우리나라에서 악기상으로 인한 재해 유발 가능성이 높아짐으로써, 방재 및 수자원 관리 대책이 필요하다. 국지성 강한 강우에 대한 방재를 위해서는 강우량을 정량적으로 관측 및 예측해야 한다. 본 연구에서는 레이더 강우추정 오차의 지구통계학적 유효반경을 LGC 방법에 적용하여 레이더 추정강우를 조정하는 기법을 개발하였다. 지구통계적 방법을 이용하여 레이더 강우의 실제오차에 대한 유효반경을 결정하였고, LGC 방법을 기반으로 여름철 집중호우 네 사례의 레이더 강우를 조정하였다. 여름철 집중호우 사례의 레이더 1시간 누적강우량과 총누적강우량의 오차는 조정 후 각각 약 40%와 60% 이상 개선효과를 보였다. 그러므로, 여름철 국지적으로 강한 강우 현상의 레이더강우를 예측하는데 있어서 본 연구에서 개발된 조정 알고리즘을 이용하는 것은 적절한 것으로 판단된다.

정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.

자료가 부족한 지역에서의 타당성 높은 공간 자료 해석을 위해서는 추정의 기본 자료인 공간 분포 특성에 대한 올바른 분석이 선행되어야 한다. 공간 추정과 관련해서 자료에 내재된 공간적 특성 척도로 이용 가능한 베리오그램은 자료의 공백을 보완하는 여러 추정 기법의 기초 자료로 그 이용 영역이 제한되어 있는 경향이 있었다. 이에 보다 신뢰성 있는 자료 추정을 위해서는 베리오그램 값이 갖는 의미에 대한 보다 심도 있는 분석이 필요하다. 이 연구에서는 베리오그램 값이 공간 분포 상에서 갖는 의미에 대하여 고찰하고, 베리오그램 분석을 통해 얻을 수 있는 자료의 공간 분포 특성에 대해 연구하였다. 베리오그램은 방향과 분리거리에 따른 자료간의 상관관계 정보를 제공하며, 거리에 따른 상관관계의 변화 정도에 대한 특성을 알려줄 수 있다. 이를 이용하여 베리오그램의 문턱값과 상관거리를 분석하고, 자기상관 값을 이용한 유사거리 개념을 도입하여 선형성 분석의 가능성을 검증하였으며, 화산칼데라 지역에서 획득된 중력 자료 및 자력 자료의 공간 분포 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 자료의 분포 폭과 변동 폭에 따라 나타나는 중력 자료와 자력 자료의 상이한 특성 패턴을 확인할 수 있었으며, 화산칼데라 지역에서 중력 및 자력의 선형성 방향이 지형의 선형성 방향과 유사하게 나타나고 있어 중력 및 자력 이상체의 지표 연장성이 좋은 것으로 나타났다.

본 연구는 두 가지 주요 목적을 갖고 있다. 첫째는, 실험적 베리오그램을 작성하는데 필수적인 분리거리 허용한계를 얼마로 하느냐에 따라 변화되는 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법을 유한요소법에 적용이 가능한 가를 시험하는 것이다. 둘째는, 다항식모델, 가우스모델 및 구형모델의 선택에 따른 정확성을 조사하는 것이다. 이 목적을 위해 가우스 적분점에서 취득된 응력값 데이터로터 새로운 응력장을 예측하기 위해 가중-최소제곱법이 적용되었다. 여기서 가중치는 동일한 값을 사용하는 기존의 방식과 달리 응력값들의 보간을 위해 사용되는 실험적 및 이론적 베리오그램에 의해 결정된다. 제안된 접근방식의 타당성을 보이기 위해 2개의 수치예제를 테스트하였다. 이 논문에서 사용된 수치예제의 경우 25% 분리거리 허용한계를 사용한 가우스모델이 참고문헌의 이론 해들과 가장 잘 일치하는 것을 알 수 있었다.