• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2004.04a
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• pp.477-481
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• 2004

지하수 수질자료의 분포가 광역적이고 자료의 수가 많은 지역과 자료의 분포가 국부적이고 갯수가 적은 지역을 선정하여, 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅을 동시에 적용하였다. 베리오그램 분석은 각 수질자료의 원시 자료와 제한값을 적용하여 제한값 보다 낮거나 동일하면 '1' 의 값으로, 제한값 보다 높으면 '0' 의 값으로 변환된 자료에 대해 실시하였는데, 원시 염소이온 성분은 선형 모델이 선정되었으며, 비소 성분은 지수형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 변환된 염소이온 성분과 비소 성분은 모두 구상형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 정규크리깅과 지시크리깅 기법을 이용하여 지하수 오염 분포도를 작성하여 비교해 본 결과, 정규크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포, 갯수와 범위의 영향을 크게 받는 것으로 나타났고, 지시크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포와 특히 제한값에 따라 변환된 자료의 갯수의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 정량적으로 나타낼 수 정규크리깅 기법과 정성적으로 나타낼 수 있는 지시크리깅 기법을 같이 적용한다면 지하수 오염 현황을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.221-221
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• 2016

최근 레이더를 이용한 정량적 강수추정과 관련된 연구가 활발히 수행되고 있으며, 우량계와 레이더 자료의 합성과 관련된 연구가 수행되고 있다. 이는 정도 높은 우량계 자료의 장점과 강우의 공간분포를 파악할 수 있는 레이더 자료의 장점을 결합하여 고품질의 자료를 생산할 수 있기 때문이다. 자료합성과 관련된 다양한 기법이 도입되었고, 크리깅의 한 종류인 코크리깅이 널리 사용되고 있다. 크리깅은 값을 알고 있는 지점의 자료를 가중선형 조합하여 미지점의 값을 예측하는 경험적 방법으로 연속적이며 정규분포를 따르는 자료에 대해 유효하다. 그러나 강우자료는 강한 양의 왜곡도를 나타나고 간헐성도 강하게 나타나 크리깅의 이러한 조건을 만족시키지 못한다. 이로 인해 강우 자료에 크리깅을 수행할 경우 예측 값이 왜곡되거나 편향될 가능성이 크다. 이에 본 연구에서는 강우의 간헐성과 정규분포를 따르지 않는 특성을 고려하여 단순크리깅의 적용방법을 개선하였다. 단순크리깅은 가장 간단한 크리깅 기법으로 설명이 쉽고 적용사례를 비교하기 유리하여 이를 개선하면 다른 복잡한 크리깅 기법에도 쉽게 적용이 가능한 이점이 있다. 본 연구에서는 모의 자료와 레이더 강우 자료를 이용하여 단순크리깅을 수행하였고, 그 결과를 비교하여 자료의 간헐성과 비정규적 특성이 예측 값에 미치는 영향을 분석하였다.

• Proceedings of the KSEG Conference
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• 2001.03a
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• pp.141-151
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• 2001

제주도 지하수는 크게 상위지하수와 기저지하수로 분류된다. 해수와 수동역학적 균형을 유지하고 있는 기저지하수의 수위분포도 작성을 위하여 지구 통계기법인 정규크리깅과 코크리깅을 적용하였다. 정규크리깅에는 대수변환된 기저지하수위 자료만을 이용하였으며, 코크리깅에는 대수변환된 표고와 기저지하수위의 자료를 이용하였다. 그 결과 코크리깅에 의한 지하수위등고선도가 지형적인 변화가 복잡한 지역에서 더 정밀한 지하수위 등고선도를 만들 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• v.11 no.3
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• pp.251-260
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• 2003

Distribution pattern of seawater intrusion was analyzed from the spatial distribution map of chloride using the geostatistics and CIS analyses. The chloride distribution map made by kriging(ordinary kriging and co-kriging) after exploratory spatial data analysis. Kriging provides an advanced methodology which facilitates quantification of spatial features and enables spatial interpolation. TDS, Na$^{＋}$, Br$^{[-10]}$ were selected as second parameters of co-kriging which is higher value of correlation coefficients between chloride and others groundwater properties. Chloride concentration is highest in yeminchon and coastal area. And result in co-kriging was accurate than ordinary kriging.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.26 no.5
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• pp.57-64
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• 2010

Kriging techniques have been used to estimate the spatial distribution of soil layers and soil properties in the geotechnical engineering area. Since the selected kriging technique may provide different values of estimation, the selection of method is important in the geotechnical estimation. In this paper, the spatial distribution of the thickness of consolidation layer of Songdo International City is estimated using simple, ordinary, and universal kriging techniques, and the reliability of estimated results is analyzed. It is shown that the consolidation layer thickness estimated by the simple kriging technique is larger than those by other kriging techniques when the location of estimation is far from the locations where the measured data exist. In this case, the reliability of the simple kriging technique is observed to be lower than those of other techniques. Universal kriging gives a negative value for thickness of consolidation layer in some locations away from the data. It is concluded that the ordinary kriging is the most optimized estimation technique because the reliability of ordinary kriging technique is higher than those of other ones and the consolidation layer thickness estimated by the ordinary kriging locates within the reasonable range.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.4
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• pp.321-338
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• 2009

The objective of this paper is to compare spatial prediction capabilities of univariate kriging algorithms for generating GIS-based thematic maps from ground survey data with asymmetric distributions. Four univariate kriging algorithms including traditional ordinary kriging, three non-linear transform-based kriging algorithms such as log-normal kriging, multi-Gaussian kriging and indicator kriging are applied for spatial interpolation of geochemical As and Pb elements. Cross validation based on a leave-one-out approach is applied and then prediction errors are computed. The impact of the sampling density of the ground survey data on the prediction errors are also investigated. Through the case study, indicator kriging showed the smallest prediction errors and superior prediction capabilities of very low and very high values. Other non-linear transform based kriging algorithms yielded better prediction capabilities than traditional ordinary kriging. Log-normal kriging which has been widely applied, however, produced biased estimation results (overall, overestimation). It is expected that such quantitative comparison results would be effectively used for the selection of an optimal kriging algorithm for spatial interpolation of ground survey data with asymmetric distributions.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2004.04a
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• pp.482-486
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• 2004

울산지역 수질특성에 관하여 연구하기 위해 228개 지점에서 수질성분 25개 항목을 분석하였다. 그 성분중 지하수 음용수 9개 수질성분(pH, EC, TDS, Cl, Mn, NO$_3$, SO$_4$, F, Fe)에 관해 수질분포특성 및 오염도를 나타내기 위해 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅 기법을 적용하였다. OK와 IK의 성분별 베리오그램 분석한 결과 OK의 경우 모든 수질성분은 구상형모델(Spherical model)로 선정되었으며, IK의 경우 pH, TDS, SO$_4$, Cl, Mn, F, Fe 성분은 구상형모델로, EC는 지수형모델로, NO$_3$는 선형모델로 선정되었다. 그 결과 정규크리깅의 경우 연구지역의 수질특성을 정량적 분포특성이 잘 나타났다. 특히 태화강, 인접한 남구일원과 중구일원, 북구의 북서 일원 그리고 동구의 방어동일원에서 수질성분 9개 성분들이 다소 높게 나타났다. 특히 EC, TDS 그리고 Cl$^{-}$ NO$_3$ 성분이 높게 나타났다. 그리고 지시크리깅의 경우 정규크리깅과 비교하여 이상치가 크게 영향을 미칠 수 있는 통계학적인 오류를 보완하여 분석한 결과 울산지역 9개 성분 오염도는 EC>TDS>NO$_3$>pH>Fe>Mn>Cl>SO$_4$>F 순으로 오염특성이 나타났다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.20 no.1
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• pp.71-84
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• 2017

Radon, which enters the interior environment from soil, rocks, and groundwater, is a radioactive gas that poses a serious risk to humans. Indoor radon concentrations are measured to investigate the risk of radon gas exposure and reliable radon concentration mapping is then performed for further analysis. In this study, we compared the predictive performance of various univariate kriging algorithms, including ordinary kriging and three nonlinear transform-based kriging algorithms (log-normal, multi-Gaussian, and indicator kriging), for mapping radon concentrations with an asymmetric distribution. To compare and analyze the predictive performance, we carried out jackknife-based validation and analyzed the errors according to the differences in the data intervals and sampling densities. From a case study in South Korea, the overall nonlinear transform-based kriging algorithms showed better predictive performance than ordinary kriging. Among the nonlinear transform-based kriging algorithms, log-normal kriging had the best performance, followed by multi-Gaussian kriging. Ordinary kriging was the best for predicting high values within the spatial pattern. The results from this study are expected to be useful in the selection of kriging algorithms for the spatial prediction of data with an asymmetric distribution.

• 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.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.15 no.1
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• pp.16-33
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• 2012

The aim of this study is to estimate aboveground biomass carbon stocks using ordinary kriging(OK) which is the most commonly used type of kriging and regression kriging(RK) that combines a regression of the auxiliary variables with simple kriging. The analysis results shows that the forest carbon stock in Danyang is estimated at 3,459,902 tonC with OK and 3,384,581 tonC with RK in which the R-square value of the regression model is 0.1033. The result of RK conducted with sample plots stratified by forest type(deciduous, conifer and mixed) shows the lowest estimated value of 3,336,206 tonC and R-square value(0.35 and 0.18 respectively) is higher than that of when all sample plots used. The result of leave-one-out cross validation of each method indicates that RK with all sample plots reached the smallest root mean square error(RMSE) value(22.32 ton/ha) but the difference between the methods(0.23 ton/ha) is not significant.