이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

지형 자료는 지구과학 여러 분야에서 중요한 기초 자료 중 하나이다. 최근 들어, 상세한 분해능을 가지는 DEM 자료가 활용가능하며 따라서 방대한 양의 자료를 효율적으로 다루는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 방대한 DEM 자료의 무손실 압축 및 효율적인 복원에 대해 알아보았다. 이를 위해 정수웨이블릿 변환과, 엔트로피 부호화의 개념을 이용하여, 웨이블릿 계수의 부호화 및 일부 영역의 지형복원 방법을 고안하였다. 또한, 정밀 중력 지형보정 과정에서 이러한 연구 결과의 활용성을 검토하였다. DEM의 압축률이 가장 좋은 웨이블릿은 CDF3.5이며, CDF3.1 또는 CDF3.5 웨이블릿을 사용하여 3단계 정도로 분해를 하는 것이 최적의 선택이다 (약 45.4%의 압축률). 또한 웨이블릿변환의 다중단계분석 특성을 활용하여 웨이블릿계수의 일부만을 추출하여 지형의 일부만을 복원할 수 있었다.

곡면 모델링 분야에서 서브디비전 서페이스 기법은 NURBS 모델링의 단점을 해결할 수 있게 해준다. 특히 모델링하고자 하는 형태의 토폴로지의 제한이 NURBS 모델링에 비해 거의 없다는 점은 많은 3D 애니메이션 시스템에 서브디비전 서페이스 모델링 기법을 도입하게 하였다. 최근 서브디비전 서페이스 모델링에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔지만 기존의 실시간 렌더링 라이브러리에는 베지어(Bezier) 서페이스나 NURBS 모델링 등의 tensor product 서페이스 위주로 구현되어 있다. 본 논문에서는 PCCM 변환에서 사용되는 자료구조를 1차원 배열형태로 구성함으로써 효과적으로 변환 알고리즘을 구현할 수 있도록 제안한다.

물리탐사와 시추자료에 대해 지구통계학적 복합해석 기술을 적용하여 3차원의 암반등급 해석을 수행하였다. 자료 복합 해석을 위한 다양한 지구통계학적 기술 중에서, 본 연구에서는 물리탐사 자료의 값을 추정하고자 하는 지점의 암반등급의 평균치로 치환하는 국소 변이 평균에 의한 단순 크리깅 기술(Simple Kriging with local varying means)을 사용하였다. 암석의 전기비저항 값은 RMR(Rock Mass Rating)값과 양의 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있으나 상관 관계 만에 의한 대응방식은 그 양상이 매우 복잡하고 공간적으로 연관되어 있는 경우가 많아 단순히 적용하기 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 전기비저항과 RMR의 일반적 선형 상관관계 외에 지시자 변환(indicator transform)에 의한 비선형 상관관계를 유도하는 방식을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 선형 및 비선형 상관관계에 의해 대응된 비저항 값이 실제 RMR과 비교할 때 나타나는 잔차(residual)에 대해 3차원 지구통계학적 분석을 적용하여 이 결과를 상관관계 결과에 추가함으로써 공간적 특성을 반영하는 RMR 평가를 수행할 수 있었다. 사용된 물리탐사 자료는 전기비저항 및 MT(Magnetotelluric) 탐사 자료이며, 총 10공의 시추자료를 통해 획득한 암반등급 값을 이용하였다. 이와 같은 해석은 조사 대상에 대한 광역적 지질조건을 보다 현실적으로 반영하는 암반등급 분포를 만들어내는 것으로 보인다.

Recently, Total Organic Carbon (TOC) which can be measured instantly can be used as an organic pollutant index instead of BOD or COD due to the diversity of pollutants and non-degradable problem. The primary purpose of the present study is to reveal the properties of time series data for TOC which have been measured by real-time monitoring in Juam Lake and, in particularly, to understand the long- and short-term characteristics with the extraction of the respective components based on the different return periods. For the purpose, we proposed Discrete Wavelet Transform (DWT) as the methodology. The results from the DWT showed that the different components according to the respective periodicities could be extracted from the time series data for TOC and the variation of each component with respect to time could emerge from the return periods and the respective energy ratios of the decomposed components against the raw data.