• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.269-273
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• 2003

We consider an efficient parametric estimation method of spatial dependence in weak stationary processes. Spatial dependence is modeled through variogram and correlogram. Most of parametric estimation methods of correlogram use two step method; nonparametric estimation and parametric integration. We bind these two steps into one step by using GEE method instead of least squares type optimization. Our one step method is more efficient statistically and gives a clear interpretation of related concepts used in traditional two step methods.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.146-156
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• 2010

본 연구의 목적은 효율적 태양광발전시설의 입지를 위하여 가장 큰 변수인 일사량 및 일조시간의 계산 및 추정 정확성을 향상시키는 것이다. 신재생에너지와 관련하여 태양에너지에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만 태양광발전시설의 입지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 GIS환경에서 태양에너지에 가장 영향을 미치는 요인 중 하나인 지리적 요인을 대상으로 일조시간 및 일조량을 계산하였으며, 이 때 산란 일사량을 이용하여 분석 결과를 보정하였다. 또한 입력 데이터가 제공하는 공간해상력을 벗어나는 부분에 대한 값을 추정하기 위하여 공간통계분석방법인 정규 크리깅을 수행하였으며, 정확한 값을 추정하기 위해 데이터들의 공간적 상호관계와 연속성을 파악할 수 있는 베리오그램을 이용하였다. 이 과정에서 베리오그램 인자 값 및 적용 가능한 베리오그램 모델의 추정치 비교를 통하여, 오차율이 가장 작은 모델을 선정하였다. 이는 정확한 태양광발전시설의 입지에 대한 의사결정에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.39-47
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• 2003

본 논문의 연구목적은 탄성파 자료 보정용 검층 기록의 통계적 추정방법을 이용한 3차원 GIS 데이터 획득 방법을 제안하는 것이다. 저류층 특성화를 위한 파라미터를 얻기 위해 탄성파 자료의 반사계수 시계열을 사용하였는데, 산출 결과의 신뢰도를 높이기 위하여 검층기록을 이용하여 탄성파 자료의 반사계수를 보정하였다. 이를 위하여 탄성파 자료를 획득한 임의의 지점에서 검층기록이 필요한데 본 연구는 이에 대한 추정 방법과 이를 현장 자료에 적용하면서 그 결과에 대하여 논의하였다. Kriging에서 검층기록의 가중값은 가까울수록 높은 값을 갖게 되므로 반사계수 추정값은 가까운 검층기록으로부터 많은 영향을 받는다. Cokriging 방법의 추정 결과와 Kriging 방법의 추정 결과를 비교해 보면 cross variogram이 큰 값을 가질때는 검층기록의 반사계수 추정값의 변화가 크며 cross variogram의 값이 작을 땐 두 방법의 추정 결과가 매우 유사한 것으로 판명되었다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.91-98
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• 2016

지구통계학적인 공간분석의 대표적인 방법인 크리깅(kriging)을 적용하기 위해서는 두 관측점 사이의 거리에 기반한 상관성을 나타내는 공간상관함수의 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 다양한 크리깅에 적용할 수 있는 대표적인 상관함수인 semi-variogram, homeogram, covariance function에 대하여 국가지오이드 모델을 기반으로 추정하였다. 경위도 각각 2°의 대상지역 내 통합기준점의 지오이드고를 이용하였으며, 선형모델을 이용하여 공간적인 편향성을 제거하였다. 전체 100개의 샘플 포인트에 대해서 중복되지 않은 두 점 간의 거리를 기준으로 구간을 나누고, 각 함수에 대한 경험적인 값을 계산하였다. 공간상관함수의 경험적인 값은 각각 두 개의 모델에 최소제곱조정 방법으로 피팅한 결과 semi-variogram의 wave 모델 적합도가 가장 높았으며, homeogram과 covariance function은 exponential 모델이 상대적으로 좋은 피팅 결과를 보였다. 본 연구에서 결정한 공간상관함수는 추후 다양한 크리깅 방법을 통해 임의 지점에서의 예측값에 대한 정확도 검증과 이에 대한 평균제곱예측오차(Mean Squared Prediction Error, MSPE)를 계산함으로써 각 함수의 활용성에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권1호
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• pp.83-92
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• 2020

The purpose of this work was to apply geographical information system (GIS) for geostatistical analyzing by selecting a semi-variogram model to quantify the spatial correlation of the population distribution with residential neighborhoods in the both sides of Mosul city. Two hundred and sixty-eight sample sites in 240 ㎢ are adopted. After determining the population distribution with respect to neighborhoods, data were inserted to ArcGIS10.3 software. Afterward, the datasets was subjected to the semi-variogram model using ordinary kriging interpolation. The results obtained from interpolation method showed that among the various models, Spherical model gives best fit of the data by cross-validation. The kriging prediction map obtained by this study, shows a particular spatial dependence of the population distribution with the neighborhoods. The results obtained from interpolation method also indicates an unbalanced population distribution, as there is no balance between the size of the population neighborhoods and their share of the size of the population, where the results showed that the right side is more densely populated because of the small area of residential homes which occupied by more than one family, as well as the right side is concentrated in economic and social activities.

• 한국지구과학회지
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• 제32권6호
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• pp.525-536
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• 2011

다양한 형태의 공간 자료를 이용하는 응용 분야에서 이용가능한 자료간 해상도 차이를 반영하고, 원하는 타겟 해상도로의 변환은 매우 중요하다. 이 논문에서는 저해상도 비율 자료로부터 고해상도 범주형 주제도를 제작하기 위해 베리오그램 디컨볼루션과 블록 시뮬레이션을 이용하는 지구통계학적 다운스케일링 방법론을 제시하였다. 우선 블록 기반 베리오그램으로부터 점 기반 베리오그램 모델의 추정을 위해 반복 연산 기반 베리오그램 디컨볼루션 방법을 적용하였다. 그리고 영역-점 변환 크리깅과 추정된 점 기반 베리오그램 모델을 이용하는 직접 순차적 시뮬레이션을 적용하여 고해상도 비율 정보를 제작하였다. 최종적으로 최대 사후 확률 결정 규칙을 적용하여 대안적 고해상도 범주형 주제도를 제작하였다. 점 기반 자료 없이 저해상도 블록 비율자료만을 이용한 토지피복도 제작 사례 연구를 통해 제안 분석 과정을 예시하였다. 제안한 다운스케일링 기법의 적용을 통해 원 저해상도 블록 비율 자료값을 재생산하는 고해상도 비율 자료를 생성하였으며, 이로부터 기준 토지피복도의 전반적인 패턴을 반영하는 대안적 고해상도 토지피복도 제작이 가능함을 확인할 수 있었다. 이렇게 생성된 고해상도 자료들은 해상도 변환의 영향 분석에 유용한 입력 자료로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.63-75
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• 2015

최근 각광받고 있는 산림치유를 위해서는 산림 내 기상조건의 시공간분포를 기초로 활동시간 및 공간을 계획할 필요가 있다. 본 연구에서는 국립용현자연휴양림에 기상관측 장비를 설치하여 장기 기상모니터링을 실시하고, 해당 자료를 통해 기상자료의 정밀 시공간 분포를 파악하여 산림휴양 치유 활동을 지원하고자 하였다. 먼저, Semi-Variogram을 추정하는 네 가지 모형을 통계적으로 비교한 결과, 모두 유사한 결과를 보이나, Circular 모형을 활용하는 것이 보다 정확할 수 있을 것으로 판단되어 본 연구에서는 Circular 모형의 결과를 제시하였다. Circular 모형으로 추정된 총 128개의 Semi-Variogram을 통해 계절 및 시간대에 따른 온 습도의 공간분포를 확인할 수 있었다. Partial Sill 값으로 표출한 Boxplot을 통해 보다 확연한 계절 및 시간대별 분포 차이를 확인할 수 있었는데, 그 결과 봄철과 이른 오전 시간대에는 온 습도가 모두 균일한 미기상 공간분포를 보였고, 여름과 이른 오후에는 온 습도 모두 불균일한 결과를 보였다. 봄철과 이른 오전 시간대에는 산림활동 시 공간의 이동에 따른 기상조건 변화가 적으므로, 휴양과 치유에 보다 긍정적일 수 있는 반면 상대적으로 불균일한 여름철과 이른 오후 시간에는 기상조건에 따른 위험이 따를 수 있으므로 별도의 준비가 필요할 것이다. 본 연구는 한 곳의 자연휴양림을 대상으로 사계절 기상조건의 정밀 시공간분포를 추정하여 계절별, 시간대별 세부적인 결과를 제시한 것에 큰 의미가 있다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제31권1호
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• pp.141-142
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• 2002

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2006년도 정기 학술대회 논문집
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• pp.849-856
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• 2006

This paper is to examine the applicability of ordinary Kriging interpolation(OK) to the p-adaptivity of the finite element analysis that is based on variogram. In the p-refinement, the analytical domain has to be refined automatically to obtain an acceptable level of accuracy by increasing the p-level non-uniformly or selectively. In case of non-uniform p-distribution, the continuity between elements with different polynomial orders is achieved by assigning zero higher-order derivatives associated with the edge in common with the lower-order derivatives. It is demonstrated that the validity of the proposed approach by analyzing results for stress singularity problem.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.403-418
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• 2004

시간에 따라 얻어진 공간 자료를 공간시계열 자료라 하며 이러한 자료를 분석하기 위해 사용되는 모형이 공간시계열 모형이다. 최근 곤충학과 생태학에서 공간시계열 모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 온실에 있는 곤충의 마리수를 ARMA 모형과 자기회귀 오차모형을 이용한 공간시계열 모형으로 분석하였다. 자료에 포함된 이상점은 분산도(Variogram) 추정에 많은 영향을 주기 때문에 Mugglestone (2000)의 이상점 수정법을 이용하여 수정하였다. 공간시계열 모형들과 시계열 요인을 배제한 공간모형을 MSE와 MAPE를 이용하여 비교하였다.