본 연구는 우리나라의 수치지형도에서 수치고도모형(DEM)을 개발하고자 할 때 고려해야 할 요인들을 분석하였다. 특히 DEM의 정확도에 결정적으로 영향을 미치는 내삽법의 과정을 지형적 유형(평지.계곡.산지)과 공간적 표본추출법(체계적추출법.군집형무작위추출법.복합점진적표본추출법)에 따라 구분하여 살펴 보았다. RMSE의 측정을 통해 크리깅 내삽법이 지형의 기복에 산관없이 정확도를 유지함녀서 DEM을 생성할 수 있는 방법으로 평가되었다. 그리고 표본추출법에 따라 공간적 표본 밀도를 달리한 낮은 표본을 대상으로 한 경우에 비해 낮게 나타났다. 또한 본 연구에서 제안한 복합 점진적 표본추출법을 적용한 DEM의 정확도는 다른 표본추출법을 적용한 경우보다 그 정확도가 향상됨을 확인하였고, 반면에 계산상의 효율성이 다른 방법에 비해 떨어지는 단점을 보였다.
본 연구에서는 관심거리가 되고 있는 마코프인쇄 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)방법에 근거한 공간 확률난수 (spatial random variate)생성법과 깁스표본추출법(Gibbs sampling)에 의한 베이지안 분석 방법에 대한 기술적 사항들에 관하여 검토하였다. 먼저 기본적인 확률난수 생성법과 관련된 사항을 살펴보고, 다음으로 조건부명시법(conditional specification)을 이용한 공간 확률난수 생성법을 예를 들어 살펴보기로한다. 다음으로는 이렇게 생성된 공간자료를 분석하기 위하여 깁스표본추출법을 이용한 베이지안 사후분포를 구하는 방법을 살펴보았다.
관찰 단위들간 특정한 공간 종속관계를 지닌 공간모집단에서 사각형의 칸들로 분할한 후 각 칸마다 하나의 표본점을 임의추출하여 관심 변수의 모수를 추정할 때 탐색 관찰조건을 만족하는 인접한 표본단위만을 추가 관찰하여 모수를 추정하는 적합탐색 추정 방법을 층화 공간표본설계에 적용시켜 보았다. 모의자료를 설정한 가상의 2차원 공간모집단을 층화 공간표본설계에 의해 층화시킨 후 적합 탐색 추정방법을 적용시켜 본 결과, 단순히 공간모집단을 분할하는 전통적인 공간표본설계보다 적은 수의 표본이 관찰되었으며, 효율성이 크게 감소하지 않는 결과를 얻음으로써 층화효과와 적합탐색 관찰효과가 동시에 존재하는 적절한 추정 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 시.공 복합적인 선형 점 자료를 대상으로 시간과 공간을 함께 고려했을 때 자료 내에 군집(cluster)-시.공 복합 군집(space-time cluster)-이 존재하는 가를 검증하는 방법에 대해 논의하고, 실제 교통사고지점의 분포자료를 분석하여 군집의 유무를 통계적으로 검증하였다. 통계 분석의 결과 다음과 같은 사실이 확인되었다. 첫째, Knox의 분할표 방법과 Mantel의 역수 변환을 이용한 일반화된 회귀분석방법 모두 임계 거리 및 임계 시간 간격의 선택이 분석결과에 영향을 미친다. 둘째, 이러한 임의성을 극복하기 위해 다양한 임계 거리 및 임계 시간 간격(혹은 부가 상수)에 대해 반복 실험한 결과, 일부 임계값의 조합에서 시간과 공간이 서로 독립적이라는 귀무가설을 기각할 수 있는 증거가 발견되었다. 셋째, 시.공 복합 군집의 파악에 가장 적합한 임계 거리와 임계 시간 간격은 공간적으로는 7000m, 시간적으로는 14일 혹은 21일이다. 마지막으로, 통계 분석과정에서 자료에 존재하는 중복 기록 사고들의 존재가 밝혀짐으로써 시.공 복합군집 검증이 탐험적 자료 분석(exploratory data analysis)의 도구로서 가지는 가치를 확인할 수 있었다.
귤응애 성충의 표본추출법을 개발하기 위하여 2개년(2001-2002년)동안 8월부터 11월까지 잎과 열매에 대해 각 조사일에 평균밀도를 조사하였다. 잎과 열매에서 귤응애 성충 밀도의 관계를 시기별로 비교하였으며, Taylor's power law (TPL)와 Iwao's patchiness regression (IPR)을 이용하여 분산지수를 비교하였다. 잎(X)과 열매(Y)에서 귤응애 성충 밀도의 관계는 ln(Y+l)=1.029 ln(X+l)($r^2$=0.80)의 직선적인 관계가 있었으며, 열매가 성숙될수록 잎보다 열매에서 귤응애 밀도가 높아지는 경향이었다. 잎과 열매의 표본조사에서 TPL이 IPR보다 평균-분산 관계를 더 잘 나타내었으며, TPL의 기울기와 절편은 두 표본단위간, 연도간에 차이가 없었다. 정착도 0.25일 때 요방제밀도 2.0, 2.5와 3.0에서의 의사결정을 위한 표본추출조사법을 개발하였으며, 조사에 필요한 최대조사나무수(고정표본크기에서 필요 나무수)는 각각 19, 16과 15주였으며, 이 때의 의사결정임 계값 $T_{critical}$은 각각 554,609와 659였다.,609와 659였다.
담배가루이(Bemisia tabaci)는 광식성 해충으로 토마토황화잎말림바이러스(Tomato Yellow Leaf Curl Virus; TYLCV), 카사바갈색줄무늬병(Cassava Brown Streak Disease; CBSD)를 매개하는 해충이다. 담배가루이 방제를 위해 화학적 방제가 주로 시행되지만 저항성으로 인한 한계로 인해 종합적해충방제를 위한 고정정확도를 이용한 표본조사법(Fixed precision sampling plan)을 개발하였다. 표본추출은 토마토 식물이 50 cm 높이의 레일 위에 위치한 배지를 이용해 재배되고 있어 배지로부터 130 cm 이상(지상에서 180 cm 이상)을 상단, 70 cm~100 cm (지상에서 120 cm~150 cm)를 중단, 50 cm 이하(지상에서 100 cm 이하)를 하단으로 나누어 각 위치별 토마토 7엽의 잎 뒷면에서 관찰된 담배가루이 노숙 유충 마리 수를 조사하였다. 담배가루이 노숙유충은 이동성이 거의 없어 알에서 우화한 뒤 고착화하여 용과 성충 단계를 거치기 때문에 중단, 하단에 밀도가 높았다. 공간분포분석은 Taylor's power law (TPL)를 이용하여 도출된 TPL의 회귀계수를 통해 분석하였고, TPL 계수의 차이는 공분산분석(ANCOVA)하여 차이가 없어 자료를 통합(pooling)하여 계산된 새로운 TPL 계수를 이용하여 표본추출정지선과 방제의사결정법을 개발하였다. 개발된 표본추출법의 적합성을 판단하기 위해 분석에 사용하지 않은 독립된 자료를 이용하여 Resampling Validation for Sampling Plan (RVSP) 프로그램으로 평가하였다.
꽃노랑총채벌레(Frankliniella occidentalis)는 500종 이상의 기주를 가지고 토마토반점위조바이러스(Tomato spotted wilt virus; TSWV)를 매개하는 해충이다. 전 세계적으로 방제를 위해 노력하고 있지만 살충제를 이용한 방제는 저항성 그리고 환경 및 경제적 부담으로 인한 한계를 보였기 때문에 고정 정확도를 설정한 표본조사법(Fixed-precision level sampling plan)을 개발하였다. 고추(Capsicum annuum)의 꽃노랑총채벌레 성충 방제를 위한 표본 조사법은 공간분포분석, 표본추출 정지선 그리고 의사결정법으로 구성되었다. 표본추출은 식물체를 상단(지상에서 180 cm 이상), 중단(지상에서 120~160 cm 이상), 하단(지상에서 70~110 cm 이상)으로 나누어 각 높이별로 꽃 3개에서 나오는 꽃노랑총채벌레의 성충의 마리 수를 조사하였다. 표본 추출을 통해 꽃노랑총채벌레 성충의 밀도는 다른 식물체 위치(중단, 하단)보다 상단에서 높은 것으로 나왔다. 공간분포분석에서는 Taylor's power law (TPL)를 통해 도출한 각 위치별 계수를 공분산분석(ANCOVA)하여 차이를 비교하였다. ANCOVA 결과에서 도출된 절편과 기울기의 P 값이 각각 0.94, 0.87인 것을 통해 식물체 내 위치별로 차이가 없음을 확인한 후, 자료를 통합(pooling)하여 계산된 TPL 계수를 이용하여 표본추출 정지선을 구하였다. 꽃노랑총채벌레의 방제의사결정을 위한 방제밀도 수준(m0)은 문헌을 참조하여 3과 18로 설정하였으며 설정값(m0)을 이용해 최대표본수(Nmax)도 조사하였다. 조사 결과, m0=3, 18일 때 Nmax값은 각각 약 97개, 1149개로 계산되었다. 개발된 모델의 적합성 검정을 위해 분석에 사용하지 않은 독립자료를 이용해 Resampling Validation for Sampling Program (RVSP) 프로그램으로 개발된 표본추출법의 적합성 평가를 실시하였고 적합한 정확도를 보이는 것으로 조사되었다.
자연 및 기술재해에 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 그 재해지역 내에 있는 인구수를 정확히 추정할 필요가 있다. 그러나 센서스 구역과 재해지역의 공간적 불일치 문제 때문에, 재해지역 내에 있는 인구수를 정확하게 추정할 때에는 구역단위 인구자료를 공간적으로 세분화할 필요가 있다. 본 논문은 센서스 블럭그룹 내의 인구를 개개의 화소로 세분화하기 위한 밀도 구분적 표면모델을 구현하고, 그 표면기반 공간적 세분화 모델의 성능을 통계적 및 가시적으로 평가한다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 밀도 구분적 내삽법과 위성영상으르부터 추출된 토지이용 및 피복자료를 사용하며 지리정보시스템에서 구현되었다. 토지이용 및 피복자료는 밀도 구분적 내삽법에서 인구의 지리적 분포에 관한 추가정보를 제공했고, 토지이용 및 피복자료의 퍼센트에 기반을 둔 경험적 표본추출법과 지역가중법은 각 화소에 대한 밀도 구분적 가중치를 객관적으로 결정하기 위해서 사용되었다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 애틀란타 대도시권의 밀도 구분적 인구표면을 만드는데 적용되었다. 그 밀도 구분적 인구표변의 정확도는 센서스 수치와의 비교를 통해서 RMSE와 수정 RMSE를 사용하면서 검증되었다. 또한, 각 센서스 트랙과 블럭그룹별 오차들은 퍼센트 오차지도들에 의해서 가시화 되었다. 분석결과에 따르면, 밀도 구분적 인구표면은 인구수의 정확한 추정치를 제시할 뿐만 아니라, 센서스 블록그룹 내의 인구의 상세한 공간분포를 보여 준다. 또한, 인구표면은 대개 교외 및 산림지역 그리고 도심지역에서 인구를 과소평가하거나 과대평가하는 경향이 있다는 것을 밝혀냈다.
지형 굴곡이 심한 하와이 화산섬의 경우, 측후소 분포가 매우 제한적이어서 공식적인 기온 분포도가 작성되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기온 지도화의 문제점을 해결하는 방법으로 위성기반의 지표온도 자료로부터 기온추정치를 추출하여 내삽법에 필요한 입력자료로 사용하였다. 추출된 온도값을 표본값으로하여 거리 역비례 가중치법(IDW)과 공동크리깅 (cokriging)을 적용하여 기온추정치를 지도화하였다. 기온과 고도값을 함께 이용한 cokriging이 IDW에 비해 크게 향상된 추정 오차값을 나타내었다. Cokriging은 주 변수와 고도와 같은 추가 변수 간의 상관관계가 유의하게 나타날 때 효과적으로 사용되는 내삽법이지만, 내삽 정확도는 계절적인 기상조건에 민감하게 영향받는 것으로 조사되었다. 강수량이 크게 증가하는 우기에는 건기에 비해 공간적인 기온변화가 크며, 이에 따라 기온 추정 오차값도 우기에 높게 나타났다.
본 연구는 스쿠버다이빙 참여자의 비언어적 커뮤니케이션과 지도자 신뢰 및 참여지속의도 간의 관계를 규명하는데 목적이 있다. 이 연구의 목적 달성을 위해 강원도에 소재한 스쿠버다이빙 리조트 3곳의 이용자와 경기도에 소재한 스쿠버다이빙 풀 2곳의 이용자를 대상으로 편의표본추출법을 통해 최종 유효 표본 총 267부를 선정하였다. 자료처리는 SPSS 18.0을 이용하여 단순회귀분석 및 중다회귀분석을 실시하였으며 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 비언어적 커뮤니케이션의 신체언어와 유사언어는 지도자 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 공간행위와 신체외양은 유의미 하지 않았다. 둘째, 지도자 신뢰는 참여지속의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 비언어적 커뮤니케이션의 신체언어는 참여지속의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 공간행위, 유사언어, 신체외양은 참여지속의도에 유의미하지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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