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지구물리와 물리탐사 update

Geophysics and Geophysical Exploration

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

수록정보
수록범위 : 1권1호(1998)~25권3호(2022) |수록논문 수 : 778
지구물리와 물리탐사
25권3호(2022년 08월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

저자 : 김빛나래 ( Bitnarae Kim ) , 정주연 ( Ju Yeon Jeong ) , 민배현 ( Baehyun Min ) , 남명진 ( Myung Jin Nam )

발행기관 : 한국지구물리·물리탐사학회 간행물 : 지구물리와 물리탐사 25권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 99-108 (10 pages)

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유도분극(induced polarization; IP) 탐사 중 광대역 혹은 빛띠(spectral) IP (SIP) 탐사법에서는 교류 전류를 송신원으로 하였을 때 나타나는 매질의 진동수에 따른 복소전기비저항의 크기와 위상을 측정하며, 진동수에 따라 값이 변화하는 복소전기비저항의 분산 혹은 이완 반응을 분석하게 된다. 이때 분산곡선은 등가회로 모델과 같은 이완 모델을 통해 설명할 수 있는데, 다중목적함수 최적화 기법을 적용하여 분산곡선에서 SIP 이완모델의 변수들을 예측해보았다. SIP 이완현상을 설명하기 위해 가장 많이 이용되는 Cole-Cole 모델 계열의 변수를 구 하기 위해 크기 오차와 위상 오차를 최소화하는 두 가지 목적함수로 설정하고 다중목적함수를 최적화하기 위해 유전 알고리듬을 이용하였다. 다중목적함수 최적화 기법을 이용한 Cole-Cole 모델 변수 구하기는 수치 모델에 대해서는 잘 구해졌으나 기존에 보고된 SIP 실내실 험 자료에 피팅할 경우, 주로 위상 크기가 작을 때(약 10 mrad 이하) 피팅이 맞지 않는 경우가 많았다. 이는 다중목적함수로 사용하는 크기와 위상의 자료 오차 사이에 스케일이 맞지 않아 발생하는 한계로 추정되며, 향후 복소전기비저항의 분산 곡선에서 SIP 변수를 예측하기 위해 이러한 한계를 극복할 수 있는 기계 학습 등 다양한 기법들에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.


Among induced polarization (IP) methods, spectral IP (SIP) uses alternating current as a transmission source to measure amplitudes and phase of complex electrical resistivity at each source frequency, which disperse with respect to source frequencies. The frequency dependence, which can be explained by a relaxation model such as Cole-Cole model or equivalent models, is analyzed to estimate SIP parameters from dispersion curves of complex resistivity employing multi-objective optimization (MOO). The estimation uses a generic algorithm to optimize two objective functions minimizing data misfits of amplitude and phase based on Cole-Cole model, which is most widely used to explain IP relaxation effects. The MOO-based estimation properly recovered Cole-Cole model parameters for synthetic examples but hardly fitted for the real laboratory measures ones, which have relatively smaller values of phases (less than about 10 mrad). Discrepancies between scales for data misfits of amplitude and phase, used as parameters of MOO method, and it is in necessity to employ other methods such as machine learning, which can deal with the discrepancies, to estimate SIP parameters from dispersion curves of complex resistivity.

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저자 : 김대식 ( Dae-sik Kim ) , 신정균 ( Jungkyun Shin ) , 하지호 ( Jiho Ha ) , 강년건 ( Nyeon Keon Kang ) , 오주원 ( Ju-won Oh )

발행기관 : 한국지구물리·물리탐사학회 간행물 : 지구물리와 물리탐사 25권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 109-119 (11 pages)

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초고해상 3차원 탄성파 탐사를 통하여 취득된 자료는 수백 Hz 이상의 높은 주파수 대역에 의하여 수치 모델링에 기반 한 역시간 구조보정의 계산효율성이 확보되지 않는다. 이에 본 연구에서는 초고해상 탐사자료를 활용하여 고품질의 3차원 지질구조를 효율적으로 도출할 수 있는 역시간 구조보정 프로그램을 개발하였다. 우리는 전통적인 3차원 역시간 구조보정 프로그램의 메모리 사용량 및 계산시간을 대폭 축소하기 위하여 음원 파동장의 최대 진폭만을 저장하여 영상화를 수행하는 여기진폭 기법과 연산 영역을 음원과 수신기가 위치한 최 소한의 영역인 로컬 도메인으로 제한하는 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 2019년에 한국지질자원연구원에서 획득한 초고해상 3차원 탄성파 탐사 자료에 대하여 수평방향 격자 크기가 1 m인 3차원 구조보정 영상을 성공적으로 도출하였으며 지질학 적인 해석이 수행되었다.


The computational efficiency of reverse time migration (RTM) based on numerical modeling is not secured due to the high-frequency band of several hundred Hz or higher for data acquired through a three-dimensional (3D) ultra-high-resolution (UHR) seismic survey. Therefore, this study develops an RTM program to derive high-quality 3D geological structures using UHR seismic data. In the traditional 3D RTM program, an excitation amplitude technique that stores only the maximum amplitude of the source wavefield and a domain-limiting technique that minimizes the modeling area where the source and receivers are located were used to significantly reduce memory usage and calculation time. The program developed through this study successfully derived a 3D migration image with a horizontal grid size of 1 m for the 3D UHR seismic survey data obtained from the Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources in 2019, and geological analysis was conducted.

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저자 : 조인기 ( In Ky Cho ) , 김연정 ( Yeon Jung Kim ) , 송성호 ( Sung Ho Song )

발행기관 : 한국지구물리·물리탐사학회 간행물 : 지구물리와 물리탐사 25권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 120-128 (9 pages)

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국내에는 17,000여개의 저수지가 존재하며, 이중 85% 이상은 50년 이상 경과된 노후 저수지이다. 이들 저수지는 내부침식 및 세굴 현상에 의한 누수와, 그에 따른 붕괴의 위험에 직면하고 있다. 이들 저수지 및 댐의 붕괴를 방지하기 위해서는 누수를 조기에 파악하고 대비하는 것이 중요하다. 전기비저항 탐사는 저수지의 전반적인 상태 파악은 물론 누수의 발달여부 탐지가 가능한 비파괴, 실시간, 현장조사법이다. 이러한 장점 때문에 전기비저항 탐사법은 저수지 안전진단에 널리 사용되고 있다. 그러나 전기비저항 탐사법은 저수지의 안전도에 대한 정량적인 지수를 제공하지 못해 공식적으로 저수지 정밀 안전진단의 상태평가 항목에 포함되어 있지 못하다. 이 연구에서는 전기비저항 탐사와 유도분극 탐사를 통하여 계산된 수분함량에 근거한 정량적 누수지수 산출법을 제시하였다. 특히 일회성 탐사와 모니터링에 의한 정량적 누수지수 산출법을 개발하여 전기비저항 탐사와 유도분극 탐사가 향후 저수지 정밀 안전진단의 상태평가 항목으로 진입할 수 있는 이론적 기반을 제시하였다.


There are 17,000 reservoir dams in Korea, of which more than 85% were built over 50 years ago. Old embankment dams are weakened by internal erosion and suffusion phenomena due to preferential leakage paths and this ongoing weakening can cause their failure. Therefore, early warning associated with leakage in an embankment dam is crucial to prevent its failure. An electrical resistivity survey is a non-destructive, real-time and in-situ technique for detecting the development of leakage zones and general conditions of embankment dams. Because of its advantages, the electrical resistivity survey is widely used for reservoir safety inspections. However, the electrical resistivity survey is still not officially included in the precise safety inspection of reservoir dams because it cannot present a quantitative index of dam safety. In this study, we propose a method for calculating the leak index according to the water content evaluated from the electrical resistivity survey and/or induced polarization survey. Particularly, by proposing a quantitative leak index calculation method from monitoring surveys and independent surveys, we provide a theoretical basis for including electrical resistivity and induced polarization surveys as components of the precise safety inspection of reservoirs dams.

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저자 : 신정균 ( Jungkyun Shin ) , 하지호 ( Jiho Ha ) , 윤성웅 ( Seongwoong Yoon ) , 임태성 ( Taesung Im ) , 임관성 ( Gwansung Im )

발행기관 : 한국지구물리·물리탐사학회 간행물 : 지구물리와 물리탐사 25권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 129-139 (11 pages)

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초고해상 탄성파 탐사를 위한 아날로그 기반의 스트리머는 수중에서의 추가적인 잡음 유입이 가능하며 상호 연결을 통한 규격 확장이 불가능하다. 국내 연구기관 등을 중심으로 외산 디지털 스트리머가 도입되어 활용되고 있으나 비용이 높으며 원활한 유지보수가 어렵다. 이에 본 연구에서는 천부 지질구조에 대한 높은 해상도의 영상화가 가능한 초고해상 디지털 스트리머 국산화 연구를 진행하였다. 연구개발을 통하여 최대 64채널 데이터에 대한 24 bit급 10 kHz 디지털 샘플링이 가능한 디지털 스트리머가 개발되었다. 시스템의 다양한 정량적 인 규격은 벤치마크 모델인 지오메트릭스(Geometrics)사의 지오일스트리머에 근접하게 설계되어 개발이 이루어졌고 시스템을 구성하는 모듈의 개수를 대폭 축소함으로써 개발 비용을 절감하고 간편한 활용이 가능하도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 스트리머 시스템은 2022년 4월 포항 영일만항 인근해역에서 이루어진 실 해역 시험을 통하여 현장 적용성에 대한 검토가 이루어졌다.


Analog-based streamers for ultra-high-resolution seismic surveys are capable of additional noise ingress in water, but the specifications cannot be expanded through interconnections. Foreign-produced digital streamers have been introduced and used primarily at domestic research institutes; however, the cost is high and smooth maintenance is challenging. This study investigates the localization of ultra-high-resolution digital streamers capable of high-resolution imaging of a geological structure. A digital streamer capable of 24-bit, 10 kHz digital sampling of up to 64 channel data was developed through research and development. Various quantitative specifications of the system were designed and developed close to the benchmark model, Geometrics' GeoEel streamer, and the number of modules that make up the system was drastically reduced, reducing development costs and making it easier to use. The field applicability of the developed streamer system was evaluated in an in situ experiment conducted in the waters around the Port of Yeong-il Bay in Pohang in April 2022.

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저자 : 유지윤 ( Jiyun Yu ) , 윤대웅 ( Daeung Yoon )

발행기관 : 한국지구물리·물리탐사학회 간행물 : 지구물리와 물리탐사 25권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 140-161 (22 pages)

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탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비 교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료 별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.


Seismic data with missing traces are often obtained regularly or irregularly due to environmental and economic constraints in their acquisition. Accordingly, seismic data interpolation is an essential step in seismic data processing. Recently, research activity on machine learning-based seismic data interpolation has been flourishing. In particular, convolutional neural network (CNN) and generative adversarial network (GAN), which are widely used algorithms for super-resolution problem solving in the image processing field, are also used for seismic data interpolation. In this study, CNN-based algorithm, U-Net and GAN-based algorithm, and conditional Wasserstein GAN (cWGAN) were used as seismic data interpolation methods. The results and performances of the methods were evaluated thoroughly to find an optimal interpolation method, which reconstructs with high accuracy missing seismic data. The work process for model training and performance evaluation was divided into two cases (i.e., Cases I and II). In Case I, we trained the model using only the regularly sampled data with 50% missing traces. We evaluated the model performance by applying the trained model to a total of six different test datasets, which consisted of a combination of regular, irregular, and sampling ratios. In Case II, six different models were generated using the training datasets sampled in the same way as the six test datasets. The models were applied to the same test datasets used in Case I to compare the results. We found that cWGAN showed better prediction performance than U-Net with higher PSNR and SSIM. However, cWGAN generated additional noise to the prediction results; thus, an ensemble technique was performed to remove the noise and improve the accuracy. The cWGAN ensemble model removed successfully the noise and showed improved PSNR and SSIM compared with existing individual models.

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