Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.6
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pp.883-897
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2008
This paper provides correct informations inflecting the present situation using the sample design in population that the National Statistical Office puts in operation of the mining and manufacturing industry statistical survey in 2006. This paper proposes new sampling design which is able to grasp business fluctuations and provide basic data for the rearing policy and management of the material industry and components industry. These sample design are the modified cut-off method and multivariate Neyman allocation using principal components and sampling method is the probability proportional systematic sampling.
일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.3
no.1
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pp.101-109
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1996
네트웍 샘플링은 회귀한 속성을 갖는 모집단에서 유용한 표본조사방법이다. 기존의 중복수 추정량(multiplicity estimator)은 네트웍 샘플링의 특징을 반영하는 추정량으로 응답오차를 고려하지 않은 경우에 이용되었다. 본 논문에서는 응답오차를 고려한 경우와 이용할 수 있는 수정된 중복수 추정량을 제안하였다. 그리고 제안된 추정량의 기대값과 근사기대분산(approximate expexted variance)을 유도하였으며, 제안된 추정량이 기존의 모총수 추정량보다 화과적임을 가상모집단을 통하여 보였다.
Jo, Seong-Pyo;Park, Seon-Yeong;Han, Gi-In;No, Min-Seon;Bae, Han-Su;Kim, Hyeon-A
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2009.02a
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pp.313-332
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2009
본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선방안을 제시하였다. 대부분의 국가에서는 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비 표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정 (셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 새로운 조사설계방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하여는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비 표본오차를 해소하고, 자료수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.
Weights can be made and imposed in both sample design stage and analysis stage in a sample survey. While in design stage weights are related with sample data acquisition quantities such as sample selection probability and response rate, in analysis stage weights are connected with external quantities, for instance population quantities and some auxiliary information. The final weight is the product of all weights in both stage. In the present paper, we focus on the weight in analysis stage and investigate the effect of such weights imposed on the weighted mean when estimating the population mean. We consider a finite population with a pair of fixed survey value and weight in each unit, and suppose equal selection probability designs. Under the condition we derive the formulas of the bias as well as mean square error of the weighted mean and show that the weighted mean is biased and the direction and amount of the bias can be explained by the correlation between survey variate and weight: if the correlation coefficient is positive, then the weighted mein over-estimates the population mean, on the other hand, if negative, then under-estimates. Also the magnitude of bias is getting larger when the correlation coefficient is getting greater. In addition to theoretical derivation about the weighted mean, we conduct a simulation study to show quantities of the bias and mean square errors numerically. In the simulation, nine weights having correlation coefficient with survey variate from -0.2 to 0.6 are generated and four sample sizes from 100 to 400 are considered and then biases and mean square errors are calculated in each case. As a result, in the case or 400 sample size and 0.55 correlation coefficient, the amount or squared bias of the weighted mean occupies up to 82% among mean square error, which says the weighted mean might be biased very seriously in some cases.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.6
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pp.64-76
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2014
This study identified the causes of errors that could take place in the estimation process of vehicle miles traveled and quantified the effects of each of those causes on the estimation accuracy of vehicle miles traveled via error rate to propose an efficient way to estimate vehicle miles traveled. The study proceeded as follows: first, the study established survey data of vehicle miles traveled in the pilot test areas to test the accuracy of a method to estimate vehicle miles traveled. Second, the causes of errors with the estimation of vehicle miles traveled were categorized into errors with the sample size, sampling methods, and homogeneous link setting methods. In addition, many different methodologies were set to minimize errors with the estimation of vehicle miles traveled according to each of the causes. Third, error rates of estimation of vehicle miles traveled were compared and analyzed according to each of the methodologies. Finally, a toy network was established to propose a way of estimating vehicle miles traveled by taking the local characteristics into consideration. The study finds its significance in that it proposed an efficient way to estimate vehicle miles traveled through an experiment and planning approach and made use of survey data of vehicle miles traveled to test estimation accuracy. The proposed way of estimating vehicle miles traveled by taking into account the local characteristics will make a contribution to the estimation of vehicle miles traveled by the areas in future along with the level of data offered in the study.
This research assessed the feasibility of using high-resolution aerial images and deep learning algorithms for estimating the land-use and land-cover areas at the Approach 3 level, as outlined by the Intergovernmental Panel on Climate Change. The results from different sampling densities of high-resolution (51 cm) aerial images were compared with the land-cover map, provided by the Ministry of Environment, and analyzed to estimate the accuracy of the land-use and land-cover areas. Transfer learning was applied to the VGG16 architecture for the deep learning model, and sampling densities of 4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, and 250 × 250 m were used for estimating and evaluating the areas. The overall accuracy and kappa coefficient of the deep learning model were 91.1% and 88.8%, respectively. The F-scores, except for the pasture category, were >90% for all categories, indicating superior accuracy of the model. Chi-square tests of the sampling densities showed no significant difference in the area ratios of the land-cover map provided by the Ministry of Environment among all sampling densities except for 4 × 4 km at a significance level of p = 0.1. As the sampling density increased, the standard error and relative efficiency decreased. The relative standard error decreased to ≤15% for all land-cover categories at 1 × 1 km sampling density. These results indicated that a sampling density more detailed than 1 x 1 km is appropriate for estimating land-cover area at the local level.
In order to accurately estimate the litter mass, we evaluated the required sample sizes across 13 chronosequence stands for five years (1994~1996, 2003~2004) in northern hardwood forests in New Hampshire, USA. It was found that the number of required litter traps in our stands (0.25~0.5 ha) within ${\pm}10%$ of the sample mean was appeared to be similar or higher than the 15 litter traps installed in this study. Notably, in 1994 and 1995, the number of required litter trap was twice higher than the 15 litter traps. Further, within ${\pm}20%$ of the sample mean, the number of required litter traps was less than 10 across all 13 stands for five years, which indicates that we can reduce the sample size. Precisely, the number of sample size had increased in stands with steep and high elevation, but no relations with stand age across 13 stands were observed. Based on these results, we suggest that it is important to sample litter mass for several years, in order to determine the number of appropriate sample size, and stands with steep and high elevation may need more litter traps.
Distribution of pine needle gall midge infestations was analyzed from data collected in young Japanese red pine stands during 1992, and 1995-1996 in Kangwon-do. No significant differences in percentages of infested needle pairs were found among trees and between terminal and lateral shoots within a tree. However, the mean percentages of infested needle pairs increased significantly from the lower crown to the upper. Percentages of infested needle pairs on sample units, consisting 1 terminal and 2 lateral shoots, in the midcrown were best predictors of whole-tree percentages than were other crown levels. Therefore, a sample unit consisting of 1 terminal shoot and 2 lateral shoots per branch were fixed from the midcrown level. Number of tree and sample unit combinations needed to estimate pine needle gall midge infestations with given two levels of precision were determined.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.155-158
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2005
MRI 스캔시 화상평면내에서 촬상대상물체의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. MRI 신호의 위상오차와 불균일 표본화에 대한 문제의 모델은 화상평면내 임의 중심과 원점에 관한 회전운동에 의해 열화된 MRI 신호들사이에 위상차가 존재함을 나타낸다. 이에 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질을 개선하기위해서 다음과 같은 방법을 제안한다. 우선, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심의 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘과, 다음으로, 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이때, 미지 운동 파라메타를 예측하기위해 촬상대상물체의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 촬상대상물체의 회전이 존재할 때 측정된 에너지는 증가한다는 성질을 이용한다. 이러한 성질을 이용해서 각 위상부호화 단계에서 미지의 회전각 크기를 추정하기위한 평가함수가 도입된다. 최종적으로 시뮬레이션 화상 및 실제화상에 적용해서 제안한 본 방법의 유효성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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