Borehole investigation which is mainly used to figure out geotechnical characterizations at construction work has the benefit that it provides a clear and convincing geotechnical information. But it has limitations to get the overall information of the construction site because it is performed at point location. In contrast, geophysical measurements like seismic survey has the advantage that the geological stratum information of a large area can be characterized in a continuous cross-section but the result from geophysics survey has wide range of values and is not suitable to determine the geotechnical design values directly. Therefore it is essential to combine borehole data and geophysics data complementally. Accordingly, in this study, a three-dimensional spatial interpolation of the cross-sectional distribution of seismic refraction was performed using digitizing and geostatistical method (krigring). In the process, digital map were used to increase the trustworthiness of method. Using this map, errors of ground height which are broken out in measurement from boring investigation and geophysical measurements can be revised. After that, average seismic velocity are derived by comparing borehole data with geophysical speed distribution data of each soil layer. During this process, outlier analysis is adapted. On the basis of the average seismic velocity, integrated analysis techniques to determine the three-dimensional geological stratum information is established. Finally, this analysis system is applied to dam construction field.
Natural geological and environmental processes reflect to element abundances in geological materials on the surface. This study aims to elucidate a possibility of geostatistical application to differentiate geochemical anomalies affected by anthropogenic and geogenic factors. A regional geochemical map was produced using 'inverse distance weight interpolation' method for analytical results of stream sediments «150 11m) which were collected from 2,290 first- to second-order streams over the whole Gyeonggi Province. The Jurassic granitic batholith in the southeastern province was selected as a target for the geostatistical examination. Factor analysis was conducted using 22 elements for stream sediments from 445 drainage basins over the granitic body. Co, Cr, Sc, MgO, Fe$_{2}$O$_{3}$, V, and Ni were grouped with high correlation coefficients and the depletion of the components may reflect the whole-rock chemistry of the granite. Regression analysis was done using Co, Cr, and Sc as dependent variables and other six components as independent variables, and the results were drawn as maps. The maps acquired generally show quite similar distribution patterns with those of concentrations of each variable. The similarity in the spatial patterns between the two maps indicates that the application of regression statistics can be valid for the interpretation of regional geochemical data. However, some components show local discrepancies which may be influenced by secondary factors regardless of the basement lithology. The regression analysis may be effective in extracting local geochemical anomalies which may reflect rather anthropogenic pollutions than geogenic influences.
In order to invest in overseas mineral projects, it is necessary to have a ability of technical and financial evaluation. Reserve estimation is the most important for mineral appraisal. Geostatistical evaluation of tonnage and grade promises more accurate reserve estimation than traditional methods such as polygon, inverse distance method and so on even if it has some uncertainty. Selection of a mining method and a mineral processing is also important because capex and opcosts of a mineral project is due to the selection. Mineral project is usually evaluated financially using NPV and IRR which are calculated through DCF(Discount Cash Flow). Uncertainty of a mineral project is analyzed statistically using sensitivity analysis and montecarlo simulation.
GIS-based spatial data integration tasks have used exhaustive thematic maps generated from sparsely sampled data or satellite-based exhaustive data. Due to a simplification of reality and error in mapping procedures, such spatial data are usually imperfect and of different accuracy. The objective of this study is to carry out a sensitivity analysis in connection with input topographic data for landslide hazard mapping. Two different types of elevation estimates, elevation spot heights and a DEM from ASTER stereo images are considered. The geostatistical framework of kriging is applied for generating more reliable elevation estimates from both sparse elevation spot heights and exhaustive ASTER-based elevation values. The effects of different accuracy arising from different terrain-related maps on the prediction performance of landslide hazard are illustrated from a case study of Boeun, Korea.
Kriging is a nonparametric regression method used in geostatistics for estimating curves and surfaces for spatial data. It may come as a surprise that the Kriging estimator, normally derived as the best linear unbiased estimator, is also the solution of a particular variational problem. Thus, Kriging estimators can also be interpreted as generalized smoothing splines where the roughness penalty is determined by the covariance function of a spatial process. We build off the early work by Silverman (1982, 1984) and the analysis by Cox (1983, 1984), Messer (1991), Messer and Goldstein (1993) and others and develop an equivalent kernel interpretation of geostatistical estimators. Given this connection we show how a given covariance function influences the bias and variance of the Kriging estimate as well as the mean squared prediction error. Some specific asymptotic results are given in one dimension for Matern covariances that have as their limit cubic smoothing splines.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2003.04a
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pp.229-232
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2003
본 연구는 울산지역 지하수오염 저감기술의 개발에 필요한 대수층의 공간적 분포특성을 파악하는 데 목적이 있다. 울산 공업도시의 대수층에서 공간적 분포특성을 파악하기 위하여 시추조사가 많이 필요 하지만 비용 및 시간 관계상 어려움이 있기 때문에, 지질조사 보고서나 논문 등에서 지하수자료와 시추 자료를 획득하여 지구통계기법을 이용한 울산지역 대수층의 공간적 분포를 모사하였다. 그리고 인구가 밀집되어 있는 남구와 중구를 중심으로 대수층 단면 분포를 모사하였다. 이와 같은 분석결과는 표토층 하부경계부와 풍화대 하부경계부에서 유사한 분포심도로 나타났으며, 지하수 수위는 표토층 하부경계와 암반층 상부경계부인 풍화대에 분포하는 것으로 나타났다.
In order to examine the contamination levels of trace elements in stream sediments in the Chungnam coal mine area, stream sediment and water samples were collected and analyzed for trace elements. The pH of stream water was neutral or weak-alkaline and the mobility of metal in stream sediments was supposed to be low. From the result of cluster analysis, non-polluted sampling stations can be distinguished from polluted sampling stations influenced by mining activities. The trace element concentrations in sediments from non-polluted zone were considered to be the natural backround concentrations of this area. The trace element concentrations in sediment samples from the mining area were higher than those from non-polluted area, and contaminated area of enriched trace element levels need to be properly managed. From the results of discriminant and regression analyses, concentrations of Cd, Cu, Pb AND zN and predicted values of Be, Mo, and Ni in Chungnam coal mine area were found to be lower than those in metal mining areas in Korea.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2002.03a
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pp.245-252
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2002
The Rock mass in which constructed a tunnel consist of the geological formations or the engineering rock type. Each layers are distinguished by the mineral, weathering and distributions of faults and Joints. Therefore, a tunneling design in rock mass starts from understanding and analyzing of the various geological engineering factors and then the engineering characteristics and distributions for each layers are determined to analysis and collection of the efficient informations. For this working, next two problems have to be solved. First, the layers in rock mass have to be classified and their distributions have to be defined. Second, the rock mass classifications and distributions based on the standard engineering classification have to be determined. Efficiently to approaching this two problems, the best solution is all geotechnical data are embodied to 3-D.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2002.02a
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pp.501-506
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2002
논에 있어서 정밀농업을 위한 기초자료수집과 분석을 하기 위해서 포장정보를 조사한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. 가. 포장정보의 변이계수를 살펴보면 5.70∼51.3%로서 논 포장에 있어서도 큰 공간변이를 보였다. 토양의 전기전도도는 28.1∼40.4%를 보였으며, 생육정보는 5.70∼23.19%를 보였다. 포장면 고저차는 51.3%로서 가장 큰 변이를 나타내었다. 수량도 22.5%를 보였으며, 단백질과 아밀로스 등 벼 품질에 있어서도 9.21%와 9.35%를 보였다. 나. 포장조사에서 얻어진 포장정보를 공간통계학적으로 해석한 결과, 포장정보별로 약간의 차이는 있었지만, 약 8∼60m정도에서 공간의존성이 존재함을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.4
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pp.138-147
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2010
As inaccurate traffic volume prediction may result in inadequate transportation planning and design, traffic volume prediction based on traffic volume data is very important in spatial decision making processes such as transportation planning and operation. In order to improve the accuracy of traffic volume prediction, recent studies are using the geostatistical approach called kriging and according to their reports, the method shows high predictability compared to conventional methods. Thus, this study estimated traffic volume data for St. Louis in the State of Missouri, USA using the kriging method, and tested its accuracy by comparing the estimates with actual measurements. In addition, we suggested a new method for enhancing the accuracy of prediction by the kriging method. In the new method, we estimated traffic volume data: first, by applying anisotropy, which is a characteristic of traffic volume data appearing in determining variogram factors; and second, by performing co-kriging analysis using interstate highway, which is in a high spatial correlation with traffic volume data, as a secondary variable. According to the results of the analysis, the analysis applying anisotropy showed higher accuracy than the kriging method, and co-kriging performed on the application of anisotropy produced the most accurate estimates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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