• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.544-546
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• 2020

의료 데이터를 이용하여 인공지능 기계학습 연구를 수행할 때 자주 마주하는 문제는 데이터 불균형, 데이터 부족 등이며 특히 정제된 충분한 데이터를 구하기 힘들다는 것이 큰 문제이다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 GAN(Generative Adversarial Network) 기반 고해상도 의료 영상을 생성하는 프레임워크를 개발하고자 한다. 각 해상도 마다 Scale 의 Gradient 를 동시에 학습하여 빠르게 고해상도 이미지를 생성해낼 수 있도록 했다. 고해상도 이미지를 생성하는 Neural Network 를 고안하였으며, PGGAN, Style-GAN 과의 성능 비교를 통해 제안된 모델이 양질의 고해상도 의료영상 이미지를 더 빠르게 생성할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 인공지능 기계학습 연구에 있어서 의료 영상의 데이터 부족, 데이터 불균형 문제를 해결할 수 있는 Data augmentation 이나, Anomaly detection 등의 연구에 적용할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.251-256
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• 2021

개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.550-552
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• 2022

최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.533-534
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• 2023

본 논문에서는 불균형하게 분포된(Non-IID) 데이터를 소유하고 있는 데이터 소유자(클라이언트)들을 가정하고, 데이터 소유자들 간 원본 데이터의 직접적인 이동 없이도 딥러닝 학습이 가능하도록 연합학습을 적용하였다. 실험 환경 구성을 위하여 MNIST 손글씨 데이터 세트를 하나의 숫자만 다량 보유하도록 분할하고 각 클라이언트에게 배포하였다. 연합학습을 적용하여 손글씨 분류 모델을 학습하였을 때 정확도는 85.5%, 중앙집중식 학습모델의 정확도는 90.2%로 연합학습 모델이 중앙집중식 모델 대비 약 95% 수준의 성능을 보여 연합학습 시 성능 하락이 크지 않으며 특수한 상황에서 중앙집중식 학습을 대체할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.621-623
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• 2023

본 연구는 당뇨병성 망막증의 자동 분류를 위해 딥러닝 모델을 활용한다. CLAHE 를 사용한 전처리로 이미지의 대비를 향상시켰으며, ResNet50 모델을 기반으로 한 전이학습을 통해 모델의 성능을 향상했다. 또한, 데이터의 불균형을 고려하여 정확도 뿐만 아니라 민감도와 특이도를 평가함으로써 모델의 분류 성능을 종합적으로 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 당뇨병성 망막증 분류 작업에서 높은 정확도를 달성하였으나, 양성 클래스의 식별에서 일부 한계가 있었다. 이에 데이터의 품질 개선과 불균형 데이터 처리에 초점을 맞춘 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 건강소식
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• v.10 no.5 s.90
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• pp.28-31
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• 1986

일반적으로 소아기 영양 상태는 그 사람의 성인 이후의 건강과 관계가 있는 것으로서 소홀히 다루어서는 안 된다. 최근 각종 인스턴트식품이 개발되면서 소아기의 식생활에 있어 불균형이 되고 있다. 이런 점은 가정과 학교가 협조하여 공동으로 소아의 식생활을 바로 잡아주어야 한다.

• 건강소식
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• v.35 no.11
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• pp.21-21
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• 2011

스트레스, 불균형한 식사습관 등으로 복부는 늘 피곤하다. 피곤한 복부를 요가로 풀어보는 것은 어떨까. 요가는 복식호흡으로 복부운동에 효과적이며 복부기관을 자극하고 장내 가스제거에 탁월하다. 또한, 혈액순환을 원활하게 하며 빈혈에 도움이 된다.

• The Monthly Diabetes
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• s.184
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• pp.33-37
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• 2005

신장이 여러 가지 이유로 제 기능을 하지 못하면 혈액 내에 노폐물이 쌓이며, 수분과 전해질의 불균형, 소변량의 감소, 부종, 고혈압 등의 증상이 나타난다. 신장질환은 종류가 많고 증상과 예후도 각기 다르므로 치료방법 및 식사조절도 이에 맞도록 해야 한다.

• 건강소식
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• v.10 no.8 s.93
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• pp.22-25
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• 1986

일반적으로 소아기 영양 상태는 그 사람의 성인 이후의 건강과 관계가 있는 것으로서 소홀히 다루어서는 안 된다. 최근 각종 인스턴트식품이 개발되면서 소아기의 식생활에 있어 불균형이 되고 있다. 이런 점은 가정과 학교가 협조하여 공동으로 소아의 식생활을 바로 잡아주어야 한다.

• 건강소식
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• v.39 no.9
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• pp.6-7
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• 2015

식생활의 서구화, 불규칙한 식사, 잦은 외식 등으로 대표되는 우리의 식습관 때문에, 위암, 심장병, 뇌혈관질환, 당뇨병 등의 만성 질환이 해를 거듭할수록 증가하고 있다. 이처럼 식습관 불균형이 원인이 된 만성 질환은 식습관의 개선을 통해서만 좋아질 수 있다.