• 응용통계연구
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• 제12권1호
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• pp.143-152
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• 1999

본 논문에서는 응답자가 민감한 속성을 가지고 있지 않으면 직접 "예"라고 응답하고, 민감한 속성을 가지고 있으면 Greenberg et al.(1969)의 무관질문모형의 확률장치를 이용하여 선택된 질문에 응답을 하는 새로운 무관확률화응답모형을 제안하였다. 그리고, 제안한 모형이 Mangat(1994)의 관련질문모형보다 효율적인 되는 조건을 제시하였고, 수치적으로 효율성을 비교하였다. 또한, Leysieffer와 Warner(1976)의 위험함수와 Flinger et al.(1977)의 사생활 보호 측도를 이용하여 제안한 모형이 Mangat의 관련질문모형에 비하여 개인의 사생활을 보호해 주는 측면에서 더 효율적임을 보였다.효율적임을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제23권3호
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• pp.533-543
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• 2010

직접면접으로 민감한 질문을 할때 발생하는 무응답이나 거짓응답의 문제를 개선하고자 Warner (1965)가 최초로 제안한 확률화응답모형에 관한 연구는 이후 많은 연구자들에 의해 개선, 발전되어 오고 있다. 본 연구에서 표본은 층화임의복원추출법에 의해 추출되었으며, 표본배분은 최적배분법에 의해 배분되었다. 한편, Kim과 Elam (2005)의 2단계 층화확률화응답모형을 확장한 3단계 층화확률화응답모형을 사용하였다. Kim과 Elam (2005)의 2단계 층화확률화응답모형과 상대효율을 비교한 결과 본 논문에서 제시한 3단계 층화확률화모형의 효율성이 상대적으로 높다는 결과가 도출되었다. 그러나 2단계확률화응답모형을 3단계로 확장함으로써 상대적으로 효율성은 증대되지만 반대로 조사과정의 어려움이 예상된다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.897-906
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• 2016

본 연구에서는 민감한 변수와 변환된 변수로 구성된 Bar-Lev 등 (2004)의 승법모형에 무관한 양적변수를 새롭게 추가한 승법 무관양적속성 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 무관한 양적변수에 대한 정보를 알 때와 모를 때로 구분하여 민감한 양적속성 추정에 대한 이론적 체계를 마련하고자 하였다. 또한 제안한 승법 무관양적속성 확률화응답모형과 기존의 승법모형인 Eichhorn-Hayre 모형, Bar-Lev 등의 모형, 그리고 Gjestvang-Singh 모형과의 관계를 살펴보았고, Bar-Lev 등의 모형과의 효율성을 비교하였다. 그 결과, 기존의 승법모형들이 제안한 승법 무관양적 속성 확률화응답모형의 특별한 경우임을 확인할 수 있었고, 제안한 모형과 Bar-Lev 등의 모형과의 효율성을 수치적으로 비교한 결과 $C_x({\sigma}_x/{\mu}_x)$값이 작을수록 그리고 $C_z({\sigma}_z/{\mu}_z)$값이 클수록 제안한 승법 무관양적속성 확률 화응답모형이 Bar-Lev 등의 모형보다 효율성이 좋게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 제안한 승법 무관양적속성 모형은 $p_1=p$값이 커질수록 또한 ${\mu}_z=1$일 때 보다 ${\mu}_z=0.5$일 때가 더 효율적인 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2895-2905
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• 2018

Lee(2016a)는 Bar-Lev et al.(2004)의 모형에 무관한 변수를 추가하여 민감한 변수, 변환된 변수 그리고 무관한 변수 중에서 확률장치에 의해 선택된 질문에 응답하도록 하는 승법 양적 확률화응답모형을 제안하였다. 본 연구에서는 Bar-Lev et al.(2004)이 제안한 강요 양적속성 승법모형에 무관한 변수와 강요응답을 새롭게 추가한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 무관한 변수에 대한 정보를 아는 경우와 모르는 경우로 나누어 민감한 양적속성을 추정할 수 있는 이론적 체계를 구축하였다. 또한, 모집단이 층화되어 있을 때에도 제안한 모형의 적용이 가능하도록 층화 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형으로 확장하였고 층화추출에 있어서 비례배분과 최적배분 문제를 다루었다. 마지막으로 기존의 승법모형인 Eichhorn-Hayre(1983) 모형, Bar-Lev et al.(2004) 모형, Gjestvang-Singh(2007) 모형, Lee(2016a) 모형이 제안한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형의 특수한 형태임을 확인할 수 있었고, Bar-Lev et al.(2004) 모형과의 효율성 비교 결과 $C_x$값이 작을수록 그리고 $C_z$값이 클수록 제안한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형이 Bar-Lev et al.(2004)의 모형보다 효율적이었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.53-64
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• 2014

조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 가운데 하나는 무응답이라 할 수 있으며 무응답 대체에 대한 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 특히 대통령 선거와 같은 민감한 주제에 대한 선거에서는 무응답 대체가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형에 기반을 둔 대체 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 모형에 기반을 둔 대체 방법에서는 무응답 체계의 가정에 따라 무응답 모형을 구축할 수 있으며 무응답 체계에 따라 각기 다른 대체 결과를 제공할 수 있다. 모형에 기반을 둔 무응답 대체 및 추정에서 적절한 무응답 체계의 가정은 정확한 모형 추정을 위한 매우 중요한 전제 조건이다. 그러나 무응답 체계의 가정에 대한 검증 절차는 아직 정확한 해법이 알려지지 않은 상황이다. 본 연구에서는 실제 자료를 이용한 모형적합을 통하여 무응답 체계 가정에 대한 정확도를 비교하고자 하였다. 2012년에 시행된 18대 대통령 선거과정에서 수행된 출구조사 결과를 이용하여 무응답 체계의 가정에 대한 검증과 모형에 의한 예측 정확도를 비교하였다. 무응답 모형의 추정과 무응답 대체를 위하여 EM 알고리즘에 기반을 둔 최대우도 추정방법을 이용하였으며 예측 결과를 비교하기 위하여 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE(modified within precinct error)를 이용하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.411-419
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• 1997

본 연구에서는 확률화응답모형이 가지는 두가지 한계에 대하여 고찰하였다. 첫째 민감한 속성을 갖는 모비율의 추정시 모비율 $\pi_A$가 매우 작은 값일 경우, 즉 희귀속성일 경우 확률화응답모형을 적용하게 되면 비밀보장의 효과를 감안한다고 해도 직접질문법에 비해 비효율적일 수 있음을 지적하였다. 둘째로 비밀보장에서 오는 이점과 그로 인한 효율의 손실이라는 서로 상충되는 면을 객관적으로 고려하는데 있어서 한계가 있음을 지적하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.83-91
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• 2001

본 연구에서는 2차원 평면상에서 자유장응답 해석을 위하여 유한요소-경계요소 조합에 의한 수치해석기법을 개발하였다. 전체 계를 외부영역과 내부영역으로 구분하였다. 외부영역은 동적 다층반무한 기본해를 이용한 경계요소로 모형화되고 내부영역은 유한요소로 모형화하여 조합하였다. 다층지반의 외부에서 입사하는 지진에 의한 지진응답해석을 수행하기 위하여 동적기본해를 이용한 자유장응답해석을 수행하였다. 지진응답해석에서는 지반의 전단병형률에 따라 변화하는 비선형특성을 모형화하기 위해 등가선형화기법을 적용하였다. 지진응답해석의 검증에 의하여 해석결과를 상용프로그램의 결과와 비교하였다. 결과적으로 지진응답해석을 효과적으로 수행할 수 있는 수치해석기법을 개발하였고 구조물이 있는 경우로의 확장돠 가능하게 되었다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.585-591
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• 1999

Warner(1965)의 확률화 응답 모형을 두 번 연속사용하여 응답자들이 일관성 있는 응답을 했다는 가설을 검정하는 검정통계량을 제안했다. 이것은 양측과 단측 대립가설 모두 검정하는데 이용할 수 있으며, 제안된 검정통계량의 조건분포는 정규분포에 근사한다. 이 검정통계량의 조건부 검정력 함수와 비조건부 검정력 함수를 구하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.11-23
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• 2020

표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다. 무응답은 다양한 이유로 발생하고 있으나 무응답이 관심변수와 함수 관계가 있는 경우에는 이 정보를 이용하여 무응답을 적절히 처리해야 추정의 정확성이 유지될 수 있다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2019), Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 지수 또는 선형함수이고 초모집단모형의 오차가 정규분포를 따를 때 무응답으로 인해 발생한 편향을 제거함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 초모집단모형의 오차가 감마분포 또는 로그-정규분포를 따르는 경우에서의 무응답 편향보정 추정량을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 우수성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.923-936
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• 2021

표본조사에서는 다수의 무응답이 발생하며 이를 적절히 처리하는 다양한 방법이 개발되었다. 특히 무응답이 관심변수에 영향을 받고 이로 인해 발생한 편향은 추정의 정확성을 크게 떨어뜨리며 무응답 처리를 어렵게 한다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2020)은 알려진 모수적 초모집단 모형과 응답률 모형을 이용하여 추정의 정확성을 향상한 추정량을 제안하였다. 본 연구에서는 초모집단 모형의 형태를 일반화하여 비모수적 함수 형태를 설정한 후 이를 기반으로 얻어진 편향을 적절히 처리한 편향 보정 평균추정량을 제안하였다. 모의실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.