• 한국가시화정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.63-68
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• 2021

In this study, data was augmentation through the SinGAN algorithm using small image data, and defects in rubber O-rings were detected using the random forest algorithm. Unlike the commonly used data augmentation image rotation method to solve the data imbalance problem, the data imbalance problem was solved by using the SinGAN algorithm. A study was conducted to distinguish between normal products and defective products of rubber o-ring by using the random forest algorithm. A total of 20,000 image date were divided into transit and testing datasets, and an accuracy result was obtained to distinguish 97.43% defects as a result of the test.

• 한국기계가공학회지
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• 제3권4호
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• pp.95-100
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• 2004

Plastics is used to produce precise parts with an inclusion of a reinforcement material such as glass fiber or carbon fiber to improve the dimension accuracy. The plastic goods can be produced with inaccurate dimensions, low mechanical strength, or residual stress due to the over packing of cavity inside, if the filling balance of melt resin is not accomplished. To overcome this problem, it is necessary to design the runner system with the geometrical balance at the mold design stage. However, even if the balanced runner system is achieved, a severe filling imbalance is observed practically in a multi-cavity mold. In this study, experiments were performed with Taguchi method to achieve the filling balance in multi-cavity mold with a symmetric runner system, by the use of pure PA and PA with glass fiber 33%. The experimental results were investigated to understand the effect of related molding factors on the filling imbalance for two resins.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.567-577
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• 2019

최근 학계, 산업계 등에서 접하는 기존의 문제를 머신러닝을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 이에 따라 이탈, 사기탐지, 장애탐지 등 일반적이지 않은 상황을 머신러닝으로 해결하기 위한 다양한 연구가 이어지고 있다. 대부분의 일반적이지 않은 환경에서는 데이터가 불균형하게 분포하며, 이러한 불균형한 데이터는 머신러닝의 수행과정에서 오류를 야기하므로 이를 해결하기 위한 불균형 데이터 처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝을 위한 불균형 데이터 처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 샘플링 방법을 중심으로 다수 클래스(Major Class)의 모집단 분포를 효율적으로 추출하도록 검증하여 머신 러닝을 위한 불균형 데이터 문제를 해결한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제14권3호
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• pp.105-134
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• 2013

Electrical construction business has public and professional characters. It may require appropriate interventions of the government because these business activities stand for not only profit-seeking competition, but also supplies of one of the key functions in our society. In other words, public benefit and private benefit are still in existence. The government therefore considers such an aspect of public importance of the business sector and needs to plan to adjust technical and engineering manpower of this market. This study focuses on the imbalance for labor supply and demand of technical engineer in electrical construction business. A system dynamics analysis is applied to understand and simulate the imbalance as a soft approach. It has the merit of causal loop diagram to alleviate the limitation of data lack problem. We find that excess demand is expected from 2010 to 2011, and excess supply is predicted from 2012 to 2021 about the manpower of technical engineer. It shows considerable disagreement between the supply and demand of human resource. So we suggest that it is strong necessity to construct statistics infrastructure for a manpower supply and demand plan.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권4호
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• pp.628-645
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• 2014

In past few years, distributed hash table (DHT)-based P2P systems have been proven to be a promising way to manage decentralized index information and provide efficient lookup services. However, the skewness of users' preferences regarding keywords contained in a multi-keyword query causes a query load imbalance that combines both routing and response load. This imbalance means long file retrieval latency that negatively influences the overall system performance. Although index replication has a great potential for alleviating this problem, existing schemes did not explicitly address it or incurred high cost. To overcome this issue, we propose, in this paper, an integrated solution that consists of three replication schemes to alleviate query load imbalance while minimizing the cost. The first scheme is an active index replication that is used in order to decrease routing load in the system and to distribute response load of an index among peers that store replicas of the index. The second scheme is a proactive pointer replication that places location information of each index to a predetermined number of peers for reducing maintenance cost between the index and its replicas. The third scheme is a passive index replication that guarantees the maximum query load of peers. The result of simulations indicates that the proposed schemes can help alleviate the query load imbalance of peers. Moreover, it was found by comparison that our schemes are more cost-effective on placing replicas than PCache and EAD.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.1-10
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• 2022

Nowadays software defect prediction (SDP) is most active research going on in software engineering. Early detection of defects lowers the cost of the software and also improves reliability. Machine learning techniques are widely used to create SDP models based on programming measures. The majority of defect prediction models in the literature have problems with class imbalance and high dimensionality. In this paper, we proposed Centroid and Nearest Neighbor based Class Imbalance Reduction (CNNCIR) technique that considers dataset distribution characteristics to generate symmetry between defective and non-defective records in imbalanced datasets. The proposed approach is compared with SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). The high-dimensionality problem is addressed using Ant Colony Optimization (ACO) technique by choosing relevant features. We used nine different classifiers to analyze six open-source software defect datasets from the PROMISE repository and seven performance measures are used to evaluate them. The results of the proposed CNNCIR method with ACO based feature selection reveals that it outperforms SMOTE in the majority of cases.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1028-1036
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• 2008

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 직교 불균형 문제는 송수신기의 front-end에서 발생하며, 성상도에 영향을 주게 되어 BER(Bit Error Rate)을 증가시킨다. 또한, 위상 잡음은 송수신시 국부 발진기에서 발생되는 잡음으로 각 부반송파의 직교성을 깨뜨림으로써 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 기존 방식인 PNS(Phase Noise Suppression) 알고리즘은 이러한 위상 잡음을 효과적으로 제거하는 방법이지만 직교 불균형 이동시에 적용되면 오히려 성능이 감소된다. 본 논문에서는 OFDM 시스템의 수신기에서 하향 변환 시 발생하는 직교 불균형과 위상 잡음의 영향을 분석하고, 수신기 FFT(Fast Fourier Transform) 후단에서 파일럿 심볼을 사용하여 CPE를 먼저 제거하고 직교 불균형과 위상 잡음의 성분을 검출하여 등화기의 판정 기준으로 사용하여 보상하는 방법을 제시하였다. 또, 다른 기존 방식들은 FFT 후단에서 추정하고 피드백 시키거나 프리엠블과 같은 시퀀스를 사용하는 방식이지만, 본 논문에서는 FFT 후단에서 MMSE 등화기만을 사용하여 제거하므로 기존의 방법보다 복잡도가 줄어든다. 기존의 위상 잡음 제거 방식에 ICI(Inter Carrier Interference) 제거 기능을 추가하고 직교 불균형 성분을 추출하여 MMSE(Minimum Mean Square Error) 과정 중에 적응 forgetting factor를 적용하면 성능 개선과 직교 불균형 성분의 영향이 줄어들며 성능이 개선됨을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.3-10
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• 2014

무선 통신 시스템의 집적화 및 비용 절감을 위해 복잡한 필터를 사용하는 헤테로다인 수신기 대신 직접 변환 수신기가 재조명되고 있다. 이에 따라 직접 변환 수신기의 성능 저하 요인을 개선하기 위한 방법 중 하나로 I/Q 불균형 문제, 즉 실수부와 허수부의 진폭, 위상 불일치 개선을 위한 연구가 진행되었다. 그러나 기존 협대역 시스템 중심의 연구에서 크게 고려하지 않아도 되었던 저역 통과 필터의 불일치 문제가 통신 시스템의 광대역화 추세에 따라 직접 변환 수신기의 I/Q 불균형 현상에 심각한 영향을 미칠 수 있게 되었다. 이에 따라 본 연구에서는 10MHz의 광대역 신호를 발생시켜 중심 주파수로부터 각각 ${\pm}8MHz$로 이동시켜 필터 불일치에 의한 영향이 주파수 선택적으로 나타남을 확인하고, 기존의 I/Q 불균형 모델링에서 주로 다루었던 진폭, 위상 불일치에 더하여 필터 불일치 모델링을 추가하였다. 또한 각 불일치 요소를 제거하기 위한 보상 방법을 제시하였다. 모의실험을 통해, 제안한 I/Q 불균형 보상기는 필터 불일치가 존재하는 상황에서 주파수에 따른 신호 왜곡의 차이를 보상함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.105-111
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• 2020

태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크(SP-WSN)는 지속적으로 에너지를 수집할 수 있어 배터리 기반 센서 네트워크의 에너지 제약 문제를 완화할 수 있다. 하지만 고정된 싱크를 사용한다면, 싱크 주변에 위치한 노드들의 에너지 소비가 상대적으로 증가하는 문제, 즉 에너지 사용 불균형 문제는 해결하지 못한다. 따라서 최근의 연구에서는 SP-WSN에 모바일 싱크를 사용하여 에너지 불균형 문제에 접근하고 있다. 한편, 무선 전력 전송 기술 발전에 따라 WSN에서 모바일 싱크가 데이터 수집뿐 아니라 무선 전력 전송을 통한 에너지 충전의 역할도 할 수 있다. 본 논문에서는 무선 전력 전송이 가능한 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법(클러스터 헤드 선출 포함)을 이용하여 SP-WSN의 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드를 무선 전력 전송을 사용하여 충전시키고, 효과적인 헤드 선출을 통해 헤드 주변 노드의 에너지 핫스팟을 완화시켜, 결과적으로 모바일 싱크로 수집되는 데이터양을 증가시킨다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.17-25
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• 2021

의복을 착용하는데 있어 목적 상황에 부합하는 옷차림을 구성하는 것은 중요하다. 따라서 인공지능 기반의 다양한 패션 추천 시스템에서 의복 착용의 T.P.O(Time, Place, Occasion)를 고려하고 있다. 하지만 옷차림으로부터 직접 T.P.O를 추론하는 연구는 많지 않은데, 이는 문제 특성 상 다중 레이블 및 클래스 불균형 문제가 발생하여 모델 학습을 어렵게 하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 label-distribution-aware margin(LDAM) loss를 도입하여 옷차림의 T.P.O를 추론할 수 있는 모델을 제안한다. 모델의 학습 및 평가를 위한 데이터셋은 패션 쇼핑몰로부터 수집되었고 이를 바탕으로 성능을 측정한 결과, 제안 모델은 비교 모델 대비 모든 T.P.O 클래스에서 균형잡힌 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.