범죄는 특정한 장소나 주변 환경에 따라서 범죄의 유형과 빈도가 매우 밀접한 관계를 갖으며 발생된다. 특히 공간적으로 범죄는 도심지역, 유흥가, 노상 등에서 많이 발생된다. 이러한 이유로 범죄와 발생장소와의 관계를 분석하는 것은 범죄를 예측하는데 효과적이며 이를 위해서 다양한 공간분석 기법이 적용되고 있다. 이에 본 논문에서는 범죄 예측에 활용코자 GIS 공간분석 기법을 이용하여 범죄취약지를 추출하였다. 범죄취약지는 범죄통계자료를 이용하여 장소와 용도지역별로 다르게 발생되는 범죄를 GIS의 핫스팟 분석(Hot Spot Analysis)과 역거리 가중법(IDW)을 이용하여 추출하였다. 또한 셉테드(CPTED)의 감시요소인 CCTV, 가로등, 지구대, 파출소에 대해서 각각 감시범위와 가중치를 산정하고 범죄취약지도와 중첩하여 4개 등급(안전, 주의, 경고, 위험)으로 표현된 셉테드 기반의 범죄취약지도를 제작하였다.
침전물 변화의 이해는 수질모니터링에 있어서 중요한 요소이다. 수질 변수는 시공간에 의해 변하므로 시간분석이나 공간분석 한 가지만으로는 모형화하거나 명확히 설명하기 어렵다. 본 연구에서는 1985년부터 2005년까지 메콩강 하류 유역에서 수집된 침전물 기록과 공간 자료를 근거로 온도, 페하 수준 및 용존산소 수준을 파악하고, 역거리가중법을 이용하여 시공간 경향과 시각 분석을 평가하고자 한다. 그 결과, 온도와 페하의 최대값은 이 기간 동안 큰 변화없이 나타났고 최대 용존산소는 2002년까지 점점 증가하여왔다. 최소 페하와 용존산소는 이 기간 동안 불안정한 경향으로 변화하였다. 역거리가중법 보간을 이용한 경향 분석에서는 연구 지역의 전반적인 수온이 계속 증가했다는 것을 보여주었고, 페하는 1993년부터 2005년 동안 감소하는 경향을 나타냈다. 용존산소농도는 1989년 이후 증가하였고 2002년부터는 많이 확산되지 않았다.
In counterfire warfare, it is important to detect and attack enemy targets faster than the enemy using sensing The grided environmental data is usually provided by the numerical simulation coupled with a data assimilation technique and various inter- or extrapolation algorithms, both of which are based on the observation spanning from simple equipments to satellites. In order to employ the gridded environmental data in the M&S system frequently cutting area and changing its resolution, interpolation algorithms such as linear, cubic spline, IDW, and Kriging methods are necessary to apply. These methods, however, require much time in the M&S system. This paper introduces a technic to reduce time to change the resolution of data. using the binary search method, which finds a point to interpolate quickly and interpolate data in the vicinity of. We also show the efficiency of proposed methods by way of measuring the respective elapsed times.
본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper describes the use of spatial interpolation for estimating seasonal crop potential evapotranspiration (PET) and irrigation water requirement in unmeasured evaporation gage stations within Edwards Aquifer, Texas using GIS. The Edwards Aquifer area has insufficient data with short observed records and rare gage stations, then, the investigation of data for determining of irrigation water requirement is difficult. This research shows that spatial interpolation techniques can be used for creating more accurate PET data in unmeasured region, because PET data are important parameter to estimate irrigation water requirement. Recently, many researchers are investigating intensively these techniques based upon mathematical and statistical theories. Especially, three techniques have well been used: Inverse Distance Weighting (IDW), spline, and kriging (simple, ordinary and universal). In conclusion, the result of this study (Table 1) shows the kriging interpolation technique is found to be the best method for prediction of unmeasured PET in Edwards aquifer, Texas.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.236-245
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2000
The feasibility of precision farming for small sized fields was studied by determining fertilizing amount of nitrogenous and calcareous to a cite specific region. A detailed soil survey at three experimental fields of 672㎡, 300㎡ and 140㎡ revealed a considerable spatial variation of the pH and organic matter(OM) levels. Soil organic matter was measured using Walkley-Black method and soil pH was measured with a pH sensor. Soil sample was obtained by Grid Node Sampling Method. The soil sampling depth was 10 - 20 cm from the soil surface. To display soil nutrient variation, a soil map was made using Geographic Information System (GIS) software. In soil mapping, soil data between nodes was interpolated using Inverse Distance Weighting (IDW) method. The variation was about 1 - 1.8 in pH value and 1.4 -7 % in OM content. Fertilizing Amount of nitrogenous and calcareous was determined by the fertilizing equation which was proposed by National Institute of Agricultural Science and Technology.(NIAST). The variation of fertilizing amount was about 3 - 11 kg/10a in nitrogenous and 70 - 140 kg/10a in calcareous. The results showed a feasibility of precision fertilizing for small size fields.
As the $CO_2$ from buildings take up approximately 25% of the total $CO_2$ emission, the need for regulating and managing this emission is urgently required. Thus this study recognizes $CO_2$ emission status for diverse purposes and suggests accurate interpolation method for visualizing $CO_2$ emission as the basic data for regulating and managing $CO_2$ emission by applying IDW, Spline, and Kringing method. Results showed that Gaussian Function application among the Kriging methods had the highest accuracy in its estimations, with 3.049 with RMSE standards. This could be used as the basic data when visualizing $CO_2$ emission status, which is a necessity for many local and federal governments that are to regulate and manage $CO_2$ emission. This study shows that the interpolation is very appropriative method in recognizing $CO_2$ emission characteristics for regional climate change measures.
The feasibility of precision fertilizing for small size fields was studied by determining fertilizing amount of nitrogenous and calcareous to a cite specific region. A detailed soil survey at three experimental fields of $672m^2$, $300m^2$ and $140m^2$ revealed a considerable spatial variation of the pH and organic matter(OM) levels. Soil organic matter was measured using Walkley-Black method and soil pH was measured with a pH sensor. Soil sample was obtained by Grid Node Sampling Method. The soil sampling depth was 10∼20 cm from the soil surface. To display soil nutrient variation, a soil map was made using Geographic Information System (GIS) software. In soil mapping, soil data between nodes was interpolated using Inverse Distance Weighting (IDW) method. The variation was about 1∼1.8 in pH value and 1.4∼7% in OM content. Fertilizing Amount of nitrogenous and calcareous was determined by th fertilizing equation which was proposed by National Institute of Agricultural Science and Technology(NIAST). The variation of fertilizing amount was about 3∼11 kg/10a in nitrogenous and 70∼140 kg/10a in calcareous. The results showed a feasibility of precision fertilizing for small size fields.
Purpose: In the course of the domestic environmental impact assessment, the current status survey was improperly conducted, and the issue of false and inaccurate environmental impact assessment reports has been raised several times recently through media reports. Research design, data and methodology: There is a continuous demand for improvement measures for the current status measurement method, such as having difficulties in securing a normal measurement date in consideration of equipment operation and rainfall days in the field. Results: In addition, in order to grasp the general air quality status of the evaluation target area, it is necessary to check the various current status concentrations by season and time series per year. However, there is a problem that is currently being carried out based on limited results such as measurement for 1 day or 3 days. Conclusions: Therefore, in this study, based on the national atmospheric measurement network, an inverse distance weighted (IDW) interpolation method was applied to calculate the current state concentration. This study suggested a method to use it in preparing the air quality item in the environmental impact assessment report.
본 연구의 목적은 IPCC A1B 온실가스 배출 시나리오에 따른 전지구 기후모형(global climate model, GCM)을 바탕으로 구축된 KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model)을 GIS를 활용하여 규모 상세화 기법을 개발하고 검증을 통하여 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이는 것이다. 연구지역은 남한 전역이며, 연구 대상 기간은 1971년부터 2100년까지이다. KMA-RCM의 규모 상세화 결과의 최적화를 위해 GIS 공간보간기법 중 기온에는 Co-Kriging, 강우에는 IDW을 활용하여 고도에 따른 기온 감율을 적용하였다. 최종 연구 결과로 총 1971년도부터 2100년의 월별 평균 기온 및 강우량이 도출되었다. 평균기온의 경우 130년 동안 $1.39^{\circ}C$ 상승하고, 강우량의 경우 271.23mm가 증가하는 것으로 파악되었다. 본 연구결과의 검증을 위하여 2001년부터 2010년까지 75개 자동기상관측지점(automated weather station, AWS) 실측자료와 동기간의 미래 기후예측값과의 상관관계를 분석하였다. 평균기온의 경우 상관계수가 0.98로 매우 높게 나타났으며 강우량의 경우 0.56으로 기온에 비해 상관관계가 낮게 분석되었다. 본 연구에서는 기존의 기후변화 시나리오 규모 상세화 연구에서 사용되던 GIS 방법론을 고도에 따른 기온감율을 적용하는 기법을 개발하였다. 이를 통하여 보다 현실성 높은 지역적 규모의 미래 기후변화 시나리오를 구축하고 이의 불확실성을 줄이기 위하여 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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