다성분 탄성파 자료의 신호/잡음비를 높이기 위한 방법의 일환으로 다성분 복소트레이스 분석법을 이용한 분극필터를 개발하였다. 이 필터는 기존의 방법과는 달리, 실체파 신호의 수평/수직 진폭비와 레일리파 타원율을 이용하여 각 시간 샘플의 선형 및 타원형 성분이 정량적으로 계산되며 낮은 신호/잡음비에도 이상적으로 작동하는 특징이 있다. 합성파 뿐만 아니라 실제 자료에 적용시킨 결과, 기존 분극필터보다 타원형 입자운동의 레일리파가 잘 제거되어 선형의 P파 및 S파 신호를 효과적으로 인지할 수 있음을 보인다.
지구물리학적 현상을 이해하고 지반공학 관련 문제를 해결하기 위한 주요 요소로서 전단파속도가 강조되어 왔다. 특히, 내진설계와 내진성능평가를 위한 지반지진공학 분야에서 전단파속도의 중요성이 보편적으로 인지되고 있다. 국내 183개소 부지들에서의 다양한 현장 탄성파시험 수행을 통해 대상 조사 부지들에서의 대표적 지반 동적물성으로서의 깊이별 전단파속도 분포들을 결정하였다. 대상 부지들의 지하 토사와 암반 지층을 지반지진공학적 간편 활용을 위한 매립토, 퇴적토, 풍화토, 풍화암 및 기반암의 5 종류 지반지층으로 재분류하였다. 현장 탄성파시험의 전단파속도 분포들을 종합하여 5 종류 지반지층들의 평균적인 전단파속도 주상들을 도출하였으며, 이를 토대로 지진학 및 지반지진공학에서의 유용을 위한 각 지층별 대표 전단파속도 값을 도출하였다.
고해상 천부 해저 탄성파탐사 기술은 지난 수십년간 자원, 엔지니어링 탐사 및 지질 조사에 활용되어 왔다. 다중채널 탐사법이 지하구조를 파악하는데 매우 효과적임에도 불구하고 천부 해저탐사에는 간편성과 경제성 때문에 단일채널 아날로그 방식이 더 많이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 경제적으로 탐사자료의 품질을 향상시키기 위하여 소형 에어건, 6채널 스트리머와 PC기반 시스템을 이용하여, 고해상 탐사자료를 디지털로 취득하고 이를 자료 처리하여 탄성파 단면도를 제작하였다 이러한 시험 자료취득은 지난 수년간 다른 목적의 연구와 병행하여 포항근해, 황해 그리고 경기만에서 수행되었다. 취득된 자료에 기본적인 자료처리가 적용되었는데 그 과정에는 이득회수, 디콘볼루션, 필터링, 동보정, 정보정, 공통 중간점 분류와 중합이 포함되었다. 자료처리된 단면도들의 예를 아날로그 기록과 비교하여 나타내었다. 자료처리 후 디지털 단면기록의 해상도는 크게 향상되었다. 취득 및 처리 결과는 소형 에어건, 6채널 스트리머와 PC기반 시스템을 이용한 고해상 천부 해저 탄성파탐사가 정밀한 지하구조 파악에 효과적임을 보여준다.
가스하이드레이트 개발 시 중요한 요소 중의 하나인 가스하이드레이트 부존층의 정확한 심도를 얻기 위해서는 일반적으로 고해상도 정보를 주는 VSP 탐사가 많이 수행되어왔다. 본 연구에서는 가스하이드레이트 부존지역인 울릉분지 지역의 UBGH09 시추공에서 국내 최초로 삼성분 지오폰을 사용하여 획득한 제로오프셋 VSP 탐사자료로부터 구간속도를 추출하고 corridor 중합단면도를 생성하여 지표탄성파탐사 자료와 비교해 보았다. 먼저 Phase rotation을 통하여 삼성분 지오폰으로 기록된 신호들이 실제 수직 및 두 개의 수평성분 자료들이 되도록 변환 시키고, 파동장 분리과정을 통하여 직접파와 반사파를 분리하였다. 제로오프셋 VSP 자료의 직접파로부터 추출한 구간속도를 음파검층의 구간속도와 비교한 결과 두 구간속도 모두 비슷한 양상을 나타냈다. BSR 상부의 하이드레이트 층에서는 빠른 속도를 보이고 BSR 하부에서 속도가 급격히 떨어지는 것으로 보아 BSR 하부에 유리가스가 집적되어 있는 것으로 보인다. 제로오프셋 VSP 반사파 자료로부터 corridor 중합단면도를 생성하여 지표탄성파탐사의 CMP 중합단면도와 비교한 결과 대부분의 반사이벤트들이 잘 부합하였으며, phase rotation을 적용한 결과가 phase rotation을 적용하지 않았을 경우보다 더 잘 부합하였다.또한 transverse 성분을 이용하여 만든 corridor 중합단면도와 지표탄성파 CMP 중합단면도를 비교한 결과 지표탄성파 CMP 중합 단면도 내의 모오드 변환된 PS 반사파들을 확인할 수 있었다.
탄성파 자료처리 과정에서 겹쌓기는 신호대 잡음비율과 영상의 질을 개선하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 기존의 겹쌓기 방법은 다양한 분포의 잡음과 특이치 잡음을 만족스러운 수준으로 제거하지는 못한다. 본 논문에서는 특이치에 강인함을 보이는 중앙값 처리와 다양한 분포의 잡음 제거에 효과적인 국지적 상관을 이용한 가중 겹쌓기법을 결합하여, 강인하면서도 최적인 가중 겹쌓기법을 소개한다. 제안한 방법을 합성 자료에 적용하여 다양한 분포의 잡음과 특이치 잡음 모두를 효과적으로 제거함을 확인할 수 있었다.
훗카이도 남쪽 태평양 판의 심부 지각 구조를 규명하기 위해 다중채널 탄성파 반사법 탐사가 2009 년에 수행되었다. 탐사 측선은 250km 넓이의 WCR을 가로지르며, 쿠로시오 속류에 의해 생성된 난류가 흐르는 지역에 위치한다. 본 논문에서는 다중채널 탄성파 반사법 자료를 사용하여 WCR의 세부 구조를 규명하고자 하였다. 탐사 측선은 2개의 프로파일로 구성되는데, 그 중 하나는 송신원 간격이 200 미터이고, 다른 하나는 50 미터 간격이다. 밀집된 송신원을 갖는 측선의 기록자료가 성긴 송신원 측선의 기록자료보다 배정 잡음이 훨씬 많은 것을 관찰할 수 있다. 이 잡음의 발생원은 이전 송신원으로부터 발생한 해수면과 해저면, 그리고 지하 불연속면 사이의 음향 다중반향음으로 확인되었다. 음파 속도 정보가 동시에 수행하는 온도 측정으로부터 구해질 수 있다면 중합전 구조보정 기술을 통해 배정잡음에 묻혀 있는 신호를 효과적으로 강조할 수 있음을 알 수 있었다. WCR은 음향학적으로 볼 때 해양쪽으로 급경사(${\sim}2^{\circ}$)이고 해변쪽으로 완경사(${\sim}1^{\circ}$)인 오목한 반사면들의 집합체라고 할 수 있다. WCR 내부에서 30km 넓이의 반사면들로 둘러싸인렌즈 형태의 구조를 확인할 수 있었다.
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.
그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.
유성일대 화강암, 팔당일대 호상 편마암 및 사북일대 퇴적암 지역에서 동탄성계수와 탄성파 속도와의 관계를 밝히기 위하여 완전파형음파검층을 통해 이들 암상에서 탄성파 P파와 S파 속도를 측정하였다. 또한 유성일대 화강암과 팔당일대 편마암 지역에 대해서는 일축압축강도와 포아송비를 실내시험에서 측정하였다. 실내실험 자료에서는 팔당 호상편마암 지역의 탄성파 P파 및 S파 속도가 유성의 화강암 지역보다 높게 나타난 반면, 포아송비가 낮은 값을 보이므로 포아송비의 증가함에 따라 탄성파 P파 및 S파 속도가 감소하는 상관관계를 보였다. 완전파형음파검층을 통하여 얻어진 동탄성계수는 동체적탄성계수와 동전단탄성계수에 비하여 높은 값을 보인다.
28 Hz와 100 Hz 지오폰을 사용하여 탄광 채굴공동에 의한 지반침하 지역에서 탄성파자료를 획득하고 지오폰에 따른 탄성파 자료의 주파수 특성을 고찰하였다. 파동의 전파거리가 짧아 고주파수 성분의 감쇠가 적은 근거리 오프셋($1\~10m$) 에서는 100 Hz 지오폰 자료가 28 Hz 지오폰 자료에 비하여 상당히 높은 주파수 성분(최대 300 Hz)을 보유하며 중거리 오프셋($11\~39m$)에서는 28Hz 지오폰 자료의 신호대역 주파수 특성은 근거리 오프셋 자료와 전체적으로 유사하고 100 Hz 지오폰의 경우는 신호로 간주할 수 있는 최대 주파수는 높은 반면 상대적으로 높은 수준의 고주파 잡음이 존재하며, 원거리 오프셋($\geq40\;m$)에서는 150 Hz 이상의 영역에서 신호가 대부분 잡음수준까지 감쇠된 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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