본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)과 인공신경망 기법을 이용하여 강원도 태백산광화대 지역의 금-은 광물부존 가능성도를 작성 및 검증하고자 한다. 금-은 광상과 관련된 요인으로는 지질, 단층, As, Cu, Mo, Ni, Pb, Zn 등의 지화학 자료를 선정하여 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 46개소의 금-은 광상은 훈련 및 검증 자료로 분류하여 광물부존 가능성 분석과 검증에 사용하였다. 인공신경망 분석에 있어서 광상 분포지역과 미 분포지역에 대한 훈련자료는 기존 광상의 위치와 우도비 방법으로 도출된 광물부존 가능지수의 하위 10%에 해당하는 지역으로 선정하였다. 금-은 광물부존 가능성도의 신뢰도를 검증하기 위해 광물부존 가능지수의 상위 5% 지역 내에서 암석시료를 채취한 후 Au, Ag, As, Cu, Pb, Zn 원소의 성분을 분석하였다. 그 결과 No. 4의 시료는 다른 시료들보다 각 원소별로 높은 함량을 보였다.
The aim of this study is to analyze gold-silver mineral potential in the Taebaeksan mineralized district, Korea using a Geographic Information System(GIS) and an artificial neural network(ANN) model. A spatial database considering Au and Ag deposit, geology, fault structure and geochemical data of As, Cu, Mo, Ni, Pb and Zn was constructed for the study area using the GIS. The 46 Au and Ag mineral deposits were randomly divided into a training set to analyze mineral potential using ANN and a test set to verify mineral potential map. In the ANN model, training sets for areas with mineral deposits and without them were selected randomly from the lower 10% areas of the mineral potential index derived from existing mineral deposits using likelihood ratio. To support the reliability of the Au-Ag mineral potential map, some of rock samples were selected in the upper 5% areas of the mineral potential index without known deposits and analyzed for Au, Ag, As, Cu, Pb and Zn. As the result, No. 4 of sample exhibited more enrichments of all elements than the others.
