• 제목/요약/키워드: 일반크리깅

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Development of Radar Rainfall Adjustment Methods Using Interpolation Techniques (Interpolation 기법을 이용한 Radar 강수량 보정기법 개발)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Byung-Sik;Hong, Seung-Jin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1370-1374
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    • 2009
  • 국지강수로 발생하는 홍수사상을 예측하기 위해서 국내외적으로 레이더 강수량을 활용하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 레이더 강수량을 이용하는 주된 목적은 레이더 강수량이 제공하는 강수량의 공간 분포를 최대한 활용하여 단기홍수를 효과적으로 예측하자는데 있다. 레이더 강수량이 강수의 시공간적 특성을 잘 묘사할 수 있는 반면에 강우량에 대한 신뢰성은 의문에 여지가 있다. 이를 위해 다양한 방법을 통해 강우량을 보정하고자 하는 연구가 진행되고 있으나 시공간적 정보를 손실시키지 않고 동시에 강우량의 편차를 보정하는 기술의 발전은 그다지 만족스럽지 않다. 일반적으로 사용되는 지상강수와 지상강수지점의 해당하는 레이더 강수량의 비율을 일괄적으로 모든 격자에 적용하는 GR 공식이 주로 이용되고 있다. 이런 경우 레이더 자료의 공간적 정보의 손실되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해서 조건부합성 방법이라는 기법을 이용하여 레이더강수의 공간적 특성을 그대로 유지하면서 지점강수량 수준의 분산을 회복하도록 모형을 구성하여 이용하고 있다. 조건부합성 방법에서는 일반적으로 크리깅 방법을 통해 레이더강수와 지점강수량을 공간 분포시켜 사용하게 되는데 이런 경우 Variogram을 추정하는 데 있어서 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하고자 지점강수량 및 레이더강수량에 대해서 공간분포를 실시할 수 있는 Harmonic Spline기법, Nearest Neighbor기법 등 다양한 Interpolation 기법을 활용한 새로운 조건부합성 기법을 개발하였다. 이를 국내 레이더 강수자료에 적용하여 모형에 대한 신뢰성 및 적합성을 평가하였다.

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Reliability-Based Design Optimization Using Enhanced Pearson System (개선된 피어슨 시스템을 이용한 신뢰성기반 최적설계)

  • Kim, Tae-Kyun;Lee, Tae-Hee
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.35 no.2
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    • pp.125-130
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    • 2011
  • Since conventional optimization that is classified as a deterministic method does not consider the uncertainty involved in a modeling or manufacturing process, an optimum design is often determined to be on the boundaries of the feasible region of constraints. Reliability-based design optimization is a method for obtaining a solution by minimizing the objective function while satisfying the reliability constraints. This method includes an optimization process and a reliability analysis that facilitates the quantization of the uncertainties related to design variables. Moment-based reliability analysis is a method for calculating the reliability of a system on the basis of statistical moments. In general, on the basis of these statistical moments, the Pearson system estimates seven types of distributions and determines the reliability of the system. However, it is technically difficult to practically consider the Pearson Type IV distribution. In this study, we propose an enhanced Pearson Type IV distribution based on a kriging model and validate the accuracy of the enhanced Pearson Type IV distribution by comparing it with a Monte Carlo simulation. Finally, reliability-based design optimization is performed for a system with type IV distribution by using the proposed method.

Applicability of Spatial Interpolation Methods for the Estimation of Rainfall Field (강우장 추정을 위한 공간보간기법의 적용성 평가)

  • Jang, Hongsuk;Kang, Narae;Noh, Huiseong;Lee, Dong Ryul;Choi, Changhyun;Kim, Hung Soo
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.17 no.4
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    • pp.370-379
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    • 2015
  • In recent, the natural disaster like localized heavy rainfall due to the climate change is increasing. Therefore, it is important issue that the precise observation of rainfall and accurate spatial distribution of the rainfall for fast recovery of damaged region. Thus, researches on the use of the radar rainfall data have been performed. But there is a limitation in the estimation of spatial distribution of rainfall using rain gauge. Accordingly, this study uses the Kriging method which is a spatial interpolation method, to measure the rainfall field in Namgang river dam basin. The purpose of this study is to apply KED(Kriging with External Drift) with OK(Ordinary Kriging) and CK(Co-Kriging), generally used in Korea, to estimate rainfall field and compare each method for evaluate the applicability of each method. As a result of the quantitative assessment, the OK method using the raingauge only has 0.978 of correlation coefficient, 0.915 of slope best-fit line, and 0.957 of $R^2$ and shows an excellent result that MAE, RMSE, MSSE, and MRE are the closest to zero. Then KED and CK are in order of their good results. But the quantitative assessment alone has limitations in the evaluation of the methods for the precise estimation of the spatial distribution of rainfall. Thus, it is considered that there is a need to application of more sophisticated methods which can quantify the spatial distribution and this can be used to compare the similarity of rainfall field.

Reliability-based Design Optimization using MD method (곱분해기법을 적용한 신뢰성 기반 최적 설계)

  • Lee, Tae-Hee;Kim, Tae-Kyun
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.101-104
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    • 2009
  • 최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 불확실성의 영향을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차에 대한 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.

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A development of grid-based spatial downscaling for climate change assessment in regions with sparse ground data networks (미계측 지역 기후변화 평가를 위한 격자 기반 통계적 상세화 기법 개발)

  • Kim, Yong-Tak;Jung, Min-Kyu;Kim, Min-Ji;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.41-41
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    • 2021
  • 최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

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Prediction of Ground Condition and Evaluation of its Uncertainty by Simulated Annealing (모의 담금질 기법을 이용한 지반 조건 추정 및 불확실성 평가에 관한 연구)

  • Ryu Dong-Woo
    • Tunnel and Underground Space
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    • v.15 no.4 s.57
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    • pp.275-287
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    • 2005
  • At the planning and design stages of a development of underground space or tunneling project, the information regarding ground conditions is very important to enhance economical efficiency and overall safety In general, the information can be expressed using RMR or Q-system and with the geophysical exploration image. RMR or Q-system can provide direct information of rock mass in a local scale for the design scheme. Oppositely, the image of geophysical exploration can provide an exthaustive but indirect information. These two types of the information have inherent uncertainties from various sources and are given in different scales and with their own physical meanings. Recently, RMR has been estimated in unsampled areas based on given data using geostatistical methods like Kriging and conditional simulation. In this study, simulated annealing(SA) is applied to overcome the shortcomings of Kriging methods or conditional simulations just using a primary variable. Using this technique, RMR and the image of geophysical exploration can be integrated to construct the spatial distribution of RM and to evaluate its uncertainty. The SA method was applied to solve an optimization problem with constraints. We have suggested the practical procedure of the SA technique for the uncertainty evaluation of RMR and also demonstrated this technique through an application, where it was used to identify the spatial distribution of RMR and quantify the uncertainty. For a geotechnical application, the objective functions of SA are defined using statistical models of RMR and the correlations between RMR and the reference image. The applicability and validity of this application are examined and then the result of uncertainty evaluation can be used to optimize the tunnel layout.

A Study on Production and Accuracy Analysis of Grid Digital Elevation Models (정규격자 수치고도모델의 생성과 정확도 분석에 관한 연구)

  • 조규전;조영호;정의환
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.16 no.1
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    • pp.119-132
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    • 1998
  • For the purpose of producing of grid D.E.M based on National Digital Map accurately and efficiently, We must carefully consider arrangement and numbers of it's elevation information, supplement interpolation method of control point information for maintaining accuracy. According to each combination, each of them has an effect on estimate elevations. This study, after finishing experimental analysis of several grid distance and interpolation methods, aims at presenting the optimal grid distance and interpolation method in the production of grid D.E.M by using of National Digital Map. The results are as follows: First, The result of experimental analysis shows that the method of Kriging is a very excellent interpolation method in the production of grid D.E. M by using National Digital Map. Second, For the purpose of determining grid distance, this study present that twice of the amount of contour interval to make producing grid D.E.M is optimal distance.

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Reliability-based Design Optimization using Multiplicative Decomposition Method (곱분해기법을 이용한 신뢰성 기반 최적설계)

  • Kim, Tae-Kyun;Lee, Tae-Hee
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.22 no.4
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    • pp.299-306
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    • 2009
  • Design optimization is a method to find optimum point which minimizes the objective function while satisfying design constraints. The conventional optimization does not consider the uncertainty originated from modeling or manufacturing process, so optimum point often locates on the boundaries of constraints. Reliability based design optimization includes optimization technique and reliability analysis that calculates the reliability of the system. Reliability analysis can be classified into simulation method, fast probability integration method, and moment-based reliability method. In most generally used MPP based reliability analysis, which is one of fast probability integration method, if many MPP points exist, cost and numerical error can increase in the process of transforming constraints into standard normal distribution space. In this paper, multiplicative decomposition method is used as a reliability analysis for RBDO, and sensitivity analysis is performed to apply gradient based optimization algorithm. To illustrate whole process of RBDO mathematical and engineering examples are illustrated.

Evaluation of Reliability Hydrologic Investigation in Imha Basin Using Distributed Model (GIS 기반 분포형 유출모형을 이용한 임하댐 유역의 수문조사 신뢰도 검증)

  • Kim, Myung-Hyun;An, Hyung-Mo;Kim, Chang-Soon;Lee, Myung-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1104-1108
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    • 2010
  • 최근 수자원의 효율적인 배분을 위한 수자원관리의 중요성에 대한 인식과 하천의 환경적 기능에 대한 사회적 요구 증대로 수자원 기초조사에 의해 수집되어진 자료의 활용빈도가 다양한 분야에서 증가하고, 높은 신뢰도와 정확도를 요구하고 있다. 개발된 수위-유량 관계식의 신뢰도 검증은 일반적으로 지점별 수위-유량 관계식과 수위자료에 의해 산정된 유하량을 유역의 면적평균 강우량을 이용하여 산정한 유출률과 비교 분석하는 수문학적 방법에 의해 이루어지고 있는 실정이다. 최근에는 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적 기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있음에 따라 본 연구에서는 낙동강수계 임하댐유역을 대상으로 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 적용하여 유출량을 산정하고, K-water에서 수자원 환경기초조사 성과로 개발된 임하댐 상류 영양 수위관측소의 수위-유량 관계 곡선식을 이용하여 산정된 유출량과 비교함으로써 수자원기초조사 성과의 신뢰도를 검증하였다. 분포형 유출모형 적용에 필요한 매개변수 추출을 위해 GIS 기법을 이용하여 DEM, 토지피복도, 토양도에서 $Vflo^{TM}$의 입력인자인 경사도, 흐름방향, 조도계수, 수리전도도, 유효공극률, 토양심도를 추출 산정하였으며, 임하댐 유역의 8개 우량관측소 시우량자료를 이용하여 강우의 공간적인 통계 특성을 잘 반영하는 크리깅(Kriging) 기법에 의한 분포형 강우를 생성하였다. 또한, 본 모형을 통해 검증된 초기함수조건 등의 유역의 특성을 이용한 단기유량예측을 통하여 홍수량 예측 및 수문조사 효율성 향상에 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

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A Parallel Approach for Accurate and High Performance Gridding of 3D Point Data (3D 점 데이터 그리딩을 위한 고성능 병렬처리 기법)

  • Lee, Changseop;Rizki, Permata Nur Miftahur;Lee, Heezin;Oh, Sangyoon
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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    • v.3 no.8
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    • pp.251-260
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    • 2014
  • 3D point data is utilized in various industry domains for its high accuracy to the surface information of an object. It is substantially utilized in geography for terrain scanning and analysis. Generally, 3D point data need to be changed by Gridding which produces a regularly spaced array of z values from irregularly spaced xyz data. But it requires long processing time and high resource cost to interpolate grid coordination. Kriging interpolation in Gridding has attracted because Kriging interpolation has more accuracy than other methods. However it haven't been used frequently since a processing is complex and slow. In this paper, we presented a parallel Gridding algorithm which contains Kriging and an application of grid data structure to fit MapReduce paradigm to this algorithm. Experiment was conducted for 1.6 and 4.3 billions of points from Airborne LiDAR files using our proposed MapReduce structure and the results show that the total execution time is decreased more than three times to the convention sequential program on three heterogenous clusters.