• 한국측량학회지
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• 제33권3호
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• pp.145-153
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• 2015

This study aims to accurately estimate population distribution more specifically than administrative unites using a RK (Regression-Kriging) model. The RK model is the areal interpolation technique that involves linear regression and the Kriging model. In order to estimate a population’s distribution using a sample region, four different models were used, namely; a regression model, RK model, OK (Ordinary Kriging) model and CK (Co-Kriging) model. The results were then compared with each other. Evaluation of the accuracy and validity of evaluation analysis results were the basis RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error), G statistic and correlation coefficient (ρ). In the sample regions, every statistic value of the RK model showed better results than other models. The results of this comparative study will be useful to estimate a population distribution of the metropolitan areas with high population density

• 대한지리학회지
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• 제45권6호
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• pp.806-819
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• 2010

센서스 단위의 인구자료는 기초적인 인문사회 자료로 행정구역 단위로 요약되어 공간분석에 시용된다. 정밀한 인구 분포를 추정하기 위해 기존의 연구에서는 위성영상과 회귀분석 모형을 이용하였다. 하지만 회귀식에 의한 추정치는 공간자료의 공간적자기상관과 잔차 때문에 정확도에 있어 한계가 있었다. 본 연구는 회귀모형과 회귀모형에서 추출된 잔차에 대해 공간적자기상관을 고려하도록 크리깅 보간하는 RK모형(Regression Kriging Model)을 이용하여 인구분포의 추정 정확도를 향상하였다. RK모형을 적용하여 서울시의 4개구를 대상으로 사례분석을 하였으며, 모형의 효율성을 검증하기 위해 회귀분석만을 이용한 예측 결과와 RK모형을 이용한 예측 결과를 서로 비교하였다. 비교한 결과로 상관관계 계수 평균제곱근 오차, G 통계량 수치에서 RK모형의 추정 정확도가 기존의 회귀모형에 비해 높게 나온 것을 확인할수 있었다. 향후 정확한 인구추정을 위해 RK모형이 많이 활용될 수 있을 것이다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권2호
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• pp.277-283
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• 2005

Kriging model is widely used as design analysis and computer experiment (DACE) model in the field of engineering design to accomplish computationally feasible design optimization. In general, kriging model has been applied to many engineering applications as an interpolation model because it is usually constructed from deterministic simulation responses. However, when the responses include not only global nonlinearity but also numerical error, it is not suitable to use Kriging model that can distort global behavior. In this research, generalized kriging model that can represent both interpolation and regression is proposed. The performances of generalized kriging model are compared with those of interpolating kriging model for numerical function with error of normal distribution type and trigonometric function type. As an application of the proposed approach, the response of a simple dynamic model with numerical integration error is predicted based on sampling data. It is verified that the generalized kriging model can predict a noisy response without distortion of its global behavior. In addition, the influences of maximum likelihood estimation to prediction performance are discussed for the dynamic model.

• 대한환경공학회지
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• 제38권10호
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• pp.551-557
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• 2016

여러 환경요인을 예측하는데 위성영상과 측정데이터의 접목은 정확도를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 하지만 습지 토양에 포함되어있는 영양염류의 성분 등을 예측함에 있어 위성영상의 활용 효과는 잘 알려져 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 지구통계학 중 블록크리깅과 회귀크리깅을 자연습지인 에버글레이드에 위치한 수자원관리유역의 토양 내 총인 예측에 적용하였다. 토양시료의 측정된 총인농도를 이용하여 블록크리깅을, 측정값 외에 30 m의 공간해상도를 가지고 있는 위성영상인 Landsat ETM+로부터 추출한 스펙트럼 데이터 및 분광지수 등을 독립변인으로 하여 회귀크리깅을 실시한 결과, 블록크리깅의 결정계수는 0.59, 회귀크리깅의 결정계수는 0.49로 나타났다. 측정 자료만을 이용한 블록크리깅의 예측 오차가 위성영상을 이용한 회귀크리깅의 예측 오차보다 더 작았으나, 각각의 방법을 이용하여 총인 농도를 수자원관리유역에 매핑한 결과 두 경우 모두 비슷한 경향을 보였고, 회귀크리깅의 경우 연구대상유역의 독특하고 복잡한 경관요소들을 더욱 잘 표현할 수 있었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제66권6호
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• pp.677-691
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• 2018

Reliability assessment of complex structures using simulation methods is time-consuming. Thus, surrogate models are usually employed to reduce computational cost. AK-MCS is a surrogate-based Active learning method combining Kriging and Monte-Carlo Simulation for structural reliability analysis. This paper proposes three modifications of the AK-MCS method to reduce the number of calls to the performance function. The first modification is related to the definition of an initial Design of Experiments (DoE). In the original AK-MCS method, an initial DoE is created by a random selection of samples among the Monte Carlo population. Therefore, samples in the failure region have fewer chances to be selected, because a small number of samples are usually located in the failure region compared to the safe region. The proposed method in this paper is based on a uniform selection of samples in the predefined domain, so more samples may be selected from the failure region. Another important parameter in the AK-MCS method is the size of the initial DoE. The algorithm may not predict the exact limit state surface with an insufficient number of initial samples. Thus, the second modification of the AK-MCS method is proposed to overcome this problem. The third modification is relevant to the type of regression trend in the AK-MCS method. The original AK-MCS method uses an ordinary Kriging model, so the regression part of Kriging model is an unknown constant value. In this paper, the effect of regression trend in the AK-MCS method is investigated for a benchmark problem, and it is shown that the appropriate choice of regression type could reduce the number of calls to the performance function. A stepwise approach is also presented to select a suitable trend of the Kriging model. The numerical results show the effectiveness of the proposed modifications.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.55-63
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• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.271-280
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• 2005

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.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.217-228
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• 2018

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.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.16-33
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• 2012

본 연구에서는 크리깅 기법 중 가장 일반적으로 사용되고 있는 정규 크리깅(ordinary kriging)과 여러 보조 자료를 활용한 회귀 모델에 크리깅 기법을 결합한 형태인 회귀 크리깅(regression kriging)을 이용하여 지상부 바이오매스의 탄소저장량 추정을 시도하였다. 분석 결과 단양군의 산림 탄소저장량은 정규 크리깅의 경우 3,459,902 tonC, 회귀 크리깅의 경우 3,384,581 tonC로 추정되었으며 회귀 크리깅에 이용된 회귀 모델의 결정계수는 0.1033으로 나타났다. 표본점을 임상별로(활엽수림, 침엽수림&혼효림) 층화하여 회귀 크리깅을 수행한 경우에는 탄소저장량은 3,336,206 tonC로 가장 낮게 추정되었으며 회귀 모델의 결정 계수는 각각 0.35, 0.18로 표본점 전체를 이용했을 때보다 높은 값을 보였다. 각 기법의 교차 검증(cross validation) 결과 표본점 전체를 이용한 회귀 크리깅의 RMSE(22.32 ton/ha)가 가장 낮았으나 기법간의 차이(0.23 ton/ha)는 크지 않은 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.459-473
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• 2007

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.