• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.39-46
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• 2001

본 논문에서 우리는 3밴드 이미지로부터 광원의 분광 방사 에너지 분포를 추정 할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 광원은 표면 반사(Ο(λ))에 대응하는 최대 무채색 영역(L(λ))의 반사되는 분광 방사 에너지 분포에 의해 추정된다. 3밴드 이미지로부터 최대 무채색 영역의 분광 방사 에너지 분포를 획득하기 위하여 수정된 그레이월드가정 알고리즘을 채택했다. 그리고 최대 표면 반사는 무채색 모집단으로 주성분 분석 방법을 사용해서 추정을 하였다. 무채색 모집단은 먼셀 컬러 색표에서 문턱값 보다 낮은 크로마 벡터를 사용해서 만들었다. 분리된 무채색 모집단의 제1에서 제3차까지의 누적 기여율은 약 99.75%이다. 무채색 모집단에 의해 광원의 분광 방사 에너지 분포의 재구성 그리고 여러 가지 광원 하에서 획득된 3밴드 디지털 이미지는 원본과 재현된 광원의 분광 방사 에너지 분포를 RMSE에 의해 평가하고 실험하였다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.159-171
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• 2005

최근 미국을 위시한 선진국에서 제제간의 생물학적 동등성을 판단하는 기준이 생체 이용률의 평균치를 비교하는 시험에서 분산까지 같이 고려하는 기준으로 바뀌고 있다. 처방성과 교차사용성을 의미하는 모집단과 개인 생물학적 동등성이 바로 그것이다. US FDA에서는 2 × 4 교차설계법을 활용해서 제제간의 생동성을 입증하는 것을 추천하고 있다. 현재 US FDA에서 제안하고 있는 모집단 생물학적 동등성 평가 방법은 통계적으로 문제점을 가지고 있어 최근 Lee, Shao & Chow(2002), Chow, Shao & Wang(2003), 그리고 McNally, Iyer & Mathew(2002)에 의해서 수정된 평가 방법들이 제안되고 있다. 본 연구 논문에서는 그동안 제제간의 생물학적 동등성 평가 설계법이였던 2×2 교차설계법을 이용해서 모집단 생물학적 동등성을 평가하는 방법을 논의하고 최근 제안된 방법들을 모의실험을 통해 비교하여 가장 적절한 방법론을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.677-682
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• 2012

여러 분야에서 자료를 수집하기 위하여 모집단에서 표본을 추출하는 표본설계를 하고 있다. 특히 실험군과 대조군이 존재하는 임상자료에서는 모집단에서 집단별 일반적 변수들의 특성이 표본에 잘 반영되어야 하므로 더욱더 표본설계가 중요한 문제이다. 즉 모집단에서 집단별로 일반적 변수들이 가지는 빈도, 중심척도 그리고 산포척도 등이 표본에서도 동일하게 나타나야 한다. 그러나 주로 이루어지는 표본설계는 매우 복잡하고 어려워 일반 연구자가 사용하는데 있어 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션을 이용하여 집단별로 일반적 특성을 유지할 수 있는 임상자료의 샘플링 방법을 연구하였다. 또한 중환자실에 있는 환자자료에 적용하여 모집단과 표본의 일반적 변수의 특성값을 계산하여 보았고 통계적 가설검정을 이용하여 모집단과 표본집단에서 일반적 변수들의 값의 차이 여부를 비교하여 보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권6호
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• pp.791-801
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• 2010

마이크로데이터 제공시 발생될 수 있는 노출(disclosure)과 노출위험을 나타내는데 사용되는 측도인 유일성(uniqueness) 그리고 모집단 유일성의 개수를 추정하기 위한 초모집단 모형으로 Multinomial-Dirichlet 모형, Takemura의 Poisson-Gamma 모형, Modified Multinomial-Dirichlet 모형, Bethlehem의 Poisson-Gamma 모형을 다룬다. 이 4개의 모형에 대해 마이크로데이터 제공에 따른 임계모집단 크기(critical population size)를 결정한다.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.263-274
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• 2010

기업경기실사지수는 기업의 지난 실적과 기업가의 계획이나 판단 등을 기초로 하여 만들어지는 대표적인 경기 전망 지수이다. 이 지수는 경제 현장에서 널리 사용됨에도 불구하고 아직까지 규명된 통계적 성질은 많지 않다. 본 논문에서는 기업경기실사지수에 대한 통계적 성질을 고찰한다. 유한모집단에서 모집단 기업경기실사지수를 정의하고 단순확률표집을 가정한 후 모집단 기업경기실사지수 추정량을 구하며, 기업경기실사지수의 기댓값, 분산, 비편향 분산 추정량, 신뢰구간, 상대표준오차를 구한다. 그리고 기업경기실사지수의 평가지표로서 상대표준오차보다는 신뢰구간이 더 합리적임을 언급한다.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.341-353
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• 1993

여러 개의 종으로 구성된 모집단에서 일정 크기의 표본을 추출하였을 경우, 다음차례에 뽑힐 종이 새로운 종이 될 조건부확률의 추정량으로서 가장 널리 사용되어 온 것은 Good(1953)이 경험적 베이지안 접근법을 사용하여 제안한 비모수추정량이다. Clayton과 Frees(1987)는 Good의 추정량에 대한 대안으로서 비모수최우추정량을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 모집단이 비교적 불균일할 경우 자신들이 제안한 추정량이 Good의 추정량보다 평균제곱오차가 작음을 보여 주었고, Lee(1989)는 모집단이 균등분포에 비교적 가깝지 않은 절단기하분포를 따를 때 이를 점근적으로 규명하였다. 그러나 비모수최우추정량은 상당한 편의를 지니고 있는데, 본 연구에서는 이 편의의 일부를 보정한 새로운 추정량이 대부분의 모집단분포 형태에 있어 비모수최우추정량보다 평균제곱오차가 작으며, 모집단이 균일분포에 아주 가까운 경우를 제외하고는 Good의 추정량보다도 평균제곱오차가 작음을 점근적으로 규명하고, 이를 소표본 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.19-25
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• 2002

농업기본통계조사의 현행 표본은 1995년 농업총조사 결과를 모집단으로 선정한 것이므로 표본설계 시 고려되는 모집단의 기본 구조 변화 및 ${\ulcorner}$2000년 농업총조사${\lrcorner}$ 결과에서 나타난 변화된 특성을 제대로 반영하지 못하고 있으므로 ${\ulcorner}$2000년 농업총조사${\lrcorner}$ 결과를 바탕으로 모집단을 새로이 구성하여 변화하는 농가 구조를 반영하고, 기존 표본의 노후화를 방지하며, 기존 통계 생산을 유지하면서 신규 통계를 생산할 수 있도록 표본설계를 하였다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.77-85
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• 2001

무응답 상황하에서 보정 추정량에 대해 관심변수와 강한 상관계수를 가진 보조정보의 수준에 따라 모집단 총합에 대한 추정량과 분산추정량을 붓스트랩 방법을 이용해서 구했다. 이때 존재하는 보조정보의 수준이 표본인 경우와 모집단인 경우로 나누어 모집단 총합에 대한 보정 추정량(calibration estimator)을 구하고, 그에 따른 붓스트랩 분산 추정량을 도출하였다. 또한 테일러 분산 추정량, 잭나이프 분산 추정량과 붓스트램 분산 추정량의 효율성을 모의 실험을 통해 비교해 보았다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.291-294
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• 1995

본논문은 POW algorithm과 알고리즘을 통해 수행된 결과인 large scale word recognizer를 위한 POW set에 대하여 설명하겠다. Large scale word recognizer를 위한 speech database를 구축하기 위해서는 모든 가능한 phonological phenomenon이 POW set에 포함 되어얗 ks다. 또한 POW set의 음운 현상들의 분포는 추출하고자 하는 모집단의 음운현상들의 분포와 유사해야 한다. 위와 같은 목적으로 다음과 같이 3가지 성질을 갖는 POW set을 추출하기 위한 새로운 algorithm을 제안한다. 1. 모집단에서 발생하는 모든 음운현상을 포함해야 한다. 2, 최소한의 단어 집합으로 구성되어야 한다. 3. POW set과 모집단의 음운현상의 분포가 유사해야 한다. 우리는 약 300만 어절의 한국어 text corpus로부터 5천 단어의 고빈도 어절을 추출하고 이로부터 한국어 POW set을 추출하였다.

• 응용통계연구
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• 제5권1호
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• pp.9-17
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• 1992

본 논문은 표본조사론의 주된 연구 대상인 유한 모집단에서의 모수 추정 문제중에서 비추정 문제를 베이지안 방법으로 다루었다. 크기 N의 유한 모집단을 초모집단에서 뽑은 크기 N의 확률 표본으로 간주하고, 초 모집단 모수들의 사전분포를 비정보적인 것으로 가정하여 비(ratio)의 정확한(exact) 사후분포를 유도하였으며, 이를 바탕으로 비의 정확한 신뢰구간을 구해 특별한 조건 아래에서 제안된 Fieller의 방법등 기존의 방법들과 비교하여 보았다.