벼 이앙후에 발생되는 잡초를 조사하여 벼와의 경쟁적 영향을 해석함에 있어 가장 적은 노력으로 전체잡초발생상태를 대표할 수 있는 최소표본크기(minium quadrat size)와 최소표본회수(minimun quadrat number)를 초종일표본변적(species-area) 및 초종일표본회수(species-quadart number) 관계식에 의해 조사하였다. 1. 초종일표본면적, 또는 초종일표본회수 관계식에서 다같이 표본면적, 또는 표본회수가 증가하게 됨에 따라 얻어지는 초종증가는 처음에는 급속도로 증가하고, 서서히 증가속도가 완만해지며, 어느 한계점을 지나면 더 이상의 초종증가는 없이 평형상태를 유지하는 특징적인 곡선을 보였다. 2. 표본추출면적, 또는 표본 추출회수를 10% 증가시킴에 따라 얻어지는 초종 증가율이 10%되는 관계를 고려한 최소표본추출 회수는 3회였다.
조사연구에서 조사대상의 모집단을 대표할 수 있는 표본을 추출하는 것은 조사결과를 그 모집단에 일반화시키기 위해 서는 필수적이다. 국민건강영양조사에서는 확률표출방법을 이용하여 우리나라 국민의 영양실태에 관해 대표성 있는 정보를 얻고 있는 반면, 개개인의 연구자가 일부 지역 주민을 대상으로 하는 소규모의 영양조사에서는 과학적인 표출방법을 이용하여 표본을 추출하는 것이 매우 어렵기 때문에 대부분의 경우 자원자를 대상으로 하거나 임의로 표본을 선정하는 실정이다.(중략)
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.481-491
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2010
수강하는 학생 개개인이 응답한 여러 개의 파일을 한 파일에 모은 다음 이 자료를 가지고 난수생성, 표본추출 과정과 방법, 모수와 통계량을 비교하는 프로그램을 엑셀 매크로로 작성하였다. 모집단에서 일부분의 표본을 추출하여 모수와 통계량의 차이를 비교하는 등 자료의 생성, 분석, 결과의 해석을 빠른 시간내에 해결하여 학생들이 흥미를 가지고 수업에 참여하도록 유도한다. 엑셀에서는 난수발생시 중복된 값이 발생하는데 본 연구에서는 비주얼베이직 매크로로 비복원추출 프로그램을 작성하여 활용한다.
디지털영상을 상향표본추출(upsanpling)의 방법으로 확대하여 해상도를 높이는 경우에 확대한 영상은 확대 전의 영상에 비해 해상도는 높아지지만 흐려지거나 계단현상이 생기게 되어 영상의 품질은 저하된다. 본 연구에서는 확대된 영상에서 생기는 이와 같은 문제점을 보완하는 상향표본추출 모델을 제안한다. 제안된 모델은 8-이웃(8-neighborhood)과 가우시안 필터(Gaussian filter)를 이용하여 확대된 영상의 증가된 픽셀들의 픽셀값을 부여하여 확대 전 영상이 가진 특성이 확대 후에도 균질하게 유지될 수 있도록 하고 계단현상도 완화한다. 그리고 감마 교정(Gamma correction)을 이용하여 영상의 흐름 정도를 개선한다.
조사목적에 부합하는 표본 자료를 얻기 위해서는 추출방법 및 조사방법 결정, 설문지 작성 등의 절차가 필요하며 중요한 결정 중 하나가 표본크기 공식의 적용이다. 표본크기 공식은 추출방법에 따른 목표오차와 총비용 등을 설정함으로써 결정되는데 본 논문에서는 단순임의추출에서 목표오차와 예상 응답률이 주어져 있을 때 과거 및 현재 시점의 모집단의 변동과 과거 자료의 추정오차 및 응답률을 사용한 표본크기 공식을 제안한다. 실제조사에서는 설계가중치 외에도 여러 가중치가 복합적으로 적용되는 추정량을 사용하고 있는데 본 논문에서는 설계가중치와 무응답 보정계수를 사용한 추정량에서의 표본크기 공식을 유도하며 이것은 시점별 조사방법이 달라질 경우 응답률에 차이가 발생하는 현상을 반영한 공식이 될 수 있다. 또한 모의 실험을 통하여 기존의 표본크기 공식과 비교함으로써 제안된 공식의 다양한 적용방안을 살펴본다.
본 연구는 지속가능한 산림경영에 적합한 표본조사 방법을 제시하기 위해 계통적 추출법, 계통적 집락추출법, 그리고 층화집락추출법을 이용하여 경기도 양평군의 산림을 대상으로 자료를 수집한 후 통계검증을 실시하였다. 표본조사 방법은 계통적 집락추출법이 가장 효율적인 것으로 분석되었는데, 계통적 집락추출법을 적용할 경우 집락의 형태와 집락 내의 표본점 간의 거리를 결정하기 위해 5가지 집락의 형태와 표본점간의 거리 4가지에 대하여 통계검증을 실시하였다. 그 결과 집락의 형태는 삼각형 그리고 집락 내의 표본점 간의 거리는 50m가 가장 적합할 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 반복적 계속 표본조사에서 일부의 표본을 교체하는 2회 계속조사의 표본 추 출법들을 요약하고 앞 조사시기의 관찰값을 확률측도로 이용한 RHC(Rao-Hartley-Cochran) 유형의 불균등 확률추출법을 제안하였다. 제안된 추출법과 기존의 확률추출법의 비교를 위 하여 둘째 조사시기의 모평균 추정량과 그의 분산을 유도하였으며, 제안된 추출법의 상대 효율은 이론적인 측면과 수치적 시뮬레이션 방법으로 비교 분석되었다. 시뮬레이션 비교를 위하여 한 특별한 시계열 모형을 가정하고 이를 사용하여 인위적인 모집단을 생성하였으며 이 모집단에서 각 추출법에 해당되는 표본을 컴퓨터로 추출하여 각각의 추정치를 계산하여 비교한 결과에서 RHC 유형의 새로 제안된 추출법의 분산과 편차가 일반적으로 적음을 보 였다.
IAEA(International Atomic Energy Agency, 국제원자력기구)에서는 사찰활동 수행시, 비복원추출(sampling without replacement)을 기술하는 초기하분포 대신 복원추출(sampling with replacement)을 기술하는 이항분포를 사용하여 표본크기를 계산하여 사찰방법들에 할당한다. 본 연구에서는 이항근사법이 사용되는 IAEA의 표본크기 할당계산결과와 이항근사법 대신 초기하분포를 적용한 IAEA표본크기 할당계산결과를 비교 검토하였다.
표본크기 결정 문제는 추정의 정밀도 및 조사비용에 영향을 주는 중요한 사안이다. 정규 모집단의 모평균 추정시 필요한 표본크기는 일반적으로 2단계 추출을 이용한 결정방법들에 의하여 이루어지는데, 이들에 대한 평가를 통하여 올바른 표본크기 결정을 행할 수 있는 토대를 마련하였다
본 논문에서는 거시교통류 모니터링을 위한 세 가지 지표를 다루고 신뢰성 있는 지표산출에 필요한 적정 프로브차량 비율을 결정하기 위해 샘플링 기법을 이용하는 방법에 대하여 연구한다. 모니터링 세 가지 지표로는 Travel Time Index(TTI), Acceleration Noise(AN) 그리고 Two Fluid(TF)를 살펴보고, 적정 프로브 차량 비율의 결정방법으로는 절대오차를 이용한 표본크기의 결정방법과 상대오차를 이용한 표본크기의 결정방법에 대하여 고찰한다. 그리고 표본추출비율에 따른 지표 값 변동을 비교 검토하기 위해 서울시 강남지역의 대규모 자료를 이용하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과 교통수요 단계(Demand Level)가 증가함에 따라 상대오차를 이용한 표본 추출비율이 줄어들며, 추출비율은 허용오차, 링크통과차량의 수와 반비례 관계이므로 추출비율을 증가시킬수록 허용오차를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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