Detecting outliers among high-dimensional data encounters a challenging problem of screening the variables since relevant information is often contained in only a few of the variables. Otherwise, when a number of irrelevant variables are included in the data, the distances between all observations tend to become similar which leads to making the degree of outlierness of all observations alike. The subspace outlier detection method overcomes the problem by measuring the degree of outlierness of the observation based on the relevant subsets of the entire variables. In this paper, we survey recent subspace outlier detection techniques, classifying them into three major types according to the subspace selection method. And we summarize the techniques of each type based on how to select the relevant subspaces and how to measure the degree of outlierness. In addition, we introduce some computing tools for implementing the subspace outlier detection techniques and present results from the simulation study and real data analysis.
A reliability-based approach that can systematically model various sources of uncertainty is presented in the context of slope stability. Expressions for characterization of soil properties are developed in order to incorporate sampling errors, spatial variability and its effect of spatial averaging. Reliability analyses of slope stability with different statistical representations of soil properties show that the incorporation of sampling error, spatial correlation, and conditional simulation leads to significantly lower probability of failure than that obtained by using simple random variable approach. The results strongly suggest that the spatial variability and sampling error have to be properly incorporated in slope stability analysis.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.5
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pp.479-485
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2011
A number of case studies that find distribution of longevity population and influencing factors through the spatial data fusion using GIS techniques are growing. The majority cases of these studies are adopt census administrative boundary data for the spatial analysis. However, these methods cannot fully explain the phenomenon of longevity because there are a variety of spatial characteristics within the census administrative boundaries. Therefore, studies of spatial unit are required that realistically reflect the phenomenon of human longevity. The dasymetric mapping method enables to product of spatial unit more realistic than census administrative boundary map and statistic estimates of small area utilizing diversity spatial information. In this study, elderly population of small area has been estimated within statistically significant level that applied the vector based dasymetric mapping method. Also, the cluster analysis confirmed that the variation of local spatial relationship within census administrative boundary. The result of this study implied that the need for local-level studies of the human longevity and the validity of the dashmetric mapping techniques.
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.
세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.
Seo, Young-Min;Yeo, Woon-Ki;Lee, Seung-Yoon;Jee, Hong-Kee
Journal of Korea Water Resources Association
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v.43
no.11
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pp.933-944
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2010
This study compares the CEM and SGS methods which are geostatistical stochastic simulation methods for assessing the uncertainty by spatial variability in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the stochastic simulations using CEM and SGS, two methods show almost similar results for the reproduction of spatial correlation structure, the statistics (standard deviation, coefficient of variation, interquartile range, and range) of realizations as uncertainty measures, and the uncertainty distribution of basin mean rainfall. However, the CEM is superior to SGS in aspect of simulation efficiency.
서로 다른 위치에서 동시에 관찰된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 공간자료에 대한 세미베리오그램 모형의 추정과 관측되지 않은 지점에 대한 공간예측기법을 정리하였으며, 또한 공간이상치 탐지를 위한 두가지 방법론으로 분포론적 방법과 p-Deletion 방법을 제시하였다. 방법론의 예시를 위하여 강우강도 자료를 이용하였으며 서로 상관되어 있는 공간데이터에 대한 시뮬레이션을 통하여 두가지 방법을 비교하였다.
Spatial uncertainty of Busan marine clay ground, which commonly occurs during site investigation testing, data analysis and transformation modeling, has been described. In this paper geotechnical uncertainty of shear strength indicator $N_k$ has been quantified in both horizontal direction and vertical direction using geostatistical Kriging method. Most of soil data used are from 25 boring tests, 75 laboratory tests, 124 field vane tests and 25 cone penetration tests (CPT). CPT-$N_k$ data for undrained shear strength determination, which are the most important properties in geotechnical design stages, have been analysed. Comparison between cone factor from conventional CPT-based method and that of geostatistical method shows that geostatistical Kriging method is an ideal tool to quantify the spatial variability of uncertainty from self-correlation of soil property of interest, and can be recommended to identify the spatial distribution of consolidation .md shear strength of soils at any sites concerned.
Geostatistics is defined as the theory of modeling of regionalized variables and is an efficient and elegant methodology for estimation and uncertainty evaluation from limited spatial sample data. In this study, we have made a theoretical comparison between kriging estimation and geostatistical simulation methods. Kriging methods do not preserve the histogram of original data nor their spatial structure, and also provide only an incomplete measure of uncertainty when compared to the simulation methods. A practical procedure of geostatistical simulation is suggested in this study and the technique is demonstrated through an application, in which it was used to identify the spatial distribution of RMR as well as to evaluate the spatial uncertainty. It is concluded that the geostatistical simulation is the appropriate method to quantify the spatial uncertainty of geotechnical variables such as RMA. Therefore, the results from the simulation can be used as useful information for designer's considerations in decision-making under various geological conditions as well as the related terms of contract.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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