In magnetotelluric (MT) surveys, small inhomogeneities near the surface cause a static shift in which apparent resistivities shift regardless of frequency. As the static shift in MT data leads to errors in subsurface structure interpretation, many studies have been conducted over the past few decades to mitigate or remove the distortions it caused. The most representative method involves removing static shifts from the data before inversion. Conversely, static shifts can be corrected during inversion or included in the inversion process. In addition, other geophysical data can be used to remove static shifts. However, the correction methods are limited to one-dimensional (1D) static responses, and limitations remain in two- or three-dimensional (2D or 3D) interpretation of distorted MT data owing to static shifts. This study provides a foundation for future studies on static shift by analyzing several previously published methods.
Australia is the world's top gold, nickel, iron ore, lead, zinc and uranium, and is ranked in the top five in many other important minerals. Extension to existing resources will continue to support well-established local production. There are perceptions by some that Australia is a mature exploration destination where the easily won near-surface deposits were largely discovered many decades ago. In recent years, Australia faces increasing global competition for investment spending in all jurisdictions in which mineral exploration is encouraged. Many regional communities face the threat of losing their main economic driver as a number of long-term mines are reaching the end of their economic life. However, given the trend of increasing mineral demand due to the 4th industrial revolution, it is considered that Korea is also an opportunity to acquire global competitiveness of geoscience and mining technology by smart and digital mining, and by ICT-convergence technology R&D.
Lim, Mutaek;Shin, Younghong;Park, Yeong-Sue;Rim, Hyoungrea;Ko, In Se;Park, Changseok
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.22
no.1
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pp.37-43
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2019
We present gravity anomaly maps based on KIGAM's gravity data measured from 2000 to 2018. Until 2016, we acquired gravity data on about 6,400 points for the purpose of regional mapping covering the whole country with data density of at least one point per $4km{\times}4km$ for reducing the time of the data acquisition. In addition, we have performed local gravity surveys for the purpose of mining development in and around the NMC Moland Mine at Jecheon in 2013 and in the Taebaeksan mineralized zone from 2015 to 2018 with data interval of several hundred meters to 2 km. Meanwhile, we carried out precise gravity explorations with data interval of about 250 m on and around epicenter areas of Gyeongju and Pohang earthquakes of relatively large magnitude which occurred in 2016 and in 2017, respectively. Thus we acquired in total about 9,600 points data as the result. We also used additional data acquired by Pusan National University for some local areas. Finally, gravity data more than 16,000 points except for the repetition and temporal control points were available to calculate free-air, Bouguer, and isostatic gravity anomalies. Therefore, the presented anomaly maps are most advanced in spatial distribution and the number of used data so far in Korea.
Recently, the interests of marine mineral resources has been increasing from the depletion of land resources around the world and many countries are involving in marine exploration work. South Korea is also currently performing exploration work to estimate the marine mineral resources around the Korean Peninsula. However, massive amounts of marine exploration data accumulated from the long-term exploration work have not been systematically managed. The data have been managed by the file based system instead of commercial database. The aim of this study is to construct GIS-based Marine Mineral Resource Information System using a spatial database for the core sediments of the marine exploration data. For constructing such DB system, GIS-based data items were classified, and a database was designed using relational database model. The database was constructed using commercial DBMS(Database Management System), Oracle. Also, necessary functions of the system were defined for the effective use of database based on users' requirement analysis. The GIS-based Marine Mineral Resource Information System has enabled to support the systematic management of the marine exploration data. Furthermore, it is expected that this spatial database will be useful in estimating the reserves of the mineral resources and provide valuable information for economic evaluation. In the future, the application of advanced techniques of spatial analysis and 3-dimensional display function will be required.
In recent years, as remotly-sensed image processing technologies have been improved and spread widely in the application areas, many new requirements for the image processing technologies have arisen. However, it is difficult and costly to access remotely-sensed image processing systems. Moreover, these systems have thier own processing facilities which are not easily accessible for general users. In this paper, those problems are challenged by adopting Internet as a universal information network for accessing remotly-sensed image DBMS and by allowing users to work remotely on the image processing. A remotly-sensed image processing system which can be accessed via Internet was designed and implemented. This system can be used to manipulate images over remote DBMS. The Illustra object-oriented relational DBMS with CGI(Common Gateway Interface) web interface was used in this project. The client consists of a WWW(World Wide Web) Netscap$e^{TM}$ browser, and the server consists of HTTPD(Web daemon), Illustra DBMS and Java modules in order to process the image being displayed. The developed system was tested on LAN environment and the service response time met the requirements.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.05a
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pp.1-6
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2003
인공위성을 이용한 원격탐사가 일반화되어 있는 선진국의 경우 인공위성의 관측자료를 이용한 여러 가지 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 국제적 경향은 결과적으로 원격탐사정보와 지리정보시스템 기술의 가져오게 되는 계기가 되었다. 이로 인해 환경조사 및 자원탐사, 홍수, 가뭄, 쓰레기 처리, 농업 식량예측, 사막화 해양오염 등 여러 가지 응용 분야에 유용하게 사용되고 있다. 에쉬론 해석법(Myers et. al., 1997)은 이러한 원격탐사에 의해 얻은 각종 공간 데이터 해석을 위해 개발된 것으로, 공간데이터의 위상적 구조를 계통적이고 객관적으로 발견하기 위한 해석법이다. 본 연구에서는 한국의 시${\cdot}$도별 인구 데이터에 본 해석법을 적용해 본다.
The application of spatial statistics to obtain the spatial uncertainty distributions in classification of remote sensing images is investigated in this paper. Two quantitative methods are presented for describing two kinds of uncertainty; one related to class assignment and the other related to the connection of reference samples. Three quantitative indices are addressed for the first category of uncertainty. Geostatistical simulation is applied both to integrate the exhaustive classification results with the sparse reference samples and to obtain the spatial uncertainty or accuracy distributions connected to those reference samples. To illustrate the proposed methods and to discuss the operational issues, the experiment was done on a multi-sensor remote sensing data set for supervised land-cover classification. As an experimental result, the two quantitative methods presented in this paper could provide additional information for interpreting and evaluating the classification results and more experiments should be carried out for verifying the presented methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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