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프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되고, 딥러닝 알고리즘 및 탄성파탐사자료가 저장되는 메모리;를 포함하며,상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한,상기 탄성파탐사자료에서 미리 설정된 추출기준에 따라 제1 송신파형요소 및 제2 송신파형요소를 추출하고, 상기 탄성파탐사자료에서 상기 추출기준에 따라 제1 반사계수함수와 제2 반사계수함수를 추출하며, 상기 제1 송신파형요소, 상기 제2 송신파형요소, 상기 제1 반사계수함수 및 상기 제2 반사계수함수를 이용하여 상기 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 프로그램 명령어들을 저장하는, 탄성파 탐사 자료 처리 장치
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제1항에 있어서,상기 추출기준은 상기 탄성파탐사자료의 시간 영역 상에서 주파수 특성이 변화하는 부분에 상응하는, 탄성파 탐사 자료 처리 장치
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제2항에 있어서,상기 추출기준은 상기 탄성파탐사자료에 포함된 가스층에 상응하고,상기 메모리는,상기 가스층의 상부에 상응하는 상기 제1 송신파형요소 및 상기 제1 반사계수함수를 추출하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 탄성파 탐사 자료 처리 장치
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제2항에 있어서,상기 추출기준은 상기 탄성파탐사자료에 포함된 가스층에 상응하고,상기 메모리는,상기 가스층의 하부에 상응하는 상기 제2 송신파형요소 및 상기 제2 반사계수함수를 추출하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 탄성파 탐사 자료 처리 장치
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제1항에 있어서,상기 메모리는,상기 제1 송신파형요소와 상기 제1 반사계수함수를 이용하여 제1 가상탄성파트레이스를 생성하고, 상기 제2 송신파형요소와 상기 제2 반사계수함수를 이용하여 제2 가상탄성파트레이스를 생성하며, 상기 제1 가상탄성파트레이스 및 제2 가상탄성파트레이스를 결합하여 제1 합성탄성파트레이스를 생성하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 탄성파 탐사 자료 처리 장치
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제5항에 있어서,상기 메모리는,상기 제1 송신파형요소의 주파수를 미리 설정된 만큼 증가시켜 제1-1 송신파형요소를 생성하고, 상기 제2 송신파형요소의 주파수를 미리 설정된 만큼 증가시켜 제2-1 송신파형요소를 생성하고, 상기 제1-1 송신파형요소와 상기 제1 반사계수함수를 이용하여 제1-1 가상탄성파트레이스를 생성하고, 상기 제2-1 송신파형요소와 상기 제2 반사계수함수를 이용하여 제2-1 가상탄성파트레이스를 생성하며, 상기 제1-1 가상탄성파트레이스 및 제2-1 가상탄성파트레이스를 결합하여 제2 합성탄성파트레이스를 생성하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 탄성파 탐사 자료 처리 장치
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제6항에 있어서,상기 메모리는,상기 제1 합성탄성파트레이스를 상기 딥러닝 알고리즘의 입력으로 이용하고, 상기 제2 합성탄성파트레이스를 상기 제1 합성탄성파트레이스의 레이블(Label)로 이용하여 상기 딥러닝 알고리즘을 지도 학습(Supervised Learning) 시키는 프로그램 명령어들을 저장하는, 탄성파 탐사 자료 처리 장치
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탄성파 탐사 자료 처리 장치에서 수행되는 탄성파 탐사 자료 처리 방법에 있어서,구비된 메모리에 저장된 탄성파탐사자료에서 미리 설정된 추출기준에 따라 제1 송신파형요소 및 제2 송신파형요소를 추출하는 단계;상기 탄성파탐사자료에서 상기 추출기준에 따라 제1 반사계수함수와 제2 반사계수함수를 추출하는 단계; 및 상기 제1 송신파형요소, 상기 제2 송신파형요소, 상기 제1 반사계수함수 및 상기 제2 반사계수함수를 이용하여 상기 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계;를 포함하는 탄성파 탐사 자료 처리 방법
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제8항에 있어서,상기 추출기준은 상기 탄성파탐사자료의 시간 영역 상에서 주파수 특성이 변화하는 부분에 상응하는, 탄성파 탐사 자료 처리 방법
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제9항에 있어서,상기 추출기준은 상기 탄성파탐사자료에 포함된 가스층에 상응하고,상기 제1 송신파형요소 및 상기 제1 반사계수함수는 상기 가스층의 상부에 상응하는, 탄성파 탐사 자료 처리 방법
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제9항에 있어서,상기 추출기준은 상기 탄성파탐사자료에 포함된 가스층에 상응하고,상기 제2 송신파형요소 및 상기 제2 반사계수함수는 상기 가스층의 하부에 상응하는, 탄성파 탐사 자료 처리 방법
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제8항에 있어서,상기 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계는,상기 제1 송신파형요소와 상기 제1 반사계수함수를 이용하여 제1 가상탄성파트레이스를 생성하는 단계;상기 제2 송신파형요소와 상기 제2 반사계수함수를 이용하여 제2 가상탄성파트레이스를 생성하는 단계; 및 상기 제1 가상탄성파트레이스 및 제2 가상탄성파트레이스를 결합하여 제1 합성탄성파트레이스를 생성하는 단계;를 포함하는, 탄성파 탐사 자료 처리 방법
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제12항에 있어서,상기 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계는,상기 제1 송신파형요소의 주파수를 미리 설정된 만큼 증가시켜 제1-1 송신파형요소를 생성하는 단계;상기 제2 송신파형요소의 주파수를 미리 설정된 만큼 증가시켜 제2-1 송신파형요소를 생성하는 단계;상기 제1-1 송신파형요소와 상기 제1 반사계수함수를 이용하여 제1-1 가상탄성파트레이스를 생성하는 단계;상기 제2-1 송신파형요소와 상기 제2 반사계수함수를 이용하여 제2-1 가상탄성파트레이스를 생성하는 단계; 및 상기 제1-1 가상탄성파트레이스 및 제2-1 가상탄성파트레이스를 결합하여 제2 합성탄성파트레이스를 생성하는 단계;를 더 포함하는, 탄성파 탐사 자료 처리 방법
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제13항에 있어서,상기 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계는,상기 제1 합성탄성파트레이스를 상기 딥러닝 알고리즘의 입력으로 이용하고, 상기 제2 합성탄성파트레이스를 상기 제1 합성탄성파트레이스의 레이블(Label)로 이용하여 상기 딥러닝 알고리즘을 지도 학습(Supervised Learning) 시키는 단계;를 더 포함하는, 탄성파 탐사 자료 처리 방법
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