A Study on the Trends of Deep Learning Applications in Geology

Abstract

Deep Learning has recently become an important tool for solving problems in geology as Artificial Intelligence (AI). Geological research typically deals with large datasets and complex patterns. Deep learning algorithms applied to these challenges have substantially improved analytical accuracy and efficiency compared to traditional methods. In this study, we introduce development process of Deep Learning algorithms that can be applied in geology (problem definition and topic selection; data collection and refinement; algorithms model design and training; algorithms model optimization; deployment and interpretation). Furthermore, we introduce Deep Learning architectures and their applications in various geological fields, including mineral exploration, satellite image analysis and seismic waveform analysis. Overall, this study highlights the potential of deep learning to serve as a robust tool for understanding and predicting geological phenomena.

최근 인공지능의 급속한 발전으로 딥러닝 기술은 지질학 분야의 문제 해결을 위한 새로운 연구 도구로부상하고 있다. 특히, 방대한 데이터를 다루며, 복잡한 패턴 분석을 필요로 하는 지질학 연구에 딥러닝 알고리즘을적용함으로써, 분석 정확도와 효율성이 크게 향상되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 개발 과정 (문제 정의및 주제 설정, 데이터 수집 및 전처리, 모델 설계 및 학습, 모델 최적화, 실용화 및 해석)을 중심으로 지질학 분야에서딥러닝 기술을 활용하여 문제를 해결하는 방안에 대해 제시하고, 최신 연구 동향을 고찰해보고자 한다. 또한, 딥러닝 모델의 대표적인 기법인 합성곱 신경망, 순환 신경망, 트랜스포머 등에 대해 소개하고, 광물 탐사 및 광상 예측, 위성영상 기반 해석, 지진파형 분석, 극지방 자료 분석 등 다양한 지질학 분야에서 활용되고 있는 일부 적용 사례를살펴보고자 한다. 이러한 기술의 발전과 더불어, 지질학에서 딥러닝의 활용이 지질 현상을 이해하고 예측하는 새로운 연구 도구로 자리매김할 수 있도록 지속적인 노력이 요구된다.