표본조사에서 가중치는 설계 단계와 분석 단계에서 만들어지고 부여될 수 있다. 설계 단계의 가중치는 추출확률이나 응답률 등과 같은 표본 데이터 획득 지표에 관련되어 있고 분석 단계의 가중치는 모집단 수치나 다른 보조 변수정보 등과 같은 외적인 정보와 관련되어 있다. 그리고 최종가중치는 설계 단계의 가중치와 분석 단계의 가중치의 곱으로 만들어진다. 이 논문에서는 분석 단계에서 부여되는 가중치에 초점을 맞추어 가중평균으로 모평균을 추정할 때 가중평균에 포함된 가중치가 모평균 추론에 미치는 영향을 고찰하였다. 유한모집단에서 각 조사단위에 조사변수와 가중치가 쌍으로 있고 표본추출확률이 균등한 경우를 가정하였다. 이러한 조건에서 가중평균의 편향과 평균제곱오차를 구하여 가중평균은 모평균의 편향 추정량임을 보였고, 편향의 방향과 크기는 조사변수와 가중치의 상관관계로 설명할 수 있음을 보였다. 즉, 만일 가중치와 조사변수가 양의 상관관계가 있으면 가중평균은 모평균을 과대 추정하게 되고, 만일 음의 상관관계가 있으면 모평균을 과소 추정하게 된다. 그리고 두 변수의 상관계수가 크면 편향은 증가한다. 가중평균에 대한 이론적인 수식 유도와 함께 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 검토하기 위하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험에서는 상관계수가 -0.2과 0.6사이에 있는 9개의 가중치를 생성하였고, 표본수는 100부터 400까지 고려하여 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 구하였다. 하나의 결과로써 상관계수가 0.55이고 표본수가 400인 경우에 가중평균의 편향의 제곱이 평균제곱오차에서 차지하는 비율은 무려 82%에 이르는 것으로 나타났는데, 이는 가중평균의 편향이 어떤 경우에는 매우 심각할 수도 있음을 보여주는 것이다.
본 논문에서는 얼굴인식에 주로 사용되는 PCA를 얼굴포즈판별로 적용해 보았다. 얼굴포즈판별은 개개인의 얼굴특징을 강조해야 하는 얼굴인식과는 달리 일반적인 얼굴특징을 이용하기 때문에 PCA에 적합한 응용분야이다. 그러나, 다양한 얼굴포즈에 대한 영상을 하나의 표본집합으로 사용하면, 표본집합의 분산이 크기 때문에 포즈별로 표본집합을 달리하여 PCA모듈을 구성하는 것이 타당하다. 표본수집의 어려움은 3차원 한국인 표준모형을 이용해 극복하고, 이를 통하여 다양한 조명방향 및 얼굴포즈에 대한 표본을 수집하였다. 5방향의 얼굴포즈에 대한 판별 실험을 통하여 모율화된 PCA의 분류기로서의 가능성을 살펴보고, 조명에 따른 오류를 완하하고자 비 선형적 패턴을 나타내는 각 PCA모듈의 결과를 신경망에 적용하여 보았다.
본 연구에서는 예비교사들의 통계적 표집에 대한 이해를 조사하였다. 먼저 선행 연구를 바탕으로 표집의 이해와 관련된 주요 주제를 표본의 대표성, 표집 변이성, 표집분포로 구분하고, 각각의 주요 주제에 대한 세부 개념 요소들을 선정하였다. 이에 대한 예비교사들의 이해를 조사한 결과 대부분의 예비교사들이 편의를 일으키지 않는 무작위 추출이 표집방법으로 적절함을 이해하고 있었으나 약 64%의 예비교사들만이 표본을 모집단의 준비례적 축소버전으로 인식하고 있었다. 표집에서 표본이 모집단에서 차지하는 비율보다 표본의 크기 자체가 중요함을 인식하는 예비교사는 극소수에 불과했으며, 조사 대상의 절반에 해당하는 예비교사들만이 신뢰할 수 있는 결과를 도출하기 위해 전체 표본의 크기가 아니라 표집 횟수가 중요함을 인식하였다. 그리고 표집분포는 모집단 분포의 형태와 무관하게 모집단의 평균을 중심으로 대칭적인 형태를 나타낸다는 것을 이해하는 예비교사는 매우 적었다.
본 연구에서는 시뮬레이션 방법을 사용해서 다양한 조건에서 주성분분석이 얼마나 잘 요인 구조를 복원할 수 있는지를 공통요인분석과 비교하여 체계적으로 평가하였다. 이 연구에서 요인 대 변수 비율, 공통성, 그리고 표본크기를 실험변수로 설정하였다. 주성분분석은 표본의 크기가 200개 이하인 경우 공통적으로 공통요인분석에 비해 더 우수한 요인구조의 복원력을 보여주었다. 특히, 요인 당 변수 수가 적은 경우, 주성분분석은 50개의 표본에서도 만족할 만한 수준의 요인복원능력을 보여주었다. 이와 더불어 공통성 수준 또한 낮은 경우 필요한 표본수는 100개로 늘어난다. 본 연구결과는 요인추출방법으로서 주성분분석의 선택의 근거를 제시하고 타당한 사용에 관한 가이드라인을 제시해 준다.
압축 센싱은 샤논/나이퀴스트 표본화 정리를 만족하는 나이퀴스트 율보다 더 적은 수의 표본화 주파수로 신호를 획득하더라도 그 신호가 성긴 신호라는 조건 하에 샘플링을 가능하게 하는 신호 처리 기술이다. 특히, BCS-SPL 구조는 가장 널리 사용되고 있는 방법 중에 한 가지이고, 현재에는 다양한 BCS-SPL 방식들이 연구되고 있다. 그러나 복원할 때, 블록크기는 복원 영상의 품질에 큰 영향을 미치고, 본 논문에서는 기본 구조와 더불어 구조화된 형태에 대해 다양한 블록 크기에 따라 성능을 비교한다. 다양한 실험 결과를 통하여 기본적인 구조의 BCS-SPL 알고리즘이 블록 크기 4일 때 가장 우수한 성능을 보여줌을 확인한다.
본 논문에서는 sine-linear phase difference 방식과 DPCM 방식의 차동 양자화 기술을 응용하여 새로운 ROM 압축방식을 제안하고 이를 이용하여 저전력 직접 디지털 주파수 합성기를 FPGA를 사용하여 설계 및 제작한다. ROM 크기를 줄이기 위해 사인파의 1/4 주기를 $2^N$간격으로 표본화하여 양자화된 값을 양자화 ROM1에 저장하고 각 표본화 사이를 $2^K$간격으로 표본화하고 ROM1에 저장된 표본화 값의 차이를 ROM2에 저장하여 ROM의 크기를 줄이는 방식을 사용한다. 이를 사용함으로써 기존 방식 대비 약 37%의 ROM 크기만 필요하게 되여 전력 소모를 줄일 수 있다.
목적: 임상 연구의 통계 분석에 있어서 표본수 산출의 의미와 기본 방식에 대해서 알고자 한다. 대상 및 방법: 자료의 분류, 연구 디자인 및 도출하고자 하는 결과의 성격에 따라 각기 다른 식을 적용시켜 표본수를 산출 한다. 결과: 표본수 산출은 임상 연구를 시작하기 전에 선행되어야 하며, 적절한 표본수 산출은 유의한 결론 도출에 필수 불가결하다. 결론: 표본수 산출은 에러나 작은 변수에 민감하기 때문에 특정 식에 적용시킬 때는 주의를 요한다.
2차원의 공간모집단에서 모수를 추정하기 위하여 모집단내에서 존재하는 위치들간의 공간적 종속관계를 이용하여 표본단위를 관찰하는 적합탐색 관찰방법을 제안하고, 공간모집단에서 관심영역의 면적이나 비율을 추정하고자 할 때 적합탐색 관찰방법을 적용하여 얻은 추정량에 대하여 살펴본다. 각 표본점들 사이에 존재하는 공간종속관계를 이용한 적합탐색 관찰방법을 적용한다면 조사이전에 미리 정해지는 표본크기 n에 대하여 추출된 표본단위들을 모두 관찰하는 전통적인 표본설계에 비하여 보다 적은 수 $m(m \leq n)$개의 관찰로써 추정할 수 있을 것이다. 이로써 표본조사시 발생하는 비용과 시간 등의 절감효과가 기대되며, 추정하려는 관심영역의 형상에 대한 사전 정보가 존재하지 않더라도 적합탐색 관찰방법으로 그 형상을 파악할 수 있게 된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.763-779
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2009
노래 연습장에서 연주되는 노래곡목별 히팅수를 정확하게 추정하기 위한 표본설계에서는 조사모집단 정의와 층화방안을 연구하고 기존데이터를 분석하여 표본크기를 산출한 후에 표본배분방법을 연구하였다. 표본설계에 의해서 선정된 표본업소들의 대표성을 온라인 노래연습장의 로그데이터를 이용하여 모수추정치의 오차를 분석하여 검토하였다. 오프라인 노래 연습장의 모수추정법을 제안하고 실제로 수집한 로그데이터로부터 모수추정치를 계산하여 온라인과 오프라인 노래연습장에서 연주되는 노래곡목별 히팅수에서 많이 차이가 있음을 보였다. 온라인과 오프라인 노래연습장의 특성차이를 반영한 분배방법의 개선안을 제안하고 비교분석을 통해서 최적 분배방법을 선정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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