• 한국통신학회논문지
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• 제34권5A호
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• pp.341-346
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• 2009

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식을 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 기능의 결합 기법을 제시한다. 모의 실험을 통해 기존 방법과의 성능 차이가 없음을 보여 제안한 기법에 의한 H/W 구현의 복잡도를 감소시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.235-242
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• 2002

트리 재균형 과정을 최소화하기 위하여 이진 검색 트리의 불균형도에 따른 검색 성능에 관한 수량적 정보를 얻기 위한 실험이 행하여졌다. 트리를 구성하는 노드들의 좌, 우 서브트리 높이 차 인 균형 인수에 의하여 불균형도를 수량화 한 결과 불균형도가 심해질수록 검색성능이 저하됨이 실험 자료들에 의하여 확률적으로 증명되었고 (p＜0.01), 노드 개수와 평균 검색 횟수 관계를 설명하기 위한 모형으로는 로그 모형 보다 선형 모형이 적합한 경향을 보였다. 그러나 균형 인수 크기가 3 미만인 노드들만으로 구성된 이진 검색 트리의 성능은 높이 균형이진 트리에 비하여 저하되지 않는 것으로 평가된다. 본 연구 결과들은 이진 트리를 자료 구조를 사용하는 소프트웨어 관리에 적용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.11-17
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• 2010

본 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 적은 클래스 데이터의 예측율을 높이고 학습시간을 단축시킬 수 있다.

• 재무관리연구
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• 제9권2호
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• pp.31-55
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• 1992

금융기관(金融機關)은 기업, 가계, 정부와 함께 우리 경제를 구성하는 주요한 부분이다. 금융기관은 최종적 차입자와 최종적 대부자를 중개하는 과정에서 여러가지 서어비스를 우리에게 제공하면서 존재한다. 금융기관이 제공하는 서어비스는 우리의 경제생활에 매우 중요한 영향을 미친다. 금융기관의 행동이 경제에 미치는 영향을 분석하기에 앞서 어떤 조건하에서 금융기관이 존립할 수 있는가를 알아보는 것도 금융기관의 행동을 이해하기 위해 의미있는 일일 것이다. 본 논문은 정보불균형(情報不均衡)의 관점에서 금융기관의 존립을 분석, 설명하는데 그 목적이 있다. 경제문제의 불확실성과 복잡성의 증대는 민간의 제한된 합리성을 더욱 제한되게 만들고 역으로 제한된 합리성 때문에 불확실성과 복잡성은 더욱 중요한 문제가 된다. 여기에다 인간의 이기주의가 결합하게 되면 정보의 유통이 불완전해져 정보가 불균등하게 분포하게 되는 현상이 생긴다. 정보불균형(情報不均衡)은 거래를 위촉시키고 극단적인 경우 시장실패(市場失敗)를 가져온다. 금융기관은 정보생산을 통해 거래위축이나 시장주패(市場朱敗)를 방지할 수 있는 역할을 한다. 금융기관이 정보생산을 한다고 해도 개별정보생산자나 직접 금융에 비해 정보생산비용면에서 우위를 가질 수 있어야 금융기관의 존립은 가능할 것이다. 즉 정보불균형(情報不均衡)을 해소하기 위한 정보생산이 금융기관이 존립할 수 있는 필요조건이라면, 정보생산의 경제성은 금융기관이 존립할 수 있는 필요충분조건이 된다고 할 수 있다. 금융기관이 개별정보생산자나 직접 금융보다 정보생산면에서의 경제성을 가질 수 있는 가능성은 첫째, 분산효과(分散效果)로 인한 대리비용(代理費用)의 감소(減小) 둘째, 분산효과(分散效果)로 인한 구성원보상(構成員補償)의 불확실성감소(不確實性減小) 세째, 금융기관 구성원간의 정보공유효과(情報共有效果)이다.

• 사회경제평론
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• 제38호
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• pp.51-83
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• 2012

다수의 상품이 생산되는 경제에서 스라파(Sraffa) 균형가격 조건과 균제성장 및 상품시장 균형 조건이 성립하는 경우를 생각하자. 이 모형에서 임금율 결정식과 투자함수를 동시에 부여하면 전체 경제는 과잉결정 되며 균형이 존재하지 않는다. 본 연구는 이 과잉결정 현상을 불균형 상태로 해석하고, 불균형상태에서 실현되는 임금율과 자본축적률이 각각의 동학식을 따라 결정되는 것으로 해석한다. 그리고 이 해석의 유효성을 주장하기 위하여 전체 경제에 대한 단순한 동학모형을 구축하고, 임금율과 자본축적률의 동학경로를 분석한다. 본 연구의 동학모형은 로카-볼테라 식체계의 구성조건을 만족하며, 따라서 전체 경제의 성장경로는 내생적으로 순환변동하는 경로를 따라 결정된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.49-54
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• 2024

데이터 불균형은 분류 문제에서 흔히 마주치는 문제로, 데이터셋 내의 클래스간 샘플 수의 현저한 차이에서 기인한다. 이러한 데이터 불균형은 일반적으로 분류 모델에서 과적합, 과소적합, 성능 지표의 오해 등의 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위한 방법으로는 Resampling, Augmentation, 규제 기법, 손실 함수 조정 등이 있다. 본 논문에서는 손실 함수 조정에 대해 다루며 특히, 불균형 문제를 가진 Multi-Class 블랙박스 동영상 데이터에서 여러 구성의 손실 함수(Cross Entropy, Balanced Cross Entropy, 두 가지 Focal Loss 설정: 𝛼 = 1 및 𝛼 = Balanced, Asymmetric Loss)의 성능을 I3D, R3D_18 모델을 활용하여 비교하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.757-765
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• 2007

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 이동성이 있는 고속 데이터 전송에 적합한 전송 방법으로 널리 알려져 있지만, 위상 잡음과 직교 불균형(IQ imbalance)에 매우 민감한 특성을 보이는 단점이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 위상 잡음 특성에 따른 위상 잡음 분산을 계산한 다음, 직교 불균형이 있는 OFDM 시스템의 통신 성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 위상 잡음의 분산과 직교 불균형의 크기 변화에 따라 통신 성능이 변화하는 것을 분석하였다. 분석 결과, 진폭 불균형이 ${\varepsilon}$=0.2; 0.3; 0.4이고, 위상 불균형이 ${\phi}=10^0$이고, 위상 잡음의 분산 ${\sigma}^2=0.012$일 때, BER은 $10^{-5}$에서 각각 2.88 dB, 3.61 dB, 4.69 dB의 SNR penalty가 존재한다.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.1-15
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• 2009

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 표본에 집중하여 학습을 강화할 수 있는 장점이 있다. 기업부실 예측문제를 활용하여 GM-Boost 알고리즘의 성과를 검증한 결과 기존의Under-Sampling, Over-Sampling 및 AdaBoost 알고리즘에 비하여 우수한 분류 정확성을 보여주었고 데이터 불균형 정도에 관계없이 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.357-371
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• 2014

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 분류 성능을 높일 수 있다고 알려져 있어, 본 논문에서는 데이터의 전처리 과정과 앙상블 기법을 함께 고려한 여러 모형들을 사용하여, 불균형 자료에 대한 이들모형의 분류성능을 비교평가한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권2호
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• pp.18-26
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• 2015

본 논문에서는 직접 변환 방식을 사용하는 RF 중계기에서 I/Q 불균형을 유발하는 파라미터를 분석하고 이를 추정하기 위한 방법에 대하여 연구하였다. 중계기에서는 RF 신호를 기저 대역으로 변환하는 수신단에서 실수부와 허수부의 진폭, 위상 불일치 및 필터 불일치가 발생하며 기저 대역 신호를 RF 신호로 변환하는 송신단에서 진폭과 위상의 불일치가 발생하게 된다. 이에 따라 중계기 구조에서 I/Q 불균형이 발생하는 요소를 순서대로 모델링 하고, 해당 파라미터를 추정하기 위한 송신단에서 수신단으로의 피드백 시험 구조를 제안하였다. 시험 송신 신호와 수신 신호의 비교를 통해 각 실수부와 허수부 신호 성분이 섞이면서 발생한 I/Q 불균형 요소를 추정할 수 있음을 기술하였으며, 추정한 파라미터를 이용하여 직접 변환 RF 중계기에서 I/Q 불균형 현상이 적절히 보상되었음을 확인하였다.