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.
본 연구는 층화추출법과 통제변수기법을 시뮬레이션 실험설계에서 동시에 사용하여 파라미터의 추정 효율성을 개선하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션을 수행하는 도중에 수집한 표준화 부가변수를 통제변수기법에 활용하여 파라미터 추정을 위한 반응변수의 오차를 줄이도록 하였으며 통제변수 구성에 사용되지 않은 부가변수를 층화변수로 활용하는 층화추출기법을 적용하여 통제반응변수의 변이성을 추가로 감소하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 공분산 관계가 알려진 경우에 두 방법을 동시에 활용하여 파라미터를 추정하는 기법의 시뮬레이션 효율성을 이론적으로 도출하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 상관관계 구조가 알려지지 않은 경우 선택된 모형의 시뮬레이션 결과는 제안된 층화 통제 추정기법이 층화추출법이나 통제변수기법을 개별적으로 적용하여 파라미터를 추정하는 것보다 우수한 것으로 나타나고 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제1권1호
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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.
층화는 표본설계 단계에서 예비정보를 활용하는 대표적인 방법으로 대부분의 전국 단위의 표본설계에서 널리 활용된다. 층화의 효율을 극대화시키기 위해서는 조사목적에 부합되는 적절한 층화변수를 선택하는 것이 매우 중요하다. 하나의 표본을 통해 여러 개의 관심변수를 동시에 조사하는 다목적조사에서 다변량 층화변수가 있을 때 층화 전략을 세우는 것은 매우 복잡한 양상을 띤다. 본 연구에서는 관심변수의 수가 매우 많은 다목적조사를 위한 층화전략을 다룬다. 층화를 위해 구체적으로 사용하는 통계적 도구는 요인분석과 군집분석 등의 다변량 통계기법인데, 먼저 요인분석을 통해 적절한 층화변수들을 선정한 후 그 변수들을 이용하여 군집분석을 통해 층화를 하는 전략을 소개한다. 본 연구에서는 구체적으로 해양수산부의 어업비계통생산량조사를 위한 표본설계에서의 층화과정을 다룬다.
범죄의 성향이나 도박, 마약 복용 실태 등과 같은 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 문제에 대한 조사에서 세대별 또는 계층별로 상당히 차이가 나는 경우에 단순임의 추출법에 의한 Warner의 확률화 응답 기법보다 효율적인 층화 임의 추출법에 의한 층화 확률화 응답 기법을 제시하고 그 효율성을 증명하였다.
본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접 질문 방법 인 Black-Box 방법과 간접 질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다. 또한, 주어진 추정량의 효율성을 Mangat과 Singh 추정량과 비교 분석하였다.
열에너지를 성층화하여 저장하는 주된 목적은 에너지의 열역학적 질을 유지하기 위한 것으로서 열에너지의 성층화를 통해 필요시 원하는 온도에서 열에너지 활용이 가능하다. 저장소 내 열에너지의 온도에 따른 분리, 즉 열성층화는 이와 같은 열에너지의 활용에 영향을 미치는 핵심 인자이다. 본 논문에서는 열성층화의 정도를 평가할 수 있는 기존에 제안된 기법들을 소개하였으며, 특히 열에너지의 주입, 저장, 배출 과정 동안 열저장소의 성층화와 관련된 성능을 결정하는 데 사용될 수 있는 기법들을 중심으로 개념 및 특징을 살펴보았다. 또한 열성층화 지수를 이용하는 방법을 토대로 스웨덴 Lyckebo 암반공동 내 열에너지의 성층도를 비교 분석하여 기법의 적용성을 조사하였다.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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