지질 특성화를 위한 전통적 방법은 심부 비정상성(subsurface non-stationarity)의 과제를 종종 간과하거나 과도하게 단순화한다. 본 연구는 지질학적 통찰과 지구물리 탐사와 같은 부가 자료(ancillary data)를 활용하여, 크고 비정상적인 지질 환경에서 심부 암석물리(petrophysical) 성질의 공간적 분포를 정확히 구획하는 혁신적인 방법론을 제안한다. 이 접근법은 내재적 비정상성을 반영하는 레벨셋 곡선(level-set curve)을 통해 관측된 지질 구조를 연결하는, 내장(manifold) 상의 측지 거리(geodesic distance)를 활용한다. 비정상성 추정의 강도와 부가 자료에 대한 의존성에 영향을 미치는 핵심 매개변수들이 확인되었다. 비교 평가 결과, 본 방법은 특히 복잡한 심부 구조를 표현하는 데 있어 전통적 크리깅(kriging)보다 우수함이 입증되었다. 이러한 향상된 정확도는 오염물 정화(contaminant remediation) 및 지하 저장소 설계(underground repository design)와 같은 응용에 필수적이다. 본 연구는 2차원 모델에 초점을 맞추었으나, 향후에는 다양한 지질 구조에 대해 3차원 적용을 탐색해야 한다. 본 연구는 비정상적 지질 매질의 추정을 위한 새로운 전략을 제공함으로써 심부 특성화(subsurface characterization)를 발전시킨다. • 레벨셋 곡선은 지질 관측을 이론과 연결하여 비정상적 모델링을 개선한다. • 매질(manifold) 상의 측지 거리는 이질적 영역을 모델링하는 데서 크리깅보다 우수하다. • 통합된 프레임워크는 고유 가설(intrinsic hypothesis)과 가우시안 커널(Gaussian kernels)을 연결하여 지구통계학(geostatistics)을 진전시킨다.

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