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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배태석 (Sejong University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제34권 제1호
발행연도
2016.2
수록면
91 - 98 (8page)

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지구통계학적인 공간분석의 대표적인 방법인 크리깅(kriging)을 적용하기 위해서는 두 관측점 사이의 거리에 기반한 상관성을 나타내는 공간상관함수의 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 다양한 크리깅에 적용할 수 있는 대표적인 상관함수인 semi-variogram, homeogram, covariance function에 대하여 국가지오이드 모델을 기반으로 추정하였다. 경위도 각각 2°의 대상지역 내 통합기준점의 지오이드고를 이용하였으며, 선형모델을 이용하여 공간적인 편향성을 제거하였다. 전체 100개의 샘플 포인트에 대해서 중복되지 않은 두 점 간의 거리를 기준으로 구간을 나누고, 각 함수에 대한 경험적인 값을 계산하였다. 공간상관함수의 경험적인 값은 각각 두 개의 모델에 최소제곱조정 방법으로 피팅한 결과 semi-variogram의 wave 모델 적합도가 가장 높았으며, homeogram과 covariance function은 exponential 모델이 상대적으로 좋은 피팅 결과를 보였다. 본 연구에서 결정한 공간상관함수는 추후 다양한 크리깅 방법을 통해 임의 지점에서의 예측값에 대한 정확도 검증과 이에 대한 평균제곱예측오차(Mean Squared Prediction Error, MSPE)를 계산함으로써 각 함수의 활용성에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 한다.
#Random Process #Spatial Coherency #Geoid #Kriging #랜덤프로세스 #공간상관성 #지오이드 #크리깅

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 랜덤프로세스
3. 공간상관함수의 추정
4. 요약 및 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Bae, T.S. and Schaffrin, B. (2015), On various Kriging predictors for geoid densification: a comparison, SIAM Conference on Mathematical and Computational Issues in the Geosciences, SIAM, 29 June – 2 July, Stanford University, California, USA. google schola Cressie, N. (1993), Statistics for Spatial Data (2nd), Wiley, New York, N.Y. google schola Jekeli, C. (2001), Inertial Navigation Systems with Geodetic Applications, Walter de Gruyter, Berlin, New York. google schola Jekeli, C. (2003), Fourier Geodesy, Department of Civil and Environmental Engineering and Geodetic Science, The Ohio State University, Columbus, Ohio. google schola NGII (2016), Current geoid models of Korea, National Geographic Information Institute, Suwon, Korea, http:// ngii.go.kr/geoid/intro/geoid_condition.do (last date accessed: 15 January 2016). (in Korean)

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