• 정보화사회
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• 통권151호
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• pp.58-61
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• 2001

한국정보통신산업협회에서는 지난 1995년부터 정부 정보통신부문 공식 통계 승인기관으로 정보통신부문 산업통계조사를 지속해 왔다. 본 실태조사는 2001년 3월 1일까지 교육인적자원부에 등록된 4년제 대학 186개교 중 2001년 4월 6일부터 5월 16일까지 정보통신기술인력의 기초 현황조사에 응한 정보통신부문 대학을 포함하는 143개 대학교를 대상으로 한 ‘정보통신기술인력 실태 조사’ 결과이다. 단, 무응답(non response)대학은 Sequetial Hot-Deck Imputation방법을 통해서 보정하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1185-1199
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• 2016

이중추출법은 모집단 정보가 충분하지 않아 층화 추출법을 사용할 때 정확한 층화 정보가 없는 경우에 흔히 사용하는 표본추출법이다. 특히 최근에는 이중추출법을 위해 1차 조사에서 얻어진 보조 정보를 이용하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 최근 제안된 일반화 ratio-cum-product 추정량에서 사용하는 가중치를 이상점 처리를 위한 가중치 보정에 맞도록 보정하여 추정의 정밀성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 이상점 가중치 보정법의 성능을 비교하였으며 사례 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.63-71
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• 2000

본 논문에서는 표준 대역통과 필터와 무증폭 바이패스 이득의 조합을 이용한 구조에 근거하여 전문가용 디지털 오디오에 적합한 정교한 주파수응답을 갖고, 실시간 시스템에서 적은 계산량과 메모리로 구현이 용이한 2차 디지털 픽킹 필터의 설계방식을 제안하였다. 이와 같이 설계된 디지털 픽킹 필터는 이득요인에 따라 필터의 대역폭이 왜곡되는 단점을 Q-보정을 통해 제거하였으며, 컨포말 변환에 의한 설계보다 수학적으로 간단하고 구현이 용이하며, 적은 계산량 및 메모리를 필요로 한다.

• 한국음향학회지
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• 제31권3호
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• pp.197-204
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• 2012

본 연구에서는 마이크로폰에 입사되는 음성 신호를 거리의 변동에 의해 크기와 주파수 응답특성 변화를 최소화시키는 방법에 대한 연구를 하였다. 우선 마이크로폰과 음성음원 사이의 거리를 변화시키며 거리변화에 따른 응답특성을 측정하였다. 본 연구에 사용된 마이크로폰은 일반적으로 사용되는 마이크로폰 중에 무지향성 마이크로폰과 초단일지향성 마이크로폰, 단일지향성 마이크로폰 등, 3가지 종류의 마이크로폰을 선정하였다. 측정한 이들 마이크의 주파수 응답특성 변화 결과를 기준치와 비교하여 보정치를 구하고 이를 주파수 대역별로 변화된 음성신호를 원음과 근사하게 보상하도록 하였다. 저주파대역은 근접효과에 의한 증폭현상, 그리고 거리에 의한 감쇠효과를 보정하도록 하였다. 중음대역에서는 저음대역보다 거리의 변화에 의한 주파수특성 편차가 비교적 적었지만 음성정보신호에 중요한 영향을 주는 부분이기 때문에 기준신호와 비교하여 복원하도록 하였다. 고주파대역의 음성정보의 변화는 극히 미소하여 고주파대역 조정은 큰 문제가 없이 원음에 가깝게 복원되었다.

• 응용통계연구
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• 제21권1호
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• pp.151-157
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• 2008

수요예측은 모든 생산적 활동을 수립하기 위한 기반이 되기 때문에 수요가 어느 정도 발생할 것인가에 대한 방향성에 대하여 파악하려고 일반적으로 설문조사를 이용하지만 무응답 및 불성실한 응답으로 인하여 설문응답 자료만으로 수요를 예측하기에는 부족하다. 따라서 수요와 관련 있는 변수를 이용한 분류모형으로 설문조사의 수요예측을 보정하고자 하였다. 본 논문에서는 설문조사를 통하여 평가 할 수 있는 직접적인 수요와 통계적 모형을 이용한 간접적 수요를 혼합하여 서비스 수요를 예측하는 혼합 모형을 제시하고자 한다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권3호
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• pp.173-186
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• 2011

본 연구에서는 2003년 시작된 한국청소년패널조사 중학교 2학년 패널자료 분석을 위해 필수적인 각 연도별 횡단면, 종단면 가중치 산출방안을 소개하고 있다. 패널 모집 당시 추출된 표본이 대표하는 모집단의 종단면적 변화 분석을 위한 종단면 가중치는 로지스틱 회귀분석을 이용한 무응답 보정과 사후 층화를 통해 산출되었으며, 조사 연도의 표본 대응 모집단 분석을 위해 필수적인 횡단면 가중치는 전년도 대비 응답률과 사후 층화를 통해 산출되었다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1047-1061
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• 2015

층화표본추출(stratified sampling)은 모집단을 구성하는 층에 대한 정보를 표본설계에 반영함으로써 추정량의 분산을 낮추기 위한 표본추출 방법으로, 표본배분 방안의 선택이 층화표본의 효과를 결정하는데 매우 중요한 요소이다. 전통적인 표본배분 방법으로는 비례배분법(proportional allocation)과 네이만배분법(Neyman alloction)이 주로 사용되는데, 이는 층별 추정량의 분산에 영향을 미치는 요인들을 표본 배분에 반영함으로써 전체 추정량의 분산을 최적화하기 위한 것이다. 이론적으로는 층크기(size of strata)만을 반영하는 비례배분법보다 층별 표준편차(standard deviation)를 함께 고려하는 네이만배분법이 추정량의 분산을 낮추는데 더 효과적임이 알려져 있다. 그러나 층별 표준편차에 대한 사전 정보가 모집단을 잘 반영하지 못하면 네이만배분법의 효과를 기대할 수 없으며, 특히 복수의 관심변수를 조사하는 다목적조사(multi-purpose survey)에서는 각 관심변수들의 층별 표준편차가 서로 다른 양상을 나타내기 때문에 네이만배분법이 적합하지 않다는 주장이 제기되기도 한다. 한편 표본조사에서는 조사단계에서 발생하는 무응답으로 인한 추정량의 편향을 제거하기 위해 응답률 보정 방법이 사용되는데, 이 또한 추정량의 분산에 영향을 미치는 주요한 요인 중에 하나이다. 그러나 전통적인 표본배분 방법은 응답률(response rate)을 감안하지 않기 때문에 층별 응답율에 차이가 크게 나타날 경우 층화표본에 의한 효과가 저하될 수 있다. 이에 본 연구는 층화표본추출에서 층간 응답률의 차이가 추정량의 분산에 미치는 영향을 살펴보고, 층별 응답률 정보를 표본설계에 반영하는 새로운 표본배분 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 확인한 결과 네이만배분법은 당초 표본배분 시에 적용한 층별 표준편차의 구조가 각 층의 응답률 보정과정에서 증가하는 분산을 반영하지 못하기 때문에 층간 응답률의 편차가 커질수록 효율이 저하되는 것으로 나타났다. 반면 층 크기와 층별 응답률을 함께 반영한 배분방법은 비례배분법에 비해 효율이 개선되며, 층간 응답률의 편차가 클수록 그 효과는 커진다. 특히 층별 응답률의 변동계수(coefficient of variance)가 층별 표준편차의 변동계수를 상회하는 경우는 네이만배분법 보다도 효율적인 추정량을 제공함을 확인하였다. 아울러 응답률을 반영한 배분방법은 기존 배분방법에 비해 각 층별 추정량을 보다 안정적으로 추정할 수 있기 때문에 층별 추정을 목적으로 하는 층화표본조사에서는 여타 추정방법보다 더 효과적이다. 층별 응답률에 대한 정보는 관심변수가 다르더라도 추출틀이 유사한 기존 조사의 결과를 활용할 수 있다는 점에서 표준편차에 비해 비교적 정보 수집이 용이한 장점이 있고, 다목적조사에서도 관심변수의 척도(scale)나 개수와 관계없이 적용 가능하기 때문에 활용도가 높을 것으로 생각된다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.587-597
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• 2018

조사목적에 부합하는 표본 자료를 얻기 위해서는 추출방법 및 조사방법 결정, 설문지 작성 등의 절차가 필요하며 중요한 결정 중 하나가 표본크기 공식의 적용이다. 표본크기 공식은 추출방법에 따른 목표오차와 총비용 등을 설정함으로써 결정되는데 본 논문에서는 단순임의추출에서 목표오차와 예상 응답률이 주어져 있을 때 과거 및 현재 시점의 모집단의 변동과 과거 자료의 추정오차 및 응답률을 사용한 표본크기 공식을 제안한다. 실제조사에서는 설계가중치 외에도 여러 가중치가 복합적으로 적용되는 추정량을 사용하고 있는데 본 논문에서는 설계가중치와 무응답 보정계수를 사용한 추정량에서의 표본크기 공식을 유도하며 이것은 시점별 조사방법이 달라질 경우 응답률에 차이가 발생하는 현상을 반영한 공식이 될 수 있다. 또한 모의 실험을 통하여 기존의 표본크기 공식과 비교함으로써 제안된 공식의 다양한 적용방안을 살펴본다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.413-427
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• 2008

표본설계는 대표성 있는 표본추출과 이에 따른 적절한 추정식을 산출해 주어야 한다. 이때 조사결과가 모집단의 대표성을 갖기 위해서는 적절한 가중치가 부여되어야 한다. 일반적으로 표본설계시 제시된 기본가중치는 추출확률에 의해 계산된다. 그러나 조사 후 무응답등과 같은 요인이 발생된 경우 모집단의 대표성을 유지하기 위해 기본가중치의 보정이 필요하다. 본 논문은 조사 후 가중치 보정방법으로 기존에 흔히 사용하고 있는 갈퀴법(Raking)과 현재 BLS에서 적용하고 있는 방법(BLS) 그리고 최근 표본조사의 추정식으로 관심을 끌고 있는 일반화회귀식(GREG)에 의한 방법을 비교하였다. 자료분석은 산업단지공단내의 산업분류별 총 종사자수가 사용되었으며 MSE, Coverage, CV, Large Error(LE), NOn-Centrality(NC) 등의 비교통계량을 이용하여 그 결과를 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.621-636
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• 2018

정보적 표본설계 기법을 적용하여 무응답의 영향을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 초모집단모형(super population model)에 포함된 오차의 분포가 정규분포를 따르고 응답률이 지수함수를 따를 때 지수형 응답률 정보를 모수추정에 사용함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것으로 알려져 있다. 최근 Chung과 Shin (2017)은 정보적 표본설계의 가중치를 구하기 위해 세부 층을 등간격으로 나누는 방법을 고려하였으며 세부 층의 개수가 추정의 정확성에 영향을 주는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 주어진 표본 규모에 따른 최적의 세부 층 개수와 최적의 층 경계를 구하기 위해 등간격, 분위수, LH 알고리즘을 이용하여 층을 나누는 방법을 살펴보았으며 모의실험을 통하여 각 방법의 결과를 비교하였다. 또한 다양한 형태의 보조변수 분포를 이용하여 실무에서 사용할 수 있는 세부 층 경계와 세부 층 개수를 정하는 기준을 제안하였다.