In this paper, we propose the hardware and software of a test-bed of a hovering AUV (autonomous underwater vehicle). Test-bed to develop as the underwater robot for the hovering -type is planning to apply for marine resource development and exploration for deep sea. The RTU that controls a azimuth thruster and a vertical thruster of test-bed is a intergrated-type thruster. The main control unit that collects sensor's data and performs high-speed processing and controls a movement of test-bed is a underwater hybrid navigation system. Also it transfers position, posture, state information of test-bed to the host PC of user using a wireless communication. The host PC checks a test-bed in real time by using a realtime monitoring system that is implemented by LabVIEW.
해양 심부 견인 전기비저항 탐사 방법이 새로이 개발되었다. 이 방법은 탄성파 반사법 탐사에서 잘 영상화 되지 않던 메탄 하이드레이트의 상부 경계를 찾아내기 위해 고안되었다. 이 장비는 하나의 송신기와 8개의 송신 전극들 및 한 개의 수신쌍극자를 갖는 160 m 연장의 긴 꼬리가 연구용 탐사선에 연결 되어 해저면 근처에서 끌리도록 만들어져 있다. 수치모형실험은 고안된 해양 전기비저항 탐사 방법이 메탄 하이드레이트 층의 상부를 효과적으로 잘 영상화함을 보여주었다. 실제 탐사는 메탄 하이드레이트가 노두로 관찰된 동해에 속해 있는 Joetsu의 먼바다에서 수행되었다. 대략 3.5 km에 달하는 탐사측선에 대하여 전기비저항 자료가 성공적으로 얻어 졌으며 상대적으로 높은 겉보기비저항 값들이 감지되었다. 특별히 메탄 하이드레이트가 들어나 있는 지역에서는 이상적으로 높은 겉보기비저항 값이 관측되었으며, 우리는 이 고겉보기비저항 값이 해저면 밑의 메탄 하이드레이트 지역에 의한 것으로 해석 하였다. 해양 전기비저항 탐사는 메탄 하이드레이트가 매장되어 있는 지역에서 해저면 하부를 잘 영상화 할 수 있는 새로운 도구가 될 것이다.
본 연구에서는 가스 하이드레이트 부존 예상지역인 한반도 동해 지역의 탄성파 탐사자료 처리 및 해석결과를 근거로 하여 가스 하이드레이트의 탄성파 탐사자료의 특성, 지층 정보 및 속도를 규명하기 위해서 탄성파 수치모형 실험을 실시하였다. Staggered grid를 이용한 유한차분법 탄성파 모델링 기법으로 통상적인 다중채널 탄성파 탐사, OBC 탐사 그리고 VCS 탐사에 대해여 적용하였다. 본 연구 결과 staggered grid를 이용한 유한차분법은 P파와 S파 그리고 밀도에 대한 변수를 자유롭게 적용할 수 있어서 심해저 가스 하이드레이트의 부존상황에 대한 탄성파 모델링 적용이 용이하였으며, 가스 하이드레이트의 부존 증거인 BSR (Bottom Simulating Reflector)과 같이 가스 하이드레이트층과 자유 가스(Free Gas)층 사이의 경계면에서 높은 임피던스 차이로 인한 큰 진폭의 반사파와 위상역전 현상을 관찰할 수 있었다. 그리고 수치모형 실험을 이용하여 획득한 자료에 대하여 수진기와 음원의 거리에 따른 반사계수를 계산하였으며 수치 모델링으로 획득한 인공합성 탄성파기록의 반사계수와 Shuey (1985)의 근사식에 의해 구해진 반사계수의 값이 거의 일치하였다.
MT 전달함수의 추정과정에서 로버스트 방법의 적용은 현재 전자탐사 분야에서 일반적이다. 적절하게 고안되고 적용된 로버스트 방법은 출력 채널인 전기장에 포함되어 있는 외치의 영향을 감소시킬 수 있으나, HLP(High leverage point)라 불리 우는 자기장(입력 채널)의 외치에 종종 민감하지 못하다. 이 문제를 해결하기 위해 HLP의 영향을 최소화할 수 있는 BI(Bounded Influence) 추정이 제안되었고, 전통적인 로버스트 방법보다 신뢰성 있는 전달함수를 제공하는 것으로 보고되었다. 이는 BI 추정이 M-추정을 적용함과 동시에 자기장 성분만으로 결정되는 모자행렬의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하는 방법이기 때문이다. 본 연구에서는 전달함수 추정과정에 BI 추정을 적용하고, 이와 더불어 전처리 단계로서 전자기장의 통계적 분포를 이용해 주파수 영역에서 극단적인 전기장과 자기장 자료의 영향을 감소시키는 기법을 개발하였다. 개발된 전처리 기법은 BI 추정으로 제거될 수 없는 자료를 주파수 영역에서 효과적으로 제거하는 것으로 생각된다. 본 연구에서 개발된 기법의 효율성과 장점은 합성 자료와 현장 자료를 이용하여 도시될 것이다.
이 논문은 퇴적물내 포함되어 있는 가스하이드레이트의 포화도를 계산하는 여러 방법에 대하여 토론하고자 한다. 가스하이드레이트의 포화도를 계산하는 방법은 물리검층 자료를 이용하는 방법과 코어자료(압력코어 포함)를 이용하는 방법, 그리고 탄성파 탐사자료로부터 얻을 수 있는 속도 자료를 이용하는 방법 등 크게 세가지 방법으로 나눌 수 있다. 물리검층 자료중 전기비저항 자료를 이용하는 방법의 경우 Archie 식을 주로 이용하는데 이 경우 각각의 변수 값을 정확하게 정의하는 게 중요하다. 또한 가스하이드레이트의 산출형태도 포화도 계산에 큰 영향을 주기 때문에 주의해야 한다. 코어자료를 이용하는 경우 공극수의 염소량을 측정하는 방법과 압력코어를 취득할 경우 이를 이용하는 방법이 있다. 지금까지 발표된 정량적이고 가장 정확한 가스하이드레이트 포화도값을 구할 수 있는 방법이 압력코어를 이용하는 것이다. 그러나 이는 비용과 시간이 많이 소요되기 때문에 연속적인 자료를 얻기가 어렵다는 단점이 있다. 지금까지 발표된 가스하이드레이트 포화도 값을 비교해 보면 전기비저항 값을 이용한 경우가 가장 높은 값을 압력코어를 이용하여 측정한 경우가 가장 낮은 값을 보여주는 경향이 있다. 그러나 이러한 값이 모든 경우에 있어서 절대적인 경향을 보여준다고 볼 수는 없다. 그러므로 가스하이드레이트의 포화도를 정확하게 계산하기 위해서는 여러 가지 방법을 이용하여 계산해야 하며 이를 비교하여 가장 적절한 값을 사용해야 할 것이다.
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.
지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.
This study presents a modified scheme for the radar image simulation of sea waves. A simulated radar image was obtained by taking into account the dot product of the directed vector from the radar and the normal vector of the sea surface. Moreover, to calculate the radar image, we used the radar received power and radar cross section. To demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, the wave spectrum from field data was utilized to obtain the simulated sea waves. The radar image was simulated using numerically generated sea waves. The wave statistics from the simulation agrees comparatively with those of the original field data acquired by real radar measurements.
본 논문에서는 가우스 뉴튼법을 이용한 중합전 탄성파 자료의 파형역산에 관한 연구를 수행하였다. 탄성파 파형역산에 가우스 뉴튼법을 적용하는 방법은 80년대에 제시되었으나 최근 들어서야 활발히 연구가 진행되고 있는데 이는 연산 능력과 기억용량의 한계에 기인한 것이다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는, 파동 전파 수치모의와 역산과정에서 각각 다른 크기의 격자간격을 사용하고, 필요한 시간영역의 파동전파 모사와 가상 진원의 근사를 통해 편미분 파형을 계산하였으며, 효과적으로 슈퍼컴퓨터를 활용하기 위해 병렬처리 기법을 사용하였다. 수치모의를 통해, 가우스 뉴튼법을 이용한 파형 역산의 수렴속도가 빠르고 정확한 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 실제 탄성파 자료를 이용한 역산에의 적용가능성을 확인하였다.
Physical and geoacoustic properties of inner shelf sediment in the South and Southeastern Seas of Korea have been studied based on six piston core samples. The sediments are largely composed of homogeneous mud except the core from the southeasternmost part of the area. Both physical and geoacoustic properties and mean grain size are relatively uniform with sediment depth, suggesting little effect of sediment compaction and/or consolidation. Mean grain size appears to be the most Important variable to determine the physical and acoustic properties. In contrast, the attenuation shows more or less fluctuations. Correlations between physical properties and sediment texture show slight deviations from those of the compared data, caused by the difference of sedimentary processes, mineral composition, and the difference of measurement system. In particular, the velocity is lower (approximately 20-30 m/s) than that of the previous data measured in the same area. This is probably due to the difference in velocity measurement system (particularly, error by a length of sample). We propose new relationships for physical and geoacoustic characteristics of shelf sediment in the study area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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