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01.

매트릭스 팬슬 방법의 데이터 불균형 제거 기법

고진환, 쉬샤오웬, 류병주, 이제훈, 이정섭, Koh. Jin-Hwan, Xu. Xiaowen, Ryu. Beong-Ju, Lee. Jae-Hun, Lee. Jung-Sup 한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 7 Pages

한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 2011, Vol.36 741-747 (7 pages)

고진환, 쉬샤오웬, 류병주, 이제훈, 이정섭, Koh. Jin-Hwan, Xu. Xiaowen, Ryu. Beong-Ju, Lee. Jae-Hun, Lee. Jung-Sup 저

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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잘 알려진 매트릭스 팬슬 방법은 정적이지 않은 환경 및 주파수가 같은 다중경로 신호가 존재 할때도 동작하는 입사각 추정방식이다. 매트릭스 팬슬방식은 기존의 공분산행렬을 사용한 방식보다 더 좋은 분해능을 보여 줄뿐 아니라 계산량의 측면에서도 매우 효과적이다. 본 논문에서는 매트릭스 팬슬 방식의 계산 과정에서 발생되는 데이터의 가중치가 균형이 맞지 않음으로써 생기는 영향에 관해 기술한다. 데이터의 균형이 맞는 새로운 방식의 매트릭스 팬슬 방식을 제안하고 데이터의 불균형을 해소할 수 있음을 보여주었다.
02.

데이터 전처리와 앙상블 기법을 통한 불균형 데이터의 분류모형 비교 연구

이희재, 이성임, Leea. Hee-Jae, Lee. Sungim 한국통계학회 응용통계연구 15 Pages

한국통계학회 응용통계연구 2014, Vol.27 No.3 357-371 (15 pages)

이희재, 이성임, Leea. Hee-Jae, Lee. Sungim 저

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최근 들어 데이터 마이닝의 분류문제에 있어 목표변수의 불균형 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 이전 연구들은 원 자료에 대하여 데이터 전처리 과정을 실시했는데, 전처리 과정에는 목표변수의 다수계급을 소수계급의 비율에 맞게 조정하는 과소표집법, 소수계급을 복원추출하여 다수계급의 비율에 맞게 조정하는 과대표집법, 소수계급에 K-최근접 이웃 방법 등을 활용하여 과대표집법을 적용 후 다수계급에는 과소표집법을 적용한 하이브리드 기법 등이 있다. 또한 앙상블 기법도 이러한 불균형 데이터의...
03.

불균형 데이터 학습을 위한 지지벡터기계 알고리즘

김광성, 황두성, Kim. Kwang-Seong, Hwang. Doo-Sung 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 7 Pages

한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2010, Vol.15 No.7 11-17 (7 pages)

김광성, 황두성, Kim. Kwang-Seong, Hwang. Doo-Sung 저

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논문에서는 클래스 불균형 학습을 위한 이차 최적화 문제의 해를 구하는 개선된 SMO 학습 알고리즘을 제안한다. 클래스에 서로 다른 정규화 값이 부여되는 지지벡터기계의 최적화 문제의 구현에 SMO 알고리즘이 적합하며, 제안된 알고리즘은 서로 다른 클래스에서 선택된 두 라그랑지 변수의 현재 해를 구하는 학습 단계를 반복한다. 제안된 학습 알고리즘은 UCI 벤치마킹 문제에서 테스트되어 클래스 불균형 분포를 반영하는 g-mean 평가를 이용한 일반화 성능이 SMO 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 SMO에 비해...
04.

유전자 알고리즘을 활용한 데이터 불균형 해소 기법의 조합적 활용

장영식, 김종우, 허준, Jang. Young-Sik, Kim. Jong-Woo, Hur. Joon 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 22 Pages

한국지능정보시스템학회 지능정보연구 2008, Vol.14 No.3 133-154 (22 pages)

장영식, 김종우, 허준, Jang. Young-Sik, Kim. Jong-Woo, Hur. Joon 저

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문제에서 발생하는 데이터 불균형 문제는 한 범주에 속한 데이터의 수가 다른 범주에 속한 데이터의 수보다 극히 많거나 작은 경우를 말한다. 이러한 불균형 문제를 해결하기 위해 표본추출과 오분류 비용에 근거한 여러 가지 기법들이 제시되었으며, 이들 간의 성능 비교에 대한 연구들도 이루어졌다. 본 논문에서는 기존에 제시된 불균형 문제 해소기법들의 조합적 활용에 대한 타당성에 대해 살펴보고 유전자 알고리즘을 통해 그 결합 비율을 결정하여 더 좋은 성과를 낼 수 있는지에 대해 살펴보도록 한다. 소수 범주에 대한 정확성을...
05.

불균형 데이터 처리를 위한 과표본화 기반 앙상블 학습 기법

김경민, 장하영, 장병탁, Kim. Kyung-Min, Jang. Ha-Young, Zhang. Byoung-Tak 한국정보과학회 정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 6 Pages

한국정보과학회 정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 2014, Vol.20 No.10 549-554 (6 pages)

김경민, 장하영, 장병탁, Kim. Kyung-Min, Jang. Ha-Young, Zhang. Byoung-Tak 저

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차이가 매우 큰 특징이 있다. 일반적인 기계학습 문제에서 학습데이터의 불균형 문제는 성능을 저하시키는 중요한 요인으로 작용하지만, 필기체 인식에서는 데이터 자체의 높은 분산과 비슷한 모양의 낱글자 등이 성능 저하의 주요인이라 생각하기 때문에 이를 크게 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터의 불균형 문제를 고려하여 필기체 인식기의 성능을 향상시킬 수 있는 과표본화 기반의 앙상블 학습 기법을 제안한다. 제안한 방법은 데이터의 불균형 문제를 고려하지 않은 방법보다 전체적으로 향상된 성능을 보일 뿐만...
06.

기업부실 예측 데이터의 불균형 문제 해결을 위한 앙상블 학습

김명종, Kim. Myoung-Jong 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 15 Pages

한국지능정보시스템학회 지능정보연구 2009, Vol.15 No.3 1-15 (15 pages)

김명종, Kim. Myoung-Jong 저

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데이터 불균형 문제는 분류 및 예측 문제에서 하나의 범주에 속하는 표본의 수가 다른 범주들에 속하는 표본 수에 비하여 현저하게 적을 경우 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류 경계영역이 왜곡되고 결과적으로 분류자의 학습성과가 저하되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제를 해결하기 위하여 Geometric Mean-based Boosting (GM-Boost) 알고리즘을 제안하고자 한다. GM-Boost 알고리즘은 기하평균 개념에 기초하고 있어 다수 범주와 소수 범주를 동시에 고려한 학습이 가능하고 오분류된...
07.

다층퍼셉트론에 의한 불균현 데이터의 학습 방법

오상훈, Oh. Sang-Hoon 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 8 Pages

한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2009, Vol.9 No.7 141-148 (8 pages)

오상훈, Oh. Sang-Hoon 저

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최근에 클래스 분포의 불균형이 심한 데이터의 학습 문제가 그 중요도에 비하여 만족할만한 성능을 얻기 어려운 관계로 관심이 고조되고 있다. 이 문제에 대한 접근 방법은 데이터 레벨의 불균형 해소, 알고리즘 레벨에서의 비용함수 도입, 인식기의 앙상블에 의한 성능향상 등으로 분류된다. 이 논문은 알고리즘 레벨의 접근 방법으로써, 다층퍼셉트론 신경회로망에 고차의 오차함수를 사용하여 불균형 데이터를 학습하는 방법을 제시한다. 즉, 소수클래스의 학습을 강화시키고 다수 클래스의 학습을 약화시키는 형태로 가 중치를...
08.

OFDM 전송방식 기반의 Direct-Conversion 수신기에서 I/Q 불균형 보상을 위한 새로운 방법 제안

배정화, 박진우, Bae. Jung-Hwa, Park. Jin-Woo 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 8 Pages

한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2006, Vol.31 1265-1272 (8 pages)

배정화, 박진우, Bae. Jung-Hwa, Park. Jin-Woo 저

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발생하는 I/Q 불균형(mismatch)문제를 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 보상기법을 제시한다. OFDM심볼에 0의 값을 갖는 null 부반송파를 삽입하여 전송한 후에, 수신단에서 FFT후의 null 부반송파로부터 I/Q 불균형 관한 파라미터 값을 추정하고, 이를 이용하여 데이터 심볼에서 I/Q 불균형 효과를 제거하는 방법으로, 효율적이며 낮은 복잡성(complexity)이 제안 방식의 수요 특징이다. 모의실험 결과로부터 소수의 null 부반송파로도 충분한 I/Q 불균형 효과를 제거하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 제안된 방식은 주파수 선택적...
09.

M-WiMAX 시스템의 DFE 최적화를 위한 IQ 불균형 보상과 AGC 결합 기법

김종훈, 김영범, 장경희, Kim. Jong-Hun, Kim. Young-Bum, Chang. Kyung-Hi 한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 6 Pages

한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 2009, Vol.34 341-346 (6 pages)

김종훈, 김영범, 장경희, Kim. Jong-Hun, Kim. Young-Bum, Chang. Kyung-Hi 저

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기반으로 하는 M-WiMAX (Mobile-Worldwide Interoperability for Microwave Access) 시스템은 이동성이 있는 고속 데이터 전송에 적합한 전송 방법으로 널리 알려져 있지만, 수신단에서의 LO (Local Oscillator)에 의해 발생하는 IQ 불균형에 매우 민감한 특성을 보이는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 IQ 불균형이 시스템에 미치는 영향을 분석하고, 이를 보상하는데 있어 이득 불균형의 추정 및 보상이 AGC (Automatic Gain Control) 기능과 중첩함으로 단말 모뎀에서 DFE (Digital Front-end) 의 소형화 및 고집적화를 위한 두...
10.

다중 홉 원격검침망에서의 최소 트래픽 보장을 위한 데이터 수집기법에 관한 연구

황광일, Hwang. Kwang-Il 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 10 Pages

한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 2011, Vol.36 848-857 (10 pages)

황광일, Hwang. Kwang-Il 저

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등의 장점으로 인해 최근 다양한 원격검침분야에서 활발히 활용되고 있다. 하지만, 이같은 다수의 장점에도 불구하고, 멀티 홉 기반의 원격검침망에서는 매 검침데이타 획득시마다 과다한 양의 트래픽을 발생시킴으로써, 데이터 충돌과 간섭의 확률을 증대시키고, 불필요한 전송으로 인한 에너지 낭비와 함께 특정 노드들의 에너지만 급격하게 소모되는 에너지 불균형 현상을 야기하고 있다. 그리하여 본 논문에서는 멀티홉 기반의 무선 원격검침망에서 발생하는 트래픽의 양을 최소로 줄임으로써 검침망의 각 노드들의 에너지 보존은...

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