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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 47 - 63 (17page)
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최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.
목차
Abstract
요지
1. 서론
2. 연구 지역 및 3차원 지반 분류 방법
3. MLP 분류기 모델 평가
4. 지질도와의 비교 검토
5. 지구통계학적 공간보간 기법과의 비교 검토
6. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Ayachit, U. (2015), “The ParaView Guide: A Parallel Visualization Application”, Kitware, Inc.: USA.
Bressan, T. S., Kehl de Souza, M., Girelli, T. J., and Junior, F. C. (2020), “Evaluation of Machine Learning Methods for Lithology Classification Using Geophysical Data”, Computers and Geosciences., Vol.139, 104475.
Chen, Q., Mariethoz, G., Liu, G., Comunian, A., and Ma, X. (2019), “Locality-based 3-D Multiple-point Statistics Reconstruction Using 2-D Geological Cross-sections”, Hydrology and Earth System Sciences, Vol.22, pp.6547-6566.
Chun, C., Choi, C., and Cho, J. (2019), “Comparison of Ordinary Kriging and Artificial Neural Network for Estimation of Ground Profile Information in Unboring Region”, Journal of the Korean Geo-Environmental Society, Vol.20, No.3, pp.15-20.
Costa, I., Tavares, F., and Oliveira, J. (2019), “Predictive Lithological Mapping through Machine Learning Methods: A Case Study in the Cinzento Lineament, Carajás Province, Brazil”, Journal of the Geological Survey of Brazil, Vol.2, No.1, pp.26-36.
Bressan, T. S., Kehl de Souza, M., Girelli, T. J., and Junior, F. C. (2020), “Evaluation of Machine Learning Methods for Lithology Classification Using Geophysical Data”, Computers and Geosciences., Vol.139, 104475.
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