• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.25-34
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• 2011

패널자료를 이용하여 부모집단(subpopulation) 총계를 추정할 경우 추이확률(transition probability)을 사용할 수 있다. 패널조사는 같은 표본을 계속 조사하기 때문에 한번 정해진 표본크기는 자료분석에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 장애인고용패널조사에서 추이확률을 이용한 부모집단 총계 추정사례를 살펴보고, 부모집단 총계 추정에 표본크기가 얼마나 영향을 미치는지 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1317-1325
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• 2016

본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 일반적으로 임금은 개인의 취업여부와 임금의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있다. 그러나 임금 결정요인분석의 많은 선행연구에서는 후자의 정보만을 대상으로 최소제곱법에 기초한 선형 회귀분석을 수행함으로써 표본선택에 의한 편의 (sample selection bias) 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 임금결정요인분석에서 표본선택에 의한 편의 문제를 극복하기 위해 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형을 분석에 활용하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형에 대한 타당성은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 성별은 취업확률과 임금의 크기에서 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 마이스터고 졸업생은 취업확률과 임금의 크기 모두 기타고 졸업생에 비해서 높은 것을 알 수 있었으며, 부모소득이 높을수록 취업확률과 임금의 크기가 모두 통계적으로 유의하게 증가하였다. 부모학력이 고졸이하에 비해서 대졸이상이 취업확률은 통계적으로 유의하게 낮지만, 임금의 크기는 높게 나타났다. 고교성적은 높을수록, 고교 만족도가 높을수록, 그리고 자격증 수가 많을수록 취업확률과 임금의 크기 모두 통계적으로 유의하게 높은 것을 알 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.173-178
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• 2008

확률도시위치는 주로 도시적 해석을 통한 연최대홍수량 또는 연최대강우량의 초과확률의 추정치 산정에 사용되며 빈도해석을 통해 선정된 적정 확률분포형과 표본자료의 개략적인 적합도를 도시적으로 파악할 수 있도록 해주기 때문에 오래 전부터 널리 이용되어 왔다. 본 연구에서는 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 새롭게 추정하기 위해 Gumbel 분포의 order statistic과 확률가중모멘트를 이용하여 다양한 표본크기에 대한 도시위치공식의 기본식을 유도하였고, 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 유도된 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 또한 본 연구에서 추정된 도시위치공식과 기존에 널리 사용되고 있는 도시 치공식의 정확도를 비교하기 위해 reduced variate 간의 오차를 계산하여 비교 검토하였다. 그 결과, 금회 추정된 도시위치공식은 높은 순위에서는 기존의 도시위치공식에 비해 더 정확도가 높은 것으로 나타났고, 표본크기에 대한 순위를 모두 고려할 경우에는 기존의 도시위치공식에 비해 정확도가 높은 것으로 나타나 Gumbel 분포에 대해서 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제6권1호
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• pp.145-162
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• 1993

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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.53-61
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• 2012

많은 조사에서 표본 크기는 유의수준 또는 제1종 오류확률만을 고려하여 결정하였으나 최근에는 다양한 분야를 중심으로 제1종 오류확률뿐만 아니라 제2종 오류확률 또는 검정력을 함께 고려하여 표본 크기를 결정하는 경우가 늘어나고 있다. 이런 경향은 표본을 많이 얻을 수 없는 연구에서 더욱 뚜렸하다. 본 연구에서는 모평균과 모비율에 대한 검정에서 제1종 오류뿐만 아닌 제2종 오류를 고려한 경우 필요한 표본 크기를 결정하는 과정을 살펴보고 이를 웹사이트를 통해 공개하였다. 또한 주어진 표본 크기와 유의수준에 의한 검정력 계산도 함께 공개하였다.

• 한국항만학회지
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• 제7권1호
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• pp.25-42
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• 1993

지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권2호
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• pp.391-401
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• 1998

유한모집단에서 표본을 추출할 때 표본으로 추출되는 경우의 수를 줄이거나 바람직하지 않은 표본들이 추출될 확률을 줄이기 위해서 관리적 선정 방법을 사용한다. 본 연구에서는 여러 가지 표본추출방법들을 관리적 선정에 적용하고 예를 통해서 그 효율성을 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4C호
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• pp.374-378
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• 2003

이 논문에서는 신호의존성 잡음과 가산성 잡음이 함께 있을 때 확률 신호를 찾아내는 두 표본을 쓰는 국소 최적 순위 검파기의 점근 성능을 다룬다. 비모수 검파기인 국소 최적 순위 검파기는 국소 최적 검파기와 비교하여 볼 때, 시간상으로 상관이 있는 확률 신호에 대해서 거의 같은 점근 성능을 가진다. 두 표본을 쓰는 국소 최적 순위 검파기는 한 표본을 쓰는 국소 최적 순위 검파기와 같게 수행한다는 점은 주목할 만하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.13-21
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• 1998

와이블분포의 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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• pp.521-533
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• 1997

와이블분포에서 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포 와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.