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초록·키워드
3차원 탄성파 탐사는 지하구조를 파악하는 데 필수적이지만, 2차원 탄성파 탐사에 비해 높은 비용이 소모된다. 2차원 자료를 3차원 자료로 확장하는 기법이 개발되고 있지만, 기존 지구통계 기반 차원확장 기법은 여러 한계를 지닌다. 최근 기계학습 기법을 이용한 차원확장 연구가 수행되어 왔고, 본 총설에서는 해당 연구의 발전 과정을 세 단계로 구분하여 분석한다. GC-GAN 기법은 원본 자료를 점진적으로 확장하는 기법으로 초기 3차원 체적이 필요하다는 한계를 가진다. VQ-VAE 기법은 2차원 자료로 체적을 추정하지만, 입력 측선 간격이 넓어지면 진폭이 소멸하는 한계를 보인다. GenAI 기법은 VQ-VAE 기법에 생성형 인공신경망을 융합하여 동일한 입력으로부터 여러 구조를 생성한다. 본 연구는 실제 자료에 세 기법을 적용하여 각 기법의 추정 결과를 비교하고 실무 적용시 고려사항을 제시한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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