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정보공학 10주차 해설 페이지
1번
Interpolation의 중요 고려 사항을 적으시오
1. 방법의 선택(가중치 계산방법)
2. 연산대상 데이터의 범위 선택
3. 세부변화 분석
4. 데이터 고유의 특성
2번
연산 대상 데이터 범위에서 추정지점 인근 데이터 이용 여부는 어떻게 하는가?
연산대상 실제치의 탐색 범위 결정 필요
3번
보간 기법의 방법을 적으시오.
1. Inverse distance to a power
2. Minimum curvature
3. Modified Shepard's method
4. Natural neighbor
5. Nearest neighbor
6. Polynomial regression
7. Radial basis function
8. Triangulation with linear interpolation
9. Kriging
4번
Inverse distance to a power 방법의 문제점이 무엇인가?
Bull's eye effect 발생
5번
Minimum curvature의 보간된 표면은 최소 굽힘량으로 각 데이터 값을 통과하는 얇은 ( )이다.
선형 탄성 판
6번
Modified Shepard's method은 무엇을 개선하는가?
Bull's eye effect
7번
Natural neighbor 방법은 측정치들 간의 ( )가 존재
Thiessen polygon
8번
Natural neighbor의 단점은 무엇인가?
Convex 바깥 부분은 추정치 계산 불가
9번
Nearest neighbor은 ( )을 node에 할당
가장 가까운 값
10번
Polynomial regression은 무엇에 적합한가?
Large scale trend & pattern 파악
11번
Triangulation with linear interpolation 방법은 무엇을 이용하는가?
Optimal Delaunay triangulation
12번
Kriging에서는 ( )의 관계도 함께 반영한다
실측점 끼리의 관계
13번
토양오염 지도란?
광신지역에서 조사된 지구화학 자료 성분의 종류와 양을 2D 지도의 형태로 나타낸 것
14번
토양오염지도는 ( )별로 ( )을 벡터 자료의 형태로 가시화한 것 이다.
샘플링 포인트, 중금속의 함량
15번
토양오염 지도는 포인트별 중금속 함량 자료의 지구통계학적 보간을 통해 분석지역 전체 격자셀에 대한 ( )을 ( )형태로 가시화
중금속 함량 예측값, 레스터 자료
16번
보간법이란?
이미 알고 있는 주위 값들을 이용하여 관심지역의 값을 예측하는 기법
17번
IDW 보간법이란?
주변의 실측값들을 이용하여 예측값을 추정할 때 실측지점과 예측지점 사이의 거리에 반비례하는 가중치를 적용하는 방법
18번
IDW 보간법에서 베타, 알파에 대해 설명하시오.
베타 : 값이 클수록 관심지역의 값을 예측할 때 주변 실측값의 영향력이 커짐
알파 : 값이 클수록 관심지역에서 매우 근접한 실측지점 값의 영향력을 줄이는 효과