저장대학교 팀은 심층 진화/지질학적 프로필/과학 연구 시나리오를 탐색하고 심층 지구 과학 연구를 가능하게 하기 위해 Earth Explorer 시스템을 개발했습니다.

심층시간 지구과학 연구는 지구의 오랜 역사에 초점을 맞춰 수십억 년 전부터 현재까지의 지질학적 진화 과정을 탐구합니다. 연구 범위는 광범위하며, 지구의 내부 구조, 물질 구성, 생명의 진화, 지구와 외부 환경 사이의 상호 작용과 같은 주요 분야를 포괄합니다. 최근 들어 지질 시각화 분석 방법에서 다차원 시공간 상호작용 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 빅데이터, 인공지능, 고해상도 이미징과 같은 기술의 급속한 발전은 지구의 심층적 디지털 트윈을 실현할 수 있는 새로운 개발 기회를 가져왔습니다.

최근 중국지리학회 지리모형 및 지리정보분석위원회 2025년 연례 학술대회에서 저장대학 두진홍 교수팀의 전임연구원인 치진(Qi Jin)이딥타임 시각화 분석 시스템(Earth Explorer)은 "딥타임 지구 군중 지능 협력 혁신 플랫폼"이라는 특별 주제에서 소개되었으며, 팀의 성과는 전반적 개요, 연구 개발 진행 상황, 과학적 응용 결과의 세 가지 측면에서 소개되었습니다.

하이퍼AI는 치진 선생님의 심도 있는 공유 내용을 원래 의도를 훼손하지 않고 편집하고 요약했습니다. 다음은 연설 전문입니다.

Earth Explorer: 온라인 지구과학 전문 시각화 분석 시스템

지구과학 연구 방법과 정보기술의 급속한 발전으로, 심층 지구과학 연구는 시각화 분석에 대한 더 높은 요구 사항을 제시하게 되었습니다. 딥 디지털 어스(DDE) 국제 빅 사이언스 프로젝트에서 DDE 플랫폼은 빅데이터, 인공지능, 디지털 트윈 기술을 핵심으로 하는 딥 지구 진화의 빅 과학 이슈를 중심으로 진행되며, 딥 지구 과학 연구를 강화하는 방법에 중점을 둡니다.한때 손으로 그린 지도와 2차원 정적 분석에 의존했던 시각화 방법은 이제 심층적인 시공간적 동적 분석과 지상과 지하를 통합하는 다차원 과학적 분석을 요구합니다.예를 들어, 수백만 년 단위의 엄청난 양의 데이터를 시각화하고 시뮬레이션하는 방법은 과학 연구자들이 직면한 어려움이자 과제 중 하나입니다. 또한 이는 과학에 도움이 되는 기술 사용을 장려하는 훌륭한 기회이기도 합니다.

이러한 배경에서 Earth Explorer(EE)가 탄생했습니다. 지구 연구자들에게 서비스를 제공하는 온라인 지구과학 전문 시각화 분석 시스템으로서,EE는 Deep-Engine과 같은 DDE 플랫폼의 핵심 기술 역량을 활용하고 심화하며 지구과학 데이터에 대한 온라인 다차원 시각화 렌더링 및 시공간 동적 분석 기능을 개발합니다.3차원 지구, 시계열, 공간 분포, 심층 시간 동적 진화 또는 지질 프로파일 분석이든, 이를 쉽게 제어하고 지질 데이터의 시간, 공간, 깊이 및 시공간적 동적 차원 변화를 완벽하게 표시할 수 있습니다. 이는 DDE 플랫폼이 지질학적 데이터를 표시하는 중요한 창입니다.

정밀 연구를 향한 길: 수요에 따른 반복적 업그레이드

Earth Explorer는 2021년 12월에 출시되었으며 알파 버전은 2022년 프랑스 파리에서 국제 과학자들에게 시연 및 홍보되었습니다. 우리는 진행하면서 다음을 발견했습니다.효과적인 시각적 분석 시스템을 구축하려면 과학자 사용자의 관점에서 신중한 조사, 설계 및 운영이 필요합니다.

따라서 저희 팀은 먼저 과학자 1,000명 이상의 요구사항을 수집하고, 심도 있는 교류를 통해 과학자들의 요구사항과 경험을 하나로 모았습니다. 또한, 우리는 인터넷 제품 사고방식을 배우고, 일련의 시장 분석과 사용자 수요 조사를 실시하고, 완전한 제품 설계 문서와 개발 계획을 수립하고, 사용자 매뉴얼과 데모 문서를 편집했습니다.

2022년부터 2023년까지 과학자들의 지도 하에 Earth Explorer는 10개 이상의 버전을 개발했습니다.우리는 다양한 비즈니스 시나리오, 다양한 주제 습관, 다양한 기술적 용도에 적합한 시각적 분석 시스템을 탐구했습니다.알파 버전은 다중 소스 이기종 데이터의 시공간적 중첩, 전역 검색 및 동적 분석을 실현합니다. 시공간적 집계 버전은 다양한 분야에 따라 데이터를 분류합니다.이를 통해 다양한 분야의 과학자들이 편리하게 데이터를 찾고 교차 분석을 수행하여 과학 연구에 새로운 영감을 얻을 수 있습니다. 또한,이 팀은 또한 3차원 지구 개발 기지를 건설했습니다.다양한 분야의 과학자들은 이 기술 기반을 바탕으로 자체 시각화 시스템을 빠르게 구축하고, 연구 개발 비용을 절감하며, 과학 연구 시나리오의 자율적인 데이터 관리 및 표시를 실현할 수 있습니다.

현재의 시공간 융합 기술은 심층적 시간 진화, 지질학적 프로파일, 과학 연구 현장 시뮬레이션과 같은 기능을 실현했습니다.이 서비스는 과학자들이 온라인 지도에서 지구과학적 시공간 분석을 수행하는 데 도움을 주며, 고지리학 및 고기후학 등의 분야에 활용됩니다. 이 지도에서는 동적 재생을 위해 고대 기온과 고대 강수량이 중첩되어 있습니다. 또한 유럽과 미국(EGU, AGU 등), 일본과 한국(IGC 등), 아프리카(CAG) 등지에서 연구와 실증을 진행하였으며, 국내외 과학자들로부터 긍정적인 피드백을 받았습니다.

 EE 시스템은 DDE와 같은 국제 프로그램의 데이터를 효율적으로 시각화하고, 동적 분석을 통해 국내외 과학자들에게 온라인으로 과학 연구 시나리오를 제시할 수 있습니다.다음으로, 저희 팀은 지질 모델과 지구물리학적 방법을 EE 시스템에 업로드할 수 있는 새로운 기능도 개발할 계획입니다.

강력한 기능: "데이터 찾기 - 데이터 보기 - 데이터 사용"의 비즈니스 로직을 살펴보세요

첫 번째는 "데이터 찾기" 기능입니다. EE는 데이터 열에 "유명인 데이터"를 사전 설정합니다.예를 들어, 전 세계 1:500M 지질도, 초고해상도 지형도, 심층 시간 고기후 시뮬레이션 데이터 세트 등이 있습니다. 이 시스템은 시간, 공간 및 키워드를 기반으로 동적 검색을 수행할 수 있습니다. 온라인 링크가 있지만 공개적으로 사용할 수 없는 일부 데이터베이스의 경우, EE는 데이터 서비스를 통해 온라인 데이터 로딩을 가능하게 하는 사용자 정의 데이터 링크 추가도 지원합니다.

둘째, "데이터 보기" 측면에서 EE는 벡터 데이터 렌더링, 래스터 데이터 렌더링, 공간 속성 쿼리, 지형 시각화, 3D 시각화, 프로파일 시각화를 포함한 다양한 기능을 제공합니다.다양한 소스의 이기종 데이터를 지도에 로드하여 접근할 수 있습니다. 미국 캘리포니아의 산불과 같은 특정 지역을 탐사할 때 EE의 3차원 시각화를 사용하면 "중앙 부분은 건조함을 나타내는 반면 주변 데이터는 습도가 높음"을 시각적으로 발견할 수 있습니다. 이를 통해 직관적으로 캘리포니아의 낮은 습도가 산불 위험을 높인다는 것을 알 수 있습니다.

마지막은 '데이터 활용' 기능입니다. EE는 고대위도 계산 및 지진원 분석과 같은 알고리즘을 통합합니다.발견된 공룡 화석 유적지를 예로 들면, 고대 위도 계산 알고리즘을 사용하면 수백만 년 전의 위치를 알아낼 수 있으며, 이는 지질학 연구에 강력한 뒷받침을 제공합니다. 또한, 투명한 토양 발굴, 지형에 대한 TIFF, 고기후 분석 및 비교, 지질 매핑과 같은 기능도 제공합니다.

기술적 과제: 고유한 요구 사항으로 압축된 3가지 주요 과제

심층시간 지구과학 연구의 기초와 결과는 다양한 시간적, 공간적 규모와 주제 영역의 지구과학 데이터를 포괄합니다. 이러한 데이터는 서로 다른 지질학적 연대에 따라 서로 다른 지리적 위치에 분포되어 있으며, 다양한 형식으로 저장되고 서로 다른 방식으로 표현됩니다. 현대의 시공간 패턴에서는 이러한 데이터를 단순히 집계하여 시각화하면 시공간 표현의 불일치로 인해 심각한 혼란을 초래하는 경우가 많습니다. 그러므로,이를 통합하고 통일된 시공간 좌표계로 표시해야만 우리는 실제 지구 깊은 곳을 더 탐험하기 위한 영감과 방향을 제공할 수 있습니다.2024년부터 2025년까지 우리 팀은 심층시간 디지털 지구 시스템의 과학적 본질을 더욱 개선하고 핵심적이고 어려운 연구를 수행했습니다.

* 난이도 1:시간 및 공간 규모에 따른 다차원 지구과학 데이터 표시 

* 난이도 2:지구과학 학제간 데이터의 전문적 분석

* 난이도 3:대규모 지구과학 데이터의 고성능 로딩 및 렌더링

첫 번째 문제를 해결하기 위해 저희 팀은 시간과 공간을 통합하는 심층 시간 축과 같은 도구를 개발하고, 고지리학적 재구성 모델 및 시간 및 공간 펑처 검색과 같은 알고리즘을 통합했습니다.이 솔루션은 다양한 지질 시대와 다양한 지리적 분포에 대한 데이터의 명확한 교차 시간적, 공간적 표시를 실현하며, 사용자가 보는 모든 데이터의 시대는 지질 타임라인에서 찾을 수 있어 심층적인 지질학 연구에 대한 동적인 정보 지원을 제공합니다.

지구과학에서 학제간 데이터 분석을 실현하려면저희 팀은 일반적인 디스플레이와 전문적인 분석 요구 사항을 효과적으로 충족하는 시각화 기능을 개발했습니다.예를 들어, 고체 지구 분야를 위해 다중 요소 프로파일 매핑 기능이 개발되었습니다. 사용자는 지구상에 어떤 선을 그릴 수 있으며, 시스템은 그 선을 따라 지질 연대 정보, 지구 중력 및 자기 데이터, 표면 지형 고도 등 다양한 출처의 지질학적, 지구물리학적 정보를 추출합니다.

대규모 딥타임 데이터의 고성능 렌더링 과제에 대응하여,저희 팀은 성능 병목 현상이 발생하는 시각화 시나리오를 계속 조사하고 있습니다.지질판 재구성 계산 및 동적 시뮬레이션 기술을 개발했습니다.심시간 판 회전은 EE의 특징적인 특징으로, 지구상의 육지와 바다의 현재 분포의 역동적인 회전 형태를 통해 지금부터 5억 4천만 년 전까지 고대 판의 진화를 역동적으로 재구성할 수 있습니다.

또한, 수백만 개의 입자 시스템에 대한 실시간 동적 시뮬레이션, 수백만 개의 벡터 데이터에 대한 사용자 정의 렌더링 등 다양한 기능을 개발하여 심층 시간 데이터와 지질체 데이터에 대한 부드럽고 효율적인 시각적 시뮬레이션 효과를 제공합니다.

시각화 + 개발 기반 지원: 두 가지 측면에서 의미 있는 응용 프로그램 결과 달성

시각화 분석을 사용하여 지구과학적 문제에 대한 영감을 얻고 지구과학적 연구를 지원합니다.

과학자들이 청하이-티베트 고원의 표면 열 흐름을 연구할 때, EE는 모호 깊이를 포함한 10개 이상의 지질학적, 지구물리학적 데이터 세트를 청하이-티베트 고원 지역에 로드했습니다.청장고원의 지표열 흐름 분포에 영향을 미치는 잠재적 요인을 평면+단면 형태로 시각화하여 분석하였다.분포 패턴에 대한 추가 분석을 통해 연구 아이디어가 떠올랐습니다. 마지막으로 과학자들은 공간 회귀 분석을 사용하여 청해-티베트 고원의 표면 열 흐름 분포에 대한 연구를 수행했습니다. 해당 연구 결과는 지구물리학 연구 저널인 'Solid Earth'에 게재되었습니다.

플러그 앤 플레이 개발 기반을 구축하고 맞춤형 주제 작업 노드를 구축합니다.

지형학 작업은 EE 개발 기반을 기반으로 한 학문 작업 노드의 신속한 구축을 달성했습니다.지형학 분야의 400개 이상의 지역에 대한 고정밀, 고해상도 데이터 세트를 표시하여 온라인 시각화와 다운로드를 지원합니다.지형학 연구 그룹의 연구 성과에 대한 국제적 가시성을 높이는 데 기여했습니다.이 시스템은 전 세계의 초고해상도 지형 유형 지도의 온라인 공개를 지원했으며, 이 지도는 빠르게 8,000건 이상의 방문과 1,300건 이상의 다운로드 신청을 받았습니다.

지형학 분야 외에도또한, 우리는 다른 분야에 대한 기술 지원도 제공합니다.예를 들어, 광물자원 예측 분야 업무 플랫폼에서 사용자는 관련 원격탐사 데이터를 3차원 지구에 업로드한 후 원격탐사 데이터와 현장 측정 데이터의 역산 추정 결과를 평가할 수 있습니다. GPU/CPU의 컴퓨팅 능력을 통해 데이터 기반의 광화 확률 예측이 실현됩니다.

딥타임 플레이트 회전 기능 지원으로,EE는 현대 지질 지도를 5억 4천만 년 전까지 회전시킬 수 있으며, 공공 데이터 세트를 사용하여 화성과 달의 3차원 지형을 표시하여 과학자들이 외계 행성을 연구할 수 있는 가상 환경을 제공할 수도 있습니다.앞으로 저희 팀은 외국의 폐쇄형 지질 소프트웨어에 대한 연구를 계속하고, 외국 지질 기술 시스템의 독점을 깨기 위해 노력할 계획입니다.

요약하자면, 저장대학의 두진홍 교수팀이 개발한 Earth Explorer 심층시간 시각화 분석 시스템은 온라인 지구과학 전문 시각화 분석 시스템입니다.EE는 지구과학 데이터의 온라인 다차원 렌더링 및 시공간적 동적 분석을 실현합니다.,이는 심층적 지구과학 연구에서 시각적 표현과 시뮬레이션의 문제를 해결할 뿐만 아니라, 지구과학 연구에 새로운 영감과 분석 방법을 제공합니다. 앞으로 인공지능과 디지털 트윈 기술의 지속적인 발전과 과학자들과의 심도 있는 협력을 통해 EE는 지구과학 분야에서 더 큰 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.

치진 선생님 소개

이번 공유 세션의 초대 연사는 저장대학교 지구과학부 출신 치진 선생님입니다. 그의 연구 관심사에는 인공지능 해양학과 지구과학 빅데이터 분석 플랫폼 개발이 포함됩니다. 그는 "14차 5개년 계획"의 국가 중점 연구개발 계획과 국가 자연과학 기금 프로젝트를 포함하여 많은 중요한 과학 연구 프로젝트를 주재했습니다. 그는 저장성 근해수역 생태환경 다중정보 지능형 서비스 플랫폼의 기술 책임자를 역임했으며, 해양공정과학기술상 1등을 수상했습니다.

치진 선생님의 개인 홈페이지:
https://person.zju.edu.cn/qijin