지중 레이다 탐사에서 고주파수 전자파의 전파 현상은 복잡하다. 전자파 전파에 현상을 지배하는 물리적인 과정에 대한 이해를 향상시키기 위해서, 본 논문에서는 원통좌표계 맥스웰 방정식의 시간영역 유한차분법을 소개한다. 이 접근법은 시추공 지중 레이다탐사와 관련된 전자 파동장의 전파형을 모델화할 수 있다. 이 알고리듬은 완전정합층(PML)을 통한 흡수경계, 주파수 의존성 매질, 그리고 유한 길이 송신 안테나에서 쉽게 이행될 수 있다.
방조제의 모니터링에는 지구물리학적 비파괴 검사인 GPR (Ground Penetrating Radar) 탐사가 주로 이용된다. GPR 반응은 상황에 따라 복잡한 양상을 보이므로 자료의 처리와 해석은 전문가의 주관적 판단에 의존하며, 이는 오 탐지의 가능성을 불러옴과 동시에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 딥 러닝을 이용하여 GPR 탐사자료의 공동을 탐지하는 다양한 연구들이 수행되고 있다. 딥 러닝 기반 방법은 데이터 기반 방법으로써 풍부한 자료가 필요하나 GPR 탐사의 경우 비용 등의 이유로 학습에 이용할 현장 자료가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 증강 전략을 이용하여 딥 러닝 기반 방조제 GPR 탐사자료 공동 탐지 모델을 개발하였다. 다년간 동일한 방조제에서 탐사 자료를 사용하여 데이터 세트를 구축하였으며, 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 모델 중 YOLO (You Look Only Once) 모델을 이용하였다. 데이터 증강 전략을 비교 및 분석함으로써 최적의 데이터 증강 전략을 도출하였고, 초기 모델 개발 후 앵커 박스 클러스터링, 전이 학습, 자체 앙상블, 모델 앙상블 기법을 단계적으로 적용하여 최종 모델 도출 후 성능을 평가하였다.
시추공 지중레이다 고주파수 전자기파 전파와 관련된 현상은 복잡하다. 그 물리적 과정을 보다 잘 이해하기 위해서 본 연구에서는 원통좌표계에서 맥스웰방정식의 유한차분 시간영역 해를 이용하였다. 이 방법은 시추공간 레이다탐사에서 전자기파의 전파형을 모델링할 수 있다. 그리고 원통좌표계는 계산 효율이 높고, 파동장의 3 차원적인 기하학적 확산을 정확하게 계산할 수 있으며 또 작은 크기의 시추공을 이산화할 때 효과적이다. 수치계산 결과를 통해 물로 채워진 시추공은 전파 파형에 영향을 주는 강한 도파관 효과를 일으킬 수 있으며, 그 도파관 효과는 시추공의 크기와 안테나의 길이에 의존한다.
The principle and applications of GPR(Ground Penetrating Radear) are familiar to engineering geologists and geophsicists as very attractive technique for continuous high resolution images of the subsurface. However, the main limitation of GPR is obviously related to presence of clayey or silty conductive soils, resulting in complete attenuation of radar signals. This difficulty gives hesitation for the exploration of the deeper targets for example detecting bedrock, particularly in Korean situation that most regions have conductive overburden. In order to prove usefulness of geological survey with GPR in that situation, the technique was tried to investigate depth of bedrock under thick conductive overburden and the other geolocgical informations for the constructionof foundation in the Dongbu apartment site, Kimhae. The reflection patterns on the processed GPR sections are well correlated with the geotechnical units-bedrock, alluvium, landfill unit and their internal layer-boundaries of boring data before GPR survey, except upper contact of bedrock. The isopach maps of the geotechnical units for the 3-D interpretations are made from GPR sections. The maps provided useful geological information that bedrock was distributed as plain and valley with 22~27m depth under alluvium unit (this depth is 5~8 m deeper than drill log) and sedimentary layers subsided and bended along growth fault with NNE strike/15$^{\circ}$SE dip in alluvium unit.
The sand-covered Muweilah archaeological site in the United Arab Emirates (UAE) is a unique Iron Age site, and has been subject to intensive investigations. However, excavations are time consuming and may require twenty years to complete. Thus geophysical surveys were undertaken with the objective of characterising the site more expeditiously. This paper presents preliminary results of these surveys. Ground penetrating radar (GPR) was tested as a primary imaging tool, with an ancillary shallow time domain EM (MetalMapper) system. Dense 3D GPR datasets were migrated to produce horizontal (plan view) depth slices at 10 cm intervals, which is conceptually similar to the archaeologists' excavation methodology. The objective was to map all features associated with anthropogenic activity. This required delineating extensive linear and planar features, which could represent infrastructure. The correlation between these and isolated point reflectors, which could indicate anthropogenic activity, was then assessed. Finally, MetalMapper images were used to discriminate between metallic and non-metallic scatterers. The moderately resistive sand cover allowed GPR depth penetration of up to 5 m with a 500 MHz system. GPR successfully mapped floor levels, walls, and isolated anthropogenic activity, but crumbling walls were difficult to track in some cases. From this study, two possible courtyard areas were recognised. The MetalMapper was less successful because of its limited depth penetration of 50 cm. Despite this, the system was still useful in detecting modem-day ferruginous waste and bronze artefacts. The results (subject to ongoing ground-truthing) indicated that GPR was optimal for sites like Muweilah, which are buried under a few metres of sand. The 3D survey methodology proved essential to achieve line-to-line correlation for tracking walls. In performing the surveys, a significant improvement in data quality ensued when survey areas were flattened and de-vegetated. Although MetalMapper surveys were not as useful, they certainly indicated the value of including other geophysical data to constrain interpretation of complex GPR features.
Examples of GPR survey results at a variety of archaeological sites are presented. Several new analyses which include static corrections for the tilt of the GPR antenna are shown for imaging of burial mounds with significant topography. Example archaeological site plans developed from GPR remote sensing of Roman and Japanese sites are given. The first completely automated GPR survey, using only Global Positioning Satellite navigation to create 3D data volumes, is employed for a site in Louisiana to detect lost graves of the Choctaw Indian Tribe.
본 연구에서는 토조에 설치한 관의 종류 및 매립 깊이, 공동 깊이 및 포장 조건 등에 대한 GPR(Ground Penetrating Radar) 탐사를 진행하여 매립관의 종류 및 공동 탐사 능력을 실험적으로 규명하였다. 아스팔트 포장 및 비포장의 경우, 콘크리트 포장 및 철근 콘크리트 포장 대비 매립관의 탐사가 용이한 것으로 평가되었다. 또한 공기 공동의 경우, 매립 깊이 1 m에서는 탐지가 가능한 것으로 평가되었다.
남극 킹조지섬 포케이드 빙하의 저면 지형과 내부 모습을 규명하기 위해서 2006년 11월에 4개 조사측선을 따라 헬리콥터 및 지상 레이다(GPR) 탐사를 실시하였다. 혼합위상인 단채널 지상 GPR 자료에 적용한 신호 역대합, f-k 구조보정 속도분석, 유한차분 깊이구조보정 등의 처리과정을 통하여 수직 분해능 향상, 속도함수 추출, 선명한 깊이영상 작성 등을 효과적으로 수행하였다. 헬리콥터 GPR 자료의 경우, 구조보정속도는 공기와 얼음의 2층모델을 가정한 평균제곱근속도로 구하였다. GPR 단연은 울퉁불퉁한 빙저면, 빙하 내부의 미끄러짐면, 운집된 산란잡음 등의 특징적 모습을 보여준다. 기반암까지의 최대 깊이는 포케이드 빙하와 목지들로우스키 빙하 사이의 경계능선 남동사면에 인접한 빙하 골짜기에서 79 m가 넘는다. 빙하 기저수 위에 복잡한 형태의 굴과 수 m의 폭을 갖는 독립된 빈 공간들의 존재를 지상 GPR 자료로부터 해석하였다. 빙하 중단 부근의 GPR 영상은 포토소만의 빙산 형성기작과 관련된 미끄러짐면, 단열, 단층 등의 구조를 보여준다.
도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
유기 석유화학 오염 물질인 휘발유가 지하 분포 시, 지하수면 위 토양 매질(vadose zone)내에 존재할 수 있는 기체 상태(vaporphase)와, 지하수면의 상승 또는 하강에 의해 분포 할 수 있는 residual phase의 유류 오염 물질이 GPR에 미치는 반응을 조사하기 위하여 모래와 자갈을 토양 매질로서 채운 탱크를 이용한 모델 실험이 수행되었다. 물만 사용하여 지하수면의 상승과 하강을 유도한 후, 석유 수송을 위하여 지하에 매장된 파이프 혹은 석유저장을 위한 지하 탱크로부터 지하수면으로의 유류 오염을 simulation하기 위하여 모델 탱크바닥을 통하여 휘발유가 주입되었다. 본 연구 결과, 수분 함량에 따른 GPR의 민감성과 지하수면의 변화 관측에의 GPR 효율성이 입증되었다. 또한, 휘발성 유류 오염 물질의 기체상태가 vadose zone에 분포 시 GPR를 이용하여 탐지할 수 있는 가능성과, 지하수면의 상승에 의해 지하수면 밑의 물로 포화된 토양(water saturated zone)에 분포할 수 있는 residual phase의 유류 오염 물질의 탐지 가능성이 모델 실험을 통하여 확립되었다 그리고, residual phase의 유류 오염 물질이 지하수면 아래에 분포하는 오염지역에서 GPR을 이용한 유류 오염물질을 탐지할 수 있는 새로운 탐사전략이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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