• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.281-290
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• 2007

유한 모집단에서 총계 추정에는 표본의 각 관측값으로 만들어지는 선형 추정량이 사용되는데 이때 사용되는 가중치는 표본 추출 확률의 역수를 사용한 기본 가중치를 모집단 전체에서 얻어지는 보조 정보를 이용하여 보정한 형태로 종종 사용된다. 이렇게 보정된 가중치를 사용한 추정량은 그렇지 않은 추정량보다 효율이 더 좋아질 수 있는 장점이 있으나 이러한 경우 분산 추정은 더 어려워지게 된다. 본 연구에서는 보정된 가중치를 사용한 추정량의 분산 추정을 다룬다. 가중치 보정의 일반적인 형태를 밝히고 이 경우 가중치 보정항은 유한개의 장애 모수(nuisance parameter)의 함수로 나타낼 수 있으므로 이 장애 모수에 대한 테일러 전개를 사용한 분산 추정식을 구한다. 이렇게 구현된 분산 추정식은 기존의 가중치 보정 추정량뿐만 아니라 보다 일반적인 경우에서도 적용될 수 있다는 장점이 있다. 몇가지 응용 사례와 모의 실험 결과를 소개한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.367-376
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• 2011

BLS 가중치보정법은 사업체 조사 시 발생한 무응답 및 이상점을 처리하기 위해 사용하는 가중치 보정방법중의 하나이다. 최근의 연구에 의하면 총계 추정에 있어 BLS 무응답 가중치보정법의 결과가 비추정법을 사용한 대체 결과와 일치하는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 이상점과 무응답이 동시에 있는 경우, BLS 무응답 가중치보정법을 비추정 대체법으로 바꾸어 총계를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 매월 노동 통계 자료를 이용한 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.843-858
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• 2008

사업체 조사에서 사용되는 BLS 보정방법은 표본으로 선택된 사업체의 설계 가중치를 사후에 보정해 줌으로써 모집단의 대표성을 유지해 줄 뿐만 아니라 더욱 정확한 총계 추정을 가능하게 해준다. 일반적으로 BLS 보정은 설계가중치와 표본 틀(Sample frame)의 보조변수를 이용하여 정해지기 때문에 사용된 보조변수에 따라 보정인자의 결과 값이 다르게 된다. 본 논문에서는 보조변수가 있는 경우, 보조 변수가 없는 경우 그리고 다른 보조변수를 사용할 경우에 최종가중치가 어떻게 변하는지를 파악하기 위해 보조변수의 민감도를 살펴보았다. 본 논문에서 사용된 자료는 노동부의 2007년 매월노동통계 자료이다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2003년도 춘계학술발표대회
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• pp.19-28
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• 2003

가중치 조정은 표본추출 확률의 역수로 계산된 기본 가중치 외에 보정승수를 곱해 줌으로써 추정단계에서 보조변수를 활용하여 추정치의 효율을 높이는 방법이다 가중치 조정의 대표적인 예로는 사후층화를 들 수가 있는데 이는 회귀추정의 특수한 경우이나 회귀추정보다 계산이 편리하여 실제로 많이 사용되고 있다. 이러한 경우 보조변수를 많이 사용하게 되면 보정승수가 지나치게 크거나 또는 지나치게 작아지게 되는 경우가 있는데 이렇게 되면 추정치의 편향(bias)이 커지게 된다. 본 연구에서는 적절히 추정치의 효율도 높이면서 편향을 줄이는 가중치 조정 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안된 추정치의 성질을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1185-1199
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• 2016

이중추출법은 모집단 정보가 충분하지 않아 층화 추출법을 사용할 때 정확한 층화 정보가 없는 경우에 흔히 사용하는 표본추출법이다. 특히 최근에는 이중추출법을 위해 1차 조사에서 얻어진 보조 정보를 이용하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 최근 제안된 일반화 ratio-cum-product 추정량에서 사용하는 가중치를 이상점 처리를 위한 가중치 보정에 맞도록 보정하여 추정의 정밀성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 이상점 가중치 보정법의 성능을 비교하였으며 사례 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권4호
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• pp.635-647
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• 2013

다중 대체법은 표본조사에서 결측값이 발생하였을 때 가장 흔히 사용하는 방법이다. 이 방법은 여러 요인에 의해 그 성능이 좌우되며 특히 이상점의 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 가중치 보정법을 이용하여 이상점의 영향력을 줄여 다중 대체법의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였다. 가중치 보정법을 이용하여 얻어진 최종 가중치를 다중대체에 사용하였으며 SAS의 PROC MI가 다중 대체를 위해 사용되었다. 모의실험과 매월노동통계 자료를 이용한 실제 자료 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.13-18
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• 2002

이중추출(two-phase)접근방법 이용의 주목적은 관심변수와 보조변수사이의 관계를 이용해서 더 좋은 추정을 하고자 하는 것이다. 특히 이 방법은 층화, 무응답 문제에 적용하는 경우 상당히 효과적이다. 본 논문에서는 무시할 수 있는 무응답이 발생했을 때 이중추출기법을 이용해서 g-가중치와 응답확률을 각 단계별로 조정해줌으로써 무응답 보정추정량과 분산추정량을 구했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.386-389
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• 2011

현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.145-152
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• 2003

본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.2760-2769
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• 2011

지능형 자율 로봇은 주어진 목표를 달성하기 위하여 계획을 수립한다. 계획은 로봇이 목표를 달성하기 위한 행위들의 나열이며 모든 행위들이 순차적으로 그리고 성공적으로 실행되었을 때 목표를 달성하게 된다. 그러나 복잡하고 역동적인 현실 세계에서는 여러 가지 요인에 의하여 발생할 수 있는 예상하지 못한 상황으로 인하여 로봇이 계획한 행위들을 더 이상 실행하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 그러므로 지능형 자율 로봇은 이러한 돌발 상황을 적절히 대처하여 주어진 임무를 성공적으로 완수할 수 있는 효과적인 처리 방법을 가지고 있어야 한다. 이정표 상태를 이용한 계획 보정 방법은 이러한 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 방법으로서 다른 계획 보정 방법들의 장점을 가지고 있다. 본 논문은 이정표 상태를 생성하는 방법으로 후진 방법과 이정표 상태들을 구성하는 조건들에 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 오류 보정 방법은 부여된 가중치를 보정해야 할 조건들의 우선순위로 사용할 수 있다. 후진 방법에 의하여 생성된 이정표 상태들은 복잡정도가 낮고 또한 적당한 값의 가중치를 가지게 되므로 이정표를 이용한 효율적인 계획 오류 보정 방법을 보장하게 된다.