지난 11월 7일부터 8일까지 강원도 정선 하이원그랜드호텔에서 진행된 2024 추계 자원연합학술대회에서, 응용지구물리연구실(지도교수 조용채 교수님) 연구팀이 참가하여 학회 발표를 수행하였다.

 2차원 탄성파 탐사는 경제적 이점으로 인해 넓은 지역의 초기 지하 구조를 파악하는 데 자주 사용된다. 그러나 더 정밀한 3차원 탐사는 높은 비용과 자원을 요구하여 한정된 지역에서만 수행된다. 이준우 연구원은 VQ-VAE라는 기계 학습 기술을 활용하여 2차원 라인 자료를 3차원 볼륨 자료로 변환하는 비용 효율적인 기법을 개발했으며, 해당 기법을 남해 제주분지에서의 적용을 통해 검증을 수행하였다는 연구성과를 발표하였다.

 분포형 광섬유 센서(Distributed Acoustic Sensing; DAS)는 탄성파 측정에서 높은 샘플링 밀도와 낮은 설치 비용으로 주목받고 있다. 이 장비는 기존 수진기와 다른 반응함수와 잡음 특성을 보여, DAS를 이용한 지하 영상화를 위해서는 새로운 탐사 체계를 수립해야 한다. 박한준 연구원은 수직 시추공 탐사(VSP)를 통해 DAS와 전통적인 수진기의 성능을 검증하는 내용의 연구성과를 발표하였다.

 이민제 연구원은 노르웨이 북해 인근의 Smeaheia 저장소에 위치한 3차원 탄성파 자료에 대해, 실제 잠재적 탄소지중저장 부지로 거론되고 있는 Sognefjord formation 에 대한 불확실성 정량화 알고리듬 적용 후 층서 해석 결과 및 지하 물성에 대한 민감도 분석을 통하여 저장소 평가를 수행하였다는 내용의 연구성과를 발표하였다.

 이명헌 연구원은 주 지역에서 GIN30 바이브로사이즈 송신원을 사용하여 획득한 분포형 음향 센싱(이하 DAS) 데이터에 잡음 제거 모델을 적용한 결과의 타당성을 평가하는 내용으로, 잡음 제거 모델 적용이 신호 처리의 효율성을 크게 향상시키고 전체적인 탐사 작업의 생산성을 극대화할 수 있다는 내용의 연구성과를 발표하였다.

 최승훈 연구원은 분포형 광섬유 센싱(DAS) 기술을 활용하여 차량이 유발하는 진동원을 인공 지진파 송신원으로 간주하고, 반응 신호를 통해 차량의 무게에 따른 분류를 수행한 연구성과를 발표하였다.

 이주완 연구원은 양자 게이트 컴퓨터 및 양자 어닐러 등 양자 컴퓨터를 기반으로 한 탄성파 자료 전처리 기법에 대한 연구내용을 발표하였다. HHL 알고리즘, 양자 푸리에 변환 등을 이용한 수치모델링 기법 및 해양 탐사 데이터 전처리 등에 대한 연구를 다루었다.

 김민준 연구원은 최근접 이웃기반 협업 필터링을 이용한 물리검층자료의 결측값 보간에 대한 연구성과를 발표하였다. 협업 필터링 알고리즘은 누락된 시추 기록 데이터에 대한 강력한 대체 방법으로 주목받을 수 있다는 잠재력을 내재하였다.

 한승훈 연구원은 탐사 데이터에 파원(source wavelet)의 역필터(inverse filter)를 적용하는 기존의 방식과 달리, 추계학적인 역산을 통해 데이터를 처리하는 추계학적 역합성곱(Stochastic Deconvolution)에 관한 연구 성과를 발표하였다.

 홍희주 연구원은 시간 경과(4D) 전자기 탐사 역산을 이용하여 관심 지역의 전기 비저항 모델을 얻은 뒤, 전기 비저항 값을 통해 방폐장 및 인근 지하수 온도 분포 변화를 분석하는 연구내용을 발표하였다. 

 정현수 연구원은 레이블링을 최소화한 준지도 학습을 활용하여 DAS 미소지진 모니터링 자료를 2차원 자료로 변환하여 신호와 잡음을 분류하는 방법에 대한 연구내용을 발표하였다.