본 연구에서는 GIS 기반 공간보간법을 적용하여 새만금 농업용지의 토양 염도를 분석하였다. 연구 대상지 공시토양은 하해혼성 충적층을 모재로 한 문포통 이었으며 토양 표토(0~20cm)와 심토(20~40cm)로 구분하여 토양 시료를 채취하였다. 먼저 142 지점의 샘플을 이용하여 공간보간에 따른 EC, ESP, SAR의 분포특성을 파악하였으며, 143 지점의 검증점에 대한 오차분석을 통해 EC와 SAR은 IDW 방법 그리고 ESP는 Kriging 보간법을 최적의 보간법으로 선정할 수 있었다. 최적의 보간법을 이용하여 EC, ESP, SAR 염분농도 항목별로 2014년에서 2016년 동안의 토양 염도 변화특성을 분석하였다. 분석 결과 EC, ESP, SAR는 강우발생에 따른 희석효과 등으로 각각 0.26mg/L, 5.97mg/L, 0.73mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다.
공간통계자료는 비록 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나, 실제 우리는 모든 지점에서 공간자료를 수집하지 못한다. 따라서 몇 개의 대표 지점에서 자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하게 되는데, 이때 공간보간 기법이 적용된다. 본 논문에서는 다양한 분야에서 매우 중요하게 사용되는 강우자료에 대해 공간보간을 실시하고 그 정확성을 검증하였다. 기상청에서 운영하는 총 373 개의 강우관측소의 2004 년도 연 총강우량에 대해 공간보간을 실시하였으며, 그로부터 이론적 베리오그램으로 가우시안 함수를 사용한 일반 크리깅이 가장 높은 정확성을 보인 것으로 확인되었다. 다른 보간기법에 비해 크리깅 기법은 비교적 정확성이 높은 것으로 분석되었으며, 결과에 있어서는 예측값의 분포 범위가 좁은 일반화의 특성을 갖는 것으로 나타났다. 지역경향면 분석(local trend surface analysis), IDW, RBF의 경우 강우자료에 대한 예측값의 범위가 크리깅에 비해 매우 넓게 분포하는 것으로 나타났으며, 공간적으로는 인접한 지역의 예측값이 크리깅에 비해 급변하는 것으로 분석되었다.
본 논문은 공간보간을 이용한 공간평활을 수행하는 수정된 구조의 Duvall 빔형성기를 제안한다. 제안한 빔형성기는 이웃한 어레이 소자 사이의 신호를 보간하여 가상의 어레이 소자 신호를 생성하고 이를 이용하여 공간평활을 수행한다. 제안한 빔형성기는 보간된 신호를 이용하여 부어레이를 형성함으로써 기존 공간평활 기법의 자유도 손실 문제를 해결한다. 수학적 분석을 통하여 제안한 빔형성기는 입력 공분산 행렬의 감소된 랭크를 회복할 수 있음을 확인하였다. 또한 모의실헐 결과에서도 제안한 빔형성기는 기존의 빔형성기가 제거할 수 없는 코히어런트 간섭신호를 제거함을 보였다.
When a input image is extensively magnified on the computer system, it is almost impossible to replicate the original shape because of mismatched coordinates system. In order to resolve the problem, the shape of the magnified image has been reconfigured using the bilinear interpolation method, low pass special filtering interpolation method and B-spline interpolation method, Ferguson curve interpolation method based on the CAD/CAM curve interpolation algorithm. The computer simulation main result was that. Nearest neighbor interpolation method is simple in making the interpolation program but it is not capable to distinguish the original shape. Bilinear interpolation method has the merit to make the magnified shape smooth and soft but calculation time is longer than the other method. Low pass spatial filtering method and B-spline interpolation method has an effect to immerge the intense of the magnified shape but it is also difficult to distinguish the original shape. Ferguson curve interpolation method has sharping shape than B-spline interpolation method.
탄성파 탐사자료의 획득 시, 기계적인 결함이나 지형적인 접근성 등으로 인하여 자료를 부분적으로 획득하지 못하거나, 해상 탐사의 경우 스트리머의 간격으로 인하여 공간적인 알리아싱(aliasing)이 발생할 수 있다. 이러한 불규칙하고 공간적인 알리아싱이 존재하는 자료는 추후 탄성파 자료처리과정에서 문제를 일으키게 된다. 만약, 정확하고 효율적인 내삽(interpolation) 기법을 보유하고 있다면, 이러한 문제를 해결할 수 있으며, 나아가 탐사를 수행할 때 송신원 또는 수신기의 수를 줄일 수 있으므로 탐사의 시간 및 비용이 줄어들게 된다. 여러 내삽 방법들 중 Matching Pursuit 기법을 이용한 내삽 방법은 고르기(sampling)의 형태와 상관없이 적용이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 정현파 함수(sinusoidal function)을 기저함수로 이용하는 경우, 공간적인 알리아싱이 존재하는 탄성파자료에 적용시 정확한 내삽이 불가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 공간적인 알리아싱의 문제를 해결하기 위하여, 정현파 함수가 아닌 요소파(wavelet)를 기저함수로 이용하는 요소파 기반의 Matching Pursuit 기법을 개발하였다. 또한, L-2 norm을 이용한 기존의 방법과 달리, 내적을 이용하여 내삽의 수행속도를 향상시켰다.
The spatial error due to the non-conservative interpolation become first-order when second-order conservative schemes are used, discontinuities are located away from the overlapped regions, and if the length of the overlapped region is not proportional to the grid spacing. Therefore, the solution accuracy is ensured if two domains overlap each other with a fixed grid point and the interpolation is occurred in smooth flow regions. To validate the spatial and temporal accuracy due to the non-conservative interpolation, inviscid and viscous problems are tested.
The purpose of this study is to assess spatiotemporal variation of coastal water quality according to time and location changes. For this we developed numerical marine trophic index base on four water quality components (chlorophyll, suspended solids, dissolved inorganic nitrogen and phosphorus) and applied this index to the water quality data measured in the korean coastal zone for the 7-years period from 1997 to 2003. Water quality data are obtained only at selected sites even though they are potentially available at any location. Therefore, in order to estimate spatial variation of coastal water quality, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observation data. In this study, we used IDW (Inverse Distance Weighted) method to predict water quality components at unmeasured locations and applied marine trophic index to predicted values obtained by IDW interpolation. The results of this study indicate that marine trophic index and spatial interpolation are useful for understanding spatiotemporal characteristics of coastal water quality.
A lot of data which are used in environment analysis of air pollution have characteristics that are distributed continuously in space. In this point, the collected data value such as precipitation, temperature, altitude, pollution density, PM10 have spatial aspect. When geostatistical data analysis are needed, acquisition of the value in every point is the best way, however, it is impossible because of the costs and time. Therefore, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study, spatial interpolation method such as local trend surface model, IDW(inverse distance weighted), RBF(radial basis function), Kriging were applied to PM10 annual average concentration of Seoul in 2005 and the accuracy was evaluated. For evaluation of interpolation accuracy, range of estimated value, RMSE, average error were analyzed with observation data. The Kriging and RBF methods had the higher accuracy than others.
The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) has been widely used to simulate the long-term hydrological conditions of a catchment. Two output variables, outflow and sediment yield have been widely investigated in the field of water resources management, especially in determining the conditions of ungauged subbasins. The presence of missing data in weather input data can cause poor representation of the climate conditions in a catchment especially for large or mountainous catchments. Therefore, in this study, a custom module was developed and evaluated to determine the efficiency of utilizing basic spatial interpolation methods in the estimation of weather input data. The module has been written in Python language and can be considered as a pre-processing module prior to using the SWAT model. The results of this study suggests that the utilization of the proposed pre-processing module can improve the simulation results for both outflow and sediment yield in a catchment, even in the presence of missing data.
최근 지하 안전에 관한 다양한 이슈들로 인해 지하공간 또는 지하시설물의 관리 필요성이 대두대고 있어 지하공간 통합지도 활용이 필요한 실정이다. 지하공간통합지도는 지하공간개발 및 지하안전관리 등의 분야에 직접적으로 사용되고 있기 때문에, 정보의 최신성 및 정확성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 지하공간통합지도에 정확성을 향상시키기 위해 지하공간통합지도에 저장된 데이터와 굴착현장에서 획득 가능한 계측데이터를 분류하고, 획득된 데이터를 활용하여 다양한 보간기법의 적용성을 평가하였다. 공간 보간은 보간기법 및 모델별 총 7 종의 공간보간결과를 교차검증을 통해 정량적 평가를 수행하였다. 교차검증 결과, NURBS, 크리깅 및 역거리가중치법 순으로 정확도가 감소하는 것으로 나타났다. 또한 크리깅의 경우 베리오그램 모델에 따라 정확도의 차이가 있었으나 미미하였고, 구형 베리오그램이 정확도가 가장 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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