• 한국기후변화학회지
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• 제6권4호
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• pp.331-344
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• 2015

A long-term gridded historical data at 3 km spatial resolution has been generated for practical regional applications such as hydrologic modelling. However, overly high or low values have been found at some grid points where complex topography or sparse observational network exist. In this study, the Inverse Distance Weighting (IDW) method was applied to properly smooth the overly predicted values of Improved GIS-based Regression Model (IGISRM), called the IDW-IGISRM grid data, at the same resolution for daily precipitation, maximum temperature and minimum temperature from 2001 to 2010 over South Korea. We tested various effective distances in the IDW method to detect an optimal distance that provides the highest performance. IDW-IGISRM was compared with IGISRM to evaluate the effectiveness of IDW-IGISRM with regard to spatial patterns, and quantitative performance metrics over 243 AWS observational points and four selected stations showing the largest biases. Regarding the spatial pattern, IDW-IGISRM reduced irrational overly predicted values, i. e. producing smoother spatial maps that IGISRM for all variables. In addition, all quantitative performance metrics were improved by IDW-IGISRM; correlation coefficient (CC), Index Of Agreement (IOA) increase up to 11.2% and 2.0%, respectively. Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were also reduced up to 5.4% and 15.2% respectively. At the selected four stations, this study demonstrated that the improvement was more considerable. These results indicate that IDW-IGISRM can improve the predictive performance of IGISRM, consequently providing more reliable high-resolution gridded data for assessment, adaptation, and vulnerability studies of climate change impacts.

• Spatial Information Research
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• 제14권2호
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• pp.223-234
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• 2006

연안수질의 시공간적 분포특성을 살펴보기 위하여 1997년부터 2004년 사이에 우리나라 연안해역에서 측정된 수질자료(chlorophyll-a, pH, DO, COD, SS, dissolved inorganic nitrogen, dissolved inorganic phosphorous, salinity, temperature)에 대해 GIS 공간분석 기법을 적용하였다. 본 연구에서 사용된 수질자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나, 실제 간의 수집은 고정관측 위치에서만 수행된다. 따라서 공간적으로 연속적으로 존재하는 연안수질의 분포 특성을 파악하기 위해서는 미관측 지점의 값을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 공간분석 기법인 IDW를 연안수질 측정자료에 적용하였으며, IDW 기법의 적용 가능성을 평가하였다. 또한 IDW 공간보간을 적용한 후, 전국 연안을 46개 구간으로 구분하여 각 구간의 수질특성을 GIS 시각화 기법을 이용하여 분석하였다. 적용결과 공간보간 및 GIS 기법이 다년간 광범위한 범위에서 수집된 수질 자료로부터 시공간적 분포 특성을 파악하는데 유용함을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.549-557
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• 2016

장기간의 기후 자료가 누적되다 보면 자료의 수집과정에서 시스템적 오류나 측정 장비의 고장 등으로 인하여 연속적 결측이 종종 발생하게 된다. 연속적인 결측 형태를 갖는 경우 시계열 결측 자료를 대체하는 것에 어려움이 따른다. 이러한 경우 참조시계열을 이용하여 결측값을 대체할 수 있다. 참조시계열은 결측이 발생한 시계열과 관련성이 높은 주변지점의 시계열로 구성할 수 있다. 본 연구에서는 결측값을 대체시킬 수 있는 3가지 결측복원 기법-수정된 정규화비율 방법, 회귀 방법, IDW 방법-을 비교하는 시뮬레이션을 수행하였다. 우리나라 14개 지점의 기후관측소의 일평균기온값을 대상으로 비교한 결과 남쪽 해안가에 위치한 기후관측소의 자료에 대해서는 IDW 방법이 가장 정확한 것으로 나타났으며, 그 외 지역의 기후관측소 자료에 대해서는 회귀 방법이 가장 정확한 것으로 나타났다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제37권6호
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• pp.79-91
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• 2017

The meteorological data of 1 hour interval are required to write a typical weather data for building energy simulation. However, many meterological data are missing and the interpolation method to recover the missing data is required. Especially, lots of meterological data are replicated by linear interpolation method because the changes are not significant. While, the wind velocity fluctuates with the time or locations, so linear interpolation method is not appropriate in interpolation of the wind velocity data. In this study, three interpolation methods, using surrounding wind velocity data, Inverse Distance Weighting (IDW), Revised Inverse Distance Weighting (IDW-r), were analyzed considering the characteristics of wind velocity. The Revised Inverse Distance Weighting method, proposed in this study, showed the highest reliability in restoration of the wind velocity data among the analyzed methods.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.124-132
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• 2022

불균일한 미세먼지 관측값으로부터 남한 전체에 대한 공간적 분포를 추정하기 위해서는 적절한 보간 처리가 필수이다. 본 연구에서는 2019년도에 미세먼지 농도가 높았던 1월달과 농도가 낮았던 7월달의 전국의 기상청 및 AirKorea 측정소 자료를 이용하여 IDW, OK, SI, RBF 총 4가지 보간법을 테스트하였다. 각 보간 방법별 세부 인자를 고려한 총 6가지 경우에 대해 보간 처리 및 교차 검증을 진행하였다. 자료 처리속도는 SI, RBF, IDW, OK 순으로 빠르게 나타났다. 교차 검증의 결과, IDW가 상대적으로 제일 낮은 NRMSE 결과를 보였고 OK방법이 가장 큰 NRMSE를 보였다. 이러한 연구의 결과는 사용자가 남한 지역에서 불균일한 미세먼지 관측 자료를 사용하여 전체 수평 공간을 보간할 때 적합한 방법을 단기간에 선택하고 신뢰성과 효과성 있는 분석을 실시하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.23-29
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• 2011

This study was conducted to identify the effect of lapse rate application according to elevation on the estimation of large scale watershed rainfall. For the Han river basin (26,018 $km^2$), the 11 years (2000-2010) daily rainfall data from 108 AWS (Automatic Weather Station) were collected. Especially, the 11 heavy rain and typhoon events from 2004 to 2009 were selected for trend analysis. The elevation effect by IDW (Inverse Distance Weights) interpolation showed the change up to +62.7 % for 1,200~1,600m elevation band. The effect based on 19 subbasins of WAMIS (Water Resources Management Information System) water resources unit map, the changes of IDW and Thiessen were -8.0 % (Downstream of Han river)~ +19.7 % (Upstream of Namhan river) and -5.7 %~+15.9 % respectively. It showed the increase trend as the elevation increases. For the 11 years rainfall data analysis, the lapse rate effect of IDW and Thiessen showed increase of 9.7 %~15.5 % and 6.6 %~9.6 % respectively.

• 한국농공학회논문집
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• 제53권5호
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• pp.1-7
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• 2011

The objective of this study is to decide a spatial interpolation method on temperature data for the suitability analysis of garlic cultivation. In Korea, garlic is the second most cultivated condiment vegetable after red pepper. Nowadays warm-temperate garlic faces potential shift of its arable area according to warmer temperature in the Korean Peninsula, and the change can be drawn with the precise temperature map derived from interpolation on point-measured data. To find the preferable interpolation method in cases of germination and vegetative period of the garlic, different approaches were tested as follows: Inverse Distance Weighted (IDW), Spline, Ordinary Kriging (OK), and Universal Kriging (UK). As a result, IDW and UK show the lowest root mean square errors as for the germination and vegetative seasons, respectively. However, statistically significant difference was not revealed among the applied methods regarding the germinating period. Eventually this will contribute to mapping the suitable lands for the cultivation of warm-temperate garlic reasonably.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권1호
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• pp.160-166
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• 2024

The inversion of radiation field distribution is of great significance in the decommissioning sites of nuclear facilities. However, the radiation fields often contain multiple mixtures of radionuclides, making the inversion extremely difficult and posing a huge challenge. Many radiation field reconstruction methods, such as Kriging algorithm and neural network, can not solve this problem perfectly. To address this issue, this paper proposes an optimized inverse distance weighted (IDW) interpolation algorithm for reconstructing the gamma radiation field. The algorithm corrects the difference between the experimental and simulated scenarios, and the data is preprocessed with normalization to improve accuracy. The experiment involves setting up gamma radiation fields of three Co-60 radioactive sources and verifying them by using the optimized IDW algorithm. The results show that the mean absolute percentage error (MAPE) of the reconstruction result obtained by using the optimized IDW algorithm is 16.0%, which is significantly better than the results obtained by using the Kriging method. Importantly, the optimized IDW algorithm is suitable for radiation scenarios with multiple radioactive sources, providing an effective method for obtaining radiation field distribution in nuclear facility decommissioning engineering.

• 대기
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• 제26권4호
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• pp.697-709
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• 2016

This study estimates and evaluates the extreme value of 30 m-resolution daily maximum and minimum temperatures over South Korea, using inverse distance weighting (IDW), parameter-elevation regression on independent slopes model (PRISM) and generalized extreme value (GEV) method. The three experiments are designed and performed to find the optimal estimation strategy to obtain extreme value. First experiment (EXP1) applies GEV firstly to automated surface observing system (ASOS) to estimate extreme value and then applies IDW to produce high-resolution extreme values. Second experiment (EXP2) is same as EXP1, but using PRISM to make the high-resolution extreme value instead of IDW. Third experiment (EXP3) firstly applies PRISM to ASOS to produce the high-resolution temperature field, and then applies GEV method to make high resolution extreme value data. By comparing these 3 experiments with extreme values obtained from observation data, we find that EXP3 shows the best performance to estimate extreme values of maximum and minimum temperatures, followed by EXP1 and EXP2. It is revealed that EXP1 and EXP2 have a limitation to estimate the extreme value at each grid point correctly because the extreme values of these experiments with 30 m-resolution are calculated from only 60 extreme values obtained from ASOS. On the other hand, the extreme value of EXP3 is similar to observation compared to others, since EXP3 produces 30m-resolution daily temperature through PRISM, and then applies GEV to that result at each grid point. This result indicates that the quality of statistically produced high-resolution extreme values which are estimated from observation data is different depending on the combination and procedure order of statistical methods.