• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.221-230
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• 2021

전역 최적화 문제의 해를 유전 알고리즘을 사용하여 얻어 완전파형역산을 수행하고 층상 반무한체의 물성치를 추정하는 기법을 제안한다. 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 동적 응답을 측정하고, 이를 추정 물성치를 사용하여 계산된 응답과 비교한다. 응답의 추정치는 mid-point integrated finite element와 perfectly matched discrete layer를 사용하여 구성된 thin-layer model로부터 얻는다. 전역 최적화 문제의 목적 함수는 응답의 관측치와 추정치의 차이에 대한 L2-norm으로 계산된다. 유전 알고리즘을 사용하여 전역 최적화 문제의 해를 구하여 완전파형역산을 수행한다. 제안된 기법을 기본 진동 모드 뿐만이 아니라 고차 진동 모드도 우세한 다양한 층상 반무한 매질에 적용하여, 측정치가 잡음을 포함하지 않는 경우와 포함하는 경우 모두에 대해서 제안된 완전파형역산 기법은 층상 반무한체의 재료 특성을 추정하는데 적합함을 확인할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.214-216
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• 2022

분포형 음향 센싱(distributed acoustic sensing, DAS)은 광섬유 케이블을 수신기로 활용하는 탐사기술로서, 석유탐사 및 지진분야에서 모니터링 목적으로 활발히 적용되고 있다. 최근에는 지하매질의 물성정보를 도출하기 위해 분포형 음향 센싱 자료를 활용한 전파형역산 연구가 수행되고 있다. 분포형 음향 센싱은 광섬유 케이블 상의 두 점 간의 위상 차이에 의한 변형률을 측정하기 때문에, 기존 전파형역산 알고리즘에 직접 활용하기 어렵다. 분포형 음향 센싱 자료를 전파형역산에 활용하기 위해, 본 연구에서는 평면파 가정에서의 변형률과 수평입자속도의 관계식을 이용한 평면파 전파형역산 알고리즘을 개발하였다. 수치실험을 통해 평면파 가정에서의 변형률과 입자속도 간의 관계식이 성립함을 확인하였다. 다양한 탐사환경에서 분포형 음향 센싱 자료에 대한 전파형역산의 적용 가능성을 확인하기 위해, 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경을 모사한 4층 및 수정된 Marmousi-2 속도모델을 이용하였다. 제안된 전파형역산을 통해 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경하에서 P파 및 S파 속도구조를 정확히 도출할 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제25권2호
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• pp.5-14
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• 2024

철근 콘크리트 교량 바닥판은 차량 하중과 우수침투 등으로 가장 먼저 손상이 발생하며 제설염화물 등으로 인한 철근 및 기타 금속 부재가 부식되면서 콘크리트 열화가 주로 발생한다. 교량 바닥판의 시공 상태 및 포장 내부 바닥판의 열화는 지표투과레이더(ground-penetrating radar, GPR) 탐사 자료를 이용하여 평가하고 있다. 교량의 콘크리트 열화 상태를 평가하기 위해서는 철근의 위치 및 열화 지점을 정확하게 파악하기 위한 GPR 자료 해석 기술 개발이 필요하다. GPR 탐사에서는 지반 매질의 레이더파 전파 속도 차이에 의한 반사 및 회절파 신호를 취득한다. 그러므로 이 연구에서는 GPR 탐사 자료를 이용해서 지반 매질의 레이더파 전파 속도를 추정하고 교량 바닥판의 열화를 평가하기 위한 완전파형역산(full-waveform inversion, FWI) 기술을 개발하였다. 개발된 FWI 기술의 적용성은 콘크리트 박리 및 철근 부식과 같은 교량 바닥판 열화현상을 보여주는 GPR 속도 모델을 만들어서 수치 실험을 수행하여 검증하였다. 합성 GPR 자료로 역산한 결과 교량 바닥판의 철근 위치와 열화 지점을 역산으로 계산된 속도 영상으로 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.203-213
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• 2022

탄성파 탐사 자료의 영상화를 통해 지층의 구조를 파악하기 위해서는 지하 매질의 탄성파 속도 정보가 필수적이다. 지하 매질의 속도를 추정하기 위해 전파형역산(Full waveform inversion) 기술이 주목을 받고 있지만 3차원 전파형역산은 방대한 컴퓨터 자원과 계산 시간이 요구된다. 본 연구에서는 3차원 음향 전파형역산과 2차원 음향 전파형역산의 계산 성능과 정확성을 비교하고, 회절각 필터링 기술을 이용한 주파수영역 2차원 전파형역산을 통해 2차원 근사의 한계점을 일부 보완할 수 있음을 확인한다. 큰 반사각도의 성분만을 이용하는 회절각 필터링 기술을 적용하여, 3차원 탐사자료를 통해 2차원으로 근사할 때 문제가 될 수 있는 2차원 단면을 벗어난 지역으로부터의 반사파의 영향을 줄이고, 3차원 전파형역산과 구조보정에 필요한 장파장 속도구조를 구축할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권1호
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• pp.38-49
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• 2020

음향파 완전파형역산은 탄성파 탐사를 통해 얻은 관측자료와 음향파 모델링자료를 맞춤으로써 지층의 속도모델을 고해상도로 구축하는 최적화 과정이다. 기존의 스트리머를 이용한 해양 탄성파 탐사 자료에 대한 음향파 완전파형역산에서는 압력자료만을 활용하여 P파 속도모델을 구축한다. 그러나 최근 다성분 해저면 탄성파 탐사기술의 발달로 다성분자료의 취득 사례가 늘고 있으며, 이에 따라 해양에서 얻어지는 다성분 자료를 활용한 음향파 완전파형역산 기법에 대한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 수평 및 수직 입자가속도 자료를 활용한 효과적인 음향파 완전파형역산 전략을 제시하고자 한다. 이를 위해, 우선 음향파 모델링으로 제작된 압력 및 입자가속도 자료와 민감도커널을 분석하여 파형역산 과정에서 각 자료의 성분별 특성을 관찰하였다. 압력 자료에 함께 나타났던 직접파, 다이빙파 및 반사파가 수직 및 수평 입자가속도 자료에서 파동의 진행방향에 따라 분리되어 나타나는 것을 확인하였으며, 수평 입자가속도 자료는 상부의 장파장구조를, 수직 입자가속도 자료는 하부의 장파장구조와 전체 영역에서의 단파장구조를 구축하는 데 효과적임을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 입자가속도 자료만을 활용해 음향파 완전파형역산을 수행하는 순차적 자료 활용전략을 제시하며, 압력자료를 얻지 못하였거나 품질이 낮은 경우에도 입자가속도 자료를 활용하는 음향파 완전파형역산을 통해 양호한 P파 속도모델을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제37권5호
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• pp.277-285
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• 2016

We introduce a depth scaling strategy to improve the accuracy of frequency-domain elastic full waveform inversion (FWI) using the new pseudo-Hessian matrix for seismic data without low-frequency components. The depth scaling strategy is based on the fact that the damping factor in the Levenberg-Marquardt method controls the energy concentration in the gradient. In other words, a large damping factor makes the Levenberg-Marquardt method similar to the steepest-descent method, by which shallow structures are mainly recovered. With a small damping factor, the Levenberg-Marquardt method becomes similar to the Gauss-Newton methods by which we can resolve deep structures as well as shallow structures. In our depth scaling strategy, a large damping factor is used in the early stage and then decreases automatically with the trend of error as the iteration goes on. With the depth scaling strategy, we can gradually move the parameter-searching region from shallow to deep parts. This flexible damping factor plays a role in retarding the model parameter update for shallow parts and mainly inverting deeper parts in the later stage of inversion. By doing so, we can improve deep parts in inversion results. The depth scaling strategy is applied to synthetic data without lowfrequency components for a modified version of the SEG/EAGE overthrust model. Numerical examples show that the flexible damping factor yields better results than the constant damping factor when reliable low-frequency components are missing.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.203-211
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• 2023

층상 반무한체에서의 확률론적 완전파형역산을 위한 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 모사 기법을 정식화한다. Thin-layer method를 사용하여 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 지표면에서 추정된 동적 응답과 관측 데이터와의 차이 및 모델 변수의 사전 정보와의 차이를 최소화하도록 목적함수와 모델 변수의 사후 확률밀도함수를 정의한다. 목적함수의 기울기에 기반하여 MCMC 표본을 제안하기 위한 분포함수와 이를 수락 또는 거절할지 결정하는 수락함수를 결정한다. 기본 진동모드 뿐만이 아니라 고차 진동모드가 우세한 경우를 포함하여 다양한 층상 반무한체의 전단파 속도 추정에 제안된 MCMC 모사 기법을 적용하고 그 정확성을 검증한다. 제안된 확률론적 완전파형역산을 위한 MCMC 모사 기법은 층상 반무한체의 전단파 속도와 같은 재료 특성의 확률적 특성을 추정하는 데 적합함을 확인할 수 있다.