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지질조사와 자원연구를 선도하는 한국지질자원연구원 korea institute of geoscience and mineral resouces

논문 상세정보

논문 상세정보
학회/학술지명 2019년 춘계 지질과학기술 공동학술대회 주저자 박계순
발표매체 학술발표 국가명 한국
논문명 국문 복합 지질 자료를 활용한 머신러닝 기반 광체 모델링 기술 개발
영문
발표일 2019.04.17
관련과제 북한 광물자원 탐사기술 실증 및 잠재성 평가 바로가기
초록 광물자원탐사 분야는 우리 눈에 보이지 않는 지하를 주로 대상으로 하며 다양한 요인들이 서로 복잡하게 연관되어 광상을 배태하기 때문에 높은 불확실성을 내포하고 있다. 더욱이 최근들어 그 대상이 점점 더 심부화 되고 있는 현실을 고려하면 광물자원 개발의 불확실성은 점점 더 높아질 것으로 예상된다. 따라서 광물자원 탐사의 불확실성을 최소화하려는 노력이 그 어느 때 보다도 크게 요구되고 있다. 이러한 노력의 일환으로 다양한 복합 지질 자료를 통일된 플랫폼 상에서 3차원 지질정보로 구성한 후 종합적으로 분석하려는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다.
이러한 광물자원 개발 분야의 연구 추세에 발맞춰 이번 연구에서는 광물자원 탐사 자료 해석의 효율성을 높이기 위하여 새로운 3차원 지질모델링 기반 융합형 광체모델링 기술을 제안하고자 한다. 이 연구에서 제안하는 새로운 해석 기법은 지표지질, 물리탐사, 시추 등의 다양한 복합 지질자료와 이 자료들의 공간 분포 특성을 함께 수치화하여 머신러닝을 통한 정량적 융복합 해석을 수행하는 광체 모델링 기법이다.
제안된 기술은 테스트베드 광화대 자료 해석에 적용 하였다. 해석 결과의 타당성을 검증하기 위해 독립된 머신러닝 기반 광체 모델링 해석 과정마다 일부 시추공 정보를 제외하여 각기 해석을 수행하고 각 시도 때마다 제외된 시추공의 로깅 정보와 각 해석 결과를 상호 비교 하였다. 비교 검증 결과 광체의 존재 유무는 높은 수준의 예측 정확도를 보였으며, 광체의 분포 패턴도 유사함을 보여 제안된 기술의 유용성을 확인하였다. 이번 연구를 통해 제안된 광체 모델링 기술은 시추 정보와 지질학적인 예측만을 통한 해석 결과에 비하여 물리탐사와 같은 복합 지질 정보가 정량적으로 융합되어 보다 객관적이고 타당성 높은 해석 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.

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