전기 및 전자기(EM) 탐사(조사)의 맥락에서 이루어진 기술 혁신은 다량의 데이터를 신속하고 효율적으로, 그리고 더 용이하게 획득할 수 있게 해주었다. 이러한 혁신은 광물 탐사와 지하수 조사에 있어 필수적인 역할을 해왔다. 한편, 전기 또는 EM 탐사 자료의 기존 역산(inversion)은 계산에 소요되는 시간이 길고 비용이 많이 든다. 기존 역산의 이러한 한계를 극복하기 위해, 개선된 신경망을 활용하는 딥 러닝(DL)의 도입이 상당한 주목을 받아왔다. 본 연구에서는 전통적인 역산 방법을 대체하는 데 사용할 수 있는 다양한 DL 방법들을 검토한다. 구체적으로는 전기 또는 EM 탐사에서 DL의 성공적인 적용을 보여주는 사례들을 조사하는 한편, 그러한 DL 적용의 장점과 단점을 종합적으로 고찰한다.

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