• 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.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제4권2호
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• pp.79-85
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• 2015

Existing Differential GPS (DGPS) pseudorange correction (PRC) generation techniques based on a virtual reference station cannot effectively assign a weighting factor if the baseline distance between a user and a reference station is not long enough. In this study, a virtual reference station DGPS PRC generation technique was developed based on an enhanced inverse distance weighting method using an exponential function that can maximize a small baseline distance difference due to the dense arrangement of DGPS reference stations in South Korea, and its positioning performance was validated. For the performance verification, the performance of the model developed in this study (EIDW) was compared with those of typical inverse distance weighting (IDW), first- and second-order multiple linear regression analyses (Planar 1 and 2), the model of Abousalem (1996) (Ab_EXP), and the model of Kim (2013) (Kim_EXP). The model developed in the present study had a horizontal accuracy of 53 cm, and the positioning based on the second-order multiple linear regression analysis that showed the highest positioning accuracy among the existing models had a horizontal accuracy of 51 cm, indicating that they have similar levels of performance. Also, when positioning was performed using five reference stations, the horizontal accuracy of the developed model improved by 8 ~ 42% compared to those of the existing models. In particular, the bias was improved by up to 27 cm.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제28권3호
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• pp.170-178
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• 2012

Dipterocarps or Dipterocarpaceae is a commercially important timber producing and dominant keystone tree family in the rain forests of Borneo. Borneo's landscape is changing at an unprecedented rate in recent years which affects this important biodiversity. This paper attempts to model the natural occurrence (distribution including those areas with natural forests before being converted to other land uses as opposed to current distribution) of dipterocarp species in Sarawak which is important for forest biodiversity conservation and management. Local modeling method of Inverse Distance Weighting was compared with commonly used statistical method (Binary Logistic Regression) to build the best natural distribution models for three genera (12 species) of dipterocarps. Database of species occurrence data and pseudoabsence data were constructed and divided into two halves for model building and validation. For logistic regression modeling, climatic, topographical and edaphic parameters were used. Proxy variables were used to represent the parameters which were highly (p>0.75) correlated to avoid over-fitting. The results show that Inverse Distance Weighting produced the best and consistent prediction with an average accuracy of over 80%. This study demonstrates that local interpolation method can be used for the modeling of natural distribution of dipterocarp species. The Inverse Distance Weighted was proven a better method and the possible reasons are discussed.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권1호
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• pp.5-19
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• 2010

매립지반의 지층분포는 터파기 공사 시 지층파악, 말뚝 지지층 심도 예측, 잔류 침하량 예측 등에 직접적으로 사용되는 중요한 정보이다. 이러한 지층분포는 기존의 지반조사자료를 이용하여 지구통계학적 방법인 크리깅과 이격거리에 따라 가중치를 부여하는 역거리가중치법 등을 사용하여 추정할 수 있다. 본 논문에서는 크리깅과 역거리가중치법의 추정결과의 신뢰성을 교차검증한 후 각각의 방법에서 사용되는 적정한 베리오그램 모델과 $\alpha$ 값을 제시하였다. 크리깅에서는 실험적 베리오그램에 가장 적합한 이론적 베리오그램 모델이 반드시 가장 신뢰성 높은 추정결과를 주지 않는다는 것을 알 수 있었다. 역거리가중치법에서는 지층의 형성과정에 따라 적정 $\alpha$ 값이 다르며, 풍화토가 매립층과 퇴적층보다 큰 $\alpha$ 값을 사용할 경우 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있었다. 크리깅의 추정결과가 역거리가중치법에 비하여 신뢰성이 높은 것으로 나타났으며, 크리깅은 베리오그램을 이용하여 지층분포의 구조를 파악할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.131-139
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• 2009

지구 온난화의 영향에 따른 기상 이변이 전세계적으로 급증하고 있다. 이에 따라 우리나라를 포함한 많은 나라에서 홍수예보 시스템과 수문자료를 저장하는 시스템을 운영하고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 시스템에서 운영하고 있는 결측우량 보정방법을 알아보고 더 효과적인 보정방법을 찾아내어 제시하기 위함이다. 이를 위해 한강권역 194개 TM 우량관측소 10분 자료 이용하였다. 보정방법은 실시간 우량자료 보정시스템에서 사용이 용이한 산술 평균법, 역거리 가중법, 상관계수 가중법을 비교하였다. 결측방법 평가를 위해 일정 강우량 이상일 때의 조건에 대해 최소오차법을 사용하였다. 역거리 가중법의 경우 지수가 1.5나 2.0일 때의 결과가 양호하였으며, 방법 중에서는 상관계수가 중법이 정량적으로 가장 양호한 결과를 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제2권4호
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• pp.175-182
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• 2000

표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.21-26
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• 2008

본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 자료를 효율적으로 처리하기 병렬처리 기법과 가상격자 구조를 도입하였으며 제안한 방법의 실효성을 평가하기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighting) 방식으로 정규격자 DSM을 생성하였다. 즉, 대용량 항공 레이저 스캔 자료의 신속한 보간을 위하여 병렬처리 기법을 이용하고 불규칙적으로 분포된 포인트의 검색 효율성을 제고하기 위하여 가상격자(virtual grid)를 사용하였다. 마스터 노드와 6대의 슬래이브 노드로 구성된 클러스터를 사용하여 처리 시간을 측정한 결과 노드의 수가 증가하더라도 1에 가까운 efficiency를 나타내었으며 load scalability의 특성도 만족시켰다. 또한 용량의 한계로 인하여 단일 시스템에서 처리할 수 없는 크기의 자료를 클러스터 시스템으로 처리할 수 있음을 확인하였다.

• 유기물자원화
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• 제23권3호
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• pp.78-84
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• 2015

본 연구에서는 표면 메탄농도와 지구통계기법(거리역산가중기법)을 기초로 표면 메탄발산량을 평가하고자 하였다. 실험결과 표면 메탄농도는 표면 메탄발산량과 높은 상관성이 있는 것으로 나타나, 표면 메탄농도를 기초로 표면 메탄발산량을 산정하는 것이 가능한 것으로 나타났다. 또한 지구통계기법 적용 결과 측정 면적의 12.85%가 총 메탄발산량의 42.21%를 나타내어 챔버 방법으로 메탄발산량을 정확하게 평가하기 위해서는 지구통계기법을 반드시 적용해야 하는 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.97-110
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• 2021

Fog can cause large-scale human and economic damages, including traffic systems and agriculture. So, Korea Meteorological Administration is operating about 290 visibility meters to improve the observation level of fog. However, it is still insufficient to detect very localized fog. In this study, high-resolution grid-type visibility data were retrieved from irregularly distributed visibility data across the country. To this end, three objective analysis techniques (Inverse Distance Weighting (IDW), Ordinary Kriging (OK) and Universal Kriging (UK)) were used. To find the best method and parameters, sensitivity test was performed for the effective radius, power parameter and variogram model that affect the level of objective analysis. Also, the effect of data distribution characteristics (level of normality) on the performance level of objective analysis was evaluated. IDW showed a relatively high level of objective analysis in terms of bias, RMSE and correlation, and the performance is inversely proportional to the effective radius and power parameter. However, the two Krigings showed relatively low level of objective analysis, in particular, greatly weakened the variability of the variables, although the level of output was different depending on the variogram model used. As the level of objective analysis is greatly influenced by the distribution characteristics of data, power, and models used, care should be taken when selecting objective analysis techniques and parameters.

• 한국전산유체공학회지
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• 제22권1호
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• pp.37-42
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• 2017

Infrared signals are frequently used to detect objects exposed to wide variety of environmental conditions. Detection by infrared signature is accomplished by distinguishing objects by using the IR radiant contrast between objects and the background. There are several methods of estimating the IR radiant contrast. The inverse distance weighting method, which is one of the IR radiant contrast estimation method using the effect of distance from objects, is known to be an effective way to analyze radiant contrast for complex backgrounds. However this method has a disadvantage of requiring a long calculation time. In this study we propose a statistical method of estimating the IR radiant contrast by using randomly selected pixels of arbitrary number among background pixels to reduce calculation time. Some measured IR images in MWIR and LWIR regions are used to test the applicability of the method proposed and we found that the proposed method is very effective in determining the IR radiant contrast showing very rapid estimation with minar accuracy loss.