Park, Jung-Joon;Cho, Ki-Jong;Lee, Sang-Eun;Shin, Key-Il
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.3
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pp.367-376
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2011
BLS weight adjustment is a widely used method for business surveys with non-responses and outliers. Recent surveys show that the non-response weight adjustment of the BLS method is the same as the ratio imputation method. In this paper, we suggested a modified BLS weight adjustment method by imputing missing values instead of using weight adjustment for non-response. Monthly labor survey data is used for a small Monte-Carlo simulation and we conclude that the suggested method is superior to the original BLS weight adjustment method.
Two phase sampling (double sampling) is often used when there is inadequate population information for proper stratification. Many recent papers have been devoted to the estimation method to improve the precision of the estimator using first phase information. In this study we suggested outlier weight adjustment methods to improve estimation precision based on the weight of the generalized ratio-cum-product estimator. Small simulation studies are conducted to compare the suggested methods and the usual method. Real data analysis is also performed.
Imputation is a commonly used method to handle missing survey data. The performance of the imputation method is influenced by various factors, especially an outlier. The removal of the outlier in a data set is a simple and effective approach to reduce the effect of an outlier. In this paper in order to improve the precision of multiple imputation, we study a imputation method which reduces the effect of outlier using various weight adjustment methods that include the removal of an outlier method. The regression method in PROC/MI in SAS is used for multiple imputation and the obtained final adjusted weight is used as a weight variable to obtain the imputed values. Simulation studies compared the performance of various weight adjustment methods and Monthly Labor Statistic data is used for real data analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.6
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pp.843-858
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2008
BLS adjustment methods have been able to provide more accurate estimates of total and make samples represent population characteristics by post-adjustment of design weights of samples. However, BLS methods use additional data, for instance number of employee, without this information or using other information, give different weight adjustment factors. In this paper we studied the sensitivity of the variables used in BLS adjustment. The 2007 monthly labor survey data is used in analysis.
In this paper. we Propose a robust and fast image registration technique for motion correction in brain CT-CT angiography obtained from same patient to be taken at different time. First, the feature points of two images are respectively extracted by 3D edge detection technique, and they are converted to locally weighted 3D distance map in reference image. Second, we search the optimal location whore the cross-correlation of two edges is maximized while floating image is transformed rigidly to reference image. This optimal location is determined when the maximum value of cross-correlation does't change any more and iterates over constant number. Finally, two images are registered at optimal location by transforming floating image. In the experiment, we evaluate an accuracy and robustness using artificial image and give a visual inspection using clinical brain CT-CT angiography dataset. Our proposed method shows that two images can be registered at optimal location without converging at local maximum location robustly and rapidly by using locally weighted 3D distance map, even though we use a few number of feature points in those images.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.701-705
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2006
강우자료는 수문 모델링 작업에서 가장 기초적인 수문학적 입력자료로 시간과 공간에 따른 변동성이 크므로 규명하기 복잡한 수문현상 중의 하나이다. 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 태풍, 장마 및 특히, 최근의 게릴라성 집중호우 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있는 실정이다. 장기간 실측된 수문기상 기초 자료가 부족한 우리나라의 실정상 홍수예보 및 수공구조물 설계를 위해 정확한 강우량 자료의 취득이 선행돼야 한다. 따라서 적절한 장소에 수문관측소 설치 및 관리를 통해 양호한 강우량 자료를 획득해야 하지만, 현장 여건상 등의 이유로 미계측 및 결측, 이상자료가 발생하고 있다. 따라서 이러한 미계측 혹은 결측지점의 우량을 추정할 수 있는 방법을 비교, 분석하여 적절한 보정과정을 수행할 필요가 있다. 그간의 연구에서는 미계측 지점 혹은 산악지역에서의 점 강우량 보정방법에 대한 연구가 진행되었지만, 본 연구에서는 '도시홍수재해관리기술연구사업단'에서 운영 중인 도시하천 유역 특히 소배수구역에서의 결측 자료에 대해 여러 추정 방법을 비교, 분석하여 적절한 방안을 찾고자 한다. 이를 위하여 중랑천 유역의 3개 소배수 구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에 설치된 3개 우량관측소와 건설교통부 관할 우량관측소 2개소의 우량자료를 사용하였다. 본 연구에서는 결측치 보간을 위하여 널리 이용되고 있는 산술평균법(Arithmetic Average method), 역거리법(Reciprocal Distance Squared method), 거리고도비율법(Ratio of Distance and Elevation method), 인근관측소와의 관계식 이용, 크리깅방법(Simple Kriging method)을 비교, 검토 적용하였다. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.
Single-channel seismic exploration has proven effective in delineating subsurface geological structures using small-scale survey systems. The seismic data acquired through zero- or near-offset methods directly capture subsurface features along the vertical axis, facilitating the construction of corresponding seismic sections. However, substantial noise in single-channel seismic data hampers precise interpretation because of the low signal-to-noise ratio. This study introduces a novel approach that integrate noise reduction and signal enhancement via matrix rank optimization to address this issue. Unlike conventional rank-reduction methods, which retain selected singular values to mitigate random noise, our method optimizes the entire singular value spectrum, thus effectively tackling both random and erratic noises commonly found in environments with low signal-to-noise ratio. Additionally, to enhance the horizontal continuity of seismic events and mitigate signal loss during noise reduction, we introduced an adaptive weighting factor computed from the eigenimage of the seismic section. To access the robustness of the proposed method, we conducted numerical experiments using single-channel Sparker seismic data from the Chukchi Plateau in the Arctic Ocean. The results demonstrated that the seismic sections had significantly improved signal-to-noise ratios and minimal signal loss. These advancements hold promise for enhancing single-channel and high-resolution seismic surveys and aiding in the identification of marine development and submarine geological hazards in domestic coastal areas.
The purpose of the study was to develop an eating habit checklist for screening elementary school children at high risk of energy overintake. Dietary habits, food intake, anthropometric data were collected from 142 children (80 boys and 62 girls) in the 4th to 6th grades of elementary schools. Energy intake, fat intake, and percentage of Estimated Energy Requirement (%EER) were used as indices to detect the risk of energy overintake of the children. Pearson correlation coefficients were calculated between dietary habit scores and energy overintake indices in order to select questions included in the checklist. TV watching during the meal, meal speed, meal amount, overintake frequency, eatingout frequency, snack frequency, frequency of eating Ramyun or fast foods showed significant correlations with energy overintake indices. Stepwise regression analysis was performed to give each item a different weight by prediction strength. To determine the cut-off point of the test score, sensitivity, specificity, and positive predictive values were calculated. The 7-item checklist with test results from 0 to 13 points was developed, and those with equal or higher than 5 points were diagnosed as a risk group of energy overintake. Among our subjects 13.4% was diagnosed as the risk group. Mean energy intake of the subjects in the risk group and the normal group were 2,650 kcal and 1,640 kcal, respectively. However, there were no significant differences of Index of Nutritional Quality (INQ) of the other nutrients except eating fiber between the risk group and the normal group. This checklist will provide a useful screening tool to identify children at high risk of energy overintake.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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