이 테이블은 가격, 배포주기,
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| 가격 |
무료 |
배포주기 |
5년 |
| 생성날짜 |
2021-11-05 |
업데이트 |
2021-12-21 |
| 유형 |
ZIP |
키워드 |
기계학습, 딥러닝, CNN, 지반침하, 취약성도, 가능성도, 삼척, 정선, 태백, 지질 |
| 내용 |
기계학습모델을 적용한 지반침하 취약성도이며, 공간적으로 지반침하에 대해 상대적으로 취약한가에 대한 정보가 포함되어 있고, 파일 포맷은 ascii, grid, geotiff 입니다.
- 데이터 사용법 -
* 본 데이터를 사용하려면 상용프로그램인 ArcGIS S/W나 오픈 소프트웨어인 QGIS 프로그램( https://qgis.org/en/site/forusers/download.html에서 다운)을 사용하면 됩니다.
* asc파일은 각 셀의 값을 나타내는 텍스트 파일로 텍스트 에디터나 엑셀에서 불러올 수 있습니다.
* 전문적 프로그램 활용이 어려운 일반 사용자들을 위해 이미지파일을 제공합니다.
-학습 모델 설명-
* Convolutional Neural Network (CNN) : 이미지 인식을 위하여 만들어진 딥러닝 구조; 이미지의 공간적 특성을 반영하기 위해 아핀(affine) 계층 대신에 합성곱(Convolution) 계층 적용
- 데이터 확장자 설명 -
geotiff : 지리 참조 정보가 포함되어 있는 이미지 파일형식의 데이터 입니다. (.tiff)
grid: 각 격자에 고유한 값이 저장되어있는 Esri사 고유의 래스터 파일형식의 데이터입니다. (.grid)
ASCII: 래스터의 속성을 정의하는 헤더 정보와 공백으로 구분 된 각 셀의 값으로 래스터를
표현하는 텍스트 파일이며, 프로그램간 자료 호환을 위해 만들어진 파일입니다. (.asc)
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| 활용예제 |
지하수, 광물자원, 골재 등 지하자원 개발을 위한 기초 데이터
도시 및 토지 개발, 도로, 철도 적지 선정 등을 위한 기초 데이터
지형 및 지질과 관련된 인공지능 비즈니스 적용을 위한 기본 데이터로 활용
엔지니어링 업체, 대학 및 연구기관의 실무 및 교육/연구용 |
| 참고자료 |
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| 연락처 |
01034103297 |
이메일 |
jghan@kigam.re.kr |
| 데이터 가공유형 |
융합 |
(대전광역시 대덕구 신탄진로 200)
문의 bigdata@kwater.or.kr
Tel 042-629-3823
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