• 전기학회논문지
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• 제65권7호
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• pp.1247-1251
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• 2016

This study aims to investigate the effect of sampling frequency to the time domain and frequency domain analysis of pulse rate variability (PRV). Typical time domain variables - AVNN, SDNN, SDSD, RMSSD, NN50 count and pNN50 - and frequency domain variables - VLF, LF, HF, LF/HF, Total Power, nLF and nHF - were derived from 7 down-sampled (250 Hz, 100 Hz, 50 Hz, 25 Hz, 20 Hz, 15 Hz, 10 Hz) PRVs and compared with the result of heart rate variability of 10 kHz-sampled electrocardiogram. Result showed that every variable of time domain analysis of PRV was significant at 25 Hz or higher sampling frequency. Also, in frequency domain analysis, every variable of PRV was significant at 15 Hz or higher sampling frequency.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권4호
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• pp.727-743
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• 2014

표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적 사고의 핵심이며 통계적 소양의 기초로서 통계교육에서 매우 강조되어야 하는 개념이다. 그러나 표본에 관한 선행연구에서는 대개 교과서 분석과 학생의 반응 분석 등에 그치고 있다. 이에 본고에서는 표본 개념에 대한 교수학적 분석의 한 측면으로서 역사적 분석을 시행하였다. 특히, 통계적 소양의 관점에서 이루어진 선행연구를 토대로, 표본 개념을 이해하기 위한 두 핵심요소인 표본대표성과 표집변이성에 기반을 두고 표본 개념의 역사적 발달을 분석하였다. 연구 결과, 표본 개념의 역사적 발달 과정은 표본대표성(sample representativeness)의 이해, 표본 변이(sample variance)의 등장, 표집변이성(sampling variability)의 인식으로 분류할 수 있으며, 특히 표집변이성을 인식하고 이를 제어하는 과정의 중요성을 확인 할 수 있었다. 그러나 표본 개념의 이해 수준에 대한 기존의 선행연구에는 표집변이성 개념이 잘 반영되지 않고 있다. 이를 토대로, 표본 개념의 교수학습에서 표집변이성을 강조해야 하며, 통계적 소양의 함양을 위해 표집변이성의 인식과 해결의 과정을 포함해야 한다는 시사점을 도출하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제14권4호
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• pp.495-516
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• 2012

본 연구에서는 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하고, 이들 요소 사이의 관계를 조사한다. 연구결과 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하는 것이 타당함을 확인하였다. 상관관계 분석결과 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어에 대한 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해의 상관계수가 유사한 것으로 나타났는데, 이러한 사실을 바탕으로 표집의 이해를 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해를 포괄하는 잠재변수로 설정할 수 있었다. 또한 변이성 인식과 변이성 제어는 표집의 이해에 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 변이성 설명은 표집의 이해에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권3호
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• pp.515-530
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• 2015

통계 교육에서 표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적으로 올바르고 합리적인 의사결정을 하기 위해 강조되어야하는 개념이다. 그럼에도 불구하고 표본과 표집 개념을 어떻게 지도하는지에 관해서는 충분히 연구되지 않은 상황이다. 이에 본고에서는 표본 지도에 대한 시사점을 얻기 위하여 국외 교육과정 및 지도 사례를 중심으로 표본이 어떻게 지도되는지 살펴보았다. 특히, 표본 개념의 두 요소인 표본대표성(sample representativeness)과 표집변이성(sampling variability)을 중심으로, 호주, 뉴질랜드, 영국, 미국의 교육과정을 분석했다. 또한 외국 교과서와 선행 연구의 표본 지도 사례를 분석하였다. 이를 토대로, 표본 지도에 관하여 첫째, 자료수집, 분석, 결과 해석이라는 통계적 탐구과정의 경험과 함께 지도하고, 둘째, 현재 지도시기보다 빨리 지도하고, 셋째, 표본대표성 뿐만 아니라 표집변이성을 고려하여 지도하고, 넷째, 효과적인 지도를 위해 공학 도구를 활용해야 한다는 시사점을 도출하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제57권4호
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• pp.413-431
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• 2018

In this study, I developed an activity oriented lesson to support the understanding of probabilistic and quantitative estimating population ratios according to the standard statistical principles and discussed its implications in didactical respects. The developed activity lesson, as an efficient physical simulation activity by sampling with replacement, simulates unknown populations and real problem situations through completely closed 'Closed Box' in which we can not see nor take out the inside balls, and provides teaching and learning devices which highlight the representativeness of sample ratios and the sampling variability. I applied this activity lesson to the gifted students who did not learn estimating population ratios and collected the research data such as the activity sheets and recording and transcribing data of students' presenting, and analyzed them by Qualitative Content Analysis. As a result of an application, this activity lesson was effective in recognizing and reflecting on the representativeness of sample ratios and recognizing the random sampling variability. On the other hand, in order to show the sampling variability clearer, I discussed appropriately increasing the total number of the inside balls put in 'Closed Box' and the active involvement of the teachers to make students pay attention to controlling possible selection bias in sampling processes.

• ALGAE
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• 제24권2호
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• pp.111-120
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• 2009

Choosing an appropriate sample unit is a fundamental decision in the design of ecological studies. While numer-ous methods have been developed to estimate organism abundance, they differ in cost, accuracy and precision.Using both field data and computer simulation modeling, we evaluated the costs and benefits associated with twomethods commonly used to sample benthic organisms in temperatc kelp forests. One of these methods, theTargeted Sampling method, relies on different sample units, each "targeted" for a specific species or group ofspecies while the other method relies on coefficients that represent ranges of bottom cover obtained from visual esti-mates within standardized sample units. Both the field data and the computer simulations suggest that both meth-ods yield remarkably similar estimates of organisnm abundance and among-site variability, although the Coefficientmethod slightly underestimates variability armong sample units when abundances are low. In contrast, the twomethods differ considerably in the effort needed to sample these communities; the Targeted Sampling requiresmore time and twice the persormel to complete. We conclude that the Coeffident Sampling metliod may be bettcrfor environmental monitoring programs where changes in mean abundance are of central conccm and resources arelimiting, but that the Targeted sampling methods may be better for ecological studies where quantitative reIation-ships among species and small-scale variability in abundance are of central concern.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권1호
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• pp.19-39
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• 2017

Taking samples of data and using samples to make inferences about unknown populations are at the core of statistical investigations. So, an understanding of the nature of sample as statistical thinking is involved in the area of statistical literacy, since the process of a statistical investigation can turn out to be totally useless if we don't appreciate the part sampling plays. However, the conception of sampling is a scheme of interrelated ideas entailing many statistical notions such as repeatability, representativeness, randomness, variability, and distribution. This complexity makes many people, teachers as well as students, reason about statistical inference relying on their incorrect intuitions without understanding sample comprehensively. Some research investigated how the concept of a sample is understood by not only students but also teachers or preservice teachers, but we want to identify preservice secondary mathematics teachers' understanding of sample as the statistical literacy by a qualitative analysis. We designed four items which asked preservice teachers to write their understanding for sampling tasks including representativeness and variability. Then, we categorized the similar responses and compared these categories with Watson's statistical literacy hierarchy. As a result, many preservice teachers turned out to be lie in the low level of statistical literacy as they ignore contexts and critical thinking, expecially about sampling variability rather than sample representativeness. Moreover, the experience of taking statistics courses in university did not seem to make a contribution to development of their statistical literacy. These findings should be considered when design preservice teacher education program to promote statistics education.

• 한국대기환경학회지
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• 제19권4호
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• pp.377-386
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• 2003

In order to develop a confident sampling technique, we designed and constructed a 6-port manifold MFC sampling system for collecting gaseous pollutants in air. Using this instrumentation, we tested the performance criteria of MFC system in terms of: (1) flow rate; (2) MFC-to-MFC variability; (3) tube-to-tube variability; and (4) time. It was interesting to find that the later two factors did not show any significant variations, while the former two show substantially large variations. However, as most of those variabilities are consistent enough to form systematic patterns, we were able to explain the occurrence patterns of all those MFC biases in terms of those four major variables. The overall results of our experiment suggest that one needs to use correction factor for each MFC unit under a given flow rate to maintain optimal accuracy and precision for sampling of those pollutants.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제21권1호
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• pp.17-32
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• 2011

본 연구에서는 예비교사들의 통계적 표집에 대한 이해를 조사하였다. 먼저 선행 연구를 바탕으로 표집의 이해와 관련된 주요 주제를 표본의 대표성, 표집 변이성, 표집분포로 구분하고, 각각의 주요 주제에 대한 세부 개념 요소들을 선정하였다. 이에 대한 예비교사들의 이해를 조사한 결과 대부분의 예비교사들이 편의를 일으키지 않는 무작위 추출이 표집방법으로 적절함을 이해하고 있었으나 약 64%의 예비교사들만이 표본을 모집단의 준비례적 축소버전으로 인식하고 있었다. 표집에서 표본이 모집단에서 차지하는 비율보다 표본의 크기 자체가 중요함을 인식하는 예비교사는 극소수에 불과했으며, 조사 대상의 절반에 해당하는 예비교사들만이 신뢰할 수 있는 결과를 도출하기 위해 전체 표본의 크기가 아니라 표집 횟수가 중요함을 인식하였다. 그리고 표집분포는 모집단 분포의 형태와 무관하게 모집단의 평균을 중심으로 대칭적인 형태를 나타낸다는 것을 이해하는 예비교사는 매우 적었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제32권1호
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• pp.1-20
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• 2009

The present contribution addresses uncertainty quantification and uncertainty propagation in structural mechanics using stochastic analysis. Presently available procedures to describe uncertainties in load and resistance within a suitable mathematical framework are shortly addressed. Monte Carlo methods are proposed for studying the variability in the structural properties and for their propagation to the response. The general applicability and versatility of Monte Carlo Simulation is demonstrated in the context with computational models that have been developed for deterministic structural analysis. After discussing Direct Monte Carlo Simulation for the assessment of the response variability, some recently developed advanced Monte Carlo methods applied for reliability assessment are described, such as Importance Sampling for linear uncertain structures subjected to Gaussian loading, Line Sampling in linear dynamics and Subset simulation. The numerical example demonstrates the applicability of Line Sampling to general linear uncertain FE systems under Gaussian distributed excitation.