• Water for future
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• v.29 no.1
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• pp.203-212
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• 1996

The subject research attempts to develop a new temporal interpolation scheme for the method of characteristics. The proposed three-point time-line Lagrange interpolation Reachback (3PR) method is a temporal quadratic interpolation scheme using the three grid points near the intersection between a characteristic line and a previous time-line. The accuracy of the 3PR method is compared with those of temporal and spatial interpolation schemes such as Reachback, Upwind, and quandratic spatial interpolation methods for two pure advection problems. The results show that on the aspects of the numerical damping and/or oscillation the temporal interpolation schemes are better than the spatial ones under the same interpolation order conditions. In addition, the spatial ones under the same interpolation order conditions. In addition, the proposed 3PR method improves the accuracy of Reachback method as well as it contains the merits of time-line interpolation schemes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.14-14
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• 2015

공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.273-279
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• 2007

환경분야에서 사용되는 대부분의 자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나 모든 지점에서 자료를 획득하는 것이 불가능하므로 몇 개의 대표 지점에서 필요로 하는 자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하게 된다. 관측된 자료를 이용하여 미관측 지점의 값을 예측하는 과정에는 공간보간 기법이 사용되는데, 본 논문에서는 지역경향면 모델, IDW, RBF, 크리깅 등의 공간보간 기법을 서울시의 미세먼지(PM10) 연평균 농도 공간보간에 적용하고 그 정확성을 살펴보았다. 정확성 평가를 위하여 예측값의 범위, RMSE, 평균오차 등을 살펴보았으며 이로부터 크리깅, RBF 기법의 예측 정확도가 높은 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.270-270
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• 2011

본 연구는 유역강우량을 산출을 위한 공간보간기법이 격자형 강우자료 생성에 미치는 영향에 대하여 분석하고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 우리나라에서 규모가 가장 큰 유역인 한강유역(26,018km2)을 선정하였다. 유역강우량 산출에 이용한 강우자료는 기상청에서 제공하는 2000~2010 년까지 11년간 AWS(Automatic Weather Station) 108개소의 관측자료를 제공받아 사용하였으며, 강우이벤트로 2004년~2009년까지 재산피해를 입힌 총 11개의 호우, 태풍 사상을 선정하였다. 공간 보간기법으로는 Thiessen법과 IDW(Inverse Distance Weight)법의 2가지 기법을 선정하였다. 대상 지역에 대하여 AWS의 자료를 기반으로 보간을 실시하여 미관측지역에 대한 격자분포자료를 구축하였다. 이때, 격자분포자료는 국토해양부에서 분류한 19개 중권역을 기준으로 각 권역별 평균 강우량을 산출하였다. 2가지 공간보간기법을 이용한 한강유역전체 강우량 산출 결과 고도를 고려한 공간보간의 경우 그렇지 않은 경우에 비해 한강유역의 유역평균강우량은 IDW법은 -1.81~8.1%, Thiessen법은 6.6~9.6%의 차이를 나타내었으며, 연도별 편차가 증가하고 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.252-252
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• 2016

수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 한반도 수리적 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 요구되고 있다. 한반도는 지리적 특성상 약 70%가 산학 구조로 되어 있어서 지형적 기상 현상이 복잡하여 가뭄지수의 공간 보간에 어려움이 있다. 따라서 지형적 특성-거리, 고도, 해양에서의 거리, 지향면 등을 고려할 수 있는 PRISM 기법을 기존의 공간 보간 기법과 비교 분석하여 한반도 전역의 가뭄 특성에 적합한 공간 보간 기법을 검출하고자 하였다. 자료의 분석은 기상청에서 제공하는 강우 관측소중 40년 이상의 연한을 가지고 있는 60개 지점을 선정하여 분석하였으며 방법 간의 비교는 지점을 선정하여 추정된 오차를 기초로 하여 판단하였다. 분석결과 PRISM 기법이 복잡한 지형적 특성을 가진 지역에서 더 적합한 방법으로 나타났다. 향후 연구에서는 미개측 지역의 가뭄지수 분석을 시행하여 관측소가 설치되지 않은 지역의 적합한 가뭄 특성을 분석하여 효율적인 수자원 활용을 위한 적절한 의사결정 지표를 선정하고자한다.

• Spatial Information Research
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• v.14 no.1 s.36
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• pp.29-41
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• 2006

Geostatistical data are obtained only at selected sites even though they are potentially available at any location In a continuous surface. Therefore it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study we compared the accuracy of 5 spatial interpolation methods: local trend surface, IDW, RBF, ordinary kriging, universal kriging. These interpolation methods were applied to annual rainfall data. As the results of validation tests, universal kriging with gaussian variogram model showed the best accuracy in comparison with other interpolation methods. In the case of kriging, the predicted values were more accurate and within a more narrow range than other methods. In contrast with kriging, local trend surface analysis, IDW and RBF showed the wide range of predicted values and abrupt changes between neighbors.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.518-518
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• 2015

이 연구에서는 ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여, 한반도 남한지역 중 기후변화시나리오에 의한 강수량이 제공되지 않는 해안선지역에 대해 기후변화시나리오를 이용하여 장래 강수량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였다. 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오에 의한 장래강수데이터의 경우 복잡한 해안선지역에 대해 장래 강수데이터를 제공하고 있지 않기 때문에 최근의 지형도를 적용하여 기상청에서 제공하지 않는 지역에 대해 보완격자를 생성하고, 공간보간 기법을 이용하여 이를 해결할 수 있다. 1km 격자단위의 강수데이터를 생성하기 위하여 GIS내에 여러 툴(tools)의 기능을 단계적으로 모형화하여 순서화된 작업을 자동적으로 수행할 수 있는 model builder를 사용하였다. 데이터 변환작업을 위한 전처리, 데이터 보간 추출 기능과 공간보간기법을 적용하여 기후변화 시나리오가 적용된 데이터누락지역에서의 장래 강수예측데이터를 생성할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 RCP 8.5 시나리오를 이용하였고, 일부 해안선과 섬 지역에 대해 장래강수량을 생성할 수 있는 보간기법이 적용된 모형으로 한반도 남한지역 중 강수자료가 제공되지 않는 총 4,186개의 격자에 대해 적합한 공간보간기법을 선택하여, 일단위 및 월단위 강수자료를 생산할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 강수데이터의 경우 'ASCII' 파일 형식으로 기후변화 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 별도의 프로그램을 이용하여 강수예측자료를 얻어야 하는 문제가 있다. 강수예측자료를 텍스트파일 형태로 사용자가 원하는 좌표를 선택 한 후 데이터를 추출할 수 있도록 격자화하여 저장되도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.931-931
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• 2012

제주지역의 강수자료는 최근에 이르러 69개 지점으로 증가하여 비교적 밀도있는 강수관측이 진행되고 있다. 그러나 기존의 자료 증설 내역과 이설 등으로 인해 과거로부터 현재에 이르는 자료를 기반으로 면적강수량을 산정할 경우 다소 어려움이 있다. 본 연구에서는 1992년부터 2010년까지의 강수자료를 바탕으로 관측소 개수를 기반으로 기간을 구분하여 각 기간별로 공간보간기법별로 면적강수량을 산정하고 이를 비교하였다. 사용한 공간보간기법은 PRISM(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)기법과 티센(Thiessen)법으로 19년간의 일강수량 자료를 바탕으로 각각 면적강수량을 산정했다. PRISM기법을 이용한 경우는 고도, 관측점으로부터의 거리, 방향성 분석 및 해안가중치를 고려하여 계산하였고, 티센법의 경우는 기간별로 상이한 티센망을 구축하여 산정하였다. 지점 관측강수량에서 고도가 증가할수록 강수량이 증가하는 제주형 산악효과가 나타났으며 이는 보간기법에 의한 결과에서도 동일하게 나타나는 것으로 확인되었다. 또한 고도에 따른 상관성은 PRISM기법에 의한 결과에서 더 높게 산정되는 것으로 나타났다. 기법별 산정된 면적강수량은 근소한 차이를 보였으며 PRISM기법에 의한 값이 티센법에 비해 약 1%정도 크게 계산되었다.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.4
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• pp.81-89
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• 2011

This paper presents a multivariate kriging algorithm that integrates categorical data as secondary data for spatial interpolation of sparsely sampled ground survey data. Instead of using constant mean values in each attribute of categorical data, disaggregated local mean values at target grid points are first estimated by area-to-point kriging and then are used as local mean values in simple kriging with local means. This algorithm is illustrated through a case study of spatial interpolation of a geochemical copper element with geological map data. Cross validation results indicates that the presented algorithm leads to significant respective improvement of 15% and 25% in prediction capability, compared with univariate ordinary kriging and conventional simple kriging with constant mean values. It is expected that the multivariate kriging algorithm applied in this study would be effectively applied for spatial interpolation with categorical data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.185-185
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• 2015

미계측 지역에서의 토양수분을 예측하기 위한 공간보간 기법으로 크리깅 방법과 조건부합성기법을 한반도에 적용하여 비교 분석하였다. 연구에 사용된 토양수분 자료는 2011년 5월 1일부터 2011년 9월 30일까지이며, Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system(AMSR-E)의 위성관측 자료와 농촌진흥청에서 제공하는 지상관측 자료를 이용하였다. leave-one-out 교차검증 방법을 사용하여 공간보간 성능을 평가했고, 관측지점별 시계열 분석 결과 총 24개 관측지점 중 14개 관측지점에서 CM의 결과가 우세한 것으로 나타났다. 특정 관측일에 대해 예측 성능 분석 결과 총 113일 중 68일에 대해 CM의 결과가 우세한 것으로 나타났다. 각 관측지점의 예측 성능을 공간적으로 분석하기 위하여 관측소별 예측 성능 지도를 작성하여 공간적인 특성을 분석한 결과 관측소가 밀집되어있는 한반도의 서쪽지역에서 예측이 성능이 좋게 나왔다. 이러한 결과는 위성으로부터 관측된 토양수분 자료의 공간적인 특성을 고려하여 지상관측 자료와 합성하는 것이 토양수분의 공간적인 보간성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 의미한다.