블럭으로 주어지는 물리탐사 자료의 역산결과를 시추공 자료와 복합적으로 시뮬레이션하여 암반등급의 분류에 적용하였다. 물리탐사의 역산결과는 해석 대상에 대한 부가적 수준의 정보를 포함하게 되며, 전체 영역에 대한 정보를 제공한다. 반면, 시추공 자료는 해석 대상에 대한 직접적인 정보를 제공하지만, 그 정보의 공간적 범위가 매우 좁아 포인트 자료로써 이용된다. 블럭으로 주어지는 물리탐사 역산결과와 포인트로 주어지는 시추공 자료를 결합하여 크리깅이나 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하기 위해서는, 포인트-포인트, 포인트-블럭, 블럭-포인트 간의 공분산 정보가 필요하다. 이 연구에서는 SGeMS에서 제공하는 Bssim 모듈을 이용하여, 역산 블럭과 시추공 포인트간의 복합적 시뮬레이션을 통해 공간적 특성이 다른 자료를 반영하는 다운스케일 된 결과를 얻었고, 이를 선행연구에서 적용한 지구통계학적 역산 결과와 비교하였다. 그 결과, 본 방법에 의한 다운스케일링 기법이 보다 확장가능하고 유연한 적용이 가능한 것으로 판단하였다.

황해 서남부 지역의 지구물리학적 특성을 연구하고 지구조를 분석하기 위하여 한국해양연구원에서는 2003, 2004과 2005년에 이 해역에 대하여 중력 및 자력탐사를 수행하였다. 황해는 몇 개의 분지를 가지고 있으며 연구지역 또한 흑산분지와 동중국해분지 일부분을 포함하고 있다. 연구지역의 해저지형은 남서쪽 중국쪽으로부터 북동쪽 한국쪽으로 가면서 깊어지며 약 -40 m에서 약 -150 m까지의 수심 범위를 나타내고 전반적으로 완만한 기복과 경사를 보인다. 중력이상은 완만한 해저지형의 변화보다는 기반암의 영향을 받는 것으로 판단된다. 해상중력자료 및 인공위성 중력자료를 함께 사용한 중력이상은 연구지역의 북동쪽으로 높은 값을 보이며 흑산분지 남쪽으로 원형의 낮은 이상대가 나타난다. 부게이상의 아날니틱신호는 분지경계면 부근에서 고이상대들이 나타난다. 자기이상과 자기이상의 아날니틱신호에서는 화성암체 관입에 기인한 복잡한 이상들이 북쪽에 분포하고 남쪽은 완만한 변화를 보이는 것으로 보아 화성암체 관입이 연구지역 북쪽에 비해 많이 나타나지 않은 것으로 판단된다. 연구지역의 부게중력이상과 자기이상의 파워스펙트럼 분석은 모호면의 깊이를 약 30.2-28.3 km로 보여주며, 기반암은 약 8.4-8 km이며, 제 3기 에오세의 부정합면은 약 1.5-1.7 km 정도 인 것으로 나타난다. 부게중력이상의 역산에 의한 모호면의 깊이는 연구지역의 서쪽인 중국쪽이 동쪽인 한국쪽에 비해 약간 깊게 나타난다. 2차원 중력모델링에서 지각구조들의 깊이 및 화성암 관입체의 위치 등 결과가 아날니틱신호 분석, 파워스펙트럼 분석 및 역산의 결과와 잘 부합된다.

웨이블릿 변환은 기존 푸리에 변환이 갖는 주파수 변환 결과의 시간 영역에 대한 모호성을 극복할 수 있는 변환 기법으로 널리 이용되어 왔다. 기존의 푸리에 변환에 의한 셈블란스는 두 개의 시계열 자료의 위상을 주파수 영역에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 이 방법은 비정상상태의 신호에 대해서는 잘 작동하지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 자연계의 신호가 대부분 비정상상태임을 고려하여 웨이블릿 기반으로 개발된 셈블란스 기법을 지구물리자료에 적용하였다. 첫 번째 사례는 지구자기장 자료처리로서, 원격으로 위치한 관측소의 자료끼리 서로 비교하여 상관성이 높은 신호만 남도록 필터링한 결과를 제시한다. 두 번째 사례는 중력과 자력탐사를 복합적으로 분석할 수 있는 방안으로서, 두 자료간 공간적 상관성이 높은 신호만을 추출하는 필터링 결과를 제시한다.

호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.