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한국지구물리·물리탐사학회> 지구물리와 물리탐사

지구물리와 물리탐사 update

Geophysics and Geophysical Exploration

  • : 한국지구물리·물리탐사학회
  • : 자연과학분야  >  지질
  • : KCI등재
  • :
  • : 연속간행물
  • : 계간
  • : 1229-1064
  • : 2384-051X
  • :

수록정보
수록범위 : 1권1호(1998)~23권2호(2020) |수록논문 수 : 733
지구물리와 물리탐사
23권2호(2020년 05월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1원통형 이상체에 의한 자력 변화율 텐서 반응식

저자 : 임형래 ( Hyoungrea Rim )

발행기관 : 한국지구물리·물리탐사학회 간행물 : 지구물리와 물리탐사 23권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 67-71 (5 pages)

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이 논문에서는 축 방향 대칭성을 가지는 원통형 이상체에 대한 자력 변화율 텐서의 해석해를 유도하였다. 일정한 방향으로 자화된 원통형 이상체에 대한 3성분 벡터 자력 반응식을 기존 연구에서 이미 유도하였으므로, 이를 직교좌표계에서 각 축 방향으로 미분하여 자력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 원통형 이상체가 가지는 축 방향 대칭성 때문에 벡터 자력 반응식은 원통 좌표계의 변수를 포함한 식으로 표현되어 있으므로 직교 좌표계와 원통 좌표계 사이의 변수 미분 관계를 적용하여 자력 변화율 텐서를 유도하였다.


In this study, we derive closed-form expressions of magnetic gradient tensor due to a circular cylinder. Because the expression for magnetic field has been derived in a previously conducted study, expressions are developed for the magnetic gradient tensor based on the derivatives of the expressions of magnetic field with respect to the variables of the Cartesian coordinates. Furthermore, expressions are derived for the magnetic gradient tensor based on the relations between the Cartesian and cylindrical coordinates in the derivative because the expression for magnetic field contains variables of cylindrical coordinates owing to its axial symmetry.

KCI등재

2심층 학습 기법을 이용한 탄성파 자료 잡음 제거 적용사례 분석

저자 : 조준현 ( Jun Hyeon Jo ) , 하완수 ( Wansoo Ha )

발행기관 : 한국지구물리·물리탐사학회 간행물 : 지구물리와 물리탐사 23권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 72-88 (17 pages)

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최근 컴퓨터 하드웨어 성능의 급속한 발전으로 인해 계산 비용이 상대적으로 낮아지면서 기계 학습 기법을 지구물리학적 문제에 적용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 특히 심층 학습 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 성공적으로 해결하는 사례가 많아지면서 큰 인기를 얻고 있다. 이 논문에서는 심층 학습 기법을 이용한 탄성파 자료 잡음 제거 적용 사례를 조사하고 소개하였다. 감쇠하고자 하는 잡음 유형에 따라 일관성 잡음 적용사례, 무작위 잡음 적용사례, 일관성 잡음 및 무작위 잡음 적용사례로 분류하였고 해당 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법에 대해 조사하였다. 대표적인 심층 학습 기법인 심층 신경망은 탄성파 잡음 제거에 사용된 기존 기법과 달리 잡음의 특징을 스스로 학습하며 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법에 비해 일반화 문제에 덜 민감하며 인적 비용을 절감할 수 있다. 또한 여러 연구 사례를 통해 계산 비용이나 잡음 제거 성능 측면에서도 심층 학습 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 토대로 탄성파 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법의 장단점에 대해 분석하고 논의하였다.


Recent rapid advances in computer hardware performance have led to relatively low computational costs, increasing the number of applications of machine-learning techniques to geophysical problems. In particular, deep-learning techniques are gaining in popularity as the number of cases successfully solving complex and nonlinear problems has gradually increased. In this paper, applications of seismic data denoising methods using deep-learning techniques are introduced and investigated. Depending on the type of attenuated noise, these studies are grouped into denoising applications of coherent noise, random noise, and the combination of these two types of noise. Then, we investigate the deep-learning techniques used to remove the corresponding noise. Unlike conventional methods used to attenuate seismic noise, deep neural networks, a typical deep-learning technique, learn the characteristics of the noise independently and then automatically optimize the parameters. Therefore, such methods are less sensitive to generalized problems than conventional methods and can reduce labor costs. Several studies have also demonstrated that deep-learning techniques perform well in terms of computational cost and denoising performance. Based on the results of the applications covered in this paper, the pros and cons of the deep-learning techniques used to remove seismic noise are analyzed and discussed.

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3물리탐사에 유용한 좌표계 회전 정리

저자 : 송윤호 ( Yoonho Song )

발행기관 : 한국지구물리·물리탐사학회 간행물 : 지구물리와 물리탐사 23권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 89-96 (8 pages)

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물리탐사에서 유용한 3차원 좌표계 회전 문제를 일관성있게 정리하였다. 일관성을 유지하기 위한 기준으로 오른손 좌표계의 정의에서 출발하였다. 또한 능동 회전과 수동 회전의 개념을 설명하고, 서로 다른 좌표계 간의 회전 및 역회전은 전치행렬의 관계로서 기준 좌표계와 센서 좌표계 사이의 회전 관계를 명확히 하였다. 3차원 회전에서는 항법 등에서 사용하는 요-피치-롤(yaw-pitch-roll) 회전과 물리검층에서 쉽게 이해할 수 있는 방위각-편차-센서회전 회전 방식의 회전 행렬을 설명하였다. 또한, 이 둘과 Rodrigues 회전 공식에 의한 회전 행렬 각각의 각도를 구하는 수식을 정리하였다. 요-피치-롤 방식의 회전에서 나타나는 “Gimbal Lock” 현상을 그림과 수식으로 설명하고, 이의 해결방안으로 동원되는 사원수(quaternion)의 원리와 적용 방법에 대해서도 서술하였다.


This tutorial summarizes the coordinate transforms for formulating geophysical problems. To ensure mathematical consistency, this discussion begins with the right-hand rule. Further, the concepts of active and passive transforms are introduced. By extending these concepts, the coordinate transform and its inverse between two coordinates are related to the matrix transpose. The yaw-pitch-roll rotation and the azimuth-deviation-tool face rotation transforms are described as the most frequently used schemes, and the relation between the Rodrigues' rotation formula and these two transforms are mathematically explained. The “Gimbal Lock” problem inherent in yaw-pitch-roll rotation is schematically presented and mathematically derived. As a useful tool overcome this problem, the principle and usage of the quaternion is also described.

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4기계 학습 기반 탄성파 자료 단층 해석: 연구동향 및 기술소개

저자 : 최우창 ( Woochang Choi ) , 이강훈 ( Ganghoon Lee ) , 조상인 ( Sangin Cho ) , 최병훈 ( Byunghoon Choi ) , 편석준 ( Sukjoon Pyun )

발행기관 : 한국지구물리·물리탐사학회 간행물 : 지구물리와 물리탐사 23권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 97-114 (18 pages)

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최근 과학기술 및 공학 전 분야에서 기계 학습을 적용하는 연구들이 매우 활발하게 수행되고 있다. 탄성파 탐사분야 또한 해석, 처리, 취득 등 모든 영역에서 기계 학습을 적용한 연구들이 빠르게 증가하는 추세이다. 그 중 단층 해석은 탄성파 자료 해석 분야에 있어 가장 중요한 기술 중 하나이며, 기계 학습을 적용하기에 가장 적합한 분야이기도 하다. 이 논문에서는 다양한 기계 학습 기법들에 대해 소개하고 단층 해석에 적합한 기법들과 그 이유를 기술하였다. 물리탐사분야의 저명한 국제 학술지에 게재된 논문과 국제 학술대회 발표 사례들을 조사하여 연도별, 분야별 연구 현황을 정리하였으며, 그 중 기계 학습을 사용한 단층 해석 연구들을 집중적으로 분석하였다. 단층 해석 기술은 입력 자료 및 기계 학습 모델의 형태에 따라 탄성파 속성 기반 기술, 탄성파 이미지 기반 기술, 원시자료 기반 기술로 나누어 그 장단점을 기술하였다.


Recently, many studies have been actively conducted on the application of machine learning in all branches of science and engineering. Studies applying machine learning are also rapidly increasing in all sectors of seismic exploration, including interpretation, processing, and acquisition. Among them, fault detection is a critical technology in seismic interpretation and also the most suitable area for applying machine learning. In this study, we introduced various machine learning techniques, described techniques suitable for fault detection, and discussed the reasons for their suitability. We collected papers published in renowned international journals and abstracts presented at international conferences, summarized the current status of the research by year and field, and intensively analyzed studies on fault detection using machine learning. Based on the type of input data and machine learning model, fault detection techniques were divided into seismic attribute-, image-, and raw data-based technologies; their pros and cons were also discussed.

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1연안해역에서 석유오염물질의 세균학적 분해에 관한 연구

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