심층 학습을 이용한 물리탐사 자료 잡음 제거 기술 소개

( Desy Caesary ) , 조아현 ( Ahyun Cho ) , 유희은 ( Huieun Yu ) , 정인석 ( Inseok Joung ) , 송서영 ( Seo Young Song ) , 조성오 ( Sung Oh Cho ) , 김빛나래 ( Bitnarae Kim ) , 남명진 ( Myung Jin Nam )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제3호, 117~130페이지(총14페이지)

지구물리탐사 자료의 잡음은 물리탐사 자료를 왜곡시켜 잘못된 결과 해석을 유도한다. 잡음을 만들어내는 원인으로는 인간의 활동으로 인하며 만들어지는 잡음과 자연 현상 및 기기 소음 등이 있으며 이러한 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 전통적인 잡음제거 방법들은 요소파 변환이나 필터링 과정에서 개인의 주관과 높은 계산 비용 그리고 많은 시간이 소모된다는 단점이 있으며 이런 문제를 해결하기 위해 영상 전처리 및 잡음제거를 위한 개선된 신경망을 구현하고자 하였다. 이 연구는 인공신경망, 합성곱 신경망, 오토인코더, 잔차 및 파형신경망의 다양한 유형의 신경망과 탄성파, 시간영역 전자탐사, 지표투과레이더 및 자기지전류의 잡음을 분석하고, 훈련 과정에 실제로 이용한 인공 신경망과 제시된 핵심 해결책을 분석 정리하였다. 이러한 분석을 통해 개선된...

TAG 심층 학습, 잡음제거, 물리탐사 자료, deep learning, denoising, geophysical data

지도학습 기반 암상 분류 시 클래스 간 자료 불균형을 고려한 평가지표 개발

김도완 ( Dowan Kim ) , 최준환 ( Junhwan Choi ) , 변중무 ( Joongmoo Byun )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제3호, 131~140페이지(총10페이지)

머신러닝을 이용한 분류 모델 훈련에서 학습자료의 양과 질은 학습한 모델의 성능을 좌우하므로 학습자료 생성이 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 자료 생성에 높은 비용이 들어 이상적인 학습자료 생성이 어려울 때에는 클래스 간 자료 불균형 문제가 발생한다. 만약 학습자료로 사용될 탐사자료가 클래스 간 불균형하게 얻어지면, 클래스 별로 균형있는 학습이 이루어지기 힘들다. 따라서 데이터가 상대적으로 적은 클래스는 재현율이 현저히 떨어지게 된다. 그 뿐만 아니라 정확도와 정밀도 등의 평가지표들에 대한 신뢰도가 떨어지게 된다. 따라서 이 연구에서는 두 단계에 걸쳐 자료 불균형 문제를 해소하고자 하였다. 첫 번째로 기존의 정확도와 정밀도를 개선하여 자료 불균형을 고려할 수 있는 새로운 평가지표로 가중정확도와 가중정밀도를 고안하였다. 다음으로 클래스 간의 가중정밀도와 재현...

TAG 머신러닝, 자료 불균형, 평가지표, 오버샘플링, 암상 분류, machine learning, imbalance problem, evaluation metrics, oversampling, facies classification

지질조사 및 광물자원탐사를 위한 KIGAM 드론 플랫폼 구축

방은석 ( Eun Seok Bang ) , 손정술 ( Jeong-sul Son ) , 강웅 ( Woong Kang ) , 이희욱 ( Huiuk Yi ) , 김창렬 ( Changryol Kim ) , 이창원 ( Chang Won Lee ) , 김보나 ( Bona Kim ) , 황세호 ( Seho Hwang ) , 노상건 ( Sang-gun No ) , 손영선 ( Young-sun Son ) , 조성준 ( Seong-jun Cho )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제3호, 141~148페이지(총8페이지)

한국지질자원연구원에서 구축하고 있는 드론 플랫폼을 소개하였다. 구축중인 플랫폼은 사진측량, 원격탐사, 물리탐사 등을 위한 다양한 드론 시스템과 현장에서 각 시스템을 운용하기 위한 방안과 차량형 드론관제센터, 그리고 취득한 자료의 저장, 공유, 분석, 시각화 등을 위한 드론 데이터 플랫폼 등으로 구성된다. 구축한 드론 시스템의 개별적 적용 또는 복합적 적용을 통해 획득한 결과들로부터 그 성능을 검증하였으며 지질조사 및 광물자원탐사를 위한 KIGAM 드론 플랫폼의 활용 가능성에 대해 고찰하였다.

TAG 드론, 사진측량, 원격탐사, 물리탐사, 드론 데이터 플랫폼, drone, photogrammetry, remote sensing, geophysical exploration, drone data platform

머신러닝을 이용한 광역 금속 광상 배태 잠재성 평가 인자 분석

박계순 ( Gyesoon Park )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제3호, 149~156페이지(총8페이지)

복잡하고 다양한 광상 생성 과정과 부존 위치의 심부화로 인하여 광물자원 탐사의 효율을 높일 수 있는 예측탐사의 필요성이 점차 높아지고 있다. 최근의 머신러닝 기법의 활용성 증가와 광역 지질 데이터베이스의 구축 상황을 고려하면, 예측탐사의 기반인 광상 배태 가능성 평가 기술의 신뢰도는 점차 높아질 것으로 예상된다. 이번 연구에서는 심층신경망을 이용하여 화성암과 단층 및 자력탐사 정보의 광화 인자로의 활용 가능성을 확인하였다. 지질 정보의 수치화 기법으로 단층, 화성암, 자력 정보를 입력 자료로 구성하여 0.9 이상의 정확도를 가지며 예측 값이 안정적으로 수렴하는 금속 광상 예측 모델을 구축할 수 있었다. 이 기술은 추후 정밀한 지질 조사 결과와 물리탐사 정보가 확보된다면, 광화대규모에서의 예측 탐사에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이 연구를 통해...

TAG 광상 잠재성, 광화 인자, 예측탐사, 심층신경망, mineral potential, potential mapping factor, predictive exploration, deep neural networks

베이지안 최적화를 이용한 암상 분류 모델의 하이퍼 파라미터 탐색

최용욱 ( Yonguk Choi ) , 윤대웅 ( Daeung Yoon ) , 최준환 ( Junhwan Choi ) , 변중무 ( Joongmoo Byun )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제3호, 157~167페이지(총11페이지)

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 ...

TAG 암상 분류, 베이지안 최적화, 랜덤탐색, 자동머신러닝, k겹 교차검증, facies classification, Bayesian optimization, random search, autoML, k-fold cross validation

머신러닝을 이용한 탄성파 반사법 자료의 해저면 겹반사 제거

남호수 ( Ho-soo Nam ) , 임보성 ( Bo-sung Lim ) , 권일룡 ( Il-ryong Kweon ) , 김지수 ( Ji-soo Kim )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제3호, 168~177페이지(총10페이지)

해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트 하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하...

TAG 해저 탄성파 반사법자료, 겹반사파, 수직시간차 보정, 머신러닝, U-Net 모델, seabed seismic reflection data, multiples, normal-moveout correction, machine learning, U-Net model

무인항공기를 활용한 항공자력탐사: 연구 동향 및 향후 과제

김보나 ( Bona Kim )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제3호, 178~191페이지(총14페이지)

무인항공기는 최근 10년간 빠르게 성장하고 있는 한편, 복잡하고 어려운 환경에서 적용가능하며, 높은 분해능을 가진 효율적인 탐사 기법의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 기존의 탐사기술을 보완하고 대체할 수 있는 효율적인 탐사 방법으로 무인항공 탐사기술이 주목받고 있다. 특히나, 자력탐사기술은 무인항공기와 접목되어 빠르게 탐사 시장에서 자리를 잡아가고 있으며, 향후 활발하게 탐사분야에서 사용될 것이라고 기대된다. 국내 탐사시장에서 적절하게 활용되기 위해서는 최신 연구 동향에 대한 검토가 필요하며, 이를 위해 이 해설논문에서는 현재까지의 무인항공기반 자력탐사시스템 개발에 대한 연구동향들을 정리한 후, 향후과제들에 대해 검토하였다.

TAG 무인항공기, 자력탐사, 자력계, 무인항공자력탐사, unmanned aerial vehicle, UAV, magnetic exploration, magnetometer, unmanned aeromagnetic exploration

머신러닝을 사용한 탄성파 자료 보간법 기술 연구 동향 분석

배우람 ( Wooram Bae ) , 권예지 ( Yeji Kwon ) , 하완수 ( Wansoo Ha )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제3호, 192~207페이지(총16페이지)

탄성파 탐사를 수행할 때 경제적, 환경적 제약 또는 탐사 장비의 문제 등에 의해 탄성파 자료의 일부가 규칙적 또는 불규칙적으로 손실되는 경우가 발생하게 된다. 이러한 자료 손실은 탄성파 자료 처리와 해석 결과에 부정적인 영향을 주기 때문에 사라진 탄성파 자료를 복원할 필요가 있다. 탄성파 자료 복원을 위해 재탐사 또는 추가적인 탐사를 진행하는 경우 시간적, 경제적 비용이 발생하기 때문에, 많은 연구자들이 사라진 탄성파 자료를 정확히 복원하기 위한 보간 기법 연구를 진행해왔다. 최근에는 머신러닝 기술 발달에 따라 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 진행되고 있고, 다양한 머신러닝 기술들 중에서도 서포트 벡터 회귀, 오토인코더, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망 등의 알고리즘을 활용한 탄성파 자료의 보간 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 ...

TAG 탄성파 자료 보간, 머신러닝, 서포트 벡터 머신, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망, seismic data interpolation, machine learning, support vector machine, U-Net, ResNet, GAN

플럭스게이트 센서 기반 드론 자력탐사 시스템 개발

노명근 ( Myounggun Noh ) , 이슬기 ( Seulki Lee ) , 이희순 ( Heuisoon Lee ) , 안태규 ( Taegyu Ahn )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제3호, 208~214페이지(총7페이지)

본 연구에서는 플럭스게이트(fluxgate) 센서를 탑재한 드론 자력탐사 시스템 시작품(proto-type)을 개발하였다. 시스템의 하드웨어는 플럭스게이트 자력센서, 관성측정장치(inertial measurement unit, IMU), GPS, 통신 모듈로 구성되어 있다. 또한 측정된 자료를 지상제어시스템(ground control system, GCS)으로 실시간 전송하는 모니터링 소프트웨어를 개발하였다. 측정된 자력값은 띠통과 필터(notch filter)와 대역통과필터(band-pass filter)를 거쳐서 최종적으로 1Hz 데이터로 저장된다. 본 시스템 검증을 위해 자성체 반응을 확인하는 예비 실험이 먼저 수행되었고, 이후 철광산 두 곳에서 현장 실증을 실시하였다. 현장 실증으로 ...

TAG 드론, 플럭스게이트, 자력탐사 시스템, 지상제어 시스템, 현장 실증, drone, fluxgate, magnetic exploration system, ground control system, field test

원통형 이상체에 의한 자력 변화율 텐서 반응식

임형래 ( Hyoungrea Rim )  한국지구물리·물리탐사학회, 지구물리와 물리탐사 [2020] 제23권 제2호, 67~71페이지(총5페이지)

이 논문에서는 축 방향 대칭성을 가지는 원통형 이상체에 대한 자력 변화율 텐서의 해석해를 유도하였다. 일정한 방향으로 자화된 원통형 이상체에 대한 3성분 벡터 자력 반응식을 기존 연구에서 이미 유도하였으므로, 이를 직교좌표계에서 각 축 방향으로 미분하여 자력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 원통형 이상체가 가지는 축 방향 대칭성 때문에 벡터 자력 반응식은 원통 좌표계의 변수를 포함한 식으로 표현되어 있으므로 직교 좌표계와 원통 좌표계 사이의 변수 미분 관계를 적용하여 자력 변화율 텐서를 유도하였다.

TAG 자력, 자력 변화율 텐서, 원통형 이상체, magnetic gradient tensor, magnetic field, cylinder

1  2  3  4  5  6  7  8  9  10