기계학습 기반 전기비저항 역산 및 지반조건 추론모델 생성 및 활용 기술 개발
상세정보
| 자료유형 | KIGAM 보고서 |
|---|---|
| 서명 | 기계학습 기반 전기비저항 역산 및 지반조건 추론모델 생성 및 활용 기술 개발 |
| 저자 | 윤대웅 |
| 언어 | KOR |
| 청구기호 | KR-2023-위탁-005-2023 |
| 발행사항 | 한국지질자원연구원 : 전남대학교, 2023 |
| 초록 | ○ 단층 탐지를 위한 딥러닝 기반 2차원 전기비저항 역산 모델 고도화. ○ 단층 파쇄대 탐지 성능 향상을 위한 딥러닝 역산과 결정론적 역산의 통합. ○ 지형 효과 보정을 반영한 딥러닝 기반 2차원 전기비저항 역산 체계 개발 |
| 페이지 | 34 p. |
| 키워드 | 위탁, 단층, 탐지, 탐사, 전기비정항, 역산기법, 전기비저항, 모델, 딥러닝, 역산, GEOAI |
| 원문 |
유형별 보고서
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- 관리자
- 한국지질자원연구원
- 등록일
- 2023-02-27
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윤대웅. (2023). 기계학습 기반 전기비저항 역산 및 지반조건 추론모델 생성 및 활용 기술 개발. 한국지질자원연구원 : 전남대학교.
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