• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권5호
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• pp.547-568
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• 2020

Modeling the statistical autocorrelations in spatial data is often achieved through the estimation of the variograms, where the selection of the appropriate valid variogram model, especially for small samples, is crucial for achieving precise spatial prediction results from kriging interpolations. To estimate such a variogram, we traditionally start by computing the empirical variogram (traditional Matheron or robust Cressie-Hawkins or kernel-based nonparametric approaches). In this article, we conduct numerical studies comparing the performance of these empirical variograms. In most situations, the nonparametric empirical variable nearest-neighbor (VNN) showed better performance than its competitors (Matheron, Cressie-Hawkins, and Nadaraya-Watson). The analysis of the spatial groundwater dataset used in this article suggests that the wave variogram model, with hole effect structure, fitted to the empirical VNN variogram is the most appropriate choice. This selected variogram is used with the ordinary kriging model to produce the predicted pollution map of the nitrate concentrations in groundwater dataset.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.413-416
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• 2006

As even small features can be classified as high resolution imagery, urban remote sensing is regarded as one of the important application fields in time of wide use of the commercialized high resolution satellite imageries. In this study, we have analyzed the variogram properties of high resolution imagery, which was obtained in urban area through the simple modeling and applied to the real image. Based on the grasped variogram characteristics, we have tried to decomposed two high-resolution imagery such as IKONOS and QuickBird reducing window size until the unique variogram that urban feature has come out and then been indexed. Modeling results will be used as the fundamental data for variographic analysis in urban area using high resolution imagery later on. Index map also can be used for determining urban complexity or land-use classification, because the index is influenced by the feature size.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.357-366
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• 2006

A traditional image analysis or classification method using satellite imagery is mostly based on the spectral information. However, the spatial information is more important according as the resolution is higher and spatial patterns are more complex. In this study, we attempted to compare and analyze the variogram properties of actual high resolution imageries mainly in the urban area. Through the several experiments, we have understood that the variogram is various according to a sensor type, spatial resolution, a location, a feature type, time, season and so on and shows the information related to a feature size. With simple modeling, we confirmed that the unique variogram types were shown unlike the classical variogram in case of small subsets. Based on the grasped variogram characteristics, we made a level index map for determining urban complexity or land-use classification. These results will become more and more important and be widely applied to the various fields of high-resolution imagery such as KOMPSAT-2 and KOMPSAT-3 which is scheduled to be launched.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2008년도 정기 학술대회
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• pp.160-165
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• 2008

Kriging interpolation technique has been proposed by Danny Krige of South Africa to find the mineral distribution grade from information of geography and space. It is one of the generally used prediction technique for the mineral distribution grade and underground water level in wide scope also used in computer graphics fields by the ability for the surface regeneration This paper comprises two specific objectives. The first is to examine the applicability of Ordinary Kriging interpolation(OK) to finite element method that is based on variogram modeling in conjunction with different allowable limits of separation distance. The second is to investigate the accuracy according to theoretical variogram such as polynomial, Gauss, and spherical models.

• 한국응용곤충학회:학술대회논문집
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• 한국응용곤충학회 2005년도 춘계 학술발표회
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• pp.92-92
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• 2005

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권1호
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• pp.19-30
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• 2003

Spatiotemporal statistical models are used for analyzing space-time data in many fields, such as environmental sciences, meteorology, geology, epidemiology, forestry, hydrology, fishery, and so on. It is well known that classical spatiotemporal process modeling requires the estimation of space-time variogram or covariance functions. In practice, the estimation of such variogram or covariance functions are computationally difficult and highly sensitive to data structures. We investigate a Bayesian hierarchical model which allows the specification of a more realistic series of conditional distributions instead of computationally difficult and less realistic joint covariance functions. The spatiotemporal model investigated in this study allows both spatial component and autoregressive temporal component. These two features overcome the inability of pure time series models to adequately predict changes in trends in individual sites.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제1권1호
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• pp.163-168
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• 2015

In order to integrate high wind generation resources into power grid, it is an essential to predict power outputs of wind generating resources. As wind farm outputs depend on natural wind resources that vary over space and time, spatial modeling based on geographic information such as latitude and longitude is needed to estimate power outputs of wind generation resources. In this paper, we introduce the basic concept of spatial modeling and present the spatial prediction model based on Kriging techniques. The empirical data, wind farm power output in Texas, is considered to verify the proposed prediction model.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.9-17
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• 2014

본 연구는 대구광역시의 주요도로를 대상으로 공간통계기법을 이용하여 도로교통 온실가스 배출량을 신뢰성있게 예측하여 추정된 배출량으로 행정구별에 따라 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 첫째, 주요도로의 교통량 관측지점에서 실시간으로 조사한 교통량을 이용하여 관측지점에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하였다. 둘째, 일반 크리깅(Universal Kriging)기법을 이용하여 공간적 상관성에 의해 미 관측지점의 온실가스 배출량을 신뢰성 있게 추정하기 위해 적합한 베리오그램 모델링을 설정하였다. 이에 교차검증을 통하여 적합한 베리오그램 모델과 크리깅 기법의 타당성을 검증하였다. 셋째, 검증된 크리깅 기법으로 미 관측지점의 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 예측하여 행정구별로 도로교통 온실가스 배출량을 추정하여 산정하였다. 그 결과, 도로교통 온실가스 배출량을 행정구별로 보면 북구가 약 $291,878,020kgCO_2eq/yr$로 가장 많은 온실가스를 배출하는 것으로 나타났다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.155-160
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• 2006

이 논문에서 중력이상에서 광역이상과 잔여이상을 분리하는 문제를 다루었다. 지구통계학의 한 가지 방법인 인자크리깅 기법을 이용하여 공간필터링에 적용하였다. 이 방법은 일반적으로 광역이상은 공간적으로 큰 규모의 상관관계를 가지고 잔여이상은 좁은 지역에서 높은 상관관계를 가진다는 가정에서 출발하였다. 크리깅 방법의 하나인 인자크리깅(Factorial kriging)을 적용하기 위하여 영향 반경이 큰 지역과 작은 지역에 적합한 서로 다른 베리오그램 모델을 적용하여 각각을 광역이상과 잔여이상으로 구분하였다. 이 방법의 적용가능성을 검증하기 위하여 한 방향으로 증가하는 경향을 가정한 광역이상에 단일 이상체를 가정한 잔여이상이 더해진 합성 모델에 대하여 적용하였다. 베리오그램 모델은 각각 광역이상과 잔여이상을 나타내는 두개의 서로 다른 베리오그램 모델의 합으로 근사할 수 있었다. 따라서 서로 다른 두개의 베리오그램 모델에 대하여 인자 크리깅을 이용한 공간필터링을 적용한 결과 광역이상과 잔여이상을 구분할 수 있다. 이 방법을 폐갱도가 존재하는 지역에서의 고정밀중력탐사 자료에서 적용하여 잔여이상을 추출하였고, 다항식 접합법의 결과와도 비교하였다. 이 연구를 통하여 인자크리깅을 이용한 공간필터링 방법이 중력이상에서 광역이상과 잔여이상을 분리해 낼 수 있는 한 가지 방법이 될 수 있음 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.295-304
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• 2008

본 연구는 두 가지 주요 목적을 갖고 있다. 첫째는, 실험적 베리오그램을 작성하는데 필수적인 분리거리 허용한계를 얼마로 하느냐에 따라 변화되는 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법을 유한요소법에 적용이 가능한 가를 시험하는 것이다. 둘째는, 다항식모델, 가우스모델 및 구형모델의 선택에 따른 정확성을 조사하는 것이다. 이 목적을 위해 가우스 적분점에서 취득된 응력값 데이터로터 새로운 응력장을 예측하기 위해 가중-최소제곱법이 적용되었다. 여기서 가중치는 동일한 값을 사용하는 기존의 방식과 달리 응력값들의 보간을 위해 사용되는 실험적 및 이론적 베리오그램에 의해 결정된다. 제안된 접근방식의 타당성을 보이기 위해 2개의 수치예제를 테스트하였다. 이 논문에서 사용된 수치예제의 경우 25% 분리거리 허용한계를 사용한 가우스모델이 참고문헌의 이론 해들과 가장 잘 일치하는 것을 알 수 있었다.