• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1047-1051
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• 2004

The design storm is a crucial element in urban drainage design and hydrological modeling. The total rainfall depth of a design storm is usually estimated by hydrological frequency analysis using historic rainfall records. The different geostatistical approaches (ordinary kriging, universal kriging) have been used as estimators and their results are compared and discussed. Variogram parameters, the sill, nugget effect and influence range, are analysis. Kriging method was applied for developing contour maps of design storm depths In bocheong stream basin. Effect to utilize weather radar data and grid-based basin model on the spatial variation characteristics of storm requires further study.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.495-504
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• 2015

The Gaussian geostatistical model has been widely used for modeling spatial data. However, this model suffers from a severe difficulty in computation because inference requires to invert a large covariance matrix in evaluating log-likelihood. In addressing this computational challenge, three strategies have been employed: likelihood approximation, lower dimensional space approximation, and Markov random field approximation. In this paper, we reviewed statistical approaches attacking the computational challenge. As an illustration, we also applied integrated nested Laplace approximation (INLA) technology, one of Markov approximation approach, to real data to provide an example of its use in practice dealing with large spatial data.

• 한국지구과학회지
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• 제35권1호
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• pp.29-40
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• 2014

콘크리트 도로 하부의 이상대를 찾기 위해 전기비저항 탐사를 수행하였다. 콘크리트의 접지저항효과를 줄이기 위해 전기전도성이 좋은 매질과 평판 전극을 이용하였다. 전기비저항 탐사 결과를 분석하고 같은 장소에서 수행한 지하투과레이더 탐사, 충격응답기법, 다중채널 표면파 탐사 결과와 비교하였다. 전기비저항 탐사 결과는 함몰과 포장 구간에서 높은 비저항 분포를 보였으며, 지하투과레이더 탐사 결과는 보강으로 인한 형태를 보였다. 또한 충격응답기법과 전기비저항 탐사 결과의 비교를 통하여 보강 구간에서의 높은 동적강성도가 높은 비저항 분포의 원인임을 확인하였다. 동일한 장소에서 수행한 전기비저항 탐사와 다중채널 표면파 탐사 결과를 공동 크리깅한 결과, 지구통계학적 복합 해석이 각 지구물리 탐사결과에 대한 개별적인 분석보다 더 명확하게 이상대를 확인 할 수 있었다. 이 연구는 지구물리 탐사에 기초한 의사결정 과정에서 지구통계학을 이용한 복합 해석 결과의 활용 가능성을 제시한다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제9권3호
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• pp.61-66
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• 1993

본 논문에서는 암반 분류를 위해 물리탐사 결과나 그동안 축적된 시공경험 등의 정성적 자료의 사용을 고려하였다. 터널 설계를 위한 요소(parameter)들이 공간적 상관관계를 갖기 때문에 지구 통계학(Geostatistics)을 이용하였으며, 특히, 비모수적 (non-parametric)방법 중의 하나인 지시 크리깅(indicator kriging) 기법을 사용했다. 최적 분류를 위한 선택 기준으로는 오차에 대응하는 비용(the cost of errors)을 사용했으며, 암반분류는 이분적 분류에 한정하였다. 앞으로, 정량적 데이타가 절대적으로 부족한 터널공사등에서 비교적 많은 양이 존재하는 정성적 데이타의 이용은 절실하며, 이러한 점에서 본 연구가 가지는 의미는 크다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제11권2호
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• pp.71-78
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• 1995

본 논문에서는 RMR법이나 Q시스템 등의 암반분류법에서와 같이 암반을 여러 등급으로 분류하는 연구가 수행되었다. 특히, 정량적 자료가 제한된 상황에서의 정성적 자료의 체계적이고 합리적인 이용 방법이 모색되었다. 이를 위해서, 지구통계학(geostatistics)기법이 사용되었는데, 특히, 비모수적 방법 중의 하나인 지시크리깅(indicator kriging) 기법이 사용되었으며, 최적 분류를 위한 선택기준으로는 오차에 대응하는 비용(the cost of error)가 사용되었다. 결과적으로, 기존에 개발된 이분적 암반분류에서 다분적 암반분류로의 일반화가 가능하게 되었으며, 분류등 급의 총수에는 제한이 없다.