• 대한토목학회논문집
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• 제30권6B호
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• pp.525-532
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• 2010

크리깅은 강우현상의 공간적 분포문제를 다루는데 가장 널리 사용되는 방법이나 선택한 베리오그램에 따라 예측결과가 상당히 큰 차이를 보여준다. 본 연구에서는 이러한 이유로 일강우량을 대상으로 적정 베리오그램을 고찰하였다. 그 결과 일강우량자료만을 이용하는 것보다 강우발생과 상관성이 높은 이차변수를 함께 고려하여 베리오그램을 유도하는 것이 보다 적정한 결과를 주는 것으로 나타났다. 한편, 한정적인 적용사례이나 크리깅 적용에 필요한 적정 베리오그램의 결정이 어려운 경우 가장 일반적인 형태의 베리오그램인 Mat$\acute{e}$rn 상관함수를 사용하면 상대적으로 양호한 결과를 얻는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제4권1호
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• pp.101-107
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• 2000

In this paper we establish an upper bound for the estimation error variance of a continuous stream with a stationary variogram V which is assumed to be of the r-Holder type (Lipschitzian) on [-d, d]. Functional properties for the mapping ${\xi}(t):=E[(X-X(t))^2]$, $t{\in}[0,d]$, are also given.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권2호
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• pp.539-544
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• 2005

In this paper, we propose the one-step least squares method based on the squared differences to estimate the parameters of the variogram used for spatial data modelling, and discuss its asymptotic efficiency. The proposed method does not require to specify lags of interest and partition lags, so that we can delete the subjectiveness and ambiguity originated from the lag selection in estimating spatial dependence.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.299-302
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• 2006

SAR 영상의 Speckle noise는 해석을 방해하는 요인이 되고 분류할 때 분류정확도를 떨어뜨리는 역할을 하기 때문에 이를 감소시키기 위한 전처리 과정이 필요하다. 이 연구에서는 SAR 영상의 Speckle noise를 줄이기 위해서 영상의 특성을 분석하고 영상에 맞는 wavelet 변환을 이용한 필터링 기법과 Variogram에 기반한 필터링 기법을 제시하고 SAR 영상에 대한 적용 실험을 수행하였으며 그 결과를 분석하였다. 실험 결과 variogram 기반 필터링은 기존의 adaptive filter와 유사한 결과를 보였고 wavelet 기반 필터링은 기존의 필터링보다 좀 더 나은 결과를 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권3호
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• pp.835-844
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• 2003

A difficulty in spatial data analysis is to choose a suitable theoretical variogram. Generally mean squares error(MSE) is used as a criterion of selection. However researchers encounter the case that the values of MSE are almost the same whereas the estimates of parameters are different. In this case, the selection criterion based on MSE should take into account the parameter estimates. In this paper we study on the method of selecting a variogram using spatial correlation.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.327-336
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• 2004

이상점이 존재하는 공간자료(spatial data) 분석에서 이상점(outlier)의 영향력를 줄이기 위 한 방법으로 로버스트 변이도(robust variogram)를 사용한다. 최근 이상점을 먼저 수정한 후 변이도를 추정하는 방법을 사용하면 더 좋은 분석결과를 얻을 수 있다는 것이 알려졌다. 본 논문에서는 이상점이 존재하는 공간자료 분석에서 Mugglestone 등(2000)이 제안한 이상점 수정법과 본 논문에서 제안한 새로운 이상점 수정법의 효율성을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.15-31
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• 2003

Lake Ontario에서 수년간 측정된 실제 생물학적 지표 자료의 각 변수에 대하여 관찰시점의 불규칙성과 의존성을 고려한 탐색적 분석모형의 수립과정에 대하여 연구하였다. 이 상점을 제거한 후 trend와 seasonal component를 수정 한 선형 모형으로부터 잔차를 계산하고 이로부터 variogram과 correlogram을 그려보았다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제2권2호
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• pp.49-56
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• 1998

In this paper, by the use of an Ostrowski type integral inequality for double integrals, we establish an upper bound for the estimation error variance of a continuous stream with stationary variogram.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제39권4호
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• pp.377-388
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• 2014

Purpose: Determining the spatial structure of data is important in understanding within-field variability for site-specific crop management. An understanding of the spatial structures present in the data may help illuminate interrelationships that are important in subsequent explanatory analyses, especially when site variables are correlated or are a combined response to multiple causative factors. Methods: In this study, correlation, principal component analysis, and single and nested variogram models were applied to soil electrical conductivity and chemical property data of two fields in central Missouri, USA. Results: Some variables that were highly correlated, or were strongly expressed in the same principal component, exhibited similar spatial ranges when fitted with a single variogram model. However, single variogram results were dependent on the active lag distance used, with short distances (30 m) required to fit short-range variability. Longer active lag distances only revealed long-range spatial components. Nested models generally yielded a better fit than single models for sensor-based conductivity data, where multiple scales of spatial structure were apparent. Gaussian-spherical nested models fit well to the data at both short (30 m) and long (300 m) active lag distances, generally capturing both short-range and long-range spatial components. As soil conductivity relates strongly to profile texture, we hypothesize that the short-range components may relate to the scale of erosion processes, while the long-range components are indicative of the scale of landscape morphology. Conclusion: In this study, we investigated the effect of changing active lag distance on the calculation of the range parameter. Future work investigating scale effects on other variogram parameters, including nugget and sill variances, may lead to better model selection and interpretation. Once this is achieved, separation of nested spatial components by factorial kriging may help to better define the correlations existing between spatial datasets.

• 한국산림과학회지
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• 제101권2호
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• pp.203-212
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• 2012

본 연구는 2011년 산불피해지인 울진과 영덕지역 산불피해지를 대상으로 산불 피해강도의 공간 자기상관성 검증에 목표를 두고 수행되었다. 자기상관성은 산불 피해지의 현장조사, 피해지 모니터링 등 샘플링의 적정 이격거리 설정과 자료의 독립성 검증 측면에서 매우 중요하다. 산불 피해강도 측정을 위해 SPOT영상을 이용하여 NDVI 값을 계산하였으며, 5000개의 지점들을 GIS상에서 랜덤으로 대상지에 분산 배치시키고 지점별 NDVI 값을 샘플링하였다. 공간 자기상관도는 Moran's I값과 Variogram 모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과 Moran's I 값이 울진의 경우 0.7745, 영덕의 경우 0.7968로 나타나 강한 공간 자기상관이 존재하는 것으로 분석되었다. Variogram 및 Lag class 별 Moran's I값 변화에 기초하여 도출된 적정한 샘플링 이격거리는 울진의 경우 566-2,151 m, 영덕의 경우 272-402 m 범위에서 상관도의 정도에 따라 다른 이격거리를 적용하여야 할 것으로 분석되었다. 이격거리를 획일적으로 적용하는 것 보다 Anisotropic 분석결과를 기초로 하여 상관도가 높은 지역에서는 크게, 반면 낮은 지역은 상대적으로 작게 유동적으로 적용하여야 효과적일 것으로 판단된다.