초록 ▼

□ 연구개요
완전 파형 역산 기술은 탄성파 탐사 자료를 이용해 P파 속도와 같은 지층 물성을 알아내는 최첨단 기법이다. 그러나, 라플라스 영역 완전 파형 역산은 잡음에 민감하므로 역산 전에 잡음을 제거하는 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용해 라플라스 영역 파동장의 잡음을 제거하여 지하 속도 모델 구축 성능을 향상시켰다. 또한 딥러닝 지도학습을 이용하여 탄성파 자료로부터 지하 속도를 바로 생성해낼 수 있도록 효율적인 신경망들을 개발, 훈련하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 최종 목

□ 연구개요
완전 파형 역산 기술은 탄성파 탐사 자료를 이용해 P파 속도와 같은 지층 물성을 알아내는 최첨단 기법이다. 그러나, 라플라스 영역 완전 파형 역산은 잡음에 민감하므로 역산 전에 잡음을 제거하는 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용해 라플라스 영역 파동장의 잡음을 제거하여 지하 속도 모델 구축 성능을 향상시켰다. 또한 딥러닝 지도학습을 이용하여 탄성파 자료로부터 지하 속도를 바로 생성해낼 수 있도록 효율적인 신경망들을 개발, 훈련하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 최종 목표는 딥러닝을 이용해 라플라스 영역 파동장의 잡음을 제거하고 지하 속도 모델 구축 성능을 향상시키는 것이었고, 3년간의 연구를 통해 최종 목표를 성공적으로 달성하였다.
1차년도에는 라플라스 영역 완전 파형 역산 결과를 향상시키기 위해 딥러닝 신경망의 일종인 오토인코더를 이용하여 라플라스 영역 탄성파 자료에 포함된 잡음을 제거하였다. 2차년도에는 U-Net 형태의 신경망을 이용해 탄성파 자료의 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 3차년도에는 딥러닝을 이용해 기존 역산 과정을 대체하며 지하 속도 모델을 얻었다, 시간 영역 자료 뿐 아니라, 라플라스 영역 자료, 초동 주시를 입력으로 받는 심층 신경망들을 개발하였다. 기존 파형 역산 방법들은 하나의 속도 모델을 예측하는데 시간이 오래 걸리며 역산 결과가 초기 속도 모델에 크게 의존한다는 단점이 있다. 반면에, 본 연구에서 사용한 딥러닝 기반 역산 방법은 초기 속도 모델이 필요하지 않으며, 신경망 훈련이 완료된 후의 예측 비용은 무시할 수 있다는 장점이 있다. 단, 시간 영역 자료는 거대한 입력 자료 크기로 인해 신경망 훈련 비용이 상당히 높고, 현재의 계산 자원으로는 현장 자료에 적용하는 것이 비실용적이다. 이에 따라 추가 연구로 라플라스 영역 자료 및 주시를 입력으로 하는 딥러닝 기술을 개발하였다. 이를 통해 시간 영역 입력 자료를 사용하는 경우에 비해 역산 결과의 해상도는 약간 떨어지지만 2차원 현장 탐사 규모의 자료에도 효율적으로 적용 가능한 딥러닝 기법을 개발하였다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
1차, 2차년도 연구를 통해 잡음에 민감한 라플라스 영역 완전 파형 역산의 결과 향상을 위한 잡음 제거 신경망을 개발하였다. 이를 통해 라플라스 영역 파형 역산 결과를 향상시켰고, 그에 따라 지하 물성 파악 정확도 향상을 기대할 수 있게 되었다. 정확한 지하 물성을 얻게 되면 탄성파 자료 처리에서 이후 과정인 지하 구조 영상화의 정확도 또한 향상시킬 수 있게 된다.
3차년도 연구를 통해 완전 파형 역산을 대체 또는 보완할 수 있는 딥러닝 탄성파 역산 기술을 개발하였다. 딥러닝 역산에서는 초기 속도 모델이 불필요하며, 신경망 훈련을 마친 후에는 하나의 속도 모델을 예측하는 비용을 무시할 수 있다. 장기적으로 물리탐사를 포함한 다양한 분야에서 머신러닝과 딥러닝 기술들이 기존의 신호 처리 기법들을 상당 부분 대체할 것으로 예상되는 가운데, 본 연구를 통해 국내에서도 선제적으로 딥러닝 탄성파 신호처리 기술과 경험을 확보할 수 있는 기회가 되었다. 또한 본 연구를 통해 실전 딥러닝 연구 경험을 갖춘 우수한 인력을 양성할 수 있었다. 이러한 경험과 인력은 고급 딥러닝 탄성파 자료 처리 후속 연구의 핵심 요인이될 것이다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 5
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 5
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
• 3) 목표 달성 수준 ... 15
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 15
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 15
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 16
• 6. 자체점검표 ... 16
• 7. 참고문헌 ... 16
• 끝페이지 ... 25