자원개발 머신러닝 입문
2018년 10월 23일 출간
국내도서 : 2018년 09월 17일 출간
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- 파일 정보 PDF (20.94MB)
- ISBN 9791156106258
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작품소개
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이 책은 디지털 자원개발 산업에 대한 소개와 디지털 오일필드, 스마트 마이닝에 대한 기본 이론 및 현장 기술에 대해 간단히 살펴보고 머신러닝과 딥러닝 이론을 다룬 뒤 실제 현장에서 활용할 수 있도록 되도록 예제 위주로 다양한 현장 적용 프로그램을 다루고 있다. 따라서 자원공학이나 지질학 전공자뿐만 아니라 컴퓨터 공학 등 정보통신 분야 학생들도 이 분야로 진출하기 위한 입문서로 유용하게 활용할 수 있을 것이다. 또한 현장에서도 쉽게 용례를 찾아보며 매뉴얼로도 활용이 가능하도록 다음과 같이 10개의 장으로 구성하였다.
CHAPTER 01 4차 산업혁명과 자원개발
1. 우리에게 다가온 4차 산업혁명
2. 4차 산업혁명과 에너지·자원
3. 4차 산업혁명과 자원개발 산업
4. 자원산업 미래 전략
CHAPTER 02 광물자원탐사 융합해석
1. 광물자원탐사 개요
2. 광물자원탐사 융합해석
3. 광물자원탐사 머신러닝 적용사례
CHAPTER 03 스마트 마이닝
1. 스마트 마이닝 기술 개요
2. 무선통신기술
3. 광산관리시스템
4. 충돌방지시스템
CHAPTER 04 석유탐사와 머신러닝
1. 석유탐사의 개요
2. 석유탐사 자료의 특수자료처리
3. 석유탐사 자료의 융합해석
4. 석유탐사 분야 머신러닝 적용사례
CHAPTER 05 디지털 오일필드
1. 디지털 오일필드 개요
2. 디지털 오일필드 장비
3. 디지털 오일필드 운영
4. 디지털 오일필드 미래
CHAPTER 06 머신러닝, 딥러닝 기초 이론
1. 머신러닝 소개
2. 데이터 전처리
3. 선형/로지스틱 회귀
4. 서포트 벡터 머신
5. 트리 기반 모델
6. 인공 신경망
7. 심층 신경망
8. 합성곱 신경망
9. 순환 신경망
CHAPTER 07 머신러닝을 이용한 광물자원탐사 융합해석
1. 물리탐사 자료와 머신러닝을 이용한 광체 모델링 실습
2. 머신러닝 기법을 활용한 잠재광상 예측 실습
CHAPTER 08 스마트 마이닝과 머신러닝
1. 스마트 마이닝 머신러닝 프로젝트
2. 머신러닝 기반 광석 분류 및 실습
3. 머신러닝 기반 지하광산 지반침하 분석 및 실습
CHAPTER 09 석유탐사 자료 머신러닝
1. 석유탐사와 머신러닝
2. 저류층 특성화
3. Vincent field 자료를 이용한 저류층 특성화
CHAPTER 10 디지털 오일필드와 딥러닝
1. 디지털 오일필드 데이터 전처리
2. 셰일가스 생산성에 대한 딥러닝 실습
3. 순환 신경망을 사용한 공저압력 예측 실습
이 책은 디지털 자원개발 산업에 대한 소개와 디지털 오일필드, 스마트 마이닝에 대한 기본이론을 담고 있다. 또한 실제 현장에서 활용할 수 있는 예제들을 수록하고 있어 현장에서도 매뉴얼로 활용할 수 있도록 기획하였다. 이 책이 우리나라의 디지털 자원개발 분야를 선도하는 데 도움이 되길 바란다.
작가정보
저자(글) 윤대웅
저자 윤대웅
한양대학교 자원환경공학과 연구교수
저자(글) 김성민
저자 김성민
서울대학교 BK21플러스사업단 연수연구원
저자(글) 김진수
저자 김진수
한양대학교 자원환경공학과 부교수
저자(글) 박계순
저자 박계순
한국지질자원연구원 광물자원기술연구팀 팀장
저자(글) 박희원
저자 박희원
에너지홀딩스그룹(주) 대표
저자 변종무
한양대학교 자원환경공학과 교수
저자 서장원
강원대학교 에너지공학부 조교수
저자 이창원
한국지질자원연구원 광물자원연구본부 연구원
저자 장일식
조선대학교 에너지자원공학과 부교수
저자 조성준
한국지질자원연구원 자원탐사개발연구센터 센터장
저자 최요순
부경대학교 에너지자원공학과 부교수
저자(글) 서장원
저자(글) 이창원
저자(글) 장일식
저자(글) 조성준
저자(글) 최요순
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