| 초록 |
Ⅳ. 연구개발결과 본 연구에서는 2년간의 1단계 기간을 통해 GeoAI 활용 플랫폼의 시작품 구축을 완료하였다. 플랫폼 구동을 위한 서버 하드웨어, 소프트웨어 인프라 및 네트워크 환경을 구축하였으며 코드 개발 기능을 위한 도구 및 워크플로우 기반 모형 개발을 위한 기본 기능을 구현, 플랫폼 시작품에 탑재 완료하여 차기년도 한국지질자원연구원 내 제한 공개 예정에 있다. 플랫폼 탑재를 위한 GeoAI 추론 모형으로 2차원 지오데이터 추론 기법을 개발, 시범적용하였으며 3차원 격자기반으로 공간모형을 근사하고 지질정보를 특징 기반으로 추출하는 인공지능 모형을 개발, 플랫폼 탑재 및 부분 연동을 완료하였으며, 기계학습 기반의 전기비저항 역산 모델 및 물리탐사, 시추자료 중합을 통한 지반의 암질 지수 및 물성을 추론할 수 있는 인공지능 모형을 개발하였다. 또한 그래프 신경망 기반으로 입자기반 해석법인 완화입자유체동역학의 기본 구조를 유지한 채 동역학 시뮬레이션을 가속화할 수 있는 PIML 융합전산해석 기술을 개발하였으며 기존에 개발해 오던 동역학 시뮬레이터 소프트웨어에 탑재하기 위한 시험 및 검증을 마쳤다. 해당 연구는 현재 standalone 타입의 소프트웨어 형태의 개발 결과물을 산출, 기술이전을 완료하여 상용화를 앞두고 있다. 지오빅데이터 수집 및 구축 기술 개발의 일환으로 GeoAI 플랫폼용 파일 전처리 사용자 함수 개발을 부분 완료하였으며 BGS 의 공개 데이터셋을 활용, 기계학습에 최적화된 9.4TB의 박편 이미지 데이터셋을 구축 완료하였다. CESMD(center for engineering strong motion data)에서 공개 중인 지진계별 강진동 가속도 파형 데이터를 일괄 수집하여 기계학습에 활용 가능하도록 전처리를 거쳐 데이터베이스화하였으며, 국내 SOC 사업을 통해 진행된 지반 조사 자료를 바탕으로 30개 프로젝트 대상(1단계 14, 2단계 16), 717개 전기 비저항 탐사 단면 측치 및 1,009개 시추공 지층정보 데이터를 확보하여 기계학습이 가능한 형태로 가공, 데이터셋을 구축 완료하였다. 마지막으로 플랫폼 잠재 사용자 162명을 대상으로 사용자 요구 사항 도출을 위한 수요분석을 실시하여 GeoAI 플랫폼 중장기 발전 전략 수립에 활용하기 위한 조사 자료를 확보하였다. (출처 : 요약문 8p) |
