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삼광광상의 모암변질과 원소분산 (Element Dispersion and Wallrock Alteration from Samgwang Deposit)

  • 유봉철;이길재;이종길;지윤경;이현구
    • 자원환경지질
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    • 제42권3호
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    • pp.177-193
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    • 2009
  • 삼광광상은 선캠브리아기 경기육괴의 화강편마암내에 발달된 단열대(NE, NW)를 따라 충진한 8개의 괴상맥으로 구성된 중열수 석영맥광상이다. 이 광상의 광화작용은 여러번의 단열작용에 의해 형성된 두시기의 석영+방해석시기(광화I시기)와 방해석시기(광화II시기)로 구성된다. 광화I시기의 열수작용에 의한 변질작용은 견운모화, 녹니석화, 탄산염화, 황철석화, 규화, 및 점토화작용등이 관찰되며 견운모대는 석영맥과 접촉한 부분에서 녹니석대는 석영맥으로부터 멀어짐에 따라 관찰된다. 견운모대의 모암변질광물은 대부분이 견운모 및 석영이며 일부 일라이트, 탄산염광물, 녹니석으로 구성된다. 녹니석대의 모암변질광물은 주로 녹니석, 석영과 소량 견운모, 탄산염광물 및 녹염석으로 구성된다. 견운모의 Fe/(Fe+Mg) 값은 0.45${\sim}$0.50(0.48$\pm$0.02)이며 백운모-펜자이트족에 해당되고 녹니석의 Fe/(Fe+Mg) 값은 0.74${\sim}$0.81(0.77$\pm$0.03)이고 대부분 브런스비자이트에 해당된다. 견운모와 녹니석에 대한 $Al_{IV}$-FE/(FE+Mg)의 다이어그램은 변질시 같은 광종의 견운모와 녹니석의 형성온도를 나타내는 지시자로써 유용하다. 이것은 계산된 녹니석 단종의 활동도가 $a3(Fe_5Al_2Si_3O_{10}(OH)_6$=0.0275${\sim}$0.0413, $a2(Mg_5Al_2Si_3O_{10}(OH)_6$=1.18E-10${\sim}$7.79E-7, $a1(Mg_6Si_4O_{10}(OH)_6$=4.92E-10${\sim}$9.29E-7로서 삼광광상의 녹니석은 iron-rich 녹니석으로 비교적 고온 (T>450$^{\circ}C$에서 모암과 평형상태에서 온도가 감소함에 따라 형성되었음을 알 수 있다. 모암변질시 ${\alpha}Na^+$, ${\alpha}K^+$, ${\alpha}Ca^{2+}$${\alpha}Mg^{2+}$는 각각 ${\alpha}Na^+$=0.0476($400^{\circ}C$), 0.0863($350^{\circ}C$), ${\alpha}K^+$=0.0154($400^{\circ}C$), 0.0231($350^{\circ}C$), ${\alpha}Ca^{2+}$=2.42E-11($400^{\circ}C$), 7.07E-10($350^{\circ}C$), ${\alpha}Mg^{2+}$=1.59E-12($400^{\circ}C$), 1.77E-11($350^{\circ}C$)이며 열수용액의 pH는 5.4${\sim}$6.4($400^{\circ}C$), 5.3${\sim}$5.7($350^{\circ}C$)로서 모암변질시 열수용액는 약산성이었음을 알 수 있다. 모암변질시 이득원소(부화원소)는 $TiO_2$, $Fe_2O_3(T)$,CaO, MnO, MgO, As, Ag, Cu, Zn, Ni, Co, W, V, Br, Cs, Rb, Sc, Bi, Nb, Sb, Se, Sn 및 Lu 등이며 특히 대부분의 광상에서 Ag, As, Zn, Sc, Sb, S,$CO_2$ 등의 원소가 현저하게 증가하므로 중열수 및 천열수 금-은광상의 탐사에 지시원소로서 활용될 수 있을 것이다.

텍스트 마이닝을 활용한 신문사에 따른 내용 및 논조 차이점 분석 (A Study on Differences of Contents and Tones of Arguments among Newspapers Using Text Mining Analysis)

  • 감미아;송민
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.53-77
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    • 2012
  • 본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.