• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.273-282
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• 2003

순서화된 척도모수들의 사전정보를 가지는 k-모집단 와이블분포의 모수추정을 위한 베이지안방법이 제시된다. 모수추정은 깁스샘플링에 의해서 이루어지며, 특히 깁스샘플러에서 형태모수의 조건부 사후분포는 로그-오목함수이므로 적응기각표집(Adaptive Rejection Sampling: ARS)방법에 의해 모수생성을 하였다. 논의된 모수추정법을 전기 절연유체 고장시간자료에 적용하여 척도모수의 순서화정보를 반영한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.341-353
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• 1993

여러 개의 종으로 구성된 모집단에서 일정 크기의 표본을 추출하였을 경우, 다음차례에 뽑힐 종이 새로운 종이 될 조건부확률의 추정량으로서 가장 널리 사용되어 온 것은 Good(1953)이 경험적 베이지안 접근법을 사용하여 제안한 비모수추정량이다. Clayton과 Frees(1987)는 Good의 추정량에 대한 대안으로서 비모수최우추정량을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 모집단이 비교적 불균일할 경우 자신들이 제안한 추정량이 Good의 추정량보다 평균제곱오차가 작음을 보여 주었고, Lee(1989)는 모집단이 균등분포에 비교적 가깝지 않은 절단기하분포를 따를 때 이를 점근적으로 규명하였다. 그러나 비모수최우추정량은 상당한 편의를 지니고 있는데, 본 연구에서는 이 편의의 일부를 보정한 새로운 추정량이 대부분의 모집단분포 형태에 있어 비모수최우추정량보다 평균제곱오차가 작으며, 모집단이 균일분포에 아주 가까운 경우를 제외하고는 Good의 추정량보다도 평균제곱오차가 작음을 점근적으로 규명하고, 이를 소표본 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권1호
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• pp.101-109
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• 1996

네트웍 샘플링은 회귀한 속성을 갖는 모집단에서 유용한 표본조사방법이다. 기존의 중복수 추정량(multiplicity estimator)은 네트웍 샘플링의 특징을 반영하는 추정량으로 응답오차를 고려하지 않은 경우에 이용되었다. 본 논문에서는 응답오차를 고려한 경우와 이용할 수 있는 수정된 중복수 추정량을 제안하였다. 그리고 제안된 추정량의 기대값과 근사기대분산(approximate expexted variance)을 유도하였으며, 제안된 추정량이 기존의 모총수 추정량보다 화과적임을 가상모집단을 통하여 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.117-124
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• 2023

농림축산식품부는 2008년 조직개편을 통해 식품 정책에 대한 기능이 이관되어 보건복지부 등에 산재하여 있던 식품산업을 통합관리 하게 되었고, 1, 2, 3차 산업을 포괄한 종합 정책을 수립하고 있다. 최근 4차 산업혁명과 더불어 농축산식품산업에도 스마트팜, 푸드테크 등 새로운 사업개념이 등장하였다. 농림축산식품부는 4차산업에 적합한 정책을 수립하기 위해 농축식품산업의 사업체 규모를 정확히 추정하는 것이 필요하게 되었다. 농림축산식품부는 전방과 후방 산업의 연계분석을 통한 부가가치 산출과 농축산식품산업의 정확한 모집단을 추정하기 위해서 2017년부터 농축산식품산업 특수분류를 위해 연구하기 시작하였고 통계청으로부터 농축산식품 특수분류 승인을 받았다. 특수 분류를 기반으로 한 농축산식품산업의 모집단 추정은 매출액, 종사자 수 등 전 산업에서 차지하는 비중이 정책의 수립과 중요도에 많은 영향을 미치기 때문에 매우 중요하다. 본 논문은 농축산식품 특수분류와 한국표준산업분류에서의 추출된 표본을 이용하여 현재적격률을 산정하고 모집단을 추정하는 과정과 현재적격률을 보완하기 위한 추정적격률을 제안하여 보다 모집단을 잘 반영하는 방안을 제시하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권2호
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• pp.11-19
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• 2003

본 논문에서는 3대역 RGB카메라를 이용하여 분광 반사율을 추정할 때 추정오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 색상의 영역별로 적응적인 주성분 집합을 구성함으로써 추정오차를 줄였다. 이때 적응적인 주성분 집합을 구성하기 위하여 Lloyd양자화기 설계 알고리즘을 적용하여 N개의 주성분 집합을 구성하기 위한 분광반사율 모집단을 구성하였다. 전체 모집단으로 사용한 1485 Munsell 색시료의 대표값을 찾아내기 위해서, 초기값으로 Macbeth Color Checker를 사용하였으며 Lloyd 알고리즘의 반복 적용으로 분광 반사율 모집단 전체를 영역별로 분류하고 각 영역에 대하여 주성분 분석을 통해 적응적인 주성분 집합을 구성하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율에 대한 평균자승오차가 기존의 두 가지의 3대역 주성분 분석 방법 및 5대역 위너 추정을 이용한 분광 반사율 추정 방법보다 개선됨을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.39-46
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• 2001

본 논문에서 우리는 3밴드 이미지로부터 광원의 분광 방사 에너지 분포를 추정 할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 광원은 표면 반사(Ο(λ))에 대응하는 최대 무채색 영역(L(λ))의 반사되는 분광 방사 에너지 분포에 의해 추정된다. 3밴드 이미지로부터 최대 무채색 영역의 분광 방사 에너지 분포를 획득하기 위하여 수정된 그레이월드가정 알고리즘을 채택했다. 그리고 최대 표면 반사는 무채색 모집단으로 주성분 분석 방법을 사용해서 추정을 하였다. 무채색 모집단은 먼셀 컬러 색표에서 문턱값 보다 낮은 크로마 벡터를 사용해서 만들었다. 분리된 무채색 모집단의 제1에서 제3차까지의 누적 기여율은 약 99.75%이다. 무채색 모집단에 의해 광원의 분광 방사 에너지 분포의 재구성 그리고 여러 가지 광원 하에서 획득된 3밴드 디지털 이미지는 원본과 재현된 광원의 분광 방사 에너지 분포를 RMSE에 의해 평가하고 실험하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1103-1118
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• 2009

유한모집단의 평균 또는 합계를 추정하고자 하는 경우 모집단 단위들의 배열순서는 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 표집률의 역수가 짝수이고 표본 크기가 홀수인 경우 선형추세를 갖는 모집단의 평균 또는 합계를 추정하기 위한 두 가지의 방법을 제시하였다. 첫째 방법은 Singh 등(1968)의 변형계통표집을 일반화한 방법으로 표본을 뽑은 뒤, 추정량을 정하는 과정에서 보간법을 사용한 것이며, 둘째 방법은 변형계통표집으로 표본을 뽑은 뒤, 회귀추정법으로 모수를 추정하는 것이다. Cochran (1946)의 무한초모집단 모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 기존의 방법들과 제시된 방법들을 비교하였으며, 제시된 두 방법 간의 상호 비교도 시행하였다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2000년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.141-155
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• 2000

현재 국내의 여론조사에서는 전화조사가 주로 이용되고 있으며, 최근 들어 인터넷조사를 활용하는 방법들이 연구되고 있다. 그러나 인테넷조사의 경우 모집단 구조가 편향된 특성을 가지고 있으므로 이에 대한 보완 수정없이 결과의 직접적인 이용은 많은 비표본오차를 발생시킬 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 사회여론조사를 수행함에 있어서 편향모집단에서의 인터넷조사로부터의 추정값과 전화조사를 통한 추정값의 적절한 결합추정방법을 제안하고, 지난 4.13 총선의 조사자료를 이용하여 이들 결합추정의 효율성을 검토하였다.

• 응용통계연구
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• 제7권1호
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• pp.159-172
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• 1994

여러개의 종으로 구성된 모집단으로부터 일정 크기의 표본을 추출한 경우 다음에 관측된 종이 신종일 확률에 대한 추정량으로 가장 널리 사용되어 온 것은 Good의 추정량이다. 본 논문에서는 종의 총 수효에 관한 사전정보가 존재할 경우 Good의 추정량에 대한 대안으로서 새로운 경험적 베이지안 추정량을 제안하였다. 모집단이 절단 기하분포를 따를 경우의 소표본 시뮬레이션 결과는 새로운 추정량의 편의가 별로 크지 않으며 RMSE가 Good의 추정량보다 작음을 보여 주었다.

• 응용통계연구
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• 제21권1호
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• pp.177-182
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• 2008

공통분산을 갖는 두 모집단에서 얻은 두 독립표본 자료로부터 공통분산을 추정하거나, 한 모집단에서 얻는 두 자료의 혼합자료로부터 모분산을 추정할때 각 표본분산의 가중평균값인 합동추정량(pooled estimator)을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동일한 모집단에서 얻은 혼합자료의 표본분산 식을 각 자료의 평균과 분산만 이용하여 구한 후 합동추정량과 비교한다.