분포형 광섬유 센서 자료 적용을 위한 기계학습 기반 P, S파 위상 발췌 알고리즘 개발
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Choi, Yonggyu | - |
dc.contributor.author | Song, Youngseok | - |
dc.contributor.author | Seol, Soon Lee | - |
dc.contributor.author | Byun, Joongmoo | - |
dc.date.accessioned | 2023-03-13T04:28:56Z | - |
dc.date.available | 2023-03-13T04:28:56Z | - |
dc.date.created | 2023-03-08 | - |
dc.date.issued | 2022-12 | - |
dc.identifier.issn | 1229-1064 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/182434 | - |
dc.description.abstract | 최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰 이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수 행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료처리가 중요하게 된다. 자료 처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기 반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮 은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합 성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자 료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자 료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | KOREAN SOC EARTH & EXPLORATION GEOPHYSICISTS | - |
dc.title | 분포형 광섬유 센서 자료 적용을 위한 기계학습 기반 P, S파 위상 발췌 알고리즘 개발 | - |
dc.title.alternative | Machine Learning-based Phase Picking Algorithm of P and S Waves for Distributed Acoustic Sensing Data | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Byun, Joongmoo | - |
dc.identifier.doi | 10.7582/GGE.2022.25.4.177 | - |
dc.identifier.wosid | 000927694100002 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | GEOPHYSICS AND GEOPHYSICAL EXPLORATION, v.25, no.4, pp.177 - 188 | - |
dc.relation.isPartOf | GEOPHYSICS AND GEOPHYSICAL EXPLORATION | - |
dc.citation.title | GEOPHYSICS AND GEOPHYSICAL EXPLORATION | - |
dc.citation.volume | 25 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startPage | 177 | - |
dc.citation.endPage | 188 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Article | - |
dc.identifier.kciid | ART002902845 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.relation.journalResearchArea | Geochemistry & Geophysics | - |
dc.relation.journalWebOfScienceCategory | Geochemistry & Geophysics | - |
dc.subject.keywordPlus | ROBUST | - |
dc.subject.keywordAuthor | event detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | seismic phase picking | - |
dc.subject.keywordAuthor | machine learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | distributed acoustic sensing (DAS) | - |
dc.subject.keywordAuthor | transfer learning | - |
dc.identifier.url | http://koreascience.or.kr/article/JAKO202204157646199.page | - |
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