• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권1호
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• pp.155-165
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• 1995

초모집단(superpopulation)으로 부터 반복적으로 유한모집단을 추출할 때, 이미 조사된 자료들을 이용하면 현재의 유한모집단 모수들을 ㄷ더 효율적으로 추정할 수 있다. 이러한 문제에 대하여 Ericson(1969)이 유한모집단 표본추출에서 베이지안 분석을 하였고, Ghosh와 Meeden(1986)은 정규 초모집단을 가정하여 유한모집단 평균의 경험적 베이즈 추정을 하였다. Nandram과 Sedransk (1993)는 Ghosh와 Meeden(1986)의 유한모집단들의 분산이 모두 같다는 가정들을 완화하여 유한집단 평균의 경험적 베이즈 추정을 하였다. 본 연구는 Nandram과 Sedransk의 결과를 층과표본추출의 경우로 일반화 하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제5권1호
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• pp.93-101
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• 2004

사업체조사에서 절사법이 흔히 이용되고 있다. 이 경우, 절사되는 사업체가 모집단에서 차지하는 비중이 모집단 전체에 비하여 매우 작다. 따라서 절사층에 속한 사업체는 목표모집단에서 제외되고, 나머지 부분에 대한 추정만이 이루어지고 있다. 이는 목표모집단 총계 추정에 영향을 작게 미치는 사업체 정보를 활용하지 않겠다는 의미이며, 더불어 작은 사업체에 응답 부담을 덜어 주겠다는 의도로 볼 수 있다. 그러나 예산의 부담을 덜기 위해서 절사층의 크기를 증가시키는 것은 목표모집단의 모수 추정에 상당한 편의를 제공한다는 점을 간과해서는 안 된다. 본 연구에서는 사례를 이용하여 모집단을 절사층, 표본층, 전수층으로 구분하고, 보조변수를 이용하여 절사층을 추정하는 방법을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.513-521
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• 2014

일반적으로 현 시점에서 목표로 하고 있는 추정량의 산포가 지난시점의 추정량의 산포보다 크다면 지난시점과 비교하여 현 시점의 표본의 크기는 줄어드는 것이 타당하다. 계속조사에서 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 이용하여 표본의 크기를 결정하는 것을 연구한 여러 논문들이 있다. 그런데 모집단은 크기의 변동과 산포의 변동이 있을 수 있으므로 본 연구에서는 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기, 모집단의 산포 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 반영하여 현 시점의 표본의 크기를 구하는 문제를 연구한다. 또한 모의실험을 통하여 기존 표본크기의 공식들과 비교분석한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.142-149
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• 2013

일반적으로 영상의 색은 RGB 카메라 시스템의 red, green, blue 채널들을 사용하여 재현된다. 하지만 세 채널들의 정보만으로 실제 장면의 분광 반사율을 추정하는데 한계가 있다. 이 때문에 RGB 카메라 시스템은 색을 정확하게 재현하지 못한다. 이 한계를 극복하고 정확한 색을 재현하기 위해 다채널 카메라 시스템을 사용하여 분광 반사율을 추정하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근 분광 유사도를 사용하여 카메라 응답에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 적응적으로 구성하는 분광 반사율 추정법이 소개되었다. 하지만 이 방법에는 평균 거리와 최대 거리 기반의 분광 유사도가 적용되었기 때문에 유사 모집단의 정확도가 저하된다. 본 논문에서는 유사 모집단의 정확도를 향상시키기 위해 상관 계수 기반의 분광 유사도가 적용된 분광 반사율 추정법을 제안하였다. 먼저 기존 모집단과 위너(Wiener) 추정법을 통해 획득된 분광 반사율 간의 상관 계수를 계산한다. 다음으로 상관 계수에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 구성한다. 마지막으로 유사 모집단이 적용된 위너 추정법을 수행하여 분광 반사율을 추정한다. 제안된 방법과 이전의 방법들의 성능을 평가하기 위해 실험 결과를 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 제일 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.77-85
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• 2001

무응답 상황하에서 보정 추정량에 대해 관심변수와 강한 상관계수를 가진 보조정보의 수준에 따라 모집단 총합에 대한 추정량과 분산추정량을 붓스트랩 방법을 이용해서 구했다. 이때 존재하는 보조정보의 수준이 표본인 경우와 모집단인 경우로 나누어 모집단 총합에 대한 보정 추정량(calibration estimator)을 구하고, 그에 따른 붓스트랩 분산 추정량을 도출하였다. 또한 테일러 분산 추정량, 잭나이프 분산 추정량과 붓스트램 분산 추정량의 효율성을 모의 실험을 통해 비교해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1115-1128
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• 2011

절사표본 설계는 관심변수의 분포가 오른쪽으로 치우쳐진 경우에 모집단 일부를 표본조사에서 제외시켜 조사의 효율을 높이는 방법이다. 그러나 전체 모집단의 총합 추정을 위해서는 버려진 절사 층에 관한 추론이 필요하게 된다. 기존에 사용하고 있는 많은 방법들은 절사층에서 표본조사를 하지 않고 알려진 보조정보와 조사자료를 이용하여 절사층 총합을 추정하며 이를 이용하여 전체 모집단의 총합을 추정한다. 본 논문에서는 절사층을 완전히 표본 층에서 제거하지 않고 조사의 편리성 및 효율성을 고려하여 최소의 표본을 추출한 후 모집단 전체 총합을 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정법과 기존 방법의 우수성을 비교하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.131-136
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• 2003

소지역에서 유한모집단의 총계등을 추정하는데 있어서 모형-기반 합성치를 예측한다. 즉, 예측(prediction) 문제로 추정치를 다룬다. 초모집단(super-population) 확률 모형을 세우고 최적의 예측치를 유도한다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2003년도 춘계학술발표대회
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• pp.29-33
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• 2003

사업체조사에서 절사법이 흔히 이용되고 있다. 이 경우, 절사되는 사업체가 모집단에서 차지하는 비중이 모집단 전체에 비하여 매우 작다 본 연구에서는 사레를 이용하여 모집단을 절사층, 표본층, 전수층으로 구분하고 절사층을 추정하는 문제를 살펴보도록 한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.117-122
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• 2003

개방형 모집단에 대한 Mark-Recapture방법은 일반적으로 Jolly-Seber방법이 사용된다. 이 방법은 각 표본에서 모든 동물들에 대한 포획될 확률은 동일하다는 가정을 갖는다. 개방형 모집단에 대한 Mark-Recapture방법을 소개하고 폐쇄형 모집단에서 갖는 문제를 해결하기 위한 개방형 모집단의 로버스트 설계를 이용하려다. Pollock과 Kendall의 Jolly-Seber 모수로부터 유도된 모집단의 성장율 추정에 대하여 SAS와 POPAN의 결과를 비교하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.271-276
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• 2004

이 논문에서는 유한모집단 분포함수에 대한 추정량들을 소개하고, 이론적인 측면과 경험적인 측면으로 비교하였다 분포함수 추정량은 설계기반 특성을 갖는 추정량과 모형기반 특성을 갖는 추정량으로 구분되며, 각각 설계기반 특성과 모형기반 특성을 갖는다. 수치적인 비교를 위하여 분포함수 추정량들을 2000년 인구주택 총 조사의 서울 가구수와 가구원수 데이터에 적합하여 비교하였다.