• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.843-858
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• 2008

사업체 조사에서 사용되는 BLS 보정방법은 표본으로 선택된 사업체의 설계 가중치를 사후에 보정해 줌으로써 모집단의 대표성을 유지해 줄 뿐만 아니라 더욱 정확한 총계 추정을 가능하게 해준다. 일반적으로 BLS 보정은 설계가중치와 표본 틀(Sample frame)의 보조변수를 이용하여 정해지기 때문에 사용된 보조변수에 따라 보정인자의 결과 값이 다르게 된다. 본 논문에서는 보조변수가 있는 경우, 보조 변수가 없는 경우 그리고 다른 보조변수를 사용할 경우에 최종가중치가 어떻게 변하는지를 파악하기 위해 보조변수의 민감도를 살펴보았다. 본 논문에서 사용된 자료는 노동부의 2007년 매월노동통계 자료이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.13-18
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• 2002

이중추출(two-phase)접근방법 이용의 주목적은 관심변수와 보조변수사이의 관계를 이용해서 더 좋은 추정을 하고자 하는 것이다. 특히 이 방법은 층화, 무응답 문제에 적용하는 경우 상당히 효과적이다. 본 논문에서는 무시할 수 있는 무응답이 발생했을 때 이중추출기법을 이용해서 g-가중치와 응답확률을 각 단계별로 조정해줌으로써 무응답 보정추정량과 분산추정량을 구했다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.61-64
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• 2004

대규모 표본조사와 관련해서 관심변수와 보조변수간의 약한 상관관계를 고려한 Amahia et at.(1989)의 대체추정방법을 RHC(Rao, Hartley and Cochran)추출방법에 적용해서 Rao추정량과 효율성을 비교하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.63-68
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• 2001

조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조정보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.993-1004
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• 2017

표본조사에서는 추정의 정확성 및 정밀성 향상을 위해 흔히 층화추출법을 사용하며 층 내에서는 동일한 표본 가중치를 이용하여 표본을 추출한다. 그러나 실제 응답률은 관심변수 값에 영향을 받을 수 있기 때문에 주어진 동일한 가중치는 응답률을 반영하여 보정되어야 한다. 또한 관심변수가 연속형 보조변수와 선형 관계가 있고 보조변수를 기준으로 층이 나누어진 경우에는 층 내에서 동일한 가중치를 사용하는 것 보다 층을 세분화한 후 얻어진 가중치를 사용하는 것이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 응답률이 관심변수 자료 값의 지수함수이고, 관심변수가 보조변수와 선형 관계가 있을 때 정보적 표본설계 기법을 이용하여 추정의 정확성과 정밀성을 높이는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.95-96
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• 1986

시스템을 입력과 출력값 만으로 제어하고자 할 경우에는, 플랜트의 파라메타를 추정하면서 제어해 나가야 할 것이다. 이러한 경우에는, 귀환제어나 최적제어 형태로는 여러가지 문제점이 발견되어서, 최근에 적응제어가 많이 연구되고 있다. 이에는 Gain-Scheduling 방법, Self-tuning regulator 방법 및 model reference adaptive control 방법이 있다. Gain-Scheduling 방법은 미지의 파라메타가 plant에 있을지라도, 이를 즉시 예측할 수 있을 경우 보조변수 추정을 통하여 이득을 조절하여 시스템을 안정시키는 것이고, self tuning regulator는 보조변수를 직접 조정하여 시스템을 제어한다. 또 model reference adaptive control 방법은 기준모델을 정하여, 이에 따라 관측기 등을 통하여, 플랜트의 파라메타를 추정 제어해 나가는 것이다. 이때 기준 모델의 출력과 플랜트 출력사이의 오차를 어떻게 할 것인가? 추정되는 파라메타와 오차와의 대수관계 및 차수 등, 그 한계 해석이 최근의 MRAC 설계연구에 큰 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구에서는 신호합성 및 해석에 뛰어난 기능이 있는 Walsh 함수를 이용하여, 간단한 Micro computer의 도움으로, 오차 함수를 합성하고, 미지의 파라메타를 추정하여, 시스템의 adaptive filter설계에의 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 또 이를 실제 예를 들어 고찰하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제5권2호
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• pp.49-70
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• 2004

표본조사에서 사용 가능한 보조변수가 있는 경우에 추정의 효율을 높이기 위하여 보조변수를 활용하는 방법이 다각적으로 개발되어 왔다. 이 논문은 보조변수를 효과적으로 이용하는 방법 중의 하나인 일반회귀추정량에 대한 개괄적인 고찰이다. 일반회귀추정량의 출현부터 분산추정법의 제안까지 이론전개 과정을 살펴보았으며, 보정추정량 및 QR추정량과의 관련성을 통하여 일반회귀추정량의 성질을 알아보았다. 특히 분산추정에서 통상적인 설계기반 분산추정량이 가지는 조건부 성질의 약점을 보완하기 위하여 가중잔차기법을 사용하는 과정을 살펴보았다. 층화표집이나 집략표집과 같은 복합설계에서 활용할 수 있는 일반회귀추정량의 형태를 소개하였고, 마지막으로 일반회귀추정량의 장단점, 그리고 향후 이론적인 발전방향 및 실용적인 발전방향을 언급하였다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2003년도 춘계학술발표대회
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• pp.19-28
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• 2003

가중치 조정은 표본추출 확률의 역수로 계산된 기본 가중치 외에 보정승수를 곱해 줌으로써 추정단계에서 보조변수를 활용하여 추정치의 효율을 높이는 방법이다 가중치 조정의 대표적인 예로는 사후층화를 들 수가 있는데 이는 회귀추정의 특수한 경우이나 회귀추정보다 계산이 편리하여 실제로 많이 사용되고 있다. 이러한 경우 보조변수를 많이 사용하게 되면 보정승수가 지나치게 크거나 또는 지나치게 작아지게 되는 경우가 있는데 이렇게 되면 추정치의 편향(bias)이 커지게 된다. 본 연구에서는 적절히 추정치의 효율도 높이면서 편향을 줄이는 가중치 조정 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안된 추정치의 성질을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.33-44
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• 2003

조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용해야 한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조전보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.377-385
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• 2015

표본조사에서 무응답이 발생한 개체에 대해 재조사 실시한 후 보조변수를 사용한 회귀추정의 형태를 가지는 추정량을 제시하고 복제치 기법을 이용한 분산추정량을 연구한다. 또한 응답여부에 따른 응답확률의 모수적 추론방법도 함께 제시한다. 재조사 후 모평균에 대하여 불편성을 만족하고 효율이 좋은 추정량과 일치성을 가지는 분산추정량을 이론적으로 연구하고 모의실험을 통하여 연구의 타당성을 입증한다.