This paper shows accuracy comparison results of reliability estimation methods for one-shot systems such as ammunitions. Quantal-response data, following a binomial distribution at each sampling time, characterizes lifetimes of one-shot systems. Various quantal-response data of different sample sizes are simulated using lifetime data randomly sampled from assumed weibull distributions with different shape parameters but the identical scale parameter in this paper. Then, reliability estimation methods in open literature are applied to the simulated quantal-response data to estimate true reliability over time. Rankings in estimation accuracy for different sample sizes are determined using t-test of SSE. Furthermore, MSE at each time, including both bias and variance of estimated reliability metrics for each method are analyzed to investigate how much both bias and variance contribute the SSE. From the MSE analysis, MSE provides reliability estimation trend for each method. Parametric estimation method provides more accurate reliability estimation results than the other methods for most of sample sizes.
The National Health Interview Survey (NHIS) is one of the surveys used to assess the health status of the US population. One indicator of the nation's health is the total number of doctor visits made by the household members in the past year, There is a substantial nonresponse among the sampled households, and the main issue we address here is that the nonrespones mechanism should not be ignored because respondents and nonrespondents differ. It is standard practice to summarize the number of doctor visits by the binary variable of no doctor visit versus at least one doctor visit by a household for each of the fifty states and the District of Columbia. We consider a nonignorable nonresponse model that expresses uncertainty about ignorability through the ratio of odds of a household doctor visit among respondents to the odds of doctor visit among all households. This is a hierarchical model in which a nonignorable nonresponse model is centered on an ignorable nonresponse model. Another feature of this model is that it permits us to "borrow strength" across states as in small area estimation; this helps because some of the parameters are weakly identified. However, for simplicity we assume that the hyperparameters are fixed but unknown, and these hyperparameters are estimated by the EM algorithm; thereby making our method Bayes empirical Bayes. Our main result is that for some of the states the nonresponse mechanism can be considered non-ignorable, and that 95% credible intervals of the probability of a household doctor visit and the probability that a household responds shed important light on the NHIS.
본 연구는 사찰음식의 수요영향요인을 추정하고, 외식시장에서 세분화 마케팅 전략수립 위한 대안 마련을 목적으로 수행되었다. 본 연구의 대상은 템플스테이 참가한 대상으로 사찰음식에 대한 선택 투입된 독립변수들이 구매횟수 빈도에 미치는 영향력의 차이를 파악하였다. 본 연구의 목적을 도모하기 위하여 편의표본추출법으로 서울소재 템플스테이 4곳에 참가자 대상으로 2015년 8월 6일~20일까지 15일간 진행되었으며, 설문지는 자기기입식방법으로 총 300부의 설문지를 배포하여 이중 278부를 회수하였으며, 최종 232부(83%)를 연구 자료로 사용하였다. 수집된 자료를 분석하기 위해 적절한 모형설정으로 절단된 음이항 포아송 모형을 설정하였다. 사찰음식의 활성화와 저변확대를 위한 세분화 마케팅자료로 사찰음식에 대한 수요영향분석을 통하여 사찰음식에 대하여 인지하고 있다는 점, 그리고 40대이상의 연령층과 4천만 원 이상의 소득분포에서 수요영향이 높았고, 미혼 및 남성층이 높았으며, 종교에 따라 불교층에서 높았고, 크리스찬 집단이 무교집단보다 사찰음식 수요영향에서 높았다. 이에 맞는 다양한 인구통계특성에 따른 소비계층의 심층적인 세분화 마케팅의 홍보정책을 우선적으로 수립되어야 한다. 또한, 사찰음식이 건강음식이란 이미지를 살려, 향후 소비계층의 세분화로 마케팅에 적용하여 사찰음식의 저변확대에 적극적인 홍보와 활성화에 대한 노력이 요구된다.
본 연구는 최근 한국의 사회서비스 시장화가 파생한 의문을 제기하면서 공공성(publicness)에 대한 재인식을 모색하였다. 공공성 모색에 있어, 기존 관점인 소유권적 공공성(ownership publicness)은 공공조직만이 공공성을 가진다고 한정함으로써 한국의 전체 장기요양시장을 설명하는데 역부족이다. 이에 통합적 관점인 규제적 공공성(dimensional publicness)과 규범적 공공성(normative publicness)을 제시하고, 이러한 공공성 관점이 서비스 질에 미치는 효과를 실증분석 하였다. 자료는 전국 노인장기요양시설 소유권을 중심으로 비비례층화표집방법을 활용하여 248개 조직설문조사와 인터넷 자료를 결합하였다. 분석방법은 다중회귀, 음이항회귀, 다중대체분석을 활용하였다. 분석결과는 첫째, 소유권적 공공성은 서비스 질의 전반적인 영역에서 효과가 나타났지만 서비스 결과에서는 제한적으로 관찰되었다. 둘째, 재원에 대한 규제적 공공성의 효과는 나타나지 않았고, 질 규제정책인 평가제도는 어느 정도 효과가 나타났다. 셋째, 규범적 공공성의 사회복지전문직비중은 서비스구조에서 부적 효과가, 서비스내용에서는 정적 효과를 보였고, 기초수급이용자비중은 서비스구조와 결과에서 효과가 나타났다. 이러한 분석결과는 기존의 공공성 관점이었던 소유권에 한정되지 않고 규제적 공공성과 규범적 공공성도 긴요하다는 것을 확인시켜주었다. 이는 한국의 사회서비스 시장화의 성과가 미미한 상황에서 규제적 공공성과 규범적 공공성의 이론적 모델이 산출하는 공공성 성과를 보여준다.
RFID는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용분야에서 기본적인 기술로 사용되어 왔다. 특히, 사물 인터넷을 위한 향후 RFID 기술의 폭 넓은 활용의 장애물중의 하나는 태그 리더기에 의한 RFID 데이터의 근본적인 비 신뢰성이다. 특히, 읽기 손실과 잘못된 읽기 같은 읽기오류 문제는 RFID 시스템이 적절히 처리해야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 미들웨어 시스템이 전달한 오류 데이터는 궁극적으로 응용 서비스의 품질을 저하시킬 수 있기 때문이다. 따라서 높은 품질의 서비스를 위해서 지능형 RFID 미들웨어 시스템은 응용에 깨끗한 데이터를 전달하기 위해 읽기오류를 상황에 따라 적절하게 처리하여야 한다. 읽기 오류를 해결하기 위한 보편적인 방법 중의 하나는 슬라이딩 윈도우 필터의 사용이다. 따라서 최적의 윈도우 크기를 결정하는 것은 특히 모바일 환경에서는 읽기 오류를 줄이기 위해 쉽지 않은 중요한 일이다. 본 논문에서는 지능형 윈도우 크기 조정을 통해 읽기 오류를 줄이기 위하여 단일 태그를 위한 RFID 데이터 정제 방안을 제안한다. 이항 샘플링을 기반으로 한 기존 연구와 달리, 본 논문에서는 가중치 평균을 사용한다. 이는 최근의 읽기가 더 정확한 현재의 태그 전이를 나타낼 수 있으므로 과거와 현재의 읽기를 차별화하는 일이 필요하다는 것에 기반을 두고 있다. 가중치 평균을 사용하므로 이질적인 읽기 패턴을 갖는 모바일 환경에서도 효율적으로 적응하여 윈도우 크기를 동적으로 조정할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 윈도우 내의 읽음 패턴과 감소되는 윈도우 크기의 효과를 분석함으로서 더욱 효율적이고 정확한 크기 조정 결정을 할 수 있도록 한다. 제안한 방안을 사용하면 RFID 미들웨어 시스템이 응용에 좀 더 정확하고 무결점의 데이터를 제공함으로써 본래의 응용 서비스 품질을 보장할 수 있도록 한다는 궁극적인 목적을 달성할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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