• 한국지진공학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.63-75
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• 2018

This paper proposes extension of Latin Hypercube Sampling (LHS) to avoid the necessity of using intervals with the same probability area where intervals with different probability areas are used. This method is called Weighted Latin Hypercube Sampling (WLHS). This paper describes equations and detail procedure necessary to apply weight function to WLHS. WLHS is verified through numerical examples by comparing the estimated distribution parameters with those from other methods such as Random Sampling and Latin Hypercube Sampling. WLHS provides more flexible way on selecting samples than LHS. Accuracy of WLHS estimation on distribution parameters is depending on the selection of weight function. The proposed WLHS is applied to seismically isolated structures in nuclear power plants. In this application, clearance-to-stops (CSs) calculated using LHS proposed by Huang et al. [1] and WLHS proposed in this paper, respectively, are compared to investigate the effect of choosing different sampling techniques.

• 한국해양공학회지
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• 제28권3호
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• pp.254-259
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• 2014

The infrared signature of a ship is largely influenced by the ocean environment of the operating area, which has been known to cause large changes in the signature. As a result, the weather condition has to be clearly set for an analysis of the infrared signatures. It is necessary to analyze meteorological data for all the oceans where the ship is supposed to be operated. This is impossibly costly and time consuming because of the huge size of the data. Therefore, the creation of a standard environmental variable for an infrared signature research is necessary. In this study, we compared and analyzed sampling methods to represent ocean data close to the Korean peninsula. In order to perform this research, we collected ocean meteorological records from KMA (Korea Meteorological Administration), and sampled these in numerous ways considering five variables that are known to affect the infrared signature. Specifically, a simple random sampling method for all the data and 1-D, 2-D, and 3-D stratified sampling methods were compared and analyzed by considering the mean square errors for each method.

• 한국환경보건학회지
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• 제16권2호
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• pp.1-10
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• 1990

This study was performed to evaluate a applicability of TCM(Texas Climatological Model) model to a industrial area sush as CUNSAN and a possibility to provide necessary informaitons for air quality management. The air pollutants were measured at 6 sampling sites of GUNSAN industrial area from june to july in 1989. The model was checked by comparing the observed data with estimated data. The meteorological data for wind direction and wind speed were obtained from the observatory station in GUNSAN. The results are summarized as follows. 1. Average concentrations of air pollutants at all sampling sites were SO$_{2}$ 0.011-0.019 ppm. NO$_{2}$ 0.012-0.017 ppm. CO 0.6-1.0 ppm. TSP 45.8-64.2 $\mu$g/m$^{3}$. 2. The emission amounts show that point source are in general higher than area source. 3. As a results of correlation analysis, relationship between SO$_{2}$ concentration in the observed value and estimated value showed positive significance.(r = 0.766) 4. The sulfer content of the 1.6% at present to 0.8%, which means a 53.3% reduction. By controlling stack height could be lowered 14.5%, but the effective way of emission control is use of the lower sulfer fuels than controlling stack height. 5. The ratio between SO$_{2}$ contration in the observed value and estimated value showed 1.05. There-fore, the TCM model was quite effective in predicting air quality in GUNSAN industrial area.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.414-422
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• 2022

Presented in this paper is a methodology for combining a Bayesian statistical approach with Data Quality Objectives (a structured decision-making method) to provide increased levels of confidence in analytical data when approaching a waste boundary. Development of sampling and analysis plans for the characterisation of radioactive waste often use a simple, one pass statistical approach as underpinning for the sampling schedule. Using a Bayesian statistical approach introduces the concept of Prior information giving an adaptive sample strategy based on previous knowledge. This aligns more closely with the iterative approach demanded of the most commonly used structured decision-making tool in this area (Data Quality Objectives) and the potential to provide a more fully underpinned justification than the more traditional statistical approach. The approach described has been developed in a UK regulatory context but is translated to a waste stream from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station to demonstrate how the methodology can be applied in this context to support decision making regarding the ultimate disposal option for radioactive waste in a more global context.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제34권2호
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• pp.202-213
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• 2009

본 연구는 농촌지역 청소년들의 건강행태를 도시지역 청소년들과 비교하기 위해 2005년에 실시한 전국청소년건강행태 온라인 조사 자료를 이용하여 분석하였다. 그 결과 흡연경험률, 중학교 입학전 흡연경험률, 음주빈도, 음주후 위험행동 경험률, 점심 및 저녁 결식, 과일 및 우유 섭취, 칫솔질 횟수, 구강질환 증상 경험, 구강 진료 경험, 구강 에방진료. 안전 및 위생의식 등의 행태에서 도시지역 청소년에 비해 바람직하지 못 한 결과를 보였다. 이러한 결과가 지역규모에 따른 차이인지 혹은 도농간의 사회경제적 수준의 격차와 관련이 있는지에 대하여 향후 추가적인 연구가 필요하다. 본 조사 결과를 통해 청소년 건강행태 개선을 위한 건강증진사업은 농촌 청소년을 대상으로 우선적으로 수행하여야 할 당위성을 확인하였다고 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.495-509
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• 2015

일반적인 2집단 분류(2-class classification)의 경우, 두 집단의 비율이 크게 차이나지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 집단의 비율이 크게 차이나는 불균형 데이터(unbalanced data)의 분류 문제에 대해서 다루고자 한다. 불균형 데이터의 분류방법은 균형이 맞는 데이터(balanced data)의 경우보다 분류하기 어려운 경우가 많다. 이런 자료에서 보통의 분류모형을 적용하게 되면 많은 경우에 대부분의 관측치가 큰 집단으로 분류 되는 경우가 많은데 실질적인 어플리케이션에서는 이런 오분류가 손해가 더 큰 경우가 대부분이다. 우리는 sampling 기법을 이용하여 다양한 분류 방법론의 성능을 비교 분석 하였다. 또한 비대칭 손실(asymmetric loss)을 가정한 경우에 어떤 방법론이 가장 작은 loss를 생성하는 지를 비교하였다. 성능 비교를 위해서는 오분류율(misclassification rate), G-mean, ROC, 그리고 AUC(Area under the curve) 등을 이용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.965-975
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• 2005

본 논문에서는 향후 초고속 W-PAN(Wireless Personal Area Network)을 위한 유력한 전송 기술로서 각광받고 있는 MB-OFDM UWB(Multi-Band Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ultra Wide Band) 시스템의 동기화를 위한 효과적인 반송파 및 샘플링 주파수 오프셋 결합 추정 기법을 제시하고 성능을 평가하였다. 이를 위해 PLCP(Physical Layer Convergence Procedure) 프리앰블 내의 채널 추정 시퀀스를 이용하고 MB-OFDM UWB 시스템 기술 규격 및 주파수 운용 방식을 고려하였으며, 반송파와 샘플링 주파수 오프셋을 결합 추정하는 방법으로서 먼저 샘플링 주파수 오프셋을 추정하고 추정된 샘플링 주파수 오프셋을 이용하여 반송파 주파수 오프셋을 추정하는 방식을 적용하였다. 또한 추정된 오프셋 값들의 신뢰도 향상을 위해 각 과정에서 가중치 기반의 주파수 오프셋 추정 기법을 사용하였다. IEEE 802.15 Task Group 3a에서 제공하는 4가지 UWB 실내 채널 모델을 이용한 모의실험 결과, 각 부채널에서의 수신 신호 평균 전력을 반영하는 제안된 간단한 형태의 가중치 기반 추정 기법의 성능이 채널의 주파수 응답을 사용하여 완벽한 채널 추정을 필요로 하는 이상적인 방법에 비해 훨씬 낮은 복잡도로 유사한 성능을 얻을 수 있음을 확인 하였다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제3권4호
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• pp.156-175
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• 2016

This paper considers whether random sampling always produces more accurate survey results in the case of South Korea. We compare information from the 2010 census to the demographic variables of three public opinion surveys from South Korea: Gallup Korea's Omnibus Survey (Survey A) is conducted every two months by Gallup Korea; the annual Social Survey (Survey B) is conducted by Statistics Korea (KOSTAT); the Korean General Social Survey (KGSS or Survey C) is conducted annually by the Survey Research Center (SRC) at Sungkyunkwan University (SKKU). Survey A uses quota sampling after randomly selecting the neighborhood and initial addresses; Survey B uses random sampling, but allows replacements in some situations; Survey C uses simple random sampling. Data from more than one year was used for each survey. Our analysis suggests that Survey B is the most representative in most respects, and, in some respects, Survey A may be more representative than Survey C. Data from Survey C was the least stable in terms of representativeness by geographical area and age. Single-person households were underrepresented in both Surveys A and C, but the problem was more severe in Survey A. Four-person households and married persons were both over-represented in Survey A. Less educated people were under-represented in both Survey A and Survey C. There were differences in income level between Survey A and Survey C, but income data was not available for Survey B or the census, so it is difficult to ascertain which survey was more representative in this case.

• 한국산림과학회지
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• 제109권3호
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• pp.291-299
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• 2020

본 연구는 경상북도 봉화군 춘양면 애당리 수확 벌채 지역을 대상으로 다양한 표본추출방법을 적용하여 재적을 산출한 후 실제 벌채량 및 설계서상의 재적 값과의 비교를 통해 보다 정확하고 비용 효율적인 표본추출방법을 제시하고자 수행하였다. 연구에 사용된 표본추출방법으로는 1) 임의추출법, 2) 계통추출법, 3) 선상추출법을 적용하였으며, 각 표본추출방법별로 이동시간, 추정된 재적평균의 표본 오차율, 조사시간, 조사원 규모, 시간당 임금, 표본점 개수 등을 이용하여 표본추출방법에 대한 산림조사의 비용 효율성을 분석하였다. 각 표본추출방법별로 10개의 표본점을 추출하였으며, Bootstrap 기법을 이용하여 표본 강도의 타당성을 검증하였다. 분석결과, 선상추출법이 임의 및 계통추출법보다 실측된 재적 값과의 재적 편차가 상대적으로 가장 적은 것으로 나타났고, 산림 조사 비용 측면에서는 목표 표준오차율에 상관없이 임의추출법을 활용한 산림조사가 조사비용이 가장 낮은 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르면, 선상추출법과 임의추출법을 통한 산림조사 방법이 계통추출법을 이용한 방법보다 비용 효율적이며 재적의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 하지만 사례 연구의 특성상, 연구에서 분석된 결과의 일반화에는 한계가 있어, 향후 국내의 다양한 지역을 대상으로 동일한 방법의 연구가 진행된다면, 국내 산림의 환경적 특성을 반영한 표본추출방법이 제시될 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.16-41
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• 2020

실제 공간의 분포 또는 양적 속성을 대변하는 지리정보 입력은 지구시스템 모의 내에서 주요 관심사가 되고 있다. 많은 연구에서 다양한 격자 해상도에서의 지표면 특성에 대한 부정확한 추정이 모델링 결과를 크게 바꾸는 것으로 나타났다. 따라서, 이 논문은 도시지역 건물들의 분포와 면적·체적 속성을 반영하기 위해서, 항공라이다로 수집된 3DPC(three-dimensional point cloud) 샘플링 체계에 Monte Carlo Integration(MCI) 기법 기반 공간확률(spatial probability)을 적용을 제안하였다. 건물 식별과 관련해 공간확률(SP) 임계치, 격자 크기, 3차원점군 밀도 세 인자의 결정규칙 적용 결과가 비교되었다. 연구 결과, 건물의 격자가 커짐에 따라 식별되는 건물의 면적 속성이 증가하였다. 공간 모델링 및 분석의 신뢰성을 높이기 위해서는 샘플링 체계에서의 결정규칙을 사용하여 건물의 면적 속성을 조정하는 것이 권장된다. 제안된 방법은 모델링 분야가 요구하는 크고 작은 격자의 변화에서도 일정하게 건물 면적 속성이 유지되도록 지원할 것이다.