이 연구는 중국 동북부 활엽수-잣나무 천연림의 다섯 가지 임형에 대하여 임분의 생장 모델과 수확 모델을 개발하기 위하여 수행되었다. 연구 자료는 43년생부터 364년생 범위에 이르는 임분에서 0.06ha에서 1.0ha 크기의 359개 임시 표본구와 58I개의 영구 표본구에서 수집되었다. 입지조건을 평가하기 위하여 지위급지수(Site Class Index; SCI)플 도입하였고, 천연혼효림의 임분밀도를 측정하기 위하여 수관경쟁지수(Crown Competition Factor; CCF)를 채택하였다. SCI 공식과 수고-직경 곡선 모델은 Chapman-Richards 함수를 이용하였고, 흉고직경, 흉고단면적, 및 임분재적 모델의 개발은 Schumacher의 생장함수를 기본 모델로 선정하였다. 평균 흉고직경과 흉고단면적 생장 모델에서 Schumacher 함수의 점근매개변수 A는 입지조건(SCI)과 임분밀도(CCF)와 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 비율매개변델수 k는 임분밀도와 관계가 있었고 입지조건과는 무관한 것으로 나타났다. 개발된 생장 모델과 수확 모델로써 예측된 임분 제원들을 평가하기 위하여 별개의 임분 자료를 이용하여 유효성 검정을 실시하였다. 검정 결과, 예측치의 상대평균오차(RME)는 ${\pm}5%$ 미만으로 산출되었고 임분 변수들의 정확도는 모두 95% 이상인 것으로 나타났다.
본 연구는 (s, S) 재고시스템의 최적 재고정책을 수립하는 문제를 시뮬레이션을 통하여 분석하고자 한다. 이러한 목적으로 재고관리비용에 대한 파라미터 (s, S)의 민감도를 퍼터베이션 분석법으로 구하고 확률 최적화 기법을 적용하여 단위 기간에 평균 재고관리비용을 최적으로 하는 재고정책을 발견하였다. 민감도의 추정에는 IPA법과 SPA법을 표본경로의 주문 사건 변동에 따라 조건적으로 결합하여 사용하였다. 시뮬레이션 결과 s와 S의 최적정책 추정치를 상당히 정확한 값으로 얻었으며 이러한 결과는 보다 일반적인 재고관리 문제의 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 논문에서는 배전설비도면의 주요 기호인 전주와 전선인식 방법에 관하여 기술한다. 본 논문에서는 원형성에 근거하여 전주후보를 추출한 후 이들 사이의 연결성에 근거하여 전선을 인식한 다음, 전주후보들 중에서 전주를 확인함으로서 전주와 전선을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한국전력공사의 배전설비도면들 중에서 무작위로 추출한 표본 약 30매를 대상으로 실험하고 그 결과를 제시한다.
본 연구는 국민건강영양조사 제6기 2차년도(2014년)와 제7기 1차년도(2016년) 원시자료를 분석하여 1인가구와 다인가구 청년의 건강행태, 식습관 및 심리적 건강상태를 비교하고, 이들 요인이 대사증후군에 미치는 영향을 파악하기 위해 실시되었다. 연구 대상자는 20-39세 남녀 2,682명(1인가구 173명, 다인가구 2,509명)이었고, 복합표본 교차분석, 일반선형모형 t-검정, 다중 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 1인가구와 다인가구 청년에게 공통적으로 유의하게 나타난 대사증후군 영향요인은 성별, 연령, 비만, 주관적 건강상태였고, 1인가구 청년에게만 유의한 요인은 아침식사 빈도, 매 끼니 혼밥 여부, 식품표시 이용 여부, 스트레스 인지, 우울 정도였으며, 다인가구 청년에게만 유의한 요인은 음주였다. 본 연구는 1인가구와 다인가구 청년의 대사증후군 영향요인에 차이가 있음을 보여주었고, 이는 1인가구를 위한 대사증후군 예방 중재를 계획할 때 차별화된 전략이 필요함을 나타낸다.
본 연구는 항공 LiDAR 자료를 이용하여 열대원시림인 브루나이 지역의 지상부 생체량을 정량화하기 위하여 수행되었다. 25ha 크기의 연구대상지에 0.09ha ($30m{\times}30m$) 크기의 24개의 표본구 내에서 조사된 각 표본점 내 개체목의 흉고직경 및 위치자료를 활용하였다. 또한, 항공 LiDAR 자료를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model), 수치지형모델(Digital Terrain Model), 수고모델(Canopy Height Model)을 구축하였다. 수고모델을 표본구단위로 분할하고 총 12개의 LiDAR 높이변수를 구축하였다. 표본구별로 상대생장식을 이용하여 계산된 생체량과 LiDAR 자료로부터 추출된 변수간의 다중회귀분석을 통해 LiDAR 자료로부터 생체량을 추정할 수 있는 식을 도출하였다. 표본구의 생체량은 평균 366.48 Mg/ha였으며, 155.81 Mg/ha부터 597.21 Mg/ha까지 분포하였다. LiDAR로부터 생체량을 추정하는 식의 검증 결과, 결정계수 값은 0.84로 나타났다.
본 연구는 고등학교 수학교과에서 배우는 모평균의 신뢰구간 구하기와 같은 통계적 추론 능력을 기르기 위한 방안의 첫 단계연구이다. 통계적 추론과정을 비판적으로 분석하여 신뢰할만한 추론방법으로 이를 인정할 수 있는 표본개념의 형성을 위해, 연구자들은 우연과 필연, 귀납과 연역, 가능성원리, 통계량의 변이성, 통계적 모형 등의 하위 개념들이 형성되어야 한다고 보았다. 그리고 초중등 통계단원의 전 과정에서 이들 개념의 체계적인 발달을 도모해야 한다는 전제 아래, 초 중 고등학교 통계단원을 분석해 본 결과는 아래와 같았다. 첫째, 문제해결 방법 선택의 지도와 관련하여, 통계적 방법을 선택할 문제 상황으로서, 우연적 상황을 필연적 상황과 구분하기위한 설명이 있는 교과서가 초등학교에는 없고, 중등 수준에서도 매우 드물었다. 둘째 표본의 모집단 관련 의미를 이해시키려는 단계적 준비가 미흡하다고 할 수 있다. 전체와 부분의 모집단과 표본 구분이 고등학교에서 비로소 공식화되고 있으며, 초 중학교에서 사용되는 표본자료는 그것으로부터 얻어지는 계산적 결과에만 초점이 맞추어짐으로서, 학년이 올라감에 따라 모집단을 향한 귀납적 추론의 신뢰성에 대한 비판적 사고의 깊이가 더해지는 모습을 찾아보기 어려웠다. 셋째, 무작위 추출이 갖는 대표성의 의미에 대한 설명보다는 무작위 활동 자체에 대한 설명이 중심이 됨으로서 무작위 추출의 확률적 의미, 즉 무작위 표본을 통해 구해질 통계량의 표집분포에서의 (상속된) 무작위성을 위한 담보로서의 목적에 대한 설명이 없다는 점이다. 넷째 통계적 추론을 수학(연역)적 추론과 구분해 주는 설명이 없을 뿐 아니라, 학습자의 논리성 발달 수준에 맞게 변화하는 가능성원리에 대한 설명, 적용 등을 전혀 찾기 어렵다는 점이다. 다섯째 통계량의 우연변이성과 그에 따른 표집분포의 존재에 대한 이해를 추구하는 설명을 찾기 어렵다는 점이다. 표집분포를 수학적으로 구하는 것은 매우 어려운 과정이지만, 그것의 존재를 인식하느냐 못하느냐는 통계적 추론 자체의 이해 가능성을 달리하는 중요한 문제이기 때문이다.
표본조사에서 발생되는 무응답에 대한 대체법은 매우 다양하게 연구 되고 있다. 특히 모형을 기반으로 하는 회귀 대체법은 매우 활용도가 높다. 이 때 일반적으로 종속변수가 결측값의 변수가 되며 독립변수는 주어지게 된다. 주어지 주어진 종속변수와 독립변수의 값을 이용하여 모델을 설정하고 그에 따라 결측값을 예측하여 대체하게 된다. 이 때 예측값 즉 결측값을 구하는 과정에서 독립변수 값 자체에도 결측값이 생기게 된다는 것이다. 이때 여러 가지 방법으로 독립변수의 결측값을 대체하고 모형을 활용할 수 있다. 그러나 이 연구에서는 독립변수들을 같은 특성끼리 그룹화 시키는 요인분석(factor analysis)을 이용하여 독립변수의 결측값에따른 예측된 결측값의 변동을 최소화 하고자했다.
LMTT는 항만 자동화를 위한 수평 이송이 가능하도록 설계된 셔틀카와 격자구조의 레일에 부착된 스테이터 모듈(stator module)로 구성된 PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 연구에서는 순차적 표본방법에 기초하여 구성된 크리깅 근사모델을 이용하여 이동체의 구조최적설계를 수행하였다. 본 논문에서는 셀 요소로 유한요소 모델링된 이동체(mover)의 경량화 설계를 위하여 강도기준을 고려하고, 설계변수로는 가로빔, 세로빔, 휠 빔의 두께로 설정하였다. 순차적 크리깅모델에 의하여 구해진 최적해를 상용프로그램인 GENESIS를 이용하여 구해진 최적해와 비교, 검토하였다.
본 연구에서는 얼랑(Erlang)분포의 규모모수에 대 한 축차확률비검정(SPRT)과 관련된 적분방정식의 정학한 해를 구하는 법을 살펴보기로 한다. 축차확률비검정에서 그 평균 표본 개수, 그리고 1종 오류 확률과 2종 오류 확률은 프레돔 형태의 적분 방정식으로 나타나게 된다. 이러한 적분 방정식은 보통 가우시안 쿼드러쳐(qudrature)를 이용하여 근사적으로 그 해를 구하는 것이 일반적이다. 얼랑분포의 경우 이러한 적분방정식의 해가 정확하게 구할 수 있음이 알려져 있다. 본 연구에서는 얼랑분포에서 그 해를 구하는 구체적 방법을 살펴보기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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