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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전형구 (경북대학교) 김충호 (한국해양과학기술원) 김한준 (한국해양과학기술원)
저널정보
한국자원공학회 한국자원공학회지 한국자원공학회지 Vol.58 No.5
발행연도
2021.10
수록면
408 - 417 (10page)

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현장 탄성파 탐사를 통해 자료를 취득하는 과정에서 탄성파 자료에는 반사 신호뿐만 아니라 다양한 형태의 잡음이 함께 기록되므로 탄성파 자료처리를 통해 잡음을 억제하는 것은 매우 중요한 부분이다. 본 연구에서는 기계학습 적용을 통해 탄성파 자료의 무작위 잡음을 억제하고자 하였다. 탄성파 자료에 기록된 무작위 잡음은 탄성파 탐사환경에 따라 서로 다른 특성을 가지게 된다. 기계학습을 통한 잡음 억제를 위해서는 적절한 학습자료의 구축이 필수적이며 잡음 제거 대상 탄성파 자료와 학습자료에 포함된 잡음의 특성이 서로 유사해야 한다. 본 연구에서는 학습자료 구축을 위해서 현장 탄성파 탐사 중 송신원 발파 없이 잡음자료를 직접 취득하였다. 취득한 잡음자료와 인공 합성 탄성파 자료를 조합하여 학습자료를 구축하였으며 기계학습 모델을 학습시켰다. 학습된 모델을 인공 합성 자료 및 현장자료에 적용하여 무작위 잡음을 제거하였으며, 제안된 방법을 통해 구축된 학습자료가 유효함을 검증하였다.
#Seismic noise #Machine learning #Seismic data processing #탄성파 잡음 #기계학습 #탄성파 자료처리

목차

Abstract
요약
서론
학습자료 구축과 인공 신경망 구조
수치 예제
토의 및 결론
References

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