초록
지구통계학적 접근법은 지역화 변수를 모델링하기 위한 방법으로서, 제한된 공간 샘플 자료로부터 불확실성을 평가하고 추정하기 위한 효과적인 방법론이다. 본 연구에서는 추정문제에서 사용할 수 있는 크리깅 기법과 지구통계학적 시뮬레이션에 대해 이론적으로 비교 검토하였다. 시뮬레이션과 달리, 크리깅은 자료의 통계량과 공간 구조를 유지할 수 없으며, 불확실성의 측도를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 불확실성 평가를 위한 지구통계학적 시뮬레이션의 과정을 제시하였으며, RMR의 공간 분포 파악 및 그 불확실성의 평가 과정을 현장 적용을 통해 살펴보았다. 지구통계학적 시뮬레이션은 지반공학적 변수들의 공간 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다. 따라서, 지구통계학적 시뮬레이션 결과는 다양한 지질학적조건 및 시공 계약 조건하에서 설계자의 의사결정을 위한 유용한 정보로서 활용할 수 있다.
Geostatistics is defined as the theory of modeling of regionalized variables and is an efficient and elegant methodology for estimation and uncertainty evaluation from limited spatial sample data. In this study, we have made a theoretical comparison between kriging estimation and geostatistical simulation methods. Kriging methods do not preserve the histogram of original data nor their spatial structure, and also provide only an incomplete measure of uncertainty when compared to the simulation methods. A practical procedure of geostatistical simulation is suggested in this study and the technique is demonstrated through an application, in which it was used to identify the spatial distribution of RMR as well as to evaluate the spatial uncertainty. It is concluded that the geostatistical simulation is the appropriate method to quantify the spatial uncertainty of geotechnical variables such as RMA. Therefore, the results from the simulation can be used as useful information for designer's considerations in decision-making under various geological conditions as well as the related terms of contract.
