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 논문에서는 낮은 대역폭, 높은 지연, 그리고 잦은 네트워크 단절로 인한 모바일 컴퓨팅 환경의 문제점들을 해결하기 위한 효과적인 캐시 적재 기법으로서 협업 추천 기반의 데이터 마이닝 전략을 제안하였다. 캐시 적재가 모바일 클라이언트의 이러한 문제점들을 해결하기 위한 효율적인 방법이 된다는 기존의 연구는 많이 진행되어 왔다. 하지만 모바일 컴퓨터의 요구에 대한 이력 정보만을 이용한 기존의 연구는 모바일 클라이언트가 필요로 하는 모든 정보 요구를 만족하지 못하였다. 특히 저장 공간의 제약을 갖는 모바일 컴퓨터의 한계 때문에 더욱 큰 어려움을 갖게 되었다. 본 연구에서는 모바일 클라이언트의 이력 정보에 대하여 데이터 마이닝 기법을 적용한 캐시 적재 기법을 제안하여 적은 캐시 용량만으로도 모바일 클라이언트의 요구를 만족할 수 있는 아이템들을 효과적으로 서비스할 수 있도록 하였다. CSIM Simulator를 이용하여 모의 데이터를 생성하여, 제안 모형의 성능 평가를 위한 실험을 수행하였다. Cache hit ratio를 이용한 객관적인 성능 평가를 통하여 제안된 모형이 모바일 클라이언트의 캐시 적재 기법으로서 우수한 성능을 보임이 확인되었다.
일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 다중 지질정보의 통합적 해석은 GIS의 중요한 응용 분야중 하나로 인식되고 있다. 공간통합을 위하여 지구통계학적 방법들이 개발되어 있지만, 통합결과와 입력 주제도들 사이의 관계에 대한 통계적, 정량적 분석방법론의 개발은 아직까지 체계적으로 정립되어 있지 못한 상황이다. 본 연구에서는 지질도, 지화학자료, 항공지구물리자료, 지형자료 및 원격탐사 영상등 다양한 지질정보등이 보고된 옥동지역을 대상으로 하여 광물 부존 예상도 작성 사례연구를 수행하여 기존에 이용되고 있는 여러 공간 통합 방법중 확실인자 (Certainty Factor: CF) 추정방법과 다변량 통계 분석방법중 하나인 주성분분석을 시험적인 통합방법으로 우선적으로 적용한 뒤, 입력 자료와 통합결과에 대한 정량적인 통계량 정보를 추출하고자 하였다. 입력 주제도와 통합 결과사이의 관계 규명에는 통계 분할표를 이용한 통계처리를 편의 분석에는 잭나이프 방법을 적용하였다. 통합정보에 대한 통계량 분석을 통하여, 통합 결과와 입력자료 사이의 정량적 관계를 추출할 수 있었으며, 부가적으로 입력자료의 상태수준에 대한 판단정보를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 GIS 관점에서 통합결과 해석에 중요한 결정보조자료로 활용될 수 있으며, 복잡한 다중정보를 다루는데 공간 통합문제에서도 입력정보 검증을 위한 일반적일 처리과정으로도 발전할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 폐탄광 지역에서 발생하는 지반침하에 영향을 주는 주요 요인들을 추출하기 위하여 다변량 통계분석 방법의 하나인 주성분분석(Principle Component Analysis : PCA)기법과 지리정보시스템 (Geographic Information System : GIS)을 이용하였다. 이를 위해 연구지역에서 수행한 지표지질조사, 정밀조사, 실내암석시험 등으로부터 취득된 자료를 데이터베이스로 구축하고, 지반침하 위험지역 분포를 공간적으로 해석할 수 있는 지질, 토지이용, 경사도, 지표로부터 지하 갱도까지의 심도, 갱도의 지표상 위치로부터의 수평거리, 지하수심도, 투수계수, RMR(Rock Mass Rating) 값을 분석대상으로 선정하였다. 각 요인들이 연구지역 전체에 걸쳐 분포하도록 GIS의 공간분석 기법의 하나인 표면분석(Surface Analysis), 버퍼링기법(Buffering) 및 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하고 이로부터 추출된 자료들을 입력값으로 하는 주성분분석을 수행하였다. 주성분분석 결과 폐탄광 지역의 지반침하에 영향을 주는 주요인을 추출하는 것이 가능하였으며, 연구지역은 지질 및 지반강도 관련 요인이 침하발생의 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다.
지하공간 및 터널의 계획과 설계 단계에서 지반 조건과 관련한 정보는 경제성과 안정성 강화측면에서 매우 중요하다. 일반적으로 지반 조건은 RMR혹은 Q-system과 같은 공학적 암반 분류값을 이용하거나 지구물리 탐사의 결과 영상으로 표현할 수 있다. RMR이나 Q값은 설계를 위한 직접적 정보를 제공하나 그 대표 영역은 제한적이다. 반면 지구물리탐사 결과 영상은 전체 영역을 표현할 수 있는 반면 간접적인 정보만을 제공할 수 있다. 이와 같은 지반 정보들은 근본적으로 불확실성을 내포하고 있고, 서로 다른 공학적 단위로 표현되며 그 물리적 의미에서도 차이가 있다. 최근 크리깅이나 조건부 시뮬레이션과 같은 지구통계학적 방법들을 이용하여 전체 노선에 대한 RMR의 공간 분포를 추정해 왔었다. 본 연구에서는 주된 RMR 변량만을 이용하는 크리깅이나 조건부 시뮬레이션의 단점을 극복하기 위해 모의 담금질 기법을 적용하였다. 지구물리탐사 결과 영상을 참조영상으로 하여 RMR의 공간 분포를 추정하고 이와 결합된 불확실성을 평가하였다. 모의 담금질 기법은 주어진 제약조건을 만족시키도록 설계된 최적화 기법의 일종이다 RMR공간 분포 추정과 불확실성 평가를 위한모의 담금질 기법의 적용 과정을 제안하였다. 지반공학적 적용을 위해 RMR의 통계 모델과 지구물리탐사 결과 영상과의 상관성을 이용한 목적함수들을 정의하였다.
입지분석은 공간 및 비공간적 특성이 중요하게 다루어져야 함에도 불구하고 공간데이터 타입(spatial data type), 공간관계(spatial relationship), 그리고 공간 자기상관성(spatial autocorrelation)의 복잡성에 기인한 처리의 어려움으로 인해 기하학적거리나 공간적 위치와 같은 단순 공간적 특성만 이용되었다. 본 연구에서는 서울시 대형할인점을 사례로하여로 GIS에 의한 공간데이터와 비공간데이터(인구통계 등)를 통합 구축한 후, 공간데이터마이닝 기법을 이용하여 입지패턴(location pattern)을 분석 추출하여 보고자 한다.
이 연구는 공간통계 기법을 이용하여 공시지가에 대한 만족도를 시계열적으로 분석하기 위한 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재 GIS를 이용한 공시지가의 공간적 분포특성을 분석하거나, 공시지가 제도의 개선 방안을 정성적으로 제시하는데 머무르고 있다. 공시지가의 공시가격, 의견가격을 기준으로 이의신청 제기 강도를 그룹화 하여 공시지가에 대한 만족도 GIS DB를 구축하고, 공간밀도분석과 공간 자기상관분석을 통해서 만족도의 시계열적 변화를 비교 분석하였다. 연구 결과 공시가격과 의견가격과의 차이는 개별토지에 따라 다르나 대부분 평균 3배 이하의 상향 또는 하향을 요구하고 있는 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 민원인들의 의견가격의 요구를 통계적으로 분석함으로써 민원인의 공시지가에 대한 만족도를 정량적으로 나타낼 수 있음을 알 수 있었다. 공시지가의 만족도를 GIS를 이용하여 분석함으로써 공시지가만이 아닌 의견가격과의 차이를 이용하여 공시지가의 만족도를 분석할 수 있음을 알 수 있었다. 공간 자기상관 분석 및 핫스팟 분석 등의 시계열적 공간통계분석 방법을 통해 공시지가 만족도의 시공간적 변화를 분석할 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 연도별 자료를 활용한 시공간 분석을 통하여 지역적으로 양 또는 음의 유의적 관계를 규명할 수 있었다.
본 연구는 정지장면의 연속영상간 각 픽셀위치에서 일어나는 통계적 특성을 활용하여 영상을 분할하는 기법을 제안한다. 공간정보의 획득과 분석에서 디지털 영상 처리 기법의 활용은 아주 중요한 의미를 가진다. 특히 디지털 영상의 영역 구분을 위해 다양한 영상 분할(image segmentation) 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 선행 연구한 연속프레임 영상의 분광학적 특성 분석의 결과를 바탕으로 연속 프레임 간 Randomness를 활용한 이미지 분할 방법을 제안하였다. 우선 연속 프레임 간 각 화소에 통계학적인 분석 방법을 적용하여 각 화소의 평균과 표준편차 값을 구하고, 이를 통하여 대상 영상에서 가장 신뢰할 만한 화소들을 찾아 씨앗 점(seed point)을 결정하였다. 그리고 이 씨앗 점들을 시작으로 이웃 화소 간 T-test를 실시하였으며, 이를 기반으로 영역 성장(region growing)의 개념을 적용하여 영상을 분할 할 수 있는 기법을 연구하였다. 제안방식의 성능을 검증하기 위하여 실험을 통하여 기존의 방식과 비교분석을 수행하였다. 이러한 실험의 결과 영상분할에서 영상의 단일 프레임을 활용한 것보다 연속 프레임을 활용한 경우가 유리함을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 한강중상류유역에 위치한 강원광산부지로부터 발생한 중금속의 오염실태를 파악하고자 주성분 분석과 크리깅 공간통계기법을 시도하였다. 토양 심토에서 제1 주성분(PC1)의 경우 광산 주변의 정남쪽방향에서 정북방향으로 아연과 니켈의 농도가 점진적으로 확산되고 있었으며 제2 주성분(PC2)은 강원광산 중남부지역에서 카드뮴과 수은 함량의 농도가 높게 나타났다. 클러스터 분석결과, D그룹에서 비소와 구리 금속이 공간자기상관관계가 높게 나타났으며 비소의 경우 중금속 농도가 0.83mg/kg로 남에서 북쪽방향으로 증가하였다. 본 연구는 크리깅모델을 이용하여 광산부지로부터 오염토양의 중금속 분포 현황을 공간학적으로 파악할 수 있었고 향후 휴 폐광부지에서 위해성평가 및 정책당국의 결정권자들에게 오염토양 복원에 대한 의사결정시 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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