지하수위 하부인 포화대 구간에서의 물리검층 반응은 용암의 누층과 관련된 반응이 뚜렷이 확인되었으며 특히, 중성자검층, 감마-감마(밀도)검층 및 전기비저항검층은 용암유동의 특성을 잘 반영하였다. 수중화산쇄설성퇴적층은 높은 공극률, 낮은 전기비저항과 밀도를 나타냈다. 제주도 지역에서 수행한 물리검층 자료는 지질학적인 특성을 잘 반영하고 있어 물리검층의 적용성이 높은 것으로 판단된다.
경북 포항 부근에서 지열에너지 개발을 위하여 굴착된 심부 시추공에서 다양한 물리검층을 수행하였다. 물리검층의 주요 목적은 지층층서 해석, 원위치 물성 평가, 대수층 추정 등이다. 물리검층 자료 중에서 자연감마선검층 자료를 시추공 BH-1호공의 코어검층과 비교하여 제3기 반고결 퇴적층 및 백악기 퇴적층과 관입암 등의 지층 층서를 해석하였다. 원위치 지층 물성 대비도표는, 제3기 퇴적층, 백악기 퇴적층과 관입암 등의 지질 구분에 효과적으로 이용되었다. 시추공 BH-4호공의 심도 1981.3 m에서의 온도는 $82.51^{\circ}C$로 측정되었으나 안정된 상태에서 측정한 시추공 BH-2호공의 온도가 시추직후 교란된 상태에서 측정된 온도보다 높았음을 고려할 때, 실제 온도는 이보다 $5{\sim}6^{\circ}C$ 정도 높을 것으로 예상된다. 온도/전기전도도 변화율검층, 암편로그에서 대수층으로 추정되는 구간이 다수 존재하는 것으로 해석되었다.
임해지역에서의 해수침투 평가를 위하여 서로 다른 수리지질학적 특성을 갖고 있는 3개의 연구지역, 9개의 시추공에서 전자유도검층, 공내수의 온도 및 전기전도도검층, 자연감마선검층을 수행하였다. 지표 물리탐사 이외에 물리검층을 추가로 활용함으로써 3개 연구지역의 해수침투와 관련된 지질학적 특성을 해석하는데 큰 도움을 얻을 수 있었다. 즉, 해수침투 평가에 물리검층을 활용함으로써 지표 물리탐사자료 해석의 정확성을 높일 수 있고, 지하수의 장기 모니터링을 위한 최적심도를 알아 낼 수 있으며, 지층의 투수성 여부에 관한 수리지질학적 단위를 구분할 수 있음을 보였으며 그밖에 물리검층 모니터링의 적용성에 대하여도 예시하였다. 시추공내 염수의 영향을 비교적 작게 받으면서 지층의 전기비저항을 측정하고, PVC 케이싱이 설치된 소구경의 시추공 내에서도 공극율을 측정할 수 있는 방법이 모색되면 물리검층으로 보다 정량적인 해수침투 관련 정보를 얻을 수 있을 것이다.
석유/천연가스 저류층 특성화는 사용 가능한 현장자료를 이용하여 여러 저류층 물성의 공간적 특성을 정량적으로 추정하는 과정이다. 저류층 물성 중 특히 공극률과 유체투과율은 저류층 내의 유체 함유 공간의 크기와 유체 유동 능력을 나타내며, 저류층 평가와 운영에 있어 가장 중요한 특성변수이다. 불균질 저류층에 있어 코어가 채취되지 않은 구간이나 시추공에서 일반적인 물리검층 자료로부터 기존의 통계적 방법을 통해 공극률과 유체투과율을 추정하는 것은 매우 어렵고 복잡한 작업이므로, 이 연구에서는 물리검출 자료를 이용한 저류층 물성결정 방법으로 퍼지이론과 신경망을 이용한 지능형 기법을 제시하였다. 퍼지이론을 기초로 한 퍼지 곡선법으로 코어 공극률, 유체투과율 자료와 상관성이 높은 물리검층 자료를 선택하고, 선택된 물리검층 자료와 코어분석 자료를 이용한 신경망 학습을 통해 저류층의 공극률과 유체투과율을 추정하고자 하였다. 이 연구에서 제시한 지능형 저류층 특성화 기법을 이용하여 국내대륙붕 시추공의 유정자료를 분석하여 기존 방법 보다 정확하고 신뢰성 있는 해석 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 지능형 저류층 특성화 해석기법은 국내외 석유/천연가스 개발사업에 있어 보다 신뢰성 있는 물리검층 자료를 이용한 저류층 특성화 도구로 활용할 수 있을 것이다.
This paper describes an effective utilization method of well logging data and boring cores for understanding the geology of Keoje-do area. Six holes were drilled in 1988-1989, and all rock cores were recovered. Nevertheless, seven kinds of logs were carried out in each borehole. The geologic situations of the drilling sites are accurately evaluated from a comparison between core descriptions and well logging data. Porosities and clay contents of sedimentary rocks can be calculated using the data of density and gamma-ray logs. Fractured zones are easily detected from the change in inside diameter of borehole by caliper log. Sonic, density and gamma-ray logging data clearly indicate alternated and dyke zones; the former can be detceted from an acoustic wave attenuation and a decline of compaction by sonic and density logs, the latter can be detected from the amount of potassium contents of bed rock and dyke by gamma-ray log.
현무암으로 구성된 제주도에서 다양한 물리검층 수행하여 용암분출에 따른 물성변화 특성 및 동부지역에서 광범위한 해수침투대의 특성을 파악하고자 하였다. 제주도는 해안가를 따라서 해수침투 관측망을 구축, 운영하고 있으며 지하수자원의 평가와 이와 관련된 지질특성 파악 목적으로 다양한 조사와 모니터링을 수행하고 있다. 제주도의 29개 해수침투 관측정에서 방사능검층(자연감마선, 중성자검층 및 감마-감마(밀도)검층), 전기검층, 공경검층, 공내수의 온도/전기전도도검층, 유향유속검층 등을 수행하였다. 포화대 구간에 대한 물리검층 자료는 현무암 지질 특성을 잘 반영하였으며 일관성 있는 결과를 나타냈다. 자연감마선검층은 포화/불포화대 구간에 관계없이 퇴적층, 미고결 U층, 서귀포층에서 높은 값을 보였으며 중성자검층은 용암의 분출과 관련된 특성 파악에 효과적이었다. 수중화산쇄설성퇴적층은 높은 공극률, 낮은 전기비저항을 나타내며 주요 지하수의 유동통로로 해석되었다. 침상현무암은 높은 전기비저항과 넓은 범위의 공극률을 보이고 퇴적층과 U층은 낮은 전기비저항, 높은 공극률을 보인다. 동부지역의 온도검층 자료는 수문학적인 해석이 유용하며 수산지역의 해수침투 특성의 해석에도 이용되었다.
물리검층은 최근에 토목지반조사분야에 대한 활용성이 증가하고 있다. 이것은 물리 검층이 시추공 내에서 분해능 높은 다양한 원위치 물성정보를 제공할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 현재 토목지반조사분야에서 적용되고 있는 것은 주로 암상구분, 파쇄대 인식과 동탄성계수의 산출, 지하수흐름검층 등이다. 이와 관련하여 최근에 활용성이 증가하는 물리검층법에 대한 소개와 지반조사와 관련한 물리검층 사례, 그리고 완전파형음파검층에 의한 탄성파 속도와 암반분류와 관계에 대한 사례를 소개한다.
The process of tracking suspicious behavior manually on a system and gathering evidence are labor-intensive, variable, and experience-dependent. The system logs are the most important sources for evidences in this process. However, in the Microsoft Windows operating system, the action events are irregular and the log structure is difficult to audit. In this paper, we propose a model that overcomes these problems and efficiently analyzes Microsoft Windows logs. The proposed model extracts lists of both common and key events from the Microsoft Windows logs to determine detailed actions. In addition, we show an approach based on the proposed model applied to track illegal file access. The proposed approach employs three-step tracking templates using Elastic Stack as well as key-event, common-event lists and identify event lists, which enables visualization of the data for analysis. Using the three-step model, analysts can adjust the depth of their analysis.
저류층 내에 부존되어 있는 탄화수소의 매장량을 계산하기 위해서는 그 저류층의 공극률이 필요하다. 일반적으로 시추공 이외의 지역에 대한 공극률은 시추공에서 얻은 공극률 검층자료로부터 외삽하여 얻지만, 시추공을 포함한 지역에서 획득한 탄성파탐사 자료가 존재하는 경우 시추공 자료와 함께 탄성파 탐사 자료를 이용하여 시추공 이외의 지역에서 보다 정확한 유사 공극률을 추출해낼 수 있다. 이 연구에서는 다항식 신경망 기법을 이용하여 탄성파 탐사 자료와 공극률 검층 자료로부터 유사 공극률 검층 자료를 생성하는 모듈을 개발하였다. 먼저 탄성파 탐사 자료로부터 추출된 지하매질의 특성을 나타내는 탄성파 속성(seismic attribute)과 심도에 따른 시간의 자료로 변환된 공극률 검층 자료로부터 다항식 신경망 기법을 사용하여 상관계수를 추출하였고 이 계수를 이용하여 시추공이 없는 지역에서의 공극률 정보를 생성하였다. 한편, 개발된 모듈에서는 보다 정확한 공극률을 획득하기 위하여 각각의 탄성파 속성들과 공극률 검층 자료와의 상관성 분석을 통해 상관성이 높은 탄성파 속성들을 사용하였다. 개발된 다항식 신경망 모듈의 신뢰성, 활용성을 검증하기 위하여 개발된 모듈을 북해 F3 지역의 현장자료에 적용하고, 얻어진 결과를 상용 프로그램에서 사용되는 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과와 비교하였다. 두 방법으로부터 얻은 결과들은 유사한 결과를 보였으며 이를 통해 개발된 모듈의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 또한, 다항식 신경망 기법으로부터 얻어진 유사 공극률 검층 자료가 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과보다 실제 값에 더 가깝다는 것을 보여주었다. 따라서 북해 F3 지역과 같이 시추공 자료가 부족한 지역에서는 다항식 신경망 기법이 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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