• 지구물리와물리탐사
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• 제11권3호
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• pp.184-196
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• 2008

호주 Victoria주 Bendigo 북부 지역에서 심부 지질 구조를 조사하기 위하여 MT 탐사를 수행하였다. 이 탐사의 주 목적은 이 지역에 발달한 단층대의 연장 상황을 파악하는데 일차적으로 그 목적이 있다. 총 11일에 걸쳐 71개의 측점에서 MT시계열을 획득하였으며 이와 동시에 원거리기준점에서도 자료를 획득하여 자료 처리 및 해석의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. 획득된 자료는 임피던스 추출, 원거리기준점 자기장을 이용한 로버스트 자료처리 등을 거쳐 임피던스를 추출하였으며, 3차원 역산 알고리듬을 이용하여 최종적으로 전기비저항 영상을 획득하였다. 이러한 MT 탐사 결과를 이 지역에 대한 지질 자료 및 동일한 측선에서의 탄성파 반사법 자료와 비교한 결과 상호 부합함을 알 수 있었으며 이 지역에 발달된 단층대의 연장 상황을 파악할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.157-167
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• 2020

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권3호
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• pp.268-277
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• 2009

최근들어 국내 광산탐사가 다시 활성화되면서 물리탐사를 이용한 광산탐사 연구가 늘고 있으며, 물리탐사는 금속광상 뿐만 아니라 비금속광상 탐사에도 활용되어 왔다. 금속광상탐사의 경우 주변에 비해 전기전도도가 높다는 특성에 기초하여 전기비저항 탐사가 많이 이용되며, 대부분 2차원 탐사가 수행된다. 그러나 실제 광맥구조는 주향 방향으로 물성차가 없는 2차원 구조가 아니라 광맥의 폭이 변하거나 광맥의 폭이 좁아지다가 사라지는 3차원 구조이다. 이 연구에서는 이러한 3차원 구조의 효과가 2차원 탐사자료에서 어떻게 나타나는지 조사하였다. 또한 측선이 주향에 수직하지 않은 경우 측선의 방향이 자료해석에 미치는 영향도 함께 살펴보았다. 광맥의 폭이 변하는 모형에 적용해 본 결과 실제 광체가 지표 가까이에 존재하지만 보다 큰 규모의 저비저항대가 심부에 나타났으며, 광체가 존재하다가 사라지는 경우 측선이 광체로부터 떨어져 있음에도 불구하고 마치 직하부에 저비저항대가 존재하는 것처럼 영상화되었다. 이는 모두 3차원 효과에 의한 현상으로 광체가 전혀 존재하지 않는 곳을 시추부지로 선정하도록 유도할 수 있다. 측선이 주향방향과 수직하지 않고 일정한 각을 이루는 경우 측선이 주향에 수직한 경우에 비해서 이상대가 약간 더 넓고 얕게 나타남을 알 수 있었으며, 측선이 주향과 이루는 각이 $45^{\circ}$ 보다 작을 경우 하부 구조가 매우 왜곡되어 나타남을 알 수 있다. 이러한 결과들을 종합해 볼 때, 실제 광상탐사에 전기비저항 탐사를 수행할 경우 2차원 탐사보다는 3차원 탐사를 수행하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.341-353
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• 2022

도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.61-68
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• 2010

인천시 강화군 석모도의 지열에너지 개발을 위하여 성부 파쇄대 해석을 위한 MT 탐사를 수행하였다. 또한, MT 탐사자료의 해석을 위해서, 지질조사와 심부시추공 물리검층을 함께 수행하였다. 석모도의 지질은 북쪽에는 백악기와 쥬라기에 관입된 화강암이, 남쪽에는 선캄브리아기의 편암류가 분포한다. 이 지역에서 지열징후는 편암류와 백악기의 화강암의 경계부에서 발견되었다. 심부파쇄대를 따른 영수의 순환에 의해 대상지역의 지온증가율은 $45^{\circ}C/km$ 이상으로 대한민국 평균보다 훨씬 높게 나타났다. MT 탐사자료의 2차원 빛 3차원 해석 결과, 전기전도도가 매우 높은 이상대가 동쪽으로 경사져서 지하 1.5 km 깊이까지 분포하는 것으로 나타났으며 이는 해수로 채워진 파쇄대로 해석되었다. 이 이상대를 목표로 시추한 결과 1280 m 심도에서 일일 4000 ton 이상, 온도 $70^{\circ}C$ 이상의 많은 양의 지열수를 개발하는데 성공하였다. 이 지열수의 화학적인 성분은 기존 시추공에서 발견된 지열수의 화학성분과 매우 유사하여 동일한 지열저류층, 즉, 동일한 지영저류층에서 생산되는 것으로 간주할 수 있을 것으로 판단하였다. 이러한 탐사결과를 기초로 2009년부터 한국지질자원연구원에서는 지열 열병합 발전을 위한 새로운 지열개발 프로젝트를 시작하였고 추가적인 MT 탐사와 탄성파 반사법 탐사, 이미 굴착되어 있는 20여개의 심부 시추공에 대하여 물리검층을 포함한 각종 시추공 조사 등이 수행 중이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권3호
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• pp.89-97
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• 2021

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.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권4호
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• pp.185-198
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• 2023

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.

• 지구물리와물리탐사
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• 제27권1호
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• pp.37-50
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• 2024

MT 탐사는 측점 주변의 지형과 바다와 같은 외부적 환경 요인에 의해서도 자료에 영향을 받는데, 특히 섬에서 수행된 MT 탐사 자료에는 지형효과와 해양효과가 복합적으로 작용하게 되며, 올바른 해석을 위해서는 두 효과에 대한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 지형과 해양의 영향이 포함된 MT 반응(겉보기비저항, 위상)을 분석하기 위해 깊은 바다에 둘러싸인 원뿔 형태의 소규모 섬 모델을 생성하였다. 지형만을 고려한 지형모델, 지형과 바다를 동시에 고려한 섬 모델에 대하여 2차원 순산모델링과 3차원 순산모델링을 수행하고 MT 반응을 확인하였다. 3차원 섬 모델에 대해 2차원 모델링을 수행하면, 측선의 직교 방향에 대한 지형 변화와 바다를 고려하지 못하는데, 3차원 모델링을 수행함으로써 모든 방향의 지형 변화와 섬을 둘러싼 바다를 고려한 MT 반응을 얻을 수 있었다. 언덕과 같이 주변의 기복이 심한 지형에서는 겉보기비저항 XY 성분과 YX 성분의 벌어짐 현상이 전형적으로 발생하였다. 저비저항 이상체가 해수면 아래 1 km 심도에 존재할 경우, MT 반응에서 지형과 바다로 인한 변동과 구분할 수 있으며, 심도 증가에 따라 이상체의 영향이 감쇠하였다. 다양한 조건에서 모델링을 수행하고 MT 반응을 분석함으로써, 현장 MT 자료에 대한 이해를 높이고 자료 해석에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지구물리
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• 제9권3호
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• pp.273-286
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• 2006

The Kyongsang Basin is the most representative Cretaceous basin in the Korean Peninsula where extensive crustal deformation and non-marine sedimentation took place in the early Cretaceous period. The lithology of the basement of the basin and adjacent areas is comprised of mainly Precambrian gneiss complex and Mesozoic granite intrusions. We have carried out magnetotelluric (MT) surveys to investigate the deep geoelectric structure around the Kyongsang Basin. The MT data were collected in the frequency range from 0.00042 to 320 Hz at 24 sites along a profile across the northern part of Kyongsang Basin. The results of MT inversion show that the thickness of sediments is estimated about 3 km to 9 km and the depth to base of granite intrusion is about 20 km. A remarkable discovery in this study is the highly conductive layer beneath the basin, having the resistivity of 1 ohm-m to 30 ohm-m and the thickness of about 3 km to 4 km or more. Although we are not able to reveal the nature of this layer, the result of this study could provide some basic information with respect to the formation process and deposit environment of the proto-Kyongsang Basin.

• 지구물리와물리탐사
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• 제20권1호
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• pp.18-24
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• 2017

동아시아 지역의 S파 맨틀속도구조를 파악하기 위해, 한반도와 일본 지역에 설치된 129개의 광대역 속도 관측소상에 기록된 원거리 지진 자료를 이용하여 S파 상대 주시 토모그래피를 수행하였다. 보다 정확한 S파 상대 주시의 계산을 위해 다중 채널 상호 상관법을 적용하였으며 파선이론을 기초로 역산을 수행하였다. 역산 결과 주요 판의 경계를 따라 섭입하는 태평양판과 필리핀해판이 고속도 이상으로 나타났으며, 맨틀 전이대를 따라 수평으로 존재하는 태평양판이 확인되었다. 또한 한반도 동부의 하부에서 약 300 km 깊이까지 저속도 이상이 발견되었으며, 이 저속도 이상체는 울릉분지와 울릉도 형성에 연관이 있을 것으로 판단된다. 제주도 하부 200 ~ 700 km 사이에 나타나는 저속도 이상은 제주도의 형성과 관련이 있을 것으로 생각되며, 이와 같은 저속도 이상체들은 한반도 주요 화산 활동의 근원이 깊은 맨틀에서부터 시작되었음을 알 수 있는 중요한 근거로 생각된다.