하수관거정비 전 후에 문제관을 판별하고 원인분석에 사용되어지는 불명수 산정방법이 대상유역을 평균적으로 분석하는 방법을 주로 사용하고 있고 이러한 분석방법조차 정확히 어느 정도 실제 불명수 발생량과 일치하는지에 대한 연구도 미비한 실정으로 분석방법의 적용성에 대한 평가가 시급한 상태이다. 본 연구에서는 직접측정이 가능한 대상유역내에서 직접측정과 기존 문헌상 제시되어 있는 침입수/유입수 분석방법(물사용량 평가방법, 일 최대 침입수량 평가방법, 최대-최소 유량 평가방법, 야간 활동인구 사용수량 평가방법, 일 평균 최저유량-수질 평가방법)을 사용하여 하수관거내 I/I량을 산정하였으며, 동일 기간내 실제 현장의 I/I량을 산정하여 비교하였다. 대상지역은 H시로 조사지점은 사전답사 후 6개의 직접측정지점을 선정하고 소유역의 하단에는 유량계를 사용하였으며, 본 조사지역의 주변에 공장이나 물사용량이 많은 시설물은 없었으며 따라서 야간에는 하수발생량이 적게 발생되고, 보다 정확한 조사를 위하여 유량이 거의 발생하지 않는 새벽시간에 직접측정을 실시하였다. 조사기간은 2007년 10월29일부터 11월13일까지 측정하였고 수질의 경우 11월3일과 6일의 평균 채수 값을 사용하였다. 본 연구를 수행한 결과 본 연구의 대상지역인 주거지역이 밀집된 경우 야간생활하수량이 적용되는 야간 생활 하수평가기법이 가장 합리적인 것으로 분석 되었다.
단층의 공학적 의미와 분류방법을 살펴보고 토목구조물의 설계 및 시공을 위하여 조사단계에서 단층에 대한 분포 및 공학적 특성을 파악하기 위한 각종 물리탐사, 현장시험, 실내시험 사례를 검토하였다. 단층의 분포특성 조사 사례를 통하여 지표지질조사, 시추조사, 물리탐사 결과들의 상호 관계를 살펴보고, 단층 및 주변 상태에 따라 적정한 탐사 및 조사 방법을 검토하였다. 그리고 단층의 공학적 특성 평가를 위한 현장 및 실내시험 방법을 고찰하고, 단층의 점착력, 마찰각 등과 같은 물성치의 산정 사례들을 수집하여 분석하였다.
이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 게이트레벨회로 최적화를 위한, 논리적 redundancy를 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 본 방법은 회로내의 모든 신호선에 대한 redundancy 조사를 피하여 일부의 신호선-fanout branch 신호선에 한정하여 조사를 행한다. 또 조사한 신호선이 nonredundant 할 경우에는, 그 신호선에 대한 조사 과정에 생성된 정보만을 이용하여, 다른 nonrodundant한 신호선을 유효하는 효율적인 procedure을 사용한다. 그리고, 한 신호선에 대한 redundancy 재조사를 피하기 위해, 신호선의 조사순서를 결정하는 휴리스틱한 방법을 제안한다. 본 방법은 기존의 테스팅이론을 응용한 휴리스틱한 방법으로, 각 신호선에 대한 redundancy 재조사를 행하지 않기 때문에 기존의 방법에 비해 실행시간이 매우 빠르다.
시간의 흐름에 따라 사회 구성원들에 대한 행태 연구나 사회의 변화가 개인의 행동양식에 미치는 영향 등에 대한 조사에서는 어느 한 시점에서의 구성원들에 대한 횡단면 조사와는 다르게 다년간 지속적으로 조사개체를 추적조사 해야 하는 종단면 조사 또는 패널조사를 수행해야 한다. 패널조사는 횡단면 조사와는 달리 최초 표본이 시간이 지남에 따라 조사 대상 표본으로부터 탈락함으로서 발생하는 표본의 마모와 그에 따른 대표성 상실의 문제이다. 그러므로 이러한 표본의 대표성 상실 문제를 적절히 해결하기 위해 적용 가능한 방법이 가중치 조정 방법이다 횡단면 조사에서는 (1)추출가중치의 조정, (2)무응답 가중치 조정, (3)사후층화 가중치 조정과 같이 3단계의 가중치 조정과정을 수행하지만, 패널 조사의 경우 이와 더불어 원 표본의 대표성을 유지하기 위해 종단면 가중치(longitudinal weight)를 함께 고려해야 한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 다양한 패널형태에 따른 가중치 조정 방법에 대해 고찰하고, 향후 수행될 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study: KWPS)의 가중치 산정에 관한 이론적 근거를 마련함과 동시에 현재 국내에서 수행되고 있는 패널조사의 가중치 조정방법과 비교하고자 한다.
하천 유사량 자료는 하천관리를 위해 기초적으로 활용되는 자료로 하천의 유지관리를 위한 유사량 자료의 측정은 필수적이다. 따라서, 현재 국내에서는 전국에 138개소의 국가유사량관측망에서 지속적인 유사량 측정을 수행하고 있지만, 기존의 재래식 부유사 채집기를 이용한 부유사 측정을 수행하고 있어 연간 약 20개소 내외에서만 직접조사가 수행되고 있고, 2019년도 기준 전국 138개소 중에서 2006년~2018년 동안 최소 1회 이상 유사량 측정을 수행한 지점은 40개소로 국가 유사량관측망의 약 29% 지점에 대해서만 조사가 수행되고 있다. 해외의 경우에도 기존 재래식 채집기를 통한 유사량 관측을 주로 수행하고 있지만 최근에는 기존 채집기를 이용한 유사량 조사방법의 고비용·저효율로 인한 시공간적 한계로 인해 대안기술이 개발되고 있다. 특히, 최근 해외에서는 ADCP를 활용한 유사량 측정 기술이 기존 부유사 채집기를 이용한 유사량 조사방법의 대안으로 시도되고 있다. ADCP를 이용한 유사량 측정방법은 ADCP의 초음파산란도를 활용하여 간접적으로 부유사의 농도를 추정하는 기술로 ADCP를 이용하여 유량자료과 함께 유사량 자료를 확보할 수 있을 것으로 기대되는 기술이다. 특히, 기존에 설치된 국가하천 자동유량측정장치(H-ADCP)에 적용이 가능하다면 다지점에서의 지속적인 유량측정과 함께 부유사 농도의 측정이 가능할 것으로 기대되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 국가하천에 설치되어 있는 자동유량측정장치(H-ADCP)의 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 기술의 적용성을 검토하였다. 적용성의 검토를 위해 2016년 진동지점에서 수집된 H-ADCP 원시자료를 사용하여 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 방법을 시범적으로 적용하였다. 적용결과, 실측 부유사농도와 H-ADCP로부터 추정된 부유사 농도를 비교를 통해서 H-ADCP를 활용한 부유사농도 측정 방법의 가능성을 확인할 수 있었지만, 기술적인 보완 및 개선이 필요할 것으로 판단되었다. 추후에는 지속적인 연구를 통해 ADCP 유사량 측정기술이 개발된다면 기존 부유사 채집기를 이용한 유사량 측정 방법의 대안으로 유사량 조사를 목적으로 활용이 될 수 있을 것으로 기대한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.135-144
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1996
표본조사에서는 실사의 비용의 줄어주고 추정치의 정도를 높여 주는 바람직한 표본이 추출되기를 기대한다. Goodman과, Kish(1950)는 기존의 추출방법의 성질을 변화하지 않으면서 바람직한 표본의 추출확률의 놓게 해주고 반면에 바람직하지 않은 표본의 추출확률을 작게 해주는 관리적 선정(controlled selection) 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지금까지 관리적 선정방법이 갖고 있는 한계점과 실제조사에 이 방법을 적용할 때 발생하는 문제점을 파악하여, 향후 관리적 선정방법을 효율적으로 사용하기 위한 연구 방향과 관제를 제시하였다.
본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선방안을 제시하였다. 대부분의 국가에서는 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비 표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정 (셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 새로운 조사설계방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하여는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비 표본오차를 해소하고, 자료수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.
본 연구는 닭고기의 품질 등급을 설정하기 위한 기초 자료로 이용하기 위하여 시중 도계 장을 대, 중, 소로 구분하여 생산 관리 책임자들을 대상으로 닭고기 등급제 적용에 따른 도계 장 및 유통업소 및 판매장 조사를 통하여 등급판정 방법, 표본 수 선발 방법 등을 설정하여 설문지에 의한 방문 조사를 실시한 결과는 다음과 같았다. 도계 장 설문조사에서 등급제 적용 시 적용 단위는 대부분의 도계 장에서 농가단위보다는 롯트 단위를 선호하였다. 닭고기 등급제 조사방법은 대부분의 도계 장에서 전수조사보다는 샘플조사를 선호하였다. 닭고기 등급제 시행초기에는 도계 장에서 요청한 물량에 대해서만 등급판정을 실시하는 것을 선호하였다. 통닭 뿐 만 아니라 부분 육에 대해서도 등급제를 적용해야 된다는 의견이 많았다. 닭고기 등급제 적용시의 중량의 범위는 대규모 도계 장에서는 $8^{\sim}12$호에 대해서 등급 판정을 선호하였다.
현행 하도현황조사는 조사망에 따라 조사대상 하천의 하천기본계획 등을 통해 조사지점을 선정하므로 전체 하천구간의 하도특성 파악에 어려움이 있고, 하천기본계획의 수립년도와 현황조사시 기간에 차이가 있을 경우, 하도특성의 경년적 변동성 파악이 어렵다. 최근 이러한 문제점을 극복하기 위하여 하천조사에 인공위성, 드론 등을 활용한 원격탐사방법이 증가하고 있으며, 유역 성과활용도 조사에서도 위성영상자료 활용의 확대요구가 있다. 본 연구는 중랑천을 대상으로 유럽우주국(ESA)의 Sentinel-1을 활용하여 하도현황조사의 기초가 되는 맞춤형 최적화 수체추출기법을 개발하였다. 이를 위하여 중랑천 지역에 대한 50여 장의 Sentinel-1 위성자료를 수집하였고, 하천 중심선에 대한 유클리드 거리를 가중치로 산정하여 K-mean 군집화를 진행하였다. 검증을 위하여 Sentinel-1과 24시간 이내 촬영된 PlanetLab사(社)의 PlanetScope 영상자료로 정확성을 평가하였다. 그 결과 최대 70%에 근접하는 정확도를 보였다. 본 방법은 현존하는 수체추출방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행할 예정이며, 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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