• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1021-1029
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• 2010

중소기업의 조사부담 완화를 위하여 2009년부터 기존의 "중소기업실태조사", "중소기업인력실태 조사" 및 "중소기업사업전환실태조사"를 통합하여 하나의 조사로 수행하게 되었다. 통합 중소기업실태조사를 위한 새로운 표본설계에서 중소제조업과 지식기반서비스업 부문이 너무 상이하므로 별개의 모집단을 구성하였으며, 전체 표본수는 10,000개로 하였다. 변동계수를 사용한 배분공식으로 1차 층인 종사자규모 산업분류별로 표본을 배분하고 루트비례배분을 사용하여 2차 층인 지역별로 표본의 크기를 결정하였다. 새로운 표본설계에서는 가중치를 계산하였고 이를 이용한 추정량과 추정오차 공식을 유도하여 기존의 단순집계를 벗어나 종사자 규모별, 업종별 그리고 지역별 추정과 추정의 정도에 대한 평가를 가능하게 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.245-258
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• 2015

본 논문에서는 국내 GNSS 상시관측소의 올바른 구축과 운영을 위해 결정되어야 할 다양한 규격들의 표준화에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GNSS 상시관측소를 구성하는 구조와 장비 및 데이터 품질 등 다양한 부분에 대한 표준 규격을 제시하였다. 이와 더불어, 국내 GNSS 상시관측소의 표준화 항목 중 데이터 품질평가 기준을 경험적으로 결정하는 방법을 다루었다. 경험적이고 통계적인 접근방법을 통해 GNSS 상시관측소 데이터의 품질평가 기준값을 결정하기 위하여 전 지구상에 분포된 다수의 GNSS 상시관측소에서 취득한 데이터에 대한 품질평가를 수행하였으며, 이를 통계적으로 분석하여 GNSS 데이터가 갖추어야 하는 품질기준을 시범적으로 결정하였다. 이를 위해 각 품질평가 지수에 대한 방대한 크기의 표본을 형성하고, 각 표본의 분포를 고려하여 GNSS 상시관측소의 데이터 품질평가에 적용할 수 있는 일반기준과 권고기준을 결정하였다. 본 연구의 결과는 국내 GNSS 상시관측소의 표준적이고 정밀한 데이터의 취득과 서비스 운영을 위한 다양한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.404-404
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• 2017

이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제17권2호
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• pp.141-146
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• 1984

제주도(濟州道) 토양(土壤)의 약(約)93%에 해당(該當)하는 흑색토(黑色土), 농암갈색토(濃暗褐色土), 암갈색토(暗褐色土) 및 갈색토(褐色土)의 토양단면내(土壤斷面內) 변이성(變異性) 및 순수성(純粹性)을 분석(分析)하고 토색별(土色別) 토양특성(土壤特性)에 대한 특정(特定) 신뢰구간(信賴區間)에서 주어진 정도내(精度內)에 요구(要求)되는 표본(標本)크기를 결정(決定)하고자 수행(遂行)한 결과(結果)는 마음과 같다. 1. 대체(大體)로 토양화학성(土壤化學性)은 물리성(物理性)보다 변이성(變異性)이 컸으며 토심별(土深別)로는 심토(心土)가 표토(表土)보다 컸다. 2. 갈색토(褐色土)의 변이계수(變異係數)는 토양특성(土壤特性)에 관계(關係)없이 가장 낮았다. 3. 토양통(土壤統) 설정시(設定時) 순수성(純粹性)은 갈색토(褐色土) 74.1, 암갈색토(暗褐色土) 60.8, 흑색토(黑色土) 55. 6, 그리고 농암갈색토(濃暗褐色土) 46.9% 이었다. 4. 토양특성(土壤特性)을 유의수준(有意水準) 0.00에서 모평균(母平均)의 10% 정도(精度)로 추정(推定)하는데 요구(要求)되는 표본標本)크기를 결정(決定)하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1047-1061
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• 2015

층화표본추출(stratified sampling)은 모집단을 구성하는 층에 대한 정보를 표본설계에 반영함으로써 추정량의 분산을 낮추기 위한 표본추출 방법으로, 표본배분 방안의 선택이 층화표본의 효과를 결정하는데 매우 중요한 요소이다. 전통적인 표본배분 방법으로는 비례배분법(proportional allocation)과 네이만배분법(Neyman alloction)이 주로 사용되는데, 이는 층별 추정량의 분산에 영향을 미치는 요인들을 표본 배분에 반영함으로써 전체 추정량의 분산을 최적화하기 위한 것이다. 이론적으로는 층크기(size of strata)만을 반영하는 비례배분법보다 층별 표준편차(standard deviation)를 함께 고려하는 네이만배분법이 추정량의 분산을 낮추는데 더 효과적임이 알려져 있다. 그러나 층별 표준편차에 대한 사전 정보가 모집단을 잘 반영하지 못하면 네이만배분법의 효과를 기대할 수 없으며, 특히 복수의 관심변수를 조사하는 다목적조사(multi-purpose survey)에서는 각 관심변수들의 층별 표준편차가 서로 다른 양상을 나타내기 때문에 네이만배분법이 적합하지 않다는 주장이 제기되기도 한다. 한편 표본조사에서는 조사단계에서 발생하는 무응답으로 인한 추정량의 편향을 제거하기 위해 응답률 보정 방법이 사용되는데, 이 또한 추정량의 분산에 영향을 미치는 주요한 요인 중에 하나이다. 그러나 전통적인 표본배분 방법은 응답률(response rate)을 감안하지 않기 때문에 층별 응답율에 차이가 크게 나타날 경우 층화표본에 의한 효과가 저하될 수 있다. 이에 본 연구는 층화표본추출에서 층간 응답률의 차이가 추정량의 분산에 미치는 영향을 살펴보고, 층별 응답률 정보를 표본설계에 반영하는 새로운 표본배분 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 확인한 결과 네이만배분법은 당초 표본배분 시에 적용한 층별 표준편차의 구조가 각 층의 응답률 보정과정에서 증가하는 분산을 반영하지 못하기 때문에 층간 응답률의 편차가 커질수록 효율이 저하되는 것으로 나타났다. 반면 층 크기와 층별 응답률을 함께 반영한 배분방법은 비례배분법에 비해 효율이 개선되며, 층간 응답률의 편차가 클수록 그 효과는 커진다. 특히 층별 응답률의 변동계수(coefficient of variance)가 층별 표준편차의 변동계수를 상회하는 경우는 네이만배분법 보다도 효율적인 추정량을 제공함을 확인하였다. 아울러 응답률을 반영한 배분방법은 기존 배분방법에 비해 각 층별 추정량을 보다 안정적으로 추정할 수 있기 때문에 층별 추정을 목적으로 하는 층화표본조사에서는 여타 추정방법보다 더 효과적이다. 층별 응답률에 대한 정보는 관심변수가 다르더라도 추출틀이 유사한 기존 조사의 결과를 활용할 수 있다는 점에서 표준편차에 비해 비교적 정보 수집이 용이한 장점이 있고, 다목적조사에서도 관심변수의 척도(scale)나 개수와 관계없이 적용 가능하기 때문에 활용도가 높을 것으로 생각된다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.435-443
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• 2005

로지스틱 회귀모형에서 결정계수는 선형 회귀모형보다 다양하게 정의되며 그 값들도 매우 작아 로지스틱 회귀모형 평가기준으로 사용되는 통계량이 라고 할 수 없다. Liao와 McGee(2003)는 부적절한 설명변수의 추가 또는 표본크기의 변화에 민감하지 않은 두 종류의 수정 결정계수를 제안하였다. 본 연구에서는 실제자료에 적용한 로지스틱 회귀모형에서 수정 결정계수를 포함한 네 종류의 결정계수들을 변수선택의 기준으로 사용하여 기존의 변수선택 방법인 전진선택, 후진제거, 단계적 선택방법, AIC 통계량 등을 사용한 방법들과 비교하여 그 적절함과 효율성을 토론한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.12-18
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• 2007

3차원 보간(three-dimensional interpolation)은 색역 사상(Color Gamut Mapping)등 컬러 신호 변환에 널리 사용되고 있다. 이러한 3차원 보간은 주어진 컬러 입력 신호에 대해 균등하게 샘플링된 표본 입력에 대해 미리 계산된 표본 출력을 저장하는 룩업 테이블(look-up table)에서 추출한 및 개의 표본 출력을 이용하여 출력 신호를 근사적으로 산출하는 방식이다. 따라서 3차원 보간의 오차는 룩업 테이블에 저장되는 표본 출력의 값에 의해 심하게 결정된다. 본 논문에서는 최소 자승법(least square method)을 이용하여 고정된 크기의 룩업 테이블에 저장되는 표본 출력 값을 최적화함으로써 3차원 보간의 오차를 최소화하고자 한다. 제안된 방법은 기존의 룩업 테이블 구성 방법에 비해 개선된 오차 성능을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.701-712
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• 2013

이러닝 (e-learning)산업통계는 이러닝산업 전반에 걸친 수요와 공급을 망라한 실태조사통계로 2004년 이후 정보통신산업진흥원에 의해 매년 발표되고 있다. 한국표준산업분류가 2008년 개정 (제9차)됨에 따라, 이러닝 수요부문의 사업체조사에 사용해온 표본설계 (종사자규모 산업분류별 층화추출)에 대한 개선이 필요하게 되었다. 본 논문은 사업체조사의 목표모집단을 개정된 한국표준산업분류에 따라 종사자규모 산업분류별로 층화하고, 각 층에 부여된 목표변동계수값을 만족시키는 멱배분법의 승수를 모의실험으로 찾아서 층화별로 표본의 크기를 결정하였다. 이와 더불어 본 연구에서 고려한 표본가중치 계산, 그리고 가중치를 반영한 모수추정량과 추정오차는 기존의 조사에서 사용된 기술 통계적 분석을 벗어나 업종별과 종사자 규모별 추정과 추정의 정도에 대한 평가를 가능하게 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.363-372
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• 2016

우리나라 가구조사는 흔히 통계청의 조사구를 집락으로 사용한 이단추출의 자체가중 표본설계의 형태로 진행된다. 집락구조는 모집단내 개체변동성을 집락간과 집락내 분산으로 분해되기 때문에 이와 연관된 표본집락수와 집락내 표본수의 결정은 표본추정에 영향을 미치게 된다. 하지만 조사구의 규모, 노후화, 가구명부 접근불가 등의 여러가지 이유로 집계구와 같은 대안적 집락선택이 고려되기도 한다. 또한 2015 인구주택총조사부터는 전통적 가구방문조사 방식에서 행정자료를 이용한 등록센서스 형태로 바뀜에 따라 기존 조사구의 형태나 규모의 변경되어 구축되는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 집락추출을 반영한 설계효과식을 통해 계통적 혹은 내포적 구성을 갖는 집락들의 선택이 주는 분산식 차이를 유도하고, 주어진 표본크기에서 동일한 분산을 갖는 집락구조별 표본할당에 대해 살펴보았다. 미국 매릴랜드주 앤어룬델 카운티 자료를 사용하여 우리나라 조사구와 집계구와 다소 유사한 사례연구를 포함하였다. 조사변수별로 집락통합이 주는 동일성 계수의 변화는 같지 않으며 이에 따라 집락구조에 따른 표본할당이 집락표본수와 더불어 종합적으로 고려되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.127-136
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• 2015

본 연구는 항공 LiDAR 자료를 이용하여 열대원시림인 브루나이 지역의 지상부 생체량을 정량화하기 위하여 수행되었다. 25ha 크기의 연구대상지에 0.09ha ($30m{\times}30m$) 크기의 24개의 표본구 내에서 조사된 각 표본점 내 개체목의 흉고직경 및 위치자료를 활용하였다. 또한, 항공 LiDAR 자료를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model), 수치지형모델(Digital Terrain Model), 수고모델(Canopy Height Model)을 구축하였다. 수고모델을 표본구단위로 분할하고 총 12개의 LiDAR 높이변수를 구축하였다. 표본구별로 상대생장식을 이용하여 계산된 생체량과 LiDAR 자료로부터 추출된 변수간의 다중회귀분석을 통해 LiDAR 자료로부터 생체량을 추정할 수 있는 식을 도출하였다. 표본구의 생체량은 평균 366.48 Mg/ha였으며, 155.81 Mg/ha부터 597.21 Mg/ha까지 분포하였다. LiDAR로부터 생체량을 추정하는 식의 검증 결과, 결정계수 값은 0.84로 나타났다.