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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 301 - 301 (1page)
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울릉분지 가스하이드레이트 자원의 부존 가능성과 부존량 평가를 위해 2007년(UBGH-1)과 2010년(UBGH-2)에 대규모 시추 및 탄성파탐사가 수행되었다. 이 과정에서 정밀 광물조성분석을 위해 480개 이상의 현장시료에 대한 XRD 실험이 수행되었다. XRD 분석결과는 가스하이드레이트 부존층의 주요물성 규명에 활용되기 때문이다. 하지만 XRD 분석과정은 수행하는 전문가의 숙련도에 따라 도출되는 결과가 달라질 수 있으며, 반복적인 매칭작업으로 인해 소모비용이 크다. 이러한 한계점을 해결하기 위한 머신러닝 기술을 접목한 XRD 조성분석모델 개발연구가 진행되고 있다(Lee et al ., 2020; Schuetzke et al ., 2021). 본 연구는 머신러닝기반 XRD 광물조성분석모델 개발에 앞선 사전연구이다. 머신러닝 모델의 정밀도를 높이기 위해 현장자료의 특성분석과 훈련자료 전처리 과정은 머신러닝 연구에서 가장 중요한 과정이다. 따라서 동해 가스하이드레이트 부존층의 488개 XRD 실험자료에 대한 통계분석과 K-평균 군집법을 통한 자료분류 연구를 수행하였다.
488개 시료를 구성하는 12개 광물에 대해 통계분석을 진행한 결과, 대부분 오팔-A(Opal-A)의 30~40%의 조성을 차 ... 전체 초록 보기
488개 시료를 구성하는 12개 광물에 대해 통계분석을 진행한 결과, 대부분 오팔-A(Opal-A)의 30~40%의 조성을 차 ... 전체 초록 보기
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