시추주상도는 지질매체와 지하구조 정보를 나타내며, 폐광산 지역의 지반 안정성 평가에 필수적으로 사용되는 중요한 자료이다. 다만 시추주상도는 양식이 다양하고 아날로그 형태로 관리되고 있어 이로부터 유용한 정보를 도출하는 과정에는 인적 오류가 발생되거나 시간 및 비용이 소모된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 PDF 파일 형식으로 제공되는 폐광산 지반조사용 시추주상도 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해 EfficientNet 딥러닝 모델을 사용하여 시추주상도를 5개 유형으로 분류하였으며, 분류 정확도는 1.00으로 매우 높게 나타났다. 이후 분류된 각 유형별 시추주상도를 광학문자인식(optical character recognition, OCR) 기술과 PDF 텍스트 추출 기법을 활용하여 텍스트를 추출하였다. OCR 기술은 시추주상도의 텍스트 데이터를 오인식하는 결과가 다수 발생하였으나, PDF 텍스트 추출 기법은 매우 높은 정확도로 텍스트를 추출하였다. 이후 데이터베이스의 구조를 정립하고, 설계된 구조에 따라 시추주상도의 텍스트 데이터를 재구성하여 스프레드시트 형태의 정형 데이터로 작성하였다. 본 연구결과는 디지털 광산으로의 전환에 있어 효과적인 시추주상도 관리 방안을 제시하며, 레거시 데이터로부터 정형화된 시추주상도 데이터는 머신러닝 분석에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

공극 규모 반응성 운송 모델링은 유체 유동과 지화학 반응의 결합이 일어나는 마이크로미터 수준의 프로세스 분석을 수행하는 연구 기법이다. 이는 지질매체 내에서 일어나는 복잡한 물질 거동을 정밀하게 고찰할 수 있게 하는 강력한 연구 기법이지만, 매우 높은 연산 자원이 필요하다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 반응성 운송 모델링에서 대부분의 연산 자원을 소모하는 지화학 반응을 대체하는 인공신경망 기반의 대리모형을 개발하였다. 공극 규모에서는 광물의 공간적 분포에 따라 독립적 지화학 반응 연산을 수행한다는 점에 착안하여 본 연구에서는 광물의 용해/침전과 용질의 흡착 반응을 동시에 고려하는 통합모형(CM)과 독립적으로 고려하는 독립모형(IM)의 두 가지 대리모형의 정확성과 효율을 비교하였다. 평균 제곱 오차(MSE), 결정 계수(R²), 질량 균형 오차(mass balance error) 등의 지표를 통해 모형들을 비교한 결과, 통합모형은 공극 규모에서 발생하는 순차적 반응에서 성능이 저하된 반면, 독립모형은 같은 조건에서도 높은 정확도를 유지하며 복잡한 지화학 반응을 효과적으로 처리하였다. 이 결과는 지화학 반응 대리모형 구축에 있어, 복잡한 지화학 반응 네트워크를 포괄하는 단일모형을 매번 새롭게 구축할 필요 없이, 개별 지화학 반응을 학습한 신경망 모형의 합성을 통하여 공극 규모의 지화학 반응을 대체할 수 있을 것으로 기대된다.

Random noise in seismic data can significantly impair hydrocarbon exploration by degrading the quality of subsurface imaging. We propose a deep learning approach to attenuate random noise in Laplace-domain seismic wavefields. Our method employs a modified U-Net architecture, trained on diverse synthetic P-wave velocity models simulating the Gulf of Mexico subsurface. We rigorously evaluated the network's denoising performance using both the synthetic Pluto velocity model and real Gulf of Mexico field data. We assessed the effectiveness of our approach through Laplace-domain full waveform inversion. The results consistently show that our U-Net approach outperforms traditional singular value decomposition methods in noise attenuation across various scenarios. Numerical examples demonstrate that our method effectively attenuates random noise and significantly enhances the accuracy of subsequent seismic imaging processes.

메탄은 이산화탄소에 이어 두 번째로 지구온난화에 미치는 영향이 큰 온실가스로, 기후변화에 상당한 영향을 미친다. 본 논문에서는 메탄 배출을 효율적으로 탐지하고 정량화하기 위해 사용되는 인공위성 원격탐사 기반 메탄 탐지 기술을 종합적으로 검토하고자 한다. 메탄 배출원은 크게 자연적 배출원(영구동토, 습지)과 인위적 배출원(농축산업, 석탄광, 석유 및 가스전, 폐기물 처리)으로 구분된다. 이 중 인위적 배출원에 대해 단파장적외선을 포함한 다양한 파장영역의 정보를 활용한 메탄 탐지의 원리와 이를 지원하는 주요 위성자료의 활용성에 대해 고찰하였다. 최근에는 위성자료를 활용한 메탄 탐지에서 딥러닝 기법을 적용한 연구들이 진행되고 있으며 이는 메탄 배출을 보다 정확하게 분석하는 데 기여하고 있다. 또한, 딥러닝 기법 적용 사례를 포함하여 전 지구, 지역 및 대형 사고 규모에서의 메탄 배출 탐지 사례를 종합적으로 검토하고 위성 기반 메탄 모니터링의 실용성을 평가하였다. 전 지구 규모에서는 Sentinel-5P TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI)와 같은 위성 센서를 사용한 연구들이 검토되었고 지역 규모에서는 주로 TROPOMI 자료와 상대적으로 고해상도의 위성자료(Sentinel-2 MultiSpectral Instrument (MSI), GHGSat Wide-Angle Fabry-Perot (WAF-P) Imaging Spectrometer 등)를 결합하여 메탄 배출 및 배출량을 탐지한 연구 사례를 소개하였다. 이러한 종합적 검토를 통해 위성 기반 메탄 탐지 기술의 현황과 활용성을 평가하였다.

퇴적물 생성환경 규명에 사용되는 광물조성자료는 X-선 회절(X-ray diffraction, XRD)분석을 통해 얻을 수 있으나, 대규모 시료에 대한 조성분석 시 효율적인 분석을 위해 머신러닝 기반 광물조성 분석모델이 개발되었다. 해당 모델은 일반조성 시료에 대해 준수한 분석신뢰도를 보였으나, 특이조성을 가지는 시료에 대해서는 저조한 성능을 보였다. 이에 따라 최근 전체 시료 중 특이조성시료를 전문가가 분석할 수 있도록 분류하는 군집화모델이 개발되었다. 본 연구에서는 울릉분지 XRD 시료로 개발한 군집화모델의 타 지역 시료에 대한 적용가능성을 검토하고자 한다. 연구자료는 울릉분지 북서쪽에 위치한 한국대지의 54개 퇴적물 시료에 대한 XRD 실험 및 전문가 광물조성 분석결과로 구성된다. 한국대지 시료의 intensity는 7,420개(3.005-64.996°)로, 울릉분지 3,100개(3.01-64.99°)와 차이를 보여 선형보간을 활용해 일치시켰다. 이후 intensity 비율과 경향성을 보존하기 위해 시료별 최소-최대 정규화를 수행하였다. 전처리한 실험자료에 군집화모델을 적용한 결과, 54개 시료 중 전문가분석은 35개, 머신러닝분석은 19개로 배정되었다. 머신러닝분석으로 판단된 19개 시료 중 false positive(FP)는 0으로, 머신러닝분석 군집에 특이조성시료가 존재하지 않음을 확인하였다. FP는 실제 특이조성을 가져 전문가분석이 필요하지만 머신러닝이 분석하는 것으로 판단된 것을 의미하기 때문에 FP가 적을수록 머신러닝 모델 적용 시 높은 분석신뢰도를 기대할 수 있다. 전문가분석의 경우 35개 중 31개 시료가 false negative로 배정되었으며, 이는 머신러닝이 분석해도 무방하나 전문가가 분석해야할 시료 수가 전체의 57%임을 의미한다. 그러나 해당 시료들을 머신러닝기반 조성분석모델로 분석할 경우 2.94%의 높은 평균절대오차의 평균을 보이기 때문에 전문가분석 군집으로 배정된 것을 합리적으로 평가할 수 있다.

최근 대규모 생성형 언어 모델의 급격한 발달과 상용화가 이루어지면서 모델 출력의 적정성, 전문성 문제 및 데이터 보안 문제가 제기되고 있다. 특히 지질과학 유관 분야에서는 가공된 자료 및 전처리의 어려움과 개발 사례의 부족으로 인해 해당 분야에 특화된 한국어 언어 모델 개발은 아직 진행된 사례가 없다. 이에 따라 본 연구에서는 지질과학 분야에 특화된 한국어 언어 모델 개발을 위한 전반적인 과정을 수행하고 이를 평가함으로써 유관 분야에서의 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 지질과학 유관 분야의 학술 자료를 수집하고 전처리하여 언어 모델의 학습에 적합한 자료를 준비하고, 이를 Llama 2 모델에 적용하여 사전학습 및 미세조정을 수행하였다. 학습된 모델은 19종의 분야별 평가용 데이터셋을 이용하여 정량적으로 평가하였으며, 그 결과 원본 모델 대비 과학 관련 질의응답 및 및 한국어 지문 해석 관련 기능이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 개발된 언어 모델은 유관 분야에서 아이디어 창출과 같은 연구 생산성 제고에 기여할 수 있으며, 향후 언어 모델을 활용한 연구 및 활용을 활성화할 수 있을 것으로 기대된다.

인공신경망과 같은 데이터 기반 모델을 활용하여 지하수위를 예측하기 위해서는 일반적으로 충분한 양의 데이터가 필요하다. 그러나 지하수위 모니터링 관정이 새로 개발되거나 유효하지 않은 데이터(예를 들어, 결측치 또는 이상치)가 다수 관찰되는 경우, 예측 모델을 적절히 학습하기 위한 데이터셋을 확보하기가 어려우며, 이는 예측 정확도의 저하로 이어진다. 본 연구에서는 이러한 학습 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 전이 학습(Transfer Learning)을 기반으로 하는 방법을 제안하였다. 게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit, GRU)을 예측을 위한 기본 데이터 기반 모델로 사용하였다. 전이학습 과정을 위한 GRU 기반 사전 학습 네트워크(Pretrained network)는 국내 전역의 89개 모니터링 지점에서 수집된 지하수위 및 이에 대응하는 강우 데이터를 활용하여 개발되었다. 그 후, 타겟 모니터링 관정에서 확보된 소량의 학습 데이터를 사용하여 사전 학습된 네트워크에 대한 미세 조정(Fine-tuning) 을 통해 최종 예측 모델을 개발하였다. 전이학습 알고리즘의 효과를 검증하기 위해 두 가지 서로 다른 지하수위 예측 모델을 비교 평가하였다: 1) 타겟 관정의 불충분한 데이터를 사용하여 학습된 GRU 기반 지하수위 예측 모델 및2) 전이학습 알고리즘을 기반으로 한 GRU 기반 예측 모델. 두 개의 다른 위치에 존재하는 관정에서 획득한 지하수위 자료에 대한 비교 검증이 이루어졌으며, 전이학습 알고리즘을 활용한 모델이 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 이를 통해 사용 가능한 학습 데이터의 양에 상관없이 전이학습 알고리즘이 지하수위 예측 모델 성능 향상에 크게 기여할 수 있음을 확인하였다.

석면함유가능물질은 석면을 함유할 수 있는 것으로 알려진 광물질로 활석, 질석, 해포석 및 사문석이 포함된다. 현재 국내 석면함유가능물질의 석면허용기준에 따르면 최종적으로 유통되는 제품은 석면 함유량이 0.1% 미만이거나 불검출 되어야만 유통이 가능하도록 규제하고 있다. 그러나 지금까지 국내 석면함유실태 조사는 주로 석면을 함유한 건축자재에 국한되어왔으며, 석면함유가능물질을 원료로 사용한 완제품에 대해서는 거의 보고된 바가 없다. 따라서 이 연구에서는 4 종의 석면함유가능물질(활석, 질석, 해포석 및 사문석) 함유 완제품에 대한 광물학적 분석을 통하여 구성 광물 내의 석면 존재, 함유량, 형태적 특성 등을 조사하고, 석면함유가능물질 함유 제품들의 석면함유실태 및 광물학적 특성을 알아보고자 하였다. 석면함유가능물질 함유 제품으로는 활석 함유 화장품, 질석 함유 배양토 및 비료, 해포석 함유 반려동물 위생용품, 사문석 함유 장신구 등을 포함한 28개의 제품을 선정하여 분석에 이용하였다. 분석 전 모든 시료는 유기물 제거를 위해 약 450℃에서 6시간 회화처리를 하였고, 국내 석면분석법(환경부고시 제2018-23호)에 따라 XRD 및 PLM 분석을 통해 구성광물 및 석면의 광물학적 특성을 조사하였다. 더불어, 미국 FDA의 석면분석법(FDA-2020-N-0025)에 따라 TEM-EDS 분석을 추가적으로 적용하여 섬유상 내지 침상의 백석면 및 각섬석군 석면 광물에 대한 형태 및 화학조성을 파악하였다. 연구결과, 활석 함유 화장품과 해포석 함유 제품에서는 석면 광물이 검출되지는 않았지만 질석 함유 배양토 및 복합비료에서는 악티노라이트 석면(actinolite asbestos)이, 사문석의 장식용 원석에서는 백석면(chrysotile)이 소량(<0.25%) 함유된 것으로 확인되었다. TEM-EDS 분석결과, 활석 함유 화장품에서 0.5 ㎛ 이상의 크기를 가지는 주상·섬유상 입자들이 다수 검출되고, 사문석 함유 악세서리 팔찌에는 길이가 짧은(5 ㎛ 미만) 백석면 입자가 관찰됨에 따라 인체 직접 접촉하는 제품들에 대해서는 EMPs (elongated mineral particles)를 고려한 정밀검사 및 지속적인 모니터링을 통한 관리가 필요할 것으로 판단되었다. 더불어 석면 분석 시 TEM-EDS의 활용은 길이가 짧거나 가느다란 석면 입자에 대한 XRD와 PLM의 검출 한계를 보완할 수 있어 석면의 정밀 분석 및 정확도 향상에 도움이 될 것으로 사료된다.

본 연구에서는 비소 정화에 활용하기 위한 마그네슘알루미늄-이중충수산화물/왕겨 하이드로차 나노복합체(MgAl-LDH/RHHs)를 150 ℃, 2:1의 Mg:Al 몰비율 조건에서 원위치 단일 열수합성을 통해 합성하고 특성화 하였다. 또한 열수조건 에이징 시간에 따른 MgAl-LDH/RHHs의 형성 및 이화학적 특성들이 체계적으로 평가되었다. 12시간까지 에이징을 연장하였을 때, LDHs의 결정도 및 결정 크기가 뚜렷하게 증가하였으며, 하이드로차 표면에는 3차원 계층 구조가 형성되어 가장 넓은 비표면적(27.98 m²/g)을 제공했다. MgAl-LDH/RHHs-12h 으로 명명된 12시간 에이징 된 시료의 LDHs 결정의 화학식은 Mg_0.655Al_0.345(OH)₂(NO₃^-)0.345로서 층간 음이온으로 질산염을 가진다. 또한, 육방 결정구조(d₀₀₃ = 0.8246 nm)와 능면체 단위포 격자 파라미터(a = 0.3049 nm, c = 2.4738 nm), 그리고 4.284 e/nm²의 높은 양전하밀도를 갖는다. 이러한 특성들은 비소와 같은 산소음이온 흡착에 유리한 것으로 밝혀졌다. 비소 오염토양 정화를 위한 MgAl-LDH/RHHs-12h의 잠재성을 평가하기 위하여 As(III)와 As(V)에 대한 배치 흡착실험이 수행되었다. CY로 명명된 원토양은 기계적 체질에 의해 각각 세립질(CYF, < 75 ㎛)과 조립질(CYC, 75 ㎛ ~ 2 mm)로 분리되었다. 이 토양시료들을 탈이온수와 반응시킨 결과, 용존 비소 이온종은 비산염으로 확인되었으며, 비소 농도는 CY에서 2.85 mg/L, CYF에서 4.02 mg/L, 그리고 CYC에서 2.55 mg/L로 각각 나타났다. pH 5.0과 8.0, 그리고 배경전해질 0.1 M NaCl 유무 조건에서 수행된 키네틱 흡착 실험을 통해 pH 8.0과 NaCl 존재 하에서 비소 흡착이 저해됨이 밝혀졌다. 이러한 결과들은 효과적 비소 흡착을 위해서는 토양 내(예, 토양수) pH가 낮고 배경전해질이 적은 조건이 요구됨을 시사한다.

지속적인 개발로 인해 지표에 노출된 자원이 고갈됨에 따라 지하 깊은 곳에 존재하는 부존 광체를 탐사할 필요성이 커지고 있다. 동시에 탈탄소화 정책의 일환으로 친환경 에너지 자원에 대한 글로벌 수요가 증가하면서 희소 광물자원을 확보하기 위한 국가 간 경쟁이 심화되었다. 지구화학 탐사는 광상에서 유래된 특정 원소의 거동을 기반으로 하며, 많은 지질학적 변수를 고려해야 한다. 자연수, 하천 퇴적물, 토양, 암석, 식생, 지오가스 등 다양한 매개체를 통해 관찰되는 광체 주변의 지시원소 농집 특성은 미확인 광체의 분포를 예측하는 데 중요한 단서를 제공한다. 따라서, 광화작용 유형별 탐사에 활용될 수 있는 지시원소를 특정하고, 광체 주변에서의 원소 거동 특성에 기반한 체계적인 지구화학 탐사법 확립이 필요하다. 나아가 이러한 지구화학적 특성에 기반하여 AI 기술을 적용한다면, 향후 광물 자원탐사에 도움이 될 것이다.

Magnesian granitoids, ranging from quartz-syenite to granodiorites of varied mineralogical composition, are poorly studied in metamorphosed terrains of Proterozoic eon, unlike their ferroan variety. Geochemical traits of magnesian granitoids in southwest Nigeria's Precambrian basement are investigated to understand their chemistry and evolutionary origins, such as continental collision events and tectonic settings. Four intrusive units based on their mineralogical compositions were identified as quartz syenite, porphyritic granodiorite, tonalite-trondhemite-graniodiorite (TTG) component of the high-grade migmatite gneiss, and charnockite (with granodioritic compositions). These rocks contain alkali feldspar, plagioclase, quartz, and biotite, the main mineral phases that are common to them. Pyroxene and garnet were observed in the quartz-syenite and charnockite, while hornblende crystals were found in quartz syenite, porphyritic granodiorite, and TTG. Geochemical analysis showed average silica and alumina concentrations accordingly: quartz syenite (59.28% SiO₂, 13.28% Al₂O₃), porphyritic granodiorite (58.80% SiO₂, 16.59% Al₂O₃), TTG (59.07% SiO₂, 15.56% Al₂O₃), and charnockite (53.43% SiO₂, 18.06% Al₂O₃). The average Fe/Mg ratios were 1.14 (quartz syenite), 1.78 (porphyritic granodiorite), 1.66 (TTG), and 1.80 (charnockite), and total alkali values were 9.98% (quartz syenite), 7.79% (porphyritic granodiorite), 9.11% (TTG), and 6.56% (charnockite). Based on their Fe/Mg ratio, alumina saturation index (ASI) (0.63-0.88), and Modified Alkali Lime Index (MALI) these rocks were characterised as metaluminous magnesian with alkali-calcic to alkalic nature. Variable LREE enrichment and europium anomalies were observed, with the quartz-syenite having the highest LREE enrichment and lowest Eu/Eu* (av.0.67). The plot of Rb vs Y+Nb showed that these intrusives are post-collision plutons, with the quartz syenite samples plotting in the syn-collision granite (syn-COLG) field while the porphyritic granodiorite and the charnockite plotted in the volcanic arc granite (VAG) field. These rocks must have been derived from partially melting the upper continental crust and deeper crust of possible mantle materials and emplaced as Pan-African post-orogenic plutons. The tectonic discrimination diagram for the granitoids implied late orogenic to post-collision uplift, collision arc events, and granite magmatism as the dominant events which characterised the Pan-African orogeny.

생태계 서비스는 생태계가 인간에게 제공하는 혜택을 의미하며, 특히 탄소 저장과 생물다양성을 통해 기후 변화 완화에 중요한 역할을 한다는 점에서 점점 더 주목받고 있다. 기후 변화에 취약한 습지 생태계를 보호하는 것은 탄소 중립을 달성하기 위한 중요한 과제가 되었다. 이에 따라 습지의 가치를 평가하고 탄소 흡수를 증진하기 위한 평가 기술들이 개발되고 있다. 특히, 2023년 6월 5일, 대전 갑천 자연하천 구간이 대한민국의 31번째 내륙 국가습지보호지역으로 지정되었으며, 이는 국내에서 유일한 도심 속 습지 생태계로서 보호를 받게 된 것이다. 본 연구는 InVEST 모델을 통해 대전광역시 갑천습지의 서식지 질과 탄소 저장량을 평가하며, 환경부의 생태자연도 및 국토환경성평가지도를 활용하여 신뢰성을 검토하고, 현장 조사를 통해 갑천습지의 토양 내 유기탄소를 분석하여 InVEST모델의 적용 방안을 검토하였다. InVEST 서식지 질 평가 결과, 갑천습지의 가장 높은 지점은 서식지질의 상대적인 수치로써 0.4606, 가장 낮은 지점은 0.0787로 나타났다. 갑천습지 18개 지점의 토양 유기물 및 유기탄소 함량 조사 결과, 유기물 함량은 평균 4.28%, 유기탄소 함량은 2.48%로, 선행연구를 통해 국내의 다른 하천습지 결과와 비슷한 수치임을 확인하였다. InVEST는 토지피복도를 기반으로 하므로, 지역과 조사 시기에 따라 분류가 달라질 수 있어 특정 지역의 서식지 질 및 탄소 저장량 평가 시 식생, 비식생 환경, 생물다양성 조사를 고려해야 신뢰도를 높일 수 있다. 또한 InVEST 모델 구동에 필요한 국내 여건에 적합한 계수의 확립이 해외 연구 결과를 차용하고 있으며, 이는 국가고유계수 개발과 자료 구축의 필요성을 시사한다.

근대 몽골건축을 대표하는 복드칸 궁과 초이진 사원의 초축 및 보수 벽돌과 기와를 대상으로 재질 및 고고과학적 특성을 분석하였다. 이 벽돌과 기와는 밝은 회색을 띄며, 초축에 비해 보수한 것에서 대부분 가비중과 공극률이 높았다. 태토에서는 공통적으로 아각형의 조립질 석영, 알칼리장석, 사장석 및 운모가 산출되며, 부분적으로 각섬석이 검출되었다. 초축 벽돌과 기와에 비해 보수한 것에서 기질이 균질하고 비짐이 현저히 적은 것으로 보아 정선된 기술이 적용된 것으로 보인다. 이 벽돌과 기와의 중량감소는 초축한 것보다 보수한 것에서 낮았고, 열변질은 있으나 재결정은 나타나지 않았다. 또한 초축 벽돌과 기와에서 Al₂O₃가 높았고 보수한 것에서는 CaO가 높고 Na₂O와 작열감량은 낮았다. 그러나 다른 원소들은 거의 동일한 거동특성을 보여, 이들은 장소와 시기에 차이 없이 성인적으로 동질성 높은 태토를 사용한 것으로 해석된다. 따라서 초축 벽돌과 기와의 원료가 보수에 활용한 것에 비해 점토화도는 높았으나, 이들은 거의 같은 토양을 태토로 조달했을 가능성이 높으며, 소성환경이 태토의 지구화학적 거동에 영향을 주지 않은 것으로 보인다. 그러나 보수 벽돌과 기와에서 Al₂O₃와 CaO가 높다는 것은 태토의 부분적인 정선과 혼입이 있었을 가능성을 지시한다. 모든 벽돌과 기와에서는 고온성 광물은 없었으며, 운모와 각섬석의 검출과 점토광물의 부재 및 기질의 열변질 상태로 보아 이들의 소성온도는 850~900℃로 해석된다. 이는 보수에 사용한 벽돌과 기와에서도 거의 일치하였다. 이 결과는 몽골의 근대건축에 활용한 벽돌과 기와의 재료학적 자료로 중요한 의미가 있으며, 향후 보수용 벽돌과 기와의 제작기법을 검토하는데 유용한 근거가 될 것이다.