In order to support the basic information for planning and performing the environment management such as Total Maximum Daily Loads (TMDLs), it is highly recommended to understand the spatial distribution of water quality and runoff data in the unit watersheds. Therefore, in the present study, we applied Self-Organizing Map (SOM) to detect the characteristics of spatial distribution of Biological Oxygen Demand (BOD) concentration and runoff data which have been measured in the Yeongsan, Seomjin, and Tamjin River basins. For the purpose, the input dataset for SOM was constructed with the mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of the respective data measured from the stations of 22-subbasins in the rivers. The results showed that the $4{\times}4$ array structure of SOM was selected by the trial and error method and the best performance was revealed when it classified the stations into three clusters according to the basic statistics. The cluster-1 and 2 were classified primarily by the skewness and kurtosis of runoff data and the cluster-3 including the basic statistics of YB_B, YB_C, and YB_D stations was clearly decomposed by the mean value of BOD concentration showing the worst condition of water quality among the three clusters. Consequently, the methodology based on the SOM proposed in the present study can be considered that it is highly applicable to detect the spatial distribution of BOD concentration and runoff data and it can be used effectively for the further utilization using different water quality items as a data analysis tool.
For a rational evaluation of the spatial distribution of consolidation settlement, it is necessary to adopt probabilistic method. In this study, mean and standard deviation of consolidation settlement of whole analysis region are evaluated by using the spatial distribution of consolidation layer which is estimated from kriging and statistics of soil properties. Using these results and probabilistic method, the area need to be raised the ground level for balancing the final design ground level are determined.
최근 전 세계적으로 해저터널 건설이 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서도 본토와 제주도를 연결하기 위한 해저터널 건설에 관심이 집중되고 있다. 해저터널의 안전한 건설을 위해서는 설계 및 시공 단계에서 단층과 같은 지질구조의 파악이 매우 중요하다. 그러나 해저터널의 경우 육상터널과는 다르게 지반조사의 한계로 인하여 지질구조의 분포에 대한 정보를 취득하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 지구통계학적 방법을 이용하여 해저지반에 발달하는 대규모 지질구조를 자동으로 도출하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구에서 가장 중요한 것은 최적 이동창의 크기, 최적 공간통계량 종류, 최적 백분위수 기준의 결정이다. 최종적으로 도출된 최적 분석 알고리즘으로 R을 이용하여 사용자 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램은 다양한 공간통계량의 변화를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 공간통계량의 종류와 백분위 기준을 손쉽게 지정할 수 있도록 하여 공간통계량의 변화에 따른 지질구조 분석을 용이하게 하였다. 따라서, 지질구조선 도출 알고리즘에서 공간통계량은 이동 분산값, 분위수 기준은 상위 10%, 이동창의 크기는 $3{\times}3$ 일 때 대규모 지질구조선의 선형적인 형태가 시각적으로 가장 잘 나타나는 것을 확인할 수 있다. 특히 분위수 기준을 상위 0.5%로 할 경우 등고선 그림에서 오류값들이 거의 제거가 되는 양상을 보여준다.
많은 지리적 현상은 시간 변화에 따라 동적인 공간 패턴을 보이며, 이러한 동적인 공간 패턴을 탐색하기 위한 연구들이 수행되어왔다. 그러나 기존의 많은 연구는 시간의 흐름에 따른 공간 패턴의 변화를 연속 또는 누적 측면에서 다루기보다는 특정 시점이나 기간 동안의 정적인 공간 패턴 분석에 초점을 두고 있다. 따라서 시간 변화 과정에서 수반되는 공간 프로세스의 관성(inertia)을 효과적으로 파악할 필요가 있다. 이러한 측면을 고려하여, 본 연구의 목적은 지리현상의 공간패턴을 탐색하는 새로운 공간통계 탐색방법을 제안하고, 이를 사례연구에 적용하는데 있다. 즉, 새로운 공간통계량을 제안하고, 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 통해 새로운 통계량의 z-값을 산출한 뒤, 시간 변화에 따른 공간 패턴의 변화를 누적 방식으로 탐색하는 방법을 소개하고자 한다. 이를 위해 공간 패턴을 측정하는 J 통계량과 CUSUM 통계량이 결합된 방법을 제안하고, 사례연구로 최근 200년 동안 미국 뉴욕 주의 이리 카운티(Erie County)의 상업적 토지이용의 공간 패턴 변화를 살펴보았다. 이러한 시공간 패턴 변화 탐색 방법을 통하여 새로 구성된 공간통계량을 단위시간마다 누적적으로 반영하여 공간패턴의 연속적인 변화추이의 효과적인 탐색이 가능하였다.
시군구 단위 산림통계의 사회적 필요성에도 불구하고 자료의 부족으로 인하여 현실을 반영한 산림통계 산출이 어려운 상황에 있다. 따라서, 시군구 산림 통계 산출을 위하여 해당 시군구의 국가산림자원조사 자료와 주변 지역의 자료를 함께 활용하여 통계량의 오차 수준을 감소시키고 소면적 통계량이 해당 지역 산림의 지역적 특수성을 반영할 수 있는 새로운 소면적 통계산출 방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 소면적 지역과 특성 구조가 유사하다는 가정을 만족하면서 통계산출을 위한 최소한의 표본점 개수를 확보하기에 적정한 공간 단위에 대한 연구를 수행하였다. 그리고 산림의 지역적 특성을 결정하는 주요 요인인 기후, 토양, 수종 구성 등의 동질성을 기준으로 구획된 확장시군구 기반의 합성추정법, 시 도 단위 자료를 이용하는 기본계획구 합성추정법, 인접 시군구 자료를 이용하는 이웃시군 합성추정법을 비교하고, 이 방법들을 통해 산출된 임목축적 통계의 지역적 특성 설명력과 상위 통계와의 관계에 대한 평가를 수행했다. 그 결과, 확장시군구 합성추정법이 기본계획구 합성추정과 이웃시군 합성추정보다 지역적 특성을 보다 잘 반영하는 통계를 산출하는 것으로 평가되었다. 또한 확장시군구 합성추정법을 통해 산출된 통계량은 시도 단위로 산출된 통계량의 95% 신뢰구간 내에 포함되었으며, 이웃시군 합성추정법에 의해 산출된 결과보다 시도단위 통계량과의 차이가 적게 발생하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.531-538
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2016
In this paper we deal with the small area estimation for the case that the response variables take binary values. The mixed effects models have been extensively studied for the small area estimation, which treats the spatial effects as random effects. However, when the spatial information of each area is given specifically as coordinates it is popular to use the geographically weighted logistic regression to incorporate the spatial information by assuming that the regression parameters vary spatially across areas. In this paper, relaxing the linearity assumption and propose a geographically weighted kernel logistic regression for estimating small area proportions by using basic principle of kernel machine. Numerical studies have been carried out to compare the performance of proposed method with other methods in estimating small area proportion.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권3호
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pp.669-683
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2006
Model-based methods are generally used for small area estimation. Recently Shin and Lee (2003) suggested a method which used spatial correlations between areas for data set including some auxiliary variables. However in case of absence of auxiliary variables, Direct estimator is used. Even though direct estimator is unbiased, the large variance of the estimator restricts the use for small area estimation. In this paper, we suggest new estimators which take into account spatial correlation when auxiliary variables are not available. We compared Direct estimator and the newly suggested estimators using MSE, MAE and MB.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.227-235
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2017
When the spatial information of each location is given specifically as coordinates it is popular to use the geographically weighted regression to incorporate the spatial information by assuming that the regression parameters vary spatially across locations. In this paper, we relax the linearity assumption of geographically weighted regression and propose a geographically weighted least squares-support vector machine for estimating geographically weighted mean by using the basic concept of kernel machines. Generalized cross validation function is induced for the model selection. Numerical studies with real datasets have been conducted to compare the performance of proposed method with other methods for predicting geographically weighted mean.
This paper investigates simple gray level image enhancement technique based on Genetic Algorithms and Local Statistics. The task of GA is to adapt the parameters of local sliding masks over pixels, finding out the best parameters preserving the brightness and possibly preventing the creation of intensity artifacts in the local area of images. The algorithm is controlled by GA as to enhance the contrast and details in the images automatically according to an object fitness criterion. Results obtained in terms of subjective and objective evaluations, show the plausibility of the method suggested here.
An explicit 4th order time integration scheme for solving the convection-diffusion equation is discussed in this paper. A system of ordinary differential equations are derived first by discretizing the spatial derivatives of the relevant PDE using the finite difference method. The integration of the ODEs is then carried out using a 4th order scheme and a self-adaptive technique based on the spatial grid spacing. For a non-uniform spatial grid, different time step sizes are used for the integration of the ODEs defined at different spatial points, which improves the computational efficiency significantly. A numerical example is also discussed in the paper to demonstrate the implementation and effectiveness of the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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