• Title/Summary/Keyword: 지질분류

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A Feasibility Study on Application of a Deep Convolutional Neural Network for Automatic Rock Type Classification (자동 암종 분류를 위한 딥러닝 영상처리 기법의 적용성 검토 연구)

  • Pham, Chuyen;Shin, Hyu-Soung
    • Tunnel and Underground Space
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    • v.30 no.5
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    • pp.462-472
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    • 2020
  • Rock classification is fundamental discipline of exploring geological and geotechnical features in a site, which, however, may not be easy works because of high diversity of rock shape and color according to its origin, geological history and so on. With the great success of convolutional neural networks (CNN) in many different image-based classification tasks, there has been increasing interest in taking advantage of CNN to classify geological material. In this study, a feasibility of the deep CNN is investigated for automatically and accurately identifying rock types, focusing on the condition of various shapes and colors even in the same rock type. It can be further developed to a mobile application for assisting geologist in classifying rocks in fieldwork. The structure of CNN model used in this study is based on a deep residual neural network (ResNet), which is an ultra-deep CNN using in object detection and classification. The proposed CNN was trained on 10 typical rock types with an overall accuracy of 84% on the test set. The result demonstrates that the proposed approach is not only able to classify rock type using images, but also represents an improvement as taking highly diverse rock image dataset as input.

사면안정

  • 이찬구;김남종;윤운상;최원학
    • Proceedings of the KSEG Conference
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    • 2004.03a
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    • pp.22001-22109
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    • 2004
  • 사면 파괴의 분류에 대하여는 여러 학자들(Hutchinson, 1968; Varnes, 1978; Hoek and Bray, 1981)에 의하여 시도되어 왔으며, 일반적으로 파괴면의 기하학적 형상, 물질의 이동 형태와 이동 물질의 종류 등에 따라 분류한다. 현재 널리 사용되는 사면 파괴에 대한 분류로는 Varnes(1978)와 Hoek and Bray(1981)의 분류법이다. 이외 일본 지반 공학회에서는 파괴 두께와 관련된 사면 붕괴 유형을 구분하였다. 여기서는 각각의 분류에 대해 기술하고, 일반적으로 암반 사면에 대한 붕괴 유형 분류를 제시한다. (중략)

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Developing Geologic Loss Estimation Factors : Effect of DEM Resolution in Site Classification (지질재해예측 입력인자 개발 : DEM 해상도가 지반분류에 미치는 영향)

  • Kang, Su Young;Kim, Kwang-Hee
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 2011.02a
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    • pp.161-161
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    • 2011
  • 지진, 산사태, 액상화 등의 지질재해 예측을 위한 지역적 지반특성을 규명하기 위해서 지질도 또는 지형도를 이용하여 간접적인 방법이 사용되기도 한다. DEM에서 추출한 경사도는 지반분류 시 하나의 기준으로 사용되어질 수 있고, 이때 DEM의 해상력에 따라 그 결과가 다르게 산출될 수도 있다. 이번 연구에서는 DEM의 해상력에 따라 우리나라 일부지역의 지반분류 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 각기 다른 해상도의 DEM을 적용하여 우리나라 동남부 지형을 경사도 기준으로 지반분류한 후 그 면적차이를 해상도별로 비교한 결과, 지반분류 C 지역의 면적 변화가 가장 뚜렷하였다. $V_s30$ 범위로 분류한 결과에서는 180 m/sec 이하의 지역에서 해상도별로 가장 큰 변화가 있었다. 고해상도에서는 지반분류 B와 E의 지역에서 면적이 저해상도 보다 크게 산출되는 경향이 있었고, 저해상도에서는 지반분류 C와 D 지역의 면적이 고해상도 보다 크게 산출되는 경향이 있었다. 이는 DEM의 해상도가 낮아질수록 각기 다른 지반정보를 함유한 작은 셀이 큰 셀로 만들어지는 과정에서 평균화되는 지반정보가 과대평가 또는 저평가되었기 때문이다. 연구지역 내 시추지역의 지반과 지반분류 결과를 비교하면 해상도별로 78%~52%까지 일치하였고, 고해상도에서 일치율이 더 높았다. 지형의 변화가 심하고 인구나 산업시설이 밀집된 재해 고위험군 지역은 고해상도의 지도를 이용하고, 지형의 변화가 없거나 단단한 지반의 지역은 재해가 상대적으로 작아서 저해상도의 사용으로 자료처리 시간의 효율성을 증대시키는 방안도 생각할 수 있다.

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Classification of Multi-sensor Remote Sensing Images Using Fuzzy Logic Fusion and Iterative Relaxation Labeling (퍼지 논리 융합과 반복적 Relaxation Labeling을 이용한 다중 센서 원격탐사 화상 분류)

  • Park No-Wook;Chi Kwang-Hoon;Kwon Byung-Doo
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.20 no.4
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    • pp.275-288
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    • 2004
  • This paper presents a fuzzy relaxation labeling approach incorporated to the fuzzy logic fusion scheme for the classification of multi-sensor remote sensing images. The fuzzy logic fusion and iterative relaxation labeling techniques are adopted to effectively integrate multi-sensor remote sensing images and to incorporate spatial neighboring information into spectral information for contextual classification, respectively. Especially, the iterative relaxation labeling approach can provide additional information that depicts spatial distributions of pixels updated by spatial information. Experimental results for supervised land-cover classification using optical and multi-frequency/polarization images indicate that the use of multi-sensor images and spatial information can improve the classification accuracy.

A Case Study of GIS-Based Site Classification in the Gyeongsang Province Constrained by Geologic and Topographic Information (GIS기반의 지질·지형 자료를 활용한 경상도지역의 지반분류 사례)

  • Kang, Su-Young;Kim, Kwang-Hee
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.12 no.4
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    • pp.136-145
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    • 2009
  • Site characteristic is an important input parameter in the geologic hazard assessments including, but not limited to, earthquakes, liquefaction and landslides. Although it is a routine to use data collected by boreholes or seismic prospecting for site classifications, we used indirect methods using the geologic and the topographic maps. A site classification map in the Gyeongsang Province has been produced by GIS tools based on geologic age, rock types, and elevations from the geologic map and the topographic map of Korea. Site B (rock site) is dominant in the study area, although softer soils are observed along rivers and in reclaimed lands. We have found that 73% of the site classification results in the study are in concordance with those obtained from borehole data. Observed discrepancies are attributed to errors in the geologic and the topographic maps. For some sites, the origin of the differences is not clear, which requires a further field study or a drilling. Site classification from this study provides essential information for reliable hazard assessments of earthquakes, floods, landslides and liquefaction. Results obtained in the study also play a crucial role in land use planning for developing areas.

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Assessing Spatial Uncertainty Distributions in Classification of Remote Sensing Imagery using Spatial Statistics (공간 통계를 이용한 원격탐사 화상 분류의 공간적 불확실성 분포 추정)

  • Park No-Wook;Chi Kwang-Hoon;Kwon Byung-Doo
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.20 no.6
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    • pp.383-396
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    • 2004
  • The application of spatial statistics to obtain the spatial uncertainty distributions in classification of remote sensing images is investigated in this paper. Two quantitative methods are presented for describing two kinds of uncertainty; one related to class assignment and the other related to the connection of reference samples. Three quantitative indices are addressed for the first category of uncertainty. Geostatistical simulation is applied both to integrate the exhaustive classification results with the sparse reference samples and to obtain the spatial uncertainty or accuracy distributions connected to those reference samples. To illustrate the proposed methods and to discuss the operational issues, the experiment was done on a multi-sensor remote sensing data set for supervised land-cover classification. As an experimental result, the two quantitative methods presented in this paper could provide additional information for interpreting and evaluating the classification results and more experiments should be carried out for verifying the presented methods.

암반불연속면의 지질공학적 특성 및 조사상의 문제(불연속면 특성의 정량화를 중심으로)

  • 김교원
    • Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.185-198
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    • 2001
  • 암반 불연속면에 대한 조사는 국제 암반역학회(ISRM)에서 추천하는 조사법이 합리적으로 불연속면이 특성을 기재할 수 있는 방안이기 때문에 널리 적용되고 있다 그러나, 이 안에서는 조사결과를 공학적 의미가 있는 암반특성치로 변환하는 방안에 대한 언급이 없다. 본고에서는 지질기술자들이 불연속면조사시 주로 사용하는 ISRM 추천안인 제시한 조사항목에 토목기술자들이 주로 사용하는 RMR 혹은 Q-system 분류안의 정량적인 값을 적용할 수 있을 지를 검토하였다. 이에 대한 관련기술자들의 관심이 모여질 때 정량적인 인자에 기초한 ISRM 조사법에 부합되는 암반분류안의 구축도 가능하리라 생각된다.

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