비지도학습 기반 클러스터링 모델을 활용한 IBDP 미소지진 데이터의 지질특성 연계 분석

초록

본 연구는 Illinois Basin-Decatur Project (IBDP)에서 기록된 4,171건의 미소지진 데이터를 대상으로, 시공간 및 규모 특성에 기반한 분류를 위해 비지도학습 기반 K-평균 클러스터링 기법을 적용하였다. 입력 변수로는 경과시간, 공간 좌표(easting, northing, depth), 그리고 규모가 사용되었으며, 엘보우 기법을 통해 최적 군집 수를 5로 설정하였다. 각 군집은 발생 시기, 공간 분포, 규모 특성에서 뚜렷한 차이를 보였으며, 일부 군집은 주입정 인근에 집중된 반면, 다른 군집은 수 킬로미터 떨어진 지역에서도 발생하였다. 클러스터링 결과는 지질구조의 시공간적 거동을 정성적으로 이해하는 데 기여하며, 주입 종료 이후 발생하는 미소지진 해석의 기초자료로 활용될 수 있다. 제안된 분석 기법은 미소지진 데이터의 체계적 분류에 유용하며, 향후 이산화탄소 저장소의 지반 안정성 평가를 지원할 수 있을 것이다.

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