• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.943-947
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• 2005

This study was intended to interpose an objection about the analysis of rainfall spatial distribution without a proper standard, and offer the improved approach using 1,he geostatistical analysis method to analyze it. For this, spatially distributed daily rainfall data sets were collected for 41 weather stations in study area, and variogram and correlation analysis were conducted. In the results of correlation analysis, it was found that the longer distance between the stations reduces the correlation of the rainfall data, and maltes the characteristics of the rainfall spatial distribution. The variogram analysis shows that correlation range was less than 50 km for the 17 daily rainfall data sets of total 91 sets. It says that it involves some rike, to determine the application method for rainfall spatial distribution without some qualifications, hence the Application standards of the Rainfall Spatial Distribution Analysis Technique, were essential and that was contingent on characteristics of rainfall and landscape.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.519-533
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• 2004

본 연구에서는 베리오그램 추정을 통한 공간 종속성 추정방법에 있어서 의사우도 사용 방법을 설명하고, 모의실험을 통하여 전통적으로 사용되는 다른 방법들과 그 특성을 비교하고자 한다. 의사우도를 이용한 공간 종속 추정방법들은 그 통계적 성질이 우수할 뿐만 아니라, 전통적인 방법들에서 요구되어지는 관측치가 갖는 래그(lag)들을 미리 지정된 래그로 그룹화하는 과정이 필요 없어서 활용상의 우수성도 함께 가지고 있다. 또한, 이 방법에 대한 로버스트 방법을 개발하고 그 특성을 알아보고자 한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.99-108
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• 2006

대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.82-85
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• 2003

강원도 춘천시 신북읍 유포리 연구지역의 지하수의 NO$_3$-N 2차원 공간 분포를 정의하기 위하여 지구통계학적 해석 방법인 sequential Gaussian simulation(SGS)을 이용하였다. 원자료의 공간적 clustering을 제거하기 위하여 cell declustering을 수행한 후 normal score 변환을 거친 후 variogram 분석과 모델링을 수행하였다. Exponential, gaussian, spherical variogram model에 대한 각각의 nugget, range, sill을 정의하여 SGS에 이용하였다. SGS에 의해 도출된 결과들은 모두 동일한 결과를 나타낸다. 또한 관측 자료의 분포와 주 오염원의 분포와 상응하는 모델링 결과를 나타내는 것으로 보아 SGS를 이용한 농촌지역 지하수내 NO$_3$-N의 공간적 오염 분포 영상화가 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2003년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.317-324
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• 2003

Kriging interpolation is one of the gennerally used interpolation techniques in Geostatics field. This research refers to the contents about important experimental variogram and the study of theoretical variogram and formulation of Kriging interpolation. Kriging interpolation is applied as interpolation for stress smoothing in finite element method. Posteriori error estimation which makes use of stress smoothing from the FEM is very important part, we try to make practical application of surface regeneration ability from Kriging interpolation. This research is necessary preceding one in order to materialize adaptive FTM through posteriori error estimation. For instance, find the estimate value and estimate the propriety through various theoretical variogram models of the reference analyzed from tensional L-shape domain. It also provides possibility of the Kriging interpolation through comparing to existing Least square method as well.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.423-432
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• 2003

The data observed at different positions are called the estimate of interested variable at new observation point on the Kriging utilize the space estimate technique, in which case there is correlation spatially. In this paper we provide the estimate for Variogram and Kriging methods as a field of kriging theory and dealt with actually measured data. And at the same time we forecast the amount of ozone that was not measured at this point by Kriging method and compared Ordinary Kriging method with Inverse Distance Kriging method.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.415-427
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• 2001

공간통계학에서는 다변량 공간자료에 대한 예측방법으로서 코크리깅 기법을 이용한다. 본 논문에서는 코크리깅을 위한 첫 번째 단계인 교차베리오그램의 추정에 대한 감도분석 대신에 일반통계학적 측면에서 주성분점수를 이용한 감도분석방법을 제안한다. 변수가 2개인 경우, 교차베리오그램에 대한 감조분석의 결과와 제안된 주성분점수를 이용한 감도분석의 결과를 비교해 본다. 모의실험을 통하여 제안한 방법의 타당을 검증하고, 실제 자료를 이용한 사례분석의 결과로써 재확인해 본다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권3호
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• pp.653-657
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• 2005

Eigenstructure of a spatial design matrix of Matheron's variogram estimator in $R^1$ is derived. It is shown that the spatial design matrix in $R^1$ with n/2$\le$h < n has a nice spectral decomposition. The mean, variance, and covariance of this estimator are obtained using the eigenvalues of a spatial design matrix. We also found that the lower bound and the upper bound of the normalized Matheron's variogram estimator.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권3호
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• pp.173-183
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• 2005

The Box-Cox power transformation is generally used for variance stabilization. Recently, Shin and Kang (2001) showed, under the Box-Cox transformation, invariant properties to the original model under the large mean and relatively small variance assumptions in time series analysis. In this paper we obtain some invariant properties in spatial statistics. Spatial statistics, Invariant Property, Variogram, Box-Cox power Transformation.