인공 신경망 학습 기법을 통한 3차원 광체 품위 분포 추정 방법 및 이에 관한 프로그램이 기록된 기록 매체
| 대표분류 | 데이터처리 | ||
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| 연구기관 | 한국지질자원연구원 | 연구자 | 박계순 |
| 기술내용 |
이전대상 특허번호: 10-1007985(한국) 이전유형: 통상실시권 기술료: 중소기업 기준 : 기술지도 미포함 조건 / 기술료 300~500만원 비고: 부가세 별도 본 발명에 따른 인공 신경망 학습 기법을 통한 3차원 광체 품위 분포 추정 방법은, (a) 관심지역에 대하여 실시된 이종의 물리탐사에 의해 획득된 각 물성값을 관심지역의 좌표(x, y, z)에 입력하는 단계; (b) 관심지역에 대하여 실시된 시추 조사에 의해 획득된 광체 품위값을 관심지역의 좌표(x, y, z)에 입력하는 단계; (c) 상기 (a) 단계에서 입력된 각 물성값을 샘플링하여 상기 (b) 단계에서 광체 품위값이 입력된 좌표에서의 물성값을 추정하는 단계; (d) 상기 (c) 단계에서 산출된 동일 좌표상의 물성값과 광체 품위값에 대한 상관 관계를 인공 신경망(Neural network) 학습을 통해 정량적으로 계산하여 광체 품위를 추정하는 각 물성값의 가중치값을 결정하는 단계; 및 (e) 상기 (d) 단계에서 결정된 가중치값과 상기 (a) 단계에서 입력된 물성값을 상기 (d) 단계에서 학습된 인공 신경망에 입력하여 관심 지역 전체에 대하여 광체 품위값을 추정하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 시추 자료만을 통한 품위 추정 기법에 이종 물리탐사를 통해 획득된 물성 자료를 정량적으로 추가하여 현장의 특성을 반영함으로써 기존의 품위 추정 기법에 비해 신뢰도와 타당성이 향상된 광체 품위 자료를 제공할 수 있게 된다. |
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