In this study, a simple probabilistic approach using equivalent coefficient of consolidation ($c_e$) was proposed to consider the spatial variability of coefficient of vertical consolidation ($c_v$), and the effect of the probability distribution of coefficient of consolidation on degree of consolidation in heterogeneous soil was investigated. The statistical characteristics of consolidation coefficient were estimated from 1,226 field data, and four probability distributions (Normal, Log-normal, Gamma, and Weibull) were applied to consider the effect of probability distribution. The random fields of coefficient of consolidation were generated based on Karhunen-Loeve expansion. Then, the equivalent coefficient of consolidation was calculated from the random field and used as the input value of consolidation analysis. As a result, the probabilistic analysis can be performed effectively by separating random field and numerical analysis, and probabilistic analysis was performed using a Latin hypercube Monte Carlo simulation. The results showed that the statistical properties of $c_e$ were changed by the probability distribution and spatial variability of $c_v$, and the probability distribution of $c_v$ has considerable effects on the probabilistic results. There was a large difference of failure probability depend on the probability distribution when the autocorrelation distance was small (i.e., highly heterogeneous soil). Therefore, the selection of a suitable probability distribution of $c_v$ is very important for reliable probabilistic analysis of consolidation.
The wide application of various integrated location-based services (LBS social) and tourism application (app) has generated a large amount of trajectory space data. The trajectory data are used to identify popular tourist attractions with high density of tourists, and they are of great significance to smart service and emergency management of scenic spots. A hot spot analysis method is proposed, based on spatial clustering of trajectory stop points. The DBSCAN algorithm is studied with fast clustering speed, noise processing and clustering of arbitrary shapes in space. The shortage of parameters is manually selected, and an improved method is proposed to adaptively determine parameters based on statistical distribution characteristics of data. DBSCAN clustering analysis and contrast experiments are carried out for three different datasets of artificial synthetic two-dimensional dataset, four-dimensional Iris real dataset and scenic track retention point. The experiment results show that the method can automatically generate reasonable clustering division, and it is superior to traditional algorithms such as DBSCAN and k-means. Finally, based on the spatial clustering results of the trajectory stay points, the Getis-Ord Gi* hotspot analysis and mapping are conducted in ArcGIS software. The hot spots of different tourist attractions are classified according to the analysis results, and the distribution of popular scenic spots is determined with the actual heat of the scenic spots.
In order to estimate spatial physicochemical properties of the spring waters in the study area, spring waters at 57 sites were investigated for measuring ten items (temperature, pH, Eh, EC, TDS, DO, salinity, alkalinity, discharge rate, and surface elevation), To compare each component with one another, regression analysis was carried out. Kriging was used to estimate the spatial characteristics and continuity of data in the study area. To solve kriging equation, the semivariogram was calculated using geostatistical software GS$^{+}$(version 3.1). As a result of semivariogram analysis, the data of nine components but surface elevation could be assumed as stationary random function, and ordinary kriging method was used for making contour maps.s.
This paper presents multiple regression analysis and data update to improve present spatial electric load forecasting algorithm of the DISPLAN. Spatial electric load forecasting considers a local economy, the number of local population and load characteristics. A Case study is performed for Jeon-Ju and analyzes a trend of the spatial load for the future 20 years. The forecasted information can contribute to an asset management of distribution systems.
본 연구는 품질평가 등급이 우수한 4개 기관에서 운영하고 있는 990개의 AWS 중에서 고도가 200m 이상인 산악지역에 분포하고 있는 산악기상관측소의 공간분포 특성과 연도별 공간변화를 분석하였다. 공간분포특성 분석을 위해 2012년부터 2016년까지 203개의 산악기상관측망을 대상으로 유클리디안 거리 분석, 최근 린지수 분석, 커널밀도 분석 방법으로 공간분석을 수행하였다. 평균거리 분석 결과, 2012년(3개 기관)은 29.0km, 2012년(4개 기관) 26.6km, 2013년 21.9km, 2014년 16.9km, 2015년 14.3km, 2016년은 12.6km로 2012년부터 2016년까지 16.4km가 감소하는 효과를 보였다. 최근린지수는 0.666632~0.811237였으며, 군집화 범위인 Z-score 검정 결과는 -4.372239~-5.145115, 통계적으로는 P-value(P<0.01)로 매우 유의하면서 산악기상관측망이 군집화 형태로 분포하는 것으로 나타났다. 커널밀도 분석 결과, 2012년은 129,719ha/1개소, 2013년 90,917ha/1개소, 2014년 71,342ha/1개소, 2015년 58,875ha/1개소로, 2016년은 50,914ha/1개소로 2012년부터 2016년까지 169,399ha/1개소가 감소하면서 산악기상관측망 공간분포 밀도가 높아진 결과를 보였다. 따라서 백두대간 일부 지역과 경북 내륙, 경남북서부 지역을 대상으로 최적의 입지에 산악기상관측망을 확충하는 것이 필요하다고 사료된다.
Research about spherical shells been applying most usually is achieved by many investigators already and generalized equation has been derived. But, existent research is limited in case that spherical shell's roof rigidity is isotropy or orthotropy, and research that consider periodicity of rigidity-distribution that can happen by doing spherical shell's roof system by lattice system is not gone entirely. The purpose of this paper is applying Galerkin method to spherical shell that model periodicity of roof rigidity distribution that appear by roof lattice form of large space structure and develop structural analysis program that formularize. Rigidity-model of this research selects that of spherical shell which has 2-way grid. In this paper, buckling-strength and deformation distribution of isotopic spherical shell and 2-way grid spherical shell obtained by developed program could confirm the reliability by comparison with result of existent research.
In this study, methodologies for the rational organization of air pollution monitoring network were examined by understanding the characteristics of temporal and spatial distribution of secondary air pollution, whose significance would increase hereafter. The data on $O_3$ and $NO_2$ concentrations during high ozone period in 1998~1999 recorded at the nine air pollution monitoring station in Busan were analysed using principal component analysis (PCA) and cumulative semivariogram. It was found that the ozone concentration was deeply associated with the daily emission characteristics or the $O_3$ precusors, and nitrogen dioxide concentration largely depends on the emission strength of regional sources. According to the spatial distribution analysis of ozone and nitrogen dioxide in Busan using cumulative semivariograms, the number of monitoring stations for the secondary air pollution can be reduced in east-west direction, but reinforced in north-south direction to explain the spacial variability. More scientific and rational relocation of air pollution monitoring network in Busan would be needed to investigate pollution status accurately and to plan and implement the pollution reduction policies effectively.
In studying the dynamical evolution of galaxy clusters, one intriguing approach is to compare the spatial distributions of various components, such as the dark matter, the member galaxies, the gas, and the intracluster light (ICL; the diffuse light from stars, which are not bound any individual cluster galaxy). If we find a visible component whose spatial distribution coincides with the dark matter distribution, then we could draw a dark matter map without requiring laborious weak lensing analysis. Furthermore, if the component traces the dark matter distribution better for more relaxed galaxy cluster, we could use the similarity as a dynamical stage estimator of the galaxy cluster. We present a novel new methodology to quantify the similarity of two or more 2-dimensional spatial distributions. We apply the method to a sample of galaxy clusters at different dynamical stages simulated within N-cluster Run, which is an N-body simulation using the galaxy replacement technique. Among the various components (stellar particles, galaxies, ICL), the velocity defined ICL+ brightest cluster galaxy (BCG) component traces the dark matter best. Between the sample galaxy clusters, the relaxed clusters show stronger similarity of the spatial distribution between the dark matter and ICL+BCG than the dynamically young clusters.
Radon is an invisible, odorless, and radioactive gas. It is formed by the disintegration of radium, which is a decay product of uranium. Some amounts of radon gas and its products are present ubiquitously in the soil, water, and air. Particularly high radon levels occur in regions of high uranium content. Although radon is permeable into indoor environment not only through geological features (bed rock and permeability) but also through the construction materials and underground water, the radiation from the geological features is generally main exposure factor. So there can be a problem in a certain space such as the underground and/or relatively poor ventilation condition. In this study, a GIS technique was used in order to investigate spatial distribution of radon measured from sub- way stations of 1 thru 8 in Seoul, Korea in 1991, 1998, 2001, and 2006. Spatial analysis was applied to reproduce the radon distribution. We utilized spatial analysis techniques such as inverse distance weighted averaging (IDW) and kriging techniques which are widely used to relate between different spatial points. To validate the results from the analyses, the jackknife technique for an uncertainty test was performed. When the number of measuring sites was less than 100 and also when the number of omitted sites increased, the kriging technique was better than IDW. On the other hand, when the number of sites was over 100, IDW technique was better than kriging technique. Thus the selection of analytical tool was affected sensitives by the analysis based on the number of measuring sites.
We investigated the relationship between mesoscale spatial distribution of environmental parameters (temperature, salinity, and sigma-t), chlorophyll-a concentration and mesozooplankton in the Yellow Sea during May 1996, 1997, and 1998, with special reference to Yellow Sea Bottom Cold Water (YSBCW). Adult calanoid copepods, Calanus sinicus, Paracalanus parvus s.l., Acartia omorii, and Centropages abdominalis were isolated by BVSTEP analysis based on the consistent explainable percentage (-32.3%) of the total mesozooplankton distributional pattern. The copepods, which accounted for 60 to 87% of the total abundances, occupied 73-78% of the copepod community. The YSBCW consistently remained in the northern part of the study area and influenced the spatial distribution of the calanoid copepods during the study periods. Abundances of C. sinicus and P. parvus s.l., which were high outside the YSBCW, were positively correlated with the whole water average temperature (p<0.01). In contrast, the abundances of C. abdominalis and A. omorii, which were relatively high in the YSBCW, were associated with the integrated chl-a concentration based on factor analysis. These results indicate that the YSBCW influenced the mesoscale spatial heterogeneity of average temperature and integrated chl-a concentration through the water column. This consequently affected the spatial distribution pattern of the dominant copepods in association with their respective preferences for environmental and biological parameters in the Yellow Sea during spring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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