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.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권8호
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pp.1309-1314
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2008
Seismic data is often contaminated with high-energy, spatially aliased noise, which has proven impractical to attenuate using Fourier techniques. Wavelet filtering, however, has proven capable of attacking several types of localized noise simultaneously regardless of their frequencies. In this study a 2-D stationary wavelet transform is used to decompose seismic data into its wavelet components. A threshold is applied to these coefficients to attenuate high amplitude noise, followed by an inverse transform to reconstruct the seismic trace. The stationary wavelet transform minimizes the phase-shift errors induced by thresholding that occur when the conventional discrete wavelet transform is used.
속도 모델 구축은 탄성파 탐사 자료처리에서 필수적인 절차이다. 주시 토모그래피나 속도 분석과 같은 기존 기법들은 하나의 속도 모델을 예측하는 데 계산 시간이 오래 걸리며 역산 결과의 품질이 전문가의 판단에 크게 의존한다. 전파형 역산 또한 초기 속도 모델에 크게 의존한다는 문제가 있다. 최근 심층 신경망 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 푸는데 적용되는 사례가 많아지면서 널리 보급되고 있다. 이 논문에서는 심층 신경망 기법을 이용한 탄성파 속도 모델 구축 사례들을 각 연구에 사용한 신경망에 따라 분류하며 조사하였다. 또한 훈련용 인공 속도 모델 생성 사례도 포함하였다. 심층 신경망은 대량의 데이터로부터 신경망을 훈련함으로써 모델 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법들에 비해 역산 결과에 사람의 판단이 개입될 여지가 적으며 훈련을 마친 후 하나의 속도 모델을 예측하는 비용은 무시할 수 있다. 또한, 심층 신경망은 전파형 역산과 달리 초기 속도 모델이 필요하지 않다. 여러 연구에서 계산 비용뿐만 아니라 역산 결과에서도 심층 신경망 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 바탕으로 속도 모델 구축에 사용된 심층 신경망 기법의 특징에 대해 분석하고 논의하였다.
충북 초정지역에 대하여 지하수부존과 연관된 파쇄대 분포 양상을 파악하기 위해 지리정보시스템을 이용한 각종 지국물리탐사 속성자료들을 상관해석하였다. 위성영상으로부터 얻어진 선구조밀도, 수직탐사와 검층에 의한 전기비저항, 전기비저항 표준편차분석, 방사능, 탄성파 속도, 기반암의 심도 등의 속성자료들은 복합해석을 위해 ARC/INFO를 이용한 데이터베이스로 구축하였다. 특히 전기비저항 수직탐사결과는 심도별 비저항 값들을 수평적으로 내·외삽시켜 입체적으로 재건하는 기법을 적용하였다. 전기비저항 수직탐사 자료들을 이용하여 재건한 합성결과와 GIS를 이용한 각종 물리탐사자료의 복합해석결과로 연구지역의 천부 파쇄대 분포 특성을 효과적으로 파악할 수 있었고, 특히 지하수부존과 연관된 파쇄대는 연구지역의 남동부에 발달되어 있는 것으로 확인되었다.
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.
강원도 삼척시 도계읍 마교리의 남풍갱 상부 농경지에서 북동-남서 및 북서-남동 방향으로 총 10개의 측선에 대한 탄성파 굴절법 탐사를 실시하였다. 매 측선마다 지오폰은 일렬로 1m 간격으로 48 개를 설치하였으며 파원은 5Kg해머를 사용하여 5개의 위치에 타격을 가하였다. 굴절법 탐사의 자료처리는 역행주시법 , GRM과 함께 파면확장법을 통한 초동계산과 SIRT를 이용한 역산을 하는 주시 토모그래피를 사용하여 행해 졌다. 계산 결과 조사지역 의 상부 매립 및 퇴적층의 하부 경계면은 3.49m에서 8.88m의 심도로 분포하고 있으며 P파의 속도는 270${\~}$360m/s를 나타내었다. 하부 파쇄암반의 P파 속도는 1550${\~}$1940m/s의 분포를 보였다. 자료처리 결과 이처럼 상부와 하부층의 탄성파 속도 차이가 크게 나타나고 경계면의 굴곡이 완만할 경우에는 GRM이 역행주시법에 대해 갖는 이점이 거의 없음을 발견하였다. 역행주시법과 주시 토모그래피의 결과는 서로 잘 일치하였으며, 조사지역의 북동 방향으로는 상하부층의 경계면이 지표면이 겪은 변화와 동일한 굴곡을 보이고 있다. 이는 남풍갱 폐탄광 지역의 지하 채굴적에 의한 지반이완이 넓은 지역에 걸쳐 상부로 전이되어 나타난trough형 지반침하의 전형적인 양상으로 판단된다.
탄성파 탐사 영상에 적절한 평활화 기법을 적용하게 되면 무작위 잡음이 제거되고 신호의 연속성이 증가되어 보다 정밀한 해석을 할 수 있다. 자료의 특성을 해치지 않으면서 효율적으로 탄성파 탐사자료를 평활화 하기 위해서 최근까지 활발하게 연구 및 사용되고 있는 방법 중 하나가 SOF-EP (Structure-Oriented Filter-Edge Preserving) 기법이다. 이 기법은 자료의 진폭이 큰 곳에서 작은 곳으로 확산되는 원리를 이용하며, 수평층과 같은 연속성이 있는 구조에서는 층을 따라 확산 혹은 평활화가 일어나게 해줌으로써 층 내의 연속성을 증가시키고 무작위 잡음을 제거하는 효과를 가져온다. 또한, 단층과 같은 불연속적인 주요 구조 경계에서의 확산 혹은 평활화를 막기 위하여 연속성 결정 인자를 설정함으로써 평활화 기법의 정밀성을 높일 수 있다. 하지만, 연속성 결정인자를 계산하기 위하여 사용되어 온 구조지향 닮음(structure-oriented semblance) 기법의 경우, 사용하는 필터의 크기나 자료의 양에 따라 많은 시간이 소요되기 때문에 효율성이 떨어지는 한계를 가진다. 이 연구에서는 먼저 SOF-EP 기법을 구현하고, 현장자료에 단계적으로 적용함으로써 그 효용성을 확인하였으며 다음으로 효율적으로 연속성 결정인자를 계산할 수 있는 모서리 반응 기법(corner response method)을 제안 및 적용하여 기존의 방법과 비교하였다. 그 결과 약 6000배 이상 계산 시간을 단축할 수 있음을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.242-251
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2013
최근 해양자원탐사 및 개발에 대한 관심이 전 세계적으로 급증하는 가운데, 이를 위한 해양플랜트 산업이 고부가 가치 산업으로서 각광받고 있으며 국내에서도 이러한 세계적 추세에 따라 해양플랜트의 개발에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만 해외에서는 해양플랜트 설치 시 해저지반 특징 확인을 위한 해양지반조사 지침이 존재하는데 비해, 국내에서는 이와 같은 지침 사항이 존재 하지 않는다. 이에 본 연구에서는 해외 해양물리탐사 지침을 인용하여, 국내 해양환경 실정에 적합한 탐사 기법을 선정 및 활용하여 남해 해역에 적용시켜 보았다. 실내 토질시험을 추가하여 광역적인 해양 물리탐사와 국지적인 시추조사와의 상호보완적 양상 비교로 신뢰도 높은 자료 분석이 가능하게 하였다. 또한 해양플랜트가 해류에 의해 받을 수 있는 영향을 파악하기 위해 연속조류조사를 포함하였고, 탄성파 음향특성 분석으로 시추 심도가 깊지 않은 지역에서의 지층을 예측하고자 하였다. 현장에서의 적용결과 해양물리탐사자료와 해상 시추조사 자료의 복합적 분석을 통해 해저지반의 특징을 광역적이고, 직접적으로 확인하였다.
사이드스캔소나(Side Scan Sonar)와 SBP (Sub-bottom Profiler)는 최근 해양탐사 기술의 발전과 더불어 수중과 해저면, 그리고 해저면 하부에 대한 정보가 필요한 분야에 많이 활용되어지고 있다. 본 연구에서는 사각형 인공어초가 해저면에 분포하는 지역을 대상으로 사이드스캔소나와 SBP를 이용하여 자료를 취득하였다. 취득된 사이드스캔소나 자료에 대하여 디지털 영상처리 기법인 공간영역과 주파수영역에서의 각종 필터링을 적용하여 필터링의 종류와 매개변수에 따른 특징 및 영상분석을 시도하였다. SBP 자료는 이득회수, 디콘볼루션, 스펙트럼 분석, 뮤팅, 구조보정 등의 탄성파 자료처리과정을 거친 후 단면도를 구하였으며, 또한 통계적 특징에 기인한 평균값과 중앙값을 이용한 영상처리 과정을 거쳐 지층의 연속성 향상을 도모하였다. 사이드스캔소나와 SBP 두 가지 자료를 함께 시각화하는 방법을 이용하여 인공어초의 상태 및 구조물의 침하여부를 보다 쉽게 파악할 수 있었다. 또한 샘플링된 해저퇴적물 시료분석 결과와 사이드스캔소나의 Texture Filtering 적용결과, 그리고 천부지층결과의 연계해석을 통해 지층 상부퇴적물의 종류와 분포 및 두께를 파악할 수 있었다.
탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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