• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.229-244
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• 2007

국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 보조 자료가 충분히 있는 경우 모형기반 추정법을 사용하는 것이 일반적이며 이 중에서 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian: HB) 추정법이 가장 좋은 것으로 알려져 있다. 그러나 보조 자료가 충분하지 않은 경우에는 모형 기반 추정법의 사용은 제한적이다. 최근 충분한 보조 자료가 없는 경우 공간 정보를 보조 자료로 사용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 공간통계량과 베이즈 접근방법을 활용한 모형기반의 소지역 통계량들을 모형 검진방법(Diagnostic method)들을 이용하여 비교 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2005년도 경제활동인구 조사이며 소지역(시,군,구)통계를 추정하여 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.747-757
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• 2021

극한 강우의 정량화는 홍수방어계획의 수립에 대단히 중요하며 극한 강우의 일반적인 척도는 T-년 재현기간으로 표현된다. 본 연구에서는 기후정보와 지리정보가 결합된 계층적 베이지안 모형을 이용하여 재현기간별 일 강우량의 공간 분포 및 불확실성을 추정하는 방법을 제시하고 이를 서울-인천-경기 지역에 적용하였다. 한국 기상청에서 운영 중인 서울-인천-경기 지역의 6개 종관기상관측소의 연 최대 일 강우량이 일반화된 극치 분포에 적합되었다. 지점 빈도해석과 지수 홍수법을 이용한 지역 빈도해석으로부터 도출된 재현기간별 일 강우량과의 비교를 통하여 제안된 방법의 적용성 및 신뢰도를 살펴보았다. 모든 지점과 모든 재현기간에서 지수홍수법에 의한 지역 빈도해석의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으며, 계층적 베이지안 모형에 의한 지역 빈도해석의 신뢰도가 가장 높은 것을 확인하였다. 제안된 방법은 서울-인천-경기 지역 및 공간적인 크기가 유사한 다른 지역에서 다양한 지속기간에 대한 확률강우량 지도를 생성하는데 사용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.327-337
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• 2017

조사를 통한 자료생성은 시간과 경제적인 제약이 많고, 조사 방법 및 특성에 따라 자료의 질이 결정되며, 수집된 조사정보를 통계정보로 활용하기까지 오랜 시간이 소요된다. 이와 같은 어려움을 줄이고자 조사 표본설계 단위 보다 작은 지역 또는 다른 영역에 대한 자료를 기존에 조사된 자료 및 행정자료를 이용하여 추정하는 소지역추정 통계방법 활용 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 소지역추정기법을 이용하여 인간이 기본적인 삶을 영위하는데 반드시 필요한 필수재이며, 동시에 우리나라에서 투자재로서의 특징을 나타내는 주택과 관련하여, 요즈음 새로운 주거형태를 차지하는 전세와 월세 지수에 모형기반 소지역추정기법을 적용하고자 한다. 적용된 소지역추정 모형은 회귀모형 추정법, 계층적 베이지안 추정법, 시-공간적 추정법이며, 분석결과 전세와 월세에서 시-공간적 추정모형이 가장 효율적인 것으로 나타났다.