지구 통계학적 방법을 이용하여 수도권 쓰레기 매립지 수리전도도의 비균질성에 대하여 분석하고 오염 이동해석을 실시하였다. 수리전도도는 가압 실내투수시험 자료와 현장 투수시험 자료를 이용하였고 지구통계학적 방법으로는 일반크리깅과 조건부 시뮬레이션 방법을 이용하였다. 그 결과 조건부 시뮬레이션에 의한 수리전도도의 비균질성이 일반크리깅에 의한 것보다 크게 나타났으며 비균질성이 큰 조건부 시뮬레이션에 의하여 구해진 수리전도도 상의 오염물이동성이 일반크리깅에 의하여 구해진 수리전도도 상의 이동 결과 보다 큰 것으로 나타났다.
환경분야에서 사용되는 대부분의 자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나 모든 지점에서 자료를 획득하는 것이 불가능하므로 몇 개의 대표 지점에서 필요로 하는 자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하게 된다. 관측된 자료를 이용하여 미관측 지점의 값을 예측하는 과정에는 공간보간 기법이 사용되는데, 본 논문에서는 지역경향면 모델, IDW, RBF, 크리깅 등의 공간보간 기법을 서울시의 미세먼지(PM10) 연평균 농도 공간보간에 적용하고 그 정확성을 살펴보았다. 정확성 평가를 위하여 예측값의 범위, RMSE, 평균오차 등을 살펴보았으며 이로부터 크리깅, RBF 기법의 예측 정확도가 높은 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 다양한 지리통계학적 공간화 기법을 적용한 격자기후자료와 기상청에서 제공하는 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS) 격자기후자료를 비교 분석하여 남한 지역의 고해상도 격자기후지도 작성 방안을 모색하는 것이다. 2017년의 595개 기후관측자료 중, 80%의 지점자료를 이용하여 순간 온도와 1시간 누적강수량에 대한 격자기후자료를 생성하였고 나머지 117개의 지점자료를 검증에 이용하였다. ArcGIS10.3.1과 Python3.6.4을 이용하여 관측자료 및 DEM을 IDW, 공동크리깅, 크리깅에 적용한 후, 공간보간 결과를 3개 군집으로 나누어 검증하였으며 LDAPS 격자기후자료를 바탕으로 유역 별 패턴 비교를 수행하였다. 결과적으로 순간 온도의 공간화에는 고도를 부변수로 추가한 공동크리깅이, 1시간 누적강수량 공간화에는 IDW가 가장 적합하였다.
지구통계학적인 공간분석의 대표적인 방법인 크리깅(kriging)을 적용하기 위해서는 두 관측점 사이의 거리에 기반한 상관성을 나타내는 공간상관함수의 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 다양한 크리깅에 적용할 수 있는 대표적인 상관함수인 semi-variogram, homeogram, covariance function에 대하여 국가지오이드 모델을 기반으로 추정하였다. 경위도 각각 2°의 대상지역 내 통합기준점의 지오이드고를 이용하였으며, 선형모델을 이용하여 공간적인 편향성을 제거하였다. 전체 100개의 샘플 포인트에 대해서 중복되지 않은 두 점 간의 거리를 기준으로 구간을 나누고, 각 함수에 대한 경험적인 값을 계산하였다. 공간상관함수의 경험적인 값은 각각 두 개의 모델에 최소제곱조정 방법으로 피팅한 결과 semi-variogram의 wave 모델 적합도가 가장 높았으며, homeogram과 covariance function은 exponential 모델이 상대적으로 좋은 피팅 결과를 보였다. 본 연구에서 결정한 공간상관함수는 추후 다양한 크리깅 방법을 통해 임의 지점에서의 예측값에 대한 정확도 검증과 이에 대한 평균제곱예측오차(Mean Squared Prediction Error, MSPE)를 계산함으로써 각 함수의 활용성에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 한다.
기온, 강수와 같은 기후관측 자료들은 공간과 더불어 시간적인 변이를 동시에 나타낸다. 따라서 신뢰성 높은 시계열 분포도 작성을 위해 공간적 자기상관성만을 고려하는 기존 공간 내삽 기법에 시공간적 자기상관성 정보를 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 시계열 기온 분포도 제작을 위해 1개월 동안 1시간 간격으로 획득된 기온 관측소 자료를 대상으로 시공간 크리깅을 적용하였다. 우선 기온자료를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해한 후에, 경향 성분 모델링 과정에 기온과 연관성이 높은 고도 자료를 부가 자료로 통합하여 지형 효과를 반영하는 경향 성분을 모델링하였다. 잔차 성분에 대한 시공간 베리오그램 모델링에는 곱-합 모델을 적용하여 시간과 공간 베리오그램의 상호 연관성을 반영하도록 하였다. 이러한 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 시공간 정규 크리깅을 적용한 결과, 기존 공간적 자기상관성만을 고려하는 정규 크리깅과 고도 자료를 부가 자료로 이용하는 회귀분석 크리깅에 비해 상대적으로 높은 예측 능력을 보였다. 이러한 결과는 고도 자료와 더불어 시공간 자기상관성 정보의 이용이 중요함을 지시한다. 따라서 공간적으로 가용할 수 있는 자료의 수가 한계가 있지만 시계열적으로 자료 획득이 가능한 변수를 분석할 때, 시공간 크리깅이 유용한 내삽 방법론으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
확한 토공량 설계를 위해서는 충분한 량의 지반조사 자료가 필요하나 비용적인 문제로 인하여 제한적인 지반조사가 수행되고 있다. 정확한 토공량 예측을 위해서 지반의 층상정보를 추정하는 것은 중요한 사항이며, 이러한 제한적인 지반조사 데이터로부터 정확한 토공량 예측을 위해서는 지구통계학적(geo-statistical) 분석방법으로 지반 층상정보를 예측할 수 있다. 또한, 기시추된 지반 층상정보를 활용하여 기계학습을 통하여 모델을 학습하여 미시추된 지반 층상정보를 예측할 수도 있는데, 본 논문에서는 인공신경망을 통하여 미시추된 지반 층상정보를 예측하고 기존의 정규 크리깅 기법과 성능을 비교한다. 이를 위하여, 84공의 지반 층상정보를 활용한다. 84공의 지반 층상정보의 데이터셋 중에서 75공을 학습 데이터셋으로 활용하였고, 나머지 9공을 검증 데이터셋으로 활용하였다. 검증 데이터셋의 실측된 지반 층상정보와 정규 크리깅 기법과 인공신경망으로 예측된 지반 층상정보를 비교 분석한다.
본 연구에서는 시공간을 고려하여 경안천유역의 최적 수질 측정망을 구성하였다. 분석을 위해서 필요한 수 질 데이터는 QUAL2E 모형을 이용하여 모의하였으며, 매개변수의 추정을 위하여 HEC-RAS모형과 민감도 분석 기법인 1차 신뢰성 분석(FORA)를 사용하였다. QUAL2E 모형의 모의 결과를 바탕으로 크리깅 기법과 Branch and Boundary Method를 이용하여 평수량 일때와 갈수량 일때로 구분하여 관측지점의 개수와 위치를 제시하였다. 선정된 지점을 기준으로 비례표본추출법(proportional sampling method)을 이용하여 각각의 지점별 측정 빈도를 제시하였다.
충북 보은읍 지역을 대상으로 계절별 지하수의 변화 양상을 파악하기 위하여 2002년 겨울과 봄에 지하수의 현장수질 성분인 수온, pH, Eh, DO, EC, TDS 등을 측정하고, 지하수를 채취하여 실내에서 유기물 분석을 실시하였다. 지하수 수질을 평가하기 위하여 계절별로 수질자료의 통계분석과 등치선도를 작성하였다. 보은읍의 수질자료에서 정규크리깅을 이용하여 작성된 지하수 수온의 등치선도에 의하면 봄철 조사에서 전반적으로 온도가 3-4$^{\circ}C$ 정도 상승하였고 PH는 겨울철 조사에서는 전반적으로 균등하게 나타나지만, 봄철 조사에서는 북동쪽 지역에 높게 나타나고 있다. 나머지 현장수질 성분들은 계절에 관계없이 일정한 경향을 보여주고 있는데, Eh는 모두 중앙 지역에 높은 수치들이 나타나고 있고, EC 수치는 동쪽 지역이 낮고 서쪽 지역이 높게 나타나고, TDS 수치는 중앙 지역을 중심으로 높게 나타나고, DO 수치는 북쪽 지역이 낮고 남쪽 지역이 높게 나타난다. TCE는 봄철 조사에서는 전 지역에서 비교적 넓게 분포하지만, 겨울철 조사에서는 남쪽 지역이외의 지역에서는 TCE 수치가 나타나지 않았다.
본 연구에서는 BTEX 및 TPH로 오염된 토양층의 오염범위 추정을 위해 지시변환된 자료에 의한 확률도를 작성하였다. 지시변환 시 제한값은 토양오염 확인기준, 우려기준 및 대책기준이 적용되었다. 지시변환된 자료의 베리오그램 분석을 통해 선정된 가우시안모델을 적용하여 크리깅이 수행되었다. 지시크리깅에 의해 토양오염기준별로 작성된 확률도를 분석하여 BTEX 및 TPH 성분으로 오염된 토양층의 공간적인 오염확률이 추정되었으며, 확률에 따른 오염범위를 비교 분석하였다.
이 논문의 목적은 간석지 표층 퇴적상 분류를 목적으로 다변량 크리깅을 기반으로 고해상도 원격탐사 자료와 현장 조사 자료를 결합하는 방법론을 제안하는데 있다. 퇴적물 성분에 따라 미리 범주화시킨 퇴적물 자료를 사용하여 원격탐사 자료를 분류하는 기존 방법론과 달리 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적물 성분별 분포도를 제작한 후에 최종 단계에서 범주화 시키는 분류 방법론을 제안하였다. 퇴적물 성분별 분포도 제작 과정에서 현장 조사 자료와 원격탐사 자료의 결합을 위해 다변량 크리깅 기법인 회귀 크리깅 기법을 이용하였다. 우선 현장조사 자료의 모래, 실트, 점토 성분별로 고해상도 원격탐사 자료의 분광 정보와 회귀 분석을 수행하여, 각 성분별 경향 성분을 추출하였다. 그리고 현장 조사 자료 위치에서 잔차를 계산한 후에, 잔차에 대해 크리깅을 적용하여 잔차분포도를 얻게 된다. 이후 성분별 경향 성분과 잔차 성분을 합하여 성분별 비율 분포도를 작성한 후에 최종 단계에서 퇴적상 분류를 수행하게 된다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 바람아래 간석지를 대상으로 고해상도 KOMPSAT-2 자료를 이용한 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 제안 기법이 기존 분류 방법에 비해 상대적으로 높은 분류 정확도를 나타내었으며, 특히 세립질 퇴적물 분류에 더 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안 기법은 원격탐사 자료를 이용한 간석지 표층 퇴적상 분류에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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