주성분 분석법을 이용한 해저 지형 자료의 잡음 제거에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 한국 해양연구소의 해저지형 해석을 목적으로 측정된 탄성파 자료를 분석하기 위해 왜곡된 자료 보정에 대한 방법을 제시한다. 자료의 분석에 앞서서, Fox(1972)가 제시한 이상점 유형화에 대해 설명하고 Abraham과 Chuang(1989)의 이상점 탐지와 시계열 모형화에 대한 방법을 소개한다. 자료의 전반적인 구조를 검토한 결과 음원을 발생시킨 지점에서 배의 위치가 멀어질수록 신호 도달이 늦어짐과 동시에 잡음의 크기가 증가됨을 알 수 있었고 동일한 값을 갖는 연속된 이상점들이 일부 트레이스에서 발견되었다. 이러한 문제를 해결하는 방안으로 자료에 나타난 잡음으로부터 신호를 추출하기 위해서는 주성분 분석을 이용하였고, 자료의 특성을 이용하여 연속된 이상점들의 유형을 판정하고 보정하였다. 해양물리 탐사의 중요한 부분을 차지하고 있는 탄성파 자료에 대한 보정을 통해 해저 지형의 올바른 해석이 가능하도록 자료의 질을 향상시키고자 한다.;In this paper, I intend to introduce the method of data adjusting in order to analyze seismic data for interpretation of seafloor structure. Before analyzing data, I explain outlier types suggested by Fox(1972), and outlier detection and time series modeling by Abraham and Chuang(1989). As a result of examining the general data structure, it is found that the reaching of the signal is later and the size of the noise is larger as the spot where we made signal is far from the location of the ship, and that there are outliers having the same values in some traces. To solve these problems, I choose principal component analysis to draw the signal from the noise in the data and I use the properties of the data to detect and adjust consecutive outliers. I intend to improve the quality of the data for proper interpretation of seafloor structure by adjusting seismic data that is one of the important parts in the investigation of the ocean physics.