메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박재성 (경북대학교) 정진아 (경북대학교) 이소연 (경북대학교)
저널정보
대한지질학회 대한지질학회 학술대회 2021 추계지질과학연합학술대회
발행연도
2021.10
수록면
389 - 389 (1page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
시추 코어 이미지 자료는 지하 내부 퇴적 구조, 지층 경계 및 암상을 보다 상세하게 파악 할 수 있는 방법이다. 시추코어로부터 암상 구분을 위해서는 로깅이 이루어져야 하나 많은 시간이 걸릴 뿐 아니라 작업자의 주관적인 판단으로 결정된다. 따라서 본 연구에서는 객관적이면서 자동으로 보다 정밀한 종류의 암상을 분류할 수 있는 방법을 제안하였으며, 이를 위해 기계학습의 일종인 Convolutional Autoencoder (CAE)가 적용되었다. CAE는 입력과 출력 데이터 모두 같은 이미지를 사용하는 비지도 학습(unsupervised learning)이며, 이미지의 노이즈 제거와 차원 축소에 많이 사용된다. 특히, 기존의 Stacked Autoencoder와 달리 Convolution 연산을 통해 이미지의 특징을 적절하게 보존하여 이미지 분석 시에는 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 CAE의 암상 특징 추출 및 분류에의 적용성을 평가하기 위해서 호주 Northern Carnarvon 분지의 Satyr-5 시추공에서 획득한 실제 코어 이미지를 활용하였다. 확보된 시추코어는 sand, shale, shaly sand, fracture가 포함된 sand로 구성되어있다. 따라서 CAE를 이용하여 4가지 암상의 특성을 학습하 ... 전체 초록 보기

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

합성곱신경망을이용한 시추코어 영상이미지 의 암석 분류 방법 연구
황재홍 한국측량학회 학술대회자료집 2021 .11
하이퍼스펙트럴 지질시추코어 자료를 이용한 머신러닝 적용방안 연구
박강현 ,  권다은 ,  김정인 외 1명 대한토목학회 학술대회 2020 .10

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0