In this work, a Gaussian Process (Kriging) approach is proposed to provide efficient dose mapping for complex radiation fields using limited number of responses. Given a few response measurements (or simulation data points), the proposed approach can help the analyst in completing a map of the radiation dose field with a 95% confidence interval, efficiently. Two case studies are used to validate the proposed approach. The First case study is based on experimental dose measurements to build the dose map in a radiation field induced by a D-D neutron generator. The second, is a simulation case study where the proposed approach is used to mimic Monte Carlo dose predictions in the radiation field using a limited number of MCNP simulations. Given the low computational cost of constructing Gaussian Process (GP) models, results indicate that the GP model can reasonably map the dose in the radiation field given a limited number of data measurements. Both case studies are performed on the nuclear engineering radiation laboratories at the University of Sharjah.
본 논문은 Flush Air Data Sensing(FADS) 시스템의 방빙에 요구되는 열량을 예측하였다. 설계 초기 단계에서 효과적으로 요구 열량을 예측하기 위해 handbook 기법을 적용하였다. 이를 위해 비행환경에 따른 대표 물리량들을 입력하면 handbook 기법의 수식을 통해 열량을 예측하는 프로그램을 개발하였다. 이때 예측 값의 신뢰도를 높이기 위하여 handbook 기법에서 핵심적인 변수인 충돌효율계수를 CFD 해석을 통해 계산해 내었다. 액적 충돌 판정을 효과적으로 수행하기 위해 Kriging 기법을 적용하여 물체 형상에 대한 등고면 DB를 구축하였다. 또한 액적 궤적 예측을 위해 마찬가지로 Kriging 기법을 적용하여 속도장 DB를 구축하였다.
지금까지 지가나 주택가격을 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅(Krging) 기반 공간내삽법이 많이 사용되었지만, 이들 공간내삽법의 성능을 서로 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 대구시 달서구를 사례로 지가를 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅 기반 공간내삽법을 적용해 보고 그 정확성을 평가하였다. 회귀모형 기반 공간내삽을 위해 최소자승모형(OLS), 공간지체모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 지리가중회귀모형(GWR)을 사용하였고, 크리깅 기반 공간내삽을 위해 단순 크리깅(SK), 정규 크리깅(OK), 일반 크리깅(UK), 공동 크리깅(CK)을 이용하였다. 먼저, 전역적 정확성 지수인 평균 제곱근 오차(RMSE), 수정된 평균 제곱근 오차(adjusted RMSE), 분산지수(COD)를 이용하여 그 정확성을 통계적으로 평가하였다. 다음으로, 3차원 잔차도와 산점도를 이용하여 그 정확성을 시각적으로 서로 비교하였다. 통계적 및 시각적 분석결과에 의하면, 공간적 의존성을 반영할 수 있는 공간회귀모형(SAR)과 크리깅 기법들 보다 공간적 이질성을 고려할 수 있는 GWR이 사례지역에서 지가를 추정하는데 상대적으로 정확한 공간내삽방법인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지가를 통해 도시의 공간구조를 분석하는 이차적 연구에 기여할 것이다.
도시부 도로의 혼잡 및 지체가 매년 증가 추세를 보이고 있는 중 국내외에서 교통네트워크 성능평가에 대한 관심이 높아지고 있다. 교통네트워크 성능평가의 대표적인 항목은 차량주행거리를 들 수 있다. 차량주행거리는 해당 도로를 이용한 모든 차량들의 이동거리 합으로 다양한 교통정책분석의 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구는 국내 6대 광역시를 대상으로 차량주행거리 산정방법론을 정립하고 이를 적용하여 차량주행거리를 산정하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 6대 광역시 대상 수집된 도로교통량과 회귀크리깅을 이용하여 추정한 교통량 미수집 구간의 교통량을 활용하여 차량주행거리를 산정하였다. 도시부 도로의 네트워크 형상과 교통량 미수집구간 위치에 따라 본 연구에서 제시한 교통량 추정방법을 향후 차량주행거리 산정에 있어 큰 효용이 있을 것으로 기대된다.
이 논문의 목적은 간석지 표층 퇴적상 분류를 목적으로 다변량 크리깅을 기반으로 고해상도 원격탐사 자료와 현장 조사 자료를 결합하는 방법론을 제안하는데 있다. 퇴적물 성분에 따라 미리 범주화시킨 퇴적물 자료를 사용하여 원격탐사 자료를 분류하는 기존 방법론과 달리 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적물 성분별 분포도를 제작한 후에 최종 단계에서 범주화 시키는 분류 방법론을 제안하였다. 퇴적물 성분별 분포도 제작 과정에서 현장 조사 자료와 원격탐사 자료의 결합을 위해 다변량 크리깅 기법인 회귀 크리깅 기법을 이용하였다. 우선 현장조사 자료의 모래, 실트, 점토 성분별로 고해상도 원격탐사 자료의 분광 정보와 회귀 분석을 수행하여, 각 성분별 경향 성분을 추출하였다. 그리고 현장 조사 자료 위치에서 잔차를 계산한 후에, 잔차에 대해 크리깅을 적용하여 잔차분포도를 얻게 된다. 이후 성분별 경향 성분과 잔차 성분을 합하여 성분별 비율 분포도를 작성한 후에 최종 단계에서 퇴적상 분류를 수행하게 된다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 바람아래 간석지를 대상으로 고해상도 KOMPSAT-2 자료를 이용한 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 제안 기법이 기존 분류 방법에 비해 상대적으로 높은 분류 정확도를 나타내었으며, 특히 세립질 퇴적물 분류에 더 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안 기법은 원격탐사 자료를 이용한 간석지 표층 퇴적상 분류에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Metallic elements in dustfall have been known as notable air pollutants directly or indirectly influencing human health and wealth. The first aim of this study was to obtain precise spatial distribution patterns of 5 elements (Pb, Zn, K, Cr, and Al) in dustfall around Suwon area. To predict isometric lines of metal fluxes deposited on unsupervised random sites, the study has applied both spatial statistics as a receptor model and a GIS (geographic information system). Total of 31 sampling sites were selected in the study area (roughly 3 by 3 km grid basis) and dustfall samples were then collected monthly basis by the British deposit gauges from Dec., 1995 to Nov., 1996. The metallic elements in the dustfall were then analyzed by an atomic absorption spectrometer (AAS). On the other hand, a base map overlapped by 7 layers was constructed by using the AutoCAD R13 and ARC/INFO 3.4D. Four different spatial interpolation and expolation techniques such as IDW (inverse distance weighted averaging), TIN (triangulated irregular network), polynomial regression, and kriging technique were examined to compare spatial distribution patterns. Each pattern obtained by each technique was substantally different as varing pollutant types, land of use types, and topological conditions, etc. Thus, our study focused intensively on uncertainty analysis based on a concept of the jackknife and the sum of error distance. It was found that a kriging technique was the best applicalbe in this study area.
The bond between the concrete and bar is a main factor affecting the performance of the reinforced concrete (RC) members, and since the steel corrosion reduces the bond strength, studying the bond behavior of concrete and GFRP bars is quite necessary. In this research, a database including 112 concrete beam test specimens reinforced with spliced GFRP bars in the splitting failure mode has been collected and used to estimate the concrete-GFRP bar bond strength. This paper aims to accurately estimate the bond strength of spliced GFRP bars in concrete beams by applying three soft computing models including multivariate adaptive regression spline (MARS), Kriging, and M5 model tree. Since the selection of regularization parameters greatly affects the fitting of MARS, Kriging, and M5 models, the regularization parameters have been so optimized as to maximize the training data convergence coefficient. Three hybrid model coupling soft computing methods and genetic algorithm is proposed to automatically perform the trial and error process for finding appropriate modeling regularization parameters. Results have shown that proposed models have significantly increased the prediction accuracy compared to previous models. The proposed MARS, Kriging, and M5 models have improved the convergence coefficient by about 65, 63 and 49%, respectively, compared to the best previous model.
음이 아닌(non-negative) 측정값을 가지는 확률변수에 있어서, 영(0)이 과도하게 측정되는 자료를 반연속형(semi-continuous) 자료와 영-과잉(zero-inflated) 자료로 구분한다. 이러한 자료에서는 특정 확률 분포(probability distribution) 하에서의 확률보다 훨씬 큰 확률로 0을 관측하게 되는데, 연속형(continuous) 확률분포를 고려하는 경우에는 반연속형으로, 이산형(discrete) 확률분포를 고려하는 경우에는 영-과잉이라고 한다. 본 연구에서는 경계값(0)의 측정 여부에 관한 모형과 0보다 큰 확률변수에 대한 확률분포를 활용한 모형 등 두 개의 부문으로 이루어진 모형, 즉 2-부문 모형(two-part model)을 소개하고자 한다. 특히, 이산형 확률분포 중 포아송 분포와 음이항 분포를 고려한 영-과잉 회귀모형(regression model)을 설명하고 그 특성을 파악하고자 한다. 실증연구에서는 이러한 영-과잉 회귀모형을 활용하여 지난 10년(2009년부터 2018년) 간 한국의 여름철(6-8월) 폭염주의보(heat-wave advisory) 및 폭염경보(heat-wave warning) 발생일수를 적합하였다. 또한 공간예측기법 중 하나인 범용크리깅(universal kriging)을 이용하여 적합결과를 바탕으로 한 폭염 발생일수에 대한 예측지도를 작성하였다.
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.
${\bigcirc}{\bigcirc}$ 터널 구간의 지하수유동분석을 위해 지구통계학적 기법을 적용하였다. 이 지역의 표고와 관정 및 터널시추공에서의 지하수위의 선형회귀분석결과 상관성이 매우 큰 것으로 나타났다. 보통크리깅 및 공크리깅을 이용하여 작성된 지하수위 등고선도는 표고등고선도를 기준으로 비교해보면 공크리깅에 의한 것이 정밀성이 더 큰 것으로 나타났다. 보통크리깅과 공크리깅에 의해 작성된 지하수위 등고선도에서는 지하수 유동상태를 검토해 보면, 북서쪽의 산악지형에서 계곡쪽으로, 봉우리 일대에서 외곽쪽으로 각각 유동하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 터널굴착 예정지역의 정확한 분석이나 관측자료의 평가없이 사용하던 지하수위 분포를 정량적으로 설계에 반영할 수 있었으며, 공간상에 분포하는 자료측정의 제한성과 경제적인 이유로 충분한 자료를 확보할 수 없는 현실에 비추어 볼 때 지구통계학은 미지의 구간에 대해 보다 정량적인 자료를 제공할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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