잡음 자료 취득을 통한 기계학습 기반 현장 탄성파 자료 잡음 억제 연구 KCI

Title
잡음 자료 취득을 통한 기계학습 기반 현장 탄성파 자료 잡음 억제 연구
Alternative Title
Machine-learning Based Noise Attenuation of Field Seismic Data using Noise Data Acquisition
Author(s)
전형구; 김충호; 김한준
KIOST Author(s)
Kim, Chung Ho(김충호)
Alternative Author(s)
김충호; 김한준
Publication Year
2021-10
Abstract
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 모델을인공 합성 자료 및 현장자료에 적용하여 무작위 잡음을 제거하였으며, 제안된 방법을 통해 구축된학습자료가 유효함을 검증하였다.
ISSN
2288-0291
URI
https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/42137
Bibliographic Citation
한국자원공학회지, v.58, no.5, pp.408 - 417, 2021
Publisher
한국자원공학회
Keywords
Seismic noise; Machine learning; Seismic data processing; 탄성파 잡음; 기계학습; 탄성파 자료처리
Type
Article
Language
Korean
Publisher
한국자원공학회
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