• Proceedings of the KSME Conference
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• 2008.11a
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• pp.678-683
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• 2008

Moment-based reliability analysis is the method to calculate reliability using Pearson System with first-four raw moments obtained from simulation model. But it is too expensive to calculate first four moments from complicate simulation model. To overcome this drawback the MD(multiplicative decomposition) method which approximates simulation model to kriging metamodel and calculates first four raw moments explicitly with multiplicative decomposition techniques. In general, kriging metamodel is an interpolation model that is decomposed of global model and local model. The global model, in general, can be used as the constant global model, the 1st order global model, or the 2nd order global model. In this paper, the influences of global models on the accuracy and robustness of raw moments are examined and compared. Finally, we suggest the best global model which can provide exact and robust raw moments using MD method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.633-637
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• 2005

강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.404-408
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• 2007

현재 국내에서 운용중인 풍력발전시스템은 국내 풍력자원에 대한 정확한 정보의 부재와 국내 풍황에 맞지 않는 국외 모델을 그대로 운용하는 등의 몇 가지 문제를 드러내었다. 본 연구의 목적은 국내 연안의 해상에서 한국형 해상풍력터빈을 설치하기 위한 잠재적 최적위치와 풍황자료 산출 최적화 알고리즘을 구현하는 것이다. 최적화 알고리즘은 얕은 수심 분포와 연안에서의 거리를 제약조건으로 하고 최대 에너지밀도를 가진 지점을 구하는 것으로 정식화하였다. 풍황자료 산출을 위해서 국내 연안의 해상 풍황자료를 포함하는 기상풍황자료를 통계적 모델로 분석하여 바람지도를 작성하였다. 이 바람지도를 이용하여 지질 통계학 분야의 관측기법인 크리깅 모델을 구성하고, 전역최적화기법인 유전자알고리즘을 이용하여 제약조건을 만족하는 최대에너지밀도값과 그 위치를 도출하였다. 수치최적화 결과 우리나라 풍력 자원의 대략적인 잠재량과 현황파악이 가능하였고, 해상풍력발전단지가 조성 가능한 개략적인 위치를 예측할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.187-187
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• 2010

공간자료를 다루는 일반적인 과정은 연구자의 정의에 따라 달라질 수 있지만, 일반적으로 자료 수집, 자료 구축, 분석 및 결과 도출의 일반적인 과학/공학적 분석 절차와 유사하다. 산업체의 관점에서 볼 때, 1990년대 초기 국가GIS 사업이 시작될때부터 현재까지는 공인된 자료 구축에 많은 주안점을 두어서 기존 아날로그 자료의 디지털화, 자료 가공, 데이터베이스 구축, 자료의 시각화 등의 일반적인 자료 구축 및 도시에 주안점을 두어왔다. 또한 다양한 공간해상도의 원격탐사 자료와 같이 다중 근원 자료의 이용이 빈번해짐에 따라 공간자료의 갱신 또한 중요한 부분을 차지하고 있다. 그러나, 공간자료를 다루는 일련의 과정이 궁극적으로는 특정 분야에서의 의사 결정보조자료의 제공 등을 지향한다고 간주할 때, "from data to information to knowledge"의 중간 혹은 최종 단계의 결과물을 산출하기 위한 적절한 분석 기술의 개발 및 적용 또한 중요한 부분을 차지한다. 공간분석을 별도의 학문분야로 간주하느냐 아니냐의 문제와는 상관없이, 최근 20년간 공간분석은 GIS 및 원격탐사 분야뿐만 아니라 기본적으로 공간자료를 다루는 많은 응용분야에서 공간자료의 이해와 부가정보의 생산을 위한 중요한 기술 분야로 간주되어 왔다. 공간분석의 여러 응용 분야중에서 환경분야에의 적용 연구는 또한 환경과학이라는 별도의 분야 뿐만 아니라, 기존 학문들인 지리학, 생태학, 지구과학, 사회학, 경제학, 도시 계획 등의 하위분야에서 중요한 방법론으로 자리 잡고 있다. 이 기술 세미나에서는 환경분야에 직간접적으로 활용이 가능한 공간정보 분석 기술의 동향을 지구통계학을 중심으로 소개하고자 한다. 국내에서 크리깅으로 대표되어온 지구통계학은 적용하는 학문 분야에 따라 보다 넓은 의미를 가지는 공간 통계학이라는 용어로 사용되고 있지만, 보다 학문적/기술적 의미로 살펴보면 공간분석의 특화된 분야로 간주할 수 있다. 1950년대 알려진 광상의 위치 정보를 이용하여 은둔 광상의 위치를 추정하기 위해 기본 개념이 소개된 이후에 수학적으로 이론이 1960년대 정립된 지구통계학은 많은 발전을 이루어 현재 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그러나 외국과 달리 국내에서는 크리깅을 고급 내삽 기법으로만 간주하여 단순 주제도 작성에 제한적으로 사용하고 있다. 이 기술 세미나에서는 특정 학문분야에서 적용되기 보다는 일반적으로 통용될 수 있는 지구통계학의 기본 개념을 우선 소개한 후에, 국내외 학계에서의 환경주제도 제작과 관련된 주요 응용분야를 소개하고자 한다. 이후에 지구통계학이 적용될 수 있으면서, 다학제적 관점에서의 이슈가 될 수 있는 분야를 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.23 no.1
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• pp.39-47
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• 2005

In this study, three-dimensional information of submarine topography acquired by assembling DGPS method and echo sounder which mainly used in the marine survey. Moreover, the hopper dredging capacity in harbor public affair has been calculated by utilizing kriging, radial basis function and nearest neighbor interpolation. Also, utilization of DGPS/Echo sounder method in calculation of the dredging capacity have been confirmed by comparing and analyzing the hopper dredging capacity and the actual one as per each interpolation. According to this comparison result, in case of applying kriging interpolation, some 1.89% of error rate has been shown as difference of the contents is 15,364 ㎥ and in case of applying radial basis function interpolation and nearest neighbor interpolation, 3.9% and 4.4% of error rates have respectively shown. In case the study for application of the proper interpolation as per characteristics of submarine topography, is preceded in calculation of the dredging capacity relevant to harbor public affairs, it is expected that more speedy and correct calculation for the dredging capacity can be made.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.26 no.5
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• pp.429-435
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• 2005

3D RMR (Rock Mass Rating) analysis has been performed by applying the Geostatistical integration technique for geophysical and borehole data. Of the various geostatistical techniques for the integrated data analysis, in this study, we applied the SKlvm (Simple Kriging with local varying means) method that substitutes the values of the interpreted geophysical result with the mean values of the RMR at the location to be inferred. The substitution is performed by the indicator transform between the result of geophysical interpretation and the observed RMR values at borehole sites. The used geophysical data are the electrical resistivity and MT result, and 10 borehole sites are investigated to obtain the RMR values. This integrated analysis makes the interpretation to be more practical for identifying the realistic RMR distribution that supports the regional geological situation.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.4
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• pp.132-152
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• 2017

Network performance measure has been more and more important in transportation sector because traffic congestion has been steadily increasing in urban area. VKT is defined a sum of traveled distances of whole vehicles on the road network and one of the most important measure of effectiveness (MOE) for network performance measure. This paper aims to propose a methodology for estimating VKT and to apply it to calculate VKT in 6 major cities in Korea. We calculate VKT in 6 major cities by estimating traffic volumes on the uncollected road sections using regression kriging. It is expected that the proposed methodology can be applied various cities.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.3
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• pp.295-304
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• 2008

This paper comprises two specific objectives. The first is to examine the applicability of Ordinary Kriging interpolation(OK) to finite element method that is based on variogram modeling in conjunction with different allowable limits of separation distance. The second is to investigate the accuracy according to theoretical variograms such as polynomial, Gauss, and spherical models. For this purpose, the weighted least square method is applied to obtain the estimated new stress field from the stress data at the Gauss points. The weight factor is determined by experimental and theoretical variograms for interpolation of stress data apart from the conventional interpolation methods that use an equal weight factor. The validity of the proposed approach has been tested by analyzing two numerical examples. It is noted that the numerical results by Gauss model using 25% allowable limit of separation distance show an excellent agreement with theoretical solutions in literature.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.21 no.3
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• pp.5-17
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• 2005

Spatial uncertainty of Busan marine clay ground, which commonly occurs during site investigation testing, data analysis and transformation modeling, has been described. In this paper geotechnical uncertainty of shear strength indicator $N_k$ has been quantified in both horizontal direction and vertical direction using geostatistical Kriging method. Most of soil data used are from 25 boring tests, 75 laboratory tests, 124 field vane tests and 25 cone penetration tests (CPT). CPT-$N_k$ data for undrained shear strength determination, which are the most important properties in geotechnical design stages, have been analysed. Comparison between cone factor from conventional CPT-based method and that of geostatistical method shows that geostatistical Kriging method is an ideal tool to quantify the spatial variability of uncertainty from self-correlation of soil property of interest, and can be recommended to identify the spatial distribution of consolidation .md shear strength of soils at any sites concerned.