중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.
In this study, we make an effort to find a method to acquire sensitive information when sensitive populations are consisted of several clusters that vary in size. We suggest and systemize the theoretical validity for applying RRT(Randomized Response Technique) to PPS(Probability Proportional to Size) sampling method and derive the estimate and it's variance of the proportion of sensitive characteristic of population by using the suggested method. We compare the efficiency of the suggested technique by two-stage equal probability sampling. We examine practical aspects of the suggested method of RRT by PPS sampling through field survey.
본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2004.11a
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pp.155-160
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2004
불균등 확률 계통추출에서는 모집단 총합에 대한 Horvitz-Thompson 추정량의 대안적 분산 추정량들을 사용하게 된다. 이와 같은 모총합에 관한 분산 추정량들의 설계와 관련한 일반적인 방법은 균등 확률 계통추출에 대한 분산 추정량들에서 시작하고 비율 $y_i,/P_i$에 의한 추정량의 정의에서 $y_i$를 재배치하게 한다. 비선형 조사 통계학에서 추정량들 중의 하나로 테일러 급수 공식을 적용한다. 불균등 확률 계통추출에서의 분산은 8가지 방법으로 추정이 가능하므로 이를 이용한 분산추정량을 구해보고, 비복원 불균등 확률에서의 jackknife방법을 살펴보고자 한다. 또한 이들 분산추정량들에 대한 비교를 몇 가지 방법을 이용하여 알아보도록 한다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.127-132
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2000
본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥 정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해석될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 시험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.
In PPS sampling, measure of size(MOS) is used to determine the probability of selection of sampling unit. However, some large scale surveys conducted in NSO(National Statistical Office) showed that the sampling units have the similar MOS. In such case, simple cluster sampling method instead of PPS sampling is recommended to give the interviewers a similar work load. In this paper, MSE and CV of the above two sampling methods applied to the 1997 Economically Active Population Survey sample design are compared.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.1
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pp.99-105
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1998
본 논문에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 모집단으로부터 집락을 단순임의추출한 후 추출된 각 집락에서 다시 조사단위의 표본을 추출하는 2단계 집락추출법에 확률화응답모형을 적용하였다. 그리고, 일정한 비용 하에서 분산을 최소로 하는 1단계 집락의 수와 2단계 집락에서 추출된 조사단위의 수의 최적값을 구하여 최소분산의 형태를 도출하였다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.21
no.5
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pp.405-409
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2009
Reliability analysis of coastal structure using importance sampling was shown. When Monte Carlo simulation is used to evaluate overturng failure probability of coastal structure, very low failure probability leads to drastic increase in simulation time. However, importance sampling which uses randomly chosen design candidates around the failure surface makes it possible to analyze very low failure probability efficiently. In the numerical example, failure probability of caisson type quay wall was analyzed by using importance sampling and performance according to the level of failure probability was shown.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.265-267
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2000
본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.
We examine the response patterns to web survey with a series of experiments embedded in a survey of students at the Sookmyung Women's University. A sample of 960 students was sent e-mail invitation to participate in a internet survey, The response rate was 53.9% except partial and overall non-response. Methodological experiments included the use of a pre-notification, reminder notices as well as the type of questionnaire. These factors that manipulate the perceived burden of the task had an effect on the likelihood of accepting the survey invitation. This paper discusses the overall implementation and outcome of the survey, and describes the results of the imbedded design experiments. Also we compared the representative of self-selected and probability sample.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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