KR102497545B1 - 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 장치, 시스템, 방법 및 프로그램 - Google Patents

빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 장치, 시스템, 방법 및 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따르면, 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 장치를 제공한다. 상기 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함한다. 또한, 상기 적어도 하나의 동작은, 측량데이터 서버로부터 3D 모델을 생성하려는 해저 지형과 매칭되는 측량 데이터를 수신하는 동작; 상기 측량 데이터를 이용해 2차원 기본도를 생성하는 동작; 상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작; 토질데이터 서버로부터 상기 시추위치와 대응하는 토질데이터를 수신하는 동작 및 상기 2차원 기본도 및 상기 토질데이터를 이용하여 3D 모델을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

Description

빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 장치, 시스템, 방법 및 프로그램 {APPARATUS, SYSTEM, METHOD, AND PROGRAM FOR 3D MODELING OF SEABED TOPOGRAPHY USING BIG DATA}
본 발명은 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 장치, 시스템, 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
통상적으로, 해상풍력발전개발사업 해양환경조사 절차를 수행함에 있어 지질조사, 해저지형조사를 각각 구축한 데이타를 이용해 사업개발지에 대한 지질구조, 물성, 광상, 잠재광상모델을 구축하고 있다.
현재까지 해양에서 어로 작업, 해양 건축물 구조, 군사작전 및 항만운항 등을 할 때에 종이 해도, 전자 해도 및 각종 전자 관측장비를 이용하여 해저 지형에 대한 정보를 얻고 있었다.
해저에서 해양 구조물을 건축하기 위해서는 해저 지형 및 지질의 불규칙성에 대한 올바른 이해가 필요하며, 이로부터 해양구조물의 높이, 구조물 하부 형태, 선박 접안 시설의 수직 위치 결정, 부식 방지 설계 범위 등을 결정할 수 있고, 구조물의 지형적 안정성도 검증할 수 있다.
그러나, 현재까지 이를 위한 각종 정보를 수집하기 위해서는 다양한 전자 관측장비들 구비해야하고, 이로 인한 경제적인 부담이 가중되는 문제점이 있었다.
따라서, 해양 구조물이 해저에 건축될 때 작업 조건과 환경 조건을 종합적으로 고려할 수 있도록 해저지형과 더불어 해당 관측정보가 3차원적으로 가시화할 수 있는 시스템에 대한 중요성이 대두되고 있다.
본 발명은, 해저 지형에 대한 측량 데이터 및 토질 데이터를 이용해 해저 지형 및 지질에 대한 3D 모델을 생성하는, 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 장치, 시스템, 방법 및 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 장치를 제공한다.
상기 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함한다.
또한, 상기 적어도 하나의 동작은, 측량데이터 서버로부터 3D 모델을 생성하려는 해저 지형과 매칭되는 측량 데이터를 수신하는 동작; 상기 측량 데이터를 이용해 2차원 기본도를 생성하는 동작; 상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작; 토질데이터 서버로부터 상기 시추위치와 대응하는 토질데이터를 수신하는 동작 및 상기 2차원 기본도 및 상기 토질데이터를 이용하여 3D 모델을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작은, 상기 2차원 기본도에 포함된 복수의 좌표 각각과 매칭되는 경사도를 산출하는 동작; 상기 경사도가 미리 설정된 기준 경사도 범위에 포함되는 복수의 상기 좌표를 복수의 예비시추위치로 결정하는 동작; 복수의 상기 예비시추위치를 이용해 복수의 그룹을 생성하는 동작; 및 복수의 상기 그룹 중 어느 하나를 선택하고, 선택한 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 복수의 상기 그룹 중 어느 하나를 선택하고, 선택한 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작은, 기본도 면적, 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 상기 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작; 및 상기 추천도가 가장 높은 상기 그룹을 선택하고, 선택한 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 기본도 면적, 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 상기 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작은, 데이터베이스에서 상기 기본도 면적과 미리 매칭된 적정 개수 및 적정 거리를 선택하는 동작; 상기 적정 개수 및 상기 적정 거리를 각각의 차원 값으로 갖는 제1 벡터를 생성하는 동작; 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 각각의 차원 값으로 갖는 제2 벡터를 생성하는 동작; 상기 제1 벡터 및 상기 제2 벡터를 이용해 추천도를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 기본도 면적, 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 상기 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작은, 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 미리 학습된 인공신경망에 입력 값으로 입력하는 동작; 및 상기 인공신경망으로부터 추천도를 획득하는 동작을 포함하고, 상기 인공신경망은, 학습용 개수 및 학습용 평균거리에 학습용 추천도를 라벨링하여 생성된 학습데이터를 이용한 기계학습을 통해 생성될 수 있다.
또, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 서비스를 제공하기 위한 동작 방법이 제공된다.
상기 동작 방법은, 측량데이터 서버로부터 3D 모델을 생성하려는 해저 지형과 매칭되는 측량 데이터를 수신하는 동작; 상기 측량 데이터를 이용해 2차원 기본도를 생성하는 동작; 상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작; 토질데이터 서버로부터 상기 시추위치와 대응하는 토질데이터를 수신하는 동작 및 상기 2차원 기본도 및 상기 토질데이터를 이용하여 3D 모델을 생성하는 동작을 포함한다.
또한, 상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작은, 상기 2차원 기본도에 포함된 복수의 좌표 각각과 매칭되는 경사도를 산출하는 동작; 상기 경사도가 미리 설정된 기준 경사도 범위에 포함되는 복수의 상기 좌표를 복수의 예비시추위치로 결정하는 동작; 복수의 상기 예비시추위치를 이용해 복수의 그룹을 생성하는 동작; 및 복수의 상기 그룹 중 어느 하나를 선택하고, 선택한 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 복수의 상기 그룹 중 어느 하나를 선택하고, 선택한 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작은, 기본도 면적, 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 상기 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작; 및 상기 추천도가 가장 높은 상기 그룹을 선택하고, 선택한 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 기본도 면적, 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 상기 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작은, 데이터베이스에서 상기 기본도 면적과 미리 매칭된 적정 개수 및 적정 거리를 선택하는 동작; 상기 적정 개수 및 상기 적정 거리를 각각의 차원 값으로 갖는 제1 벡터를 생성하는 동작; 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 각각의 차원 값으로 갖는 제2 벡터를 생성하는 동작; 상기 제1 벡터 및 상기 제2 벡터를 이용해 추천도를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 기본도 면적, 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 상기 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작은, 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 미리 학습된 인공신경망에 입력 값으로 입력하는 동작; 및 상기 인공신경망으로부터 추천도를 획득하는 동작을 포함하고, 상기 인공신경망은, 학습용 개수 및 학습용 평균거리에 학습용 추천도를 라벨링하여 생성된 학습데이터를 이용한 기계학습을 통해 생성될 수 있다.
또, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 동작 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록되고, 컴퓨터에 의해 읽혀질 수 있는, 비일시적 기록매체가 제공된다.
또, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 동작 방법을 실행시키기 위하여 비일시적 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램가 제공된다.
또, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 서비스를 제공하기 위한 시스템이 제공된다.
상기 시스템은, 3D 모델을 생성하려는 해저 지형과 매칭되는 측량 데이터를 장치에 제공하는, 측량데이터 서버; 시추위치와 매칭되는 토질데이터를 상기 장치에 제공하는, 토질데이터 서버; 및 상기 측량 데이터를 이용해 2차원 기본도를 생성하고, 상기 2차원 기본도 및 상기 토질데이터를 이용해 3D 모델을 생성하는 장치를 포함한다.
상기 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함한다.
또한, 상기 적어도 하나의 동작은, 측량데이터 서버로부터 3D 모델을 생성하려는 해저 지형과 매칭되는 측량 데이터를 수신하는 동작; 상기 측량 데이터를 이용해 2차원 기본도를 생성하는 동작; 상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작; 토질데이터 서버로부터 상기 시추위치와 대응하는 토질데이터를 수신하는 동작 및 상기 2차원 기본도 및 상기 토질데이터를 이용하여 3D 모델을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작은, 상기 2차원 기본도에 포함된 복수의 좌표 각각과 매칭되는 경사도를 산출하는 동작; 상기 경사도가 미리 설정된 기준 경사도 범위에 포함되는 복수의 상기 좌표를 복수의 예비시추위치로 결정하는 동작; 복수의 상기 예비시추위치를 이용해 복수의 그룹을 생성하는 동작; 및 복수의 상기 그룹 중 어느 하나를 선택하고, 선택한 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 복수의 상기 그룹 중 어느 하나를 선택하고, 선택한 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작은, 기본도 면적, 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 상기 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작; 및 상기 추천도가 가장 높은 상기 그룹을 선택하고, 선택한 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 기본도 면적, 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 상기 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작은, 데이터베이스에서 상기 기본도 면적과 미리 매칭된 적정 개수 및 적정 거리를 선택하는 동작; 상기 적정 개수 및 상기 적정 거리를 각각의 차원 값으로 갖는 제1 벡터를 생성하는 동작; 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 각각의 차원 값으로 갖는 제2 벡터를 생성하는 동작; 상기 제1 벡터 및 상기 제2 벡터를 이용해 추천도를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 기본도 면적, 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 상기 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작은, 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 미리 학습된 인공신경망에 입력 값으로 입력하는 동작; 및 상기 인공신경망으로부터 추천도를 획득하는 동작을 포함하고, 상기 인공신경망은, 학습용 개수 및 학습용 평균거리에 학습용 추천도를 라벨링하여 생성된 학습데이터를 이용한 기계학습을 통해 생성될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 해저 지형에 대한 측량 데이터 및 토질 데이터를 이용해 생성된 해저 지형에 대한 3D 모델이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 해저 지형 3차원 모델링 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 개요도이다.
도 2는 도 1에 따른 서비스 제공 장치의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1에 따른 서비스 제공 장치가 기본도 및 3D모델을 생성하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 4는 도 1에 따른 서비스 제공 장치가 생성한 기본도를 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 5는 도 1에 따른 서비스 제공 장치가 경사도를 산출하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 6은 도 1에 따른 서비스 제공 장치가 경사도를 산출하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 7은 도 1에 따른 서비스 제공 장치가 시추위치를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 8은 도 7의 S140단계의 구체적인 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 9는 도 1에 따른 서비스 제공 장치가 3D모델을 생성하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 10은 도 1에 따른 서비스 제공 장치의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 통신 과정에서 적용될 수 있는 무선 통신 시스템을 나타낸 도면이다.
도 12는 도 11에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국을 나타낸 도면이다.
도 13은 도 11에 따른 무선 통신 시스템에서 단말을 나타낸 도면이다.
도 14는 도 11에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 인터페이스를 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 개요도이다.
도 1을 참조하면, 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 서비스를 제공하기 위한 시스템은, 서비스 제공 장치(100), 측량데이터 서버(200) 및 토질데이터 서버(300)를 포함한다.
측량데이터 서버(200)는, 서비스 제공 장치(100)에, DEM(DEM(Digital Elevation Model) 및 이미지 정보와 같은 측량데이터를 제공할 수 있다. 이미지 정보는 해저질, 암심, 사이드(Side), 스캔(Scan), 소나 (Sonar) 및 자력탐사자료와 같은 이미지일 수 있다.
토질데이터 서버(300)는, 시추공위치에 대한 시추공주상도 정보를 서비스 제공 장치(100)에 제공할 수 있다. 일 실시 예에서, 시추공주상도 정보는, 지층별 두께에 대한 정보를 포함할 수 있다. 측량데이터 서버(200)는, 인접한 한 쌍의 시추공위치 사이에 대한 탄성파조사 정보를 포함할 수 있다. 탄성파 조사 정보는, 어느 하나의 시추위치에 설치된 발파부로부터 발파가 발생되고, 어느 하나의 시추위치와 인접한 다른 하나의 시추위치에 설치된 수신부에 수신된 지진계 그래프를 포함할 수 있다.
측량데이터 서버(200) 및 토질데이터 서버(300)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
도 2는 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 기본도 생성부(101), 시추공위치 결정부(102) 및 3D모델 생성부(103)를 포함한다.
기본도 생성부(101)는, 측량데이터 서버(200)로부터 수신한 측량데이터를 이용해 2차원 기본도를 생성한다.
시추공위치 결정부(102)는, 2차원 기본도에 포함된 복수의 좌표 중 시추공사를 진행할 위치에 해당하는 좌표를 결정한다.
3D 모델 생성부(103)는, 2차원 기본도 및 토질데이터 서버(300)로부터 수신한 토질데이터를 이용해 3D 모델을 생성한다.
도 3은 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)가 기본도 및 3D모델을 생성하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다.
기본도 생성부(101)는, 측량데이터 서버(200)로부터 DEM(Digital Elevation Model) 및 이미지 정보와 같은 측량데이터를 수신받을 수 있다. 일 실시 예에서, DEM은 UTM(Universal Transverse Mercator)좌표계로 구성될 수 있다. 이미지 정보는 해저질, 암심, 사이드(Side), 스캔(Scan), 소나 (Sonar) 및 자력탐사자료와 같은 이미지일 수 있다. 기본도 생성부(101)는, DEM에 포함되는 좌표별 높이정보에 이미지 정보에 포함되는 해저표면 질감을 결합하여 2차원 기본도를 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 기본도 생성부(101)는, 이미지를 UTM(Universal Transverse Mercator)좌표계로 변환할 수 있다. 일 실시 예에서, 2차원 기본도를 구현하는 방식은, 콘투어(Contour), 서피스 맵(Surface maps), 포스트(Post), 벡터맵(Vector maps), 그리드 맵(Grid maps) 및 그리딩 메소드(Gridding methods) 중 적어도 어느 하나의 방식이 사용될 수 있다.
3D 모델 생성부(103)는, 2차원 기본도와 지층 데이터를 이용해 3D 모델을 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 지층 데이터는, 기본도에 포함되는 복수의 시추위치 각각과 대응하는 시추공주상도 정보를 포함할 수 있다. 시추공주상도 정보에는, 지층별 두께에 대한 정보가 포함될 수 있다. 일 실시 예에서, 지층 데이터는, 기본도에 포함되는 인접한 한 쌍의 시추위치 사이의 탄성파조사 정보를 포함할 수 있다. 탄성파 조사 정보는, 어느 하나의 시추위치에 설치된 발파부로부터 발파가 발생되고, 어느 하나의 시추위치와 인접한 다른 하나의 시추위치에 설치된 수신부에 수신된 지진계 그래프를 포함할 수 있다.
도 4는 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)가 생성한 기본도를 예시적으로 도시하는 도면이다. 일 실시 예에서, 기본도를 2차원적 형태로 구현되는 가시화방식은, 콘투어(Contour), 서피스 맵(Surface maps), 포스트(Post), 벡터맵(Vector maps), 그리드 맵(Grid maps) 및 그리딩 메소드(Gridding methods) 중 적어도 어느 하나의 방식이 사용될 수 있다. 기본도 생성부(101)는, 상기 각각의 가시화방식이 채택된 상기 측량자료를 UTM(Universal Transverse Mercator)좌표계로 일괄적으로 변환한 후 데이터베이스에 저장할 수 있다.
도 5는 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)가 시추위치를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
시추공위치 결정부(102)는, 해저면 경사도 지도를 생성한다(S110).
도 6은 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)가 경사도를 산출하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다. 도 7은 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)가 경사도를 산출하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다.
시추공위치 결정부(102)는, 경사도를 산출할 수 있다. 시추공위치 결정부(102)는 기본도를 격자로 나눌 수 있다. 다시 말해, 기본도가 같은 간격, 같은 크기로 격자 구분되고 해당 격자 영역의 수심 정보와 함께 중심점이 설정될 수 있다. 도 5는 위도(x)와 경도(y)에 대한 그래프로, 각 영역에 대한 수심(z)이 xy 평면 상에 z 점으로 표시될 수 있다. 예를 들어, A점은 수심 374m, C점은 수심 391m, E점은 수심 408m를 나타낸다.
일 실시 예에서, 고시추공위치 결정부(102)는, C점과 A점에 대한 경사도 및 C점과 E점에 대한 경사도를 산출할 수 있다. 시추공위치 결정부(102)는 수학식 1 및 수학식 2와 같이, 중심점(예를 들어, C점)마다 인접한 N개 점(예를 들어, A점, E점)과의 절대 각도를 산출할 수 있다. 여기서 B점은 C점과 A점의 직각 교차점, D점은 C점과 E점의 직각 교차점을 나타낼 수 있다.
Figure 112022110238980-pat00001
Figure 112022110238980-pat00002
시추공위치 결정부(102)는, 인접한 N개 점과의 절대 각도 중 가장 큰 값을 중심점에 대한 경사도로 결정할 수 있다.
시추공위치 결정부(102)는, 격자로 분할된 복수의 좌표들(중심점들)과 각각 과 대응하는 경사도를 결정하고, 결정된 경사도를 이용해 해저면 경사도 지도를 생성할 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 시추공위치 결정부(102)는, 경사도가 미리 설정된 기준 경사도 범위에 포함되는 복수의 좌표를 복수의 예비시추위치로 결정한다(S120).
일 실시 예에서, 기준 경사도 범위는 0˚~5 ˚ 일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 설정에 따라 변경될 수 있다. 이를 통해, 시추하기에 용이한 위치와 매칭되는 좌표들이 예비시추위치로 결정될 수 있다.
시추공위치 결정부(102)는, 복수의 그룹을 생성한다(S130).
시추공위치 결정부(102)는, 복수의 예비시추위치 중 어느 하나를 기준 위치로 결정하고, 기준 위치와 매칭조건을 만족하는 복수의 예비시추위치 중 기준 위치와 가장 인접한 예비시추위치를 기준 위치와 매칭한다. 일 실시 예에서, 기준 위치와의 높이 차이가 미리 설정된 기준 높이 차이보다 크고, 기준 위치와의 거리 차이가 미리 설정된 기준 거리 범위 내에 속하는 경우, 매칭조건을 만족한다. 또한, 시추공위치 결정부(102)는, 매칭된 예비시추위치를 기준 위치로 결정하고, 상술한 매칭 과정을 반복한다. 매칭조건을 만족하는 예비시추위치가 없는 경우, 시추공위치 결정부(102)는, 현재까지 매칭된 복수의 예비시추위치를 예비그룹으로 그룹핑하고, 매칭되지 않은 복수의 예비시추위치 중 어느 하나를 새로운 기준 위치로 결정하고, 매칭 과정을 반복한다. 시추공위치 결정부(102)는, 예비그룹이 미리 설정된 개수만큼 생성되면, 생성된 복수의 예비그룹들을 하나의 그룹으로 설정한다. 최초 설정된 기준 위치가 달라짐에 따라 매칭되는 형태가 변형되므로, 복수 개의 서로 다른 그룹이 생성될 수 있다.
시추공위치 결정부(102)는, 복수의 그룹 중 어느 하나를 선택하고 선택한 그룹에 포함된 예비시추위치를 시추위치로 결정한다(S140).
도 8은 도 7의 S140단계의 구체적인 과정을 도시하는 흐름도이다.
시추공위치 결정부(102)는, 기본도 면적, 그룹에 포함된 예비시추위치의 개수 및 그룹에 포함된 예비시추위치 사이의 평균거리를 이용해 복수의 그룹 각각과 매칭되는 추천도를 결정한다(S141).
일 실시 예에서, 시추공위치 결정부(102)는, 기본도 면적을 이용해서 적정 개수 및 적정 거리를 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 데이터베이스에는 기본도 면적과 적정 개수 및 적정 거리가 미리 매칭되어 저장되고, 시추공위치 결정부(102)는, 데이터베이스에서 기본도 면적과 매칭되는 적정 개수 및 적정 거리를 선택할 수 있다.
일 실시 예에서, 시추공위치 결정부(102)는, 적정 개수 및 적정 거리를 각각의 차원값으로 하는 제1 벡터를 생성하고, 그룹에 포함된 예비시추위치의 개수 및 그룹에 포함된 예비시추위치 사이의 평균거리를 각각의 차원값으로 하는 제2 벡터를 생성한다. 평균거리는 예비 그룹에 포함된 인접한 두 개의 예비시추위치 사이의 거리의 평균 값을 의미한다. 시추공위치 결정부(102)는, 제1 벡터 및 제2 벡터를 이용해 그룹과 매칭되는 추천도를 결정할 수 있다. 추천도는 아래의 수학식 3에 의해 결정될 수 있다.
Figure 112022110238980-pat00003
상기의 수학식 3에서, R는 추천도를 의미하고, A는 제1 벡터를 의미하며, B는 제2 벡터를 의미한다.
일 실시 예에서, 시추공위치 결정부(102)는, 미리 학습된 인공신경망에 기본도 면적, 그룹에 포함된 예비시추위치의 개수 및 그룹에 포함된 예비시추위치 사이의 평균거리를 입력 값으로 입력하고, 인공신경망으로부터 그룹과 매칭되는 추천도를 획득할 수 있다.
일 실시 예에서, 인공신경망은, 학습용 기본도 면적, 학습용 개수 및 학습용 평균거리에 추천도를 라벨링하여 생성된 학습데이터를 이용한 기계학습을 통해 생성될 수 있다. 일 실시 예에서, Random Forest, 다중회귀분석, Xgboost 등이 인공신경망의 학습에 사용될 수 있다.
시추공위치 결정부(102)는, 복수의 그룹 각각에 대한 추천도를 결정한다.
시추공위치 결정부(102)는, 추천도가 가장 높을 그룹을 선택하고(S142), 선택한 그룹에 포함된 예비시추위치를 시추위치로 결정한다(S143).
도 9는 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)가 3D모델을 생성하는 과정을 개념적으로 도시하는 도면이다.
3D모델 생성부(103)는, 기본도와 지층 데이터를 이용해 해저 지형의 3D모델을 생성한다.
3D 모델 생성부(103)는, 토질데이터 서버(300)로부터 기본도에 포함되는 복수의 시추위치 각각과 대응하는 시추주상도 정보를 수신한다. 시추주상도 정보에는 지층별 종류 및 두께에 대한 정보가 포함된다.
3D 모델 생성부(103)는, 토질데이터 서버(300)로부터 기본도에 포함되는 인접한 한 쌍의 시추위치 사이의 탄성파조사 정보를 수신한다. 일 실시 예에서, 탄성파 조사 정보는, 어느 하나의 시추위치에 설치된 발파부로부터 발파가 발생되고, 어느 하나의 시추위치와 인접한 다른 하나의 시추위치에 설치된 수신부에 수신된 지진계 그래프를 포함할 수 있다.
3D 모델 생성부(103)는, 시추주상도 정보와 탄성파조사 정보를 이용하여 인접한 두 시추위치 사이의 단면도를 생성하고, 생성된 단면도들을 이용해 3D 팬스 다이어그램(Fence Diagram)을 모델링할 수 있다.
3D 모델 생성부(103)는, 3D 팬스 다이어그램(Fence Diagram)를 이용해 3D 모델을 생성한다. 일 실시 예에서, 3D 모델 생성부(103)는, 단면도들로 둘러싸인 공간에서 동종의 지층에 해당되는 좌표들을 연결하여 3D 모델을 생성할 수 있다.
일 실시 예에서, 3D 모델을 3차원적 형태로 구현되는 가시화 방식은, Navigation, Wireframe maps, Contour, Volume rendering, 3DEffects, 3D Objects 및 Movie maker 중 적어도 어느 하나의 방식이 사용될 수 있다.
일 실시 예에서, 3D 모델 생성부(103)는, 가시화되는 측량자료들을 검색, 확인, 편집 및 저장하는 뷰어 엔진과, 수심정보를 획득하고 이를 사용하여 해저 지형을 인위적인 색상(Pseudo-color)으로 표현하되, 측량자료 중 수심점 자료를 보간(Interpolation)하여 래스터 이미지(Raster image)로 표현하거나, 멀티빔과 같은 부분적인 해저지형 측량자료를 매핑하여 가시화하는 콘투어 데이터 엔진과, 3D 모델을 통해 선택되는 특정 지역에 대해 수심에 따른 3차원 단면 정보를 제공하되, 수심이나 암심, 또는 수심별 측정값 표현 단면 정보를 보여줄 뿐만 아니라 보여주는 단면 정보의 해상도를 조절하여 제공된 정보를 텍스트 또는 이미지 파일로 저장하는 섹션 데이터 엔진을 포함할 수 있다.
도 10은 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 10을 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 동작은 전술한 서비스 제공 장치(100)의 구성부들(101~103)이나 기타 기능 또는 동작 방법을 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시 예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 장치(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
장치(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 통신 과정에서 적용될 수 있는 무선 통신 시스템을 나타낸 도면이다. 도 12는 도 11에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국을 나타낸 도면이다. 도 13은 도 11에 따른 무선 통신 시스템에서 단말을 나타낸 도면이다. 도 14는 도 11에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 인터페이스를 나타낸 도면이다.
이하에서는 서비스 제공 장치(100)와 서버(200, 300) 및 기지국 사이의 통신을 지원하는 무선 통신 네트워크 시스템의 일례를 구체적으로 예를 들어 설명하며 이러한 서비스 제공 장치(100)와 서버(200, 300)는 설명의 편의상 노드나 단말로 혼용하여 지칭될 수 있다. 다음 설명에서, 제1 노드(장치)는 앵커/도너 노드 또는 앵커/도너 노드의 CU(centralized unit) 일 수 있고, 제2 노드(장치)는 앵커/도너 노드 또는 릴레이 노드의 DU(distributed unit) 일 수 있다.
무선 통신 시스템에서 무선 채널을 사용하는 노드의 일부로 기지국(base station, BS), 단말, 서버 등이 포함될 수 있다.
기지국은 단말에 무선 액세스를 제공하는 네트워크 인프라이다. 기지국은 신호가 전송될 수 있는 거리에 따라 소정의 지리적 영역으로 정의된 커버리지를 갖는다.
기지국은 "기지국"과 마찬가지로 "액세스 포인트(access point, AP)", "이노드비(enodeb, eNB)", "5 세대(5th generation, 5G) 노드", "무선 포인트(wireless point)", "송/수신 포인트(transmission/reception point, TRP)" 지칭될 수 있다.
기지국, 단말은 밀리미터 파(millimeter wave, mmWave) 대역(예: 28GHz, 30GHz, 38GHz, 60GHz)으로 무선 신호를 송수신할 수 있다. 이때, 채널 이득 향상을 위해 기지국, 단말은 빔포밍을 수행할 수 있다. 빔포밍은 송신 빔포밍 및 수신 빔포밍을 포함할 수 있다. 즉, 기지국, 단말은 송신 신호와 수신 신호에 지향성을 부여할 수 있다. 이를 위해 기지국, 단말은 빔 탐색 절차 또는 빔 관리 절차를 통해 서빙 빔을 선택할 수 있다. 그 후, 통신은 서빙 빔을 운반하는 자원과 준 동일위치(quasi co-located) 관계에 있는 자원을 사용하여 수행될 수 있다.
첫 번째 안테나 포트 및 두 번째 안테나 포트는 첫 번째 안테나 포트의 심볼이 전달되는 채널의 대규모 속성이 두 번째 안테나 포트의 심볼이 전달되는 채널에서 유추될 수 있는 경우 준 동일위치 위치에 있는 것으로 간주된다. 대규모 속성은 지연 확산, 도플러 확산, 도플러 시프트, 평균 이득, 평균 지연 및 공간 Rx 파라미터 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
이하에서는 상술한 무선 통신 시스템에서 기지국을 예시한다. 이하에서 사용되는 "-모듈(module)", "-부(unit)"또는 "-er"라는 용어는 적어도 하나의 기능 또는 동작을 처리하는 유닛을 의미할 수 있으며, 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다.
기지국은 무선 통신 인터페이스, 백홀 통신 인터페이스, 저장부(storage unit 및 컨트롤러을 포함할 수 있다.
무선 통신 인터페이스는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 무선 통신 인터페이스는 시스템의 물리 계층 표준에 따라 베이스 밴드 신호와 비트 스트림 간의 변환 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 데이터 전송에서, 무선 통신 인터페이스은 전송 비트 스트림을 인코딩 및 변조하여 복합 심볼을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시 무선 통신 인터페이스는 베이스 밴드 신호를 복조 및 디코딩하여 수신 비트 스트림을 재구성한다.
무선 통신 인터페이스는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 무선 통신 인터페이스은 시스템의 물리 계층 표준에 따라 베이스 밴드 신호와 비트 스트림 간의 변환 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 데이터 전송에서, 무선 통신 인터페이스은 전송 비트 스트림을 인코딩 및 변조하여 복합 심볼을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시 무선 통신 인터페이스은 베이스 밴드 신호를 복조 및 디코딩하여 수신 비트 스트림을 재구성한다.
또한, 무선 통신 인터페이스는 베이스 대역 신호를 RF(Radio Frequency) 대역 신호로 상향 변환하고, 변환된 신호를 안테나를 통해 전송한 후 안테나를 통해 수신된 RF 대역 신호를 베이스 대역 신호로 하향 변환한다. 이를 위해, 무선 통신 인터페이스은 송신 필터(transmission filter), 수신 필터(reception filter), 증폭기(amplifier), 믹서(mixer), 발진기(oscillator), 디지털-아날로그 컨버터(digital-to-analog convertor, DAC), 아날로그-디지털 컨버터(analog-to-digital convertor, ADC) 등을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 인터페이스는 복수의 송수신 경로를 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 인터페이스는 복수의 안테나 요소를 포함하는 적어도 하나의 안테나 어레이를 포함할 수 있다.
하드웨어 측면에서 무선 통신 인터페이스는 디지털 유닛과 아날로그 유닛을 포함할 수 있고, 아날로그 유닛은 동작 전력, 동작 주파수 등에 따라 복수의 서브 유닛을 포함할 수 있다. 디지털 유닛은 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP))로 구현될 수 있다.
무선 통신 인터페이스는 전술한 바와 같이 신호를 송수신한다. 따라서, 무선 통신 인터페이스는 "송신기(transmitter)", "수신기(receiver)"또는 "트랜시버(transceiver)"로 지칭될 수 있다. 또한, 이하의 설명에서 무선 채널을 통해 수행되는 송수신은 전술한 바와 같이 무선 통신 인터페이스에서 수행되는 처리를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
백홀 통신 인터페이스는 네트워크 내의 다른 노드와 통신을 수행하기위한 인터페이스를 제공한다. 즉, 백홀 통신 인터페이스는 다른 노드로 전송되는 비트 스트림을 변환하고, 예를 들어, 다른 액세스 노드, 다른 기지국, 상위 노드 또는 기지국으로부터의 코어 네트워크는 물리적 신호로, 다른 노드로부터 수신된 물리적 신호를 비트 스트림으로 변환한다.
저장부는 기본 프로그램, 어플리케이션, 기지국의 동작을 위한 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부는 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비 휘발성 메모리의 조합을 포함할 수 있다.
컨트롤러는 기지국의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 컨트롤러는 무선 통신 인터페이스 또는 백홀 통신 인터페이스를 통해 신호를 송수신한다. 또한 컨트롤러는 저장부에 데이터를 기록하고 기록된 데이터를 읽는다. 컨트롤러는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택의 기능을 수행할 수 있다. 다른 구현에 따르면, 프로토콜 스택은 무선 통신 인터페이스에 포함될 수 있다. 이를 위해 컨트롤러는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면 컨트롤러는 본 발명의 실시 예에 따른 동작을 수행하도록 기지국을 제어할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 무선 통신 시스템의 도너 노드는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하게 결합된 트랜시버를 포함하고, 상기 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 상기 도너 노드와 관련된 제1 정보를 포함하는 제1 메시지를 릴레이 노드로 전송하도록 구성되고; 상기 릴레이 노드로부터 상기 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 상기 릴레이 노드와 관련된 제2 정보를 포함하는 제2 메시지를 수신하고; 단말에 대한 데이터를 릴레이 노드로 전송할 수 있다. 데이터는 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 복수의 라디오 베어러를 통해 단말로 전송될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 복수의 라디오 베어러 중 라디오 베어러는 복수의 라디오 베어러를 통합시킬 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 또한 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 라디오 베어러 및 라디오 베어러에 의해 통합된 다중 라디오 베어러를 결정하도록 구성되고; 또는 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 라디오 베어러를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 종류를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 의해 전달된 라디오 베어러에 대한 정보; 도너 노드와 릴레이 노드 사이의 라디오 베어러에 대해 설정된 터널에 대한 정보; 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 도너 노드 측면의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대응하는 표시 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대해 새로운 주소를 라디오 베어러에 할당하도록 릴레이 노드를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러의 데이터를 전송하는 릴레이 노드가 사용할 수 없는 주소 정보 목록; 및 보안 구성과 관련된 정보.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 의해 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 승인되지 않은 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 부분적으로 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 릴레이 노드가 생성한 릴레이 노드에 접속하는 단말의 구성 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 및 보안 구성과 관련된 정보.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 도너 노드는 도너 노드의 중앙 유닛을 포함하고, 릴레이 노드는 도너 노드의 분산 유닛을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 무선 통신 시스템의 릴레이 노드는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하게 결합된 트랜시버를 포함하고, 도너 노드로부터, 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 도너 노드와 관련된 제1 정보를 포함하는 제1 메시지를 수신하도록 구성되고; 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 릴레이 노드와 관련된 제2 정보를 포함하는 제2 메시지를 도너 노드로 전송하고; 도너 노드로부터 단말기에 대한 데이터를 수신할 수 있다. 데이터는 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 복수의 라디오 베어러를 통해 단말로 전송될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 복수의 라디오 베어러 중 라디오 베어러는 복수의 라디오 베어러를 통합시킬 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 또한 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 라디오 베어러 및 라디오 베어러에 의해 통합된 다중 라디오 베어러를 결정하도록 구성되고; 또는 라디오 베어러에 의해 통합된 다중 라디오 베어러를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 종류를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 의해 전달된 라디오 베어러에 대한 정보; 도너 노드와 릴레이 노드 사이의 라디오 베어러에 대해 설정된 터널에 대한 정보; 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 도너 노드 측면의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대응하는 표시 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대해 새로운 주소를 라디오 베어러에 할당하도록 릴레이 노드를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러의 데이터를 전송하는 릴레이 노드가 사용할 수 없는 주소 정보 목록; 및 보안 구성과 관련된 정보.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 의해 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 승인되지 않은 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 부분적으로 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 릴레이 노드가 생성한 릴레이 노드에 접속하는 단말의 구성 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 및 보안 구성과 관련된 정보.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 도너 노드는 도너 노드의 중앙 유닛을 포함하고, 릴레이 노드는 도너 노드의 분산 유닛을 포함할 수 있다.
이하에서는 상술한 무선 통신 시스템에서 단말의 구성요소를 도시한다. 이하에서는 설명하는 단말의 구성요소는 무선 통신 시스템에서 지원하는 범용적인 단말의 구성요소로서 전술한 내용들에 따른 단말의 구성요소와 병합되거나 통합될 수 있고, 일부 중첩되거나 상충되는 범위에서 앞서 도면을 참조하여 설명한 내용이 우선적용되는 것으로 해석될 수 있다. 이하에서 사용되는 "-모듈", "-유닛"또는 "-er"라는 용어는 적어도 하나의 기능을 처리하는 유닛을 의미할 수 있다.
단말은 통신 인터페이스, 저장부 및 컨트롤러를 포함한다.
통신 인터페이스는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 시스템의 물리 계층 표준에 따라 베이스 밴드 신호와 비트 스트림 간의 변환 기능을 수행한다. 예를 들어, 데이터 전송에서 통신 인터페이스는 전송 비트 스트림을 인코딩 및 변조하여 복합 심볼을 생성한다. 또한, 데이터 수신시 통신 인터페이스는 베이스 대역 신호를 복조 및 복호화하여 수신 비트 스트림을 재구성한다. 또한, 통신 인터페이스는 베이스 대역 신호를 RF 대역 신호로 상향 변환하고, 변환된 신호를 안테나를 통해 전송한 후 안테나를 통해 수신된 RF 대역 신호를 기저 대역 신호로 하향 변환한다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 송신 필터(transmission filter), 수신 필터(reception filter), 증폭기(amplifier), 믹서(mixer), 발진기(oscillator), 디지털-아날로그 컨버터(digital-to-analog convertor, DAC), 아날로그-디지털 컨버터(analog-to-digital convertor, ADC) 등을 포함할 수 있다.
또한, 통신 인터페이스는 복수의 송수신 경로를 포함할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스는 복수의 안테나 요소를 포함하는 적어도 하나의 안테나 어레이를 포함할 수 있다. 하드웨어 측에서 무선 통신 인터페이스는 디지털 회로 및 아날로그 회로(예를 들어, radio frequency integrated circuit, RFIC)를 포함할 수 있다. 디지털 회로는 적어도 하나의 프로세서(예: DSP)로 구현될 수 있다. 통신 인터페이스는 복수의 RF 체인을 포함할 수 있다. 통신 인터페이스는 빔포밍을 수행할 수 있다.
통신 인터페이스는 전술한 바와 같이 신호를 송수신한다. 따라서, 통신 인터페이스는 "송신기(transmitter)", "수신기(receiver)"또는 "트랜시버(transceiver)"로 지칭될 수 있다. 또한, 이하의 설명에서 무선 채널을 통해 수행되는 송수신은 전술한 바와 같이 통신 인터페이스에서 수행되는 처리를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
저장부는 단말기의 동작을 위한 기본 프로그램, 어플리케이션, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부는 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비 휘발성 메모리의 조합을 포함할 수 있다. 또한, 저장부는 컨트롤러의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.
컨트롤러는 단말의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 컨트롤러는 통신 인터페이스를 통해 신호를 송수신한다. 또한 컨트롤러는 저장부에 데이터를 기록하고 기록된 데이터를 읽는다. 컨트롤러는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택의 기능을 수행할 수 있다. 다른 구현에 따르면, 프로토콜 스택은 통신 인터페이스에 포함될 수 있다. 이를 위해, 컨트롤러는 적어도 하나의 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 포함하거나 프로세서의 일부를 재생할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스 또는 컨트롤러의 일부를 통신 프로세서(communication processor, CP)라고 할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 컨트롤러는 본 발명의 실시 예에 따른 동작을 수행하도록 단말을 제어할 수 있다.
이하에서는 무선 통신 시스템에서 통신 인터페이스를 예시한다.
통신 인터페이스는 인코딩 및 변조 회로, 디지털 빔포밍 회로, 복수의 전송 경로 및 아날로그 빔포밍 회로를 포함한다.
인코딩 및 변조 회로는 채널 인코딩을 수행한다. 채널 인코딩을 위해 low-density parity check(LDPC) 코드, 컨볼루션 코드 및 폴라 코드 중 적어도 하나가 사용될 수 있다. 인코딩 및 변조 회로는 성상 매핑(constellation mapping)을 수행함으로써 변조 심볼을 생성한다.
디지털 빔포밍 회로는 디지털 신호(예를 들어, 변조 심볼)에 대한 빔 형성을 수행한다. 이를 위해, 디지털 빔포밍 회로는 빔포밍 가중 값에 의해 변조 심볼을 다중화한다. 빔포밍 가중치는 신호의 크기 및 문구를 변경하는데 사용될 수 있으며, "프리코딩 매트릭스(precoding matrix)"또는 "프리코더(precoder)"라고 할 수 있다. 디지털 빔포밍 회로는 디지털 빔포밍된 변조 심볼을 복수의 전송 경로로 출력한다. 이때, 다중 안테나 기술(multiple input multiple output, MIMO) 전송 방식에 따라 변조 심볼이 다중화 되거나 동일한 변조 심볼이 복수의 전송 경로에 제공될 수 있다.
복수의 전송 경로는 디지털 빔포밍된 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환한다. 이를 위해, 복수의 전송 경로 각각은 인버스 고속 푸리에 변환(inverse fast fourier transform, IFFT) 계산 유닛, 순환 전치(cyclic prefix, CP) 삽입 유닛, DAC 및 상향 변환 유닛을 포함할 수 있다. CP 삽입 부는 직교 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM) 방식을 위한 것으로 다른 물리 계층 방식(예: 필터 뱅크 다중 반송파(a filter bank multi-carrier): FBMC) 적용시 생략될 수 있다. 즉, 복수의 전송 경로는 디지털 빔포밍을 통해 생성된 복수의 스트림에 대해 독립적인 신호 처리 프로세스를 제공한다. 그러나, 구현에 따라 복수의 전송 경로의 일부 요소는 공통적으로 사용될 수 있다.
아날로그 빔포밍 회로는 아날로그 신호에 대한 빔포밍을 수행한다. 이를 위해, 디지털 빔포밍 회로는 빔포밍 가중 값에 의해 아날로그 신호를 다중화한다. 빔포밍된 가중치는 신호의 크기와 문구를 변경하는데 사용된다. 보다 구체적으로, 복수의 전송 경로와 안테나 사이의 연결 구조에 따라, 아날로그 빔포밍 회로는 다양한 방식으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 복수의 전송 경로 각각은 하나의 안테나 어레이에 연결될 수 있다. 다른 예에서, 복수의 전송 경로는 하나의 안테나 어레이에 연결될 수 있다. 또 다른 예에서, 복수의 전송 경로는 하나의 안테나 어레이에 적응적으로 연결될 수 있거나 2개 이상의 안테나 어레이에 연결될 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (10)

  1. 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 장치로서,
    상기 장치는,
    적어도 하나의 프로세서(processor); 및
    상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 동작은,
    측량데이터 서버로부터 3D 모델을 생성하려는 해저 지형과 매칭되는 측량 데이터를 수신하는 동작;
    상기 측량 데이터를 이용해 2차원 기본도를 생성하는 동작;
    상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작;
    토질데이터 서버로부터 상기 시추위치와 대응하는 토질데이터를 수신하는 동작 및
    상기 2차원 기본도 및 상기 토질데이터를 이용하여 3D 모델을 생성하는 동작을 포함하고,
    상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작은,
    상기 2차원 기본도에 포함된 복수의 좌표들 각각과 매칭되는 경사도를 산출하는 동작;
    상기 경사도가 미리 설정된 기준 경사도 범위에 포함되는 복수의 상기 좌표들을 복수의 예비시추위치들로 결정하는 동작;
    상기 복수의 예비시추위치들을 이용해 복수의 그룹들을 생성하는 동작; 및
    상기 복수의 그룹들 중 어느 하나를 선택하고, 선택된 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함하고,
    상기 복수의 예비시추위치들을 이용해 복수의 그룹들을 생성하는 동작은,
    상기 복수의 예비시추위치들 중 하나를 기준 위치로 선정하는 동작;
    상기 복수의 예비시추위치들 중 상기 기준 위치와의 매칭 조건을 만족하는 예비시추위치들을 선정하는 동작;
    선정된 예비시추위치들 중 상기 기준 위치와 가장 가까운 예비시추위치를 상기 기준 위치와 매칭하는 동작;
    매칭된 예비시추위치를 기준 위치로 재선정하여 상기 매칭 조건을 만족하는 예비시추위치들을 선정하는 동작과 상기 기준 위치와 매칭하는 동작을 반복하는 동작; 및
    상기 매칭 조건을 만족하는 예비시추위치가 없는 경우, 현재까지 매칭된 예치시추위치들을 포함하는 그룹을 생성하는 동작;을 포함하고,
    상기 매칭 조건은, 상기 기준 위치와의 높이 차이가 미리 설정된 기준 높이 차이보다 크고, 상기 기준 위치와의 거리 차이가 미리 설정된 기준 거리 범위 내에 속하는 경우를 포함하고,
    상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작은,
    기본도 면적, 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 예비시추위치들 사이의 평균거리를 이용해 상기 복수의 그룹들 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작; 및
    상기 복수의 그룹들 중에서 상기 추천도가 가장 높은 그룹을 선택하고, 선택한 그룹에 포함된 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함하는,
    장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 기본도 면적, 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 예비시추위치들 사이의 평균거리를 이용해 복수의 그룹들 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작은,
    데이터베이스에서 상기 기본도 면적과 미리 매칭된 적정 개수 및 적정 거리를 선택하는 동작;
    상기 적정 개수 및 상기 적정 거리를 각각의 차원 값으로 갖는 제1 벡터를 생성하는 동작;
    상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 각각의 차원 값으로 갖는 제2 벡터를 생성하는 동작;
    상기 제1 벡터 및 상기 제2 벡터를 이용해 추천도를 결정하는 동작을 포함하는,
    장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 기본도 면적, 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 예비시추위치들 사이의 평균거리를 이용해 복수의 그룹들 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작은,
    상기 예비시추위치의 개수 및 상기 그룹에 포함된 상기 예비시추위치 사이의 평균거리를 미리 학습된 인공신경망에 입력 값으로 입력하는 동작; 및
    상기 인공신경망으로부터 추천도를 획득하는 동작을 포함하고,
    상기 인공신경망은,
    학습용 개수 및 학습용 평균거리에 학습용 추천도를 라벨링하여 생성된 학습데이터를 이용한 기계학습을 통해 생성되는,
    장치.
  6. 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 서비스를 제공하기 위한 동작 방법으로서,
    측량데이터 서버로부터 3D 모델을 생성하려는 해저 지형과 매칭되는 측량 데이터를 수신하는 동작;
    상기 측량 데이터를 이용해 2차원 기본도를 생성하는 동작;
    상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작;
    토질데이터 서버로부터 상기 시추위치와 대응하는 토질데이터를 수신하는 동작 및
    상기 2차원 기본도 및 상기 토질데이터를 이용하여 3D 모델을 생성하는 동작을 포함하고,
    상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작은,
    상기 2차원 기본도에 포함된 복수의 좌표들 각각과 매칭되는 경사도를 산출하는 동작;
    상기 경사도가 미리 설정된 기준 경사도 범위에 포함되는 복수의 상기 좌표들을 복수의 예비시추위치들로 결정하는 동작;
    상기 복수의 예비시추위치들을 이용해 복수의 그룹들을 생성하는 동작; 및
    상기 복수의 그룹들 중 어느 하나를 선택하고, 선택된 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함하고,
    상기 복수의 예비시추위치들을 이용해 복수의 그룹들을 생성하는 동작은,
    상기 복수의 예비시추위치들 중 하나를 기준 위치로 선정하는 동작;
    상기 복수의 예비시추위치들 중 상기 기준 위치와의 매칭 조건을 만족하는 예비시추위치들을 선정하는 동작;
    선정된 예비시추위치들 중 상기 기준 위치와 가장 가까운 예비시추위치를 상기 기준 위치와 매칭하는 동작;
    매칭된 예비시추위치를 기준 위치로 재선정하여 상기 매칭 조건을 만족하는 예비시추위치들을 선정하는 동작과 상기 기준 위치와 매칭하는 동작을 반복하는 동작; 및
    상기 매칭 조건을 만족하는 예비시추위치가 없는 경우, 현재까지 매칭된 예치시추위치들을 포함하는 그룹을 생성하는 동작;을 포함하고,
    상기 매칭 조건은, 상기 기준 위치와의 높이 차이가 미리 설정된 기준 높이 차이보다 크고, 상기 기준 위치와의 거리 차이가 미리 설정된 기준 거리 범위 내에 속하는 경우를 포함하고,
    상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작은,
    기본도 면적, 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 예비시추위치들 사이의 평균거리를 이용해 상기 복수의 그룹들 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작; 및
    상기 복수의 그룹들 중에서 상기 추천도가 가장 높은 그룹을 선택하고, 선택한 그룹에 포함된 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함하는,
    동작 방법.
  7. 제6항에 따른 동작 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록되고, 컴퓨터에 의해 읽혀질 수 있는, 비일시적 기록매체.
  8. 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 장치에서, 제6항에 따른 동작 방법을 실행시키기 위하여 비일시적 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.
  9. 빅데이터를 활용한 해저 지형 및 지질 3차원 모델링 서비스를 제공하기 위한 시스템으로서,
    3D 모델을 생성하려는 해저 지형과 매칭되는 측량 데이터를 장치에 제공하는, 측량데이터 서버;
    시추위치와 매칭되는 토질데이터를 상기 장치에 제공하는, 토질데이터 서버; 및
    상기 측량 데이터를 이용해 2차원 기본도를 생성하고, 상기 2차원 기본도 및 상기 토질데이터를 이용해 3D 모델을 생성하는 장치를 포함하되,
    상기 장치는,
    적어도 하나의 프로세서(processor); 및
    상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 동작은,
    상기 측량데이터 서버로부터 3D 모델을 생성하려는 해저 지형과 매칭되는 상기 측량 데이터를 수신하는 동작;
    상기 측량 데이터를 이용해 상기 2차원 기본도를 생성하는 동작;
    상기 2차원 기본도에서 상기 시추위치를 결정하는 동작;
    상기 토질데이터 서버로부터 상기 시추위치와 대응하는 상기 토질데이터를 수신하는 동작; 및
    상기 2차원 기본도 및 상기 토질데이터를 이용하여 3D 모델을 생성하는 동작;을 포함하고,
    상기 2차원 기본도에서 시추위치를 결정하는 동작은,
    상기 2차원 기본도에 포함된 복수의 좌표들 각각과 매칭되는 경사도를 산출하는 동작;
    상기 경사도가 미리 설정된 기준 경사도 범위에 포함되는 복수의 상기 좌표들을 복수의 예비시추위치들로 결정하는 동작;
    상기 복수의 예비시추위치들을 이용해 복수의 그룹들을 생성하는 동작; 및
    상기 복수의 그룹들 중 어느 하나를 선택하고, 선택된 그룹에 포함된 상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함하고,
    상기 복수의 예비시추위치들을 이용해 복수의 그룹들을 생성하는 동작은,
    상기 복수의 예비시추위치들 중 하나를 기준 위치로 선정하는 동작;
    상기 복수의 예비시추위치들 중 상기 기준 위치와의 매칭 조건을 만족하는 예비시추위치들을 선정하는 동작;
    선정된 예비시추위치들 중 상기 기준 위치와 가장 가까운 예비시추위치를 상기 기준 위치와 매칭하는 동작;
    매칭된 예비시추위치를 기준 위치로 재선정하여 상기 매칭 조건을 만족하는 예비시추위치들을 선정하는 동작과 상기 기준 위치와 매칭하는 동작을 반복하는 동작; 및
    상기 매칭 조건을 만족하는 예비시추위치가 없는 경우, 현재까지 매칭된 예치시추위치들을 포함하는 그룹을 생성하는 동작;을 포함하고,
    상기 매칭 조건은, 상기 기준 위치와의 높이 차이가 미리 설정된 기준 높이 차이보다 크고, 상기 기준 위치와의 거리 차이가 미리 설정된 기준 거리 범위 내에 속하는 경우를 포함하고,
    상기 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작은,
    기본도 면적, 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 상기 예비시추위치의 개수 및 상기 복수의 그룹들 각각에 포함된 예비시추위치들 사이의 평균거리를 이용해 상기 복수의 그룹들 각각과 매칭되는 추천도를 결정하는 동작; 및
    상기 복수의 그룹들 중에서 상기 추천도가 가장 높은 그룹을 선택하고, 선택한 그룹에 포함된 예비시추위치를 상기 시추위치로 결정하는 동작을 포함하는,
    시스템.
  10. 삭제
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