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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 468 - 479 (12page)
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본 연구는 이미지로그의 압축파쇄대 심도를 검출하기 위해 장단기기억(long short-term memory, LSTM)을 적용하여 XGBoost(extreme gradient boosting) 모델의 한계를 보완하고자 한다. 경주시 심도 1 km 시추공의 이미지로그를 전처리하여 얻어진 99,084개 자료로 XGBoost와 LSTM 모델을 개발하였다. 단일 심도만을 고려하는 XGBoost 모델과 달리, LSTM 모델은 연속된 7개 심도자료로 중앙심도의 압축파쇄대 여부를 분석한다. XGBoost 대비 LSTM 모델은 테스트자료에서 false negative가 88% 감소하였고 재현율이 29% 향상되었다. 또한 7개 심도자료를 활용한 XGBoost 모델과 비교 시에도 우수한 성능을 보였다. 이는 LSTM이 연속된 심도자료를 체계적으로 분석하여 전문가의 응력분석 효율성을 향상시킬 수 있음을 시사한다.
목차
Abstract
요약
서론
연구방법
연구결과
연구결론
References
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