In the event of a radioactive release, it is essential to quickly detect and locate the source of the release, as well as track the movement of the plume to assess the potential impact on public health and safety. Fixed monitoring posts are limited in their ability to provide a complete picture of the radiation distribution, and the information they provide may not be available in real-time. This is why other types of monitoring systems, such as mobile monitoring, aerial monitoring, and personal dosimeters, are also used in emergency situations to complement the information provided by fixed monitoring posts. Also, the monitoring system can be improved by using the Kriging technique, which is one of the interpolation methods, to predict the radiation dose in the relevant districts. This can be achieved by utilizing both the GPS information and the radiation dose measured at a particular point. The Kriging method involves estimating the value between different measurement points by considering the distance between them. The model used GPS and radiation data that were measured around the Hanbit NPP. The data were collected using a radiation measuring detector on a bus that traveled around the NPP area at 2-second intervals for one day. From the collected data, 200 data points were randomly selected for analysis, excluding the data measured at the bus garage out of a total of 16,550 data points. The average dose of the daily measurement data was 117.94 nSv/h, and the average dose of the 200 randomly extracted data was 119.17 nSv/h. The GPS and radiation dose data were utilized to predict the radiation dose around the Yeonggwang area where the Hanbit NPP is located. In the event of an abnormal release of radioactive material, it can be difficult to accurately determine the dose unless a monitoring measurement point is present. This can delay the rapid evacuation of residents during an emergency situation. By utilizing the Kriging model to make predictions, it is anticipated that more accurate dose predictions can be generated, particularly during accident scenarios. This can aid in the development of appropriate resident protection measures.

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 순환을 이해하기 위한 중요한 기상인자일 뿐만 아니라 가뭄, 홍수, 산불 등과 같은 자연재해와 밀접하게 연관되어 있다. 그러나 위성기반 토양수분 자료는 공간해상도가 매우 떨어져서 국지규모 분석에 직접적 으로 적용하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 마이크로파 위성센서로부터 산출된 토양수분 자료가 가지는 공간해상도의 제약을 완화하기 위하여, 다양한 지면 변수와 공간통계법을 활용한 다운스케일링 기법을 도입하였다. 가장 정교한 다운스케일링 기법으로 평가되는 회귀크리깅을 이 연구를 통하여 토양수분 자료에 처음으로 적용하였다. 우리나라의 2013년과 2014년의 4월부터 10월까지 의 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 공간해상도 10km와 25km의 토양수분 자료를 각각 2km와 4km로 다운스케일링한 결과, 고해상도로 다운스케일링된 자료와 저해상도 원자료와의 일관성이 우수하게 유지되어, 다운스케일링 전후의 공간패턴과 자료특성이 잘 보존되는 것을 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제시한 다운스케일링 기법은 토양수분뿐만 아니라 여러 기상요소에 적용될 수 있으며, 위성영상이나 모형자료의 공간해상도 한계를 극복하기 위한 방편이 될 수 있을 것으로 기대된다.

This study measured the particulate matter (PM) in a subway tunnel using a dust spectrometer and estimated the PM10 and PM2.5 using a Kriging method. For the hourly measurement, a probe was attached inside the cabin and put through the window to collect data from the outside. The Kriging method is a spatial analysis method, and time and spatial data were applied in the subway tunnel along with a PM concentration map. The result of the measurement shows that PM10 is 31.9~271.3 μg/m3 and PM2.5 is 30.9~209.5 μg/m3. In addition, The pollutant map shows that some sections have a higher concentration than other sections because of the depth and curvature of tunnel and traffic volume on the section and local construction. Also, the results show that differences concentration at different times of sampling could be distinguished. The highest concentration was found at 3 pm while the lowest was at 12 pm. We expect to use the pollutant map in planning air quality improvements for the tunnel.

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.

세계화의 흐름에 따라 농업공간이 전통적 사회공간에서 국제적 경제공간으로 탈바꿈하고 있음에도 불구하고 국내의 농업 입지에 관한 계량적 연구는 매우 제한적으로 이루어져왔다. 특히, 미래의 시장성이 기대되는 작물인 복분자는 곡물대체 상업작물로서 지역적 특화에 성공하였다. 하지만, 농업 클러스터로서 복분자에 대한 자연⋅인문 환경을 고려한 입지연구는 현재까지 진행되지 못했으며, 일반적인 농산업 클러스터 입지 연구 조차도 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 농업입지 연구의 특성과 한국의 농업입지에 관한 기존의 선행연구를 검토하고 경상도 지역에서 복분자 클러스터가 입지할 수 있는 최적지를 제시하고자 한다. 이를 위해 공간통계기법인 Kriging을 이용하여 공간데이터를 구축하였으며, 다기준 분석법(Multi-Criteria Analysis)의 하나인 Analytic Hierarchy Process(AHP) 기법을 이용하여 복분자 클러스터 입지 요인들의 중요도에 따른 가중치를 산출한 후 최적의 입지를 도출하였다. 그 결과, 경상북도 남서쪽 지역, 경상남도의 서쪽지역과 중앙부 지역, 남쪽 해안가 지역 등이 복분자 클러스터의 최적지로 나타났다. 이러한 연구 결과는 경상도 내 복분자의 지역적 특화에 대해 실질적인 활용 가치를 지니며, 관련 담당자나 농업인에게 유용한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다. 또한 공간분석 방법을 적용한 농업의 최적 입지모델을 제시한다.

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.

신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)글 위한 기술은 한정된 정보로 인한 인식론적 불확실성을 다룰 수 있는 베이지안 접근에 근거하여 발달된다. 최근까지, 전통적인 RBDO는 측정 데이터가 무한히 많아서 확실한 확률정보를 알고 있다는 가정 하에 실행되었다. 하지만 실제로는, 부족한 데이터로 인해 기존의 RBDO 방법의 유용성을 떨어뜨린다. 본 연구에서는, 확률정보의 불확실성을 인식하고, 따라서 산포를 갖게 되는 시스템 신뢰도의 확률 분포에서의 신뢰수준의 하한 값을 고려하기 위해 '베이지안 신뢰성'이 소개된다. 이런 경우, 베이지안 신뢰성 해석은 기존 신뢰도 해석의 이중 해석을 요구하게 된다. 크리깅 기반 차원 감소 방법(KDRM)은 신뢰도 해석을 위한 새로운 효율적인 방법으로써 사용되며, 제시된 방법은 몇 가지 수치예제를 사용하여 설명된다.

이 연구의 목적은 두 가지로 대별할 수 있다. 첫째는, 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법의 p-적응적 유한요소법으로의 적용성이다. 둘째는, 수정된 초수렴 팻취복구 기법을 사용한 사후오차평가기와 연계된 계층적 p-체눈 세분화의 적응적 유한요소 과정을 제시하는 것이다. 가중치를 부여한 보간기법중의 하나인 정규크리깅 방법은 가우스 적분점에서의 응력데이타로 부터 소위 준정해를 얻는데 적용된다. 가중치를 동일하게 가정하는 종래의 보간기법과는 달리 실험적 및 이론적 베리오그램을 작성한 후 보간을 위한 가중치를 결정하게 된다. 한편, 적응적 p-체눈 세분화는 해석영역의 각 체눈에서 p-차수를 만족할만한 정확도를 얻을 수 있도록 프로그램내에서 자동으로 사후오차평가를 통해 불균등 또는 선택적으로 증가시킨다. 수정된 초수렴 팻취복구기법을 검증하기 위해 극한치를 사용한 새로운 오차평가기가 제안된다. 제안된 알고리즘의 정당성은 선형탄성파괴역학의 대표적 문제들인 중앙균열판, 일변균열 및 양변균열 해석을 통해 테스트되었다.

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.

A novel disaggregation model that combines a machine learning model and kriging of residuals is presented to map precipitation at a fine scale from coarse scale precipitation data. Random forest (RF) and fine scale auxiliary variables are used to estimate trend components at a fine scale. Residual components are then estimated by area-to-point residual kriging. A case study of spatial disaggregation of TRMM monthly precipitation data acquired over the Korean peninsula is carried out to illustrate the potential of the presented disaggregation method. From the evaluation results, the presented method outperformed the RF-based disaggregation method that only considers trend components and ignores residual components, in terms of accuracy statistics and the ability of coherent predictions. This case study indicates that accounting for residual components by applying a proper spatial prediction method such as area-to-point kriging is very important in spatial disaggregation of coarse scale spatial data, even though advanced regression models such as RF could have high goodness of fit for the quantification of relationships between a target attribute and auxiliary variables.

This paper evaluates the applicability of a simple kriging with local means(SKLM) for highresolution spatial mapping of monthly mean temperature and rainfall in South Korea by using AWS observations in 2013 and elevation data. For an evaluation purpose, an inverse distance weighting(IDW) which has been widely applied in GIS and cokriging are also applied. From explanatory data analysis prior to spatial interpolation, negative correlations between elevation and temperature and positive correlation between elevation and rainfall were observed. Bias and root mean square errors are computed to compare prediction performance quantitatively. From the quantitative evaluation, SKLM showed the best prediction performance in all months. IDW generated abrupt changes in spatial patterns, whereas cokriging and SKLM ref lected not only the topographic effects but also the smoothing effects. In particular, local characteristics were better mapped by SKLM than by cokriging. Despite the potential of SKLM, more extensive comparative studies for data sets observed during the much longer time-period are required, since annual, seasonal, and local variations of temperature and rainfall are very severe in South Korea.

수문 인자, 특히 강우량의 공간 분포 해석은 수자원 분야에서 중요한 관심사 중 하나이다. 기존의 티센법(Thiessen), 역거리법, 등우선법이 공간적 연속성과 지형 특성을 고려하지 못하는 한계를 가지고 있는데, 본 연구에서는 일강우량에 대한 강우 공간분포 해석의 정확도 향상을 위해 월평균 자료와 평년 강우량 자료를 산출하여, 이들과 수집한 일강우량 자료간의 상관성 분석하였으며 이를 근거로 지구통계학적 분석방법인 코크리깅(Co-kriging) 기법의 이

LMTT는 항만 자동화를 위한 수평 이송이 가능하도록 설계된 셔틀카와 격자구조의 레일에 부착된 스테이터 모듈(stator module)로 구성된 PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 연구에서는 순차적 표본방법에 기초하여 구성된 크리깅 근사모델을 이용하여 이동체의 구조최적설계를 수행하였다. 본 논문에서는 셀 요소로 유한요소 모델링된 이동체(mover)의 경량화 설계를 위하여 강도기준을 고려하고, 설계변수로는 가로빔, 세로빔, 휠 빔의 두께로 설정하였다. 순차적 크리깅모델에 의하여 구해진 최적해를 상용프로그램인 GENESIS를 이용하여 구해진 최적해와 비교, 검토하였다.

수자원 분야에서 대부분의 수문해석은 강우자료의 수집 및 분석으로부터 시작되며, 지점 강우량으로부터의 면적 평균강우량 추정 및 결측치에 대한 자료보완 기법은 여러 가지가 있다. 이러한 강우분석 기법으로 기존에 사용되어온 티센법 및 RDS법은 전통적인 자료보완 기법으로 매개변수의 특성이 관측소간 거리에만 의존하며, 공간적인 연속성을 가질 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 전통 기법들의 단점을 보완하고 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기 위하여

4개 주요 검조소의 기본수준점표 설정연혁을 개괄하였다. 이 검조소의 검조의 영점표고, 기본수준고, 그리고 주위기준점(Tidal Bench M막)의 자료를 수집검토하였다. 농어촌진흥공사, 수로국, 항만국 등이 조사한 지역평균 해면고(Local Mean Sea Level)를 비교하여 이들 4개 검조소지점(인천, 군산내.외항, 목포)의 평균해면고로 정의하였다. 기본수준면(DL), 평균해면(MSL), 대조평균만조면(HWOST) 등의 설계조위면을 추정하기 위하여