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시추자료와 물리탐사자료의 복합해석을 통한 3차원 광체 모델링 연구
노명근 ( Myoung Gun Noh ),오석훈 ( Seok Hoon Oh ),안태규 ( Tae Gyu Ahn ) 한국지구물리·물리탐사학회 2013 지구물리와 물리탐사 Vol.16 No.4
철광산 지역에서 획득한 시추자료와 물리탐사자료를 복합 분석하여 3차원 광체모델링을 수행하였다. 지질조사 및시추조사 자료를 통해 획득한 5가지 대표 암종에 지수를 부여하였고, 이를 이용하여 광체의 범위를 효율적으로 결정하기위해 지구통계학적 순차 지표 시뮬레이션(Sequential Indicator Simulation)을 실시하였다. 그리고 전기비저항 탐사 자료와자기지전류 탐사 자료를 이용한 부가적인 자료를 생성하기 위해 정규크리깅(Ordinary Kriging)과 순차가우스시뮬레이션(Sequential Gaussian Simulation)을 사용하였다. 시추자료에서 획득한 입력변수와 전기비저항자료 간의 상관관계를 분석하여 지구통계학적 복합 분석에 적용하였다. 상관관계 분석 결과, 밀도가 높아질수록 전기비저항이 낮아지는 관계를 확인할 수 있었으며, 이를 통해서 다변량 크리깅 중 하나인 가변적 지역평균 크리깅(Simple Kriging with Local varying means)을 적용하여 지수를 이용한 광체의 모델과 품위 자료를 이용한 품위 분포 모델을 생성하였다. 광체 모델링 결과, 실제 채굴도와 유사한 결과를 확보할 수 있었고, 품위자료에 대한 모델링 결과는 품위별 위치에 따른 변화 정보를 제공하였다. 3-D ore modeling was performed to understand the configuration of ore bodies by integrated analysis of borehole and geophysical data in iron-mine area. Five representative indices of rocks were designated, which were obtained from geological survey and borehole. The five indices of rocks were geostatistically simulated by Sequential Indicator Simulation method to delineate boundary of the ore bodies. And Ordinary Kriging and Sequential Gaussian Simulation was applied to make secondary information using resistivity data from magnetotellurics and DC resistivity survey, and this information was used for simple kriging with local varying means, one of integrated kriging techniques. From the correlation analysis between each properties, it was found that high grade of ore is characterized by increased density, whereas the electrical resistivity decreases. With the integrated results of geophysical and borehole data, it wasalso found that the real configuration of ore body was similar to the modeled result and information about ore grade in 3-D space was obtained.
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3D GPR 자료를 활용한 인공지능 기반 배관 탐지 시스템 개발 및 검증
이기석(Lee, Gi Seok),곽정하(Gwak, Jeong Ha),노명근(Noh, Myoung Gun) 한국측량학회 2023 한국측량학회지 Vol.41 No.6
본 연구에서는 3D GPR 데이터를 이용하여 인공지능 기반 배관 탐지 시스템을 개발하고 검증하였다. 최근 지하 시설물 관리의 중요성이 급증하면서 GPR 탐사와 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 분석 시간의 한계와 전문 인력 부족 문제 해결하기 위하여 인공지능 분석기법이 적용되고 있다. 3D GPR 데이터를 분석하여 정확한 배관 탐지에 적합한 모델을 구성하였고, 정확도가 높은 모델을 구축하였으며, 모델 탑재가 가능한 시스템을 개발하였다. 개발된 인공지능 배관 탐지 시스템은 현장 검증 결과 90%의 정확한 탐지를 보여주고 있어 실제 배관 탐사 현장에서 활용성이 높을 것으로 예상한다. In this study, we developed and verified an artificial intelligence-based pipe detection system using 3D GPR (Ground Penetrating Radar) data. Recently, GPR data has been used to manage underground facilities, but artificial intelligence techniques have been applied to solve this problem due to increased analysis time and lack of professional manpower. By analyzing 3D GPR data, a model suitable for detection was constructed, and as a result of verification, a model with an mAP standard of 0.9 was constructed, and a system capable of mounting the model was developed. The developed artificial intelligence pipe detection system is expected to have high usability as field verification results show 90% correct detection.
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