• Geomechanics and Engineering
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• 제14권5호
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• pp.453-458
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• 2018

Geomechanical parameters are important factors for engineering projects during design, construction and support stages of tunnel and dam projects. Geostatistical estimation methods are known as one of the most significant approach at estimation of Geomechanical parameters. In this study, Azad dam headrace tunnel is chosen to estimate Geomechanical parameters such as Rock Quality Designation (RQD) and uniaxial compressive strength (UCS) by ordinary kriging as a geostatistical method. Also Rock Mass Rating (RMR) distribution is presented along the tunnel. Main aim in employment of geostatistical methods is estimation of points that unsampled by sampled points.To estimation of parameters, initially data are transformed to Gaussian distribution, next structural data analysis is completed, and then ordinary kriging is applied. At end, specified distribution maps for each parameter are presented. Results from the geostatistical estimation method and actual data have been compared. Results show that, the estimated parameters with this method are very close to the actual parameters. Regarding to the reduction of costs and time consuming, this method can use to geomechanical estimation.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제13권1호
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• pp.85-100
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• 1997

지구 통계학적 방법을 이용하여 수도권 쓰레기 매립지 수리전도도의 비균질성에 대하여 분석하고 오염 이동해석을 실시하였다. 수리전도도는 가압 실내투수시험 자료와 현장 투수시험 자료를 이용하였고 지구통계학적 방법으로는 일반크리깅과 조건부 시뮬레이션 방법을 이용하였다. 그 결과 조건부 시뮬레이션에 의한 수리전도도의 비균질성이 일반크리깅에 의한 것보다 크게 나타났으며 비균질성이 큰 조건부 시뮬레이션에 의하여 구해진 수리전도도 상의 오염물이동성이 일반크리깅에 의하여 구해진 수리전도도 상의 이동 결과 보다 큰 것으로 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제13권2호
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• pp.87-99
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• 2003

지구통계학적 접근법은 지역화 변수를 모델링하기 위한 방법으로서, 제한된 공간 샘플 자료로부터 불확실성을 평가하고 추정하기 위한 효과적인 방법론이다. 본 연구에서는 추정문제에서 사용할 수 있는 크리깅 기법과 지구통계학적 시뮬레이션에 대해 이론적으로 비교 검토하였다. 시뮬레이션과 달리, 크리깅은 자료의 통계량과 공간 구조를 유지할 수 없으며, 불확실성의 측도를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 불확실성 평가를 위한 지구통계학적 시뮬레이션의 과정을 제시하였으며, RMR의 공간 분포 파악 및 그 불확실성의 평가 과정을 현장 적용을 통해 살펴보았다. 지구통계학적 시뮬레이션은 지반공학적 변수들의 공간 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었다. 따라서, 지구통계학적 시뮬레이션 결과는 다양한 지질학적조건 및 시공 계약 조건하에서 설계자의 의사결정을 위한 유용한 정보로서 활용할 수 있다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제17권6호
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• pp.69-81
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• 2012

Diverse geostatistical tools such as kriging have been used to estimate the volume and spatial coverage of contaminated soil needed for remediation. However, many approaches frequently yield estimation errors, due to inherent geostatistical uncertainties. Such errors may yield over- or under-estimation of the amounts of polluted soils, which cause an over-estimation of remediation cost as well as an incomplete clean-up of a contaminated land. Therefore, it is very important to use a better estimation tool considering uncertainties arising from incomplete field investigation (i.e., contamination survey) and mathematical spatial estimation. In the current work, as better estimation tools we propose stochastic simulation approaches which allow the remediation volume to be assessed more accurately along with uncertainty estimation. To test the efficiency of proposed methods, heavy metals (esp., Pb) contaminated soil of a shooting range area was selected. In addition, we suggest a quantitative method to delineate the confident interval of estimated volume (and spatial extent) of polluted soil based on the spatial aspect of uncertainty. The methods proposed in this work can improve a better decision making on soil remediation.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.15-22
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• 2000

Long ranged groundwater-level data often have the missing intervals because of the trouble of monitoring systems at the national groundwater monitoring wells. Geostatistical methods are very useful for the supplement of the missing data. Ordinary kriging was applied for the interpolation of the missing groundwater-level data with a smooth sinusoidal variation. Conditional simulation was used for the reproduction of the missing data with high fluctuations. Two geostatistical methods produced the very accurate estimates at the missing intervals and reproduced their original variations. This fact is proved by the cross validation test and graphical method, respectively.

• 환경영향평가
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• 제18권1호
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• pp.31-39
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• 2009

A lot of data which are used in environment analysis of air pollution have characteristics that are distributed continuously in space. In this point, the collected data value such as precipitation, temperature, altitude, pollution density, PM10 have spatial aspect. When geostatistical data analysis are needed, acquisition of the value in every point is the best way, however, it is impossible because of the costs and time. Therefore, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study, spatial interpolation method such as local trend surface model, IDW(inverse distance weighted), RBF(radial basis function), Kriging were applied to PM10 annual average concentration of Seoul in 2005 and the accuracy was evaluated. For evaluation of interpolation accuracy, range of estimated value, RMSE, average error were analyzed with observation data. The Kriging and RBF methods had the higher accuracy than others.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제20권3호
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• pp.51-64
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• 2015

In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.

• 지질공학
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• 제9권2호
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• pp.147-159
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• 1999

불균질.이방성 대수층에서의 지하수 유동분석을 위하여 지구통계학적 기법을 적용하였다. 연구지역은 대한광업진흥공사의 수문지질조사 사업지구인 전남 함평군 손불면 일대이며, 이 지역 관정의 표고와 지하수위의 선형회귀분석 결과 상관성이 매우 큰 것으로 나타났다. 정규크리깅과 코크리깅을 이용하여 작성된 지하수위 등고선도는 산간지역에서 차이가 크고, 서해에 인접한 구릉이나 평지에서는 큰 차이가 없다. 표고 등 고선도를 기준으로 2개의 지하수위 분포도를 비교해 보면 코크리깅에 의한 것이 정밀성이 더 큰 것으로 나타났다. 정규크리깅과 코크리깅에 의해 작성된 지하수위 등고선도에서 손불면의 지하수 유동상태를 검토해보면, 지형이 높은 산간지역에서 서해바다에 인접한 평야지역으로 지하수가 유동하고 있다. 불균질 이방성.대수층에서의 지하수 유동분석에 대한 지구통계학적 기법의 실효성을 검토하기 위하여 지하수 유동측정기(model 200 $GeoFlo^{R}$)를 이용해서 2개 지하수공내의 유향을 측정한 결과, 측정된 지하수 유향은 정규크리깅과 코크리깅의 지하수위 등고선도에서 추정된 지하수 유향과 대체로 일치하였다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.285-290
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• 2006

소양댐 축조 이후 소양호에 퇴적된 퇴적물의 양과 분포상태를 파악하기 위하여, 227 km에 달하는 측선을 따라 10-20 kHz 음파탐사를 실시하였다. 측선간격은 종단면의 경우 대략 50 m, 횡단면의 경우 500 m 정도이다. 이득조절과 f-k 구조보정 과정을 거친 후, 퇴적물의 경계를 수치화하고, 38개 시추코아 자료와 대비하여 확인하였다. 댐축조 이후 퇴적물의 두께는 평균 0.25 m로 최대 8.25m에 달한다. 댐축조 이후 퇴적물의 총 부피는 이방성을 고려하여 지구통계기법으로 계산할 경우, 등방성을 가정하고 구한 경우보다 2배 이상 증가한 $5.9{\times}10^6\;m^3$에 달하는 것으로 분석된다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제37권2호
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• pp.53-60
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• 2014

The arctic tundra is an important ecosystem in terms of the organic carbon cycle and climate change, and therefore, detailed analysis of vegetation distribution patterns is required to determine their association. We used grid-sampling method and applied geostatistics to analyze spatial variability and patterns of vegetation within a two-dimensional space, and calculated the Moran's I statistics and semivariance to assess the spatial autocorrelation of vegetation. Spatially autocorrelated vegetation consisted of moss, Eriophorum vaginatum, Betula nana, and Rubus chamaemorus. Interpolation maps and cross-correlograms revealed spatial specificity of Carex aquatilis and a strong negative spatial correlation between E. vaginatum and C. aquatilis. These results suggest differences between the species in water requirements for survival in the arctic tundra. Geostatistical methods could offer valuable information for identifying the vegetation spatial distribution.