An estimation method for groundwater level elevations is introduced. Using geostatistical techniques and anisotropies, experimental variograms show significant improved correlations compared with those from conventional techniques.
The assessment of personal exposure is a critical component in population-based epidemiologic studies of air pollution. This study was conducted to apply and compare the four exposure estimation methods of individual-level to air pollution concentration in a cohort including 2,283 subjects in Gwangyang, Korea. Individual-level exposure of air pollution were estimated using multiple approaches, including average across all monitors, nearest monitor, and spatial interpolation by inverse distance weighting and kriging. The mean concentrations of $PM_{10}$, $NO_2$, $SO_2$, CO, $O_3$ by four exposure estimation methods were slightly different but not significantly different from each other. Cross-validation showed that kriging was more accurate than other exposure estimation methods because kriging has probably predicted individual exposure levels equivalent to residential locations after estimating the parameters of a model according to the spatial surface of air pollution concentration. These data support that spatial interpolation methods may provide better estimates than selecting the value from the nearest monitor and averaging across values from all monitors by reflecting spatial attributes of air pollution on personal level.
Lee Kwon-Hee;Park Hyung-Wook;Han Dong-Seop;Han Geun-Jo
Journal of Navigation and Port Research
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v.30
no.1
s.107
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pp.105-111
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2006
A LMTT (Linear Motor-based Transfer Technology) is a horizontal transfer system for the yard automation This system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that consists of stator modules on the rail and shuttle car. In this research, the kriging interpolation method using sequential sampling is utilized to find the optimum design of a mover in LMTT. The design variables are considered as the transverse, longitudinal and wheel beam's thicknesses. The objective function is set up as weight, while the constant functions are set up as the stresses generated by four loading conditions. The optimum results obtained by the suggested method are compared with those determined by the GENESIS.
Since the real estate reporting system was first introduced, about 2 million real estate transaction per year have been reported over the last 10 years with an increasing demand for real estate price estimates. This study looks at the applicability and superiority of the regression-kriging method to derive effective real transaction prices estimation on the location where information about real transaction is unavailable. Several issues on predicting the real estate price are discussed and illustrated using the real transaction reports of Jinju, Gyeongsangnam-do. Results have been compared with a simple regression model in terms of the mean absolute error and root square error. It turns out that the regression-kriging model provides a more effective estimation of land price compared to the simple regression model. The regression-kriging method adequately reflects the spatial structure of the term that is not explained by other characteristic variables.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.3
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pp.29-41
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2010
In this study, the prediction errors of various spatial interpolation methods used to model values at unmeasured locations was compared and the accuracy of these predictions was evaluated. The root mean square (RMS) was calculated by processing different parameters associated with spatial interpolation by using techniques such as inverse distance weighting, kriging, local polynomial interpolation and radial basis function to known elevation data of the east coastal area under the same condition. As a result, a circular model of simple kriging reached the smallest RMS value. Prediction map using the multiquadric method of a radial basis function was coincident with the spatial distribution obtained by constructing a triangulated irregular network of the study area through the raster mathematics. In addition, better interpolation results can be obtained by setting the optimal power value provided under the selected condition.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.3
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pp.295-304
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2008
This paper comprises two specific objectives. The first is to examine the applicability of Ordinary Kriging interpolation(OK) to finite element method that is based on variogram modeling in conjunction with different allowable limits of separation distance. The second is to investigate the accuracy according to theoretical variograms such as polynomial, Gauss, and spherical models. For this purpose, the weighted least square method is applied to obtain the estimated new stress field from the stress data at the Gauss points. The weight factor is determined by experimental and theoretical variograms for interpolation of stress data apart from the conventional interpolation methods that use an equal weight factor. The validity of the proposed approach has been tested by analyzing two numerical examples. It is noted that the numerical results by Gauss model using 25% allowable limit of separation distance show an excellent agreement with theoretical solutions in literature.
This paper presents an efficient method utilizing user-defined computer functional codes to determine the reliability of an embankment slope with spatially varying soil properties in real time. The soils' mechanical properties varied with the soil layers that had different degrees of compaction and moisture content levels. The Latin Hypercube Sampling (LHS) for the degree of compaction and Kriging simulation of moisture content variation were adopted and programmed to predict their spatial distributions, respectively, that were subsequently used to characterize the spatial distribution of the soil shear strengths. The shear strength parameters were then integrated into the Geostudio command file to determine the safety factor of the embankment slope. An explicit metamodal for the performance function, using the Kriging method, was established and coded to efficiently compute the failure probability of slope with varying moisture contents. Sensitivity analysis showed that the proposed method significantly reduced the computational time compared to Monte Carlo simulation. About 300 times LHS Geostudio computations were needed to optimize precision and efficiency in determining the failure probability. The results also revealed that an embankment slope is prone to high failure risk if the degree of compaction is low and the moisture content is high.
Kim, Il-Hwan;Choi, Jung-Sun;Park, Kyung-Hyun;Lee, Do-Hyung
The KSFM Journal of Fluid Machinery
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v.16
no.1
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pp.24-31
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2013
The motion of living organisms such as birds, fishes, and insects, has been analyzed for the purpose of the design of MAV(Micro Air Vehicle) and NAV(Nano Air Vehicle). In this research, natural motion was considered to be applied to the determination of the geometry and motion of AUV(Autonomous Underwater Vehicle). The flapping motion of a number of hydrofoil shapes in AUV was studied, and at the same time, the optimization of the hydrofoil shape and flapping motion was executed that allow the highest thrust and efficiency. The harmonic motion of plunging and pitching of NACA 4 digit series models, was used for the numerical analysis. The meta model was made by using the kriging method in Optimization method and the experimental points of 49 were extracted for the OA(Orthogonal array) in DOE(Design of experiments). Parametric study using this experimental points was conducted and the results were applied to MGA(Micro Genetic Algorithm). The flow simulation model was validated to be an appropriate tool by comparing with experimental data and the optimized shape and motion of AUV was turned out to produce highest thrust and efficiency.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.10
no.5
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pp.117-124
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2011
Tire's performance plays important roles in improving vehicle's performances. Tire makers carry out a lot of research to improve tire's performance. They are making effort to meet multi purposes using various optimization methods. Recently, the tire makers perform the shape optimization using approximation models, which are surrogate models obtained by statistical method. Generally, the reason why we increase sampling points during optimization process, is to get more reliable approximation models, but the more we adopt sampling points, the more we need time to test. So it is important to select approximation model and proper number of sampling points to balance between reliability and time consuming. In this research, we studied to compare two kind cases for a approximation construction. First, we compare RSM and Kriging which are Curve Fitting Method and Interpolation Method, respectively. Second, we construct approximation models using three different number of sampling points. And then, we recommend proper approximation model and orthogonal array adopt tire's design optimization.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.7
s.250
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pp.787-793
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2006
Recently kriging model has been widely used in the DACE (Design and Analysis of Computer Experiment) because of prominent predictability of nonlinear response. Since DACE has no random or measurement errors contrast to physical experiment, space filling experimental design that distributes uniformly design points over whole design space should be employed as a sampling method. In this paper, we examine the maximum entropy experimental design that reveals the space filling strategy in which defines the maximum entropy based on Gaussian or exponential. The influence of these two correlation functions on space filling design and their model parameters are investigated. Based on the exploration of numerous numerical tests, enhanced maximum entropy design based on exponential correlation function is suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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