공간상관이 존재하는 지리통계 자료(geostatistical data)에 대하여 일반적으로 널리 사용되는 Kriging 모형과 통계학적 공간자료 분석모형인 지리적 가중회귀 모형을 고려하고, 미지의 위치에 대한 예측력을 비교해 본다. 두 모형의 예측력을 검토하기 위하여 환경부 자료를 실증사례로 활용한다. 전국의 116개 대기오염 측정망에서 얻은 1999년의 월별 일산화탄소(Co/ppm) 자료의 평균을 구하여 Kriging모형과 지리적 가중회귀 모형에 적합하고 미지의 위치를 예측하여 예측오차제곱합(PRESS)으로 각각의 방법에 대한 예측성능을 비교한다.
Kriging is a nonparametric regression method used in geostatistics for estimating curves and surfaces for spatial data. It may come as a surprise that the Kriging estimator, normally derived as the best linear unbiased estimator, is also the solution of a particular variational problem. Thus, Kriging estimators can also be interpreted as generalized smoothing splines where the roughness penalty is determined by the covariance function of a spatial process. We build off the early work by Silverman (1982, 1984) and the analysis by Cox (1983, 1984), Messer (1991), Messer and Goldstein (1993) and others and develop an equivalent kernel interpretation of geostatistical estimators. Given this connection we show how a given covariance function influences the bias and variance of the Kriging estimate as well as the mean squared prediction error. Some specific asymptotic results are given in one dimension for Matern covariances that have as their limit cubic smoothing splines.
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.
부동산 투기근절, 공평과세 목적으로 부동산 실거래 신고제도가 도입된 이후, 정부에서 운영 중인 부동산거래관리시스템에는 연간 약 200만 건의 부동산 실거래 신고자료가 축적되고 있다. 인터넷이 발달하고 정보에 대한 접근성이 높아진 요즘, 부동산 투자에 대한 관심 증가로 부동산 가격정보에 대한 요구도 나날이 증가하고 있다. 하지만 이는 단순히 거래사례에 대한 정보만을 제공할 뿐이라 공동주택 실거래의 경우 동, 호수, 토지건물 실거래의 경우 지번을 개인정보보호 등의 이유로 공개하고 있지 않아 실거래의 위치별 정확한 데이터를 구득하기 어려운 실정이어서 정보의 비대칭성이 여전히 존재하고 이러한 부동산 정보의 특수성이 부동산시장에서의 투기가 근절되지 않는 이유 중 하나이다. 본 논문에서는 축적된 실거래 신고가격 데이터를 활용하여 실거래 미발생 지점에 대한 시세가격 추정 모형을 도출하는 것으로, 부동산 가격이 지리적 위치에 따라 결정되는 특수성을 가지는 것을 고려하여 공간구조가 반영될 수 있도록 공간회귀 모형을 통한 추정 토지 시세가격의 정확도를 살펴보았다.
A comparative study was performed on strain-compensated Arrhenius-type constitutive models established with two regression methods: polynomial regression and regression Kriging. For measurements at high temperatures, experimental data of 70Cr3Mo steel were adopted from previous research. An Arrhenius-type constitutive model necessitates strain compensation for material constants to account for strain effect. To associate the material constants with strain, we first evaluated them at a set of discrete strains, then capitalized on surrogate modeling to represent the material constants as a function of strain. As a result, disparate flow stress models were formed via the two different regression methods. The constructed constitutive models were examined systematically against measured flow stresses by validation methods. The predicted material constants were found to be quite accurate compared to the actual material constants. However, notable mismatches between measured and predicted flow stresses were revealed by the proposed validation techniques, which carry out validation with not the entire, but a single tensile test case.
최근 기후변화로 인해 국지성 호우와 도시화로 인한 불투수율 증가로 내수침수 및 홍수와 같은 피해가 빈번하게 발생하고 있는 추세이다. 이로 인해 강우 관측의 정확도에 대한 논의가 지속되고 있으며, 공간적 분포를 고려할 수 있는 레이더의 활용성이 증가하고 있다. 하지만 레이더 자료는 지상강우 자료와 달리, 반사도와 강우강도 간에 관계식(Z-R 관계식)을 통한 추정치이기 때문에 실제 관측한 지상강우 자료와 함께 보정작업을 수행해야 한다. 본 연구에서는 지구통계학분야에서 제시된 공간 보간법중 하나인 크리깅 기법을 이용하여 강우의 공간적 분포를 추정하였다. 본 연구에서 사용한 크리깅 기법으로는 일반적으로 많이 사용되는 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging), KED(Kriging with External Drift)와 RK(Regression Kriging)기법을 사용하였고, 이를 이용하여 강우장을 생성하고, 생성된 강우장과 레이더값을 비교하였다. 지상강우와 관측소 위치에서의 실제 강우값과 추정된 강우값의 정량적 평가를 실시하였으며, 레이더 강우자료의 공간분포특성과 유사성을 확인하기 위해 각 기법에서의 베리오그램을 비교하였다. 본 연구를 통해 공간적 분포를 고려하여 강우장 분포의 정확도를 높일 수 있었고, 향후 다양한 레이더 보정기법과의 비교를 통해 강우 관측의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 국내 주요 연약지반으로 알려진 낙동강 조간대 지역의 압밀침하 취약성 평가에 활용할 상부 점성토층의 위치별 두께 정보를 추정할 수 있는 모델을 개발하였다. 두께정보 추정을 위하여 기계학습 알고리즘인 RF (Random Forest), SVR (Support Vector Regression), GPR (Gaussian Process Regression)과 지구통계기법인 정규크리깅(Ordinary Kriging)을 이용한 4가지 공간추정 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 모델 개발을 위하여 수집한 연구지역의 시추공 자료 4,712개 중 상부점성토층이 존재하는 2,948개의 시추공 자료를 사용하였으며, 개발된 모델들의 성능을 정량적으로 평가하기 위하여 피어슨(Pearson) 상관계수와 오차제곱평균(mean squared error)을 사용하였다. 또한, 정성적 평가를 위하여 연구지역 전역에 상부점성토층의 두께를 추정하여 점성토층의 지역별 분포 특성을 상호 비교하였다.
본 연구에서는 연평균일교통량 예측을 위한 공간회귀모형을 제시하였다. 비록 공간 분석을 위하여 조사지점들 간의 유클리디안 거리가 일반적으로 사용되고 있지만, 조사되지 않는 도로의 교통량 예측을 위하여 교통량 조사지점들 간의 최단경로를 이용한 공간회귀모형을 새롭게 시도하였다. 공간예측방법으로는 일반크리깅을 사용하였으며 교차검증을 통하여 정량적으로 최단경로 기반의 교통량공간예측모형의 타당성을 제시하였다.
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 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.