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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최승범 (한국원자력연구원) 박경우 (한국원자력연구원) 이창수 (한국원자력연구원)
저널정보
한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제33권 제6호(통권 제167호)
발행연도
2023.12
수록면
561 - 573 (13page)

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한국원자력연구원은 심부 암반의 수리/지화학 특성 분석을 위해 KURT (KAERI Underground Research Tunnel)를 건설하였고, 다수의 조사용 시추공을 시추하여 각종 시험을 수행 중이다. 시추공 조사에서 목적에 적합한 조사 구간 선정은 매우 중요하며 수리 유동 파악 및 지하수 채수가 목적인 경우, 유량이 풍부한 구간이 조사 목적에 부합한다. 본 연구에서는 이러한 구간을 수리 이상점으로 정의했으며, 심도 1 km 수준의 시추공 물리검층 자료(온도, 전기전도도)를 활용하여 이를 탐지하고자 하였다. 체계적이고 효율적인 이상점 탐지를 위해 기계학습 알고리즘 중 DBSCAN, OCSVM, kNN, isolation forest을 적용하고 그 적용성을 파악하였다. 데이터 전처리와 알고리즘 최적화를 수행했으며, 그 결과 네 가지 알고리즘은 각각 55, 12, 52, 68개의 수리 이상점을 탐지하였다. 본 논문을 통해 기계학습 알고리즘의 활용 가능성을 확인했으나, 학습에 활용된 입력자료가 제한적이었기 때문에, 향후 추가적인 검증과 보완이 바람직한 것으로 판단된다.
#Outlier detection #Machine learning algorithm #Hydraulic outlier #Borehole geophysical logging #이상점 탐지 #기계학습 #수리 이상점 #시추공 물리검층

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 배경 이론
3. 수리 이상점 탐지 결과
4. 결론
REFERENCES

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