KCI등재
SCOPUS
편광현미경 이미지 기반 염기성 화산암 분류를 위한 인공지능 모델의 효용성 평가 = Evaluating the Effectiveness of an Artificial Intelligence Model for Classification of Basic Volcanic Rocks Based on Polarized Microscope Image
저자
심호 (연세대학교) ; 정원우 (연세대학교) ; 홍성식 (연세대학교) ; 서재원 (연세대학교) ; 박창윤 (경북대학교) ; 송윤구 (연세대학교) ; Sim, Ho ; Jung, Wonwoo ; Hong, Seongsik ; Seo, Jaewon ; Park, Changyun ; Song, Yungoo
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
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수록면
309-316(8쪽)
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In order to minimize the human and time consumption required for rock classification, research on rock classification using artificial intelligence (AI) has recently developed. In this study, basic volcanic rocks were subdivided by using polarizing microscope thin section images. A convolutional neural network (CNN) model based on Tensorflow and Keras libraries was self-producted for rock classification. A total of 720 images of olivine basalt, basaltic andesite, olivine tholeiite, trachytic olivine basalt reference specimens were mounted with open nicol, cross nicol, and adding gypsum plates, and trained at the training : test = 7 : 3 ratio. As a result of machine learning, the classification accuracy was over 80-90%. When we confirmed the classification accuracy of each AI model, it is expected that the rock classification method of this model will not be much different from the rock classification process of a geologist. Furthermore, if not only this model but also models that subdivide more diverse rock types are produced and integrated, the AI model that satisfies both the speed of data classification and the accessibility of non-experts can be developed, thereby providing a new framework for basic petrology research.
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