• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.4
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• pp.638-654
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• 2008

A questionnaire survey is conducted to identify the middle school students' abilities to recognize the proportional symbolic maps. After analyzing the data from the respondents, three facts could be concluded. First, the trends of under-estimation are represented as the power function and the degree of under-estimation is increased as the sequence of line, square, circle, sphere symbols. Second, the estimations of symbol size are effected by the number of symbols in the legend(3, 5, 7), the presentation methods of legends(linear, nested), and the system to scale the symbol size(mathematical, perceptual). Lastly, the size of symbols on the map tends to be over-estimated comparing to the symbols in the legend, and the differences between the first year and third year students to recognize the proportional symbol maps are not identified.

• Survey Research
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• v.1 no.2
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• pp.1-14
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• 2000

We consider statistical methods for nonresponse problem in social and economic sample surveys. To create a complete data set, which does not include item nonresponse data, imputation methods are generally used. In this paper, we introduce some imputation methods and compare them with one another. Also, we consider some problems, which occur when an imputed data set is treated as a response data set. Due to the imputed values, the true variance of the estimator after imputation is increased by the imputation variance. However, since usual naive variance estimator constructed from the imputed data set does not estimate the imputation variance, the true variance of the estimator after imputation tends to be underestimated. Theoretical reason is investigated and serious results are explained through a simulation study. Finally, some adjusted variance estimation methods to compensate for underestimation are presented and discussed.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.991-1002
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• 2014

Both Bayesian and maximum likelihood methods are efficient for the estimation of regression coefficients of various Tobit regression models (see. e.g. Chib, 1992; Greene, 1990; Lee and Choi, 2013); however, some researchers recognized that the maximum likelihood method tends to underestimate the disturbance variance, which has implications for the estimation of marginal effects and the asymptotic standard error of estimates. The underestimation of the maximum likelihood estimate in a seemingly unrelated Tobit regression model is examined. A Bayesian method based on an objective noninformative prior is shown to provide proper estimates of the disturbance variance as well as other regression parameters

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2000.06a
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• pp.1-14
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• 2000

We consider statistical methods for nonresponse problem in social and economic sample surveys. To create a complete data set, which does not include item nonresponse data, imputation methods are generally used. In this paper, we introduce some imputation methods and compare them with one another. Also, we consider some problems, which occur when an imputed data set is treated as a response data set. Due to the imputed values, the true variance of the estimator after imputation is increased by the imputation variance. However, since usual naive variance estimator constructed from the imputed data set does not estimate the imputation variance, the true variance of the estimator after imputation tends to be underestimated. Theoretical reason is investigated and serious results are explained through a simulation study. Finally, some adjusted variance estimation methods to compensate for underestimation are presented and discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.17-17
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• 2017

최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.

• Korea journal of population studies
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• v.27 no.2
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• pp.257-289
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• 2004

이 연구의 목적은 중국의 도시화율을 재구성하고 그것을 바탕으로 과잉/과소 도시화 논쟁을 재점검하는 것이다. 연구는 과거에 발표된 도시화율에 비하여 2000년 센서스 보고서에 발표된 36.01%의 도시화율이 신뢰할만한 수치인가하는 질문에서 출발한다. 여기에 대한 답은 부정적이다. 따라서 이 연구는 유엔의 도시/농촌 인구성장 예측기법을 사용하여, 도시화율에 관한 두 세트의 시계열 자료를 재구성한다, 이 연구는 그 중 하나인 1982~2000년 자료를 바탕으로 과잉/과소 도시화 문제의 성격을 해명한다. 이 연구는 1인당 국민소득과 도시화의 관계를 해명하기 위한 두 종류의 회귀모형을 개발한다. 세계은행의 자료를 바탕으로 전세계의 경제발전과 도시화 수준에 관계에 관한 회귀방정식을 추정하고, 선형방정식보다 로그방정식이 예측력이 높음을 확인한다. 로그방정식의 추정결과에 따르면, 중국은 1978년 개혁${\cdot}$개방정책 이전에는 과잉 도시화되었고, 최근에 들어 오히려 도시화의 지체로 인한 과소 도시화의 문제가 통계적으로 유의미한 현상이 되고 있다. 분석의 결과는 중국이 1978년 시장경제를 도입한지 15년이 지난 이후에야 도시화 지체현상이 나타나고 있음에 주목하면서, 중국의 각종 도시정책이 도시발전에 강력한 장애물로 규제력을 행사하였음을 강조한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.63-68
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• 2001

조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조정보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.14 no.4
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• pp.51-62
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• 1992

The purpose of this paper is to estimate the ratio of under-reported business income and related tax to that which is actually reported. The business income and tax are vulnerable to being under-reported. Information about the business income and thus income tax is private information. Without information costs, the tax agency cannot collect all the information about the business income and income tax. In Korea there are more than 600,000 proprietors. Therefore, the costs to investigate the accuracy of the taxpayes' reports are substantial. The tax agency sets a level over which proprietors should report income ratio to total sales, which induces the under-report. To estimate the ratio of under-reported tax, the expenditure method is employed. By this method, the under-reported income can be easily presumed based on expenditures since expenditures are closely related to income. First, the consumption function is estimated by using cross-section data of 1986-89. Generally, the estimation results show the expected sign of the coefficients of the explanatory variables such as income, wealth, and family size. Second, the extent of under-reported business income and related tax is estimated by using the estimation results. The estimated ratios of under-reported tax and income to the actual tax and income fall in the range of 13~39% and 8~25% respectively. This estimation confirms the increasing tendency of the tax detection ratio in previous studies. However, it should be noted that this study is not based on data of the tax report but those of the urban household survey. Therefore, there still remains the possibility that the ratio of under-reported tax could be underestimated.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.2
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• pp.375-382
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• 2010

In this study, we propose a robust estimator of the multivariate location parameter by means of the spatial median based on data trimming which extending trimmed mean in the univariate setup. The trimming quantity of this estimator is determined by the bootstrap method, and its covariance matrix is estimated by using the double bootstrap method. This extends the work of Jhun et al. (1993) to the multivariate case. Monte Carlo study shows that the proposed trimmed spatial median estimator yields better efficiency than a spatial median, while its covariance matrix based on double bootstrap overcomes the under-estimating problem occurred on single bootstrap method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.189-189
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• 2018

확률강우량은 수공구조물 설계, 목표강우량과 같은 방재성능목표 그리고 방재성능평가에 활용되는 기준으로 활용되고 있다. 과거 강우자료계열을 기반으로 통계분석 과정을 걸쳐 산정되는 확률강우량은 재현기간별 발생빈도에서 실제 발생한 강우량보다 과소 산정되는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 최대치계열과 초과치계열로 구분하여 각각 확률강우량을 산정하고, 확률분포형별 확률강우량과 실제 강우량의 비교분석을 실시하였다. 또한, 실제 강우의 재현기간별 발생빈도를 기반으로 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하는 산정방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하여 적정 확률강우량 산정함으로써, 수공구조물 설계 및 방재성능평가에 기여할 것으로 판단된다.