Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2001.11a
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pp.125-134
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2001
응답률은 수행된 조사가 계획된 표본으로부터 어느 정도의 응답을 얻었는지를 가늠해 볼 수 있는 측도이다. 낮은 응답률은 표본의 왜곡을 가져와 조사결과의 일반화에 어려움을 주게된다. 따라서 조사연구의 발전과 질적인 측면의 향상을 위해서는 응답률에 대한 더 많은 관심이 요구되고, 나아가 이를 위한 일환으로 조사결과의 발표 시 응답률을 밝혀야 하는 바, 이에 대한 필요성에 대해서 알아보았다.
How much do people living in different communities vary in their survey responses? A few studies have examined the effect of the social environment on survey response. Making generalizations from these studies by looking at the effect of social environment on survey response is complicated due to differences in survey dimensions, including incentives, survey mode, types of response rates, and geographic levels. Using the 2000 Census Final Response Rates(CFRR) and the 2002 General Social Survey Response Rates(GSSRR) linked with the 2000 Census in the United States, we attempt to understand how community characteristics associated with survey cooperation vary between data sets. We found that people living in poor area are less likely to cooperate with the Census but more likely to cooperate with GSS, while people living in an area with more minors under 18 is more likely to cooperate with both Census and the GSS. By using two data sources with contrasting survey dimensions within the United States, our findings have implications for survey field operations and hopefully will invigorate studies about response rates in a Korean context.
Asynchronous Transfer Model(ATM)에 기반한 광대역 멀티미디어 통신망에서 best effort 형태의 서비스 지원을 위해 Available Bit Rate(ABR) 서비스가 사용되고 있다. 이미 제안된 많은 수의 ABR 전송률제어 알고리즘들은 정확하게 적정전송률을 계산하는 알고리즘(exact fair rate calculation algorithm)과 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘(approximate fair rate calculation algorithm)의 두 분류로 크게 구분 될 수 있다. 정확하게 적정전송률을 계산하는 알고리즘은 공정성과 응답성(responsiveness)측면에서 장점을 갖는다. 하지만 무선ATM 환경 하에서는 무선링크의 가용대역폭이 무선채널의 오류특성으로 인해 시변(time-varying)하므로, 정확하게 적정전송률을 계산하는 알고리즘은 무선ATM 환경에 적용되기 어려우며 따라서 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘이 대산 사용될 수 있다. 이 경우에 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘들의 응답성이 상대적으로 뒤떨어지는 특성으로 인해 가용대역폭이 시변하는 경우 알고리즘 성능의 저하가 발생될 수 있다. 본 논문에서는 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘들을 위한 응답성 개선 방안을 제안하고 응답성이 개선된 적정전송률의 근사치를 계산하는 알고리즘의 한 예로 응답성이 개선된 EDMRCA 알고리즘을 제시한다. 모의 실험을 통해 제시하는 알고리즘이 EDMRCA보다 응답성 측면에서 상당히 개선되었음을 보인다.
This paper proposes a method to determine the optimal utilizations of the UNIX systems. This method is developed using the definition-the optimal utilization is the maximum allowable utilization In other words, the optimal utilization is the maximum utilization that can be allowed by users while providing tolerable response time. As the tolerable response time increases, the optimal utilization increases. Therefore, the optimal utilization is obtained at the maximal value of tolerable response time. Our analysis shows tolerable response time is achieved when the average of the trivial response time is less than 0.24 seconds for a given service objective. It also shows the optimal utilization consists of three components-%wio, %sys, and %usr. By way of example, the optimal utilizations of a machine running under the UNIX operating system are computed using proposed method.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.6
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pp.113-119
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2016
In this study, the method to predict the lateral response by using strain data is presented on the steel moment frame. For this, the reliability of the proposed method by applying the example of five-story frame structure were verified. Using the strain value of columns, it predicted the lateral response of structure. It is assumed that all of four strain sensors for one column set up and the strain responses of both end of the column are utilized. The lateral response of member is calculated by using the slope deflection method. Also, using the acceleration response of the one layer, the stiffness of the rotation spring located in the supporting point is predicted. As a result, it was effective to understand the lateral displacement and acceleration responses and to predict local damage and location.
Stratified random sampling is a powerful sampling strategy to reduce variance of the estimators by incorporating useful auxiliary information to stratify the population. Sample allocation is the one of the important decisions in selecting a stratified random sample. There are two common methods, the proportional allocation and Neyman allocation if we could assume data collection cost for different observation units equal. Theoretically, Neyman allocation considering the size and standard deviation of each stratum, is known to be more effective than proportional allocation which incorporates only stratum size information. However, if the information on the standard deviation is inaccurate, the performance of Neyman allocation is in doubt. It has been pointed out that Neyman allocation is not suitable for multi-purpose sample survey that requires the estimation of several characteristics. In addition to sampling error, non-response error is another factor to evaluate sampling strategy that affects the statistical precision of the estimator. We propose new sample allocation methods using the available information about stratum response rates at the designing stage to improve stratified random sampling. The proposed methods are efficient when response rates differ considerably among strata. In particular, the method using population sizes and response rates improves the Neyman allocation in multi-purpose sample survey.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.315-325
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2016
Thanks to the advantages of low cost and quick results, public opinion polls on election in Korea have been generally conducted by telephone survey, even though it has critical disadvantage of low response rate. In public opinion polls on election in Korea, the general method to handle nonresponses is adjusting the survey weight to estimate parameters. This study first drives mathematical expression of estimator and its bias with variance estimators with/without nonresponses in election polls in Korea. We also investigates the nonresponse rate of telephone survey on 2012 Korea presidential election. The average response rate was barely about 14.4%. In addition, we conducted a survey in April 2014 on the respondents's attitude toward telephone surveys. In the survey, the first reason for which respondents do not answer on public opinion polls on election was "feel bothered". And the aged 20s group, the most low response group, also gave the same answer. We here suggest that survey researchers motivate survey respondents, specially younger group, to participate surveys and find methods boosting response rate such as giving incentive.
Measures in response rate used to measure the representativeness of the sample (the more high response rate) better explain the representativeness of the sample. However, we cannot often explain the representativeness of the sample because there is nonresponse even in the high response rate. Therefore, Schouten et al. (2009) presented a new R-indicator measure that can be described as a representative of the sample. We research the new estimator of the R-indicator in this paper because there are parameters that require estimations. We describe the meanings as representative of the R-indicator; consequently, the bias and efficiency of the proposed estimator for R-indicator are compared to the existing estimator under various simulations. The representativeness of the sample is also explained by applying the proposed estimators in the actual data.
This study investigates the effect of survey refusal and noncontact on the nonresponse error in the household survey. For this purpose we analyzed the data of the interviewer's field work report. The survey data quality is affected by nonresponse rate and nonresponse error, and also nonresponse rate measures the reliability of the survey data. The household survey mainly contains two types of nonresponses of refusals and noncontacts. These refusals and noncontacts have different effect on the nonresponse error. This could be a venue for future research interested in decreasing the error due to noncontacts and refusals.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.457-462
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2007
시멘틱 웹에서의 온톨로지는 특정 영역의 설명을 위해 공유할 개념화된 명세란 정의로 널리 알려져 있으며, 시멘틱웹의 중요한 요소기술이다. 온톨로지는 특정 도메인에 대한 정보를 기술하는데, 이러한 온톨로지를 매핑할 경우 많은 양의 정보를 통합관리하거나, 상호호환성을 이룰 수 있다. 여러 온톨로지 매핑 방법론의 성능을 평가하는 수단 중 f-measure란 것이 있는다. f-measure의 값은 정확도(precision)과 응답률(recall)에 의해서 결정된다. 정확도와 응답률이 변화함에 따라 f-measure 값도 자연히 변하기 때문에, 높은 f-measure 값을 구하기 위해서는 정확도와 응답률의 밸런스를 조정할 필요가 있다. 본 논문에서는 높은 f-measure값을 얻을 수 있는 정확도와 재현률을 구하는 방법을 휴리스틱적 방법을 통하여 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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