KR101865016B1 - 지표투과레이다 자료 기반의 공동 검출 방법 및 공동 검출 장치 - Google Patents
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Abstract
지표투과레이다 자료 기반의 공동 검출 방법은, 펄스 신호를 생성하여 방사하고 피검출체에 의해 반사된 반사 신호를 획득하는 지표투과레이다(ground penetrating radar)로부터 제공되는 트레이스들(traces)에 기초하여 공동(cavity)을 검출하는 공동 검출 장치에서 수행될 수 있다. 공동 검출 방법은, 상기 반사 신호에 기초하여 상기 트레이스들을 시간 단면(time section)에서 심도 단면(depth section)으로 변환하는 구조 보정(migration)을 수행하여 사인파 형태의 제1 변환 트레이스들을 포함하는 제1 변환 데이터를 생성하는 단계; 상기 제1 변환 트레이스들에 힐버트 변환(Hilbert transform)을 적용하여 엔빌로프(envelope) 형태의 제2 변환 트레이스들을 포함하는 제2 변환 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 제1 변환 데이터 및 상기 제2 변환 데이터를 비교하여 상기 공동을 검출하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 공동 검출 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 지표투과레이다(Ground Penetrating Radar; GPR)로부터 제공되는 자료(또는, 레이다그램(radargram))를 분석하여 공동(cavity)을 검출하는 지표투과레이다 자료 기반의 공동 검출 방법 및 공동 검출 장치에 관한 것이다.
최근 우리나라 도심지에서 노면 하부에 발달해 있는 공동(싱크홀)으로 인해 도로가 함몰하는 땅거짐 사고가 빈번하게 발생하면서 사회적 불안을 야기하고 있다. 이에 따라, 국내에서는 이러한 피해를 사전에 예방하기 위해 공동의 위치 및 분포를 확인할 수 있는 지표투과레이다(GPR) 탐사를 활발히 수행 중에 있다.
하지만, 현재 지표투과레이다 탐사의 분석은 기술자의 주관적인 분석을 통해 주로 이루어지고 있기 때문에 공동의 존재를 판단함에 있어 그 정확성이 떨어지는 실정이며, 또한 기술자의 역량에 따라 탐사 자료의 분석 시간이 크게 달라질 수 있다. 특히 여러 개의 안테나를 배열(antenna array)하여 차량으로 견인하면서 일정 대역폭으로 탐사를 진행하는 3D GPR 탐사의 경우 그 데이터 량이 막대하여 엄청난 분석시간 소요되므로, 분석 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 자동검출법(즉, 공동 검출 방법)이 필요하다.
British Society for Geomorphology, Geomorphological techniques, Part 1, Sec. 5.5 (2013), "1.5.5. Ground Penetrating Radar"
http://www.xsgeo.com/course/mig.htm, "Kirchhoff Migration"
본 발명의 일 목적은 GPR 레이다그램으로부터 공동에 의한 반응을 자동으로 구별하고 그 위치를 파악할 수 있는 공동 검출 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 목적은 상기 공동 검출 방법을 수행하는 공동 검출 장치를 제공하는 것이다.
상기 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 공동 검출 방법은, 펄스 신호를 생성하여 방사하고 피검출체에 의해 반사된 반사 신호를 획득하는 지표투과레이다(ground penetrating radar)로부터 제공되는 트레이스들(traces)에 기초하여 공동(cavity)을 검출하는 공동 검출 장치에서 수행될 수 있다. 상기 공동 검출 방법은, 상기 반사 신호에 기초하여 상기 트레이스들을 시간 단면(time section)에서 심도 단면(depth section)으로 변환하는 구조보정(migration)을 수행하여 사인파 형태의 제1 변환 트레이스들을 포함하는 제1 변환 데이터를 생성하는 단계; 상기 제1 변환 트레이스들에 힐버트 변환(Hilbert transform)을 적용하여 엔빌로프(envelope) 형태의 제2 변환 트레이스들을 포함하는 제2 변환 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 제1 변환 데이터 및 상기 제2 변환 데이터를 비교하여 상기 공동을 검출하는 단계를 포함 할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 상기 제2 변환 데이터를 생성하는 단계는, 상기 제1 변환 트레이스들을 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)하는 단계; 고속 푸리에 변환된 트레이스들에 상기 힐버트 변환을 적용하는 단계; 및 힐버트 변환된 트레이스들을 고속 푸리에 역변환(Inverse FFT)하는 단계를 포함 할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 상기 공동을 검출하는 단계는, 상기 제1 변환 데이터에 포함된 제1 변환 트레이스의 진폭이 음의 값을 가지는 경우, 상기 제1 변환 트레이스에 대응하는 제1 힐버트 변환 트레이스의 진폭이 문턱값(threshold) 보다 큰지 판단하는 단계; 및 상기 제1 힐버트 변환 트레이스의 진폭이 상기 문턱값보다 큰 경우, 상기 제1 힐버트 변환 트레이스의 진폭을 음의 값으로 반전시키는 단계를 포함 할 수 있다. 여기서, 상기 제1 힐버트 변환 트레이스는 상기 제2 변환 트레이스들에 포함 될 수 있다.
일 실시예에 의하면, 상기 문턱값은 0 과 1 사이의 값으로 주어지며, 0.2 내지 0.5의 범위 이내의 값이 적절할 수 있다.
본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 공동 검출 장치는, 펄스 신호를 생성하여 방사하고 피검출체에 의해 반사된 반사 신호를 획득하는 지표투과레이다(ground penetrating radar)로부터 제공되는 트레이스들(traces)에 기초하여 공동(cavity)을 검출할 수 있다. 상기 트레이스들 각각에 포함된 첫번째 반사 신호에 기초하여 상기 트레이스들 각각의 초동 도달 시간(first arrival time)을 정렬하여 제1 전처리 데이터를 생성하는 초동 보정부; 상기 펄스 신호의 주파수에 대응하는 대역 필터(bandpass filter)를 이용하여 상기 제1 전처리 데이터로부터 노이즈를 제거하여 제2 전처리 데이터를 생성하는 필터링부; 상기 트레이스들의 수평적 평균값을 산출하고, 상기 제2 전처리 데이터로부터 상기 수평적 평균값을 감산 연산(subtraction)하여 제3 전처리 데이터를 생성하는 보정부; 상기 펄스 신호의 속도 및 상기 반사 신호의 속도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제3 전처리 데이터를 시간 단면(time section)에서 심도 단면(depth section)으로 변환하는 구조보정 (migration)을 통해 사인파 형태의 제1 변환 트레이스들을 포함하는 제1 변환 데이터를 생성하는 제1 변환부; 상기 제1 변환 트레이스들에 힐버트 변환(Hilbert transform)을 적용하여 엔빌로프(envelope) 형태의 제2 변환 트레이스들을 포함하는 제2 변환 데이터를 생성하는 제2 변환부; 및 상기 제1 변환 데이터 및 상기 제2 변환 데이터를 비교하여 상기 공동을 검출하는 검출부를 포함 할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 공동 검출 방법은, 구조보정(migration), 힐버트 변환(Hilbert transform) 및 최대응답반전(Peak Response Inversion)을 수행하여 비슷한 형태의 신호들로부터 공동을 보다 정확하게 검출할 수 있다.
또한, 공동 검출 방법은, 구조보정된 자료를 고속 푸리에 변환한 후 주파수 영역에서 힐버트 변환을 수행하고 다시 고속 푸리에 역변환(Inverse FFT) 함으로써, 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.
나아가, 공동 검출 장치는, 초동 보정(time-zero correction), 대역 필터링(bandpass filtering) 및 배경값 제거(background removal)를 수행하여 지표투과레이다로부터 제공되는 원시 자료(또는, 레이다그램)에 포함된 잡음을 감소시키고 신호 성분을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 지표투과레이다 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1의 지표투과레이다 시스템에 포함된 공동 검출 장치의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2의 공동 검출 장치에서 수행되는 공동 검출 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 4는 도 1의 지표투과레이다 시스템의 원리를 설명하는 도면이다.
도 5는 도 3의 공동 검출 방법에 대한 검증 모델의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6 및 도 7은 도 5의 검증 모델에 대해 도 3의 공동 검출 방법에서 생성하는 데이터들의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8 내지 도 11은 현장 데이터에 대해 도 3의 공동 검출 방법에서 생성하는 데이터들의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 12 내지 도 15는 현장 데이터에 대해 도 3의 공동 검출 방법에서 생성하는 데이터들의 다른 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 지표투과레이다 시스템에 포함된 공동 검출 장치의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2의 공동 검출 장치에서 수행되는 공동 검출 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 4는 도 1의 지표투과레이다 시스템의 원리를 설명하는 도면이다.
도 5는 도 3의 공동 검출 방법에 대한 검증 모델의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6 및 도 7은 도 5의 검증 모델에 대해 도 3의 공동 검출 방법에서 생성하는 데이터들의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8 내지 도 11은 현장 데이터에 대해 도 3의 공동 검출 방법에서 생성하는 데이터들의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 12 내지 도 15는 현장 데이터에 대해 도 3의 공동 검출 방법에서 생성하는 데이터들의 다른 일 예를 나타내는 도면이다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 지표투과레이다 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 지표투과레이다 시스템은 지표투과레이다(110) 및 공동 검출 장치(120)를 포함할 수 있다.
지표투과레이다(110)는 펄스 신호(WAVE1)(또는, 임펄스 신호, 송신파)을 생성하여 송신부(111)(또는, 송신 안테나)를 통해 지표(GROUND)를 향해 방사하고, 피검출체(OBJ)(예를 들어, 공동(cavity) 등)에 의해 펄스 신호(WAVE1)가 반사된 반사 신호(WAVE2)를 수신부(112)(또는, 수신 안테나)를 통해 획득할 수 있다. 여기서, 펄스 신호(WAVE1)은 10MHz 내지 수 GHz 주파수 대역의 짧은 펄스를 가질 수 있다. 펄스 신호(WAVE1)의 주파수는 지표투과레이다의 해상도(resolution) 및 조사 심도(또는, 투과 깊이)를 결정하며, 펄스 신호(WAVE1)의 주파수가 높아질수록 해상도가 증가하며, 주파수가 낮아질수록 조사 심도가 증가할 수 있다. 피검출체의 특성에 따라 주파수가 결정되며, 복수의 주파수들(예를 들어, 600MHz, 200MHz)이 이용될 수 있다.
송신부(111)를 통해 방사된 펄스 신호(WAVE1)는 하향 전파되며, 전기적 특성이 다른 물질과 접촉하는 경우, 펄스 신호(WAVE1)의 전파 속도가 변경될 수 있다. 유전율이 급격히 변화하는 경우(예를 들어, 펄스 신호(WAVE1)가 유전율이 상대적으로 크거나 작은 피검출체(OBJ1)와 만나는 경우), 펄스 신호(WAVE1)의 적어도 일부가 수신부(112)로 반사될 수 있다. 지표투과레이다 시스템(100)은 반사 신호(WAVE2)에 기초하여 피검출체(OBJ)의 존재 여부를 판단하고, 펄스 신호(WAVE1)의 송신 시점 및 반사 신호(WAVE)의 수신 시점 간의 시간 차이(two-way travel time; TWT)에 기초하여 피검출체(OBJ)의 위치(또는, 깊이(depth))를 산출할 수 있다. 피검출체(OBJ)의 위치는 전파 속도 및 시간 차이에 비례하는 함수로 표현될 수 있다.
한편, 도 1에 도시되지 않았으나, 지표투과레이다(110)는 펄스 신호(또는, 임펄스 신호)(WAVE1)를 생성하여 송신하는 송신수단(또는, 펄스 발생기 및 펄스 송신회로), 수신부(112)로부터 제공되는 반사 신호를 증폭하는 증폭기, 증폭된 반사 신호를 디지털 신호로 변환하는 아날로그 디지털 컨터버(A/D 컨버터) 및 지표투과레이다(110) 전체를 제어하고 원시 데이터(raw data)를 수집하며 송신부(111), 수신부(112) 등을 제어하는 중앙처리장치(CPU)를 포함할 수 있다. 한편, 지표투과레이다(110)는 일반적인 지표투과레이다로 구현될 수 있으므로, 지표투과레이다(110)에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
공동 검출 장치(120)는 힐버트 변환(Hilbert transform; HT) 기술 및 최대 응답 반전(Peak response inversion; PRI) 기술을 이용하여 지표투과레이다(110)로부터 제공되는 원시 자료(또는, GPR 레이다그램(radargram), 레이다 영상, 레이다 영상 데이터)으로부터 공동을 자동으로 검출할 수 있다.
도 2는 도 1의 지표투과레이다 시스템에 포함된 공동 검출 장치의 일 예를 나타내는 블록도이고, 도 3은 도 2의 공동 검출 장치에서 수행되는 공동 검출 방법의 일 예를 나타내는 순서도이며, 도 4는 도 1의 지표투과레이다 시스템의 원리를 설명하는 도면이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 공동 검출 장치(120)는 초동 보정부(210), 필터링부(220), 보정부(230), 제1 변환부(240), 제2 변환부(250), 검출부(260) 및 제어부(270)를 포함할 수 있다. 도 3의 공동 검출 방법은 공동 검출 장치(120)에 의해 수행되되, 공동 검출 방법의 각 단계는 공동 검출 장치(120)의 각 구성에 의해 수행될 수 있다.
초동 보정부(210), 필터링부(220) 및 보정부(230)는 지표투과레이다로부터 제공되는 원시 자료(raw data)에 대한 전처리를 수행하여, 원시 자료(raw data)의 잡음(noise)를 줄이고 신호를 향상시킬 수 있다. 이후, 제1 변환부(240) 및 제2 변환부(250)는 구조보정(migration) 및 힐버트 변환(HT)을 수행하여, 공동 판별의 정확성을 향상시킬 수 있으며, 검출부(260)를 통해 육안으로 판별하기 어려운 비슷한 형태의 신호에서 공동의 신호 및 비공동 신호를 효과적으로 분리할 수 있다.
먼저, 초동 보정부(210)는 원시 자료(raw data)에 포함된 트레이스들(trace) 각각의 초동 도달 시간(first arrival time)을 정렬하여 제1 전처리 데이터를 생성할 수 있다(S310). 여기서, 트레이스는 하나의 펄스 신호(WAVE1)에 대응하는 반사 신호(WAVE2)의 변화를 나타내는 라인 패턴(line pattern, 파형선)일 수 있다.
참고로, 지표투과레이다(110)의 원시 자료에 기록된 초동 도달 시간들은 다양한 원인에 의해 달라질 수 있다. 이러한 초동 도달 시간들의 불일치는 가공되는 데이터에 대한 왜곡을 유발하고, 공동 검출 결과에도 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 초동 보정부(210)는 모든 트레이스들이 일정한 초동 도달 시간을 갖도록 정렬할 수 있다.
일 실시예에서, 초동 보정부(210)는 트레이스들 각각에 포함된 첫번째 반사 신호에 기초하여 초동 도달 시간을 정렬할 수 있다.
도 4를 참조하면, 지표(GROUND)는 상호 다른 유전율들을 가지는 제1 내지 제3 층들(LAYER1 내지 LAYER3)로 구성될 수 있다. 지표투과레이다(110)에서 펄스 신호(WAVE1)를 방사한 뒤, 수신부(120)로 직접 전달되는 직접파(Direct Wave)가 가장 먼저 도착하고, 지표면에서 반사되는 지표면반사파(Ground Reflected Wave)(또는, 제1 반사 신호(W1))가 다음으로 도착하며, 지하의 표적에서 반사되는 신호(Target Signal)(예를 들어, 제2 반사 신호(W2) 및 제3 반사 신호(W3))가 그 다음에 순차적으로 도착하게 된다. 제1 트레이스(TRACE1)는 제1 내지 제3 반사 신호들(W1 내지 W3)에 대응하여 시간에 따른 신호(예를 들어, 전압)의 변화(또는 피크)를 보일 수 있다.
이 경우, 초동 보정부(120)는 트레이스들 각각에 포함된 첫번째 반사 신호(예를 들어, 제1 반사 신호(W1), 직접파, 첫번째 피크가 발생하는 시점 등)에 기초하여 초동 도달 시간을 정렬할 수 있다.
필터링부(220)는 대역 필터(bandpass filter)를 이용하여 제1 전처리 데이터로부터 노이즈를 제거하여 제2 전처리 데이터를 생성할 수 있다(S320). 여기서, 대역 필터는 펄스 신호의 주파수에 대응할 수 있다.
예를 들어, 필터링부(220)는 레이다그램에 포함된 신호(예를 들어, 반사 신호)의 주파수를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 통과 대역을 결정하며, 통과 대역에 대응하는 대역 필터를 이용하여 대역 필터링을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 필터링부(220)는 제1 전처리 데이터 또는 제2 전처리 데이터로부터 낮은 주파수 스펙트럼의 잡음, 즉, 직류 성분(DC components)에 의한 잡음(wow)을 제거하는 디와우(dewowing) 필터링을 수행할 수 있다.
보정부(230)는 제2 전처리 데이터로부터 배경값을 제거하여 제3 전처리 데이터를 생성할 수 있다(S330).
예를 들어, 보정부(230)는 트레이스들(또는, 제2 전처리 데이터에 포함된 트레이스들)의 수평적 평균값을 산출하고, 제2 전처리 데이터로부터 수평적 평균값을 감산 연산(subtraction) 할 수 있다. 여기서, 수평적 평균값은 트레이스들의 상호 동일한 시점에서의 값들을 평균한 값으로, 수평적 평균값 감산을 통해 기록 단면(후술하는 도 6(b)의 단면 영상)에서 수평적으로 나타나는 띠잡음(banding noise)이 제거될 수 있다.
제1 변환부(240)는 트레이스들(또는, 제3 전처리 데이터)을 시간 단면(time section)에서 심도 단면(depth section)으로 변환하는 구조보정(migration)을 수행하여 사인파 형태의 제1 변환 트레이스들을 포함하는 제1 변환 데이터를 생성할 수 있다(S340).
참고로, 시간적으로 기록된 원시 자료(raw data)(및 전처리 데이터)에서 반사 신호는 수신 위치의 바로 하부에 기록될 수 있다. 따라서, 시간 단면(time section)에서 반사면의 공간적 위치는 실제 위치와 다르고, 반사면의 모양도 다르게 나타날 수 있다. 구조보정은 시간 단면에서의 이러한 위치 및 모양의 왜곡 현상을 바로 잡는 과정일 수 있다. 한편, 다양한 종류의 구조보정 기술들(예를 들어, Kirchhoff depth migration, Reverse time migration, Gaussian Beam migration, Wave-equation migration)이 개발되었으며, 본 발명에서는 커크호프 구조보정(Kirchhoff migration)(또는, 키르히호프 구조보정)을 이용할 수 있다.
예를 들어, 제1 변환부(240)는 반사 신호에 기초하여 (예를 들어, 반사 신호의 쌍곡선(hyperbola)의 형태 및 크기에 기초하여 매질의 속도를 산출하여) 제3 전처리 데이터에 대한 커크호프 구조보정을 수행할 수 있다. 커크호프 구조보정에 대해서는 공지되어 있으므로, 커크호프 구조보정에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
제2 변환부(250)는 제1 변환 트레이스들(또는, 제1 변환 데이터)에 힐버트 변환(Hilbert transform; HT)을 적용하여 엔빌로프(envelope) 형태의 제2 변환 트레이스들을 포함하는 제2 변환 데이터를 생성할 수 있다.
힐버트 변환(HT)은 주어진 시간함수와 전달함수(즉, 
)의 콘볼루션(convolution)으로 정의될 수 있다.
입력 시계열 
의 힐버트 변환은 아래의 수학식 1과 같이 나타나고, 콘볼루션의 정의에 따라 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
[수학식 2]
일 실시예에서, 제2 변환부(250)는 제1 변환 트레이스들(또는, 제1 변환 데이터)을 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)하고, FFT 변환된 트레이스들에 힐버트 변환을 적용하며, 힐버트 변환된 트레이스들을 고속 푸리에 역변환(Inverse FFT)할 수 있다.
즉, 제2 변환부(250)는, 계산상의 편의를 위해, 구조보정된 데이터를 푸리에 변환하여, 주파수 영역에서 힐버트 변환을 수행할 수 있다.
전달 함수 
의 푸리에 변환은 
(단, sgn은 signum function임)이므로, 수학식 3과 같은 오일러 공식에 의해 힐버트 변환은 주어진 시간함수의 음의 주파수 성분은 +90°, 양의 주파수 성분은 -90° 위상 이동한 효과를 가질 수 있다.
[수학식 3]
구조보정된 트레이스에 힐버트 변환을 적용하면 사인파 형태(sinusoidal)인 트레이스의 진폭이 모두 양으로 바뀌며, 진폭 꼭짓점들을 연결하는 엔빌로프(envelope) 형태의 파형이 나타날 수 있다.
제2 변환부(250)는 구조보정된 자료를 고속 푸리에 변환한 후 주파수 영역에서 힐버트 변환을 수행하고 다시 역변환(Inverse FFT) 함으로써, 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.
검출부(260)는 제1 변환 데이터(즉, 구조보정된 트레이스) 및 제2 변환 데이터(즉, 힐버트 변환된 트레이스)를 비교하여 공동을 검출할 수 있다.
참고로, 지하(또는, 땅속)에서 펄스 신호의 전파 속도는 지하 매질의 유전율(permittivity, ε)에 따라 달라지고, 유전율의 차이를 보이는 경계면에서 반사가 일어나게 된다. 매질 1에서 2로 레이다파가 진행할때 반사계수(R)은 아래의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 4]
즉, 반사 신호의 세기와 극성(polarity)은 두 매질의 유전율 차이에 의해 결정되는데, 유전율이 큰 매질에서 작은 매질로 진행할 경우(즉, ε1>ε2) 반사계수는 음이 되고 반사파의 극성은 바뀌게 된다.
지하에 존재하는 공동의 유전율은 주변 매질에 비하여 낮으므로, 공동의 경계면에서 반사되는 반사 신호는 극성이 바뀌게 된다. 반면, 각종 매설 케이블, 큰 돌덩이 등의 유전율은 주변 매질에 비하여 높아, 반사 신호의 극성이 바뀌지 않으며, 속은 비거나 유체로 차 있지만 관의 두께가 두꺼운 상, 하수도 등 각종 매설관로들의 유전율(즉, 재질의 유전율)도 주위 매질보다 높아 극성 변화를 보이지 않는다. 따라서, 본 발명은 이러한 반사 신호의 극성 변화를 결정적 요인(key factor)으로 이용하여, 공동의 유무를 판단할 수 있다.
구조보정 과정을 거친 각 트레이스는 사인파 형태의 (+) 및 (-)의 진폭을 가지게 되지만, 힐버트 변환 과정을 거치게 되면 (+) 진폭의 엔빌로프 형태가 될 수 있다. 지하 공동의 경우 반사파의 극성이 변하므로, 두 단면(즉, 구조보정 단면과 힐버트 변환 단면)에서의 반사파 극성을 비교함으로써, 공동에서의 반응과 그렇지 않은 반응을 구분할 수 있다.
일 실시예에서, 검출부(260)는 제1 변환 데이터에 포함된 제1 변환 트레이스의 진폭이 음의 값을 가지는 경우, 제1 변환 트레이스에 대응하는 제1 힐버트 변환 트레이스의 진폭이 문턱값(threshold) 보다 큰지 판단하고, 제1 힐버트 변환 트레이스의 진폭이 문턱값보다 큰 경우, 제1 힐버트 변환 트레이스의 진폭을 음의 값으로 반전시킬 수 있다. 여기서, 제1 힐버트 변환 트레이스는 힐버트 변환된 제2 변환 트레이스들에 포함될 수 있다.
즉, 구조보정 후 사인파 형태의 트레이스에서 그 진폭값이 (+)인 경우 트레이스를 그대로 유지하고, 그 진폭값이 (-)인 경우 설정된 문턱값(threshold) 이상의 힐버트 변환 트레이스의 진폭 값을 (-)로 반전시킬 수 있다. 여기서, 문턱값은 힐버트 변환 과정을 거친 트레이스의 최대 진폭값의 일정 비율로, 기 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다. 문턱값은 0과 1 사이의 값인데, 예를 들어, 문턱값이 0.5인 경우, 레이다그램의 최대 2진수 분해능(maximum binary resolution)의 1/2을 의미하고, 이 값은 16 비트의 경우 0.5*215이 되고, 32 비트의 경우 0.5*(215)2가 될 수 있다.
문턱값에 따라 공동 형태는 크게 다르게 나타날 수 있으며, 문턱값이 너무 높으면 공동 반응 및 비공동 반응간의 구분이 불가능하고, 문턱값이 너무 낮으면 인공잡음(artifacts)이 심해질 수 있다. 따라서, 문턱값은, 신호의 주파수 분포, 공동의 밀집도, 잡음의 세기 등 여러 가지 요인을 감안하여 적절한 값으로 설정되어야 하며, 예를 들어, 문턱값은 0.2 내지 0.5의 범위 이내의 값일 수 있다.
도 2 내지 도 4를 참조하여 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 공동 검출 장치 및 공동 검출 방법은, 초동 보정(time-zero correction), 대역 필터링(bandpass filtering) 및 배경값 제거(background removal)를 수행하여 지표투과레이다로부터 제공되는 원시 자료(또는, 레이다그램)에 포함된 잡음을 감소시키고 신호 성분을 향상시키며, 구조보정(migration), 힐버트 변환(Hilbert transform) 및 최대응답반전(Peak Response Inversion)을 수행하여 비슷한 형태의 신호들로부터 공동을 보다 정확하게 검출할 수 있다.
한편, 도 2 및 도 3에서, 초동 보정부(210) 내지 검출부(260)는 상호 독립적으로 구성되는 것으로 도시되어 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 초동 보정부(210), 필터링부(220) 및 보정부(230)는 하나의 전처리부로 구현되거나, 초동 보정부(210) 내지 검출부(260)는 하나의 신호 처리부로 구현될 수 있다.
또한, 도 2 및 도 3에서, 공동 검출 방법은 원시 자료에 대한 전처리(예를 들어, 배경값 제거) 이후에 구조보정을 수행하는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 공동 검출 방법은, 배경값 제거 과정 이전에 구조보정을 수행할 수 있다.
도 5는 도 3의 공동 검출 방법에 대한 검증 모델의 일 예를 나타내는 도면이고, 도 6 및 도 7은 도 5의 검증 모델에 대해 도 3의 공동 검출 방법에서 생성하는 데이터들의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5에 도시된 검증 모델은 노면 하부에 물로 포화되어 있는 제1 공동(CAV1)과 공기로 포화되어 있는 제2 공동(CAV2)을 포함하고 있다.
먼저, 도 6을 참조하면, 중심 주파수 600MHz의 펄스 신호를 사용하여 작성된 레이다그램이 도시되어 있다. 도 6(a)의 원시 자료의 단면 내 쌍곡선의 형태 및 크기에 기초하여 매질의 속도는 0.153 m/ns으로 산출되었고, 최대응답반전에 사용되는 문턱값은 0.3으로 설정하였다.
도 6(b)는 도 6(a)의 원시 자료에 대역 필터링(및 dewowing)을 수행하여 생성된 데이터를 나타내고, 신호 성분이 향상되었다.
도 6(c)는 도 6(b)의 필터링된 데이터에 배경값 제거를 수행하여 생성된 데이터를 나타내고, 상측에 위치하는 띠 잡음이 제거되었다.
도 6(d)는 도 6(c)의 배경값 제거된 데이터에 구조보정을 수행하여 생성된 데이터를 나타내고, 포물선 형태의 신호 성분들이 실제 공동들(CAV1, CAV2)에 대응하는 신호 성분으로 변환되었다.
도 6(e)는 도 6(d)의 구조보정된 데이터에 힐버트 변환을 수행하여 생성된 데이터를 나타내고, 도 6(f)는 힐버트 변환된 데이터에 최대응답반전을 수행하여 생성된 데이터로, 제1 공동(CAV1)에 대한 신호는 그대로 유지되는 반면, 제2 공동(CAV2)에 대한 신호는 반전되어 나타났다.
도 7을 참조하면, 중심 주파수 200MHz의 펄스 신호를 사용하여 작성된 레이다그램이 도시되어 있다. 도 7(a)의 원시 자료의 단면 내 쌍곡선의 형태 및 크기에 기초하여 매질의 속도는 0.139 m/ns으로 산출되었고, 최대응답반전에 사용되는 문턱값은 0.3으로 설정하였다.
도 7(a) 내지 도 7(f)는 도 6(a) 내지 도 6(f)에 각각 대응하며, 중심 주파수가 낮아지면서 파장이 길어져 모델링 결과 단면의 쌍곡선의 상하 폭이 넓어진 것을 확인할 수 있었으며, 도 6에서의 문턱값과 동일한 문턱값이 설정되었음에도, 넓어진 쌍곡선의 상하 폭으로 인해 공동 반응이 도 6의 결과에 비해 상대적으로 더욱 가시화 되는 것을 확인할 수 있었다.
도 8 내지 도 11은 현장 데이터에 대해 도 3의 공동 검출 방법에서 생성하는 데이터들의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8 내지 도 11을 참조하면, 250MHz 및 700MHz의 듀얼 안테나(즉, 2개의 주파수를 송신하는 송신부)를 구비한 지표투과레이다로부터 획득한 현장 데이터에 대해 도 3의 공동 검출 방법을 적용한 결과가 도시되어 있다. 여기서, 듀얼 안테나를 구비한 지표투과레이다는 IDS사의 "OPERA DUO"로 핸디형 지표투과레이다이며, 700MHz의 중심 주파수로 취득한 비교적 고주파수의 현장 데이터가 이용되었다.
도 8 내지 도 11에서, (a)는 원시 자료를 나타내고, (b)는 대역 필터링이 수행된 데이터를 나타내며, (c)는 배경값이 제거된 데이터를 나타내고, (d)는 구조보정된 데이터를 나타내며, (e)는 힐버트 변환 및 최대응답반전이 수행된 데이터를 나타낼 수 있다.
도 8 내지 도 11의 (d) 및 (e)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 공동 검출 방법은 다양한 심도에 존재하는 다양한 크기의 공동을 효과적으로 분리해 냄을 확인할 수 있다.
도 12 내지 도 15는 현장 데이터에 대해 도 3의 공동 검출 방법에서 생성하는 데이터들의 다른 일 예를 나타내는 도면이다.
도 12 내지 도 15를 참조하면, 200MHz 및 600MHz의 듀얼 안테나를 구비한 차량형 지표투과레이다로부터 획득한 현장 데이터에 대해 도 3의 공동 검출 방법을 적용한 결과가 도시되어 있다. 도 8 내지 도 11에서는 700MHz의 비교적 고주파수 현장 데이터에의 적용성 검토결과를 나타내며, 도 12 내지 도 15는 200MHz의 비교적 저주파수 데이터에의 적용성 검토결과가 도시되어 있다.
도 8 내지 도 11과 유사하게, 도 12 내지 도 15에서, (a)는 원시 자료를 나타내고, (b)는 대역 필터링이 수행된 데이터를 나타내며, (c)는 배경값이 제거된 데이터를 나타내고, (d)는 구조보정된 데이터를 나타내며, (e)는 힐버트 변환 및 최대응답반전이 수행된 데이터를 나타낼 수 있다.
도 12 내지 도 15의 (d) 및 (e)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 공동 검출 방법은, 비교적 저주파수가 이용되는 경우에도 다양한 심도에 존재하는 다양한 크기의 공동을 효과적으로 분리해 냄을 확인할 수 있다.
본 발명은 지표투과레이다 시스템, 지하 탐사 시스템 등에 적용될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 것이다.
100: 지표투과레이다 시스템
110: 지표투과레이다
111: 송신부
112: 수신부
120: 공동 검출 장치
210: 초동 보정부
220: 필터링부
230: 보정부
240: 제1 변환부
250: 제2 변환부
260: 검출부
110: 지표투과레이다
111: 송신부
112: 수신부
120: 공동 검출 장치
210: 초동 보정부
220: 필터링부
230: 보정부
240: 제1 변환부
250: 제2 변환부
260: 검출부
Claims (5)
- 펄스 신호를 생성하여 방사하고 피검출체에 의해 반사된 반사 신호를 획득하는 지표투과레이다(ground penetrating radar)로부터 제공되는 트레이스들(traces)에 기초하여 공동(cavity)을 검출하는 공동 검출 장치에서 수행되는 지표투과레이다 자료 기반의 공동 검출 방법에서,
상기 반사 신호에 기초하여 상기 트레이스들을 시간 단면(time section)에서 심도 단면(depth section)으로 변환하는 구조 보정(migration)을 수행하여 사인파 형태의 제1 변환 트레이스들을 포함하는 제1 변환 데이터를 생성하는 단계;
상기 제1 변환 트레이스들에 힐버트 변환(Hilbert transform)을 적용하여 엔빌로프(envelope) 형태의 제2 변환 트레이스들을 포함하는 제2 변환 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 제1 변환 데이터 및 상기 제2 변환 데이터를 비교하여 상기 공동을 검출하는 단계를 포함하는 지표투과레이다 자료 기반의 공동 검출 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제2 변환 데이터를 생성하는 단계는,
상기 제1 변환 트레이스들을 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)하는 단계;
고속 푸리에 변환된 트레이스들에 상기 힐버트 변환을 적용하는 단계; 및
힐버트 변환된 트레이스들을 고속 푸리에 역변환(Inverse FFT)하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지표투과레이다 자료 기반의 공동 검출 방법.
- 제 2 항에 있어서, 상기 공동을 검출하는 단계는,
상기 제1 변환 데이터에 포함된 제1 변환 트레이스의 진폭이 음의 값을 가지는 경우, 상기 제1 변환 트레이스에 대응하는 제1 힐버트 변환 트레이스의 진폭이 문턱값(threshold) 보다 큰지 판단하는 단계; 및
상기 제1 힐버트 변환 트레이스의 진폭이 상기 문턱값보다 큰 경우, 상기 제1 힐버트 변환 트레이스의 진폭을 음의 값으로 반전시키는 단계를 포함하고,
상기 제1 힐버트 변환 트레이스는 상기 제2 변환 트레이스들에 포함되는 것을 특징으로 하는 지표투과레이다 자료 기반의 공동 검출 방법.
- 제 3 항에 있어서, 상기 문턱값은 0.2 내지 0.5의 범위 이내의 값인 것을 특징으로 하는 지표투과레이다 자료 기반의 공동 검출 방법.
- 펄스 신호를 생성하여 방사하고 피검출체에 의해 반사된 반사 신호를 획득하는 지표투과레이다(ground penetrating radar)로부터 제공되는 트레이스들(traces)에 기초하여 공동(cavity)을 검출하는 공동 검출 장치에서,
상기 트레이스들 각각에 포함된 첫번째 반사 신호에 기초하여 상기 트레이스들 각각의 초동 도달 시간(first arrival time)을 정렬하여 제1 전처리 데이터를 생성하는 초동 보정부;
상기 펄스 신호의 주파수에 대응하는 대역 필터(bandpass filter)를 이용하여 상기 제1 전처리 데이터로부터 노이즈를 제거하여 제2 전처리 데이터를 생성하는 필터링부;
상기 트레이스들의 수평적 평균값을 산출하고, 상기 제2 전처리 데이터로부터 상기 수평적 평균값을 감산 연산(subtraction)하여 제3 전처리 데이터를 생성하는 보정부;
상기 펄스 신호의 속도 및 상기 반사 신호의 속도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제3 전처리 데이터를 시간 단면(time section)에서 심도 단면(depth section)으로 변환하는 구조 보정(migration)을 통해 사인파 형태의 제1 변환 트레이스들을 포함하는 제1 변환 데이터를 생성하는 제1 변환부;
상기 제1 변환 트레이스들에 힐버트 변환(Hilbert transform)을 적용하여 엔빌로프(envelope) 형태의 제2 변환 트레이스들을 포함하는 제2 변환 데이터를 생성하는 제2 변환부; 및
상기 제1 변환 데이터 및 상기 제2 변환 데이터를 비교하여 상기 공동을 검출하는 검출부를 포함하는 공동 검출 장치.
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