Geochemistry and Machine Learning-Based Investigation of Paleoclimate-Volcanism Linkages
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-세종과학펠로우십(복귀·유치트랙)
2026년
2710111559
과학기술정보통신부
한국연구재단
부산대학교산학협력단
명보라
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
1.1억원
1.1억원
기초연구
대학
부산광역시 금정구
지구과학(지구/대기/해양/천문) > 지구화학 > 달리 분류되지 않는 지구화학
● 팔레오세-에오세 최대온난기(PETM) 퇴적물에 기록된 동위원소 및 미량원소 지시자(Te, Hg, δ¹³C)를 고해상도로 정량 분석하고, 머신러닝 기반 다변량 해석과 통합함으로써 PETM 온난화 사건과 북대서양 화성지대(NAIP) 화산활동 간의 인과관계를 규명한다.● 이를 기반으로 대규모 화산활동이 기후에 미치는 영향을 정성·정량적으로 연결하고, 과거 극...
... 기법을 적용한다.● 비지도 학습을 통해 PETM 퇴적물의 지화학 자료가 자연스럽게 몇 개의 특징적 군집(패턴)으로 구분되는지 확인한다. 이 과정은 연구자가 미리 정보를 주지 않더라도, 데이터 자체가 보여주는 구조적 변화를 파악하는 데 유용하다. 도출된 군집은 PETM의 주요 단계(시작-전성기-회복기) 및 NAIP 화산 분출 펄스 시기와 비교하여, 각각이 어떤 환경 변화와 ...
... 자료는 PETM과 NAIP 활동 간의 연관성을 규명하는 핵심 근거로 활용된다. 대규모 지구화학 데이터셋에 머신러닝 기법을 적용함으로써 기존 해석으로는 파악하기 어려웠던 비선형적·복합적 관계를 정량적으로 ... 정량 평가함으로써, K-Pg 등 다른 급격한 온난화 사건으로 연구 범위를 확장할 수 있는 플랫폼을 마련한다.● 머신러닝 기반 고환경 분석체계 확립: 대규모 지구화학 데이터에 비지도·지도 학습을 ...