The purpose of this study was to analyze the working time and the efficiency according to plot shape and plot size under the same conditions. We chose two stands which were relatively gently sloped end evenly distributed in number of trees and surveyed 198 plots, and 306 plots in each stand. 1. As to the time advantage of plot establishment method, the direct-four line establishment method was more favorable than the diagonal-line establishment method in a rectangular plot. 2. The method by Blumeleiss-$Me{\beta}$ trommel was more favorable than the method using a tape in a circular plot. 3. As to the time advantage, the circular plot was more favorable than the rectangular plot. Especially, the circular plot was twice more available than rectangular plot in small plot size, but enlargement of plot size gradually decreased time advantage of circular plot.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2007.06a
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pp.139-149
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2007
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.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2004.05a
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pp.41-47
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2004
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.
In most telephone surveys in Korea, telephone numbers are selected from the directories. Inevitably, such samples may lack representativeness due to poor coverage rate. To resolve the problem, Kang et al.(2008) implemented RDD(random digit dialing) method for nationwide sampling in Korea. The aim of this study is to compare an RDD sample with a traditional telephone quota sample that were collected independently by two survey institutes commissioned by the KBS-MBC consortium for the 2007 Presidential Election of Korea.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2019.10a
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pp.31-31
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2019
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.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6A
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pp.835-842
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2008
The response surface method (RSM) is widely adopted for the structural reliability analysis because of its numerical efficiency. However, the RSM is still time consuming for large-scale applications and sometimes shows large errors in the calculation of sensitivity of reliability index with respect to random variables. Therefore, this study proposes a new RSM in which moving least squares (MLS) approximation is applied. Least squares approximation generally used in the common RSM gives equal weight to the coefficients of the response surface function (RSF). On the other hand, The MLS approximation gives higher weight to the experimental points closer to the design point, which yields the RSF more similar to the limit state at the design point. In the procedure of the proposed method, a linear RSF is constructed initially and then a quadratic RSF is formed using the axial experimental points selected from the reduced region where the design point is likely to exist. The RSF is updated successively by adding one more experimental point to the previously sampled experimental points. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, mathematical problems and ten-bar truss are considered as numerical examples. As a result, the proposed method shows better accuracy and computational efficiency than the common RSM.
Korea National Forest Inventory System has been adopting different cluster plot design and new equations to estimate growing stock volumes since 2006. These changes have resulted in volume estimations which show some difference from previous ones. This study is to find out the source of such difference. For this, relevant data was collected from 80 plots of 20 cluster samples according to the cluster plot design applied to 4th and 5th National Forest Inventory. Then growing stock volumes were estimated by using current and previous individual tree volume equations respectively. An investigation was made to detect whether such difference in volume estimates was originated from the changes in cluster plot design or from using different volume equations. T-test results showed that the difference from changes in cluster plot design was negligible. Instead, changes in volume equations had statistically significant effects in volume estimation. Since the volume estimation by the 5th National Forest Inventory would bring overestimation by applying different volume equations, all the volume estimations made prior to 2006 would require necessary modifications for international reporting.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.3
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pp.23-30
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2011
In the wireless sensor network(WSN), the detection of precise location of sensor nodes is essential for efficiently utilizing the sensing data acquired from sensor nodes. Among various location methods, the received signal strength (RSS) based localization scheme is mostly preferable in many applications since it can be easily implemented without any additional hardware cost. Since the RSS localization method is mainly effected by radio channel between two nodes, outlier data can be included in the received signal strength measurement specially when some obstacles move around the link between nodes. The outlier data can have bad effect on estimating the distance between two nodes such that it can cause location errors. In this paper, we propose a RSS-based localization method using Robust Statistic and Gaussian filter algorithm for enhancing the accuracy of RSS-based localization. In the proposed algorithm, the outlier data can be eliminated from samples by using the Robust Statistics as well as the Gaussian filter such that the accuracy of localization can be achieved. Through simulation, it is shown that the proposed algorithm can increase the accuracy of localization and is more robust to non gaussian noise channels.
Saddlepoint approximation to the distribution function of sample mean(Daniels, 1987) is extended to the case of general statistic in this paper. The suggested approximation methods are applied to derive the approximations to the distributions of some statistics, including sample valiance and studentized mean. Some comparisons with other methods show that the suggested approximations are very accurate for moderate or small sample sizes. Even in extreme tail the accuracies are also maintained.
Most of the sample surveys conducted by several statistics preparation agencies are multipurpose surveys inquiring into several distinguishing items through a single sample. In a multipurpose sample design, the stratification tends to be very complex since the stratification variables which are both multivariate and heterogeneous must be considered collectively. In this paper we point out an outlier effect in a multivariate stratification to which the K-means clustering method is applied and propose to consider outliers prior to the stratification step. We also show an empirical stratification effect under consideration of outliers through a case study of sample design for The Rural Living Indicators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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