• 지구물리와물리탐사
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• 제7권2호
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• pp.121-129
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• 2004

터널 등과 같은 대규모의 토목공사에서 암반등급 평가에 이용되는 RMR값의 효율적인 추정을 위해 지구물리 탐사자료인 MT역산결과와 시추공에서 직접 얻어진 자료에 대해 지구통계학적 복합해석을 수행하였다. 일반적으로 물리탐사를 통해 획득한 전기비저항 정보는 RMR 값과 정성적으로 양의 상관관계를 갖는 것으로 판단되지만, 직접적인 일대일 대응은 부정확한 결과를 내놓을 수 있다. 이러한 점을 극복하고, RMR값이 공간적 연속성을 갖는 다는 점을 고려하여 지구통계학적 추정 기술을 적용하였다. 본 연구에서는 MT자료에 의한 전기비저항치와 시추공에서 얻어진 RMR값의 상관관계에 대한 평균 분포를 비선형적으로 구하고, RMR의 잔차에 대하여 공간적 해석을 적용하여 보다 실제적인 RMR의 분포를 얻고자 하였다. MT 탐사 결과의 비저항 분포를 2차 자료로 이용하여 1차 자료인 시추공에서 얻은 RMR값을 추정 해석하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.406-408
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• 2006

Various geological thematic maps such as grain size or ground water level maps have been generated by interpolating sparsely sampled ground survey data. When there are sampled data at a limited number of locations, to use secondary information which is correlated to primary variable can help us to estimate the attribute values of the primary variable at unsampled locations. This paper applies two multivariate geostatistical algorithms to integrate remote sensing imagery with sparsely sampled ground survey data for spatial estimation of grain size: simple kriging with local means and kriging with an external drift. High-resolution IKONOS imagery which is well correlated with the grain size is used as secondary information. The algorithms are evaluated from a case study with grain size observations measured at 53 locations in the Baramarae beach of Anmyeondo, Korea. Cross validation based on a one-leave-out approach is used to compare the estimation performance of the two multivariate geostatistical algorithms with that of traditional ordinary kriging.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.225-228
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• 2007

This paper presents a geostatistical methodology to model local uncertainty in spatial estimation of sediment grain size with high-resolution remote sensing imagery. Within a multi-Gaussian framework, the IKONOS imagery is used as local means both to estimate the grain size values and to model local uncertainty at unsample locations. A conditional cumulative distribution function (ccdf) at any locations is defined by mean and variance values which can be estimated by multi-Gaussian kriging with local means. Two ccdf statistics including condition variance and interquartile range are used here as measures of local uncertainty and are compared through a cross validation analysis. In addition to local uncertainty measures, the probabilities of not exceeding or exceeding any grain size value at any locations are retrieved and mapped from the local ccdf models. A case study of Baramarae beach, Korea is carried out to illustrate the potential of geostatistical uncertainty modeling.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제13권1호
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• pp.85-100
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• 1997

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.453-462
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• 2008

The objective of this paper is to compare the prediction performances of different landslide hazard maps based on topographic data stemming from different sources of elevation. The geostatistical framework of kriging, which can properly integrate spatial data with different accuracy, is applied for generating more reliable elevation estimates from both sparse elevation spot heights and exhaustive ASTER-based elevation values. A case study from Boeun, Korea illustrates that the integration of elevation and slope maps derived from different data yielded different prediction performances for landslide hazard mapping. The landslide hazard map constructed by using the elevation and the associated slope maps based on geostatistical integration of spot heights and ASTER-based elevation resulted in the best prediction performance. Landslide hazard mapping using elevation and slope maps derived from the interpolation of only sparse spot heights showed the worst prediction performance.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제17권6호
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• pp.69-81
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• 2012

Diverse geostatistical tools such as kriging have been used to estimate the volume and spatial coverage of contaminated soil needed for remediation. However, many approaches frequently yield estimation errors, due to inherent geostatistical uncertainties. Such errors may yield over- or under-estimation of the amounts of polluted soils, which cause an over-estimation of remediation cost as well as an incomplete clean-up of a contaminated land. Therefore, it is very important to use a better estimation tool considering uncertainties arising from incomplete field investigation (i.e., contamination survey) and mathematical spatial estimation. In the current work, as better estimation tools we propose stochastic simulation approaches which allow the remediation volume to be assessed more accurately along with uncertainty estimation. To test the efficiency of proposed methods, heavy metals (esp., Pb) contaminated soil of a shooting range area was selected. In addition, we suggest a quantitative method to delineate the confident interval of estimated volume (and spatial extent) of polluted soil based on the spatial aspect of uncertainty. The methods proposed in this work can improve a better decision making on soil remediation.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.5-17
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• 2005

남해안 부산 해성점토지반을 대상으로 지반조사 및 시험, 분석과정에서 발생하는 다양한 지반의 공간적 불확실성을 면구한 내용이다. 지반의 불확실성을 정량화하기 위하여 지반의 공간적 불확실성을 수치화하는 지구통계학적 기법을 사용하여 지반의 공간적 방향성을 분석하였다. 본 논문에서 불확실성 분석에 사용된 지반조사는 원위치 보링은 25개, 실내시험은 73회, 현장베인시험 124회, 그리고 심도별 콘관입시험 25회의 결과가 활용되었다. 지반의 불확실성에 대한 공간적 분석에 사용된 핵심자료는 큰관입 시험결과이고 특히 비배수 전단강도를 산정시 큰 영향을 미치는 콘계수($N_k$ )에 대하여 지구통계학적 방법과 기존의 일반적인 방법으로 상효 비교분석 하였다. 연구결과, 지구통계학적 기법을 통한 시험자료의 해석은 지반 고유특성에 따른 공간적 자기상관성을 찾을 수 있으며 특정 방향에 대한 시험자료의 상관성이 임의의 지역에 대한 값 추정에 적용되어 보다 신뢰성 있게 분포양상을 추정할 수 있었다. 그러므로 지구통계학적 크리깅 분석기법은 대상지역의 압밀과 강도특성 분포를 규명하는 데는 매우 유용하게 사용될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제95권3호
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• pp.240-249
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• 2006

최근, 소나무재선충(Bursaphelenchus xylophilus)에 의한 소나무림의 피해에 대한 사회적 심각성이 크게 대두되고 있다. 소나무 재선충에 의한 산림피해는 피해지 내에서는 매개충인 솔수염하늘소의 자연적인 영역확장에 의해 확산되는 반면, 전국적으로는 감염목의 인위적 반출 및 이동에 의해 확산이 진행되고 있다. 본 연구에서는 부산 대변항의 재선충 피해지내에서 항공사진 및 현지조사에 의해 피해목의 공간적인 위치를 파악하였고, 공간통계학적인 방법을 통하여 피해목의 공간분포유형, 피해발생과 지형인자간의 관계를 분석하였다. 또한, 지형공간자료를 통계학적 Tree 모형에 적용한 CART(Classification and Regression Trees)모형을 이용하여 재선충 피해의 자연적인 확산 예측 지도를 작성하였다. 본 연구를 통해 공간통계학적인 분석과 CART모형이 소나무재선충 피해의 공간분포 및 자연적 확산유형을 파악하는데 유용한 도구로 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제13권2호
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• pp.87-99
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• 2003

지구통계학적 접근법은 지역화 변수를 모델링하기 위한 방법으로서, 제한된 공간 샘플 자료로부터 불확실성을 평가하고 추정하기 위한 효과적인 방법론이다. 본 연구에서는 추정문제에서 사용할 수 있는 크리깅 기법과 지구통계학적 시뮬레이션에 대해 이론적으로 비교 검토하였다. 시뮬레이션과 달리, 크리깅은 자료의 통계량과 공간 구조를 유지할 수 없으며, 불확실성의 측도를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 불확실성 평가를 위한 지구통계학적 시뮬레이션의 과정을 제시하였으며, RMR의 공간 분포 파악 및 그 불확실성의 평가 과정을 현장 적용을 통해 살펴보았다. 지구통계학적 시뮬레이션은 지반공학적 변수들의 공간 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다. 따라서, 지구통계학적 시뮬레이션 결과는 다양한 지질학적조건 및 시공 계약 조건하에서 설계자의 의사결정을 위한 유용한 정보로서 활용할 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-29
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• 2002

Bayesian inversion for gravity and resistivity data was performed to investigate the cavity structure appearing as a lava tunnel in Cheju Island, Korea. Dipole-dipole DC resistivity data were proposed for a prior information of gravity data and we applied the geostatistical techniques such as kriging and simulation algorithms to provide a prior model information and covariance matrix in data domain. The inverted resistivity section gave the indicator variogram modeling for each threshold and it provided spatial uncertainty to give a prior PDF by sequential indicator simulations. We also presented a more objective way to make data covariance matrix that reflects the state of the achieved field data by geostatistical technique, cross-validation. Then Gaussian approximation was adopted for the inference of characteristics of the marginal distributions of model parameters and Broyden update for simple calculation of sensitivity matrix and SVD was applied. Generally cavity investigation by geophysical exploration is difficult and success is hard to be achieved. However, this exotic multiple interpretations showed remarkable improvement and stability for interpretation when compared to data-fit alone results, and suggested the possibility of diverse application for Bayesian inversion in geophysical inverse problem.