• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2000.06a
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• pp.113-132
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• 2000

본 연구에서 구현하 SLWES(Sampling Learning Web Expert System)은 인터넷 환경에서 표본조사의 학습과 실제 표본조사 자료로부터 모수를 추정할 수 있도록 웹 프로그래밍 기술과 HTML을 결합하여 학습시스템과 통계계산 시스템, 그리고 전문가시스템으로 구성된 표본조사 학습전문가 시스템이다. SLWES는 표본조사에 대하여 전문 지식이 없거나 통계패키지 사용에 익숙하지 않은 비전문가들에게 표본추출법, 무수측정 표본크기 결정 등 표본조사에 대한 이론 학습과 실습의 기회를 인터넷 환경에서 직접 제공함으로써 사용자의 지식에 따라 표본조사론에 대해 체계적이고 효과적으로 학습할 수 있는 시스템이다. 또한 SLWES는 실제 표본조사의 표본추출에 적용될 수 있고 수집된 자료로부터 모수를 추정할수 있으므로 표본조사에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.59-62
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• 2003

양곡소비량조사는 가구부문과 사업체부문에서 소비하는 주요식품의 소비량을 조사함과 동시에 주곡인 쌀의 재고량을 조사한다. 이 조사는 해마다 통계청에서 표본설계하여 실시하는 표본조사에 의존한다. 특히, 사업체 부문의 양곡소비량 조사는 응용절사법(Modified Cut-Off Sampling Method)에 의해 표본추출되어 매년 11월에 조사가 실시되고 있다. 2003년도 사업체 양곡소비량 및 재고량조사는 2001년 사업체기초통계조사와 광공업통계조사를 모집단으로 하여 22,320 대상업체 중에서 819업체를 전수조사하고 2,145 업체를 표본조사하여 전체를 추계한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.659-673
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• 1998

표본조사 교육의 효과적인 학습을 위하여 최근 많은 연구가 진행되고 있는 하이퍼미디어 시스템과 전문가 시스템의 특성을 적절히 결합하여 표본조사에 대한 교육과 응용분야에서 활용할 수 있는 표본조사론의 학습 및 실습을 위한 하이퍼미디어 전문가시스템의 개발을 시도해 보았다. 본 논문에서 구현한 하이퍼미디어 시스템은 멀티미디어 툴과 통계패키지를 결합한 시스템으로써 표본조사에 관한 전문적인 지식이 없고 통계 패키지의 사용에 익숙하지 않는 비전문가들에게 표본조사방법론에 대한 이론 학습 및 실습을 통하여 표본추출과정, 모수 추정, 표본크기의 결정 등 표본조사론 교육을 체계적이고 효과적으로 습득하게 해줄 뿐 아니라 실제 표본 조사된 자료로부터 실시간으로 모수를 추정할 수 있도록 해 주기 때문에 각종 표본조사에 보다 쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.145-149
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• 2000

표본조사 교육의 효과적인 학습을 위하여 컴퓨터를 이용한 다양한 표본조사 기법들과 이에 따른 추정이론들을 비교 분석하는 소프트웨어를 개발하고자 한다. 또한 일반적인 표본조사 실습에는 시간과 비용이 많이 들게 되므로 충분한 실습을 하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 사용자에게 사용이 편리한 멀티미디어 툴과 멀티미디어 툴에서의 한계인 수학적 계산은 통계 패키지를 이용하여 보다 사용하기 쉽고 실시간에 모수추정이 가능한 표본조사 실습 프로그램을 개발하데 목적으로 하였다.

• 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.

• Survey Research
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• v.10 no.3
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• pp.157-172
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• 2009

For a survey research in which the characteristics of the population of interest are investigated from a sample, representativeness of the sampling frame is one of the most important part to be considered. If the sampling frame fails to represent the population properly, statistical procedures based on the even efficient sampling design result in significant nonsampling biases and thus the statistical validities of the results could be damaged. But the construction of the reliable sampling frame that covers the population properly costs money and time and thus the sampling frame based on a census or a large scale survey is often used in practice. For example, the sampling frame based on the population households census is used for many household surveys in Korea. But due to the time difference between the census and a survey of interest, the sampling frame constructed from the census is expected to fail to cover the population of interest. Especially, one could expect a large amount of population and household movement in a large city like Seoul. Thus in our research, we considered the construction of new sampling frame and the procedure of sample selection for 2008 Seoul survey. We analyzed the sampling frame based on 2005 population households census and found that it does not represent the population properly. Thus, we proposed a new sampling frame based on resident registration DB for 2008 Seoul survey. We also proposed the sampling weights and estimator of the population mean based on the sample selected from the newly constructed sampling frame.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2007.11a
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• pp.191-204
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• 2007

본 논문은 한국복지패널 표본가구의 응답패턴을 가구의 인구사회학적 특성에 따라 분석하였다. 조사원의 표본가구 방문회수별 조사 성공율과 패널가구로 구축된 표본가구의 원표본유지율 등을 가구의 특징에 따라 분석함으로서 과학적인 조사체계를 구축할 수 있는 계기가 되고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.1
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• pp.1-15
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• 1999

수산물 비계통 생산량 조사는 수산물 생산량 조사 중 어가부분에서 비계통 출하된 양에 대한 표본조사이다. 본연구는 1995년 어업 총조사 자료에 근거하여 새로운 표본 설계를 제안하는 것을 목적으로 한다. 표본은 층화 2단 집락 추출방식에 의해 추출되었으며 층화변수로는 어업조사구 내의 일반어류 어가 비율을 사용하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.7 no.1
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• pp.47-58
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• 1994

The farm population survey and the livestock survey are sample surveys related to agriculture. Two new sample designs for these surveys are considered. Shi-Gun(county) estimates in the farm population survey and Shi-Do(county) estimates in the livestock survey can be obtained. Also the sample sizes are reduced. To increase the precision of the estiamtes strarified simple random samples are used and particularly purposive samples are introduced in livestock survey. Lastly the method of management and replacement of samples are investigated for successive occasion survey.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2009.02a
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• pp.313-332
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• 2009

본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선방안을 제시하였다. 대부분의 국가에서는 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비 표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정 (셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 새로운 조사설계방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하여는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비 표본오차를 해소하고, 자료수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.