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NTIS 바로가기주관연구기관 | 고려대학교 Korea University |
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연구책임자 | 고한석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 기상청 Korea Meteorological Administration(KMA) |
등록번호 | TRKO202200010083 |
과제고유번호 | 1365003139 |
사업명 | 기상·지진See-At기술개발연구(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-06 |
키워드 | 미소지진감지.인공지진감지.딥러닝.합성곱신경망.합성곱순환 신경망.Microearthquake detection.Manmade earthquake detection.Deep learning.Convolutional neural network.Convolutional Recurrent Neural Network. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO202200010083 |
□ 연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 지진 감지(미소/중규모/인공/잡음) 및 진원의 위치를 추정하는 알고리즘을 연구한다. 강진에 비해 작은 규모의 미소 지진감지는 낮은 SNR 환경으로 인해 잡음과의 분류 성능이 만족스럽지 못하며 핵실험 등의 인공지진은 자연 미소 지진을 감지하는데 큰 방해 요소가 된다. 본 연구에서는 딥러닝을 통해 다량의 복잡한 자료들 속에 내재되어 있는 핵심적인 특징을 추출/분류하여 기존의 지진 감지 기술이 갖는 한계를 극복한다.
□ 연구개발성과
1) 1차년도
- 미
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