Vehicle-Induced DAS Signal Simulation with Arbitrary 3D Fiber Geometries : An Integrated Quasi-Static and Dynamic Framework = 차량 유발 DAS 신호 시뮬레이션: 임의의 3차원 광섬유 기하구조를 위한 준정적 및 동적 통합 프레임워크

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Distributed acoustic sensing (DAS) is an emerging technology that turns fiber-optic cables into dense arrays of strain sensors. Vehicle-induced signals provide valuable information about traffic patterns, road conditions, and subsurface properties, but predicting DAS responses requires computationally intensive numerical simulation. This thesis develops and validates a GPU-accelerated framework for simulating vehicle-induced DAS responses, integrating dynamic elastic wave propagation and quasi-static ground deformation within a unified computational environment, computed in separate modules.

The simulation framework implements the 3D staggered-grid finite-difference method using CUDA on an NVIDIA RTX 3090 GPU, achieving a 50-fold speedup over multi-threaded CPU implementations, which enables practical parameter studies over kilometer-scale domains. The framework combines elastic wave propagation for dynamic Rayleigh waves with semi-analytical Flamant-Boussinesq solutions for quasi-static deformation. Coordinate transformations accommodate arbitrary three-dimensional fiber geometries, and gauge length integration based on real channel spacing and sample spacing reproduces realistic DAS measurement characteristics.

Field validation at the Gyeongju A-2 test site using two commercial interrogators (iDAS 2.4.1 and N5225B) demonstrates good agreement for light vehicles. The simulation reproduces the observed frequency peaks and time-space propagation patterns. Heavy vehicles exhibit complex multi-modal responses that cannot be captured by simple source models. Systematic sensitivity analyses reveal that the dynamic frequency remains relatively stable across elastic parameters, burial depths, and lateral offsets. At the same time, quasi-static amplitudes are sensitive to all parameters.

The framework provides practical deployment guidelines: dynamic signals are relatively robust to site conditions but remain difficult to model for heavy vehicles, whereas quasi-static signals require deployment optimization and site-specific calibration of elastic properties to achieve quantitative amplitude accuracy. GPU acceleration enables real-time monitoring applications and extensive parameter exploration, supporting deployment planning. Although limitations remain in heavy-vehicle modeling and quantitative amplitude validation due to measurement uncertainties, this work extends DAS-based monitoring from qualitative detection toward quantitative characterization. As fiber-optic monitoring networks expand, alignment tests like those implemented in this thesis will become an essential tool for deployment optimization and will support broader adoption of DAS in geophysical and civil infrastructure monitoring.

국문 초록 (Abstract)

분포형 광섬유 센싱(DAS)은 광섬유 케이블을 고밀도 변형률 센서 배열로 활용할 수 있게 하는 기술이다. 차량 신호는 교통 패턴, 도로 상태, 지하 물성에 대한 유용한 정보를 제공하지만, 응답 예측 계산 비용에는 큰 계산비용이 요구된다. 본 논문은 차량 유도 DAS 응답을 모사하기 위한 GPU 가속 프레임워크를 개발하고 현장 자료를 통해 검증하였다. 제안한 방식은 동적 탄성파 전파와 준정적 지반 변형을 하나의 계산 환경에서 다루되, 별도의 모듈로 분리하여 계산한다.

시뮬레이션 프레임워크는 NVIDIA RTX 3090 GPU에서 CUDA를 이용해 3차원 엇갈림 격자 유한차분법을 구현하였고, 멀티스레드 CPU 구현 대비 50배의 속도 향상을 달성하였다. 이를 통해 킬로미터 규모 영역에서 실용적인 매개변수 연구가 가능해졌다. 본 프레임워크는 레일리히파를 모사하는 탄성파 전파 해석과, 준정적 변형을 위한 준해석적 Flamant-Boussinesq 해를 결합한다. 또한 좌표 변환을 통해 임의의 3차원 광섬유 형상을 수용하며, 실제 채널 간격과 샘플 간격을 반영한 게이지 길이 적분을 적용하여 현실적인 DAS 측정 특성을 재현한다.

경주 A-2 시험부지에서 광계측장비(iDAS 2.4.1 및 N5225B)로 수행한 현장 검증 결과, 경차량에 대해서는 관측된 주파수 피크와 시공간 전파 패턴을 재현하여 전반적인 일치가 확인되었다. 반면 중차량은 단순 송신원 모델로는 포착하기 어려운 복잡한 다중 모드 응답을 보였다. 민감도 분석 결과, 동적 성분의 주파수는 탄성 물성, 매설 깊이, 측면 이격거리 변화에 대해 일정 범위에서 안정적으로 유지되는 경향을 보였으나, 준정적 성분의 진폭은 매개변수에 민감하게 반응하였다.

본 연구는 실용적인 배치 지침을 제시한다. 동적 신호는 현장 조건에 상대적으로 강건하지만 중차량을 반영하기 어렵고, 준정적 신호는 진폭 측면에서 배치 최적화 및 현장별 탄성 물성 보정이 필요하다. GPU는 실시간 모니터링 응용을 가능하게 하여 배치 계획 수립에 기여한다. 중차량 모델링과 측정 불확실성으로 인한 진폭 정량 검증에는 한계가 있으나, 본 연구는 DAS 기반 모니터링을 정성적 탐지에서 정량적 특성화로 확장한다. 또한 광섬유 모니터링 네트워크가 확장됨에 따라, 본 논문에서 구현한 정합 시험은 배치 최적화에 필수적인 도구가 되며, 지구물리와 토목 인프라 모니터링에서 DAS 기술의 확대를 뒷받침할 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 1 Introduction 1
• 1.1 Research Motivation 1
• 1.2 Research Objectives 4
• 2 Theoretical Background 7
• 2.1 Distributed Acoustic Sensing 7
• 2.1.1 DAS Measurement Principle 7
• 2.1.2 Fiber Response Simulation for DAS 13
• 2.2 Dynamic: 3D Elastic Wave Propagation 19
• 2.2.1 Governing Equations and Discretization 19
• 2.2.2 Boundary Conditions and Numerical Stability 24
• 2.3 Quasi-static: Flamant-Boussinesq Solution 28
• 3 Proposed Method 35
• 3.1 Source Function Synthesis for Wave Simulation 35
• 3.2 Quasi-static Simulation and Parameter Analysis 39
• 3.3 GPU Acceleration with CUDA 43
• 3.3.1 CUDA Programming Model 44
• 3.3.2 Implementation Details and Performance Analysis 46
• 4 Results & Analysis 49
• 4.1 Field Data Acquisition and Analysis 49
• 4.2 Numerical Simulation and Field Validation 54
• 4.2.1 Model Configuration 54
• 4.2.2 Dynamic Response 57
• 4.2.3 Quasi-Static Response 61
• 5 Conclusion 67
• Bibliiography 70
• 초록 78