탄성파 자료에서의 단층 해석은 기계학습을 적용하기 매우 적합한 분야라고 할 수 있다. 결과적으로 다양한 형태의 기계학습 기반 단층 해석 기술들이 개발되고 있으며, 특히 합성 자료를 사용해 기계학습 모델을 훈련시키는 연구들이 중점적으로 수행되고 있다. 합성 자료를 사용할 경우 기계학습 모델을 훈련시키기 위한 대량의 자료를 확보하기가 용이하고, 정확한 단층 구조 라벨을 함께 제작할 수 있다는 장점이 있다. 합성 자료로 훈련시킨 모델을 사용해 현장 자료를 해석하기 위해서는 모델 훈련에 사용한 합성 자료가 지질학적으로 현실적이어야 한다. 이 연구에서는 실제 현장 자료와 유사한 합성 자료 제작을 위한 기술을 소개한다. 먼저 현실적인 단층 구조가 포함된 반사계수 모델을 제작한 후 일방향 파동 방정식 모델링을 적용해 효율적으로 겹쌓기 단면을 생성한다. 생성된 겹쌓기 단면에 참반사보정을 적용해 회절파의 영향을 제거하고, 무작위 잡음을 추가함으로써 현장 자료와 비슷한 형태의 합성 자료를 생성할 수 있다. 생성한 합성 자료를 U-Net 구조의 합성곱 신경망 모델에 적용하여 검증한 결과, 현실적으로 만들어진 합성 자료는 현장 자료에 적용이 가능한 딥러닝 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
해양조사선 온누리호에 장착되어 있는 슬리브건 배열의 특성을 분석하였으며, 탐사 자료와 비교하였다. 주파수 영역엣 빔폭의 변화는 송이 배열인 경우, 814Hz가지는 $179.5^{\circ}$로 일정하며 814-1631Hz 주파수 범위에서는 급격히 빔폭이 좁아진다. 반면에 길이 및 폭배열인 경우, 고주파수대로 갈수록 빔폭이 좁아지며 이때의 최적 주파수는 69Hz이다. 수직면 방향성에서 주엽은 위상 각도 $0^{\circ}$에서 최대 진폭 0dB를 나타낸다. 부엽이 생성되지 않는 최적주파수 범위는 송이배열인 경우 1631Hz 미만이며, 길이 및 폭배열인 경우 108Hz 미만이다. 따라서 송이배열은 천부 지층의 고분해능 탐사에 적합하며, 길이 및 폭배열은 저주파수대 심부지질구조 탐사에 적합함을 나타낸다. 송이배열을 이용한 탄성파 단면도를 동일 측선에서 폭배열을 이용하여 획득한 탄성파 단면도와 비교하였다.
지열은 외부 연료 공급요건에 영향을 받지 않고 연중 가동할 수 있는 장점을 가지기 때문에 최근 해외에서 주목받고 있는 대체 에너지원이다. 그리고 국내의 온천 및 지열이상대는 화강암 지역의 심부 파쇄대를 통한 지열수의 순환에 의한 것이 대부분으로 알려져 있다. 따라서 국내에서의 지열탐사는 지하유체의 주요 통로인 심부 파쇄대의 분포상황을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 석모도에서 취득한 수직 탄성파탐사(Vertical Seismic Profiling, VSP) 자료의 전처리와 심부 파쇄대의 영상화를 수행하기 위하여 급경사 파쇄대 지역과 퇴적층 구조를 모사한 속도모델로부터 합성탄성파 자료를 생성하고, 이 자료에 일반적인 VSP 자료처리기법과 급경사 파쇄대를 고려한 VSP 자료처리기법을 각각 적용한 결과를 비교 분석하였다. 그 결과 파쇄대에 의한 반사 이벤트의 손실을 없애기 위해서는 단순히 모든 하향파를 제거하는 일반적인 전처리 과정이 아닌 파쇄대를 고려한 전처리 과정이 필요하다는 것을 확인하였다. 또한 파쇄대를 고려한 전처리 과정이 수행된 석모도 거꿀 수직 탄성파탐사(Reversed VSP, RVSP) 현장자료에 3차원 겹쌓기전 위상막 참 반사보정을 적용하여 석모도 탐사현장의 지하구조를 영상화하였다. 참 반사보정 결과 파쇄대로 추정되는 구조가 확인되었으며, 이는 시추공 자료에서 추정되는 균열대의 심도와 일치하였다.
굴절법 탄성파탐사는 직접파와 임계굴절파를 이용하여 지하의 속도구조를 파악하는 지구물리탐사방법이다. GRM은 해석기법 중의 하나로서 수개의 정방향 및 역방향 발파의 주행시간을 이용하여 경사면은 물론 저속도층이나 얇은 층과 같은 숨은 층 하부에 대한 정보까지 제공한다. 이 연구에서는 5~7점 발파가 수행된 후 실내 자료처리 작업이 진행되는 일발적인 조사와 달리, 신축부지의 터파기 과정 및 시추자료에서 해석된 풍화대/기반암의 2층 구조를 대상으로 현장에서 간단히 양단발파 자료만을 가지고 엑셀 기반의 GRM을 적용시켜 풍화대와 기반암의 경계면을 신속히 파악할 수 있는지 살펴보았다. 이 방법의 적용효과와 계산의 신뢰도를 확인하기 위해 정사각과 속도대비 변화에 따른 각 모형에 대한 적용성을 검토한 결과 각각 최대 약 $30^{\circ}C$의 경사와 최대 0.6의 속도대비가 되는 경계면을 해석할 수 있는 것으로 나타났다. 청주화강암체에 대한 실제 현장탐사에서 해석된 기반암까지의 깊이는 시추자료 및 SPS 검층 자료에서 도출된 연암 상부의 표면과 잘 상관되었다. 실제 현장에서 기반암까지의 깊이를 간편한 엑셀-GRM을 이용하여 신속히 추정할 수 있다는 점에서 기반암의 깊이가 심하게 변하지 않은 좁은 지역에서의 풍화대 조사 및 이에 따른 저비용의 탐사설계에 일정한 역할을 할 것으로 보인다.
이 논문에서는 중력, 자력, 및 탄성파 자료를 이용하여 한일공동개발구역(Korea-Japan Joint Development Zone, JDZ)의 구조를 분석했다. 중력과 자력 자료를 분석한 결과 제주 분지 일원에서 낮은 중력 및 자력 이상을 보이는 영역이 확인되었다. 또한, 분지 경계를 확인하기 위하여 부게 이상 자료에 총수평 기울기(total horizontal gradients)를, 그리고 총자기 이상 자료에 어넬리틱 시그널(analytic signal)을 적용한 결과 분지 경계를 확인할 수 있었다. 높은 대자율을 보이는 타이완-신지 벨트는 북동-남서 방향으로 JDZ의 중심을 가로지르고 있으며 관입암체로 추정되는 암상들이 JDZ에 산발적으로 나타난다. 3차원 자력 및 중력 역산 결과는 대자율과 밀도의 높은 상관 관계를 보였다. 제주 분지와 호 분지에서 낮은 밀도 분포를 나타내며 타이완-신지 벨트에서는 높은 대자율 분포를 보여준다. 제주 분지 일원 측선에서 밀도 단면도와 탄성파 단면도를 비교한 결과 높은 밀도는 화성 활동에 의한 암상(sill), 지루(horst), 기반암 상승부와 연관 있으며 낮은 밀도는 기반암이 함몰된 지구(graben)과 연관된 것으로 해석된다. 이 결과는 탄성파 자료와 중자력 자료를 활용한 융합 해석법이 JDZ 일원의 지하구조 특성을 효과적으로 파악할 수 있음을 제시한다.
지반의 동적 변형 특성인 전단파 속도(Vs), 압축파 속도(Vp), 그리고 그에 따른 포아송 비(v)는 내진 설계나 내진 성능 평가 외에도 구조물의 거동 평가에 필요한 매우 중요한 지반 정수이다. 지난 수 십 년 동안 이러한 지반 정수를 효율적이고 정밀하게 측정하기 위해 여러 가지 검측공 탄성파 시험 기법들이 개발 및 적용되어 왔다. 본 연구에서는 가장 신뢰성이 높은 현장 탄성파 기법인 크로스홀 탄성파 시험 기법을 지반 동적 물성을 획득하기 위한 기법으로 선정하였다. 지하수위 존재 여부에 관계없이 토사뿐만 아니라 암반을 대상으로 크로스홀 시험을 성공적으로 수행할 수 있도록 연직 시추공 안에서 지반에 대한 횡방향 가진이 가능한 스프링식 발진 장치를 개발하고, 두 곳의 기존 항만 부두 부지와 두 곳의 신규 LNG 저장 시설 부지로 구성된 국내 세 지역을 대상으로 크로스홀 탄성파 시험을 실시하였다. 대상 부지에서의 횡방향 가진의 크로스홀 시험으로부터 깊이별 Vs, Vp 및 v와 같은 지반 동적 특성을 효율적으로 결정하였으며, 적용 대상 시설물인 기존 항만 부두 시설물의 내진 성능 평가 그리고 신규 LNG 저장 시설물의 내진 설계를 위한 근본 자료로 제시하였다.
동해 울릉분지 북서 해역에서 취득한 3차원 탄성파 탐사자료의 해석에 의하면 연구해역 내 천부퇴적층은 광역반 사면에 의해 분리되는 5개의 탄성파 단위로 구분되며, 다수의 단층을 수반하는 배사구조가 발달한다. 가스하이드레이트 안정영역 내에는 높은 RMS 진폭을 보이는 해저모방반사면과 낮은 RMS 진폭을 보이는 음향공백대가 특징적으로 분포한다. 탄성파 속성 분석에 의하면 가스하이드레이트와 자유가스가 동시에 부존한 경우 그 경계를 따라 순간진폭이 높게 나타나며 하부에서 순간주파수가 급격히 감소한다. 반면 가스하이드레이트만 존재하는 경우에는 하부에서 순간진폭이 낮고 순간주파수가 감소하지 않는다. 해저모방반사면의 주파수 성분 분해 결과 특정 고주파수 영역에서 나타나는 강한 진폭은 하부 자유가스에 의한 튜닝효과를 지시한다. 가스하이드레이트, 자유가스 및 퇴적층의 경사를 고려한 네 가지 가스하이드레이트 부존모델을 제시하고 그 특징을 기술하였다.
수진기들을 서로 케이블로 연결하지 않고 독립적으로 운용하는 육상-노달 탄성파 기술을 수륙 경계지역에 대한 탄성파 반사법자료를 얻기 위해 사용하였다. 이 기술은 수진기 설치와 수거가 간편하기 때문에 지형조건 영향을 적게 받으면서 양호한 자료를 얻을 수 있다는 점에서 매우 경제적이다. 경상북도 포항시 형산강 하구를 테스트 지역으로 한 이 연구에서는 송수신 측선을 약 120 m 간격으로 서로 평행하도록 전개하여 음원은 강에서 에어건을 사용하고 무선 수신은 하상에 설치한 노달 시스템을 사용하였다. 수집된 반사파 자료들은 낮은 신호대잡음(S/N)과 불연속적인 이벤트를 보이며, 특히 직접파, 가이드파, 음파, Scholte 표면파를 포함한 대부분의 이벤트들이 현장 자료에서 쌍곡선 형태로 나타는데 이러한 특징은 송수신이 같은 측선에서 이루어지는 일반적인 탐사에서의 직선 형태와 크게 대비된다. 주된 자료처리는 저주파 고진폭 잡음에 가려진 미약한 신호를 향상시키기 위한 띠통과 필터링, 공기파를 완화시키기 위한 주파수-파수 필터링, 송수신기 사이의 전파시간을 보정하기 위한 시간지연 보정을 수행하여 궁극적으로 가이드파와 공기파에 가려진 천부의 반사파를 표출하는데 목적을 두었다. 송신기와 수신기 사이의 횡단-오프셋 거리에 따른 시간지연 보정을 위한 주시방정식과 곡선을 이 연구에서 새로이 제시하였다. 시간지연 보정 효과는 최소 횡단-오프셋 자료에서 보정 후 약 200 ms 상향 이동하는 잘 정렬된 수평층으로 잘 관찰된다, 직접파/공기파를 기준으로 한 시간지연 보정은 서로 평행한 송수신 측선에서 얻어지는 자료처리에 필수적인 것으로 나타났다. 이 연구에서 개발되고 적용된 육상 노달-수상 에어건 시스템 자료의 수집과 처리 기법은 차후 천부가스, 단층대, 연안지역 및 도심지의 엔지니어링 설계를 위해 육해상 경계 지역에서 얻어지는 고분해능 자료에 효과적으로 쉽게 적용될 것으로 기대된다.
해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace)빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된 두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을 통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다.
해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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