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노다지 찾는 탐지기?...빅데이터로 광물 매장지 찾아낸다

   손승빈 기자   2018-11-02 14:06
▲빅데이터를 활용해 전 세계의 새로운 광물 매장지를 찾을 수 있다(출처=123RF)

미국 광물학자 및 과학자들이 구글(Google)이나 아마존(Amazon) 등의 기술 회사들이 걸어간 길을 답습하고 있다. 이들은 새로운 광물 매장지를 효율적으로 찾아내기 위해 빅데이터를 도입했다.

카네기 인스티튜션의 지구물리학 연구소 광물학자이자 지구과학자인 션나 모리슨 박사와 딥 카본 관측소의 연구진이 함께 2017년에 질병, 테러리스트 네트워크, 페이스북(Facebook)의 연결 확산 등을 분석한 네트워크 이론이 어떻게 전 세계 광물 매장지를 알아보는 데 사용됐는지에 관한 연구 보고서를 발표했다.

이들이 제안한 방법은 데이터를 구성, 연결 및 이해하는 데 수학 이론을 사용하고 과학에 아직 알려지지 않은 미발견 광물까지 예측하는 것이다. 특히 이 방법이 큰 관심을 끈 이유는 수익성이 있는 광물을 찾을 수 있는 잠재력이 있기 때문이다.

광물 발견에 데이터 과학 활용하기

모리슨은 유사성 관계 분석을 위한 무한 분석 또는 시장 바구니(market basket) 분석을 위한 알고리즘인 추천 시스템이 광물학자들의 관심을 불러 일으킬 가능성이 가장 높은 데이터 과학이라고 설명했다.

추천 시스템은 예를 들어 아마존 같은 온라인 상점에서 소비자가 구매한 것과 비슷한 상품 등을 추천하는 데 사용되는 알고리즘이다. 이런 타깃 광고는 소비자가 추가 구매를 하도록 유도한다. 아마존에서 소비자의 소비 형태를 따져 물건을 추천하는 것처럼 지구 상의 광물도 체계적인 방식으로 공동 발생한다.

미국 지질 조사국(USGS), 광물 검색 사이트 마인드앳(mindat), 딥 카본 관측소는 광물 진화, 지형 정보, 광물 발생 빈도 및 광물 나이에 대한 데이터가 포함된 대용량 데이터 베이스를 바탕으로 빅데이터를 구성했다. 그리고 이 정보가 모여 아직 발견되지 않은 광물이 묻혀 있을 가능성이 가장 높은 지역을 도출해내는 것이다.

모리슨은 광물 종의 특정 조합에 관련된 퇴적물이 확인되면 그 근처에서 다른 광물이 발견될 가능성이 높다고 말했다. 또한 어떤 곳에서 광물이 발견될 가능성이 2%라면, 다른 곳에서 광물이 발견될 가능성은 98%라고 말했다.

더 똑똑하게 작동하는 데이터 홍보 공유

모리슨과 동료들이 수행하고 있던 연구는 다른 지질학자와 광물학자들이 수행하던 연구보다 훨씬 큰 규모로 확장됐다. 이들은 단지 두 가지 매개 변수가 아니라 시스템에 영향을 미치는 수천 가지를 매개 변수가 존재한다고 주장했다. 인간의 두뇌가 스프레드 시트로 시각화하거나 기존의 통계적 방법을 사용해 시각화하는 것은 매우 어려운 일이다. 하지만 빅데이터 기술은 이것을 해결할 수 있다. 사람은 눈 깜짝할 사이에 모든 데이터를 모아 분석하지 못하지만, 빅데이터 기술은 그렇게 할 수 있다.

이 시스템은 다양한 기술을 통해 정교한 머신러닝을 사용하고 다차원 방식으로 자료를 연구할 수 있다. 광산 회사는 이 기술을 이용해 쉽고 빠르게 새로운 매장지를 찾아낼 수 있다.

단, 이 알고리즘은 광물이 매장된 위치를 추측할 수는 있지만 매장량의 규모를 파악할 수는 없다. 모리슨은 이것이 앞으로 해결해야 할 문제라고 말했다. 하지만 이를 위해서는 지구 상에 있는 광물에 대한 더 많은 데이터가 필요하다. 광물 회사들이 다량의 정보를 갖고 있지만 이들은 시장 경쟁 이유 때문에 자신들이 알고 있는 정보를 기밀로 유지한다. 그러나 모리슨은 데이터 공유가 사람들의 협력을 더욱 촉구할 것이라고 말했다.

지구 표면에서 더 깊이 파고 드는 지질 조사국

지질 조사국의 지질학자인 길핀 로빈슨 주니어는 늘 데이터의 통합과 해석을 향상시키는 방법을 모색하고 있다.

기관은 지역의 퇴적물과 토양 화학 정보 및 지구 물리학 데이터에 대한 대용량 데이터 베이스를 유지 및 관리한다. 또한 지역 데이터 세트를 항공 자기, 방사성 및 지역적 중력에 따라 유지한다. 이들이 저장한 데이터를 사용하면 지구의 더 깊은 층에서 어떤 광물을 찾을 수 있는지 알게 된다.

로빈슨은 광물 탐사의 최전선이 깊은 곳에서 발견되는 퇴적물이나 다른 암석 아래에 숨겨진 광물을 밝혀내는 것이라고 말했다. 이 과제를 해결하기 위해서는 지하 토양의 성질을 이미징하고 모델링해야 한다. 빅데이터 세트를 이용해 분석하면 이것을 해석할 수 있을 것이다.

지질학자와 광물학자들은 일반적으로 광물이 이미 발견된 지역 근처에서 다른 광물이 발견될 가능성이 높다고 알고 있다. 화산이나 유체가 마그마나 다른 원소 이동을 통해 광물을 형성하거나 용해해서 운반하기 때문이다. 이런 운반 메커니즘을 돕는 특정 구조도 있다. 하지만 이런 유체는 결국 어느 한 곳으로 집중되고, 그곳에서 굳어서 광물을 형성한다.

로빈슨은 지질 조사국이 목표물이 위치한 곳을 찾기 위해 데이터를 연구 중이다라고 말하면서, 이 기관은 머신러닝 및 데이터 과학과 지질학적 지도를 통합해 통찰력을 높이고 보다 신속하고 효율적인 작업을 이뤄낼 것이라고 덧붙였다.

▲광물은 대체로 지구 표면에 묻혀있다(출처=123RF)

[researchpaper 리서치페이퍼=손승빈 기자]