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초록·키워드
본 연구에서는 미국 본토를 대상으로 지질·지구물리 자료를 통합한 머신러닝 기반 천연수소 유망도 매핑을 수행하였다. 자기·중력·방사능 이상, 지질 및 단층 자료를 입력으로 사용하고, USGS 예비 유망도 지도를 기준 자료로 하여 Random Forest (RF)와 U-Net의 성능을 비교하였다. 패치 단위 무작위 분할로 구성한 공통 시험 집합에서 U-Net은 RF보다 MAE와 RMSE가 각각 약 19.5%, 18.8% 낮고 R²는 약 20.6% 높았다. SSIM과 TV 분석에서도 유망구역의 공간적 연속성을 더 효과적으로 재현하였다. 블록 순열 특성 중요도 분석에서 RF는 퇴적 기원과 부게 중력이상에, U-Net은 화성 기원에 높은 의존성을 보였다. 이 결과는 U-Net의 광역 천연수소 유망도 평가 활용 가능성을 보여주지만, 실제 탐사를 위해서는 학습자료와 독립된 지역을 대상으로 한 검증이 필요하다.
본문·목차
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