최근 들어 조사통계는 응답자들의 응답 부담에 의하여 무응답 혹은 통계의 질 저하라는 문제에 직면하게 되었다. 이에 본 논문에서는 우리나라의 조사 대상자인 사업체는 어떤 요인에 특히 응답 부담을 가지고 있는 지 실태조사를 통하여 파악해 보았으며, 그 결과 통계조사가 너무 많다라는 점과 조사표가 너무 전문적이라는 의견을 알 수 있었다. 또한 응답 부담을 객관화할 수 있는 지표를 검토하면서 응답 부담 경감방안에 대해 살펴보았다.
최소카이제곱추정에 의하여 구한 추정량의 표본분포를 붓스트랩으로 근사시켰을 때에도 정규근사와 최소한 동등함을 설명하고, 이 이론을 자궁경부암 조직에서 검출되는 란게르한스 세포의 출현률 추정에 이용하였다. 란게르한스 세포의 출현횟수를 포지티브 포아송 모형에 적합시켰으며, 추정된 출현률의 표준오차는 대표본 근사 및 붓스트랩을 이용하여 계산하였다. 두 방법 모두 비슷한 결과를 제공하였다.
산림의 바이오매스 탄소저장량을 추정하는 것은 산림의 공익적인 가치를 평가하기 위해 선행되어야 하는 연구이다. 하지만 기존의 바이오매스 탄소저장량 추정에 관한 연구는 대부분 결정론적 모델이 사용되어 오차에 의한 영향을 알 수 없다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 단양군의 지상부 바이오매스 탄소저장량 추정의 경우를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 오차에 의한 추정오차의 영향을 분석하고자 하였다. 기본적인 추정 방법으로는 kNN 알고리즘이 사용되었으며, 표본점의 위치에 우연오차 및 계통오차를 추가하여 RMSE의 변화를 통해 추정오차에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 일반적인 위성영상에서 발생 할 수 있는 0.5~1 영상소의 위치오차에 의해 추정의 평균 RMSE가 24.8 tonC/ha에서 26 tonC/ha로 증가하는 것으로 확인되었으며, 추정 오차의 범위는 23.8 tonC/ha에서 28.1 tonC/ha로 나타났다. 하지만, 대상지역의 특성에 의해 0.8 영상소 이상의 우연오차에 대해서는 더 이상의 RMSE 증가가 없이 수렴하는 것으로 확인되었다. 방향을 고려한 계통오차에 대한분석의 경우 실험자료에서 특정한 경향은 발견되지 않았다.
본 연구에서는 선형추세를 갖는 모집단에 대한 효율적인 표본추출방법과 모평균 추정법을 제안하였다. 이 방법은 계통추출을 확장한 중심균형계통추출을 써서 표본을 뽑은 뒤 표본평균보다 수정된 추정량을 써서 모평균을 추정하는 것이다. 수정된 추정량을 정하는 데에 보간법의 개념을 사용하였다. 제안된 추정량과 기존의 방법에 으한 추정량들의 효율을 Cochran(1946)의 무한초모집단모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 비교하였다. 제안된 방법은 표본크기 n($\geq$5)이 홀수이고 추출률의 역수인 $textsc{k}$가 짝수인 경우에 사용하기 위한 것이다. 모의실험을 이용한 예어서도 역시 좋은 결과가 얻어졌다.
정보적 표본설계 기법을 적용하여 무응답의 영향을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 초모집단모형(super population model)에 포함된 오차의 분포가 정규분포를 따르고 응답률이 지수함수를 따를 때 지수형 응답률 정보를 모수추정에 사용함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것으로 알려져 있다. 최근 Chung과 Shin (2017)은 정보적 표본설계의 가중치를 구하기 위해 세부 층을 등간격으로 나누는 방법을 고려하였으며 세부 층의 개수가 추정의 정확성에 영향을 주는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 주어진 표본 규모에 따른 최적의 세부 층 개수와 최적의 층 경계를 구하기 위해 등간격, 분위수, LH 알고리즘을 이용하여 층을 나누는 방법을 살펴보았으며 모의실험을 통하여 각 방법의 결과를 비교하였다. 또한 다양한 형태의 보조변수 분포를 이용하여 실무에서 사용할 수 있는 세부 층 경계와 세부 층 개수를 정하는 기준을 제안하였다.
위상배열 안테나 레이다에서는 기계적 관성에 관계없이 레이다 빔의 신속한 조향이 가능하기 때문에 측정을 원하는 목표와 그 목표에 대한 측정시간, 측정표본속도를 선택적으로 취할 수 있게 된다. 이 논문에서는 주어진 측정 파라미터에 대해 이러한 위상배열 레이다 시스템을 위한 3차원 가변 포본화 빈도 추적 필터를 설계했다. 이 추적 필터는 추적목표의 탐지확률을 적정한 값 이상으로 유지하기 위해서 목표의 각도 예측오차를 안테나 빔 폭의 일정한 비율이내로 줄일 수 있어야 한다. 여기서 설계한 추적 필터는 이러한 요구를 만족하는 범위에서 표본화 빈도를 낮출 수 있도록 목표까지의 거리와 기동에 따라 표본화 빈도를 선택하게 된다. 이 추적 필터설계의 타당성은 여러가지 기동목표에 대한 수치실험을 통해 확인했다.
홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.
조사비용이 비교적 소요되더라도 추정해의 정확도를 높이기 위해 링크교통량과 target OD 외에 추가정보를 확보하여 OD추정을 하는 연구들이 시도되고 있다. 그러나 추가정보를 이용한 기존 OD추정기법은 대부분 추가정보의 특성 또는 장점을 유지하는 목적함수 구성 및 분석을 수행하지 못하여, 확보된 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 관측교통량과 target OD외에 비용효율적인 추가정보를 이용하여 가능해의 범위를 좁힘으로써 추정OD의 정확도를 증진하는 것으로, 이를 위해 표본링크이용비(sample link use proportion)를 추가정보로 이용하였다. 즉 OD통행량과 링크교통량과의 관계를 target OD의 통행배분에서 구하지 않고, 도로변 면접조사에서 확보가능하며 신뢰성 높은 정보인 표본링크이용비를 이용하여 구하였다. 이에 따라 본 연구에서는 경로기반 비균형 통행배분개념 하에서 링크교통량 보존법칙을 고려할 필요가 없는 OD추정 해도출 알고리즘을 제시하였다. 시험네트워크에 대한 사례분석결과, 표본링크이용비는 추가정보의 정확도가 낮은 경우에도 효율적으로 OD 추정력을 향상시킬 수 있었다. 그리고 표본링크이용비를 이용한 OD 추정기법은 target OD 오차나 관측교통량 오차에 크게 영향을 받지 않아, 링크교통량이나 OD 행렬이 변화된 곳에서도 비교적 안정적인 OD 추정이 가능하였다. 또한 표본링크이용비를 추가정보로 이용할 경우에 이용정보간의 정밀도문제가 발생하기 때문에 다른 이용정보의 정밀도 수준을 고려하여 추가정보의 조사수준을 설정하여야 하며, 관측교통량을 기본정보로 하는 추정기법은 링크교통량을 일정수준까지는 관측하여야 추가정보의 자료활용성을 높일 수 있다는 점을 제시하였다. 마지막으로 링크상의 추가정보는 최적조사위치문제를 고려하여야 하며, 특히 정보의 정밀도 측면에서 볼 때 링크교통량의 최적관측위치문제보다 표본링크이용비의 최적조사위치문제가 추정력 향상에 더 중요한 영향을 미칠 수 있는 것으로 파악되었다.
현재 국내 대학들이 강의평가의 저조한 참여율을 보완하기 위해 부가한 강제성은 학생들의 불성실한 응답을 야기하여 평가결과의 타당성을 크게 저해하는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구는 전수조사로 진행되는 강의평가제의 문제점을 지적하고 표본 강의평가제를 그 대안으로 제시하면서 표본평균을 이용해 모평균을 추론하는 것이 통계적으로 의미 있다는 것을 모의실험을 통해 확인하고자 한다. 이를 위해 2016년 2학기 S 대학에서 개설된 강좌의 소형, 중형, 대형, 사이버 강좌를 모집단으로 가정하였고, 각 강좌의 강의평가 평균점수를 모평균으로 가정하였다. 그리고 표본수의 결정을 위하여 직전년도 동일 교과목에 대한 평균과 표준편차를 사용하였고, 신뢰수준은 95%, 오차한계는 ${\pm}0.25$로 하였다. 데이터 분석도구인 R을 이용한 모의실험 시행결과 소형, 중형, 대형, 사이버 강좌 모두 모평균을 포함하는 신뢰수준이 95% 이상 근사하는 것으로 나타나 대표성 있는 표본 강의평가제의 실현 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 소형 해상 부유체의 위기 평가를 위한 확률기반 위기평가기법(PET)에서 표본 데이터에 최적인 누적분포함수(CDF) 추정에 관한 평가절차와 실험결과를 기술하였다. CDF는 PET에서 부유체의 위기수준을 평가하기 위한 위기허용기준의 참조 값을 제공하기 위한 것으로, 부유체 모델의 롤(Roll), 피치(pitch), 히브(Heave) 등의 운동응답함수에 대한 표본 데이터에서 추정할 수 있다. 본 연구에서는 여덟가지 정형화된 분포함수와 최대우도추정기법을 적용하여 표본 데이터에 대해서 최대우도를 갖는 CDF들을 평가하였다. 분포함수들의 적합도 검정 실험을 통해서, 베타 분포가 롤과 피치 표본 데이터에 대해서 평균 확률오차 $\bar{\delta}(0{\leq}\bar{\delta}{\leq}1.0)$가 가장 작은 0.024와 0.022로 최적임을 나타냈고, 히브 표본 데이터에 대해서는 감마 분포가 $\bar{\delta}$가 가장 작은 0.027로 최적임을 나타냈다. 본 연구에서 제안한 방법은 표본 데이터의 최적분포 추정을 위한 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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