Park, Uk;Lee, Yun-Gyeong;Won, Jung-Seon;Lee, Seung-Geun;Kim, Jong-Min
Proceedings of the KSRS Conference
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2008.03a
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pp.125-130
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2008
Mid-Infrared (MIR) 영상은 화산 활동 및 산불로 인한 재난관측, 지표물질 관측, 해수 온도 측정과 같은 분야들에서 사용되고 있다. 그러나 MIR영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 MIR영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 본 연구의 목적은 기존의 MIR 영상 연구가 다중밴드를 기반으로 한 것과 달리 단일 밴드의 영상을 이용하여 표면온도를 측정하는데 있다. 이를 위하여 MODIS MIR 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 MIR 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 복사량을 측정하였다. 획득된 지표온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해서 기존의 온도 알고리즘인 split-window algorithm에 의해 얻어진 해수온도 영상과의 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 그 결과 낮 영상의 경우 -4.19${\pm}$1.19$^{\circ}C$ 정도의 온도 차가 났으며, 밤 영상의 경우 0.5$^{\pm}C$0.39$^{\circ}C$ 정도로 비교적 좋은 결과를 보였다. 이는 낮 영상의 경우 지표의 복사율에 대한 온도의 민감도가 매우 높기 때문에 높은 오차가 발생하지만, 밤 영상의 경우 태양빛에 의한 영향이 없으므로 좋은 결과를 나타내기 때문이다. 따라서 단일밴드 MIR영상을 이용한 지표온도 추정 시 대기에 의한 영향보다 지표 복사율에 의한 영향이 높다고 추정할 수 있다.
Two representative residual static methods of traveltime decomposition and stack-power maximization are discussed in terms of application to land seismic data. For the model data with synthetic shot/receiver statics (time shift) applied and random noises added, continuities of reflection event are much improved by stack-power maximization method, resulting the derived time-shifts approximately equal to the synthetic statics. Optimal parameters (maximum allowable shift, correlation window, iteration number) for residual statics are effectively chosen with diagnostic displays of CSP (common shot point) stack and CRP (common receiver point) stack as well as CMP gather. In addition to removal of long-wavelength time shift by refraction statics, prior to residual statics, processing steps of f-k filter, predictive deconvolution and time variant spectral whitening are employed to attenuate noises and thereby to minimize the error during the correlation process. The reflectors including horizontal layer of reservoir are more clearly shown in the variable-density section through repicking the velocities after residual statics and inverse NMO correction.
Two suspicious events, which were claimed as underground nuclear tests by North Korea, were detected in the northern Korean Peninsula on October 9, 2006 and May 25, 2009. The KIGAM and Korea-China Joint seismic stations are distributed uniformly along the boundaries between North Korea and adjacent countries. In this study, the data from broadband stations with the distance of 200 to 550 km from the test site are used to analyze and compare two nuclear tests of North Korea. By comparing the time differences of the Pn-wave arrival times of 1st and 2nd tests at multiple stations, the relative locations of two test sites could be calculated precisely. From the geometrical calculation with the velocity of Pn wave $V_{Pn}$ = 8 km/s, the 2nd test site is estimated to move in the WNW direction from 1st one with the distance of 2 km. Body wave magnitude, mb of the 2nd test, which was announced officially as the network average of 4.5, varies widely with the directional location of stations from 4.1 to 5.2. The magnitude obtained from Lg wave, $m_b$(Lg), shows less variation between 4.3 to 4.7 with the average of 4.6. The moving-window spectra of time traces of 1st and 2nd tests show very similar pattern with different scale level. In addition, the corner frequencies of P wave of 1st and 2nd tests at each station show no or negligible difference. This indicates the burial depths of two tests might be very similar. The relative yield amount of the 2nd test is estimated 8 times larger than that of the 1st from the weighted average of ground-velocity amplitude ratios.
농업과 환경분야에서 토양 상태를 신속하고 주기적으로 모니터링하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양의 특성을 측정하는 기존의 화학분석 방식은 분석의 정밀도, 시료의 수, 분석항목 등에 따라 시간, 인력, 비용적 소모가 커진다. 최근에는 식품, 농업, 환경 분야에서 신속하고 비파괴적 분석 방법으로 가시 근적외선 분광학을 도입하고 있다. 가시 근적외선 영역(VNIR, 400-2400 nm)에는 다양한 물질의 고유한 흡수분광형태가 존재한다는 이론적 토대로부터 물질의 정성 정량적 분석이 가능하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 VNIR 분광 스펙트럼으로부터 Al, organic carbon (OC), clay, silt, sand, CEC (Cation exchange capacity), CEC/clay 등의 토양 특성을 정량하고자 하였다. 농경지에서 채취한 94개 토양시료를 기존의 화학분석 방법으로 분석하고 실내에서 VNIR 스펙트럼을 측정하였다. 스펙트럼은 원시형태와, 1차, 2차 도함수로 변환된 형태 모두 partial least square regression (PLSR) 모델에 적용하였다. PLSR에 의한 토양특성 추정식은 RMSE, $R^2$, SDE, RPD 값을 이용하여 검증하였다. Al, OC, silt, sand 함량에 대해서는 통계적으로 유의한 수준의 추정값을 산출하였고, clay와 CEC/clay에 대해 추정한 값은 실측값과 약한 상관성을 나타내었다. 이러한 분광학적인 추정 기법은 영상을 이용한 정성 정량분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
The autonomous vehicles are being developed and operated widely because of the advantages of reducing the traffic accident and saving time and cost for driving. The vehicle localization is an essential component for autonomous vehicle operation. In this paper, localization algorithm based on sensor fusion is developed for cost-effective localization using in-vehicle sensors, GNSS, an image sensor and reference images that made in advance. Information of the reference images can overcome the limitation of the low positioning accuracy that occurs when only the sensor information is used. And it also can acquire estimated result of stable position even if the car is located in the satellite signal blockage area. The particle filter is used for sensor fusion that can reflect various probability density distributions of individual sensors. For evaluating the performance of the algorithm, a data acquisition system was built and the driving data and the reference image data were acquired. Finally, we can verify that the vehicle positioning can be performed with an accuracy of about 0.7 m when the route image and the reference image information are integrated with the route path having a relatively large error by the satellite sensor.
Current earthquake alert notification for immediate post-earthquake procedures for the critical facilities is exclusively dependent on the ground-motion intensity measures observed at the seismic station located within the site. This practice is prune to false notification due to a noise and problems of missing and poor quality records of the seismic station. The credibility of the earthquake alert notification can be enhanced by utilizing the multiple transformed records of the nearby seismic stations at other sites interconnected to the same earthquake monitoring system by a network. The time-domain transformation of the site-response between the seismic stations is implemented by convoluting the nearby records with a pair of forward and inverse FIR filters designed for the site response relative to a seismic basement. The transformed records from the nearby seismic stations can be used to estimate the ground-motion intensity measures missing at the site or to evaluate the data quality along with other various possible applications in the area of geoscience and earthquake engineering.
A resistivity method has been applied to wide range of engineering and environmental problems with the help of automatic and precise data acquisition. Thus, more accurate modeling and inversion of time-lapse monitoring data are required since resistivity monitoring has been introduced to quantitatively find out subsurface changes With respect to time. Here, we used the finite element method (FEM) for 3D resistivity modeling since the method is easy to realize complex topography and arbitrary shaped anomalous bodies. In the FEM, the linear elements, also referred to as first order elements, have certain advantages of simple formulation and narrow bandwidth of system equation. However, the linear elements show the poor accuracy and slow convergence of the solution with respect to the number of elements or nodes. To achieve the higher accuracy of finite element solution, high order elements are generally used. In this study, we developed a 3D resistivity modeling program using high order Serendipity elements. Comparing the Serendipity element solutions for a cube model with the linear element solutions, we assured that the Serendipity element solutions are more accurate than the linear element solutions in the 3D resistivity modeling.
Normal moveout correction is one of the main procedures of seismic reflection data processing and a crucial pre-processing step for AVO analysis. Unfortunately, stretch phenomenon, which is the intrinsic problem of NMO correction, degrades the quality of stack section and reliability of AVO analysis. Although muting is applied to resolve this problem, it makes far-offset traces more useful to develop an advanced NMO correction technique without stretch. In this paper, easy and detailed explanations are provided on the definition and methodology of NMO correction, and then the cause of stretch is explained with its characteristics. A graphical explanation for NMO correction is given for the intuitive understanding of stretch phenomenon. Additionally, the theoretical formulation is derived to quantitatively understand the NMO correction. Through explaining the muting process to remove NMO stretch, the limitations of conventional methods are investigated and the need for a new resolution comes to discussion. We describe a stretch-free NMO correction based on inverse theory among many different stretch-free NMO corrections. Finally, the stretch-free NMO correction is verified through synthetic example and real data.
Seabed multiple reflections (seabed multiples) are the main cause of misinterpretations of primary reflections in both shot gathers and stack sections. Accordingly, seabed multiples need to be suppressed throughout data processing. Conventional model-driven methods, such as prediction-error deconvolution, Radon filtering, and data-driven methods, such as the surface-related multiple elimination technique, have been used to attenuate multiple reflections. However, the vast majority of processing workflows require time-consuming steps when testing and selecting the processing parameters in addition to computational power and skilled data-processing techniques. To attenuate seabed multiples in seismic reflection data, input gathers with seabed multiples and label gathers without seabed multiples were generated via numerical modeling using the Marmousi2 velocity structure. The training data consisted of normal-moveout-corrected common midpoint gathers fed into a U-Net neural network. The well-trained model was found to effectively attenuate the seabed multiples according to the image similarity between the prediction result and the target data, and demonstrated good applicability to field data.
The determination of seismic velocities in refractors for near-surface seismic refraction investigations is an ill-posed problem. Small variations in the computed time parameters can result in quite large lateral variations in the derived velocities, which are often artefacts of the inversion algorithms. Such artefacts are usually not recognized or corrected with forward modelling. Therefore, if detailed refractor models are sought with model based inversion, then detailed starting models are required. The usual source of artefacts in seismic velocities is irregular refractors. Under most circumstances, the variable migration of the generalized reciprocal method (GRM) is able to accommodate irregular interfaces and generate detailed starting models of the refractor. However, where the very-near-surface environment of the Earth is also irregular, the efficacy of the GRM is reduced, and weathering corrections can be necessary. Standard methods for correcting for surface irregularities are usually not practical where the very-near-surface irregularities are of limited lateral extent. In such circumstances, the GRM smoothing statics method (SSM) is a simple and robust approach, which can facilitate more-accurate estimates of refractor velocities. The GRM SSM generates a smoothing 'statics' correction by subtracting an average of the time-depths computed with a range of XY values from the time-depths computed with a zero XY value (where the XY value is the separation between the receivers used to compute the time-depth). The time-depths to the deeper target refractors do not vary greatly with varying XY values, and therefore an average is much the same as the optimum value. However, the time-depths for the very-near-surface irregularities migrate laterally with increasing XY values and they are substantially reduced with the averaging process. As a result, the time-depth profile averaged over a range of XY values is effectively corrected for the near-surface irregularities. In addition, the time-depths computed with a Bero XY value are the sum of both the near-surface effects and the time-depths to the target refractor. Therefore, their subtraction generates an approximate 'statics' correction, which in turn, is subtracted from the traveltimes The GRM SSM is essentially a smoothing procedure, rather than a deterministic weathering correction approach, and it is most effective with near-surface irregularities of quite limited lateral extent. Model and case studies demonstrate that the GRM SSM substantially improves the reliability in determining detailed seismic velocities in irregular refractors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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