Hedayat et al.(1988)와 Stufken(1993) 등은 환경 또는 생태의 특성을 고려하여 인접단위들을 추출확률을 최소화시킬 수 있는 표본설계방법을 제안하였다. 그리고 Hedayat et al.(1998)은 실제 조사에 있어 이들 방법보다 유용한 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이들 표본설계방법의 문제점들을 밝히고 이를 보완할 수 있는 방법과 추가적인 연구 방향 등을 제시한다.
DTM을 평가(評價)하는 데 가장 중요한 요소(要素)는 정확성(正確性)과 효율성(效率性)이다. DTM의 표본추출법(標本抽出法)과 그 과정(過程)은 두 요소(要素)에 크게 영향을 준다. 본(本) 연구(硏究)에서는 DTM으 효과적(効果的)인 표본추출법(標本抽出法)의 개선과 토공량(土工量)산출을 토대로 한 DTM의 정확도(正確度)를 수치시험에 의해 분석해보고자 하였다. 항공사진(航空寫眞)과 현장실측자료(現場實測資料)를 DTM의 기본자료(基本資料)로 하였으며 표본추출법(標本抽出法)으로서는 정규격자망법(正規格子網法)과 밀도증가방법(密度增可方法)을 각각 적용(適用)하였다. 특히 밀도증가식(密度增加式) 표본추출(標本抽出)에서는 DTM의 효율성(効率性)과 정확도(正確度)에 가장 크게 영향을 주는 요소(要素), 즉(卽) 시산(示算)값과 추출조건(抽出條件)을 각각 다르게 적용하였다. 그 결과(結果), 밀도증가식(密度增加式) 표본추출법(標本抽出法)에 의해 추출(抽出)된 DTM 자료(資料)는 지형(地形) 및 지세의 복잡성에 비례하여 실제지형의 특성에 잘 부합된다는 사실을 알게 되었다. 한편 시산(示算)값과 정확도(正確度)는 서로 밀접(密接)한 관계가 있으며, 시산(示算)값의 크기가 증가하였을 때 정확도(正確度)는 감소하였고 반대로 효율성(效率性)을 크게 증가되었다. 따라서 필요로 하는 정확도와 효율성을 동시에 충족 시킬 수 있도록 시산(示算)값을 결정하면 일반토목 분야의 토공량산출에 매우 효과적으로 활용될 수 있다.
수치지형모형(數値地形模型)(Digital Terrain Model)을 제작(製作)하는데 있어서 보다 더 정확(正確)한 지형정보(地形情報)의 획득방법(獲得方法)이 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 본(本) 논문(論文)은 지형정보(地形情報)를 획득(獲得)하는 방법(方法)의 하나인 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 정확성(正確性) 분석(分析)에 그 목적(目的)을 두었다. 특히, 정확성(正確性) 분석(分析)에 있어서는 아래와 같은 사항(事項)에 대(對)해 비교분석(比較分析)하였다. - 도화기(圖化機)에 의해 작도된 종래(從來)의 등고선(等高線)(Conventional Contourlines)과 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)을 이용(利用)하여 작도(作圖)한 수치등고선(數値等高線)(Digital Contourlines)과의 위치오차(位置誤差)에 대(對)한 비교분석(比較分析) - 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 적용(適用)에 따른 보간점(補間點)에 대(對)한 표고오차(標高誤差)의 분석(分析) 위의 수치시험(數値試驗)을 위하여 등고선(等高線)의 자동작도(自動作圖)에 관한 전산(電算)프로그램을 작성(作成)했다. 시험결과(試驗結果)와 시산치(試算値)와 추출조건(抽出條件)은 정확도(正確度)와 밀접(密接)한 관계를 가지며, 특히 시산치(試算値) 1.0 m이고, 표준형(標準形)인 추출조건(抽出條件)에서는 종래(從來)의 등고선(等高線)과 거의 일치(一致)함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 선형추세를 갖는 모집단에 대한 효율적인 표본추출방법과 모평균 추정법을 제안하였다. 이 방법은 계통추출을 확장한 중심균형계통추출을 써서 표본을 뽑은 뒤 표본평균보다 수정된 추정량을 써서 모평균을 추정하는 것이다. 수정된 추정량을 정하는 데에 보간법의 개념을 사용하였다. 제안된 추정량과 기존의 방법에 으한 추정량들의 효율을 Cochran(1946)의 무한초모집단모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 비교하였다. 제안된 방법은 표본크기 n($\geq$5)이 홀수이고 추출률의 역수인 $textsc{k}$가 짝수인 경우에 사용하기 위한 것이다. 모의실험을 이용한 예어서도 역시 좋은 결과가 얻어졌다.
표본설계는 대표성 있는 표본추출과 이에 따른 적절한 추정식을 산출해 주어야 한다. 이때 조사결과가 모집단의 대표성을 갖기 위해서는 적절한 가중치가 부여되어야 한다. 일반적으로 표본설계시 제시된 기본가중치는 추출확률에 의해 계산된다. 그러나 조사 후 무응답등과 같은 요인이 발생된 경우 모집단의 대표성을 유지하기 위해 기본가중치의 보정이 필요하다. 본 논문은 조사 후 가중치 보정방법으로 기존에 흔히 사용하고 있는 갈퀴법(Raking)과 현재 BLS에서 적용하고 있는 방법(BLS) 그리고 최근 표본조사의 추정식으로 관심을 끌고 있는 일반화회귀식(GREG)에 의한 방법을 비교하였다. 자료분석은 산업단지공단내의 산업분류별 총 종사자수가 사용되었으며 MSE, Coverage, CV, Large Error(LE), NOn-Centrality(NC) 등의 비교통계량을 이용하여 그 결과를 비교하였다.
효과적인 교육을 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔지만, 이러한 결과를 실제 수업현장에 적용하기에는 많은 시간과 노력 등이 필요하여 잘 활용되지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 교실 수업, 특히 지필 위주의 수업에서는 여전히 따분해하며 집중하지 못하는 학생들을 흔하게 볼 수 있다. 본 연구에서는 학생들의 적극적 참여를 통한 효과적인 교육을 구현하기 위한 방안으로 구성주의적 교수학습 방안과 정보 기술을 기반으로 교수자와 개별 학생들 사이의 실시간 상호작용을 극대화시키는 교수방안을 제안하고자 한다. 구현 사례로 통계적 추정의 표본추출 단원에 적용할 수 있는 교수학습 모형과 시스템을 제시한다.
인터넷 리서치의 과학성을 담보하기 위해서는 과학적 원칙과 절차를 지켜야 한다. 그 핵심은 표본추출에 있으며, 특히 자기선택오류를 범하지 않기 위한 방안이 모색되어야 한다. 먼저 인터넷센서스를 통해 네티즌의 분포와 변화상황를 주기적으로 체크하고 그에 준한 표본추출을 실시하여 패널을 구축한다. 구축된 패널에 PcMeter 를 장착케 하여 전송된 로그를 분석하여 제시하는 이를 인터넷 인덱스라한다.
IM 모형(Isolation-with-Migration model; IM model)은 현존하는 집단들의 크기, 그 집단들이 공통 조상 집단으로부터 분리 된 분화 시간, 그리고 현존 집단 간의 이주율을 추정하는 데 널리 사용되는 진화 모형이다. IM 모형과 같은 진화 모형은 그 진화 모형 내 현존 집단으로부터 추출 된 DNA 염기서열을 분석하여 추정할 수 있다. 참인 진화 모형이 데이터가 추출되지 않은 미표본 집단(unsampled population) 혹은 소위 ghost라 불리는 집단을 포함할 때, 종종 이 미표본 집단을 제외한 진화 모델이 추론된다. 본 논문에서는 미표본 집단이 표본집단의 크기 추정에 미치는 영향을 조사하기 위해 모의실험을 수행하였다. 표본집단과 미표본집단 사이에 이주 사건들이 존재하는 경우, 표본집단의 크기의 추정량은 편향되었다. 그러나 미표본집단을 포함한 진화 모델이 추정되면 표본집단의 크기의 추정량은 많은 경우 개선되었다.
본 논문은 기존의 단일값(점추정)으로 제시하던 검지기 성능평가 결과를 통계적 신뢰구간(구간추정)으로 제시하기 위한 검지기 성능평가 방안을 제시했다. 일반적으로 구간추정은 점추정에 비해 표본 통계의 더 많은 정보를 제공하기 때문에 기존 단일값으로 제시해 오던 검지기 성능평가 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 방법론은 크게 표본 추출, 평가척도 분석, 평가결과 제시의 세 부분으로 나누어진다. 표본추출 방법에는 다양한 통계적 표본 추출 방법이 있지만 교통, 조도, 기상조건에 따라 변화하는 차량검지기 성능의 특성상 층화추출법이 통계적 신뢰구간 제시를 위한 가장 적합한 방법론으로 간주되었다. 또한 기존에 널리 사용된 검지기 성능평가 척도들의 특징을 면밀히 분석하여 평가자로 하여금 해당 검지자료에 적합한 평가척도를 선택할 수 있는 프로세스를 정립하였다. 마지막으로 평가기간 전체(예. 30분)와 개별분석 단위(예. 1분) 평가결과의 통계적 신뢰구간을 반영하기 위한 방법론을 제시했다. 본 연구는 기존 검지기 성능평가 결과의 단일값 제시로 인해 불가능 했던 신뢰구간 제시를 가능하게 함에 따라 검지기 성능평가 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
반응/미반응 목표변수를 갖는 모집단에서 관심 목표범주의 빈도가 극히 작을 경우, 즉 희귀할(rare) 경우, 모형 구축을 위한 데이터마트를 형성할 때 반응/미반응 범주 구성비는 구축된 모형의 성능에 영향을 준다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 반응/미반응 범주 구성비와 모형성능의 관련성을 모형평가 통계량에 기반하여 판단한다. 이로써 데이터마트 형성에 이상적인 반응/미반응 범주 구성비를 탐지하려는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 또한 일반적으로 목표범주의 빈도가 희귀할 경우, 분할 표본추출에 의하여 희귀사건(rare event)을 과대표본추출(oversampling)하는 것이 일반적이며, 이로부터 기인하는 사후확률에 대한 편향을 조정하게 된다. 본 연구에서는 사후확률 조정방법으로 오프셋(offset) 방법과 가중치 방법(sampling weights)을 적용하고 이를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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