The purpose of this study is to develop geostatistical methods for selection of prospective areas of polymetallic nodule deposits in KODOS (Korea Deep Ocean Study) area of the North-East Pacific Ocean. In this study $110{\times}165$ grid system was used, and each node represents the center of an estimated block of $1km{\times}1km$. The ordinary kriging was applied to SeaBeam2000 data in order to evaluate the bathymetry. A structural analysis (variogram) of the bathymetry data was carried out for constructing digital terrain model (DTM) and the maximum slopes of the bathymetry were calculated by DTM data. The above method can be used to solve the problem that is resulted from the lack of theory of a change of support model for the maximum slope of the bathymetry. The ordinary kriging and the indicator kriging were used to evaluate the nodule abundance, and the different two kriging methods were compared to evaluate the accuracy for the estimation of the nodule abundance. It has been shown that indicator kriging was better estimation tool than the ordinary kriging. The overlay map is presented for the selection of potentially minable sites by combining the two indicator maps of the nodule abundance and the maximum slope of bathymetry. This overlay map could be utilized to establish follow-up survey and to investigate the potentially minable sites in the KODOS area.
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.
In modem petroleum reservoir engineering, the characterization of reservoir heterogeneities is very important to accurately understand and predict reservoir production performance. Formation evaluation for the description of reservoir is generally conducted by performing the analysis of well logging, core testing, and well testing. However, the measured data points by well logging or core testing are in general very sparse and hence reservoir properties should be interpolated and extrapolated from measured points to uncharacterized areas. In assigning the data for the unknown points, simple averaging technique is not feasible as optimum estimation method since this method does not account the spatial relationship between the data points. The main goal of this work is to develop PC-version of multi-purpose geostatistical model in which several stages are systematically proceeded. In the development of model, the simulator employs a automatic selection of semivariogram function such as exponential or spherical model with the best values of $R^2$. The simulator also implements a special algorithm for the fitting of semivariogram function to experimental sernivariogram. The special algorithm such as trial and error scheme is devised since this method is much more reliable and stable than Gauss-Newton method. The simulator has been tested under stringent conditions and found to be stable. Finally, the validity and the applicability of the developed model have been studied against some existing actual field data.
우리나라에서 악기상으로 인한 재해 유발 가능성이 높아짐으로써, 방재 및 수자원 관리 대책이 필요하다. 국지성 강한 강우에 대한 방재를 위해서는 강우량을 정량적으로 관측 및 예측해야 한다. 본 연구에서는 레이더 강우추정 오차의 지구통계학적 유효반경을 LGC 방법에 적용하여 레이더 추정강우를 조정하는 기법을 개발하였다. 지구통계적 방법을 이용하여 레이더 강우의 실제오차에 대한 유효반경을 결정하였고, LGC 방법을 기반으로 여름철 집중호우 네 사례의 레이더 강우를 조정하였다. 여름철 집중호우 사례의 레이더 1시간 누적강우량과 총누적강우량의 오차는 조정 후 각각 약 40%와 60% 이상 개선효과를 보였다. 그러므로, 여름철 국지적으로 강한 강우 현상의 레이더강우를 예측하는데 있어서 본 연구에서 개발된 조정 알고리즘을 이용하는 것은 적절한 것으로 판단된다.
pH, EC와 TDS는 지하수 수질조사의 기본항목으로서, 지하수 수질의 일차적 평가에 중요한 역할을 한다. 영산강 섬진강 유역에서 1998년도에 조사된 3가지의 수질자료에 의하면 이 지역의 지하수는 대체로 양질의 수질 특성을 나타낸다. 선형회귀분석에 의하면 TDS와 EC는 선형적인 상관성을 갖고 있으나, EC와 pH, TDS와 pH는 상관성이 거의없다. TDS와 EC의 관계는 1.0 mg/1=1.52 $mu\textrm{S}$/cm로서 이 지역의 지하수는 자연수의 수질특성을 나타낸다. 지구통계학적 분석에서 3가지의 수질자료는 정상확률함수의 특성을 보이며, 베리오그램은 모두 지수형모델이 적합한 것으로 나타났다. 수질자료의 등치선도에 의하면 영산강 유역의 지하수 수질이 섬진강 유역에 비하여 약간 더 오염되어 있고, TDS와 EC의 큰 상관성 때문에 2개의 등치선도 유형은 매우 유사하다. 그리고 실제 측정된 3가지 수질의 최소 값과 최대 값은 각각의 등치선도에서 그대로 반영이 되지는 않았는데, 그 이유는 크리깅은 최소의 오차를 갖는 추정치들을 만들어 완만한 분포도를 만들어내는 특성을 갖고 있기 때문이다.
공간 지반 정보의 합리적 예측 목적으로, 대상 연구 지역을 포함하는 확장 지역 및 지표면 지질 자료 획득을 위한 추가 부지 조사라는 새로운 두 개념을 도입하여 GIS 기법 토대의 지반-지식 기반 지반 정보화 시스템(GTIS) 구축 기법을 개발하였다. 지역적 모범 적용 연구로서의 경주 지역에 대한 GTIS를 구축하기 위하여 개발된 기법에 따라, 기존 지반 조사 자료의 수집과 연구 목적의 지반 조사가 수행되었고 지표 지층 자료 확보를 위한 추가적인 부지 지표 조사가 실시되었다. 경주 지역의 지반-지식 기반 GTIS 내에서 지구통계학적 크리깅 기법을 적용하여 확장 지역에 대한 공간 지층 정보를 예측하였으며, 이로부터 연구 대상 지역의 공간 지층 정보를 추출하였다. 뿐만 아니라, 지반 관련 실무적 활용 목적의 지층 두께 및 기반암 심도의 공간 분포 지도를 구축하였다. 본 연구의 지반-지식 기반 GTIS와 일반적인 지반공학적 GIS와의 비교 결과, GTIS의 우월성을 표준 편차와 지질 전문가적 판단을 통해 확인하였다.
본 논문은 3개의 강우관측망과 최적 강우관측망을 토대로 호우의 면적 평균강우량 산정용 섬진유역 강우관측망의 개량안을 제안했다. 강우관측망 설계문제는 면적평균강우량추정분산으로 나타내지는 정확도와 자료 수집비로 구성되는 목적함수를 최소화하는 것이다. 익히 알려진 분산경감법으로는 최소화 알고리즘인 SATS기법이 채용되었다. 첫 단계에서, 비용에 부과된 2개의 교환계수값에 따라 최적 관측망과 대안관측망이 얻어졌다. 다음 단계에서, 최적으로 선정된 우량국에 기존우량국이 인접해 있을 경우 그 기존국이 포함되는 준 최적관측망과 준 대안관측망을 제안했다.
터널 설계를 위한 조사에 있어서, 요사이 시추공 조사는 물론 탄성파 탐사, 전기 비저항 탐사 등의 물리탐사가 빈번히 행해지고 있는 실정이다. 따라서 암반 등급 등에 의한 최적의 지반평가를 위해 조사에서 얻어지는 모든 자료를 체계적으로 최대한 활용할 수 있는 방법이 절실히 요구되고 있다. 많은 연구자들이 정량적 데이터가 부족한 경우에 대처하기 위해 정성적 데이터의 이용을 제안해 왔다. 본 연구에서는 시추가 되지 않은 구간의 암반등급을 추정하는 방법이 지구통계학 이론 중의 하나인 다분적 지시크리깅 기법에 기초하여 제안되었다. 실제 터널 설계에 있어서, 불확실성이 다른 두 종류의 자료, 예를 들어 시추공 자료와 물리탐사자료 등이 암반등급 산정에 동시에 활용될 수 있음이 제시되었다.
본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모의 효율성 측면에서는 CEM이 SGS에 비해 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 기존 연쇄 말콥체인(Coupled Markov Chain, CMC) 확률식의 연산 경직성을 개선하기 위하여 일반화 된 2차원 연쇄 말콥체인(Generalized Coupled Markov Chain, GCMC) 확률식이 개발되었다. 또한 개발된 확률식에 근거하여 평면상에서 무작위적으로 분포하는 참조정보를 효율적으로 활용하는 연산 알고리듬이 개발되었다. 개발된 모델은 대안적 지구통계 기법으로의 새로운 기능성을 제시한다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 GCMC 확률식은 기존 CMC 확률식에 비해 보다 유연한 참조 정보 활용 가능성을 가지며 특수한 경우로 기존 CMC 확률식이 유도되었다. 또한 순차적 연산의 인위적 오류 발생 기능성 및 실제 야외 데이터의 낮은 빈도를 고려하여 무작위로 추출된 위치에서 각 범위를 이용한 연산 알고리듬이 제안되었다. 개발된 모델은 가상의 2차원 토양도에 적용되었으며 기존 지구통계 기법인 SIS에 비하여 손색이 없는 새로운 지구통계 기법으로 토양 및 지질을 포함한 다양한 예측에 이용 될 수 있는 가능성을 보였다. 낮은 빈도로 샘플링 된 지시자에 대해서는 기존 지구통계 기법과 마찬가지로 저평가되는 현상을 보였으며 이를 보완하기 위하여 다양한 소스의 데이터 융합 등을 바탕으로 한 계속적인 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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