최근에 들어서 물성이 서로 다른 두 종류의 탐사자료의 복합역산에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이는 복합역산에 의하여 훨씬 더 정확한 지하구조 영상을 계산할 수 있을 뿐만 아니라 물리탐사 변수가 아닌 다른 물성 분포의 유도가 물리탐사로서 가능해지기 때문이다. 이 연구에서는 (1) cross-gradient로 정의되는 두 지하구조의 유사성의 최대화, (2) 두 물성간의 상관관계의 최대화, (3) 지하 물성 분포에 대한 선험적 정보의 3 종류 제한을 채택한 탄성파 굴절법 주시 토모그래피와 전기비저항 탐사 자료의 복합역산법을 개발하였다. 지표 전기비저항과 탄성파 굴절법 탐사의 수치실험을 통하여, 제안한 복합역산법의 효용성과 각종 제한조건의 효과를 분석하였다. 특히 제한조건을 적절히 이용할 경우, 탄성파 탐사의 저속도층에 의한 숨은 층 문제를 복합탐사 및 역산으로 해결할 수 있음을 알 수 있었다.
Recently, multi-dimensional joint inversion of geophysical data based on fundamentally different physical properties is being actively studied. Joint inversion can provide a way to obtaining much more accurate image of the subsurface structure. Through the joint inversion, furthermore, it is possible to directly estimate non-geophysical material properties from geophysical measurements. In this study, we developed a new algorithm for jointly inverting dc resistivity and seismic traveltime data based on the multiple constraints: (1) structural similarity based on cross-gradient, (2) correlation between two different material properties, and (3) a priori information on the material property distribution. Through the numerical experiments of surface dc resistivity and seismic refraction surveys, the performance of the proposed algorithm was demonstrated and the effects of different regularizations were analyzed. In particular, we showed that the hidden layer problem in the seismic refraction method due to an inter-bedded low velocity layer can be solved by the joint inversion when appropriate constraints are applied.
