• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.309-320
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• 1998

중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.1
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• pp.133-141
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• 2010

This research suggests a unified scheme for using stratified sampling and control variates method to improve the efficiency of estimation for parameters in simulation experiments. We utilize standardized concomitant variables defined during the course of simulation runs. We first use these concomitant variables to counteract the unknown error of response by the method of control variates, then use a concomitant variable not used in the controlled response and stratify the response into appropriate strata to reduce the variation of controlled response additionally. In case that the covariance between the response and a set of control variates is known, we identify the simulation efficiency of suggested method using control variates and stratified sampling. We conjecture the simulation efficiency of this method is better than that achieved by separated application of either control variates or stratified sampling in a simulation experiments. We investigate such an efficiency gain through simulation on a selected model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.1 no.1
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• pp.157-164
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• 1994

본 연구에서는 확률화응답기법을 이용하여 모집단내의 민감집단의 비율을 추정함에 있어 조사의 효율성을 높이기 위한 층화표본의 최적할당방법을 제안한다. 확률화응답기법은 Warner(1965)에 의하여 제안된 방법으로 민감한 사안에 대한 조사시 무응답이나 거짓응답으로 인한 비표본오차를 줄일수 있는 기법으로 간접질문에 의한 조사방법이다. 여기에서 최적할당이란 베이즈위험을 최소로 하는 할당법을 의미하며, 이 과정에서 민감집단의 모비율에 대한 사전분포로는 베타분포를 취하였다.

• Survey Research
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• v.9 no.1
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• pp.69-85
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• 2008

Stratification is a feature of the majority of field sample design. This paper considers the multivariate stratification strategy for multipurpose sample survey with several auxiliary variables. In a multipurpose survey, stratification procedure is very complicated because we have to simultaneously consider the efficiencies of stratification for several variables of interest. We propose stratification strategy based on factor analysis and cluster analysis using several stratification variables. To improve the efficiency of stratification, we first select the stratification variables by factor analysis, and then apply the K-means clustering algorithm to the formation of strata. An application of the stratification strategy in the sampling design for the Fisher Production Survey is discussed, and it turns out that the variances of estimators are significantly less than those obtained by simple random sampling.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.7 no.1
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• pp.141-147
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• 1994

In the present paper an attempt has been made to develop a stratified ramdomized response technique when the respondents are selected using simple random sampling without replacement (SRSWOR) as well as simple random sampling with replacement (SRSWR). The conditions under which the proposed technique will be more efficient than the corresponding Warner's technique have been obtained.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.2
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• pp.303-310
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• 2004

We suggest a method to procure information from the sensitive population which combine a direct survey method, BB and an indirect survey one, RRT, and a combined estimator that uses the stratified double sampling to estimate the sensitive parameter. We compare the efficiency of our estimator with that of Mangat and Singh model.

• Tunnel and Underground Space
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• v.23 no.1
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• pp.78-85
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• 2013

A primary objective in creating a stratified thermal storage is to maintain the thermodynamic quality of energy, so thermally stratified energy can be extracted at temperatures required for target activities. The separation of the thermal energy in heat stores to layers with different temperatures, i.e., the thermal stratification is a key factor in achieving this objective. This paper introduces different methods that have been proposed to characterize the thermal stratification in heat stores. Specifically, this paper focuses on the methods that can be used to determine the ability of heat stores to promote and maintain stratification during the process of charging, storing and discharging. In addition, based on methods using thermal stratification indices, the degrees of stratification of stored energy in Lyckebo rock cavern in Sweden were compared and the applicability of the methods was investigated.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.195-199
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• 2003

Hansen과 Hurwitz(1946)는 우편조사에서의 무응답 문제를 처리하는 방법으로 표본을 응답결과에 따라 응답층과 무응답층으로 나눈 다음, 무응답층의 일부를 랜덤 추출하여 면대면 직접조사에 의해 무응답층의 정보를 얻는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접질문 방법인 Black-Box 방법과 간접질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중 추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.179-184
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• 2002

층화 추출법에서 층의 경계점을 정하는 문제는 추정의 효율에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 매우 실제적이고 중요한 문제이다. 층화변수가 일변량 연속변수인 경우 널리 알려진 방법으로는 누적도수제곱근법과 Ekman법이 있는데 이 두 방법은 모두 나름의 약점을 지니고 있다. 본 논문에서는 Breiman 등(1984)이 제시한 CART 기법 중 회귀나무(regression tree)모형을 이용하여 층의 경계점을 정하는 방법을 소개한다. 그리고 통계청의 어업총조사 자료를 사용하여 층의 경계점을 정하는 여러 다른 방법들의 효율을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.141-141
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• 2017

본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.