1995년 가축통계 총조사자료에 기초하여 1998년부터의 향후 5년간의 표본설계를 하였다. 먼저 본 설계에서는 시도별 변이계수가 목표인 점을 고려하여 농가별 사육마리수를 전체사육마리수로 나눈 사육비율을 구한 다음 이를 전수기준과 총화에 이용하였다. 전수농가기준은 전수농가를 제외 한 후 조사구의 축종별 사육비율의 분산이 일정하게 하는 기준을 정하였고, 층화는 네축종중 최 대사육비율이 비슷한 조사구를 complete linkage 방법에 의해 층화하였다. 충의 개수는 층화에 따른 표본개수를 최소화하는 충의 수를 선정하였다. 또한 표본설계과정상의 해결하기 힘들었던 문제점을 열거하였다.
일반적으로 현 시점에서 목표로 하고 있는 추정량의 산포가 지난시점의 추정량의 산포보다 크다면 지난시점과 비교하여 현 시점의 표본의 크기는 줄어드는 것이 타당하다. 계속조사에서 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 이용하여 표본의 크기를 결정하는 것을 연구한 여러 논문들이 있다. 그런데 모집단은 크기의 변동과 산포의 변동이 있을 수 있으므로 본 연구에서는 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기, 모집단의 산포 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 반영하여 현 시점의 표본의 크기를 구하는 문제를 연구한다. 또한 모의실험을 통하여 기존 표본크기의 공식들과 비교분석한다.
본 연구에서는 지수분포성 적합도검정 문제를 다루는데, 모수가 미지인 상황에서 제1종단일 우측중도절단 표본과 제2종우측중도절단 표본인 경우에 각각 적용될 수 있는 새로운 검정통 계량을 제안하였다. 미지의 모수 문제를 해결하기 위해서 K-변환을 고려하였으며 중도절단 균일표본을 완결 균일표본으로 전환시키기 위해서 Rosenblatt 변환을 적용하였다. 전환된 완결 균일표본의 적합도검정을 위한 통계량은 분포함수와 경험분포함수의 편차의 $L_1-norm$ 으로 정의되었다. 검정 통계량의 임계치는 Monte Carlo simulation에 의해 구 했으며, 잘 알려진 Pettit 검정법과 검정력을 비교하였는데, 새로 제안된 검정통계량의 검정 력이 대체로 우수한 것으로 평가되었다.
우리나라에서 수행되는 사회조사들은 대부분 지역, 성과 나이대를 고려한 할당추출법(quota sampling)을 사용하며 전화번호부를 표집틀로 한 전화조사가 주류를 이룬다. 이러한 표본들이 지역, 성, 나이대 외의 인구사회적 속성 측면에서 모집단을 잘 대표하는지, 아니면 일정 방향으로 기울어져 있는지를 검토할 필요가 있다. 또한 표본 편향을 줄이기 위하여 가중법을 적용하는 경우 조사 결과에 어떤 영향을 주는가를 살펴볼 필요가 있다. 이 연구는 2000년부터 2003년 사이에 전화조사로 수행된 18례의 사회조사에서 표본의 모집단 대표성을 지역, 성. 나이대, 학력과 직업 측면에서 살펴본 것이다. 사례들을 종합한 결과, 지역, 성과 나이대를 보정한다고 하더라도 표본들에서 고학력자와 가정주부가 과다하고 반면 저학력자와 자영업/블루칼러, 화이트칼러가 과소한 것으로 나타났다. 학력과 직업에서의 왜곡은 많은 사회조사에서 본조사 항목의 편향을 초래할 가능성이 있다. 반복비례가중법으로 이러한 표본왜곡을 시정하여 보았더니 본조사 항목에서 원조사 결과와 상당한 차이가 나타났다. 가중치 보정을 하면 유효표본크기가 감소하는 결과가 초래되는데, 각 조사가 명목적으로 제시하는 일정 수준의 오차한계를 지키기 위해서는 현재보다 20~4-% 정도 표본을 크게 해야 한다는 결론을 얻었다.
본 논문의 목적은 교통망 분석에 있어서 중요한 그러나 흔희 발생하지 않는 사건의 발생확률을 추정하는 방법론 개발에 있다. 예를 들어, 안정적(stable) 교통망에서 일시적인 혼잡현상이 발생할 확률을 씨뮬레이숀을 통해 추정하는 방법에 관한 것이다. 이 분야에서 활발한 연구([3], [12]) 가 있어 왔으나 개괄적(Heuristic) 방법에 제한되어 있었다. 본 논문은 위 문제에 대하여 포괄적(unified)이며 이론적인 방법론을 제시하였다. 이를 위해 대 분산이론(Large Deviation Theory)과 중요표본추출(Importance Sampling)기법이 이용되었으며 예로서 사용된 망은 두개의 구간이 이어진 교통망이다. 부수적으로 혼잡현상의 가장 대표적 형태를 구하는 방법이 제시되었다.
본 연구에서는 관심거리가 되고 있는 마코프인쇄 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)방법에 근거한 공간 확률난수 (spatial random variate)생성법과 깁스표본추출법(Gibbs sampling)에 의한 베이지안 분석 방법에 대한 기술적 사항들에 관하여 검토하였다. 먼저 기본적인 확률난수 생성법과 관련된 사항을 살펴보고, 다음으로 조건부명시법(conditional specification)을 이용한 공간 확률난수 생성법을 예를 들어 살펴보기로한다. 다음으로는 이렇게 생성된 공간자료를 분석하기 위하여 깁스표본추출법을 이용한 베이지안 사후분포를 구하는 방법을 살펴보았다.
표본의 크기가 작을 경우에 이항분포의 모수에 대한 신뢰구간을 구하는 대표적인 방법으로는 Clopper-Pearson 방법과 Blyth-Still 방법이 있다. Clopper-Pearson 방법에 의한 신뢰구간은 이항 모수가 포함되는 커버리지 확률이 목표로 하는 신뢰수준보다 상대적으로 크다는 문제점이 있다. Blyth-Still 방법은 이러한 문제점을 개선시켰다. 그러나, Blyth-Still에 의해서 표로 보고된 신뢰구간을 적용할 경우 표본의 크기와 이항 모수의 값에 따라서 커버리지 확률이 목표하는 신뢰수준보다 작은 경우가 발생한다. 그러나, 이는 Blyth-Still 방법 자체의 문제점이 아니며 단지 보고된 표의 유의한 소수점 자릿수와 관계가 있다. 본 논문은 Blyth-Still 방법에 의한 좀 더 정확한 신뢰구간을 제시한다.
국내 가압 경수형 원자력 발전소 주제이실의 바닥에 가장 적합한 화재 감지기 선정을 위하여 원전 심사, 검사시 적용한 국내·외 화재감지기 설계 및 설치에 관한 법규와 규제요건의 종합적인 검토를 수행하고 원전의 주제이실 바닥 환경을 최대로 모의한 시험장치를 이용하여 선형열감지기와 공기 표본 추출형 연기감지기의 동작 성능을 비교 시험하였다. 시험 결과 케이블 화재시 공기 표본 추출형 연기감지기가 감도 및 응답특성이 정온식 선형 감지기 보다 우수한 것으로 확인되었다.
과학자나 공학자들은 빛이나 소리와 같이 주기적인 특성을 갖는 현상을 연구하는 경우가 많다. Fourier 변환은 이러한 주기함수의 근사 함수를 구할 때 유용하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 극좌표 표현되는 함수의 근사 함수를 구하는 문제를 다룬다 일반적으로 컴퓨터 상에 구현하기 위해서는 이산형 Fourier 급수전개를 이용하는데 지금까지는 근사 함수를 컴퓨터 상에서 구할 때 이산화 표본수를 경험에 의해 임의로 결정하여 이용하였으나 본 연구에서는 Fourier 변환의 성질을 이용하여 주어진 함수에 따라 필요한 이산화 표본 수를 자동적으로 결정하는 알고리즘을 제안한다.
BPS(bandpass sampling) 기술은 입력 신호보다 낮은 주파수로 표본화하는 것으로서, 표본화 처리만으로 기저 대역 신호를 얻을 수 있다. 이 덕분에 별도의 주파수 하향 변환기를 사용하지 않아도 되어, 수신기 회로 구현이 간소화 된다. 2차 BPS 방식은 표본화 장치를 2개 사용하는 것이며, 표본화로 인하여 aliasing 간섭이 발생하더라도 두 가지 BPS 신호를 결합함으로써 간섭 성분을 제거할 수 있다. 본 논문에서는 여러 개의 간섭이 한꺼번에 신호 성분에 aliasing 되는 경우에 대한 2차 BPS 시스템의 설계 문제를 다루었다. 신호 대 간섭 비를 극대화시키도록 interpolant 필터의 최적 위상값을 구하는 방법을 분석하였고, BPS 입력단의 전력밀도 스펙트럼 자료를 이용하여 준최적 위상값을 구하는 실용적인 공식을 도출하였다. 제안된 시스템에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였고, 다중 aliasing을 고려함으로써 신호 대 간섭 비가 증가되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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