• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.79-90
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• 2012

본 연구는 공정신호가 불균형 데이터인 경우 이상 탐지 알고리즘의 성능 개선을 위한 특징 신호 추출 기법을 제안한다. 불균형 데이터란 범주 구분 문제에서 하나의 범주의 속하는 데이터의 비율이 다른 범주의 데이터에 비해 크게 차이나 이상 탐지성능이 크게 저하되는 경우를 의미한다. 공정이 운영되는 경우 얻을 수 있는 이상 신호의 수는 정상 신호에 비해 매우 적기에 이러한 문제를 해결하여 이상 탐지 기법을 적용하는 것은 매우 중요하다. 불균형 문제 해결을 위해 SOM(Self-Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 각 노드에 대응되는 가중치를 특징 신호로 간주하여 정상 데이터와 이상 데이터의 비율을 맞춘다. 특징 신호 데이터 집단의 이상 탐지를 위해 클래스 분류 기법인 kNN(k-Nearest Neighbor)과 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 이를 공정 신호 이상탐지를 위해 주로 사용하는 Hotelling's $T^2$ 관리도와 성능을 비교한다. 반도체 공정에서 발생한다고 알려진 공정 신호를 모사하여 신호 알고리즘 성능의 우수성을 검증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.99-104
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• 2011

본 논문에서 출력 전력 백-오프 구간을 확장하기 위한 고출력 고효율 불균형 도허티 전력 증폭기를 제안하였다. 제안된 불균형 전력증폭기는 기존의 대칭형 도허티 전력증폭기처럼 주 증폭기와 보조 증폭기에 같은 트랜지스터를 사용하는 구조이며 주 증폭기의 출력에 연결되어 있는 ${\lambda}/4$ 변환기의 임피던스를 변형하여서 구간을 확장할 수 있다. 제안된 불균형 도허티 전력증폭기는 기존의 백-오프 출력 구간을 확장하기 위한 비대칭 도허티 전력증폭기와 비교해서 구조가 더 간단함에도 불구하고 유사한 효율과 선형성 특성을 갖는다. 제안된 증폭기의 성능을 증명하기 위해서 CDMA2000 1FA 신호를 입력으로 사용하여 46 W 도허티 전력증폭기를 설계 및 제작하였다. 제작된 불균형 도허티 전력증폭기에서 35 %의 효율과 885 kHz 오프셋 주파수에서 ACPR -34 dBc 그리고 1.98 MHz 오프셋 주파수에서 ACPR -35.6 dBc를 얻었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권10호
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• pp.549-554
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• 2014

필기체 낱글자 인식을 위해서 사용되는 데이터는 일반적으로 다수의 사용자들로부터 수집된 자연언어 문장들을 이용하기 때문에 해당 언어의 언어적 특성에 따라서 낱글자의 종류별 개수 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 아니라 데이터의 개수가 부족한 낱글자들의 분류성능에 있어서도 향상된 결과를 보여준다.

• 토지주택연구
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• 제4권4호
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• pp.371-382
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• 2013

불균형 모멘트가 작용하는 무량판 슬래브 내부접합부를 대상으로 폐쇄형 전단보강근으로 보강한 1개 실험체와 밴드형 전단보강근으로 전단보강한 2개의 실험체를 제작하여 구조성능을 평가하였다. 구조성능평가 결과, 구조설계기준(KBC 2009)으로 평가한 불균형모멘트는 실험결과의 95%로 매우 잘 일치하나, 개정 구조설계기준(KCI 2012)으로 산정한 불균형모멘트는 실험결과의 약 60%에 불과하여, 내부접합부의 불균형모멘트를 과대평가하는 것으로 나타났다. 밴드형 전단보강근은 기존 전단보강근과 비교하여 유사한 구조성능을 가지며, 시공성이 우수한 것으로 나타나 중진지역의 무량판구조물 설계 시 적용할 수 있는 것으로 평가되었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제17권1호
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• pp.86-97
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• 2014

인천 경제자유구역은 2003년 우리나라에서 처음 지정된 경제자유구역으로서, 3개 지구 즉, 송도, 청라, 영종지구를 포함한다. 기존연구에서는 경제자유구역에 대해 국가경제적인 차원에서의 경제자유구역 활성화 방안이나 외자투자유치 문제점 등이 주요 논점으로 연구되었다. 그러나 경제자유구역 개발로 인한 지역경제와의 연관성이나 배후지와의 연계발전, 지역균형발전 등의 관점에서의 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 인천 경제자유구역 법률제정(2003년)을 기점으로 전기(1996~2002년)와 후기(2003~2009년) 총 14년 동안의 인천시 자치구(군)간의 지역불균형의 원인과 특성을 분석하여 인천 경제자유구역이 인천시 지역불균형에 미치는 영향을 연구하고자 하였다. 그 결과 인천 경제자유구역 개발이 지역경제 활성화와 구도심 파급효과로 연결되지 못하고 있음을 알 수 있었으며, 경제자유구역 내 대규모 아파트건설이나 기반시설건설은 구도심과의 불균형을 더욱 커지게 하고 있는 것으로 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.9-21
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• 2015

SVM은 높은 수준의 분류 정확도와 유연성을 바탕으로 다양한 분야의 분류분석에서 널리 사용되고 있다. 그러나 집단별 개체수가 상이한 불균형 자료의 분류분석에서 SVM은 다수집단으로 편향되게 분류함수를 추정하므로 소수집단의 분류 정확도가 심각하게 감소하게 된다. 불균형 자료의 분류분석을 위하여 집단별 오분류 비용을 차등 적용하는 가중 $L_2$-norm SVM이 개발되었으나, 이는 릿지 형태의 벌칙함수를 사용하므로 분류함수의 추정에서 불필요한 잡음변수의 제거에는 효율적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 라소 형태의 별칙함수를 사용하고 훈련개체의 오분류 비용을 차등적으로 부여함으로서 불균형 자료의 분류분석에서 변수선택의 기능을 지니는 가중 $L_1$-norm SVM을 제안하였으며, 모의실험과 실제자료의 분석을 통하여 제안한 방법론의 효율적인 성능과 유용성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.599-609
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• 2021

군집간의 개체 수의 차이가 큰 자료들을 불균형자료라고 한다. 불균형자료의 판별분석에서 다수 범주의 개체를 잘 분류하는 것 보다 소수 범주의 개체를 잘 분류하는 것이 더 중요하다. 그러나 개체 수가 상대적으로 작은 소수 범주의 개체를 개체 수가 상대적으로 많은 다수 범주의 개체로 오분류하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 HDBSCAN과 SMOTE를 결합한 방법을 제안한다. HDBSCAN을 이용하여 소수 범주의 노이즈와 다수 범주의 노이즈를 제거하고 SMOTE를 적용하여 새로운 자료를 만들어낸다. 기존의 방법들과 성능을 비교하기 위하여 AUC와 F1 점수를 이용하였고 그 결과 대부분의 경우에 HDBSCAN과 SMOTE를 결합한 방법이 높은 성능 지표를 보였고, 불균형자료를 분류하는데 있어 뛰어난 방법으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.711-721
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• 2021

이 논문에서는 불균형 자료에 대한 분류 분석에서 불순도지수를 이용하여 임계값을 조정하는 방법에 대해 알아본다. 이항자료에 대한 분류에서는 소수범주를 Positive, 다수범주를 Negative라고 하면, 일반적으로 사용하는 0.5 기준으로 범주를 정하면 불균형 자료에서는 특이도는 높은 반면 민감도는 상대적으로 낮게 나오는 경향이 있다. 소수범주에 속한 개체를 제대로 분류하는 것이 상대적으로 중요한 문제에서는 민감도를 높이는 것이 중요한데 이를 분류기준이 되는 임계값을 조정을 통해 높이는 방법에 대해 알아본다. 기존연구에서는 G-mean이나 F1-score와 같은 측도를 기준으로 임계값을 조정했으나 이 논문에서는 CHAID의 카이제곱통계량, CART의 지니지수, C4.5의 엔트로피를 이용하여 최적임계값을 선택하는 방법을 제안한다. 최적임계값이 여러 개 나올 수 있는 경우 해결방법을 소개하고 불균형 분류 예제로 사용되는 데이터 분석을 통해 0.5를 기준으로 ?(무엇?)을 때와 비교하여 어떤 개선이 이루어졌는지 등을 분류성능측도로 알아본다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.49-54
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• 2021

최근 스마트 헬스케어 기술의 발전에 따라 일상적인 질환에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라 헬스케어 데이터를 통해 예측 모델로 질병을 분석하거나 예측하는 연구들이 증가하고 있다. 그러나 헬스케어 데이터에는 양성 데이터와 음성 데이터의 불균형이 존재한다. 이는 특정 질환을 가진 환자에 비하여 상대적으로 환자가 아닌 사람이 많아 데이터 수집에 어려움이 있어 발생하는 현상이다. 데이터 불균형은 질병 예측 및 탐지 시 진행하는 모델의 성능에 영향을 끼치기 때문에 이를 제거할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 오버샘플링과 결측값 대치를 통해서 데이터 불균형을 해소한다. AutoML을 기반으로 여러 모델의 성능을 파악하고 모델 중 상위 3개의 모델을 앙상블한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.477-489
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• 2021

본 연구는 프로티언 경력지향성이 지속학습활동을 통해 주관적 경력성공에 영향을 미치는 매개과정에 대해서 조직문화 불균형성이 조절변인으로서의 역할을 하는지를 확인하기 위해 실시되었다. 이를 위해 대기업 경력 5년 이상의 사무직 근로자 276명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, SPSS 25와 Process Macro v3.5를 활용하여 자료를 분석하였다. 분석 결과 프로티언 경력지향성이 주관적 경력성공에 영향을 미치는 관계를 지속학습활동이 매개하는 것은 확인되었지만, 조직문화 불균형성의 조절효과 및 조절된 매개효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 프로티언 경력지향성의 하위변인인 '자기주도성'이 지속학습활동을 통해 주관적 경력성공 및 그 하위변인 '고용가능성', '경력만족'에 영향을 미치는 매개과정에 대한 조직문화 불균형성의 조절 효과는 통계적으로 유의하게 나타났다. 마지막으로 본 연구의 시사점에 제한점, 후속연구 제언을 논의하였다.