본 연구에서는 수리구조물이 설치된 2층으로 이루어진 포화 기초지반에서의 구속흐름(confined flow)에 대하여 확률론적 침투해석을 수행하였다. 투수계수는 지반의 층상구조에 따라 명확한 변동성을 보일 뿐 아니라 각각의 층 내에서도 공간적인 변동성을 보인다. 따라서 기존의 결정론적 침투해석기법을 층상지반에서의 투수계수의 불확실성과 공간적 변동성을 고려할 수 있도록 확률론적 해석으로 확장하였다. 각 층에 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수(autocorrelation function)를 따르는 2차원의 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-Lo$\grave{e}$ve 전개법을 사용하였다. 제안된 절차의 적용성을 검토하고 수리구조물 하부의 2층 지반을 통한 흐름에 공간적 불균질성이 미치는 영향을 연구하기 위해 생성된 랜덤필드를 이용하여 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 해석결과는 층상지반에서의 침투거동 평가에서 지반의 층상구조와 지층내에서의 투수계수의 공간적 변동성에 의한 지반에서의 다양한 침투패턴을 확률론적 해석기법을 통하여 효율적으로 고려할 수 있음을 보여주었다.
표본조사에서 항목무응답 발생 시 결측대체에 사용되는 일반적인 방법은 결측변수와 관계 있는 보조변수를 이용하는 것이다. 최근 이진희 등 (2006)은 2002년 강원지역의 농가경제 자료를 이용하여 표본조사에서 공간통계를 이용한 결측대체 (missing imputation) 방법을 비교하였으며, 자료들 사이에 지역적 상관이 존재할 때 이를 이용한 결측대체가 효율적임을 보였다. 본 논문에서는 이를 확장한 개념으로, 강원지역의 2000-2002까지의 월별 자료가 공간상관과 시계열상관이 존재함을 확인하고 이 관계를 결측대체에 이용하였다. 또한 공간상관과 시계열상관이 모두 존재할 경우 공간시계열 모형을 이용한 결측 대체 방법이 공간모형을 이용하였을 때에 비해 더 효율적임을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 1920년대 토지가격 정보를 활용하여 경성 동부지역의 토지시장을 살펴보았다. 연구를 위하여 1927년 경성부관내지적목록 토지정보를 DB로 구축, 1929년 지형명세도를 GIS 파일로 구축해 역사 자료의 디지털화를 실현하였다. 연구 결과, 공간자기상관성이 존재함을 확인하였고, 공간계량분석을 통해 현대 토지시장에서 영향을 주는 요인들이 당시에도 일부 유효한 것으로 확인되었다. 토지용도와 대로 접근성이 토지시장에 긍정적 영향을 주는 반면, 앵커시설 및 교육시설 인접 여부는 부정적 영향을 준다는 결과가 도출되었다. 본 연구는 21세기 현재 토지시장에서 작동하는 요인들이 1920년대 토지시장에서도 유효한지를 살펴봄으로써 그동안 미비했던 연구주제로 나아갔음에 의의가 있다.
지반공학 문제는 많은 불확실한 요인을 내포한다. 이러한 불확실성 중 일부는 해석 수행과정에 필요한 지반 물성의 변동성과 관련이 있다. 본 연구에서는 지반물성의 공간적 변동성을 고려한 확률론적 해석을 수행할 수 있는 절차를 제시하였다. 제시된 방법은 유한차분 해석기법과 랜덤필드 이론을 확률론적 해석기법에 통합하게 된다. 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수를 따르는 non-Gaussian 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-$Lo{\grave{e}}ve$ 전개법을 사용하였다. 생성된 랜덤필드를 이용하여 확률론적 응답을 얻기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 지반의 공간적인 변동성에 기인하는 불확실성의 효과를 연구하기 위하여 대상 기초의 침하량과 지지력에 대한 일련의 해석을 수행하였다. 해석결과는 지반공학 문제에서 불확실성을 고려할 수 있는 관점을 제시하며 확률론적 평가의 결과에 미치는 지반물성의 공간적 변동성의 중요성을 보여준다.
The thermodynamic properties of shaft lining concrete (SLC) are important evidence for the design and construction, and the spatial variability of concrete materials can directly affect the stochastic thermal analysis of the concrete structures. In this work, an array of field experiments of the concrete materials are carried out, and the statistical characteristics of thermophysical parameters of SLC are obtained. The coefficient of variation (COV) and scale of fluctuation (SOF) of uncertain thermophysical parameters are estimated. A three-dimensional (3-D) stochastic thermal model of concrete materials with heat conduction and hydration heat is proposed, and the uncertain thermodynamic properties of SLC are computed by the self-compiled program. Model validation with the experimental and numerical temperatures is also presented. According to the relationship between autocorrelation functions distance (ACD) and SOF for the five theoretical autocorrelation functions (ACFs), the effects of the ACF, COV and ACD of concrete materials on the uncertain thermodynamic properties of SLC are analyzed. The results show that the spatial variability of concrete materials is subsistent. The average temperatures and standard deviation (SD) of inner SLC are the lowest while the outer SLC is the highest. The effects of five 3-D ACFs of concrete materials on uncertain thermodynamic properties of SLC are insignificant. The larger the COV of concrete materials is, the larger the SD of SLC will be. On the contrary, the longer the ACD of concrete materials is, the smaller the SD of SLC will be. The SD of temperature of SLC increases first and then decreases. This study can provide a reliable reference for the thermodynamic properties of SLC considering spatial variability of concrete materials.
In this study, we used a choropleth map to explore the spatial variation of the risk of cattle herds being bovine tuberculosis (BTB) positive in Gangwon-do in 2015. The map shows that the risk of being BTB-positive was lower in provinces located in the middle of Gangwon-do (Wonju, Youngwol, Peongchang, and Kangneung) than in other provinces. In addition, one province located in the north (Goseong) had a low risk of BTB. The estimate for the intercept of the spatial lag model was 0.66, and the spatial autocorrelation coefficient (lambda) was 0.20 (Table 1). The Moran's I was 0.33 with p-value of 0.02. In 2015, provinces located in the North West (Hwacheon) and East (Donghae) of Gangwon-do had a higher BTB risk. We identified some specific provinces at low BTB-positive risk, information that may prove useful for control of BTB in the study area.
Objectives: Spatial analysis is useful for understanding complicated causal relationships. This paper focuses trends and appling methods for spatial analysis associated with environmental asbestos exposure. Methods: Literature review and reflection of experience of authors were conducted to know academic background of spatial analysis, appling methods on epidemiology and asbestos exposure. Results: Spatial analysis based on spatial autocorrelation provides a variety of methods through which to conduct mapping, cluster analysis, diffusion, interpolation, and identification. Cause of disease occurrence can be investigated through spatial analysis. Appropriate methods can be applied according to contagiousness and continuity. Spatial analysis for asbestos exposure source is needed to study asbestos related diseases. Although a great amount of research has used spatial analysis to study exposure assessment and distribution of disease occurrence, these studies tend to focus on the construction of a thematic map without different forms of analysis. Recently, spatial analysis has been advanced by merging with web tools, mobile computing, statistical packages, social network analysis, and big data. Conclusions: Because the trend in spatial analysis has evolved from simple marking into a variety of forms of analyses, environmental researchers including asbestos exposure study are required to be aware of recent trends.
As to many conventional segmentation approaches , spatial autocorrelation, perhaps being the first law of geography, is always overlooked. Thus, the corresponding segmentation results are always not so satisfying, which will further affect the subsequent image processing or analyses. In order to improve segmentation results, a geostatistic based segmentation approach with the consideration of spatial autocorrelation hidden in remote-sensing images is proposed in this article. First, by calculating the mean variance between each pair of pixels at given different lag distances, information like the size of typical targets in the scene can be obtained, and segmentation thresholds are calculated accordingly. Second, an initial region growing segmentation approach is implemented. Finally, based on the segmentation thresholds obtained at the first step and the initial segmentation results, the final segmentation results are obtained using the same region growing approach by taking the local mutual best fitting strategy. From the experiment results, we found the approach is rather promising. However, there still exists some problems to be settled, and further researches should be conducted in the future.
물리적 또는 기능적으로 연결된 두 지점에서 발생하는 이벤트(쌍대위치 이벤트)들 사이의 국지적인 공간적 연관성을 평가하는 것은 쉽지 않다. 그것은 대개 그러한 형태의 지리적 현상들이 가지고 있는 프로세스 자체의 복잡한 특성 때문이지만, 실제 공간 상에서 재현될 때 매우 복잡하게 얽혀 시각적 패턴을 인식하기 어렵기 때문이기도 하다. 이 논문은 국지적 스케일에서 공간적으로 자기상관된 쌍대위치 이벤트(또는 벡터)들을 확인하기 위한 대안적 방법을 다루고 있다. 제시된 통계적 알고리즘은 (벡터들의) 시작 포인트들의 클러스터링을 평가하기 위한 단변량 포인트 패턴 분석과 시작 포인트들에 상응하는 벡터들의 유사성 측정을 혼합하여 개발되었다. 사례 분석은 미국 오하이오주 프랭클린 카운티의 지역 주택시장에서 2004년에서 2006년 동안 이루어진 주택거래 데이터를 사용하여 이루어졌다. 분석 결과, 국지적으로 특성화될 수 있는, 특히 지역 커뮤니티와 연관된 다양한 이동들을 보여주는 주택거래들을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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