센서스 단위의 인구자료는 기초적인 인문사회 자료로 행정구역 단위로 요약되어 공간분석에 시용된다. 정밀한 인구 분포를 추정하기 위해 기존의 연구에서는 위성영상과 회귀분석 모형을 이용하였다. 하지만 회귀식에 의한 추정치는 공간자료의 공간적자기상관과 잔차 때문에 정확도에 있어 한계가 있었다. 본 연구는 회귀모형과 회귀모형에서 추출된 잔차에 대해 공간적자기상관을 고려하도록 크리깅 보간하는 RK모형(Regression Kriging Model)을 이용하여 인구분포의 추정 정확도를 향상하였다. RK모형을 적용하여 서울시의 4개구를 대상으로 사례분석을 하였으며, 모형의 효율성을 검증하기 위해 회귀분석만을 이용한 예측 결과와 RK모형을 이용한 예측 결과를 서로 비교하였다. 비교한 결과로 상관관계 계수 평균제곱근 오차, G 통계량 수치에서 RK모형의 추정 정확도가 기존의 회귀모형에 비해 높게 나온 것을 확인할수 있었다. 향후 정확한 인구추정을 위해 RK모형이 많이 활용될 수 있을 것이다.
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.
불균질.이방성 대수층에서의 지하수 유동분석을 위하여 지구통계학적 기법을 적용하였다. 연구지역은 대한광업진흥공사의 수문지질조사 사업지구인 전남 함평군 손불면 일대이며, 이 지역 관정의 표고와 지하수위의 선형회귀분석 결과 상관성이 매우 큰 것으로 나타났다. 정규크리깅과 코크리깅을 이용하여 작성된 지하수위 등고선도는 산간지역에서 차이가 크고, 서해에 인접한 구릉이나 평지에서는 큰 차이가 없다. 표고 등 고선도를 기준으로 2개의 지하수위 분포도를 비교해 보면 코크리깅에 의한 것이 정밀성이 더 큰 것으로 나타났다. 정규크리깅과 코크리깅에 의해 작성된 지하수위 등고선도에서 손불면의 지하수 유동상태를 검토해보면, 지형이 높은 산간지역에서 서해바다에 인접한 평야지역으로 지하수가 유동하고 있다. 불균질 이방성.대수층에서의 지하수 유동분석에 대한 지구통계학적 기법의 실효성을 검토하기 위하여 지하수 유동측정기(model 200 $GeoFlo^{R}$)를 이용해서 2개 지하수공내의 유향을 측정한 결과, 측정된 지하수 유향은 정규크리깅과 코크리깅의 지하수위 등고선도에서 추정된 지하수 유향과 대체로 일치하였다.
본 연구에서는 연평균일교통량 예측을 위한 공간회귀모형을 제시하였다. 비록 공간 분석을 위하여 조사지점들 간의 유클리디안 거리가 일반적으로 사용되고 있지만, 조사되지 않는 도로의 교통량 예측을 위하여 교통량 조사지점들 간의 최단경로를 이용한 공간회귀모형을 새롭게 시도하였다. 공간예측방법으로는 일반크리깅을 사용하였으며 교차검증을 통하여 정량적으로 최단경로 기반의 교통량공간예측모형의 타당성을 제시하였다.
매년 전 세계는 여러 자연재해로 인하여 많은 피해를 받고 있다 그 중에서도 강수와 관련한 집중호우와 가뭄, 홍수, 상수원 부족 등으로 많은 손실을 입고 있다. 이러한 재해에 의한 피해를 줄이기 위해서는 기상에 대한 정확한 예측이 필요하다. 따라서 강수량에 대한 정확한 예측을 실시하여 수자원을 적절하게 이용하고 재해에 의한 피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 강수량을 측정하는 지상기상관측지점자료에 대해 공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형(크리깅)을 고려하여 세미베리오그램을 기반으로한 최소제곱법과 코베리오그램을 기반으로한 최대우도추정방법으로 남한지역의 공간적 특성을 적절하게 파악할 수 있는 모형들을 찾고 이 모형들을 비교하였다. 공간적 선형회귀모형들에 대한 신뢰성을 검증하기 위하여 자동기상관측지점과 항공기상관측지점에서 측정된 실제값과 예측값을 비교하고 이를 바탕으로 강수량 예측에 관한 발전 및 개선방향에 대해 알아보았다.
Kriging model is widely used as design analysis and computer experiment (DACE) model in the field of engineering design to accomplish computationally feasible design optimization. In general, kriging model has been applied to many engineering applications as an interpolation model because it is usually constructed from deterministic simulation responses. However, when the responses include not only global nonlinearity but also numerical error, it is not suitable to use Kriging model that can distort global behavior. In this research, generalized kriging model that can represent both interpolation and regression is proposed. The performances of generalized kriging model are compared with those of interpolating kriging model for numerical function with error of normal distribution type and trigonometric function type. As an application of the proposed approach, the response of a simple dynamic model with numerical integration error is predicted based on sampling data. It is verified that the generalized kriging model can predict a noisy response without distortion of its global behavior. In addition, the influences of maximum likelihood estimation to prediction performance are discussed for the dynamic model.
기존에는 잠재위험도와 해당지역 하나의 강우관측소에서의 기왕최대강우량을 이용하여 계획빈도를 결정하였다. 그러나 기왕최대강우량은 이미 발생한 최대강우량이기 때문에 안전치를 고려해 산정한 계획빈도를 따라가지 못하였고, 잠재위험도에 따른 계획빈도의 범위가 매우 작은 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 문산천 유역의 기왕최대강우량과 잠재위험도를 이용하여 계획빈도를 산정하는데 필요한 가중치를 결정하였다. 본 연구에서는 수도권지역 6개의 기상청 강우관측소 강우량 자료를 사용하여 크리깅기법으로 공간분포를 시키고자 하였다. 또한, 기왕최대강우량으로 계획빈도를 연결시키는데 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 계획빈도의 가중치를 산정하고자 하였다. 문산천 유역에 잠재위험도 산정에 따라 계획빈도를 결정한 결과, 크리깅기법으로 문산천 유역에 기왕최대강우량에 해당하는 계획빈도는 160년 정도이며, 회귀식으로 각 소유역별로 계획빈도를 산정한 결과 약 110년에서 120년까지 분포하였다. 이렇게 산정된 계획빈도를 공시지가와 홍수량으로 가중치를 구하여 소유역별로 분포시킨 계획빈도 값은 대략 100년에서 200년으로 산정되었다. 잠재위험도와 피해액 산정기법을 이용하여 문산천에 최적 홍수방어대안을 선정하고자 하였다. 최적 대안을 선정하기 위한 방법론을 제시하고 이에 따라 잠재위험도를 산정하고 유역 분담량을 결정하여 적합한 구조적 홍수방어시설물을 Decision Tree라는 의사결정을 통하여 계획하고 조합하여 3개의 적정 홍수방어대안을 선정하였다.
통계적 회귀모델과 보간모델은 구조공학 분야에서 실제실험과 전산실험의 결과로부터 자료를 분석하고 응답을 예측하기 위해 적용되었으며 최근 10 년 동안 다양한 설계방법론들과 함께 발전해왔다. 그러나 그들은 구조물의 크기와 형상과 같은 공간변수에 대해서만 취급해왔고 시간변수에 따라 변하는 시간-변화 동적응답을 고려할 수 없었다. 본 연구에서는 공간변수와 시간변수를 모두 취급하여 시간-변화 동적응답을 고려할 수 있는 다중응답접근법 기반 통계적 공간-시간 메타모델을 제안한다. 대표적 회귀모델인 반응표면모델과 보간모델인 크리깅모델을 구조공학 예제의 시간-변화 동적응답에 적용한다. 또한 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제함수와의 비교를 통해 두 통계적 공간-시간 메타모델의 정확성을 비교한다.
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.
기존의 산림탄소저장량 통계는 현지 조사 표본 기반의 통계로 표본점 단위에서는 비교적 정확하지만 미조사 지점에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이를 보완하기 위한 것이 공간 정보를 보조 자료로 함께 활용하는 면적 기반 추정이며 우리나라의 경우 디지털 항공사진 판독과 현지 조사를 통해 상세 수준의 산림정보를 얻을 수 있는 1:5,000 임상도를 보유하고 있으므로 임상도의 활용성에 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 1:5,000 임상도와 제5차 국가산림자원조사 자료에 기반한 세 가지 업스케일링 방법을 비교하였다. 충청남도와 대전시를 대상으로 지도대수(방법 1), 회귀크리깅(방법 2) 및 지리가중회귀(방법 3)를 이용하여 산림탄소저장량을 각각 추정하였다. 탄소저장량 범위의 경우, 방법 2(1.39~138.80 tonC/ha)와 방법 3(1.28~149.98 tonC/ha)이 방법 1(0.00~93.37 tonC/ha)에 비해 기존의 현지 조사 표본 기반 방법의 추정치 범위(1.56~156.40 tonC/ha)와 유사한 범위로 추정하여 공간자기상관성을 고려한 회귀크리깅과 지리가중회귀 방법이 탄소저장량 분포의 공간이질성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 평가를 위해 독립검증 지점 186개소의 탄소저장량에 대한 대응표본 t-검정을 수행한 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 없으며(p>0.05) 방법 2의 결과가 가장 낮은 RMSE를 보였다. 따라서 지형과 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 경우, 회귀크리깅이 기존 통계 방법과 가장 유사한 평균 탄소저장량을 산출하면서 탄소저장량의 국지적 변이를 나타내기에 유용할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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