지질순계학적(地質純計學的) 개념(槪念)인 지역변수(地域變數) 이론(理論)을 적용(適用)하여 $2{\times}3$ Grid형태(形態)로 표본추출(標本抽出)된 중동사양토(中東砂壤土)와 화동미사질식양토(華東微砂質埴壤土)의 입경분포(粒徑分布)에 대한 공간(空間) 종속성(從屬性)의 구조분석(構造分析) 및 그 해석(解析)과 이것에 의하여 설정(設定)된 Variogram에 기본(基本)을 둔 최량(最良)의 선형불편추정치(線型不編推定置)(BLUE)인 Kriging을 위한 최적(最適)의 표본추출수(標本抽出數)와 그 거리(距離)를 결정(決定)하였으며, 아울러 순수(純粹) Nugget 효과(效果)를 나타내는 특성(特性)의 표본(標本)크기를 결정(決定)하고자 수행(遂行)하였다. (1) 화동토양(華東土壤)은 선형(線型) 그리고 중동토양(中東土壤)은 곡면형(曲面型)의 Variogram을 설정(設定)하였다. (2) 화동토양(華東土壤)은 Nugget 효과(效果)를 나타냈으며, 중동토양(中東土壤)의 경우 점토함량(含量)만 Nugget효과(效果)를 나타내었고 미사와 모래함량(含量)은 순수(純粹) Nugget 효과(效果)를 나타내었다. (3) 표본수(標本數) 96과 근사(近似)한 결과(結果)를 가져올 최적표본수(最適標本數)는 화동토양(華東土壤)의 미사, 점토, 그리고 모래 함량(含量)에서 각각 27, 13, 그리고 6개였으며, 중동토양(中東土壤)의 점토함량(含量)은 17개로 추정(推定)되었다. (4) 순수(純粹) Nugget 효과(效果)를 보인 중동토양(中東土壤)의 미사와 모래함량(含量)에 대하여 유의수준(有意水準) 0.05 에서 모평균(母平均)의 5% 정도(精度)에 필요(必要)한 표본(標本)크기는 각각 14 및 26개 이었다.
다양한 형태의 공간 자료를 이용하는 응용 분야에서 이용가능한 자료간 해상도 차이를 반영하고, 원하는 타겟 해상도로의 변환은 매우 중요하다. 이 논문에서는 저해상도 비율 자료로부터 고해상도 범주형 주제도를 제작하기 위해 베리오그램 디컨볼루션과 블록 시뮬레이션을 이용하는 지구통계학적 다운스케일링 방법론을 제시하였다. 우선 블록 기반 베리오그램으로부터 점 기반 베리오그램 모델의 추정을 위해 반복 연산 기반 베리오그램 디컨볼루션 방법을 적용하였다. 그리고 영역-점 변환 크리깅과 추정된 점 기반 베리오그램 모델을 이용하는 직접 순차적 시뮬레이션을 적용하여 고해상도 비율 정보를 제작하였다. 최종적으로 최대 사후 확률 결정 규칙을 적용하여 대안적 고해상도 범주형 주제도를 제작하였다. 점 기반 자료 없이 저해상도 블록 비율자료만을 이용한 토지피복도 제작 사례 연구를 통해 제안 분석 과정을 예시하였다. 제안한 다운스케일링 기법의 적용을 통해 원 저해상도 블록 비율 자료값을 재생산하는 고해상도 비율 자료를 생성하였으며, 이로부터 기준 토지피복도의 전반적인 패턴을 반영하는 대안적 고해상도 토지피복도 제작이 가능함을 확인할 수 있었다. 이렇게 생성된 고해상도 자료들은 해상도 변환의 영향 분석에 유용한 입력 자료로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 다중회귀분석을 이용하여 산악효과를 야기하는 지형인자와 강수와의 관계를 파악하였다. 섬 전체가 산악지형인 제주도의 연평균강수량과 지수홍수법으로 산출한 확률강우량을 강수자료로 사용하여 산악효과를 야기하는 지형인자로 선정한 고도, 위 경도와 회귀모형을 구성하였다. 회귀분석 결과 연평균강수량과 고도와의 선형관계가 확률강우량에서도 동일하게 나타났으며, 고도이외에 위도, 경도를 각각 추가인자로 고려할 경우 강우량과 더욱 강한 상관성을 보였다. 또한, 고도와 위도, 경도를 모두 고려한 회귀모형을 이용한 지형공간분석 결과 제주도의 실제 강수특성과 마찬가지로 남동부로 편중된 강수형태를 보여 모형의 적합성을 증명하였다. 그러나 지속시간 및 재현기간과 무관하게 높은 고도에서 회귀식의 유효성이 감소하므로, 높은 고도에서의 추가적인 산악효과인자의 강수량에 대한 영향이 존재될 것으로 판단되므로 추후 연구가 필요하다.
최근 제주도 서부 중산간(해발고도 400 ~ 900 m) 지역에서 획득된 자기지전류(MT) 탐사자료와 제주도 중산간 전역에서 획득되었던 기존 MT 탐사 자료의 1차원 역산을 통하여 서귀포층과 U층으로 대표되는 퇴적층에 해당하는 저비 저항층의 분포형태를 살펴보았다. 저비저항층의 상부경계는 제주도 표고와 매우 높은 양의 상관관계를 가지고 있으며 하부경계는 표고와 음의 상관관계를 가진다. 즉, 저비저항층은 제주도 중앙부에서 두꺼운 렌즈 형태를 하고 있으며 그 하부의 기반암은 중앙부에서 오목한 형태일 가능성이 높다. 이러한 표고와의 상관성을 고려하는 크리깅을 수행하여 제주도의 지전기 구조 모델을 제시하였다. 하지만 한라산의 화도를 따라 3차원 형태의 저비저항 이상체가 존재할 가능성과 시추공 자료와의 차이를 발생시키는 원인을 규명하기 위하여 3차원 모델링과 다른 지구물리탐사나 물리검층 자료와의 복합해석이 요구된다.
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.
There is developing interest in precision agriculture in Korea, despite the fact that typical Korean fields are less than 1 ha in size. Describing within-field variability in typical Korean production settings is a fundamental first step toward determining the size of management zones and the inter-relationships between limiting factors, for establishment of site-specific management strategies. Measurements of rice (Oriza Sativa L) yield, chlorophyll content, and soil properties were obtained in a small (100-m by 30-m) Korean rice paddy field. Yield data were manually collected on 10-m by 5-m grids (180 samples with 3 samples in each of 60 grid cells) and chlorophyll content was measured using a Minolta SPAD 502 in 2-m by 2-m grids. Soil samples were collected at 275 points to compare results from sampling at different scales. Ten soil properties important for rice production in Korea were determined through laboratory analyses. Variogram analysis and point kriging with and without median polishing were conducted to determine the variability of the measured parameters. Influence of variogram model selection and other parameters on the interpretation of the data was investigated. For many of the data, maximum values were greater than double the minimum values, indicating considerable spatial variability in the small paddy field, and large-scale spatial trends were present. When variograms were fit to the original data, the limits of spatial dependency for rice yield and SP AD reading were 11.5 m and 6.5 m, respectively, and after detrending the limits were reduced to 7.4 m and 3.9 m. The range of spatial dependency for soil properties was variable, with several having ranges as short as 2 m and others having ranges greater than 30 m. Kriged maps of the variables clearly showed the presence of both large-scale (trend) variability and small-scale variability in this small field where it would be reasonable to expect uniformity. These findings indicate the potential for applying the principles and technology of precision agriculture for Korean paddy fields. Additional research is needed to confirm the results with data from other fields and crops.d similar tendency with the result for the frequency less than 20 Hz, but the width of change was reduced highly.
최근에 개체의 경계가 분명하게 나타나는 고해상도 위성영상을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 고해상도 영상을 이용해 도시지역을 세분화하여 연구하려고 할 때 분석의 범위는 임의로 결정되는 경우가 많다. 연구지역에 대한 사전정보가 충분하다면 임의로 결정하는 것이 가능하지만 그렇지 않을 경우 영상만을 이용해 연구 지역의 최적 분석범위를 결정하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 실제 위성 영상에 적용하기에 앞서 간단한 가상 모델의 베리오그램을 분석하였다. 모델 테스트 결과, 문턱값은 개체들의 밀도에 영향을 주고 개체의 크기와 간격은 상관거리에 영향을 준다. 이 모델 테스트의 결과를 도시지 역을 촬영한 실제 위성영상의 베리오그램에 반영하여 분석하고 이론적 베리오그램의 상관거리를 이용해 최적의 분석 단위를 결정하였다. 이 연구는 베리오그램이 연구지역에 대한 사전자료가 없는 경우 효과적으로 기본 분석단위를 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것이라는 것을 보여주었다. 또한 베리오그램은 기존의 전통적인 크리깅이나 시뮬레이션뿐만 아니라 도시 영상의 특성을 정의하는 정보로 활용 가능할 것으로 기대된다.
미세먼지($PM_{10}$)의 건강영향에 대한 많은 연구들은 정부의 대기오염 측정자료를 이용해서 악영향을 보고했다. 정부 대기오염 측정자료가 제한된 수의 측정소에서 생산되는 반면, 사망률이나 유병률과 같은 정부생산 건강결과 자료는 지역별로 집계되어 공개된다. 따라서 정부에서 생산하는 건강통계자료를 이용해서 건강영향을 분석하기 위해서는, $PM_{10}$ 농도의 지역적인 대푯값을 산출할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 이전 연구에서 개발된 점 사상에 대한 $PM_{10}$ 농도 예측 모형을 이용하여 구별 대푯값을 산정하였다. 이를 위해, 세 가지 종류의 위치들을 대상으로 지점들을 생성한 후, 그 지점들에 예측한 $PM_{10}$ 농도의 구별 평균으로 구별 대푯값을 구했다. 세 가지 위치는 16,230개 집계구 내 가장 넓은 주거지역의 중심점, 424개 동 주민센터, 610개 1km 격자의 중심점이었다. 위치별 구별 대푯값들을 비교하기 위하여 측정치와의 관련성 및 추정치 간 관련성을 탐색하였다. 측정치와의 비교 결과, 측정치와 세 가지 구별 대푯값 추정치들 간의 관련성은 위치의 인구 대표성이 높아짐에 따라 향상되었고($R^2=0.06-0.59$), 상호비교에서는 격자 중심점을 이용한 추정치가 다른 추정치들과의 관련성이 상대적으로 낮았다(0.35-0.47). 본 연구는 $PM_{10}$의 지역별 평균 농도를 추정함으로써 향후 정부 통계에 기반한 전국 규모의 지역 단위 건강영향분석 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
고령지 경사지에서 모래성분이 많은 사양토 (석비레) 개간지의 토양특성에 대한 공간변이성과 분포도를 작성하여 공간적 변이를 살펴보고자 각각 $10m{\times}50m$의 면적을 가지는 5개의 포장에서 감자, 양파, 당근, 배추, 무를 재배하여 시험을 수행하였다. 각 포장의 조사지점수는 토양수분 33, 토양경도 11, 작물수량 33이었다. Semivariance 분석 결과, 대부분의 모형은 spherical 모형을 따르고 있었으며, 각 모형에 대해 공간적으로 연속성이 인정되는 거리를 나타내는 범위 (range)는 감자재배구에서 33-35 m로 고르게 큰 값을 보였고, 배추재배지는 5-6 m로 모형에 대한 연속성이 낮은 것으로 나타났다. 수분과 경도 및 수량에 대한 변이계수는 14-59%로 다양하였고, 감자수량의 변이계수가 59%로 가장 높았으며, 무재배지의 수분은 14%로 낮았다. 표준편차 5% 유의수준에서 10%의 오차를 가지는 경우를 기준으로 적정시료의 수를 조사한 결과, 필요한 시료수는 수분 8-40개, 경도 7-25개, 수량 424-4,6787개가 필요한 것으로 분석되었다. Variogram과 분포도를 통해 수분과 경도 및 작물수량의 공간적 분포 및 변이성을 쉽게 파악할 수 있으며, 이를 활용한다면 보다 효율적이고 정밀한 토양관리가 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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