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      자원개발 머신러닝 입문

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      https://www.riss.kr/link?id=M14947625

      • 저자
      • 발행사항

        서울 : 씨아이알, 2018

      • 발행연도

        2018

      • 작성언어

        한국어

      • 주제어
      • DDC

        006.31 판사항(23)

      • ISBN

        9791156106241 93530 : ₩23000

      • 자료형태

        일반단행본

      • 발행국(도시)

        서울

      • 서명/저자사항

        자원개발 머신러닝 입문 / 윤대웅 [외]

      • 형태사항

        x, 441 p. : 삽화 ; 26 cm

      • 일반주기명

        공저자명: 김성민, 김진수, 박계순, 박희원, 변중무, 서장원, 이창원, 장일식, 조성준, 최요순
        색인: p. 434-438
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      부가정보

      목차 (Table of Contents)

      • 머리말
      • 용어 정리
      • CHAPTER 01 4차 산업혁명과 자원개발 / 김진수
      • 1. 우리에게 다가온 4차 산업혁명
      • 머리말
      • 용어 정리
      • CHAPTER 01 4차 산업혁명과 자원개발 / 김진수
      • 1. 우리에게 다가온 4차 산업혁명
      • 2. 4차 산업혁명과 에너지·자원
      • 3. 4차 산업혁명과 자원개발 산업
      • 4. 자원산업 미래 전략
      • CHAPTER 02 광물자원탐사 융합해석 / 조성준
      • 1. 광물자원탐사 개요
      • 2. 광물자원탐사 융합해석
      • 3. 광물자원탐사 머신러닝 적용사례
      • CHAPTER 03 스마트 마이닝 / 최요순
      • 1. 스마트 마이닝 기술 개요
      • 2. 무선통신기술
      • 3. 광산관리시스템
      • 4. 충돌방지시스템
      • CHAPTER 04 석유탐사와 머신러닝 / 변중무
      • 1. 석유탐사의 개요
      • 2. 석유탐사 자료의 특수자료처리
      • 3. 석유탐사 자료의 융합해석
      • 4. 석유탐사 분야 머신러닝 적용사례
      • CHAPTER 05 디지털 오일필드 / 박희원
      • 1. 디지털 오일필드 개요
      • 2. 디지털 오일필드 장비
      • 3. 디지털 오일필드 운영
      • 4. 디지털 오일필드 미래
      • CHAPTER 06 머신러닝, 딥러닝 기초 이론 / 윤대웅
      • 1. 머신러닝 소개
      • 2. 데이터 전처리
      • 3. 선형/로지스틱 회귀
      • 4. 서포트 벡터 머신
      • 5. 트리 기반 모델
      • 6. 인공 신경망
      • 7. 심층 신경망
      • 8. 합성곱 신경망
      • 9. 순환 신경망
      • CHAPTER 07 머신러닝을 이용한 광물자원탐사 융합해석 / 박계순·이창원·윤대웅
      • 1. 물리탐사 자료와 머신러닝을 이용한 광체 모델링 실습
      • 2. 머신러닝 기법을 활용한 잠재광상 예측 실습
      • CHAPTER 08 스마트 마이닝과 머신러닝 / 최요순·김성민·서장원·윤대웅
      • 1. 스마트 마이닝 머신러닝 프로젝트
      • 2. 머신러닝 기반 광석 분류 및 실습
      • 3. 머신러닝 기반 지하광산 지반침하 분석 및 실습
      • CHAPTER 09 석유탐사 자료 머신러닝 / 변중무·윤대웅
      • 1. 석유탐사와 머신러닝
      • 2. 저류층 특성화
      • 3. Vincent field 자료를 이용한 저류층 특성화
      • CHAPTER 10 디지털 오일필드와 딥러닝 / 장일식·윤대웅
      • 1. 디지털 오일필드 데이터 전처리
      • 2. 셰일가스 생산성에 대한 딥러닝 실습
      • 3. 순환 신경망을 사용한 공저압력 예측 실습
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      책소개

      자료제공 : NAVER

      자원개발 머신러닝 입문

      디지털 자원개발과 머신러닝 입문서 자원개발의 정보 통신 기술 융합은 유전 개발 분야는 디지털 오일필드(digital oilfield), 광산 개발 분야는 스마트마이닝(smart mining)이라는 이름으로 불리며, 시장 예측 기관들은 앞으로 몇 년 후면 세계 시장 규모가 50조 원이 될 것으로 예상하고 있다. 하지만 우리나라의 디지털 자원개발 분야는 글로벌 기업들보다 연구개발이나 사업화, 특히 교육 인프라가 많이 뒤처져 있는 초보적인 단계라는 것이 현실이다. 이에 대학과 연구기관 그리고 기업의 자원 분야 전공자들이 모여 이 책을 출간하게 되었다. 이 책은 디지털 자원개발 산업에 대한 소개와 디지털 오일필드, 스마트 마이닝에 대한 기본 이론 및 현장 기술에 대해 간단히 살펴보고 머신러닝과 딥러닝 이론을 다룬 뒤 실제 현장에서 활용할 수 있도록 되도록 예제 위주로 다양한 현장 적용 프로그램을 다루고 있다. 따라서 자원공학이나 지질학 전공자뿐만 아니라 컴퓨터 공학 등 정보통신 분야 학생들도 이 분야로 진출하기 위한 입문서로 유용하게 활용할 ...

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      저자소개

      자료제공 : YES24.COM

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