귤응애의 예찰방법을 개발하기 위하여 제주지역의 온주밀감원에서 귤응애 분산형태에 대해 2개년(1999~2000년)에 걸쳐 잎 표본에 대하여 각 조사일에 평균밀도를 조사하였다. Taylor's power law와 Iwao's patchiness regression을 이용하여 분산지수를 비교하였으며, 잎 표본 조사에서는 일반적으로 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 평균-분산 관계를 더 잘 나타내었다. Taylor's power law의 기울기와 절편은 조사한 포장 간에 차이가 없었으며, 여기에서 얻어진 상수값을 이용하여 잎 표본 조사에 의한 귤응애 약 .성충에 대한 고정정확도수준에서의 표본조사법을 개발하였다. 이 조사법에 대해 resampling 기법을 이용하여 독립된 4개의 조사자료를 이용하여 분석한 결과 실질 고정정확도(D)값이 요구되는 D값보다 항상 낮았으며, 나무당 귤응애 밀도가 8마리 이상에서 필요한 조사 나무수는 18주보다 작았다.

풍요표본추출기 법증에 서도 층화표본추출법플 이용한 적웅척 증요표본추출기법이 일반적 으로 가장 합리적인 것 으 로 알려져 있다. 그러나 확릅장 유한요소모형분제와 갇이 기본 확률변수의 규모 가 큰 경우에 는 층화표본추출법에 서 요구되는 기본적인 표본점의 규 모가 급즙하여 효플성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성 윤 극복하 기 위하여 충화표본추출에서 7] 본확-플변수룹 사용하는 대신에 기본확률변 수뜰의 함수이며 새로운 확률변수인 응답 값흙 이용하는 방법 음 개발하였다 여기에서 웅답값은 일반적인 함수형태로 표시퍼지 않으며. 한 번의 응답계 산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 운제점윤 해결하기 워하여 응답변식 윤 이용한 층화표본추출볍 윤 개발하였다‘ 개 발된 기법에서는 기본확률 변수의 모의발생균묘는 기존의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하 지만 매우 많은 계산량찰 요구하는 실제 응답해석규모는 웅답연삭윤 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 확히 본 기법은 기 본확륨변 수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴 확블이 낮응-수룩 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되 는 것으르 분석되었다，