한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.99-108
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2006
대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.
지구통계학적인 공간분석의 대표적인 방법인 크리깅(kriging)을 적용하기 위해서는 두 관측점 사이의 거리에 기반한 상관성을 나타내는 공간상관함수의 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 다양한 크리깅에 적용할 수 있는 대표적인 상관함수인 semi-variogram, homeogram, covariance function에 대하여 국가지오이드 모델을 기반으로 추정하였다. 경위도 각각 2°의 대상지역 내 통합기준점의 지오이드고를 이용하였으며, 선형모델을 이용하여 공간적인 편향성을 제거하였다. 전체 100개의 샘플 포인트에 대해서 중복되지 않은 두 점 간의 거리를 기준으로 구간을 나누고, 각 함수에 대한 경험적인 값을 계산하였다. 공간상관함수의 경험적인 값은 각각 두 개의 모델에 최소제곱조정 방법으로 피팅한 결과 semi-variogram의 wave 모델 적합도가 가장 높았으며, homeogram과 covariance function은 exponential 모델이 상대적으로 좋은 피팅 결과를 보였다. 본 연구에서 결정한 공간상관함수는 추후 다양한 크리깅 방법을 통해 임의 지점에서의 예측값에 대한 정확도 검증과 이에 대한 평균제곱예측오차(Mean Squared Prediction Error, MSPE)를 계산함으로써 각 함수의 활용성에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 한다.
The purpose of this work was to apply geographical information system (GIS) for geostatistical analyzing by selecting a semi-variogram model to quantify the spatial correlation of the population distribution with residential neighborhoods in the both sides of Mosul city. Two hundred and sixty-eight sample sites in 240 ㎢ are adopted. After determining the population distribution with respect to neighborhoods, data were inserted to ArcGIS10.3 software. Afterward, the datasets was subjected to the semi-variogram model using ordinary kriging interpolation. The results obtained from interpolation method showed that among the various models, Spherical model gives best fit of the data by cross-validation. The kriging prediction map obtained by this study, shows a particular spatial dependence of the population distribution with the neighborhoods. The results obtained from interpolation method also indicates an unbalanced population distribution, as there is no balance between the size of the population neighborhoods and their share of the size of the population, where the results showed that the right side is more densely populated because of the small area of residential homes which occupied by more than one family, as well as the right side is concentrated in economic and social activities.
최근 각광받고 있는 산림치유를 위해서는 산림 내 기상조건의 시공간분포를 기초로 활동시간 및 공간을 계획할 필요가 있다. 본 연구에서는 국립용현자연휴양림에 기상관측 장비를 설치하여 장기 기상모니터링을 실시하고, 해당 자료를 통해 기상자료의 정밀 시공간 분포를 파악하여 산림휴양 치유 활동을 지원하고자 하였다. 먼저, Semi-Variogram을 추정하는 네 가지 모형을 통계적으로 비교한 결과, 모두 유사한 결과를 보이나, Circular 모형을 활용하는 것이 보다 정확할 수 있을 것으로 판단되어 본 연구에서는 Circular 모형의 결과를 제시하였다. Circular 모형으로 추정된 총 128개의 Semi-Variogram을 통해 계절 및 시간대에 따른 온 습도의 공간분포를 확인할 수 있었다. Partial Sill 값으로 표출한 Boxplot을 통해 보다 확연한 계절 및 시간대별 분포 차이를 확인할 수 있었는데, 그 결과 봄철과 이른 오전 시간대에는 온 습도가 모두 균일한 미기상 공간분포를 보였고, 여름과 이른 오후에는 온 습도 모두 불균일한 결과를 보였다. 봄철과 이른 오전 시간대에는 산림활동 시 공간의 이동에 따른 기상조건 변화가 적으므로, 휴양과 치유에 보다 긍정적일 수 있는 반면 상대적으로 불균일한 여름철과 이른 오후 시간에는 기상조건에 따른 위험이 따를 수 있으므로 별도의 준비가 필요할 것이다. 본 연구는 한 곳의 자연휴양림을 대상으로 사계절 기상조건의 정밀 시공간분포를 추정하여 계절별, 시간대별 세부적인 결과를 제시한 것에 큰 의미가 있다.
A robust estimator for interpolating spatially distributed regionalized variables is introduced. It reduces outlier effects on ob-taining correlation between spatial lags and the correlation between spatial lags and the corresponding semi-variances and produces a significaantly improved semivariogram com-pared with those of conventional estimators. This estimator is applied to a field experimental data set.
본 연구는 안동댐 유역을 대상으로 수문기상 정보의 조밀한 시공간분포를 추정하여 수문기상에서 나타나는 시계열적 공간분포 특성을 규명하고자 한다. 국립기상과학원에서 설치 운영하고 있는 낙동강 상류 안동댐 유역의 수문 기상 관측소 7곳의 기상정보와 인근 두 곳의 종관기상관측소(ASOS) 정보를 활용하여 분석을 실시하였으며, 공간적 자기상관성에 기반한 Semi-Variogram을 추정하여 시공간분포를 확인하였다. 유역에서 변이성을 관찰할 수 있는 기상요소인 온도와 습도를 시간과 각 월에 따라 분석하였다. 계절에 관계없이 온도의 경우 14시, 습도의 경우 10시에 가장 균일한 공간분포를 나타내고, 18시에 온도와 습도 모두 가장 불균일성이 높게 확인되었다. 월별 공간 분포에서는 온도의 경우 1월에 가장 불균일하였고, 9월에 가장 균일한 것으로 확인되었으며, 습도의 경우 5월에 가장 불균일하고, 1월에 가장 균일한 것으로 나타났다. 수문기상에서는 일반 산림에서와 달리 계절적 공간분포특성이 적게 나타나며, 온도와 습도가 각각의 특성을 보이는 차이가 있었다.
매년 전 세계는 여러 자연재해로 인하여 많은 피해를 받고 있다 그 중에서도 강수와 관련한 집중호우와 가뭄, 홍수, 상수원 부족 등으로 많은 손실을 입고 있다. 이러한 재해에 의한 피해를 줄이기 위해서는 기상에 대한 정확한 예측이 필요하다. 따라서 강수량에 대한 정확한 예측을 실시하여 수자원을 적절하게 이용하고 재해에 의한 피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 강수량을 측정하는 지상기상관측지점자료에 대해 공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형(크리깅)을 고려하여 세미베리오그램을 기반으로한 최소제곱법과 코베리오그램을 기반으로한 최대우도추정방법으로 남한지역의 공간적 특성을 적절하게 파악할 수 있는 모형들을 찾고 이 모형들을 비교하였다. 공간적 선형회귀모형들에 대한 신뢰성을 검증하기 위하여 자동기상관측지점과 항공기상관측지점에서 측정된 실제값과 예측값을 비교하고 이를 바탕으로 강수량 예측에 관한 발전 및 개선방향에 대해 알아보았다.
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.
해수면온도는 지구 시스템에서 가장 중요한 메커니즘의 하나인 대기-해양의 상호작용을 단적으로 나타내며, 기후변화를 이해하는 데 필수적인 해양 기상요소이다. 이에, 공백 없이 시공간해상도가 일정한 격자자료는 해수면온도연구에 있어 그 활용도가 매우 높다. 이 논문에서는 2020년 해양 실측자료 137개 지점으로부터 최적화된 베리오그램을 도출하고 이를 이용한 정규크리깅을 통해 우리나라 주변해역의 일평균 해수면온도 격자지도를 산출하고 그 정확도를 평가하였다. 베리오그램 최적화는 가중최소제곱법을 이용하였고, 내삽정확도 검증을 위하여 공간적인 치우침이 없도록 객관적인 샘플링 기준을 적용하여 암맹평가를 수행하였다. 4회에 걸친 암맹평가 결과, 평균제곱근오차 0.995~1.035℃, 상관계수 0.981~0.982의 상당히 높은 정확도를 나타냈다. 계절별로는 여름철의 정확도가 상대적으로 약간 낮게 나타났는데, 이는 태풍의 영향으로 인한 급격한 수온 변동 때문으로 사료된다. 또한 가까운 바다보다 먼 바다에서, 동해, 남해보다 서해에서 상대적으로 정확도가 높게 나타났는데, 이는 가까운 바다에서 종종 반폐쇄해 지형으로 인해 해수의 물리적인 특성에 차이가 발생할 수 있기 때문인 것으로 보인다. 향후에는 계절별, 해역별 특성을 반영하는 SST 추정기법의 개선이 필요할 것이며, 개선된 자료는 우리나라 주변해역의 고품질 SST 합성장을 산출하는 앙상블 멤버로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
4개 주요 검조소의 기본수준점표 설정연혁을 개괄하였다. 이 검조소의 검조의 영점표고, 기본수준고, 그리고 주위기준점(Tidal Bench M막)의 자료를 수집검토하였다. 농어촌진흥공사, 수로국, 항만국 등이 조사한 지역평균 해면고(Local Mean Sea Level)를 비교하여 이들 4개 검조소지점(인천, 군산내.외항, 목포)의 평균해면고로 정의하였다. 기본수준면(DL), 평균해면(MSL), 대조평균만조면(HWOST) 등의 설계조위면을 추정하기 위하여 크리징모형을 소개하였다. 추정한 설계조위면이 표본값을 잘 표현하고 있음을 확인하였다. 이 과정에서 설계조위면의 공간경향이 평가되었으며 설계조위의 획률구조를 대표하는 반-자기분산식 ${\gamma}$(h) 이 얻어졌다. 이 결과에서 설계조위들이 자기상사 특성을 보였다. 즉, 기본수준면과 대조평균만조위의 반-자기분산값은 평균해면의 반-자기분산값의 0.005배였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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