• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.111-119
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• 2002

SP 방법의 장점중 하나는 개인의 응답자로부터 다수의 응답(Repeated observations)을 받을 수 있는 점이다. 그러나 이렇게 얻은 개인의 다중응답을 각각의 응답이 독립적이라는 것을 가정하고 있는 단순한 모델링방법을 이용해서 분석하면 t값이 상향되는 문제를 가져올 수 있다. 이러한 문제를 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)라고 한다 본 연구는 다양한 접근을 통해서 이러한 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)를 다루고, 단순한 모델링방법을 통한 모델추정치가 신뢰할 만한가를 검증하도록 한다. 다양한 접근중에서 본 연구에서는 Jackknife와 Kocurs 방법을 적용하였다. Jackknife 방법은 JACKKNIFE란 소프트웨어를 사용해서 분석하였다. Jackknife 추정치와 Kocurs 추정치를 단순한 모델링기법을 적용한 모델추정치와 비교하여서 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)의 발생여부와 모델추정치에 어느정도 영향을 미치는 지를 분석하였다. 단순모델링의 추정치와 Jackknife 추정치의 표준오차도 비교하였다. 결과를 요약하면. Kocurs방법의 추정치의 t값은 단순한 모델링기법과 Jackknife 추정치의 t값보다 매우 낮게 나타났으며, 이는 Kocurs방법은 파라미터의 유의성을 지나치게 하향추정하는 것을 의미한다. Jackknife 방법의 추정치는 단순한 모델링기법의 추정치와 계수값은 거의 유사하나 t값이 다소 적은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 단순한 모델링기법의 계수값은 정확하나 유의정도가 다소 과장되는 것을 의미한다. 결론적으로 본 연구에서 사용한 데이터에는 다중응답의 문제가 존재하나 모델추정 티에 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다 SP 방법을 사용한 데이터를 분석할 경우 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)를 분석하는 절차를 반드시 수행하여야 한다. 만약 단순한 모델링기법의 추정치가 다중응답의 문제로 인해서 영향을 받았다면 반드시 모델링 추정치를 보정하여야 한다.

• 수산해양기술연구
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• 제54권3호
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• pp.217-223
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• 2018

Overfishing capacity has become a global issue due to over-exploitation of fisheries resources, which result from excessive fishing intensity since the 1980s. In the case of Korea, the fishing effort has been quantified and used as an quantified index of fishing intensity. Fisheries resources of coastal fisheries in the Korean waters of the East Sea tend to decrease productivity due to deterioration in the quality of ecosystem, which result from the excessive overfishing activities according to the development of fishing gear and engine performance of vessels. In order to manage sustainable and reasonable fisheries resources, it is important to understand the fluctuation of biomass and predict the future biomass. Therefore, in this study, we forecasted biomass in the Korean waters of the East Sea for the next two decades (2017~2036) according to the changes in fishing intensity using four fishing effort scenarios; $f_{current}$, $f_{PY}$, $0.5{\times}f_{current}$ and $1.5{\times}f_{current}$. For forecasting biomass in the Korean waters of the East Sea, parameters such as exploitable carrying capacity (ECC), intrinsic rate of natural increase (r) and catchability (q) estimated by maximum entropy (ME) model was utilized and logistic function was used. In addition, coefficient of variation (CV) by the Jackknife re-sampling method was used for estimation of coefficient of variation about exploitable carrying capacity ($CV_{ECC}$). As a result, future biomass can be fluctuated below the $B_{PY}$ level when the current level of fishing effort in 2016 maintains. The results of this study are expected to be utilized as useful data to suggest direction of establishment of fisheries resources management plan for sustainable use of fisheries resources in the future.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.669-679
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• 2010

지역교육청 수요자 만족도조사를 위한 표본설계는 경상남도의 2009년 경남지역교육청 고객만족도 조사의 표본크기에 기초하여 시 군별 지역교육청평가에 맞추어 설계하였다. 대도시의 구단위 지역 교육청과 달리 지방의 시 군 교육청은 학생수와 학교수, 학급당 학생수 등의 변동이 크다. 시간 비용 등을 고려하여 전체 표본크기를 작게 하면서도 각 시 군 교육청 평가에 필요한 최소표본수를 확보하도록 설계하였다. 경상남도는 10개의 시지역과 10개의 군지역을 가지고 있고, 학생수가 상대적으로 작은 군지역교육청 평가에 필요한 최소표본수를 확보하기위해 지역별 평가에 필요한 최소표본을 우선배분한 후, 나머지는 지역별 학급수에 비례배분하였고, 표본학교는 지역과 학교설립유형별로 층화하여 학급수에 비례하여 추출하였다. 표본학교 내에서 조사대상 학생은 2단집락추출하였다. 지역별 추출율의 상이함을 보정하기 위해 가중치를 산정하였다. 조사자료의 분석은 가중치를 적용하여 가중평균, 가중총합 등을 이용하며, 분산의 추정은 통계소프트웨어에서 제공하는 균형반복복제, 잭나이프, 선형화방법 등을 사용할 수 있다.