본(本) 연구(硏究)는 표본점(標本點)의 크기와 형태에 따른 작업(作業) 시간을 비교분석하고 효율성(效率性)을 검정(檢定)하여 적정 표본점 크기와 형태를 선택(選擇)하기 위한 것으로, 지형이 평탄(平坦)하고 임목생립(林木生立)이 고르게 분포된 2개 임분(林分)을 택하여 각각 198 plot, 306 plot를 조사하였다. 표본점 설치방법의 시간상 유리함을 알아보기 위하여 방형(方形)에서는 Blumeleiss-$Me{\beta}$ trommel을 이용하는 방법과 줄자를 이용하는 방법을 비교하였다. 1. 방형(方形)에서는 직접 4면 설치법이 대각선으로 설치하는 방법보다 시간적으로 유리하였다. 2. 원형(圓形)에 있어서는 Blumeleiss-$Me{\beta}$ trommel을 이용한 방법이 줄자를 이용하나 방법보다 유리(有利)하였다. 3. 원형(圓形) 표본점(標本點)이 방형(方形) 표본점(標本點)에 비해 시간적으로 유리하였다. 특히 작은 표본점에서는 원형이 방형에 비해 2배 정도 유리하였지만, 점차 면적이 커지면서 원형 표본점의 시간적(時間的) 유리성(有利性)이 줄어들었다.
사회조사를 위한 표본설계를 할 때 표본의 크기를 얼마로 할 것인지를 결정하는 문제는 조사연구자에게 고민거리가 된다. 사회조사 중에서 4점 또는 5점 척도로 된 여러 개의 개별 문항들로 구성된 설문지를 사용하는 경우가 많다. 이런 경우 개개의 문항 자체를 직접적으로 하나의 변수로 사용하지 않고 여러 개 문항들을 결합하여 새로운 척도를 만들어 사용하는 것이 일반적이다. 본 연구의 목적은 리커트 척도가 관심변수인 조사연구에서 표본크기를 결정하는 방법을 제공하는 것이다. 리커트 척도를 만들고자 할 때 4점 혹은 5점 척도로 구성된 여러 문항변수들은 일반적으로 서로 양의 상관관계를 가지게 된다. 본 연구에서는 개별 문항변수들은 각각 동일한 분포를 가지며, 각각의 변수들은 서로 동일한 크기의 상관관계를 갖는다는 가정을 한다. 주어진 가정 하에서 새로운 척도의 표본분포를 유도한 후 이를 이용하여 다양한 상황에서의 표본의 크기를 계산한 결과를 표로 제시하게 되는데 표본이론을 잘 모르는 조사연구자들은 이 표를 이용하여 원하는 표본크기를 결정 할 수 있을 것이다.
중심합성계획(central composite design: ccd)은 반응 표면이 곡면적인 특성을 나타낼때 반응 공간을 추정하기 위해 사용되는 실험계획이다. 반응공간이 2차 회귀모형으로 나타나는 경우에 반응곡면의 변화량을 알기 위해서는 변수의 수준이 3이상이 되어야하는데 ccd는 적은 횟수의 실험으로 곡면을 효과적으로 추정하기 위해 2$^{k}$ 요인실험에 추가적으로 중심점(central point)과 축점(axial point)을 표본점에 포함시키는 계획이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실험에서 반응변수가 2차 회귀모형으로 근사되는 경우에 cod를 이용하여 관심 성과치의 반응표면을 추정하고자 한다. 일반적인 실험에서와는 달리 시뮬레이션 실험에서는 두개의 표본점(인자 수준의 조합)에서 분석자가 공통 난수계열(common random number series)을 부여하여 시뮬레이션 시스템 요소의 변화과정을 유사하게 통제할 수 있다. 일반적으로 공통난수법(common random number method)에 의해 얻어지는 두 표본점에서의 반응변수는 서로 양의 상관관계를 가지며 대조 난수(antithetic random number)에 의한 두 반응변수는 음의 상관성을 가지는 것으로 알려졌다. 본 연구는 ccd의 표본점에 공통난수와 대조난수 법을 이용하여 회귀모형의 파라미터를 효과적으로 추정하는 방법을 조사하고 이를 (s, S) 재고관리 모형에 적용하여 그 효율성을 평가하고자 한다.
이제까지 우리나라에서 전화조사를 위한 표본목록은 거의 대부분 전화번호부로부터 나왔다. 그러나 전화번호부의 모집단 포함률이 너무 떨어진다는 지적이 있어 대응수단으로 국제적 기준인 RDD(random digit dialing, 임의번호걸기)가 구현된 바 있다. 2007년 12월의 17대 대통령선거에 대한 예측을 위해 투표일을 $5{\sim}6$일 앞서 실시된 KBS MBC 전화조사는 표본을 반씩 나누어 절반은 RDD로, 나머지 절반은 전화번호부에서 응답자 표본목록을 추출하였다. 이 사례연구는 KBS MBC 전화조사의 RDD 표본과 전화번호부 표본을 대비시켜 공통점과 상이점을 살펴본 것이다. 향후 수년 동안 전화번호부 표본과 RDD 표본이 공존할 것으로 예상되는 상황에서, 이 연구결과가 두 방식의 비교에 시사점을 제시할 것으로 기대한다.
국립생물자원관 표본관(KB)에 소장된 관속식물 33종(94점)의 기준표본 정보에 대한 자료를 정리하고, 타 기관 또는 대학에서 국립생물자원관으로 기증된 기준표본 정보를 제공하고자 한다. 정기준표본(holotype) 15점, 동기준표본(isotype) 57점, 종기준표본(paratype) 22점이 국립생물자원관에 소장되어 있으며, 서울대학교(SNU), 아주대학교(AJOU), 전북대학교(JNU), 충북대학교(CBU), 한국식물연구원(KPRI), 한림대학교(HHU)의 일부 기준표본이 국립생물자원관으로 새로이 이전되었다. 소장된 기준표본의 종조성은 양치식물 7분류군, 쌍자엽식물 22분류군, 단자엽식물 4분류군으로 확인되었으며, 대표적인 속으로는 제주고사리삼속(한반도 고유속), 현호색속(7분류군)과 물부추속(4분류군) 등이 있다. 소장된 기준표본의 대표적인 명명자로는 김영동 교수, 박종욱 교수, 선병윤 교수, 오병운 교수, 최홍근 교수, 현진오 박사 등이 확인되었다. 국가별로는 28분류군이 한반도산이며, 미얀마와 캄보디아가 각각 2분류군, 라오스산이 1분류군으로 조사되었고, 이중 27분류군이 한반도 고유종으로 평가되었다.
응답면 기법은 수치적 효율성을 증대시키기 위해 구조 신뢰성 해석에 널리 적용되고 있다. 그러나 응답면 기법을 사용한 대형구조물의 신뢰성 해석에는 아직도 과도한 해석시간이 요구되고 비선형성이 큰 한계상태에 대해서는 확률변수에 대한 신뢰도지수의 민감도 측면에서 많은 오차가 발생한다. 그러므로, 이 연구에서는 이동최소제곱근사법을 적용한 새로운 응답면 기법을 제안한다. 기존의 응답면 기법에 사용되어온 최소제곱근사법은 표본점들에 동일한 가중값을 부여하여 응답면 함수의 계수를 결정한다. 반면에 이동최소제곱근사법은 설계점에 가까운 표본점들에 더 높은 가중값을 부여함으로써 설계점 근처에서 한계상태식에 더 가까운 응답면 함수를 제공하여 정확도를 증대시킨다. 이동최소제곱근사법을 이용한 신뢰성 해석 절차를 살펴보면, 먼저 선형 응답면 함수를 생성하여 설계점이 있을 영역을 결정한 다음, 이 영역에서 추출된 표본점들을 이용하여 2차 응답면 함수를 생성한다. 그 다음 단계에서는 기존에 추출된 표본점에 연속적으로 하나의 표본점을 더해가면서 응답면 함수를 더욱더 정확히 근사시킨다. 제안된 방법의 효율성을 검토하기 위해서 기존 연구자에 의해 제안된 수치적 문제 및 트러스 문제들에 대하여 신뢰성 해석을 수행하였다. 그 결과 제안된 방법은 민감도를 포함한 정확성 뿐만 아니라 계산 효율성도 증대시킴을 확인할 수 있었다.
본 연구는 2006년부터 시작된 국가산림자원조사부터 표본점 설계방법과 적용 단목재적식을 변경하여 적용함으로써 과거와는 다른 임목축적 추정치의 경향을 보이고 있어 그 원인을 구명하기 위해 수행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 20개 집락의 80개 표본점을 대상으로 제4차 및 제5차 국가산림자원조사의 표본점 설계방법에 따라 자료를 수집한 후, 현재 사용하고 있는 수종별 단목재적식과 과거에 사용하였던 단목재적식을 적용하여 임목축적을 추정한 후 표본점 설계 방법 및 적용 단목재적식의 변경에 따른 임목축적 추정치의 차이가 있는지를 평가하였다. 임목축적 차이의 원인을 구명하기 위해 t-검정을 실시한 결과 표본점 설계방법의 변경에 따른 임목축적의 차이는 인정되지 않았으며, 사용된 단목재적식의 변경에 의해서 통계적으로 인정할 수 있는 임목축적의 차이가 발생하는 것으로 분석되었다. 결과적으로 제5차 국가산림자원조사를 통해 얻어지는 임목축적은 적용 단목재적식의 변경에 의해 차이가 발생하기 때문에, 국제기구에 보고하기 위해서는 재계산을 통해 2006년 이전의 임목축적 추정치의 보정이 필요할 것으로 평가되었다.
무선 센서 네트워크에서, 각 센서 노드들로부터 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 센서 노드의 정확한 위치 정보는 필수적이다. 센서 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS)기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널 환경에 따라 다양한 표본 데이터들이 수집 될 수 있고, 특히 이상점(outlier)이 포함 될 수 있다. 이러한 이상점들은, 수집된 표본들로부터 통계적 분석(statistical analysis)에 상당한 요인을 미치며 위치 추정 오차를 발생시키는 주요한 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는, 이상점이 포함 된 표본들로부터 정확한 위치 추정을 위해 Robust Statistics를 적용한 가우시안 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이상점이 포함된 표본들로부터 이상점을 제거하고, 낮은 확률값의 표본들을 배제함으로써 위치 추정의 정확도를 향상시킨다. 시뮬레이션 결과로부터, 이상점이 포함 된 표본들로부터 비 가우시안적 환경에서 제안된 방법의 위치 추정의 정확성 향상과 강인성을 확인하였다.
표본평균(sample mean)의 밀도함수(density function)와 분포함수(distribution function)에 대한 안부점 근사(saddlepoin\ulcorner approximation)는 Daniels(1954, 1987), Lugannani와 Rice(1980)등에 의하여 유도되었으며, 이 근사식들의 정확도는 대표본(large sample)의 경우는 물론 소표본(small sample)의 경우에도 매우 뛰어난 것으로 알려져 있다. 최근 Easton과 Ronchetti(1986)는 일반적 통계량(general statistics)의 밀도함수에 대한 안부점 근사법을 제안하였고, 분포함수에 대한 근사로는 밀도함수에 대한 안부점 근사식을 직접 수치적으로 적분하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점 근사법을 제안하고, 이를 표본분산(sample variance)과 스튜던트화 평균(studentizd mean)의 분포함수에 대한 근사에 적용하였다.
여러 통계작성기관에서 실시하는 대부분의 표본조사들은 하나의 표본을 통해 서로 다른 여러 항목들을 조사하는 다목적조사이다. 다목적표본설계에서 층화변수들은 다변량이고 또한 서로 이질적인 속성을 지니는 관심변수들을 종합적으로 고려해야 하므로 층화는 매우 복잡한 양상을 띤다. 본 연구는 K-평균군집법을 적용한 다변량 층화에서 이상점의 효과를 지적하고, 층화 단계에서 사전에 이상점을 고려할 것을 제안하는 연구이다. 농촌생활지표조사를 위한 표본설계의 사례를 통해 이상점을 고려한 층화의 효과를 실증적으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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