• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1872-1879
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• 2022

최근 인공지능 기술이 발전하면서 해킹 공격을 탐지하기 위해 인공지능을 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 모델 개발에 핵심인 학습데이터를 구성하는데 있어서 보안데이터가 대표적인 불균형 데이터라는 점이 큰 장애물로 인식되고 있다. 이에 본 눈문에서는 오버샘플링을 위한 데이터 추출에 딥러닝 생성 모델인 VAE를 적용하고 K-NN을 이용한 가중치 계산을 통해 클래스별 오버샘플링 개수를 설정하여 샘플링을 하는 W-VAE 오버샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 공개 네트워크 보안 데이터셋인 NSL-KDD를 통해 ROS, SMOTE, ADASYN 등 총 5가지 오버샘플링 기법을 적용하였으며 본 논문에서 제안한 오버샘플링 기법이 F1-Score 평가지표를 통해 기존 오버샘플링 기법과 비교하여 가장 효과적인 샘플링 기법임을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.609-612
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• 2018

기계학습 분야에서 분류 문제를 해결하기 위해 다양한 알고리즘들이 연구되고 있다. 하지만 기존에 연구된 분류 알고리즘 대부분은 각 클래스에 속한 데이터 수가 거의 같다는 가정하에 학습을 진행하기 때문에 각 클래스의 데이터 수가 불균형한 경우 분류 정확도가 다소 떨어지는 현상을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Conditional Generative Adversarial Networks(CGAN)을 활용하여 데이터 수의 균형을 맞추는 오버샘플링 기법을 제안한다. CGAN은 데이터 수가 적은 클래스에 속한 데이터 특징을 학습하고 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성한다. 이를 통해 클래스별 데이터의 수를 맞춰 분류 알고리즘의 분류 정확도를 높인다. 실제 수집된 데이터를 이용하여 CGAN을 활용한 오버샘플링 기법이 효과가 있음을 보이고 기존 오버샘플링 기법들과 비교하여 기존 기법들보다 우수함을 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-55
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• 2021

최근에는 데이터베이스의 발달로 금융, 보안, 네트워크 등에서 생성된 많은 데이터가 저장 가능하며, 기계학습 기반 분류기를 통해 분석이 이루어지고 있다. 이 때 주로 야기되는 문제는 데이터 불균형으로, 학습 시 다수 범주의 데이터들로 과적합이 되어 분류 정확도가 떨어지는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 소수 범주의 데이터 수를 증가시키는 오버샘플링 전략이 주로 사용되며, 데이터 분포에 적합한 기법과 인자들을 다양하게 조절하는 과정이 필요하다. 이러한 과정의 개선을 위해 본 연구에서는 스모트와 생성적 적대 신경망 등 다양한 기법 기반의 오버샘플링 조합과 비율을 유전알고리즘을 통해 탐색하고 최적화 하는 전략을 제안한다. 제안된 전략과 단일 오버샘플링 기법으로 신용카드 사기 탐지 데이터를 샘플링 한 뒤, 각각의 데이터들로 학습한 분류기의 성능을 비교한다. 그 결과 유전알고리즘으로 기법별 비율을 탐색하여 최적화 한 전략의 성능이 기존 전략들 보다 우수했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2021

하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권7호
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• pp.311-316
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• 2019

분류 문제는 주어진 입력 데이터에 대해 해당 데이터의 클래스를 예측하는 문제로, 자주 쓰이는 방법 중의 하나는 주어진 데이터셋을 사용하여 기계학습 알고리즘을 학습시키는 것이다. 이런 경우 분류하고자 하는 클래스에 따른 데이터의 분포가 균일한 데이터셋이 이상적이지만, 불균형한 분포를 가지고 경우 제대로 분류하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Conditional Generative Adversarial Networks(CGAN)을 활용하여 데이터 수의 균형을 맞추는 오버샘플링 기법을 제안한다. CGAN은 Generative Adversarial Networks(GAN)에서 파생된 생성 모델로, 데이터의 특징을 학습하여 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성할 수 있다. 따라서 CGAN이 데이터 수가 적은 클래스의 데이터를 학습하고 생성함으로써 불균형한 클래스 비율을 맞추어 줄 수 있으며, 그에 따라 분류 성능을 높일 수 있다. 실제 수집된 데이터를 이용한 실험을 통해 CGAN을 활용한 오버샘플링 기법이 효과가 있음을 보이고 기존 오버샘플링 기법들과 비교하여 기존 기법들보다 우수함을 입증하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.811-816
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• 2018

MLFMM 알고리듬을 큰 산란체 문제에 적용하는 경우, transfer 함수의 계산이 최종 결과의 정확도에 큰 영향을 준다. 수치 과정 중 단위원 위에서 계산되는 적분의 정확도는 샘플링 수에 영향을 크게 받는다. 샘플링 수를 늘리면, 메모리와 계산시간도 같이 늘어나, 정확도가 유지되는 최소의 샘플링 수가 중요하다. 이는 산란체의 크기와 관련이 있어, 수치적으로 최적의 샘플링 수에 관한 오버샘플링 비율을 구하고, 대규모 산란체에서 검증한다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.97-118
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• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.

• 응용통계연구
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• 제32권3호
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• pp.349-374
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• 2019

이분형 자료의 분류에서 자료의 불균형 정도가 심한 경우 분류 결과가 좋지 않을 수 있다. 이런 문제 해결을 위해 학습 자료를 변형시키는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 이분형 자료의 분류문제에서 불균형을 다루기 위한 방법들 중 표본재추출 방법들을 비교하였다. 이를 통해 자료에서 희소계급의 탐지를 보다 효과적으로 하는 방법을 찾고자 하였다. 모의실험을 통하여 여러 오버샘플링, 언더샘플링, 오버샘플링과 언더샘플링 혼합방법의 총 20가지를 비교하였다. 분류문제에서 대표적으로 쓰이는 로지스틱 회귀분석, support vector machine, 랜덤포레스트 모형을 분류기로 사용하였다. 모의실험 결과, 정확도가 0.5 이상이면서 민감도가 높았던 표본재추출 방법은 random under sampling (RUS)였다. 그 다음으로 민감도가 높았던 방법은 오버샘플링 ADASYN (adaptive synthetic sampling approach)이었다. 이를 통해 RUS 방법이 희소계급값을 찾기 위한 방안으로는 적합했다는 것을 알 수 있었다. 몇 가지 실제 자료에 적용한 결과도 모의실험의 결과와 비슷한 양상을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.71-78
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• 2019

본 연구는 P2P 대부 플랫폼에서 우수 대출자를 예측시 유용한 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 그 성과를 실증적으로 검증하고자 한다. P2P 대부 관련 우수 대출자를 추정할 때 일어나는 문제점중의 하나는 클래스 간 불균형이 심하여 이를 해결하지 않고서는 우수 대출자 예측이 쉽지 않다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 SMOTE, 즉 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 LendingClub 데이터셋에 적용하여 성과를 검증하였다. 검증결과 SMOTE 방법은 서포트 벡터머신, k-최근접이웃, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그리고 딥 뉴럴네트워크 분류기와 비교하여 통계적으로 우수한 성과를 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.201-211
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• 2022

최근 사이버보안 패러다임의 변화에 따라, 인공지능 구현 기술인 기계학습과 딥러닝 기법을 적용한 이상탐지 방법의 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 공개 데이터셋인 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 기반 침입 탐지 모델의 이상(anomaly) 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 전처리 기술에 관한 비교 연구를 수행하였다. 또한 정상 데이터와 공격 데이터 비율에 따른 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 적용한 오버샘플링 기법 등을 사용하여 오버샘플링 비율에 따른 탐지 성능을 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 시스템 콜(system call) 특성과 프로세스 실행패스 특성에 Doc2Vec 알고리즘을 사용하여 전처리한 방법이 좋은 성능을 보였고, 오버샘플링별 성능의 경우 DCGAN을 사용하였을 때, 향상된 탐지 성능을 보였다.