• 터널과지하공간
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• 제30권5호
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• pp.462-472
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• 2020

암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.

• 대한지질공학회:학술대회논문집
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• 대한지질공학회 2004년도 암반의 조사와 적용(단행본)
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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)

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권4호
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• pp.275-288
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• 2004

이 논문은 다중 센서 원격탐사 화상의 분류를 위해 퍼지 논리 융합과 결합된 relaxation labeling 방법을 제안하였다. 다중 센서 원격탐사 화상의 융합에는 퍼지 논리를, 분광정보와 공간정보의 융합에는 반복적인 relaxation labeling 방법을 적용하였다. 특히 반복적 relaxation labeling 방법은 공간정보의 이용에 따른 분류 화소의 변화양상을 얻을 수 있는 장점이 있다. 토지 피복의 감독 분류를 목적으로 광학 화상과 다중 주파수/편광 SAR 화상에 제안 기법을 적용한 결과, 다중 센서 자료를 이용하고 공간정보를 함께 결합하였을 때 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.136-145
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• 2009

지반특성은 지진동, 액상화 및 산사태 등으로 인한 지질재해 위험성 평가에서 중요한 요소로 사용될 수 있다. 일반적으로 지역적 지반특성을 규명하기 위한 지반분류에서는 시추나 탄성파 탐사를 이용하는 방법을 많이 사용하나, 이번 연구에서는 지질도와 지형도를 활용하였다. 본 연구에서는 수치지질도로부터 지질시대와 암상 자료를 추출하고, 지형도로부터는 고도와 경사도 자료를 추출한 후 GIS를 사용하여 경상남북도 지역의 지반을 분류하였다. 그 결과 연구지역의 지반은 지반분류 B(보통암)가 우세하게 나타나며, 하천과 매립지 부근에서는 이보다 연약한 지반으로 이루어져 있다. 이 결과를 연구지역의 시추자료를 사용한 지반분류와 비교해보면 약 73% 정도 일치한다. 오차원인은 주로 지질도 혹은 지형도에서 기인한다고 사료되며, 일부는 시추작업과 현장조사를 통해 직접적인 오류원인을 찾아야 하는 경우도 있다. 이 연구 결과는 지진, 홍수, 사태 및 액상화 등의 지질재해 및 토지이용계획 수립 시 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권6호
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• pp.383-396
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• 2004

이 논문은 원격탐사 화상 분류에서 공간적 불확실성 분포를 얻기 위해 공간 통계를 적용하였다. 분류 항목 할당과 참조 자료와 연계된 각각의 불확실성 표현을 위해 2가지 정량적 방법을 제안하였다. 우선 분류 항목 할당에 따른 불확실성 표현을 위해 3가지 정량적 지수를 제안하였다. 그리고 참조 자료와 분류 결과를 결합하고 이와 연계된 불확실성 혹은 정확성 분포를 얼기 위해 지구통계학적 시뮬레이션 기법을 적용하였다. 다중 센서 원격탐사 화상을 이용한 감독 토지 피복 분류 실험을 수행하여 제안 방법을 예시하고, 적용시 제안점을 논의하였다. 실험 결과, 이 논문에서 제시한 방법론을 통해 분류 결과의 해석과 평가를 위한 부가적인 정보추출이 가능하였으며, 제시 방법론의 검증을 위한 다양한 자료에의 적용이 필요한 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2001년도 가을 학술발표회 논문집
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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.

• 자원환경지질
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• 제41권5호
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• pp.597-600
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• 2008

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 1999년도 춘계 공동학술발표회
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• pp.71-73
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• 1999

• 대한지질공학회:학술대회논문집
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• 대한지질공학회 2001년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.93-101
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• 2001