해양 탄성파 자료의 분해능 향상을 위한 기계학습 기반 저주파수 성분 복원 기술 개발

DC Field Value Language
dc.contributor.author 박윤희 -
dc.contributor.author 정의용 -
dc.coverage.temporal 2021-06-14~2021-12-31 -
dc.date.accessioned 2022-06-22T01:54:36Z -
dc.date.available 2022-06-22T01:54:36Z -
dc.date.issued 2022-02 -
dc.identifier.uri https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/42846 -
dc.description.abstract - 다양한 구조를 갖는 대량의 수치 속도 모형을 무작위로 그리고 효율적으로 생산할 수 있는 코드를 개발함 - 원거리장 송신 파형을 활용하여 해양 탄성파 자료의 부족한 저주파수 성분을 재건하기 위해 필요한 훈련 자료를 생성함 - 수정된 U-Net을 이용하여 해양 탄성파 자료의 저주파수 복원을 위한 전체 작업 흐름도를 구축함 - 훈련된 네트워크를 이용하여 현장자료의 저주파수 복원을 성공시켰으며, 공간-시간 영역에서의 자료 비교뿐만 아니라 공간-주파수 영역에서의 자료와 프로파일 추출을 통해 도출된 저주파수의 정확성을 검증함 -
dc.description.sponsorship 한국해양과학기술원 -
dc.title 해양 탄성파 자료의 분해능 향상을 위한 기계학습 기반 저주파수 성분 복원 기술 개발 -
dc.title.alternative Development of Low-frequency Reconstruction Technique bsed on Machine Learning for Resolution Enhancement of Seismic Data -
dc.type Report -
dc.contributor.alternativeName 박윤희 -
dc.contributor.alternativeName 정의용 -
dc.identifier.localId BSPE9996A-12810-5 -
dc.subject.keyword 기계학습 -
dc.subject.keyword 저주파수 -
dc.subject.keyword 분해능 -
dc.subject.keyword 탄성파 자료 -
dc.subject.keyword 자료처리 -
dc.subject.keyword Machine learning -
dc.subject.keyword Low frequency -
dc.subject.keyword Resolution -
dc.subject.keyword Seismic data -
dc.subject.keyword Processing -
dc.subject.keyword Machine learning;Low frequency;Resolution;Seismic data;Processing en
dc.contributor.director 박윤희 -
dc.identifier.awardNumber PE9996A -
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Marine Environmental & Climate Research Division > Marine Active Fault Research Unit > 5. R&D Reports
Marine Domain Management Research Division > Korean Seas Geosystem Research Unit > 5. R&D Reports
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