수자원 분야에서 대부분의 수문해석은 강우자료의 수집 및 분석으로부터 시작되며, 지점 강우량으로부터의 면적 평균강우량 추정 및 결측치에 대한 자료보완 기법은 여러 가지가 있다. 이러한 강우분석 기법으로 기존에 사용되어온 티센법 및 RDS법은 전통적인 자료보완 기법으로 매개변수의 특성이 관측소간 거리에만 의존하며, 공간적인 연속성을 가질 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 전통 기법들의 단점을 보완하고 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기 위하여 크리깅 기법을 낙동강 유역의 강우해석에 적용하였다. 공간상관 및 반분산 분석으로 낙동강 유역 강우의 지역적인 통계특성을 파악하였으며, 낙동강 유역 격자시스템에 대한 크리깅 분석을 통하여 공간격자 강우량 및 소유역별 평균강우량을 산정하였다. 또한, 크리깅 기법의 공간추정 오차 분석으로 시강우량에 대한 격자별 내삽오차 및 소유역별 평균오차를 제시하여 낙동강 유역의 강우관측 취약지역을 파악할 수 있었다.
In order to integrate large amounts of variable generation resources such as wind and solar reliably into power grids, accurate renewable energy forecasting is necessary. Since renewable energy generation output is heavily influenced by environmental variables, accurate forecasting of power generation requires meteorological data at the point where the plant is located. Therefore, a spatial approach is required to predict the meteorological variables at the interesting points. In this paper, we propose the meteorological variable prediction model for enhancing renewable generation output forecasting model. The proposed model is implemented by three geostatistical techniques: Ordinary kriging, Universal kriging and Co-kriging.
The GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite) data provide new opportunities the most regionally complete and up-to-date assessment of $CO_2$. However, in practice, GOSAT records often suffer from missing data values mainly due to unfavorable meteorological condition in specific time periods of data acquisition. The aim of this research was to identify optimal spatial interpolation techniques to ensure the continuity of $CO_2$ from samples taken in the North East Asia. The accuracy among ordinary kriging (OK), universal kriging (UK) and simple kriging (SK) was compared based on the combined consideration of $R^2$ values, Root Mean Square Error (RMSE), Mean Error (ME) for variogram models. Cross validation for 1312 random sampling points indicate that the (UK) kriging is the best geostatistical method for spatial predictions of $CO_2$ in the East Asia region. The results from this study can be useful for selecting optimal kriging algorithm to produce $CO_2$ map of various landscapes. Also, data users may benefit from a statistical approach that would allow them to better understand the uncertainty and limitations of the GOSAT sample data.
다양한 지질 주제도는 현지 조사에 의해 부분적으로 샘플링된 공간 자료의 내삽을 통해 작성되어 왔으며, 공간적 예측을 위해 공간적 상관성을 고려하는 지구통계학적 크리깅이 많이 적용되어 왔다. 이 논문에서는 지질 주제도 작성을 목적으로 부분적인 샘플링 자료와 이와 상관된 부가자료를 통합하기 위해 다변량 지구통계 기법을 적용하였다. 다변량 지구통계 기법으로 simple kriging with local means와 kriging with an external drift를 적용하였다. 지하수위 분포도 작성과 퇴적물 입도 분포도 작성의 2가지 사례연구를 수행하였는데, 지하수위 분포도 작성에는 지하수위 분포 샘플링 자료와 수치고도모델을, 퇴적물 입도분포도 작성에는 입도 샘플링 자료와 IKONOS 원격탐사 자료를 이용하였다. 사례연구 수행결과, 다변량 지구통계 기법이 그동안 많이 이용되어온 단변량 지구통계 기법 친 정규 크리깅에 비해 작은 추정 오차를 나타내면서 국소적인 특성을 반영할 수 있었다. 그러나 추정 오차의 정도는 샘플링 밀도, 부가자료와의 상관성과 공간자료 자체의 상관성 정도에 영향을 받는 것으로 나타났는데, 특히 퇴적물 입도 분포도 작성 사례연구에서 이러한 요소들이 상호 영향을 미쳐 부가자료의 이용 효과가 상대적으로 적게 나타났다.
수변공간 및 수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 하천의 수리적인 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 필요하다. EFDC 모형은 이러한 의사결정을 지원하기 위한 다차원 수리모형으로 3차원 정밀지형을 활용하여 수체의 수리적인 특성을 분석할 수 있다. 그러나 EFDC 모형의 입력자료로 활용되는 3차원 정밀지형의 경우, 측량간격과 지형보간기법에 의해 많은 영향을 받게 되며 3차원 정밀지형의 변화에 따라 대상 수체의 수리적인 특성이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 다른 측량간격 및 지형보간기법에 따라 도출된 3차원 정밀지형이 EFDC 모형의 모의결과에 미치는 영향을 검토하였다. 연구 대상지역은 낙동강 금호강 유입구간이며, 검토 사상은 2006년 강우사상에 대한 수치모의를 수행하고, 면적-고도 곡선, 수위 및 유속의 모의결과를 비교 분석하였다. 분석결과, 동일한 측량 간격에서는 지형보간기법에 따른 면적고도곡선의 차이는 크지 않았으나, 측량 간격이 160m에서 모든 보간기법에서 차이가 발생하였고 측량간격이 80m 이상이 되면 하상단면의 변화가 발생하였다. 또한, 수위의 경우에 Kriging을 제외한 나머지 기법은 해상도에 따른 차이가 크지 않았고, Kriging은 160m 측량간격에서 다른 기법에 비해 차이가 크게 나타났다. 유속의 경우, 80m 측량간격이상에서 각 보간기법별 차이가 나타나기 시작했으며 160m 측량간격에서 Kriging은 다른 보간기법과 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다.
메타모델의 정확도를 엄밀하게 검증하는 것은 메타모델링에서 중요한 연구주제이다. k 점 선택교차검증기법이 많은 계산시간을 요구하면서도 메타모델의 정확도를 정략적으로 측정하지 못한다. 최근들어, 평균 $_0$ 기준이 메타모델의 정확도를 정량적으로 제공하기 위하여 제안되었다. 그러나 평균 $_0$ 검증 기준은 크리깅 메타모델이 부정확함에도 불구하고 일찍 수렴하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 최대엔트로피를 이용한 순차적 실험계획에서 크리깅모델의 평균과 분산을 이용한 정확도 평가기법을 제안한다. 이 제안한 기법은 평균 및 분산을 계산할 때 수치해석으로 구하는 것이 아니라 크리깅메타모델을 직접 적분하여 구하기 때문에 k 점 선택교차검증기법보다 효율적이며 정확하다. 제안한 기준은 실제 응답의 평균제곱오차의 경향과 매우 유사하여 순차적 실험계획의 수렴기준으로 사용할 수 있다.
Cylindrical film-cooling hole is formulated numerically and optimized to enhance film-cooling effectiveness. The Kriging method is used an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid and heat transfer with shear stress transport model. The hole length-to-diameter ratio and injection angle are chosen as design variables and spatially averaged film-cooling effectiveness is considered as objective function which is to be maximized. Twelve training points obtained by Latin Hypercube Sampling for two design variables. Optimum shape shows the film-cooling effectiveness increased.
본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.
본 연구는 2003년부터 2004년에 걸쳐 대한광업진흥공사에서 수행한 지하수기초조사의 사업지역인 경남 밀양 및 경기 포천의 지역별 충적층 두께 분포 특성을 파악하기 위하여 전기비저항 수직탐사(슐럼버져 배열)에 의해 획득된 충적층 심도 자료에 대하여 지구통계학적 기법인 정규크리깅을 적용하였다. 물리탐사 자료의 적용성 검증을 위하여 물리탐사 자료와 시추공 자료의 상관성분석을 실시하였다. 정규크리깅에 의해 충적층 분포를 이미지화한 결과, 지형이나 유역에 따라 충적층 심도분포가 합리적으로 묘사된 것으로 나타났으며, 따라서, 충적층 심도 분포 파악에 있어서 전기비저항 수직 탐사 자료에 의해서도 만족할만한 수준의 결과를 얻는 것이 가능한 것으로 판단된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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